申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2020-10-26

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN112258536B

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：2024.02.06#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、胼胝体平均模板以及小脑蚓部图像中的小脑蚓部平均模板，基于获取的信息采用聚类方式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，则再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，确定小脑蚓部图像初始搜索区域，再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采用自适应的滑动窗口搜索方式获取小脑蚓部初始搜索结果；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、采用新图像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；根据小脑蚓部精搜索结果、从人脑超声图像中截取小脑蚓部图像对小脑蚓部进行轮廓拟合，得到小脑蚓部拟合轮廓；根据拟合轮廓周围像素值信息对其进行调整得到小脑蚓部初始轮廓；再根据轮廓上各点与小脑蚓部图像中心点连线上的像素值分布规律，依据弦高和角度的阈值判断方法对小脑蚓部初始轮廓进行迭代，最终得到小脑蚓部精确轮廓。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 一种胼胝体及小脑蚓部的一体化定位及分割方法

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