CN111161245B - 一种鲁棒的交互式医学图像分割方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，该分割方法包括如下步骤:(1)在OCT图像中预分割出视网膜病灶所在的窗口；(2)在窗口内设置两个固定的脚点，形成待分割窗口；在待分割窗口内利用活动轮廓模型进行迭代收缩完成分割。该方法基于活动轮廓模型的图像分割方法，对于散斑噪声强的视网膜OCT图像通过手动加窗口减少分割范围以排除背景区散斑噪声对模型的影响并加速分割病灶过程；通过脚点可以克服病灶不透光特性导致的分割不准确；结合分数阶微分增强和局部模糊能量泛函提出了活动轮廓模型能鲁棒而高效的完成好的病灶分割。

Description

一种鲁棒的交互式医学图像分割方法
技术领域
本发明涉及一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，属于图像处理的技术领域。
背景技术
视网膜光学相干断层扫描技术(OCT)影像是许多眼科疾病及其他疾病的有效诊断依据,如糖尿病视网膜病变、黄斑水肿以及钙化在OCT图像中一般都表现为相应的斑块。视网膜图像每一层有自己特殊的结构特征，不同的尺寸、形状和分布。每一层的信号和噪声模型都是不同的。具有明显特征的病理结构一般出现在特定的层次上。比如，鼓膜结构出现在视网膜色素上皮层(RPE)的正下或正上方。而与年龄相关的黄斑变性相关的高反射病灶预计不会出现在神经纤维层(NFL)中。在临床诊断上面，识别视网膜组织特征的相关病灶通常由眼科医生手动分割，手动分割需要花费大量的时间，并且人为因素较强。因此适用于视网膜OCT图像病灶分割技术得研究和应用就显得尤为重要。
对于视网膜OCT图像来说，强度分布极不均匀，通常表现为低对比度，并且散斑噪声严重，因此进行全局分割病灶效果并不好，对于小病灶的分割与识别就比较困难。传统的基于区域的活动轮廓模型依赖于图像的全局信息，在处理灰度强度不均匀的图像时，同一个类别在因灰度不均导致的灰度不同时，基于全局信息是无法有效识别的。视网膜病灶边缘就会有灰度会呈现不同而出现不均匀问题，处理这个问题对于病灶识别分割也有非常重要的意义。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种鲁棒的交互式医学图像分割方法。
本发明提供了一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，首先预分割出视网膜病灶所在的窗口，然后在窗口内设置两个固定的脚点，形成待分割窗口；在该待分割窗口内利用活动轮廓模型进行迭代收缩，完成对病灶的分割。
术语解释：
伽玛函数：伽玛函数的表达式为：
Figure BDA0002345976750000011
活动轮廓模型：是一条能量递减曲线，由轮廓自身特征决定的内部能量和图像特征决定的外部能量共同支配，在能量最小的原则下移动并最终停止于所要寻找的物体边缘附近。
本发明的技术方案为：
一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，包括如下步骤:
(1)在OCT图像中预分割出视网膜病灶所在的窗口；目的是减少分割范围，以排除背景区散斑噪声对模型的影响，并加速分割病灶过程。
(2)在所述窗口内设置两个固定的脚点，形成待分割窗口；两个脚点是病灶下边缘的两个分割边界点，这两脚点的连线是不动的分割边界，设置固定的脚点可以克服病灶不透光特性导致的分割不准确；在所述待分割窗口内利用活动轮廓模型进行迭代收缩完成分割；使用活动轮廓模型能鲁棒而高效的完成好的病灶分割。
活动轮廓模型的模糊能量函数如公式(Ⅰ)所示：
Figure BDA0002345976750000021
