提供的各个实施例都可应用上述描述原则）。
[0072] 附图2示例的预处理模块201可以包括矫正单元301，如附图3所示本发明另一实 施例提供的基于核磁共振影像的腹部脂肪分割装置。矫正单元301用于通过对所述初始的 核磁共振影像进行偏移场矫正，获得预处理图像。
[0073] 具体地，临床获得的核磁共振（MagneticResonance,MR)影像可等效为未受不均 匀场污染的MR影像乘以在空间域缓慢变化的灰度不均匀场，即灰度不均匀特性可用一个 光滑的乘性近似场表示，即为以^7)=11〇^ 7)以^7)，其中，〇^7)为像素的位置，以^ y)为测量得到的图像灰度，u(x，y)为真实的图像灰度，f(x，y)为未知的光滑变化的偏移 场。矫正单元301通过对上式进行取对数、傅里叶变换、乘以相同的频域函数、空间域反变 换、两边取指数，得到偏移场的恢复图像为：u(x，y) =v(x，y)/f(X，y),此处，v(x，y)为初 始的核磁共振影像，u(x，y)为未受不均匀场污染的MR影像，f(x，y)表示空间缓慢变化的灰 度不均匀场，可用高斯低通滤波器实现，它抑制了乘性的不均匀场，得到校正后的MR影像。
[0074] 附图2示例的第一分割模块202可以包括簇中心确定单元401、分配单元402、中 心重计算单元403、重聚类单元404、腹部脂肪确定单元405和二值模板确定单元406,如附 图4所示本发明另一实施例提供的基于核磁共振影像的腹部脂肪分割装置，其中 ：
[0075] 簇中心确定单元401，用于从所述预处理图像每层图像的像素中随机选取两个像 素，分别作为两个簇中每个簇的中心。
[0076] K-均值聚类（K-meansclustering)是MacQueen提出的一种非监督实时聚类算 法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。在本实施例中，K可以取2,即 两个簇（Cluster)。
[0077] 分配单元402,用于分别计算剩下的像素到所述两个簇中心的欧几里得距离，并将 所述剩下的像素分配到欧几里得距离较短的簇。
[0078] 像素到簇中心的欧几里得距言
*其中，（Xi，y)为 像素的坐标，（x2,y2)为簇中心的坐标。
[0079] 中心重计算单元403,用于根据聚类结果，重新计算所述两个簇中每个簇的中心。
[0080] 具体计算方法是，中心重计算单元403取簇中所有像素各自维度的算术平均数。
[0081] 重聚类单元404,用于将所述预处理图像每层图像中全部像素按照所述重新计算 所得中心重新聚类。
[0082] 分配单元402、中心重计算单元403和重聚类单元404依次重复执行，直至聚类结 果不再变化。
[0083] 在本实施例中，所谓聚类结果不再变化是指，本次聚类的结果与前一次聚类的结 果一样。
[0084] 腹部脂肪确定单元405,用于将所述两个中心灰度值高的部分确定为腹部脂肪。
[0085] 二值模板确定单元406,用于将所述腹部脂肪两个簇中一个簇内所有像素灰度值 置" 1"，将所述腹部脂肪两个簇中另一簇内所有像素灰度值置"〇"，得到所述腹部脂肪的二 值模板。
[0086] 附图4示例的第二分割模块203可以包括检测单元5、扫描单元502、交点计算单 元503、选取单元504、第一确定单元505和第二确定单元506,如附图5所示本发明另一实 施例提供的基于核磁共振影像的腹部脂肪分割装置，其中：
[0087] 检测单元501，用于通过Canny算子检测所述腹部脂肪的外轮廓。
[0088] 扫描单元502,用于采用水平扫描线从上到下扫描所述腹部脂肪的二值模板。
[0089] 交点计算单元503,用于计算每一条扫描线与所述腹部脂肪的交点。
[0090] 选取单元504,用于按照x轴方向上的坐标值从小到大对交点进行排序，选取x轴 方向上的坐标值最小的像素的坐标和X轴方向上的坐标值最大的像素的坐标。
[0091] 第一确定单元505,用于将第一线段和第二线段上的所有像素灰度值置1，得到内 脏脂肪的初始分割图像，所述第一线段为所述X轴方向上的坐标值最小的像素与距离其较 近一侧扫描线的边界点相连构成的线段，所述第二线段为所述X轴方向上的坐标值最大的 像素与距离其较近一侧扫描线的边界点相连构成的线段。
[0092] 第二确定单元506,用于将X轴方向上的坐标值最小的像素和X轴方向上的坐标值 最大的像素相连构成的线段上的所有像素灰度值置1，得到皮下脂肪的外轮廓图像。
[0093] 附图2示例的进化模块204可以包括梯度向量流场获取单元601、函数更新单元 602和第三确定单元603,如附图6所示本发明另一实施例提供的基于核磁共振影像的腹部 脂肪分割装置，其中：
[0094] 梯度向量流场获取单元601，用于通过最小化能量函数得到梯度向量流场。
[0095] 梯度向量流（GVFSnake)是一种同时从两个方向捕获图像边缘的外部力场，它是 图像函数的边缘图f的梯度向量扩散，由二维向量场f(X，y) = [u(x,y),v(x,y)]组成，梯 度向量流场通过最小化能量函数得到：
[0096]
[0097] 函数更新单元602,用于以腹部脂肪边界作为二维连续函数的一个水平集，通过不 断地更新所述二维连续函数以演化隐含在所述二维连续函数中的曲线。
[0098] 在本实施例中，二维连续函数可以是levelset函数。若使用Ψ表示二维连续函 数（例如，levelset函数），则更新二维连续函数以演化隐含在所述二维连续函数中的曲 线可用以下方式表示：
[0099]
[0100] 二维连续函数（例如，levelset函数）的零水平集表示目标曲线Γ(t)，即：
[0101] 「.(/)=.丨X|y/(x,〇=()丨.，其中，X.表不X是向量。
[0102] 第三确定单元603,用于在二维连续函数的水平集为零时得到的图像作为所述内 脏脂肪的最终图像。
[0103] 二维连续函数中曲线演化的速度由两部分构成，S卩，与曲线曲率有关的内部力项 和与GVF相关的外部力项。当二维连续函数（例如，levelset函数）的水平集为零时，内 脏脂肪分割结束。
[0104] 需要说明的是，上述装置各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与 本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容 可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
[0105] 本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可 以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存 储介质可以包括：只读存储器（ROM，ReadOnlyMemory)、随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。
[0106]以上对本发明实施例所提供的基于核磁共振影像的腹部脂肪分割方法和装置进 行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施 例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人 员，依据本发明的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明 书内容不应理解为对本发明的限制。
【主权项】
1. 一种基于核磁共振影像的腹部脂肪分割方法，其特征在于，所述方法包括