CN108629770A - 基于支持向量机的超声图像分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于支持向量机的超声图像分割方法，包括以下步骤：从图像的背景和感兴趣的目标上分别提取样本点，利用这些样本点的灰度值估计出超声图像像素值的方差特征和显著性特征，生成样本训练集；选择一阶线性多项式为核函数，利用MATLAB中的svmtrain函数对样本进行训练，建立基于支持向量机的分割模型；应用MATLAB中的svmpredict函数对整幅图像上的每一个样本根据分割模型对整幅图像进行分割，提取感兴趣目标。本发明对于低对比度、低分辨力的超声图像具有较好的分割效果，可以识别并分割肉眼无法分辨的细节，对于医用超声、工业超声图像中的诊断、定量评估等，具有较好的实用性。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别是一种应用于医学领域中用于肿瘤诊断的图像分割方法。
背景技术
在医学超声诊断、工业超声检测中，图像的定量分析对于临床诊断、工业定量评估具有重要的作用。在对低分辨力的图像来说，基于人肉眼分析的图像定量分析往往会带来很大的差异，甚至导致不同的结论，而图像精确定量的基础是图像分割，正确的分割是开展精确定量的前提。
图像分割是指将图像分割成具有特征的区域并提取出感兴趣的目标的一种技术，是图像处理和计算机视觉领域中的一个基本问题。在医学图像处理中，图像分割常常用于病变区域的提取，例如提取超声波图像中的肿瘤区域。
目前，现有的图像分割方法主要分为基于区域的分割方法和基于边界的分割方法，这些图像分割方法处理时间较长，而且分割结果受人为因素影响较大。常见的医学图像如X射线图像、磁共振图像、超声图像中，其图像灰度分布都是由人体组织特性参数的不同而决定的，一般情况下，人体组织特性差异很小，导致图像上相邻像素的灰度差别也很小，人眼有时候难于区分，而根据生理学的研究，人的感知系统对于视觉信号的对比（例如颜色，强度，纹理）更敏感，而对图像中较小的对比度难于辨别，导致分割效果则很不理想。因此医学领域中如何实现对对比度比较弱、边缘比较模糊的肿瘤进行精确的图像分割，便成为医学超声图像分析和处理的一个重要核心问题。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是提供一种超声图像分割方法，能够对低对比度、低分辨力的超声图像进行准确分割，为图像能够得到准确的分析和处理提供基础。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
基于支持向量机的超声图像分割方法，主要包括以下步骤：
S1.从图像的背景和感兴趣的目标上分别提取样本点，利用这些样本点的灰度值估计出超声图像像素值的方差特征和显著性特征，生成样本训练集；
S2.选择一阶线性多项式为核函数，利用MATLAB中的svmtrain函数对样本进行训练，建立基于支持向量机的分割模型；
S3.应用MATLAB中的svmpredict函数对整幅图像上的每一个样本根据分割模型对整幅图像进行分割，提取感兴趣目标。
上述基于支持向量机的超声图像分割方法，步骤S1的具体方法为：从超声图像的背景和感兴趣的目标上分别提取样本点，令图像背景样本点特征向量对应为第一类样本，图像目标区域样本点特征向量对应第二类样本，两类样本的分类函数方程为，
（1）
其中，与为未知参数；
利用这些样本点的灰度值估计出超声图像像素值的方差特征和显著性特征，以方差特征和显著性特征作为特征属性，生成样本训练集，
（2）
其中，表示样本点的数目，
，
是对应于样本点特征向量的类别属性；
上述分类函数对训练集，，满足式（3），
（3）
于是满足式（3）且使最小的分类函数（1）就是需要估计的最优分类函数。
上述基于支持向量机的超声图像分割方法，方差特征根据下式计算：
（4）
其中，和表示图像的长度和宽度，表示图像像素点的灰度值，表示该像素点的平均灰度值；
显著性特征根据下式计算：
（5）
其中，表示灰度距离度量，表示显著性特征值，表示从0到255的灰度阶，表示每个灰度的个数。
上述基于支持向量机的超声图像分割方法，步骤S2的具体方法为：
选择一阶线性多项式为核函数，
（6）
其中，，为惩罚系数，表示对应于和不同的样本；
