一種自動提取磁共振圖像胼胝體的方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種自動提取磁共振圖像胼胝體的方法及系統(tǒng)，所述方法包括：根據(jù)正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像，確定顱腦輪廓閾值與胼胝體閾值；根據(jù)顱腦輪廓閾值與胼胝體閾值，對圖像進行閾值分割，分別得到顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值圖像；對顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值圖像分別進行邊緣跟蹤，獲取顱腦輪廓位置與胼胝體邊緣族；建立決策樹對邊緣信息進行篩選，確定胼胝體區(qū)域；根據(jù)所述胼胝體區(qū)域確定顱腦掃描線組的傾斜角度及中心位置。本發(fā)明實現(xiàn)了對正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像中的胼胝體部位的自動提取，并通過胼胝體等信息完成顱腦掃描時掃描線組的自動調(diào)整，提高了掃描效率，無需手動調(diào)整，省時省力，具有較強的實用性。
【專利說明】-種自動提取磁共振圖像胼胝體的方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及磁共振成像圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及的是一種自動提取磁共振圖 像胼胝體的方法及系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 磁共振成像技術(shù)(簡稱MRI)是指用相應(yīng)的射頻脈沖對置于靜磁場中的被檢體的氫 原子核(質(zhì)子）進行激勵，采集隨之產(chǎn)生的磁共振信號經(jīng)計算機處理重建得到圖像。由于磁 共振成像技術(shù)具有無電離輻射傷害、軟組織對比度高、圖像分辨率高、成像參數(shù)與掃描方位 選擇靈活、無需造影劑即可顯示血管等優(yōu)點，因而廣泛應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)診斷，其應(yīng)用和發(fā)展 前景十分廣闊。
[0003] 醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)一直是醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的一個研究熱點。經(jīng)歷了從人工分割到半 自動分割到現(xiàn)在的自動分割的發(fā)展過程。完全的人工分割方法是由專家或醫(yī)務(wù)工作者在原 始圖像上直接畫出期望的邊界，這是一個工作量非常大，而且容易讓人厭煩，容易出錯的過 程。它的精確度也不容易保證。半自動分割法是憑借醫(yī)生的經(jīng)驗以及對圖像知識的理解， 通過一定的人機交互，由計算機完成分割，具有較快的分割速度和比較高的分割精度。與完 全人工分割相比，半自動分割方法大大減少了人為因素的影響，而且分割速度快、分割精度 高，但是操作者的知識和經(jīng)驗仍然是影響圖像分割質(zhì)量的一個重要因素。而且人機交互的 半自動方法費時費力、可重復(fù)性低，這就要求有一種可重復(fù)性好、高效率、高精度的自動的 圖像分割方法。有鑒于此，一種可重復(fù)性好、效率高、精度高的自動圖像分割方法已成為當(dāng) 前應(yīng)用中的亟需。
[0004] 腦影像分割即是將腦部影像中的每個像素或體素標(biāo)記為對應(yīng)的腦組織類型，如腦 白質(zhì)、腦灰質(zhì)、腦脊液及其他的腦部解剖結(jié)構(gòu)，包括腦室、胼胝體，海馬等。根據(jù)腦影像分割 的結(jié)果，可以進行進一步量化的形態(tài)學(xué)分析，顯示正常組織及病變組織結(jié)構(gòu)，監(jiān)控病理解剖 結(jié)構(gòu)形態(tài)的變化過程，還可以對腦部組織結(jié)構(gòu)在三維空間進行體積和位置標(biāo)定，還可以構(gòu) 建解剖學(xué)結(jié)構(gòu)圖譜和手術(shù)導(dǎo)航等，對于腦中異常組織定位、腦解剖結(jié)構(gòu)分析等具有重要意 義和臨床應(yīng)用價值。
