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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于形状先验的全自动医学图像分割方法和设备，适用于OCT图像血管壁分离。该方法包括：选取待处理的OCT图像，将原始OCT数据转换到直角坐标系下，提取灰度值最大的部分作为参考图像；进行导管外壁的检测，并生成导管外壁面；将导管外壁面作为初始化和形状先验融入到变分框架中，得到基于形状先验的几何活动轮廓模型；求解活动轮廓模型，根据得到的分割曲线进行形状先验的更新，交替进行求解模型和形状先验更新操作，直到达到迭代停止条件，得到分割结果。本发明能够自动生成不同半径的血管的形状先验，从而有效分割带有边界缺失、血液、伪影等因素干扰的OCT图像上的血管内壁，并且不需要人工干预或优化形状参数。
主权项：1.一种基于形状先验的全自动医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：1选取待处理的三维OCT图像，将原始OCT数据转换到直角坐标系下，提取灰度值最大的部分作为参考图像；2根据三维OCT图像进行导管外壁的检测，并生成导管外壁面；3将导管外壁面作为曲线和形状先验的初始化，融入到变分框架中，得到基于形状先验的几何活动轮廓模型，所述基于形状先验的几何活动轮廓模型使用如下总能量泛函来表示：E＝EGAC+Eprior+Eregional其中，EGAC为几何活动轮廓线模型的能量，Eprior为形状先验能量，Eregional为区域能量；所述几何活动轮廓线模型的能量计算公式如下： 其中，α,λ是两个能量项的权重，Φ是水平集函数，H是Heaviside函数，g是一个边界算子；Ω是图像区域，δ是Dirac函数，是梯度算子，是Φ的梯度；所述形状先验能量计算公式为： 其中，β是形状先验能量的权重，是形状先验的水平集函数，r,c是形状先验的参数，r是半径，c是中心线；所述区域能量的计算公式为：Eregional＝γ∫ΩI-f12HΦ+I-f221-HΦdx其中，γ是区域能量的权重，I是图像的灰度值，f1，f2分别是H为1和H为0区域的图像灰度的平均值；4求解活动轮廓模型，根据得到的分割曲线进行形状先验的更新，交替进行求解模型和形状先验更新操作，直到达到迭代停止条件，得到分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于形状先验的全自动医学图像分割方法和设备
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