在约束条件和下，求解式（7）关于参数的最大值；
（7）
式（7）中是对应于样本的类别属性，为与每个样本对应的Lagrange乘子，这是一个不等式约束下二次函数寻优的问题，存在唯一解；
即求出使得的向量，得到，
；
在向量中找出个支持向量，计算出每个支持向量对应的样本所对应的，所有对应平均值为最终的，即，；
利用背景图像和目标图像样本点建立支持向量机模型，即建立起了类别分割函数：
。
由于采用了以上技术方案，本发明所取得技术进步如下。
本发明根据超声图像对比度很小并且相邻灰度差别也很小的特点，通过对图像像素值的方差特征和显著性特征进行估计，提出一种基于支持向量机的超声图像分割方法，该方法对于低对比度、低分辨力的超声图像具有较好的分割效果，可以识别并分割肉眼无法分辨的细节，对于医用超声、工业超声图像中的诊断、定量评估等，具有较好的实用性。
附图说明
图1a-图1d为本发明实施例中第一组实验的过程及结果图；
图2-图3为本发明实施例中第二组实验的结果图；
图4a-图4d为本发明实施例中第三组实验的过程及结果图;
图5为本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施例对本发明进行进一步详细说明。
一种基于支持向量机的超声图像分割方法，该方法根据图像像素值的方差特征和显著性特征利用支持向量机进行图像分割，其流程图图5所示，主要包括以下步骤。
S1.从图像的背景和感兴趣的目标上分别提取样本点，利用这些样本点的灰度值估计出超声图像像素值的方差特征和显著性特征，生成样本训练集。该步骤的具体方法如下所述。
从超声图像的背景和感兴趣的目标上分别提取样本点，令图像背景样本点特征向量对应为第一类样本，图像目标区域样本点特征向量对应第二类样本，两类样本的分类函数方程为，
（1）
其中，与为未知参数。
利用这些样本点的灰度值估计出超声图像像素值的方差特征和显著性特征，以方差特征和显著性特征作为特征属性，生成样本训练集
（2）
其中，表示样本点的数目，
，
是对应于样本点特征向量的类别属性。
方差特征根据下式计算：
（4）
其中，和表示图像的长度和宽度，表示图像像素点的灰度值，表示该像素点的平均灰度值；
显著性特征根据下式计算：
（5）
其中，表示灰度距离度量，表示显著性特征值，表示从0到255的灰度阶，表示每个灰度的个数。
上述分类函数对训练集，，满足式（3），
（3）
于是满足式（3）且使最小的分类函数（1）就是需要估计的最优分类函数。
S2.选择一阶线性多项式为核函数，利用MATLAB中的svmtrain函数对样本进行训练，建立基于支持向量机的分割模型。
选择一阶线性多项式为核函数，
（6）
其中，，为惩罚系数，表示对应于和不同的样本。
在约束条件和下，求解式（7）关于参数的最大值；
（7）
式（7）中是对应于样本的类别属性，为与每个样本对应的Lagrange乘子，这是一个不等式约束下二次函数寻优的问题，存在唯一解；
即求出使得的向量，得到
；
在向量中找出个支持向量，计算出每个支持向量对应的样本所对应的，所有对应平均值为最终的，即；
利用背景图像和目标图像样本点建立支持向量机模型，即建立起了类别分割函数：
。
S3.应用MATLAB中的svmpredict函数对整幅图像上的每一个样本根据分割模型对整幅图像进行分割，提取感兴趣目标。
下面结合具体实验说明本发明所述方法的优越性。
本次实验，测试了50幅超声医学图像的分割效果。选取训练样本时，选择相同数目的图像前景和背景像素点作为训练样本，剩余像素点为测试样本集。
第一组实验，通过改变不同训练样本点的选择来测试实验结果。图1中所示的图像是包含有两个囊肿的肝脏B超图像，囊肿下方亮度较高部分是两种组织界面的反射效果；图1a和图1c是不同高新两样本的采样点示意图，其中星号点标识图像北京的训练样本采样点，圆圈标识目标区域的训练样本采样点；图1b和图1d是分别是根据图1a和图1c的训练样本得到的模型分割的效果。
从图1中可以看出，尽管由于训练样本采样位置不同，两个囊肿部分基本上都分割出来了，但是在囊肿下方的亮度较高的反射区域受样本点选择不同而影响较大。通过实验可知，样本点采集中包含各种结构和边缘的信息越全，分割效果越好。