[0005] 胼胝體負(fù)責(zé)大腦兩半球之間的神經(jīng)信息傳導(dǎo)，是人腦中最重要的結(jié)構(gòu)之一。在磁 共振掃描過程中，由醫(yī)師或技師在矢狀面定位像上將掃描線組放置到合適位置，為保證掃 描線組掃描的圖像達(dá)到醫(yī)師最佳的診斷效果，需要反復(fù)調(diào)整掃描線的位置和角度，這個調(diào) 整過程主要以胼胝體的位置信息為參照。在實際操作中，是靠醫(yī)師或技師主觀判斷確定胼 胝體位置后，手動操作將掃描線組調(diào)整到合適的位置和掃描角度。這完全依賴于醫(yī)生的經(jīng) 驗水平，對于經(jīng)驗缺乏的醫(yī)生，容易造成掃描定位不準(zhǔn)確，成像效果不好，同時該工作需要 在每次掃描中重復(fù)完成，增加了醫(yī)生的重復(fù)工作量，也導(dǎo)致每個病人的掃描時間的延長，影 響掃描效率。所以，現(xiàn)有技術(shù)的主要缺點是：1、耗時耗力，操作不便，工作效率低；2、掃描效 果無法保證，容易由于人為原因?qū)е鲁上裥Ч患选?br> [0006] 因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待于改進和發(fā)展。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于，針對現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提供一種自動提取磁 共振圖像胼胝體的方法及系統(tǒng)，對正中矢狀面（Midsagittal plane，MSP) T1加權(quán)核磁顱腦 圖像中的胼胝體部位進行提取，并根據(jù)提取的胼胝體自動調(diào)整顱腦掃描線位置與角度，以 便解決現(xiàn)有的磁共振掃描定位中耗時耗力、效率低下、容易出錯的問題。
[0008] 本發(fā)明解決技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下： 一種自動提取磁共振圖像胼胝體的方法，其中，包括： A、 根據(jù)正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像，確定顱腦輪廓閾值與胼胝體閾值； B、 根據(jù)所述顱腦輪廓閾值與所述胼胝體閾值，對正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像進 行閾值分割，分別得到顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值圖像； C、 對所述顱腦輪廓二值圖像與所述胼胝體二值圖像分別進行邊緣跟蹤，獲取顱腦輪廓 位置與胼胝體邊緣族； D、 根據(jù)胼胝體的解剖特性、幾何特性，創(chuàng)建決策樹，運用決策樹對胼胝體邊緣族進行篩 選，確定胼胝體區(qū)域； E、 根據(jù)所述胼胝體區(qū)域確定顱腦掃描線組的傾斜角度及中心位置。
[0009] 所述自動提取磁共振圖像胼胝體的方法，其中，所述步驟A具體包括： A1、統(tǒng)計正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像各灰度級的像素數(shù)目，并計算累積直方圖； A2、計算累計直方圖導(dǎo)數(shù)值，根據(jù)導(dǎo)數(shù)值區(qū)間分類，獲取累計直方圖的轉(zhuǎn)折點； A3、根據(jù)圖像特性，從轉(zhuǎn)折點中分別獲取顱腦輪廓閾值和胼胝體閾值。
[0010] 所述自動提取磁共振圖像胼胝體的方法，其中，所述步驟B具體包括： B1、根據(jù)胼胝體閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，當(dāng)?shù)谝换叶戎荡笥诨虻扔?所述胼胝體閾值則為1，否則為〇,根據(jù)所述第一灰度值獲得胼胝體二值圖像； B2、根據(jù)顱腦輪廓閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，當(dāng)?shù)诙叶戎荡笥诨虻?于所述顱腦輪廓閾值則為1，否則為〇,根據(jù)所述第二灰度值獲得顱腦輪廓二值圖像。
