CN112767410A - Mri脑组织聚类分割方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种MRI脑组织聚类分割方法，包括：设置MRI脑图像中除脊液、灰质、白质之外的组织为图像背景并去掉；计算MRI脑图像中像素之间强度和位置的相似度，构成双边相似度矩阵Bsm；利用FCM算法将MRI脑图像的像素分割为集合C＝{Ck,k＝1,2,…P}；计算Ck内像素的权重系数集合Vk＝{γ1,γ2,…γN}；对Vk中的权重系数排序得到前R个权重系数集合VkR＝{γ'1,γ'2,…γ'R}，集合V＝{VkR,k＝1,2,…P}为C的主多聚类中心集合；根据双边相似度矩阵Bsm和集合V分配采取K近邻的方式分配标签，将V中元素K近邻范围内最远距离的点确定为次级聚类中心，构成次级聚类中心集合A1，若干次的次级聚类形成集合Az，集合A＝{A1,A2,…Az}为C所有的次级聚类中心集合。相比于现有技术，本发明方案避免了陷入局部最优，MRI脑图像分割结果分布更为平衡。

Description

MRI脑组织聚类分割方法
技术领域
本发明涉及MRI脑图像分割技术领域，特别是涉及一种MRI脑组织聚类分割方法。
背景技术
核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)具有软组织分辨率高、无电离辐射损伤、可自由选取剖面、多序列成像等方面的优势，已在脑部及软组织等成像中得到广泛应用。人的大脑主要由灰质、白质和脑脊液构成，为了使医生对脑部疾病的分析和诊治更加方便、精确，将MRI脑图像分割为脑脊液、灰质、白质对临床诊断和治疗具有重要意义。
在现有技术中，将MRI脑图像分割为脑脊液、灰质、白质的工作面临三类技术问题：部分容积(Partial Volume，PV)效应、噪声以及偏移场，偏移场也被称为灰度不均匀性。针对这些技术问题，基于模糊集以及直觉模糊集理论的方法可缓解PV效应，基于融合空间信息的方法可抑制噪声影响，基于矫正偏移场的方法可缓解图像灰度不均匀的问题。在基于聚类的MRI脑图像分割技术中，基于FCM及其扩展算法的分割技术被广泛采用，以达到缓解三类技术问题的目的。然而，基于FCM及其扩展算法的技术方案容易陷入局部最优，从而使得MRI脑图像的分割效果不佳。
鉴于此，本发明提出一种MRI脑组织聚类分割方法，采用多聚类中心提高聚类中心的鲁棒性，以缓解现有技术的不足。
发明内容
本发明提供了一种MRI脑组织聚类分割方法，应用于MRI脑图像处理，包括：设置MRI脑图像中除脊液、灰质、白质之外的组织为图像背景并去掉；计算MRI脑图像中像素之间强度和位置的相似度，构成双边相似度矩阵Bsm；利用FCM算法将MRI脑图像的像素分割为集合C＝{Ck,k＝1,2,…P}，其中Ck是属于第k类的像素集合，P是聚类数量；计算Ck内像素的权重系数集合Vk＝{γ1,γ2,…γN}，其中N为Ck的像素数量；对Vk中的权重系数排序得到前R个权重系数集合VkR＝{γ'1,γ'2,…γ'R}，VkR为Ck的主多聚类中心，集合V＝{VkR,k＝1,2,…P}为C的主多聚类中心集合；根据双边相似度矩阵Bsm和集合V分配采取K近邻的方式分配标签，将V中元素K近邻范围内最远距离的点确定为次级聚类中心，构成次级聚类中心集合A1，根据双边相似度矩阵Bsm和集合A1采取K近邻的方式分配标签，将A1中元素K近邻范围内最远距离点中的非中心点确定为下一级聚类中心，构成下一级聚类中心集合A2，根据双边相似度矩阵Bsm和集合A2采取K近邻的方式分配标签，重复若干次A2的聚类过程形成末级聚类中心集合Az，集合A＝{A1,A2,…Az}为C所有的次级聚类中心集合；集合V和A即为MRI脑图像中脊液、灰质、白质的全部聚类中心，集合V和A中元素的K近邻范围即为分割结果。
进一步地，计算MRI脑图像中像素之间强度和位置的相似度的步骤，包括：计算MRI脑图像的任意两个像素q和i强度相似度
Figure BDA0002879037930000021
和位置相似度
Figure BDA0002879037930000022
Figure BDA0002879037930000023
