基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法

摘要

本发明公开了一种基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，属于图像处理技术领域；包括以下步骤：获取腹腔区域CT图像；根据每个滑窗中的灰度级数获取每个滑窗中的灰度信息量；获取每个滑窗中的边缘程度值；根据每个连通域中像素点的灰度分布获取每个连通域的分布函数；通过统计每个边缘滑窗内符合该分布函数的边缘像素点；根据该轮廓边缘与符合该分布函数的边缘像素点获取新的连通域；根据多个新的连通域将CT图像中非边缘区域分割为若干个区域。本发明根据不同软组织边缘的灰度信息量与差异程度的特点将CT图像中非边缘区域中不同组织器官进行分割，进而将卵巢组织与其他组织器官进行分离。

权利要求

1.一种基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取腹腔区域CT图像；

将腹腔区域CT图像通过canny边缘检测获取图像中所有轮廓边缘；

通过3×3滑窗对CT图像中的非边缘区域从左至右或从上至下依次进行遍历，获取每个滑窗中的灰度级数；根据每个滑窗中的灰度级数获取每个滑窗中的灰度信息量；

根据每个滑窗中所有像素点的灰度值获取每个滑窗内的平均灰度值；

根据每个滑窗内的平均灰度值及对应滑窗中的灰度级数获取每个滑窗中的边缘程度值；

根据每个滑窗中的边缘程度值大于该滑窗中的灰度信息量获取非边缘区域中多个含有边缘像素点的滑窗，记为边缘滑窗；

将非边缘区域中一连续排布的边缘滑窗一侧与其对应的轮廓边缘围成连通域，根据该连通域中像素点的灰度分布获取每个连通域的分布函数；通过统计每个边缘滑窗内符合该分布函数的边缘像素点；根据该轮廓边缘与符合该分布函数的边缘像素点获取新的连通域；依次类比获取每个连续排布的边缘滑窗内的边缘像素点与其对应轮廓边缘围成多个新的连通域；

根据多个新的连通域将CT图像中非边缘区域分割为若干个区域。

2.根据权利要求1所述基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，其特征在于，每个所述连通域的分布函数均为：式中， 为连通域中平均灰度值；为连通域中灰度值标准差；为连通域中像素点的灰度值； 为连通域的分布函数。

3.根据权利要求2所述基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，其特征在于，所述灰度值标准差计算公式如下：式中，为连通域中灰度值标准差； 为滑窗中像素点 的灰度值； 为连通域中平均灰度值；表示连通域所在的区域；为 中像素点的个数。

4.根据权利要求3所述基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，其特征在于，所述通过统计每个边缘滑窗内符合对应分布函数的像素点过程中，是将每个边缘滑窗内的像素点的灰度值符合公式:  ，将作为符合对应分布函数的像素点；

其中，表示边缘滑窗内的像素点的灰度值； 表示与边缘滑窗邻近的第 个连通域中平均灰度值； 表示与边缘滑窗邻近的第 个连通域中灰度值标准差。

5.根据权利要求1所述基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，其特征在于，每个滑窗中的灰度信息量计算公式如下：式中， 表示滑窗中第 个灰度级的概率；表示滑窗中的灰度信息量。

6.根据权利要求5所述基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，其特征在于，每个滑窗中的边缘程度值计算公式如下：式中，表示滑窗中的边缘程度值； 表示滑窗中第 个灰度级的灰度值； 表示滑窗中第 个灰度级的概率；表述滑窗中灰度级的序数； 表示滑窗内的平均灰度值。

7.根据权利要求1所述基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，其特征在于，还包括：将获取的若干个区域通过训练好的卷积神经网络识别分割后的CT图像中卵巢组织所在位置。

8.根据权利要求1所述基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，其特征在于，获取腹腔区域CT图像的过程中，是先获取初始CT图像后，再经中值滤波处理而得的。