[0011] 所述自動提取磁共振圖像胼胝體的方法，其中，所述步驟D中胼胝體的解剖特性、 幾何特性包括胼胝體處于顱腦的中央位置、最小包裹矩形的長寬比、周長、面積信息。
[0012] 所述自動提取磁共振圖像胼胝體的方法，其中，所述步驟E具體包括： E1、計算顱腦輪廓的區(qū)域中心與胼胝體的區(qū)域中心，并根據(jù)顱腦輪廓區(qū)域中心及胼胝 體區(qū)域中心位置計算顱腦掃描線中心位置； E2、從胼胝體水平中心向兩邊掃描計算胼胝體的左右底腳位置，并根據(jù)胼胝體區(qū)域的 左右底腳位置，計算掃描線的傾斜角度，并確定顱腦掃描線組的角度。
[0013] 一種自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，其中，包括： 閾值確定模塊，用于根據(jù)正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像，確定顱腦輪廓閾值與胼胝 體閾值； 二值圖像獲取模塊，用于根據(jù)所述顱腦輪廓閾值與所述胼胝體閾值，對正中矢狀面T1 加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，分別得到顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值圖像； 圖像跟蹤模塊，用于對所述顱腦輪廓二值圖像與所述胼胝體二值圖像分別進行邊緣跟 蹤，獲取顱腦輪廓位置與胼胝體邊緣族； 胼胝體區(qū)域獲取模塊，用于根據(jù)胼胝體的解剖特性、幾何特性，創(chuàng)建決策樹，運用決策 樹對胼胝體邊緣族進行篩選，確定胼胝體區(qū)域； 掃描線組調(diào)節(jié)模塊，用于根據(jù)所述胼胝體區(qū)域確定掃描線的傾斜角度及顱腦掃描線組 的角度。
[0014] 所述自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，其中，所述閾值確定模塊具體包括： 累積直方圖獲取單元，用于統(tǒng)計正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像各灰度級的像素數(shù) 目，并計算累積直方圖； 轉(zhuǎn)折點獲取單元，用于計算累計直方圖導(dǎo)數(shù)值，根據(jù)導(dǎo)數(shù)值區(qū)間分類，獲取累計直方圖 的轉(zhuǎn)折點； 閾值獲取單元，用于根據(jù)圖像特性，從轉(zhuǎn)折點中分別獲取顱腦輪廓閾值和胼胝體閾值。
[0015] 所述自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，其中，所述二值圖像獲取模塊具體包 括： 胼胝體二值圖像獲取單元，用于根據(jù)胼胝體閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分 害I]，當(dāng)?shù)谝换叶戎荡笥诨虻扔谒鲭蓦阵w閾值則為1，否則為〇,根據(jù)所述第一灰度值獲得 胼胝體二值圖像； 顱腦輪廓二值圖像獲取單元，用于根據(jù)顱腦輪廓閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾 值分割，當(dāng)?shù)诙叶戎荡笥诨虻扔谒鲲B腦輪廓閾值則為1，否則為0,根據(jù)所述第二灰度 值獲得顱腦輪廓二值圖像。
[0016] 所述自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，其中，所述胼胝體區(qū)域獲取模塊中胼胝 體的解剖特性、幾何特性包括胼胝體處于顱腦的中央位置、最小包裹矩形的長寬比、周長、 面積信息。
[0017] 所述自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，其中，所述掃描線組調(diào)節(jié)模塊具體包 括： 掃描線中心位置獲取單元，用于計算顱腦輪廓的區(qū)域中心與胼胝體的區(qū)域中心，并根 據(jù)顱腦輪廓區(qū)域中心及胼胝體區(qū)域中心位置計算顱腦掃描線中心位置； 顱腦掃描線組的角度獲取單元，用于從胼胝體水平中心向兩邊掃描計算胼胝體的左右 底腳位置，并根據(jù)胼胝體區(qū)域的左右底腳位置，計算掃描線的傾斜角度，并確定顱腦掃描線 組的角度。
