专利名称：基于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法
技术领域：
本发明涉及医学超声图像处理技术领域，特别是涉及一种基于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法。
背景技术：
乳腺癌的发病率和死亡率居女性疾病的首位，已成为导致女性死亡的杀手。在乳腺肿瘤的检测中，超声检查凭借其无创伤、无辐射、适合大规模检查等优势而备受青睐。相对于二维乳腺超声图像而言，三维乳腺超声成像能提供更全面，更丰富的图像信息，更有利于医生的观察与分析。然而，医生对超声图像的阅读存在个体差异，尤其对于数据量庞大的三维图像来说，医生的阅读尤为繁琐。为了减少医生诊断的主观性和提高诊断效率，临床应用中迫切需要发展计算机辅助诊断系统。乳腺超声图像中的肿瘤轮廓提取是计算机辅助诊断系统的重要组成部分。然而，由于受射频场不均匀性和超声成像设备本身对超声等影响，超声图像具有灰度不均匀性、低对比度、斑点噪声等特点。其次，乳腺肿瘤的大小、形状个体差异显著，肿瘤的浸润性质造成了边缘的模糊甚至缺失。以上这些使得乳腺超声图像的肿瘤处理变得非常困难。水平集处理方法因具有自适应拓扑变化和数值解的稳定性高等优势，被广泛地应用于超声图像的处理中。利用水平集处理方法研究乳腺超声图像的肿瘤处理问题，关键在于如何定义合适的能量泛函。通过能量泛函的构造中可以引入图像的边缘信息，全局和局部区域信息，对于灰度不均匀和受斑点噪声影响的乳腺超声图像可以取得较准确的肿瘤轮廓提取结果。传统的水平集处理方法包括基于边缘的方法和基于区域的方法两种。经典的测地活动轮廓模型仅利用图像的灰度梯度信息对图像进行划分，由于超声图像中的边缘通常非常模糊甚至缺失，导致该模型容易从弱边界处发生泄露。Chan和Vese提出的CV模型(T.Chan, L.Vese.Active contours without edges.1EEETransactions on Imageprocessing, 2001, 10(2):266-277)不利用边缘信息,而利用全局信息来处理,可以避免测地活动轮廓模型容易在弱边界处发生泄露的不足。但CV模型假设图像由前景和背景两个灰度均匀的区域构成，由于乳腺超声图像常存在灰度不均匀现象，因此很难满CV模型的假设。Lankton等人提出的基于局部区域的水平集处理方法(S.Lankton, A.Tannenbaum.Localizing region-based active contours.1EEE Transactions on Image Processing，2008,17(11):2029-2039)通过对区域灰度信息建模来处理图像，改善了 CV模型难以处理灰度不均匀图像的不足。但该方法利用的是基于固定邻域的灰度信息，难以处理乳腺超声图像中局部结构复杂的情形，此外，该方法由于仅考虑了局部信息，容易陷入局部最优。目前，国内、外在三维乳腺超声图像肿瘤轮廓提取方面的研究还不多见。国际上知名的有美国密歇根大学的Sahiner等人和台湾大学的陈达人等人，他们主要采用基于边缘的水平集处理方法。而国内还未见三维乳腺超声图像肿瘤轮廓提取方面的研究。
发明内容
本发明的目的在于将二维图像上所定义的同质片概念推广至三维空间上，定义一种可以保证局部邻域体素相似的，可随体素空间位置变化的新的三维邻域系统，即同质体。在此基础上，结合图像灰度，纹理和边缘信息，定义合适的能量泛函，发挥水平集方法在曲面演化数值解法方面的优势，得到可以准确处理出三维乳腺超声图像肿瘤的基于同质体和局部能量的水平集轮廓提取方法。本发明的技术方案为:基于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤:( I)输入待处理的三维乳腺超声图像；(2)将基于相位的边缘检测方法扩展至三维空间上，从三维乳腺超声图像中检测出边缘体素，生成原图像的初始边缘图；(3)对每个体素三维邻域的边缘信息进行局部拟合处理，以得到每个体素点的边缘能量，生成原图像的最终边缘图；边缘拟合定义包括如下步骤:(3.1)拟合窗口的选择；(3.2 )局部坐标变化；(3.3 )系数确定；(3.4)计算拟合后的边缘能量；(4)定义同质体；同质体的定义包括如下步骤:(4.1)三维搜索窗口的确定；(4.2)扫描线搜索；(4.3)能量赋值；(4.4)同质体的定义;(5)定义总能量函数；总能量函数的定义包括如下步骤:(5.1)总能量泛函的定义；(5.2)局部能量泛函的定义；(5.3)全局能量泛函的定义；(5.4)正则化项的定义；(6)数值计算；数值计算包括如下步骤:(6.1)对于步骤(5)定义的总能量泛函，利用梯度下降流法得到水平集演化方程；(6.2)离散化水平集演化方程；进一步地，步骤(2)中所述的边缘检测包括:针对三维乳腺超声图像的特点，采用一种非对称方法进行边缘检测，其表达式为:
权利要求
