申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2020-10-26

公开（公告）日：2022-09-16

公开（公告）号：CN112258535B

主分类号：G06T7/13

分类号：G06T7/13;G06T7/149;G06T7/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.16#授权;2021.02.09#实质审查的生效;2021.01.22#公开

摘要：本发明公开了一种超声图像中胼胝体及小脑蚓部的一体化定位及分割方法，包括如下步骤：获取人脑超声图像的胼胝体初始搜索区域；从胼胝体图像和小脑蚓部图像中获取胼胝体平均模板和小脑蚓部平均模板；以胼胝体平均模板为搜索依据进行模板尺寸自适应的滑动窗口搜索、得到胼胝体精准搜索结果；基于胼胝体最终搜索结果进行主动轮廓模型算法迭代，分割胼胝体并得到其轮廓和位置信息；采用新相似度比较算法进行自适应模板尺寸滑动窗口搜索从而得到小脑蚓部精搜索结果；对该初始轮廓进行迭代得到小脑蚓部精确轮廓，再对精确轮廓进行平滑化处理最终得到小脑蚓部精准轮廓。

主权项：1.一种超声图像中胼胝体及小脑蚓部的一体化定位及分割方法，其特征在于包括：获取人脑超声图像的胼胝体初始搜索区域；从胼胝体图像和小脑蚓部图像中获取胼胝体平均模板和小脑蚓部平均模板；在人脑超声图像上以胼胝体初始搜索区域为搜索范围、以胼胝体平均模板为搜索依据进行模板尺寸自适应的滑动窗口搜索，将相似度大于设定阈值的图像进行聚类得到胼胝体初始搜索结果；对胼胝体初始搜索结果进行扩充并将扩充后的结果作为搜索范围、以胼胝体平均模板为搜索依据进行模板尺寸自适应的滑动窗口搜索，将相似度大于设定阈值的图像进行聚类得到胼胝体精准搜索结果；对胼胝体精搜索结果进行检测，判断该结果对应人脑超声图像区域是否为胼胝体区域，若符合检测标准，则认为得到胼胝体最终搜索结果，若不符合标准，则在以精搜索区域为搜索范围，进行一次模板尺寸自适应的滑动窗口搜索，最终确定胼胝体位置作为胼胝体最终搜索结果；基于胼胝体最终搜索结果进行主动轮廓模型算法迭代，分割胼胝体并得到其轮廓和位置信息；根据胼胝体的轮廓和位置信息确定其几何中心点位置、并将该位置作为基准点Center；并根据人脑生理结构信息确定小脑蚓部位于胼胝体左下或右下位置，框选出胼胝体左下与右下两个区域，分别求得两个矩形区域的像素均值并比较，选择像素均值小的区域作为小脑蚓部初始搜索区域，并记录小脑蚓部相对胼胝体方向位置信息Loc；在人脑超声图像上，以小脑蚓部初始搜索区域为搜索范围、以小脑蚓部平均模板为搜索依据、进行模板尺寸自适应的滑动窗口搜索，统计滑动窗口图像和模板图像的相似度并比较，将相似度大于设定阈值的滑动窗口图像的中心点进行聚类；选取最大类所包含的点集的几何中心作为小脑蚓部初始搜索结果的中心，并以自适应后的小脑蚓部平均模板尺寸作为小脑蚓部初始搜索结果的尺寸，在人脑超声图像中，以基准点Center以及小脑蚓部初始搜索结果确定包含小脑蚓部的扇形范围区域，对该扇形区域进行图像增强处理，并获取其中的轮廓信息，对点集进行筛选获取可能是小脑蚓部轮廓的点集，并取点集的外接矩形区域作为小脑蚓部精搜索范围区域；将该小脑蚓部精搜索范围为搜索区域，以小脑蚓部平均模板图像为搜索依据、采用新相似度比较算法进行自适应模板尺寸滑动窗口搜索从而得到小脑蚓部精搜索结果；将小脑蚓部精搜索结果从人脑超声图像中截取出来，得到小脑蚓部图像并对该图像进行预处理，基于小脑蚓部相对胼胝体方向位置信息Loc以及小脑蚓部本身的形态学特征、对其进行外轮廓图形拟合得到小脑蚓部初始轮廓，对该初始轮廓进行迭代得到小脑蚓部精确轮廓，再对精确轮廓进行平滑化处理最终得到小脑蚓部精准轮廓。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 超声图像中胼胝体及小脑蚓部的一体化定位及分割方法

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