[0018] 本發(fā)明公開一種自動提取磁共振圖像胼胝體的方法及系統(tǒng)，所述方法包：根據(jù)正 中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像，確定顱腦輪廓閾值與胼胝體閾值；根據(jù)顱腦輪廓閾值與胼 胝體閾值，對圖像進行閾值分割，分別得到顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值圖像；對顱腦輪 廓二值圖像與胼胝體二值圖像分別進行邊緣跟蹤，獲取顱腦輪廓位置與胼胝體邊緣族；建 立決策樹對邊緣信息進行篩選，確定胼胝體區(qū)域；根據(jù)所述胼胝體區(qū)域確定掃描線的傾斜 角度及顱腦掃描線組的角度。本發(fā)明實現(xiàn)了對正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像中的胼胝 體部位的自動提取，并通過胼胝體等信息完成顱腦掃描時掃描線組的自動調(diào)整，提高了掃 描效率，無需手動調(diào)整，省時省力，具有較強的實用性。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0019] 圖1是正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像。
[0020] 圖2是本發(fā)明所提供的自動提取磁共振圖像胼胝體的方法的較佳實施例的流程 圖。
[0021] 圖3是本發(fā)明所提供的自動提取磁共振圖像胼胝體的方法中確定閾值的具體流 程圖。
[0022] 圖4是圖1的累計直方圖的示意圖。
[0023] 圖5a、5b分別是顱腦輪廓閾值示意圖及顱腦輪廓二值圖像。
[0024] 圖6a、6b分別是胼胝體閾值分割示意圖及胼胝體二值圖像。
[0025] 圖7是本發(fā)明所提供的自動提取磁共振圖像胼胝體的方法中二值圖像獲取的具 體流程圖。
[0026] 圖8是盧頁腦輪廓邊緣示意圖。
[0027] 圖9是提取的胼胝體邊緣族圖像。
[0028] 圖10是決策樹示意圖。
[0029] 圖11是提取的胼胝體圖像。
[0030] 圖12是本發(fā)明所提供的自動提取磁共振圖像胼胝體的方法中定顱腦掃描線組的 角度的具體流程圖。
[0031] 圖13是顱腦掃描線組自動調(diào)節(jié)效果圖。
[0032] 圖14是本發(fā)明所提供的自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)的較佳實施例的結(jié)構(gòu) 框圖。

【具體實施方式】
[0033] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚、明確，以下參照附圖并舉實施例對 本發(fā)明進一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用 于限定本發(fā)明。
[0034] 本發(fā)明對正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像(如圖1所示）中的胼胝體部位進行自 動提取，并根據(jù)提取的胼胝體自動調(diào)整顱腦掃描線位置與角度。請參見圖2,圖2是本發(fā)明 所提供的自動提取磁共振圖像胼胝體的方法的較佳實施例的流程圖。如圖2所示，所述自 動提取磁共振圖像胼胝體的方法，包括： 步驟S110、根據(jù)正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像，確定顱腦輪廓閾值與胼胝體閾值； 步驟S120、根據(jù)所述顱腦輪廓閾值與所述胼胝體閾值，對正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦 圖像進行閾值分割，分別得到顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值圖像； 步驟S130、對所述顱腦輪廓二值圖像與所述胼胝體二值圖像分別進行邊緣跟蹤，獲取 顱腦輪廓位置與胼胝體邊緣族； 步驟S140、根據(jù)胼胝體的解剖特性、幾何特性，創(chuàng)建決策樹，運用決策樹對胼胝體邊緣 族進行篩選，確定胼胝體區(qū)域； 步驟S150、根據(jù)所述胼胝體區(qū)域確定顱腦掃描線組的傾斜角度及中心位置。
[0035] 進一步地實施例，如圖3所示，所述步驟S110確定閾值具體包括： 步驟S111、統(tǒng)計正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像各灰度級的像素數(shù)目，并計算累積直 方圖。
