专利名称：基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像分割领域，特别是涉及一种基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法和一种基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割系统。
背景技术：
脑肿瘤是神经系统中常见的疾病之一，对人类神经系统的功能有很大的危害。近年来，颅内肿瘤发病率呈上升趋势。据统计，颅内肿瘤约占全身肿瘤的5%，占儿童肿瘤的70%，极大威胁了人的生命安全。当肿瘤周围包含血管时，肿瘤会引起血管的病变，同时为了给肿瘤提供血液，肿瘤周围血管的分布会增多。在脑外科手术中，血管在手术中是一定要优先避开的，特别是主动脉、主静脉血管。由于肿瘤位置可能性非常多，肿瘤包裹血管的情况非常普遍，因此如何直观地让医生了解肿瘤和血管的相对位置，对于脑外科手术的成功与否至关重要。磁共振图像是目前用于确认肿瘤位置的最好的方式之一，在磁共振图像的基础上，可以通过图像分析的原理，对血管的位置在磁共振图像中进行划分，再结合肿瘤分割、3D模型重建等技术，能够在三维图像上对人脑、肿瘤和血管进行重建，帮助医生对肿瘤和血管的相对位置有直观的了解，对于手术的开展起到协助的作用。图像分割算法在磁共振图像分析领域应用广泛，特别的，磁共振图像是灰度图像，人脑内部各种组织结构错综复杂，其形成的磁共振图像纹路细节信息较多，分割具有一定的难度。要达到较好的分割效果，分割过程需要严格的界定，否则简单根据灰度来计算，可`能会出现噪点多，分割不够准确的问题。目前的血管分割技术一般分为三大类:基于轮廓、基于区域和基于特定理论和特定工具的。基于区域生长法进行血管分割，基本采用人工神经网络的方式，操作者需要给出种子点和灰度边界阈值的方式进行半自动分割。采用人工智能和血管模型的方式进行血管分割，计算准确性较好，但是算法的复杂度相当高。但是，在实际应用中，磁共振图像的扫描层数多达几十、上百层，如果要求每一个层面上都需要操作者进行人工参与，操作相当麻烦，同时对操作者专业知识的要求非常高，并且具有相当的主观性；采用算法复杂度高的分割方法，虽然计算准确性较好，但是算法复杂度太闻不利于广品化。
发明内容
基于此，有必要针对肿瘤磁共振图像血管分割过程中需要操作者人工参与的分割方法操作麻烦且对操作者的要求非常高、并且具有相当的主观性以及采取算法复杂度高的分割方法、算法复杂度太高不利于产品化的问题，提供一种算法复杂度低且不需操作者人工参与的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法。同时，还提供一种基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割系统。一种基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法，包括如下步骤:
对初始的人脑磁共振图像中的肿瘤区域进行标记以得到人脑磁共振肿瘤分割图像；根据所述肿瘤区域的特征匹配人脑肿瘤核磁库，从所述人脑肿瘤核磁库获取对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行血管分割处理的经验分割阈值；对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行分析并依据所述经验分割阈值获得血管灰度阈值，并采用所述血管灰度阈值对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行血管分割。在其中一个实施例中，所述对人脑磁共振肿瘤分割图像进行分析具体是获得人脑磁共振肿瘤分割图像的非肿瘤区域的灰度分布，并采用灰度概率函数f (m)表示所述灰度分布，灰度概率函数f (m)表示灰度等级为m的像素点的数量在所述非肿瘤区域中所占的比例；所述经验分割阈值Th表示所述非肿瘤区域内非血管区域占所述非肿瘤区域的比例并根据如下公式计算血管灰度阈值:
权利要求
1.一种基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法，其特征在于，包括如下步骤: 对初始的人脑磁共振图像中的肿瘤区域进行标记以得到人脑磁共振肿瘤分割图像；根据所述肿瘤区域的特征匹配人脑肿瘤核磁库，从所述人脑肿瘤核磁库获取对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行血管分割处理的经验分割阈值； 对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行分析并依据所述经验分割阈值获得血管灰度阈值，并采用所述血管灰度阈值对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行血管分割。
2.根据权利要求1所述的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法，其特征在于，所述对人脑磁共振肿瘤分割图像进行分析具体是获得人脑磁共振肿瘤分割图像的非肿瘤区域的灰度分布，并采用灰度概率函数f (m)表示所述灰度分布，灰度概率函数f (m)表示灰度等级为m的像素点的数量在所述非肿瘤区域中所占的比例；所述经验分割阈值Th表示所述非肿瘤区域内非血管区域占所述非肿瘤区域的比例并根据如下公式计算血管灰度阈值:
3.根据权利要求1所述的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法，其特征在于，还包括建立所述人脑肿瘤核磁库的步骤，所述人脑肿瘤核磁库包括人脑肿瘤面积数据、对应的肿瘤轮廓数据以及相应的经验分割阈值。