第二组实验，对于同一原始超声图像，分别采用本发明所述的方法、Kiruthika算法和FCM算法进行图像的分割，分割效果如图2和图3所示。其中，图2从左到右依次为第一张原始超声肝脏囊肿图像、利用本发明方法的实验结果、Kiruthika算法的实验结果和FCM算法的实验结果，图3为从左到右依次为第二张原始超声肝脏囊肿图像、利用本发明方法的实验结果、Kiruthika算法的实验结果和FCM算法的实验结果。
从图2和图3可以看出，本发明有清晰的肝脏病变区域分割结果和更少的噪声，从而有助于减少病灶区域周围的噪声影响，获得更好的分割效果图。
第三组实验，采用本发明对工业超声C扫描系统获得的超声图像进行了分割和定量计算，其中扫描系统的扫描间距为0.5mm，采样率为7.5KHz，仿组织材料样本的声速约为1550m/s。图4a为配置的仿组织材料复杂模体，图4b为C扫描超声一维信号，图4c为C扫描超声图像，图4d为C扫描超声图像分割结果。根据分割结果，本发明重建了该模体的三维模型，并在重建的三维模型上估计胎儿模型的臂长、头宽及三维容积，结果如下表所示。
| 实际测量值 | 重建后测量值 | 误差 | |
| 胎儿臂长 | 107.80 mm | 103.11 mm | 4.35% |
| 胎儿头长 | 80 mm | 77.29 mm | 3.39% |
| 胎儿体积 | 733800mm3 | 767030.21mm3 | 4.53% |
定量测试结果表明，本发明对图像进行分割后的相对误差在5%以内，低于国家标准中基于B型超声图像的测量误差20%要求，说明本发明所述的方法是有效的、可行的。
Claims (4)
1.基于支持向量机的超声图像分割方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
S1.从图像的背景和感兴趣的目标上分别提取样本点，利用这些样本点的灰度值估计出超声图像像素值的方差特征和显著性特征，生成样本训练集；
S2.选择一阶线性多项式为核函数，利用MATLAB中的svmtrain函数对样本进行训练，建立基于支持向量机的分割模型；
S3.应用MATLAB中的svmpredict函数对整幅图像上的每一个样本根据分割模型对整幅图像进行分割，提取感兴趣目标。
2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的超声图像分割方法，其特征在于，步骤S1的具体方法为：从超声图像的背景和感兴趣的目标上分别提取样本点，令图像背景样本点特征向量对应为第一类样本，图像目标区域样本点特征向量对应第二类样本，两类样本的分类函数方程为，
（1）
其中，与为未知参数；
利用这些样本点的灰度值估计出超声图像像素值的方差特征和显著性特征，以方差特征和显著性特征作为特征属性，生成样本训练集，
（2）
其中，表示样本点的数目，
，
是对应于样本点特征向量的类别属性；
上述分类函数对训练集，，满足式（3），
（3）
于是满足式（3）且使最小的分类函数（1）就是需要估计的最优分类函数。
3. 根据权利要求2所述的基于支持向量机的超声图像分割方法，其特征在于，方差特征根据下式计算：
（4）
其中，和表示图像的长度和宽度，表示图像像素点的灰度值，表示该像素点的平均灰度值；
显著性特征根据下式计算：
（5）
其中，表示灰度距离度量，表示显著性特征值，表示从0到255的灰度阶，表示每个灰度的个数
4. 根据权利要求2所述的基于支持向量机的超声图像分割方法，其特征在于，步骤S2的具体方法为：
选择一阶线性多项式为核函数，
（6）
其中，，为惩罚系数，表示对应于和不同的样本；
在约束条件和下，求解式（7）关于参数的最大值；
（7）
式（7）中是对应于样本的类别属性，为与每个样本对应的Lagrange乘子，这是一个不等式约束下二次函数寻优的问题，存在唯一解；
即求出使得的向量，得到，
；
在向量中找出个支持向量，计算出每个支持向量对应的样本所对应的，所有对应平均值为最终的，即，；
利用背景图像和目标图像样本点建立支持向量机模型，即建立起了类别分割函数：
。
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| GR01 | Patent grant | ||
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