公式(Ⅰ)中，E表示模糊能量值；目的是找到合适的伪水平集函数u(x)使得E达到最小值，此时的u(x)就是分割结果的表示；x表示整个图片范围内的像素点，y表示整个图片范围内的像素点；x、y分别表示不同次处理过程中针对的整个图片范围内的像素点；u(x)表示针对整个图片范围内的像素点x的伪水平集函数；α表示调节图像信息能量参数；β表示调节伪水平集函数惩罚信息的参数；λ1表示调节分割区域内能量的参数；λ2表示调节分割区域外能量的参数；I(x)表示图像在x像素点处的灰度值,DvI(x)表示对像素点x的图像做v阶分数阶微分增强；Ω表示x和y图像定义域；m是模糊隶属度的加权指数；Kσ(y-x)表示y-x的高斯核函数，标准偏差为σ，用于控制待分割窗口的局部范围；模糊能量函数在第一重积分的过程中，把y固定，对x进行全局像素点积分；第二重积分的过程中，保证y在进行全局像素点积分时，当像素点y距离x比较近，此时Kσ(y-x)有意义，当y距离x比较远时，Kσ(y-x)趋于零，无意义；f1(y)和f2(y)均为局部模糊聚类中心函数，f1(y)用来计算y邻域内零水平集内的局部灰度均值；f2(y)用来计算y邻域内零水平集外的局部灰度均值；f1(y)和f2(y)的定义如公式(Ⅱ)和(Ⅲ)所示：
Figure BDA0002345976750000022
Figure BDA0002345976750000023
基于局部模糊聚类中心函数能够很好的分割灰度分布不均匀的图像；
Figure BDA0002345976750000031
为惩罚函数，/>
Figure BDA0002345976750000032
是一个双井势能函数，用于自动调节图像隶属度并确保隶属度范围属于[0,1]之间；求解模糊能量函数E最小值的过程就是迭代收缩完成分割的过程。
根据本发明优选的，步骤(1)之前，先对原OCT图像进行正则化处理，正则化处理的目的是就是原图像的像素值归一化到[0,1]的范围内；再对图像进行分数阶微分增强，目的是减少散斑噪声的影响，分数阶微分增强的具体过程如下：
首先，利用离散方法得到n×n的分数阶微分增强掩模，分数阶微分增强掩模中的任一元素为
Figure BDA0002345976750000033
Figure BDA0002345976750000034
Γ(-v+1)表示(-v+1)的伽玛函数，Γ(-v+i+1)表示(-v+i+1)的伽玛函数，i！表示i的阶乘；
然后，使用所述n×n的分数阶微分增强掩模对图像进行卷积运算，完成对图像的分数阶微分增强；
进一步优选的，n＝5,v＝0.2。
根据本发明优选的，步骤(2)中，为了最小化模糊能量函数E，固定f1(y)和f2(y)不变，然后求出使得E最小的u(x)，得到u(x)随时间t演化,如公式(Ⅳ)如示：
Figure BDA0002345976750000035
公式(Ⅳ)中，
Figure BDA0002345976750000036
表示伪水平集函数u(x)对时间t求偏导，得到u(x)随时间t的演化；
采用有限差分离散算法分割求解公式(Ⅳ)。有限差分离散算法就是离散数值计算代替连续微分计算进行数值计算。
根据本发明优选的，步骤(2)中，α>0；β>0；λ1>0；λ2>0；α、β、λ1、λ2为固定参数；v＝0.2；m＝2；σ＝5。
根据本发明优选的，步骤(2)中，在对图像进行迭代收缩完成分割的过程中，为了保证对于灰度不均匀图像的鲁棒分割，采用高斯平滑方法对公式(Ⅳ)中的伪水平集函数u(x)进行平滑，平滑过程中第k次迭代的近似解u(x)k和第k+1次迭代的近似解u(x)k+1满足的关系：
u(x)k+1＝Kξu(x)k (V)，
在公式(V)中，Kξ表示标准偏差为ξ的高斯核函数，k表示迭代次数；
当模糊能量函数E取最小值时，对应的u(x)为视网膜图像的窗口区域进行迭代完成分割的表示，即完成对所述待分割窗口的迭代收缩分割；
进一步优选的，ξ＝0.5。
本发明的有益效果为：
1.本发明提供一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，该方法基于活动轮廓模型的图像分割方法，对于散斑噪声强的视网膜OCT图像通过手动加窗口减少分割范围以排除背景区散斑噪声对模型的影响并加速分割病灶过程；通过脚点可以克服病灶不透光特性导致的分割不准确；结合分数阶微分增强和局部模糊能量泛函提出了活动轮廓模型能鲁棒而高效的完成好的病灶分割。
2.本发明为基于活动轮廓模型的图像分割方法，可以克服OCT图像对比度低，散斑噪声严重的问题，对视网膜OCT图像中的病灶的识别能力强。
附图说明
图1未进行处理的原始图像；
