X射线图像中的乳腺区域识别方法、装置和存储介质与流程

本发明涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种X射线图像中的乳腺区域识别方法、装置和存储介质。

背景技术：

随着计算机图像技术的不断发展，其应用的领域也越来越广泛。乳腺X射线检查是帮助乳腺癌早发现、早诊断的重要影像学工具，X射线图像中乳腺区域的识别可以帮助医生对乳腺X射线图像进行深入分析和处理，从而提高乳腺疾病的诊断准确率。但是，乳腺癌又是影像学上最难做出精准判断的疾病，容易发生漏诊和误诊。

现如今，比较常用的乳腺区域识别方法为阈值分割方法，阈值分割方法较好的利用了乳腺区域的密度通常比非乳腺区域的密度大的这一特征，且该方法计算简单，可以对乳腺区域快速识别。目前的阈值分割方法大多都是直接对直方图进行分析的，常用的阈值分割方法主要有Otsu算法、迭代均值法、C均值聚类法等。但是，此类方法得到的图像在乳腺区域与背景区域的过度区域容易出现锯齿现象，此外，由于乳腺的大小因人而异，尤其是东方女性与西方女性的差别很大，导致乳腺区域和背景区域的比例在一个合理的范围内的特性中的合理范围很难确定，影响识别乳腺区域的准确性。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种X射线图像中的乳腺区域识别方法、装置和存储介质，旨在解决传统的从数字X射线乳腺图像中识别乳腺区域不准确的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种X射线图像中的乳腺区域识别方法，所述X射线图像中的乳腺区域识别方法包括步骤：

对X射线乳腺图像进行图像裁剪；

对裁剪后的图像进行全局阀值分割以得到对应的二值图像，其中，所述二值图像中乳腺区域与背景区域的分界线为基准线；

对所述基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线；

对所述轮廓线进行曲线拟合以得到乳腺区域的皮肤线，并输出所述乳腺区域对应的图像。

优选地，所述对裁剪后的图像进行全局阀值分割以得到对应的二值图像的步骤包括：

对裁剪后的图像进行高斯滤波处理；

对高斯滤波处理后的图像进行全局阀值分割以得到对应的二值图像。

优选地，所述对所述基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线的步骤包括：

对所述二值图像进行形态学的开闭运算处理；

对开闭运算处理后的图像中的基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线。

优选地，所述对开闭运算处理后的图像中的基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线的步骤包括：

将所述基准线分割成若干个预设像素值的曲线段；

计算各个曲线段的灰度值均值；

以所述灰度值均值为分割阀值对各个曲线段进行分割，以得到乳腺区域的轮廓线。

优选地，所述计算各个曲线段的灰度值均值的步骤包括：

根据所述预设像素值获取所述曲线段的像素点个数；

在各个曲线段中，获取各像素点的灰度值，并根据所述灰度值和像素点个数计算各个曲线段的灰度值均值。

优选地，所述对所述轮廓线进行曲线拟合以得到乳腺区域的皮肤线，并输出所述乳腺区域对应的图像的步骤包括：

识别所述乳腺区域的乳头区域；

以所述乳头区域为界，将所述乳腺区域分成两部分；

分别对所述乳腺区域所在的轮廓线进行预设次数的曲线拟合以得到整个乳腺区域的皮肤线；

保存经过曲线拟合的所述图像并输出，以得到所述乳腺区域对应的图像。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种X射线图像中的乳腺区域识别装置，所述X射线图像中的乳腺区域识别装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如以上所述的X射线图像中的乳腺区域识别方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有X射线图像中的乳腺区域识别程序，所述X射线图像中的乳腺区域识别程序被所述处理器执行时实现如以上所述的X射线图像中的乳腺区域识别方法的步骤。

本发明提出的X射线图像中的乳腺区域识别方法、装置和存储介质，通过先对X射线乳腺图像进行图像裁剪，再对裁剪后的图像进行全局阀值分割以得到对应的二值图像，其中，该二值图像中乳腺区域与背景区域的分界线为基准线，接着对基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线，最后对轮廓线进行曲线拟合以得到乳腺区域的皮肤线，并输出乳腺区域对应的图像，实现精准识别X射线乳腺图像中的乳腺区域。

附图说明

图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；

图2为本发明X射线图像中的乳腺区域识别方法第一实施例的流程示意图；

图3为图2中对所述基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线的步骤的细化流程示意图；

图4为本发明X射线图像中的乳腺区域识别方法第二实施例的流程示意图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的主要解决方案是：

对X射线乳腺图像进行图像裁剪；

对裁剪后的图像进行全局阀值分割以得到对应的二值图像，其中，所述二值图像中乳腺区域与背景区域的分界线为基准线；

对所述基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线；

对所述轮廓线进行曲线拟合以得到乳腺区域的皮肤线，并输出所述乳腺区域对应的图像。

由于现有技术中，在采用比较常用的阈值分割方法识别X射线图像中的乳腺区域时，得到的图像在乳腺区域与背景区域的过度区域容易出现锯齿现象，且识别的不准确。

本发明提供一种解决方案，通过先对X射线乳腺图像进行图像裁剪，再对裁剪后的图像进行全局阀值分割以得到对应的二值图像，其中，该二值图像中乳腺区域与背景区域的分界线为基准线，接着对基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线，最后对轮廓线进行曲线拟合以得到乳腺区域的皮肤线，并输出乳腺区域对应的图像，实现精准识别X射线乳腺图像中的乳腺区域。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本发明实施例终端是PC，也可为笔记本电脑等可以进行图像处理的终端设备。