[0036] 具體的，統(tǒng)計原始輸入圖像各灰度級的像素數(shù)目 L· -1 m ， ，其中l(wèi)為灰度總級數(shù)，計算累積直方圖$ = Υ W..，圖4 ? 1 ^ J = ft ? T ^ 1 為根據(jù)圖1計算獲得的累計直方圖。
[0037] 步驟S112、計算累計直方圖導(dǎo)數(shù)值，根據(jù)導(dǎo)數(shù)值區(qū)間分類，獲取累計直方圖的轉(zhuǎn)折 點。 S _ S
[0038] 具體的，計算累計直方圖導(dǎo)數(shù)值二:^/，并將ds按照值區(qū)間范圍分類，累 ' * ~ i 計直方圖中在兩個區(qū)間的轉(zhuǎn)換處是累計直方圖的轉(zhuǎn)折點。
[0039] 步驟S113、根據(jù)圖像特性，從轉(zhuǎn)折點中分別獲取顱腦輪廓閾值和胼胝體閾值。
[0040] 在具體實施例中，利用背景圖像為暗區(qū)域，且圖像中顱腦與背景具有明顯差異的 特性，在累計直方圖中表現(xiàn)為從一個較大導(dǎo)數(shù)區(qū)間轉(zhuǎn)換為較小導(dǎo)數(shù)區(qū)間的轉(zhuǎn)折點，獲取顱 腦輪廓的閾值T h，如圖5a所示。利用胼胝體在T1加權(quán)圖像中處于較亮區(qū)域，在累計直方 圖中表現(xiàn)為從亮區(qū)域開始從一個導(dǎo)數(shù)區(qū)間到另一個導(dǎo)數(shù)區(qū)間的轉(zhuǎn)折點，獲取胼胝體的閾值 T。，如圖6a所示。
[0041] 進一步地實施例，如圖7所示，所述步驟S120二值圖像獲取具體包括： 步驟S121、根據(jù)胼胝體閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，當(dāng)?shù)谝换叶戎荡笥?或等于所述胼胝體閾值則為1，否則為〇,根據(jù)所述第一灰度值獲得胼胝體二值圖像。
[0042] 具體的，利用閾值T。對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，如果灰度值>T。則為 1，否則為〇,獲得胼胝體二值圖像，如圖6b所示。
[0043] 步驟S122、根據(jù)顱腦輪廓閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，當(dāng)?shù)诙叶?值大于或等于所述顱腦輪廓閾值則為1，否則為〇,根據(jù)所述第二灰度值獲得顱腦輪廓二值 圖像。
[0044] 具體的，利用閾值Th對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，如果灰度值〉T h則為 1，否則為〇,獲得顱腦輪廓二值圖像，如圖5b所示。
[0045] 在步驟S130中，運用Suzuki算法對胼胝體二值圖像(如圖6b)進行邊緣跟蹤，獲 得胼胝體邊緣族，如圖8所示；同時運用Suzuki算法對顱腦輪廓二值圖像(如如圖5b)進行 邊緣跟蹤，取最長邊緣為顱腦輪廓邊緣，獲得顱腦輪廓位置，如圖9所示。在具體實施例中， 為了提高準(zhǔn)確性，對胼胝體閾值進行微調(diào)，重復(fù)上述跟蹤步驟，獲取多組邊緣族。
[0046] 進一步地實施例，在步驟S140中，所述胼胝體的解剖特性、幾何特性包括胼胝體 處于顱腦的中央位置、最小包裹矩形的長寬比、周長、面積信息，在具體實施例中決策樹如 圖10所示。運用圖10中的決策樹對胼胝體邊緣族進行篩選，確定胼胝體區(qū)域，如圖11所 /_J、1 〇
[0047] 進一步地實施例，如圖12所示，所述步驟S150中確定顱腦掃描線組的角度具體包 括： 步驟S151、計算顱腦輪廓的區(qū)域中心與胼胝體的區(qū)域中心，并根據(jù)顱腦輪廓區(qū)域中心 及胼胝體區(qū)域中心位置計算顱腦掃描線中心位置。
[0048] 具體的，計算顱腦輪廓的區(qū)域中心(ci/p )與胼胝體的區(qū)域中心 根據(jù)顱腦輪廓區(qū)域中心及胼胝體區(qū)域中心位置計算顱腦掃描線中心位置 '^CC +CH CCV + €?γ -^-- + Δχ.- -= + ,其中Α , %為根據(jù)臨床需要的適當(dāng) ， 1 八 γ Λν 偏移值，從而確定顱腦掃描線組的位置。