说明书

基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法

技术领域

[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法。

背景技术

[0002] 卵巢癌是一种常见的女性生殖系统恶性肿瘤，是指生长在卵巢上的恶性肿瘤，其死亡率高居妇科癌症之首，是严重威胁妇女健康的重大疾患。其中卵巢位于腹部区域，可通过腹部CT检查获得卵巢与周围组织的图像，同时至今临床上也没有一种有效的手段帮助人们检测到早期卵巢癌的存在，所以大部分妇女在检查到卵巢癌时已经处于晚期状态。而对于卵巢癌变信息的判断完全依靠医生的经验判断，因此对卵巢组织癌变区域进行分割，使得医生更好的判断其卵巢癌变情况辅助医生提高诊断效率。近十几年来，国内外在医学图像分割方面已经提出了很多算法，包括阈值分割、区域生长、基于模型的方法(包括活动轮廓模型，水平集，马尔科夫随机场等)、基于图论的方法(包括图割，归一化割等)、基于机器学习的方法、基于聚类的方法(包括K均值，模糊C均值等)。这些方法存在一些主要缺点：(1)多数方法需要手工交互；(2)多数方法对噪声敏感，且由于CT图像对比度低，卵巢区域与其他组织相连导致准确分割较为困难；(3)多数方法算法复杂度高，处理时间长，难以满足临床要求。

[0003] 现有技术中采用canny边缘检测对CT图像进行卵巢组织癌变区域的分割时，获取图像中各个组织器官的较为明显轮廓边缘,但在CT图像中一些软组织灰度值比较相近，通过边缘检测不能很好的区分这类组织器官，则在非边缘区域可能也会存在不同软组织的边缘的信息，由此，本发明为了能够对非边缘区域中不同软组织的边缘的提取而提供一种基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法。

发明内容

[0004] 本发明提供一种基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，该方法结合canny边缘检测，根据不同软组织边缘的灰度信息量与差异程度的特点将CT图像中非边缘区域中不同组织器官进行分割，进而将卵巢组织与其他组织器官进行分离，再对卵巢组织内部的癌变区域进行标记从而确定其癌变区域的位置，医生可通过标记的区域快速判断癌变情况。

[0005] 本发明的目的是提供一种基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，包括以下步骤：

[0006] 获取腹腔区域CT图像；

[0007] 将腹腔区域CT图像通过canny边缘检测获取图像中所有轮廓边缘；

[0008] 通过3×3滑窗对CT图像中的非边缘区域从左至右或从上至下依次进行遍历，获取每个滑窗中的灰度级数；根据每个滑窗中的灰度级数获取每个滑窗中的灰度信息量；

[0009] 根据每个滑窗中所有像素点的灰度值获取每个滑窗内的平均灰度值；

[0010] 根据每个滑窗内的平均灰度值及对应滑窗中的灰度级数获取每个滑窗中的边缘程度值；

[0011] 根据每个滑窗中的边缘程度值大于该滑窗中的灰度信息量获取非边缘区域中多个含有边缘像素点的滑窗，记为边缘滑窗；

[0012] 将非边缘区域中一连续排布的边缘滑窗一侧与其对应的轮廓边缘围成连通域，根据该连通域中像素点的灰度分布获取每个连通域的分布函数；通过统计每个边缘滑窗内符合该分布函数的边缘像素点；根据该轮廓边缘与符合该分布函数的边缘像素点获取新的连通域；依次类比获取每个连续排布的边缘滑窗内的边缘像素点与其对应轮廓边缘围成多个新的连通域；

[0013] 根据多个新的连通域将CT图像中非边缘区域分割为若干个区域。

[0014] 在一实施例中，每个所述连通域的分布函数均为：

[0015]

[0016] 式中， 为连通域中平均灰度值；为连通域中灰度值标准差；为连通域中像素点的灰度值； 为连通域的分布函数。

[0017] 在一实施例中，所述灰度值标准差计算公式如下：

[0018]

[0019] 式中，为连通域中灰度值标准差； 为滑窗中像素点 的灰度值； 为连通域中平均灰度值；表示连通域所在的区域；为 中像素点的个数。

[0020] 在一实施例中，所述通过统计每个边缘滑窗内符合对应分布函数的像素点过程中，是将每个边缘滑窗内的像素点的灰度值符合公式:  ，将作为符合对应分布函数的像素点；其中，表示边缘滑窗内的像素点的灰度值； 表示与边缘滑窗邻近的第 个连通域中平均灰度值； 表示与边缘滑窗邻近的第 个连通域中灰度值标准差。