其中Iq和Ii为像素q和i的像素值，H为带宽系数，σ为位置权重参数，Cq和Ci为像素坐标索引；计算像素q和i强度和位置的相似度Wqi，
Figure BDA0002879037930000024
进一步地，像素权重系数的计算步骤，包括：
计算ρi和δi，
Figure BDA0002879037930000025
其中dij表示像素i和j的的距离，dc为确定局部密度工作范围的截止距离，IS\{i}表示除像素i以外的所有像素，ρi表示像素i的代表性，δi表示像素i到比像素i具有更高局部密度的像素的距离，
Figure BDA0002879037930000026
表示比像素i具有更高局部密度的像素集合；计算像素权重系数γi，γi＝ρi×δi。
进一步地，还包括：将不属于集合V和A的K近邻范围的像素，根据像素2K近邻范围内标签的投票确定像素所属类别。
本发明的有益效果如下：
本发明提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过采用双边距离结构的相似度矩阵，在建立像素之间的相似度矩阵时融入了强度信息和空间信息，从而达到抑制噪声的技术效果。利用多聚类中心配合K近邻搜索的方式进行聚类，使得MRI脑图像的分割精度不受初始聚类中心影响，从而避免了陷入局部最优。此外，将主多聚类中心扩展到次级多聚类中心，使得分割结果分布更为平衡。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一种实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种MRI脑组织聚类分割方法流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
图1是本发明实施例一种MRI脑组织聚类分割方法流程示意图，如图1所示，该方法包括如下五个步骤。
步骤S101：设置MRI脑图像背景。具体地，设置MRI脑图像中除脊液、灰质、白质之外的组织为图像背景并去掉。在技术实践中，将MRI脑图像中的脂肪、皮肤肌肉和颅骨等其他无关组织去掉并设为背景值，最终MRI脑图像只剩下脊液、灰质、白质。
步骤S102：利用FCM算法计算初始聚类集合。具体地，计算MRI脑图像中像素之间强度和位置的相似度，构成双边相似度矩阵Bsm；利用FCM算法将MRI脑图像的像素分割为集合C＝{Ck,k＝1,2,…P}，其中Ck是属于第k类的像素集合，P是聚类数量。
在一个可选的实施例中，计算MRI脑图像中像素之间强度和位置的相似度的步骤，包括：计算MRI脑图像的任意两个像素q和i强度相似度
Figure BDA0002879037930000041
和位置相似度
Figure BDA0002879037930000042
其中Iq和Ii为像素q和i的像素值，H为带宽系数，σ为位置权重参数，Cq和Ci为像素坐标索引；计算像素q和i强度和位置的相似度Wqi，
Figure BDA0002879037930000043
需要进行说明的是，FCM(Fuzzy C-means)算法是一种基于目标函数模糊聚类的算法，在聚类前并不知道类别的数目。聚类是机器学习中一种典型的无监督的分析方法。聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。
步骤S103：计算初始聚类集合的主多聚类中心。具体地，计算Ck内像素的权重系数集合Vk＝{γ1,γ2,…γN}，其中N为Ck的像素数量；对Vk中的权重系数排序得到前R个权重系数集合VkR＝{γ'1,γ'2,…γ'R}，VkR为Ck的主多聚类中心，集合V＝{VkR,k＝1,2,…P}为C的主多聚类中心集合。
在一个可选的实施例中，像素权重系数的计算步骤，包括：计算ρi和δi，
Figure BDA0002879037930000044
其中dij表示像素i和j的的距离，dc为确定局部密度工作范围的截止距离，IS\{i}表示除像素i以外的所有像素，ρi表示像素i的代表性，δi表示像素i到比像素i具有更高局部密度的像素的距离，
Figure BDA0002879037930000045
表示比像素i具有更高局部密度的像素集合；计算像素权重系数γi，γi＝ρi×δi。