[0049] 步驟S152、從胼胝體水平中心向兩邊掃描計算胼胝體的左右底腳位置，并根據(jù)胼 胝體區(qū)域的左右底腳位置，計算掃描線的傾斜角度，并確定顱腦掃描線組的角度。
[0050] 具體的，從胼胝體水平中心向兩邊掃描計算胼胝體的左右底腳位置： (lcxtlcv) 、根據(jù)胼胝體區(qū)域的左右底腳位置，計算掃描線的傾斜角度 arctan----^ 從而確定顱腦掃描線組的角度。對掃描線組調(diào)整效果如圖13 所示。
[0051] 基于上述實施例，本發(fā)明還提供一種自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，如圖14 所示，為本發(fā)明所述自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)較佳實施例的結(jié)構(gòu)框圖，包括： 閾值確定模塊110,用于根據(jù)正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像，確定顱腦輪廓閾值與 胼胝體閾值；具體如上所述。
[0052] 二值圖像獲取模塊120,用于根據(jù)所述顱腦輪廓閾值與所述胼胝體閾值，對正中矢 狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，分別得到顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值圖像； 具體如上所述。
[0053] 圖像跟蹤模塊130,用于對所述顱腦輪廓二值圖像與所述胼胝體二值圖像分別進 行邊緣跟蹤，獲取顱腦輪廓位置與胼胝體邊緣族；具體如上所述。
[0054] 胼胝體區(qū)域獲取模塊140,用于根據(jù)胼胝體的解剖特性、幾何特性，創(chuàng)建決策樹，運 用決策樹對胼胝體邊緣族進行篩選，確定胼胝體區(qū)域；具體如上所述。
[0055] 掃描線組調(diào)節(jié)模塊150,用于根據(jù)所述胼胝體區(qū)域確定顱腦掃描線組的傾斜角度 及中心位置；具體如上所述。
[0056] 進一步地實施例，所述閾值確定模塊110具體包括： 累積直方圖獲取單元，用于統(tǒng)計正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像各灰度級的像素數(shù) 目，并計算累積直方圖；具體如上所述。
[0057] 轉(zhuǎn)折點獲取單元，用于計算累計直方圖導(dǎo)數(shù)值，根據(jù)導(dǎo)數(shù)值區(qū)間分類，獲取累計直 方圖的轉(zhuǎn)折點；具體如上所述。
[0058]閾值獲取單元，用于根據(jù)圖像特性，從轉(zhuǎn)折點中分別獲取顱腦輪廓閾值和胼胝體 閾值；具體如上所述。
[0059] 進一步地實施例，所述二值圖像獲取模塊120具體包括： 胼胝體二值圖像獲取單元，用于根據(jù)胼胝體閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分 害!]，當(dāng)?shù)谝换叶戎荡笥诨虻扔谒鲭蓦阵w閾值則為1，否則為〇,根據(jù)所述第一灰度值獲得 胼胝體二值圖像；具體如上所述。
[0060] 顱腦輪廓二值圖像獲取單元，用于根據(jù)顱腦輪廓閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進 行閾值分割，當(dāng)?shù)诙叶戎荡笥诨虻扔谒鲲B腦輪廓閾值則為1，否則為0,根據(jù)所述第二 灰度值獲得顱腦輪廓二值圖像；具體如上所述。
[0061] 進一步地實施例，所述胼胝體區(qū)域獲取模塊中胼胝體的解剖特性、幾何特性包括 胼胝體處于顱腦的中央位置、最小包裹矩形的長寬比、周長、面積信息；具體如上所述。
[0062] 進一步地實施例，所述掃描線組調(diào)節(jié)模塊150具體包括： 掃描線中心位置獲取單元，用于計算顱腦輪廓的區(qū)域中心與胼胝體的區(qū)域中心，并根 據(jù)顱腦輪廓區(qū)域中心及胼胝體區(qū)域中心位置計算顱腦掃描線中心位置；具體如上所述。 [0063] 顱腦掃描線組的角度獲取單元，用于從胼胝體水平中心向兩邊掃描計算胼胝體的 左右底腳位置，并根據(jù)胼胝體區(qū)域的左右底腳位置，計算掃描線的傾斜角度，并確定顱腦掃 描線組的角度；具體如上所述。