[0021] 在一实施例中，每个滑窗中的灰度信息量计算公式如下：

[0022]

[0023] 式中， 表示滑窗中第 个灰度级的概率；表示滑窗中的灰度信息量。

[0024] 在一实施例中，每个滑窗中的边缘程度值计算公式如下：

[0025]

[0026] 式中，表示滑窗中的边缘程度值； 表示滑窗中第 个灰度级的灰度值； 表示滑窗中第 个灰度级的概率；表述滑窗中灰度级的序数；表示滑窗内的平均灰度值。

[0027] 在一实施例中，还包括：将获取的若干个区域通过训练好的卷积神经网络识别分割后的CT图像中卵巢组织所在位置。

[0028] 在一实施例中，获取腹腔区域CT图像的过程中，是先获取初始CT图像后，再经中值滤波处理而得的。

[0029] 本发明的有益效果是：

[0030] 本发明提供的一种基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，该方法结合canny边缘检测，根据不同软组织边缘的灰度信息量与差异程度的特点将CT图像中非边缘区域中不同组织器官进行分割，进而将卵巢组织与其他组织器官进行分离，再对卵巢组织内部的癌变区域进行标记从而确定其癌变区域的位置，医生可通过标记的区域快速判断癌变情况。

附图说明

[0031] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0032] 图1为本发明的一种基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法的实施例总体步骤的流程示意图。

具体实施方式

[0033] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0034] 本发明主要是在卵巢组织癌变情况检查中，通过CT探测仪对患者卵巢组织所在的腹部区域进行CT检查获取含有卵巢组织的CT图像，通过对CT图像进行图像分割，将卵巢组织与其他组织器官进行分离，再对卵巢组织内部的癌变区域进行标记从而确定其癌变区域的位置，医生可通过标记的区域快速判断癌变情况。

[0035] 本发明提供的一种基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，参见图1所示，包括以下步骤：

[0036] S1、获取腹腔区域CT图像；其中，获取腹腔区域CT图像的过程中，是先获取初始CT图像后，再经中值滤波处理而得的；

[0037] 在本实施例中，需要实现对卵巢组织癌变区域的分割，所以需要获取卵巢组织的图像，通过对病人腹部进行CT检查，获取卵巢组织与周围组织的图像，再通过对该CT图像进行分割，因此需要获取卵巢组织所在区域的CT图像。具体是通过CT探测仪对腹部卵巢所在区域进行CT检查，CT探测仪由一个X射线管和一个探测仪组成，两者位置彼此相对，围绕患者旋转，提供完整的360°轴向扫描。X射线管发射的X射线会穿透人体。将患者腹部区域置于扫描区域，通过探测仪阵列围绕患者腹部快速转动，从多个角度捕捉投影图像。从而获得卵巢组织所在的腹腔区域的初始CT图像。

[0038] 将初始CT图像进行中值滤波处理，主要是由于卵巢组织所处的腹腔区域存在多种组织器官，其中大部分组织器官为软组织器官，CT图像对软组织的分辨率较差，易受到噪声的干扰，因此在对初始CT图像进行分割前需要对图像进行滤波降噪处理，其中，中值滤波与其他滤波相比对椒盐噪声具有很好的过滤效果且能够很好的保持图像中的细节以及边缘信息，其中值滤波如下所示：

[0039]

[0040] 其中， 为初始CT图像； 为处理后的腹腔区域CT图像；为二维模板，通常为3×3，5×5区域，也可以是不同的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等； 分别表示二维模板内的长和宽。

[0041] 通过中值滤波处理后便可对腹腔区域CT图像进行后续的处理。

[0042] S2、将腹腔区域CT图像通过canny边缘检测获取图像中所有轮廓边缘；

[0043] 在本实施例中，患者的CT图像中包含卵巢组织以及其相邻组织器官的影像信息。如果直接对CT图像进行卵巢组织癌变区域的分割，在卵巢组织之外的组织器官的影像信息往往会造成图像的误分割。为了排除非卵巢组织区域对癌变区域分割的影响，首先需要将卵巢组织区域分割出来。对进行中值滤波后的图像进行canny边缘检测，获取图像中各个组织器官的较为明显轮廓边缘,但在CT图像中一些软组织灰度值比较相近，通过边缘检测不能很好的区分这类组织器官，因此，后续要根据不同软组织的边缘的信息量与差异程度的特点将不同的组织器官进行分割。