如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004、用户接口1003、存储器1005和通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及X射线图像中的乳腺区域识别程序。

在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的X射线图像中的乳腺区域识别程序，并执行以下操作：

对X射线乳腺图像进行图像裁剪；

对裁剪后的图像进行全局阀值分割以得到对应的二值图像，其中，所述二值图像中乳腺区域与背景区域的分界线为基准线；

对所述基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线；

对所述轮廓线进行曲线拟合以得到乳腺区域的皮肤线，并输出所述乳腺区域对应的图像。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的X射线图像中的乳腺区域识别程序，还执行以下操作：

对裁剪后的图像进行高斯滤波处理；

对高斯滤波处理后的图像进行全局阀值分割以得到对应的二值图像。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的X射线图像中的乳腺区域识别程序，还执行以下操作：

对所述二值图像进行形态学的开闭运算处理；

对开闭运算处理后的图像中的基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的X射线图像中的乳腺区域识别程序，还执行以下操作：

将所述基准线分割成若干个预设像素值的曲线段；

计算各个曲线段的灰度值均值；

以所述灰度值均值为分割阀值对各个曲线段进行分割，以得到乳腺区域的轮廓线。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的X射线图像中的乳腺区域识别程序，还执行以下操作：

根据所述预设像素值获取所述曲线段的像素点个数；

在各个曲线段中，获取各像素点的灰度值，并根据所述灰度值和像素点个数计算各个曲线段的灰度值均值。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的X射线图像中的乳腺区域识别程序，还执行以下操作：

识别所述乳腺区域的乳头区域；

以所述乳头区域为界，将所述乳腺区域分成两部分；

分别对所述乳腺区域所在的轮廓线进行预设次数的曲线拟合以得到整个乳腺区域的皮肤线；

保存经过曲线拟合的所述图像并输出，以得到所述乳腺区域对应的图像。

参照图2，图2为本发明X射线图像中的乳腺区域识别方法第一实施例的流程示意图；

本实施例提出一种X射线图像中的乳腺区域识别方法，该X射线图像中的乳腺区域识别方法包括步骤：

步骤S10，对X射线乳腺图像进行图像裁剪；

由于数字X射线乳腺摄影系统获取的乳腺原始图像的对比度和层次较差，为了帮助阅片医生对病灶进行诊断，需要对获取的原始图像进行预处理和增强。然而原始图像中包含背景和标签等干扰信息，并且束光器、压迫盘等部件对图像增强的效果影响很大，因此需要准确的提取出原始图像中的乳腺区域，对其单独进行增强处理。本实施例中首先对数字X射线乳腺摄影系统获取的乳腺原始图像进行图像裁剪，从而摒弃束光器、压迫盘等部件对识别乳腺区域造成的影响。

根据束光器光野和压迫盘尺寸对乳腺原始图像A进行自动裁剪，得到裁剪后的图像B。具体实现过程如下：束光器光野的上、下、左、右边界分别记为Top1、Bottom1、Left1、Right1，压迫盘的上、下、左、右边界分别记为Top2、Bottom2、Left2、Right2，图像B的上、下、左、右边界分别记为Top、Bottom、Left、Right，按照以下公式对图像A进行自动裁剪：Top＝Max(Top1,Top2)、Bottom＝Min(Bottom1,Bottom2)、Left＝Max(Left1,Left2)、Right＝Min(Right1,Right2)，其中Min表示取两个值中的较小值，Max表示取两个值中的较大值，按照此公式自动裁剪所得的图像B裁掉了top上面的图像，bottom下面的图像，left左边的图像以及right右边的图像，保留了left-right之间以及top-bottom之间的图像，此处所述的top和bottom为图像中像素点所在的行坐标，left和right为图像中像素点所在的列坐标。在得到图像B之后，将其保存用于后续进一步的处理。

步骤S20，对裁剪后的图像进行全局阀值分割以得到对应的二值图像，其中，所述二值图像中乳腺区域与背景区域的分界线为基准线；

在图像裁剪完成时，先对裁剪后的图像进行高斯滤波处理，以消除噪声和异常点对原始图像造成的影响。高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。此外，高斯滤波实质上是一种信号的滤波器，其用途为信号的平滑处理，用于得到信噪比较高的图像，能反应真实信号。

本实施例利用乳腺区域密度大于背景区域密度的特点以及乳腺区域和背景区域的比例在一个合理的范围内的特性，计算待提取的乳腺区域和背景区域的分割阈值，如此会得到比较准确的分割阈值。在图像B经过高斯滤波处理之后，得到图像C，再利用OTSU分割算法以此分割阀值对图像C进行全局阀值分割以得到对应的二值图像D，其中，可将乳腺区域的灰度值标记为255，背景区域的灰度值标记为0，用以区分乳腺区域与背景区域，此外，乳腺区域与背景区域的分界线称为基准线。由于OTSU分割算法是本行业人员所熟知的技术，故在此不再赘述。