4.根据权利要求3所述的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法，其特征在于，所述肿瘤区域的特征包括肿瘤面积和肿瘤轮廓，所述根据肿瘤区域的特征匹配人脑肿瘤核磁库具体是将所述肿瘤面积和肿瘤轮廓分别与所述人脑肿瘤核磁库中的人脑肿瘤面积数据、对应的肿瘤轮廓数据进行匹配。
5.根据权利要求4所述的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法，其特征在于，所述与人脑肿瘤核磁库进行轮廓匹配的步骤为通过Hu不变矩的轮廓匹配方法进行轮廓匹配。
6.根据权利要求5所述的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法，其特征在于，还包括计算所述血管分割后的图像的最大连通域的步骤。
7.根据权利要求6所述的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法，其特征在于，还包括对所述计算最大连通域后的图像进行平滑的步骤。
8.一种基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割系统，其特征在于，包括: 肿瘤分割模块，用于对初始的人脑磁共振图像中的肿瘤区域进行标记以得到人脑磁共振肿瘤分割图像； 人脑肿瘤核磁库模块，用于储存并提供人脑磁共振肿瘤图像及相关数据； 人脑肿瘤核磁库匹配模块，分别连接所述肿瘤分割模块和所述人脑肿瘤核磁库模块，用于通过所述人脑磁共振肿瘤分割图像的肿瘤区域的相关数据与所述人脑肿瘤核磁库模块内的相关数据进行匹配获取对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行血管分割的经验分割阈值； 血管分割模块，分别连接所述肿瘤分割模块和所述人脑肿瘤核磁库匹配模块，用于对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行分析并依据所述经验分割阈值获得血管灰度阈值，并采用所述血管灰度阈值对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行血管分割。
9.根据权利要求8所述的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割系统，其特征在于，所述人脑肿瘤核磁库匹配模块进一步包括: 肿瘤面积匹配单元，分别连接所述肿瘤分割模块和所述人脑肿瘤核磁库模块，用于提取所述人脑磁共振肿瘤分割图像的肿瘤区域的面积并与所述人脑肿瘤核磁库模块进行面积匹配； 肿瘤轮廓匹配单元，分别连接所述肿瘤分割模块、所述人脑肿瘤核磁库模块，用于提取所述人脑磁共振肿瘤分割图像的肿瘤区域的轮廓数据并与所述人脑肿瘤核磁库模块进行轮廓匹配； 匹配成功判断单元，分别连接所述肿瘤面积匹配单元、所述肿瘤轮廓匹配单元和所述血管分割模块，用于通过所述肿瘤面积匹配单元和所述肿瘤轮廓匹配单元所获取的匹配数据判断是否匹配成功，并将匹配成功后获取的对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行血管分割处理的经验分割阈值发送给所述血管分割模块。
10.根据权利要 求8所述的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割系统，其特征在于，所述血管分割模块进一步包括: 血管灰度阈值计算单元，所述血管灰度阈值计算单元分别连接所述肿瘤分割模块和所述人脑肿瘤核磁库匹配模块，用于对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行分析并依据所述经验分割阈值获得所述血管灰度阈值； 血管分割单元，连接所述血管灰度阈值计算单元，用于采用所述血管灰度阈值对所述人脑磁共振肿瘤分割图像进行血管分割。
11.根据权利要求8所述的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割系统，其特征在于，还包括最大连通域计算模块，所述最大连通域计算模块连接所述血管分割模块，用于计算所述血管分割后的图像的最大连通域。
12.根据权利要求11所述的基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割系统，其特征在于，还包括图像平滑模块，所述图像平滑模块连接所述最大连通域计算模块，用于对所述计算最大连通域后的图像进行平滑。
全文摘要
本发明公开了一种基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割方法，在人脑磁共振肿瘤分割图像的基础上，根据上述人脑磁共振肿瘤分割图像上的肿瘤区域的数据从人脑肿瘤核磁库获取进行血管分割处理的经验分割阈值，通过对人脑磁共振肿瘤分割图像进行分析并依据上述经验分割阈值获得血管灰度阈值，采用血管灰度阈值对人脑磁共振肿瘤分割图像进行血管分割。上述分割方法实现了人脑肿瘤磁共振图像血管的自动分割，避免了人工的参与，提高了分割的准确性，并且上述对人脑磁共振肿瘤分割图像的血管进行分割的算法比较简单，更加利于系统的产品化。同时，本发明还公开了一种基于人脑肿瘤核磁库的磁共振图像血管分割系统。
文档编号G06T7/00GK103236062SQ20131015978
公开日2013年8月7日 申请日期2013年5月3日 优先权日2013年5月3日
发明者江涛, 袁宝文, 郭楠, 罗志强 申请人:北京国铁华晨通信信息技术有限公司