步骤S104：计算扩展的次级聚类中心。具体地，根据双边相似度矩阵Bsm和集合V分配采取K近邻的方式分配标签，将V中元素K近邻范围内最远距离的点确定为次级聚类中心，构成次级聚类中心集合A1，根据双边相似度矩阵Bsm和集合A1采取K近邻的方式分配标签，将A1中元素K近邻范围内最远距离点中的非中心点确定为下一级聚类中心，构成下一级聚类中心集合A2，根据双边相似度矩阵Bsm和集合A2采取K近邻的方式分配标签，重复若干次A2的聚类过程形成末级聚类中心集合Az，集合A＝{A1,A2,…Az}为C所有的次级聚类中心集合。
步骤S105：分割MRI脑图像。具体地，集合V和A即为MRI脑图像中脊液、灰质、白质的全部聚类中心，集合V和A中元素的K近邻范围即为分割结果。
在一个可选的实施例中，将不属于集合V和A的K近邻范围的像素，根据像素2K近邻范围内标签的投票确定像素所属类别。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种MRI脑组织聚类分割方法，应用于MRI脑图像处理，其特征在于，包括：
设置所述MRI脑图像中除脊液、灰质、白质之外的组织为图像背景并去掉；
计算所述MRI脑图像中像素之间强度和位置的相似度，构成双边相似度矩阵Bsm；
利用FCM算法将所述MRI脑图像的像素分割为集合C＝{Ck,k＝1,2,…P}，其中Ck是属于第k类的像素集合，P是聚类数量；
计算所述Ck内像素的权重系数集合Vk＝{γ1,γ2,…γN}，其中N为所述Ck的像素数量；对所述Vk中的权重系数排序得到前R个权重系数集合VkR＝{γ'1,γ'2,…γ'R}，所述VkR为Ck的主多聚类中心，集合V＝{VkR,k＝1,2,…P}为所述C的主多聚类中心集合；
根据所述双边相似度矩阵Bsm和集合V分配采取K近邻的方式分配标签，将所述V中元素K近邻范围内最远距离的点确定为次级聚类中心，构成次级聚类中心集合A1，根据所述双边相似度矩阵Bsm和集合A1采取K近邻的方式分配标签，将所述A1中元素K近邻范围内最远距离点中的非中心点确定为下一级聚类中心，构成下一级聚类中心集合A2，根据所述双边相似度矩阵Bsm和集合A2采取K近邻的方式分配标签，重复若干次所述A2的聚类过程形成末级聚类中心集合Az，集合A＝{A1,A2,…Az}为所述C所有的次级聚类中心集合；所述集合V和A即为MRI脑图像中脊液、灰质、白质的全部聚类中心，所述集合V和A中元素的K近邻范围即为分割结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算MRI脑图像中像素之间强度和位置的相似度的步骤，包括：
计算所述MRI脑图像的任意两个像素q和i强度相似度
Figure FDA0002879037920000014
和位置相似度
Figure FDA0002879037920000011
Figure FDA0002879037920000012
其中Iq和Ii为像素q和i的像素值，H为带宽系数，σ为位置权重参数，Cq和Ci为像素坐标索引；
计算所述像素q和i强度和位置的相似度Wqi，
Figure FDA0002879037920000013
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素权重系数的计算步骤，包括：
计算ρi和δi，
Figure FDA0002879037920000021
其中dij表示像素i和j的的距离，dc为确定局部密度工作范围的截止距离，IS\{i}表示除像素i以外的所有像素，ρi表示像素i的代表性，δi表示像素i到比像素i具有更高局部密度的像素的距离，
Figure FDA0002879037920000022
表示比像素i具有更高局部密度的像素集合；
计算像素权重系数γi，γi＝ρi×δi。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
将不属于所述集合V和A的K近邻范围的像素，根据所述像素2K近邻范围内标签的投票确定像素所属类别。
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