[0064] 綜上所述，本發(fā)明公開一種自動提取磁共振圖像胼胝體的方法及系統(tǒng)，所述方法 包括：根據(jù)正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像，確定顱腦輪廓閾值與胼胝體閾值；根據(jù)顱腦 輪廓閾值與胼胝體閾值，對圖像進行閾值分割，分別得到顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值 圖像；對顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值圖像分別進行邊緣跟蹤，獲取顱腦輪廓位置與胼 胝體邊緣族；建立決策樹對邊緣信息進行篩選，確定胼胝體區(qū)域；根據(jù)所述胼胝體區(qū)域確 定顱腦掃描線組的傾斜角度及中心位置。本發(fā)明實現(xiàn)了對正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖 像中的胼胝體部位的自動提取，并通過胼胝體等信息完成顱腦掃描時掃描線組的自動調(diào) 整，提高了掃描效率，無需手動調(diào)整，省時省力，具有較強的實用性。
[0065] 應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明的應(yīng)用不限于上述的舉例，對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可 以根據(jù)上述說明加以改進或變換，所有這些改進和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保 護范圍。
【權(quán)利要求】
1. 一種自動提取磁共振圖像胼胝體的方法，其特征在于，包括： A、 根據(jù)正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像，確定顱腦輪廓閾值與胼胝體閾值； B、 根據(jù)所述顱腦輪廓閾值與所述胼胝體閾值，對正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像進 行閾值分割，分別得到顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值圖像； C、 對所述顱腦輪廓二值圖像與所述胼胝體二值圖像分別進行邊緣跟蹤，獲取顱腦輪廓 位置與胼胝體邊緣族； D、 根據(jù)胼胝體的解剖特性、幾何特性，創(chuàng)建決策樹，運用決策樹對胼胝體邊緣族進行篩 選，確定胼胝體區(qū)域； E、 根據(jù)所述胼胝體區(qū)域確定顱腦掃描線組的傾斜角度及中心位置。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述自動提取磁共振圖像胼胝體的方法，其特征在于，所述步驟A具 體包括： A1、統(tǒng)計正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像各灰度級的像素數(shù)目，并計算累積直方圖； A2、計算累計直方圖導(dǎo)數(shù)值，根據(jù)導(dǎo)數(shù)值區(qū)間分類，獲取累計直方圖的轉(zhuǎn)折點； A3、根據(jù)圖像特性，從轉(zhuǎn)折點中分別獲取顱腦輪廓閾值和胼胝體閾值。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述自動提取磁共振圖像胼胝體的方法，其特征在于，所述步驟B具 體包括： B1、根據(jù)胼胝體閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，當(dāng)?shù)谝换叶戎荡笥诨虻扔?所述胼胝體閾值則為1，否則為〇,根據(jù)所述第一灰度值獲得胼胝體二值圖像； B2、根據(jù)顱腦輪廓閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，當(dāng)?shù)诙叶戎荡笥诨虻?于所述顱腦輪廓閾值則為1，否則為〇,根據(jù)所述第二灰度值獲得顱腦輪廓二值圖像。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述自動提取磁共振圖像胼胝體的方法，其特征在于，所述步驟D中 胼胝體的解剖特性、幾何特性包括胼胝體處于顱腦的中央位置、最小包裹矩形的長寬比、周 長、面積信息。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述自動提取磁共振圖像胼胝體的方法，其特征在于，所述步驟E具 體包括： E1、計算顱腦輪廓的區(qū)域中心與胼胝體的區(qū)域中心，并根據(jù)顱腦輪廓區(qū)域中心及胼胝 體區(qū)域中心位置計算顱腦掃描線中心位置； E2、從胼胝體水平中心向兩邊掃描計算胼胝體的左右底腳位置，并根據(jù)胼胝體區(qū)域的 左右底腳位置，計算掃描線的傾斜角度，并確定顱腦掃描線組的角度。