1.关于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤: (1)输入待处理的三维乳腺超声图像； (2)将基于相位的边缘检测方法扩展至三维空间上，从三维乳腺超声图像中检测出边缘体素，生成原图像的初始边缘图； (3)对每个体素三维邻域的边缘信息进行局部拟合处理，以得到每个体素点的边缘能量，生成原图像的最终边缘图；边缘拟合定义包括如下步骤: (3.1)拟合窗口的选择；(3.2 )局部坐标变化；(3.3 )系数确定；(3.4)计算拟合后的边缘能量； (4)定义同质体；同质体的定义包括如下步骤: (4.1)三维搜索窗口的确定；(4.2)扫描线搜索；(4.3)能量赋值；(4.4)同质体的定义； (5)定义总能量函数；总能量函数的定义包括如下步骤: (5.1)总能量泛函的定义；(5.2)局部能量泛函的定义；(5.3)全局能量泛函的定义；(5.4)正则化项的定义； (6)数值计算；数值计算包括如下步骤: (6.1)利用梯度下降流法得到水平集演化方程；(6.2)离散化水平集演化方程。
2.根据权利要求1所述的基于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法，其特征在于: 步骤(2)中所述的边缘检测包括: 针对三维乳腺超声图像的特点，采用一种非对称方法进行边缘检测，其表达式为:
3.根据权利要求1所述的基于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法，其特征在于:步骤(2)中所述的滤波器为三维Log Gabor。
4.根据权利要求1所述的基于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法，其特征在于:步骤(3)的边缘拟合包括如下步骤: 步骤(3.1)中所述的拟合窗口的选择包括如下步骤:以当前体素P为中心，选择大小为7X7X7的拟合窗口 ； 步骤(3.2)中所述的局部坐标变化包括如下步骤: 以体素P在拟合窗口的位置为坐标原点，建立新坐标系统(u, v，h),假设Φ为体素P的梯度方向，将拟合窗口的邻域体素投影至Φ上，则u为邻域体素在Φ上的位置，V为邻域体素与体素P在原坐标系统下z方向上的相对距离，h为原坐标系统下邻域体素的边缘能量;步骤(3.3)中所述的二次曲面函数的系数确定包括如下步骤: 将拟合窗口的邻域体素按步骤(3.2)进行局部坐标变化后，得到一组的集合；结合以二次曲面函数描述的拟合面，利用最小二乘法确定其系数； 步骤(3.4)中所述的拟合后的边缘能量的计算包括如下步骤: 利用二次函数的系数，求得二次函数的极值后，将其代入二次函数，得到当前体素P拟合后的边缘能量。
5.根据权利要求1所述的基于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法，其特征在于:步骤(4)的同质体定义包括如下步骤: 步骤(4.1)中所述的搜索窗口的确定包括如下步骤:以当前体素点P(x，y，z)为中心，选择立方体形窗口为搜索窗口 Wp ； 步骤(4.2)中所述的扫描线搜索包括如下步骤:以当前体素点p(x, y, z)为中心体素，对其和Wp6个网格面中某网格面上的体素p'间的三维直线pp'，利用快速体素遍历算法获得沿直线PP’的网格体素集合，遵循类似的方法处理该网格面上的其余体素以及其余5个网格面上的所有体素； 步骤(4.3)中所述的能量赋值包括如下步骤:根据最终边缘图，对于三维直线pp’上的网格点Pi,将其赋值为PP’上所遍历网格体素的最大边缘能量； 步骤(4.4)中所述的同质体定义为:
6.根据权利要求1所述的基于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法，其特征在于:步骤(5)的总能量泛函的定义包括如下步骤: 步骤(5.1)中所述的总能量泛函的定义为:
7.根据权利要求1所述的基于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法，其特征在于:步骤(6)的数值求解包括如下步骤: 步骤(6.1)中所述的水平集演化方程的构造包括如下步骤: 对公式(3)应用梯度下降法，得到水平集演化方程:
全文摘要
本发明公开了一种基于同质体和局部能量的三维乳腺超声图像分割方法，包括如下步骤输入待处理的三维乳腺超声图像；对待处理的图像进行边缘检测；对检测出的边缘曲面进行拟合；定义同质体；定义总能量泛函；数值计算；本发明具有以下优点(1)解决了传统方法中三维邻域窗口难以选择的难题，使邻域可以随体素的空间位置变化而变化，同质体在一定程度上保证了邻域不会跨越组织，可以有效区分局部外表相似却属于不同组织的像素，有利于提高肿瘤轮廓提取精度。(2)克服了传统基于全局信息的水平集模型难以克服灰度不均匀的缺点，又避免了传统基于局部区域信息的水平集模型陷入局部极值的问题，提高了对三维乳腺肿瘤轮廓提取的精度。
文档编号G06T7/00GK103093474SQ20131003045
公开日2013年5月8日 申请日期2013年1月28日 优先权日2013年1月28日
发明者高梁, 刘晓云, 冯前进, 陈武凡 申请人:电子科技大学