步骤S30，对所述基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线；

进一步地，参照图3，图3为图2中步骤S30的细化流程示意图；

步骤S301，对所述二值图像进行形态学的开闭运算处理；

步骤S302，将开闭运算处理后的图像中的基准线分割成若干个预设像素值的曲线段；

步骤S303，根据所述预设像素值获取所述曲线段的像素点个数；

步骤S304，在各个曲线段中，获取各像素点的灰度值，并根据所述灰度值和像素点个数计算各个曲线段的灰度值均值。

步骤S305，以所述灰度值均值为分割阀值对各个曲线段进行分割，以得到乳腺区域的轮廓线。

对图像D进行形态学的开闭运算处理，以消除乳腺区域中的孔洞和背景区域中的孤立点，在处理完成后，得到图像E。

由于在利用OTSU分割算法进行全局阀值分割时，乳腺区域与背景区域的过度区域容易出现锯齿现象，故采用对图像E中的基准线进行局部阈值分割的方法，以得到更为精确的乳腺区域的轮廓线。局部阀值分割的方法如下：先将基准线分割成若干个预设像素值的曲线段，例如若干个200*200的曲线段，此处所述的200*200为预设像素值，再分别计算各个曲线段的灰度值均值，对各个曲线段，以该灰度值均值为分割阀值对其进行分割，在分割完成之后，得到图像F，其中，图像F包含比较精确的乳腺区域的轮廓线。

在进行局部阀值分割时，可沿着基准线从上到下将图像分割成若干个200*200的曲线段，由于各个曲线段的像素值已知，也就是各个曲线段的像素点个数已知，且每个像素点的灰度值是固定的，所以可以简单计算得到各个曲线段的灰度值均值。以预设像素值为200*200为例说明，在各个曲线段中，将每个像素点的灰度值相加求和得到灰度值总值，然后将该灰度值总值除以40000得到各个曲线段的灰度值均值。

步骤S40，对所述轮廓线进行曲线拟合以得到乳腺区域的皮肤线，并输出所述乳腺区域对应的图像。

为了克服轮廓线的锯齿现象，从而得到更真实的乳腺区域的皮肤线，对图像F中的轮廓线采用曲线拟合的方法，即对轮廓线上的点进行曲线拟合，得到一条平滑的皮肤线。曲线拟合技术是本行业人员所熟知的技术，故在此不再赘述。在经过曲线拟合得到真实的乳腺区域的皮肤线后，输出该乳腺区域对应的图像G，该图像G则为经过一系列图像处理之后确定的精确的乳腺区域。

本实施例提出的X射线图像中的乳腺区域识别方法，通过先对X射线乳腺图像进行图像裁剪，再对裁剪后的图像进行全局阀值分割以得到对应的二值图像，其中，该二值图像中乳腺区域与背景区域的分界线为基准线，接着对基准线进行局部阀值分割以得到乳腺区域的轮廓线，最后对轮廓线进行曲线拟合以得到乳腺区域的皮肤线，并输出乳腺区域对应的图像，实现精准识别X射线乳腺图像中的乳腺区域。

进一步地，参照图4，基于第一实施例提出本发明X射线图像中的乳腺区域识别方法第二实施例，在本实施例中，所述步骤S40包括：

步骤S401，识别所述乳腺区域的乳头区域；

步骤S402，以所述乳头区域为界，将所述乳腺区域分成两部分；

步骤S403，分别对所述乳腺区域所在的轮廓线进行预设次数的曲线拟合以得到整个乳腺区域的皮肤线；

步骤S404，保存经过曲线拟合的所述图像并输出，以得到所述乳腺区域对应的图像。

本实施例讲解如何针对轮廓线进行曲线拟合，以预设次数为6为例进行说明，此处所述的预设次数也可为其他数字，对此不做具体限定，可根据曲线拟合后的皮肤线效果做相应的调整。在对轮廓线进行曲线拟合时，首先，识别乳腺区域的乳头区域，以该乳头区域为分界点，将乳腺区域分成上下两段，对这两段所在的轮廓线分别进行6次曲线拟合，从而得到精确的皮肤线。

本实施例公开的技术方案中，以乳腺区域的乳头区域为界，将轮廓线分成两段，并对每段进行多次曲线拟合，从而缩小曲线拟合的轮廓线长度，且多次的曲线拟合使得曲线拟合的效果更佳，得到的皮肤线更真实，以使识别的乳腺区域更精确。

此外，本发明实施例还提出一种X射线图像中的乳腺区域识别装置，所述X射线图像中的乳腺区域识别装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上实施例所述的X射线图像中的乳腺区域识别方法的步骤。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有X射线图像中的乳腺区域识别程序，所述X射线图像中的乳腺区域识别程序被所述处理器执行时实现如上实施例所述的X射线图像中的乳腺区域识别方法的步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，云端服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。