6. -種自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，其特征在于，包括： 閾值確定模塊，用于根據(jù)正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像，確定顱腦輪廓閾值與胼胝 體閾值； 二值圖像獲取模塊，用于根據(jù)所述顱腦輪廓閾值與所述胼胝體閾值，對正中矢狀面T1 加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分割，分別得到顱腦輪廓二值圖像與胼胝體二值圖像； 圖像跟蹤模塊，用于對所述顱腦輪廓二值圖像與所述胼胝體二值圖像分別進行邊緣跟 蹤，獲取顱腦輪廓位置與胼胝體邊緣族； 胼胝體區(qū)域獲取模塊，用于根據(jù)胼胝體的解剖特性、幾何特性，創(chuàng)建決策樹，運用決策 樹對胼胝體邊緣族進行篩選，確定胼胝體區(qū)域； 掃描線組調(diào)節(jié)模塊，用于根據(jù)所述胼胝體區(qū)域確定顱腦掃描線組的傾斜角度及中心位 置。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，其特征在于，所述閾值確 定模塊具體包括： 累積直方圖獲取單元，用于統(tǒng)計正中矢狀面T1加權(quán)核磁顱腦圖像各灰度級的像素數(shù) 目，并計算累積直方圖； 轉(zhuǎn)折點獲取單元，用于計算累計直方圖導(dǎo)數(shù)值，根據(jù)導(dǎo)數(shù)值區(qū)間分類，獲取累計直方圖 的轉(zhuǎn)折點； 閾值獲取單元，用于根據(jù)圖像特性，從轉(zhuǎn)折點中分別獲取顱腦輪廓閾值和胼胝體閾值。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，其特征在于，所述二值圖 像獲取模塊具體包括： 胼胝體二值圖像獲取單元，用于根據(jù)胼胝體閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾值分 害!]，當(dāng)?shù)谝换叶戎荡笥诨虻扔谒鲭蓦阵w閾值則為1，否則為〇,根據(jù)所述第一灰度值獲得 胼胝體二值圖像； 顱腦輪廓二值圖像獲取單元，用于根據(jù)顱腦輪廓閾值對T1加權(quán)核磁顱腦圖像進行閾 值分割，當(dāng)?shù)诙叶戎荡笥诨虻扔谒鲲B腦輪廓閾值則為1，否則為0,根據(jù)所述第二灰度 值獲得顱腦輪廓二值圖像。
9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，其特征在于，所述胼胝體 區(qū)域獲取模塊中胼胝體的解剖特性、幾何特性包括胼胝體處于顱腦的中央位置、最小包裹 矩形的長寬比、周長、面積信息。
10. 根據(jù)權(quán)利要求6所述自動提取磁共振圖像胼胝體的系統(tǒng)，其特征在于，所述掃描線 組調(diào)節(jié)模塊具體包括： 掃描線中心位置獲取單元，用于計算顱腦輪廓的區(qū)域中心與胼胝體的區(qū)域中心，并根 據(jù)顱腦輪廓區(qū)域中心及胼胝體區(qū)域中心位置計算顱腦掃描線中心位置； 顱腦掃描線組的角度獲取單元，用于從胼胝體水平中心向兩邊掃描計算胼胝體的左右 底腳位置，并根據(jù)胼胝體區(qū)域的左右底腳位置，計算掃描線的傾斜角度，并確定顱腦掃描線 組的角度。
【文檔編號】G06T7/00GK104083170SQ201410316366
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年7月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月4日
【發(fā)明者】段鵬, 鄧曉云 申請人:深圳安科高技術(shù)股份有限公司