图2利用离散方法得到n×n的分数阶微分增强掩模的示意图；
图3预分割出视网膜病灶所在的窗口并形成待分割窗口的图像；
图4利用活动轮廓模型进行迭代收缩完成分割后的图像。
具体实施方式
下面结合实施例和说明书附图对本发明做进一步说明，但不限于此。
实施例1
一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，包括如下步骤:
(1)未进行处理的原OCT图像，如图1所示，先对原OCT图像进行正则化处理，正则化处理的目的是就是原图像的像素值归一化到[0,1]的范围内；再对图像进行分数阶微分增强，目的是减少散斑噪声的影响，分数阶微分增强的具体过程如下：
首先，利用离散方法得到n×n的分数阶微分增强掩模，如图2所示，任一元素
Figure BDA0002345976750000041
Γ(-v+1)表示(-v+1)的伽玛函数，Γ(-v+i+1)表示(-v+i+1)的伽玛函数，i！表示i的阶乘，其中n＝5,v＝0.2；
然后，使用n×n的分数阶微分增强掩模对图像进行卷积运算，完成对图像的分数阶微分增强。
(2)预分割出视网膜病灶所在的窗口；目的是减少分割范围，以排除背景区散斑噪声对模型的影响，并加速分割病灶过程。
(3)在窗口内设置两个固定的脚点，形成待分割窗口；两个脚点是病灶下边缘的两个分割边界点，这两脚点的连线是不动的分割边界，设置固定的脚点可以克服病灶不透光特性导致的分割不准确；如图3所示，图中五角形边框就是初始零水平集位置，是由人机交互画出的，里面包含了病灶的位置。其中，下面的两个点就是病灶的两个脚点位置，代表了病灶下面的两个依靠专家人机交互给定的不动分割点，即这两个点和连线是由专家依据其自身知识经验给定的分割下边界。在待分割窗口内利用活动轮廓模型进行迭代收缩完成分割；使用活动轮廓模型能鲁棒而高效的完成好的病灶分割。
活动轮廓模型的模糊能量函数如公式(Ⅰ)所示：
Figure BDA0002345976750000051
公式(Ⅰ)中，E表示模糊能量值；目的是找到合适的伪水平集函数u(x)使得E达到最小值，此时的u(x)就是分割结果的表示；x表示整个图片范围内的像素点，y表示整个图片范围内的像素点；x、y分别表示不同次处理过程中针对的整个图片范围内的像素点；u(x)表示针对整个图片范围内的像素点x的伪水平集函数；α表示调节图像信息能量参数；β表示调节伪水平集函数惩罚信息的参数；λ1表示调节分割区域内能量的参数；λ2表示调节分割区域外能量的参数；
I(x)表示图像在x像素点处的灰度值,DvI(x)表示对像素点x的图像做v阶分数阶微分增强；Ω表示x和y图像定义域；m是模糊隶属度的加权指数，m＝2；Kσ是标准偏差为σ的高斯核函数，Kσ(y-x)表示y-x的高斯核函数，标准偏差为σ，σ＝5，用于控制待分割窗口的局部范围；模糊能量函数在第一重积分的过程中，把y固定，对x进行全局像素点积分；第二重积分的过程中，保证y在进行全局像素点积分时，当像素点y距离x比较近，此时Kσ(y-x)有意义，当y距离x比较远时，Kσ(y-x)趋于零，无意义；f1(y)和f2(y)均为局部模糊聚类中心函数，f1(y)用来计算y邻域内零水平集内的局部灰度均值；f2(y)用来计算y邻域内零水平集外的局部灰度均值；f1(y)和f2(y)的定义如公式(Ⅱ)和(Ⅲ)所示：
Figure BDA0002345976750000061
Figure BDA0002345976750000062
基于局部模糊聚类中心函数能够很好的分割灰度分布不均匀的图像；
Figure BDA0002345976750000063
为惩罚函数，/>
Figure BDA0002345976750000064
是一个双井势能函数，用于自动调节图像隶属度并确保隶属度范围属于[0,1]之间；
求解模糊能量函数E最小值的过程就是迭代收缩完成分割的过程。
为了最小化模糊能量函数E，固定f1(y)和f2(y)不变，然后求出使得E最小的u(x)，得到u(x)随时间t演化,如公式(Ⅳ)如示：
Figure BDA0002345976750000065
公式(Ⅳ)中，
Figure BDA0002345976750000066