[0044] S3、通过3×3滑窗对CT图像中的非边缘区域从左至右或从上至下依次进行遍历，获取每个滑窗中所有像素点的灰度值；

[0045] 根据每个滑窗中所有像素点的灰度值获取每个滑窗中的灰度级数；根据每个滑窗中的灰度级数获取每个滑窗中的灰度信息量；

[0046] 在本实施例中，通过3×3滑窗对CT图像中的非边缘区域从左至右或从上至下依次进行滑动扫描，判断该滑窗内是否可能存在边缘像素点，首先计算滑窗所包含的信息量，统计出滑窗中的灰度级数，计算每一个灰度级的概率，然后获得该滑窗的信息量；具体每个滑窗中的灰度信息量计算公式如下：

[0047]

[0048] 式中， 表示滑窗中第 个灰度级的概率； 表示滑窗中的灰度信息量；每个滑窗在扫描过程中，依次计算滑窗口所框区域内的灰度信息量；需要说明的是， 的计算是在滑窗内第 个灰度级的像素点个数除以该滑窗内像素点总个数。

[0049] 需要说明的是， 越接近于0说明越属于同一组织器官,同一种组织器官自身的灰度值也具有一定的范围变化，若是滑窗位于同一种组织器官中灰度变化较为频繁的区域此时的信息量较大可能会被误判为边缘区域，所以还需要通过该区域的差异程度来最终确定是否为边缘区域。

[0050] 当 时，滑窗所扫描的区域内只含有一个灰度级数，因此，可以确定此时所选区域为同一组织或器官，对于 时，需要进一步判断该区域是否含有不同组织器官。

[0051] S4、根据每个滑窗中所有像素点的灰度值获取每个滑窗内的平均灰度值；具体计算滑窗内的平均灰度值：

[0052]

[0053] 式中， 为滑窗内的平均灰度值；为滑窗所在区域； 为滑窗中像素点的灰度值；为 中像素点的个数，从而依次获取每个滑窗内的平均灰度值。

[0054] 根据每个滑窗内的平均灰度值及对应滑窗中的灰度级数获取每个滑窗中的边缘程度值；

[0055] 在本实施例中，通过滑窗内的每个像素点的差异程度计算该区域的边缘程度，具体的，每个滑窗中的边缘程度值计算公式如下：

[0056]

[0057] 式中，表示滑窗中的边缘程度值； 表示滑窗中第 个灰度级的灰度值； 表示滑窗中第 个灰度级的概率；表述滑窗中灰度级的序数； 表示滑窗内的平均灰度值；每个滑窗在扫描过程中，依次计算滑窗口所框区域内的边缘程度值。

[0058] 值越大说明该处区域越为多种组织器官的边缘处，对于卵巢区域的CT图像来说，同一组织器官自身具有一定范围内的灰度变化，但其自身的变化相较于不同组织器官的边缘部分的灰度变化情况而言自身的变化范围更小，也就是的值较小，因此，在小范围内变化时边缘程度值  。

[0059] 若此时的边缘程度值满足以下式子：

[0060]

[0061] 此时说明该滑窗区域的边缘程度值由于灰度值的较大变化使得  的值变大，当该值大于自身区域的灰度信息量时便认为此处具有不同组织器官的边缘，则进行后续的操作。

[0062] S5、根据每个滑窗中的灰度信息量和边缘程度值获取非边缘区域中多个含有边缘像素点的滑窗，记为边缘滑窗；具体的，非边缘区域中多个含有边缘像素点的滑窗获取的过程中，是将每个滑窗中的边缘程度值大于对应滑窗中的灰度信息量而获取的。也就是上述的当  时，便认为此处具有不同组织器官的边缘，则对于CT图像中具有边缘的区域确定其轮廓，便可将一张CT图像的不同组织器官进行分割开来。因此，要对所有  的滑窗内的像素点进行区域归类即可完成对CT图像的分割。具体见后续的步骤。