表示伪水平集函数u(x)对时间t求偏导，得到u(x)随时间t的演化；
采用有限差分离散算法分割求解公式(Ⅳ)，有限差分离散算法就是离散数值计算代替连续微分计算进行数值计算。
在对图像进行迭代收缩完成分割的过程中，为了保证对于灰度不均匀图像的鲁棒分割，采用高斯平滑方法对公式(Ⅳ)中的伪水平集函数u(x)进行平滑，平滑过程中第k次迭代的近似解u(x)k和第k+1次迭代的近似解u(x)k+1满足的关系：
u(x)k+1＝Kξu(x)k (V)，
在公式(V)中，Kξ表示标准偏差为ξ的高斯核函数，k表示迭代次数；其中ξ＝0.5。
当模糊能量函数E取最小值时，对应的u(x)为视网膜图像的窗口区域进行迭代完成分割的表示，即完成对待分割窗口的迭代收缩分割。
完成迭代收缩分割后的窗口如图4所示，不规则曲线围绕的区域为分割的后的窗口。

Claims (4)

1.一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)在OCT图像中预分割出视网膜病灶所在的窗口；
(2)在所述窗口内设置两个固定的脚点，形成待分割窗口；在所述待分割窗口内利用活动轮廓模型进行迭代收缩完成分割；
活动轮廓模型的模糊能量函数如公式(I)所示：
Figure FDA0004120819820000011
公式(I)中，E表示模糊能量值；x表示整个图片范围内的像素点，y表示整个图片范围内的像素点；x、y分别表示不同次处理过程中针对的整个图片范围内的像素点；u(x)表示针对整个图片范围内的像素点x的伪水平集函数；α表示调节图像信息能量参数；β表示调节伪水平集函数惩罚信息的参数；λ1表示调节分割区域内能量的参数；λ2表示调节分割区域外能量的参数；I(x)表示图像在x像素点处的灰度值，DvI(x)表示对像素点x的图像做v阶分数阶微分增强；Ω表示x和y图像定义域；m是模糊隶属度的加权指数；Kσ(y-x)表示y-x的高斯核函数，标准偏差为σ，用于控制待分割窗口的局部范围；f1(y)和f2(y)均为局部模糊聚类中心函数，f1(y)用来计算y邻域内零水平集内的局部灰度均值；f2(y)用来计算y邻域内零水平集外的局部灰度均值；f1(y)和f2(y)的定义如公式(II)和(III)所示：
Figure FDA0004120819820000012
Figure FDA0004120819820000013
Figure FDA0004120819820000014
为惩罚函数，/>
Figure FDA0004120819820000015
是一个双井势能函数，用于自动调节图像隶属度并确保隶属度范围属于[0，1]之间；求解模糊能量函数E最小值的过程就是迭代收缩完成分割的过程。
2.根据权利要求1所述的一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，其特征在于，步骤(2)中，固定f1(y)和f2(y)不变，然后求出使得E最小的u(x)，得到u(x)随时间t演化，如公式(IV)如示：
Figure FDA0004120819820000021
公式(IV)中，
Figure FDA0004120819820000022
表示伪水平集函数u(x)对时间t求偏导，得到u(x)随时间t的演化；
采用有限差分离散算法分割求解公式(IV)。
3.根据权利要求2所述的一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，其特征在于，步骤(2)中，在对图像进行迭代收缩完成分割的过程中，采用高斯平滑方法对公式(IV)中的伪水平集函数u(x)进行平滑，平滑过程中第k次迭代的近似解u(x)k和第k+1次迭代的近似解u(x)k+1满足的关系：
u(x)k+1＝Kξu(x)k (V)，
在公式(V)中，Kξ表示标准偏差为ξ的高斯核函数，k表示迭代次数。
4.根据权利要求3所述的一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，其特征在于，ξ＝0.5。
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