[0063] S6、将非边缘区域中一连续排布的边缘滑窗一侧与其对应的轮廓边缘围成连通域，根据该连通域中像素点的灰度分布获取每个连通域的分布函数；通过统计每个边缘滑窗内符合该分布函数的边缘像素点；根据该轮廓边缘与符合该分布函数的边缘像素点获取新的连通域；

[0064] 也就是通过计算每一个由canny边缘检测和  的滑窗围成的连通域的灰度分布情况，获得此时连通域区域的分布函数。具体每个连通域的分布函数均为：

[0065]

[0066] 式中，  为连通域中平均灰度值；  为连通域中灰度值标准差；  为连通域中像素点的灰度值；  为连通域的分布函数。灰度值标准差计算公式如下：

[0067]

[0068] 式中，  为连通域中灰度值标准差；  为滑窗中像素点  的灰度值； 为连通域中平均灰度值；  表示连通域所在的区域；  为  中像素点的个数。

[0069] 此时存在不同组织器官的滑窗内的像素点若与自身相邻的连通域满足： 式子时，则将滑窗内的像素点归类于该连通区域，其中，  表示边缘滑窗内的像素点的灰度值；  表示与边缘滑窗邻近的第  个连通域中平均灰度值；  表示与边缘滑窗邻近的第  个连通域中灰度值标准差。

[0070] S7、依次类比获取每个连续排布的边缘滑窗内的边缘像素点与其对应轮廓边缘围成多个新的连通域；根据多个新的连通域将CT图像中非边缘区域分割为若干个区域。

[0071] 具体是将每个边缘滑窗内符合对应分布函数的像素点划分于该分布函数对应的连通域中，且将每个边缘滑窗类的像素点作为边缘像素点，通过边缘像素点与其对应轮廓边缘围成新的连通域；根据新的连通域将非边缘区域中的不同组织器官区域进行分割。

[0072] 在本实施例中，通过统计每个边缘滑窗内符合对应分布函数的像素点过程中，是将每个边缘滑窗内的像素点的灰度值符合公式:  ，将作为符合对应分布函数的像素点。

[0073] 通过上述方法将含有边缘滑窗的像素点与其邻近的连通域进行匹配，从而将不同组织器官进行区分，此时再结合之前canny边缘检测的边缘将含有卵巢的图像的不同组织器官分割为各自独立的区域。

[0074] S8、将获取的若干个区域通过训练好的卷积神经网络识别分割后的CT图像中卵巢组织所在位置。

[0075] 在本实施例中，通过上述方法将CT图像分割为了若干个区域，此时需要识别分割后的图像中的卵巢组织区域的所在位置。通过训练好的卷积神经网络识别分割后的CT图像中的卵巢组织所在位置，卷积神经网络为现有较为成熟的识别图像的技术，网络的具体内容为：

[0076] 1）网络的输入为含有卵巢组织的CT图像，网络的输出为图像中的卵巢区域；

[0077] 2）网络的结构为Encoder‑FC的结构；

[0078] 3）网络的loss函数为均方差损失函数。

[0079] 从而获得卵巢组织所在的区域，卵巢组织癌变区的肿瘤一般位于卵巢内部，在后期可能会向其他组织区域蔓延，因此若有全部或者部分区域位于卵巢组织内部的其他区域则是癌变区域。从而获得了分割后的图像的卵巢组织癌变区域所在的位置。

[0080] 因此，通过对卵巢组织的癌变区域进行标记，能直观的看到癌变区域中肿瘤形状的大小，通过被标记的癌变区域为医生提供参考可以进行快速的诊断判断病情。

[0081] 综上，本发明提供的一种基于图像处理的卵巢组织癌变区域分割方法，该方法结合canny边缘检测，根据不同软组织边缘的灰度信息量与差异程度的特点将CT图像中非边缘区域中不同组织器官进行分割，进而将卵巢组织与其他组织器官进行分离，再对卵巢组织内部的癌变区域进行标记从而确定其癌变区域的位置，医生可通过标记的区域快速判断癌变情况。

[0082] 以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。