一种交互式医学纹理图像分割方法

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1、1000-9825/2002/13(04)0000-04©2002JournalofSoftware软件学报Vol.13,No.4一种交互式的医学纹理图像分割方法Ã林瑶，田捷，何晖光(中国科学院自动化研究所人工智能实验室，北京100080)E-mail:tian@doctor.comhttp://www.3dmed.net摘要:本文针对医学纹理图像的特点提出了一种新的交互式图像分割方法。该方法由参数训练、基于模糊亲密关系的区域生长和基于改进snake的边缘细化步骤组成。它在参数训练阶段引入人的交互作用以提高分割准确度，通过指定待分割对象的若干种子点计算纹理基元大小和特征参数。在区域生长阶段

2、，提出一种最优阈值选择方法实现对象的自动提取，并将纹理特征引入J.K.Udupa提出的模糊亲密度关系的定义中，使其能有效地利用对象区域的灰度及纹理信息。在边缘细化阶段，利用参数训练阶段获得的对象灰度先验知识，为snake模型定义了新的外能函数，引导轮廓收敛到更准确的对象边缘。该方法被用于具有规则纹理的CT和MR图像分割，实验表明该方法针对这一类图像能够获得好的结果。关键词:医学图像分割;模糊连接度;纹理信息;活动轮廓;Snake中图法分类号:TP391文献标识码:A图像分割是计算机图像处理与分析中的重要问题和经典难题，至今尚未得到圆满解决[1]。医学图像是指从核磁共振（MR）设备、CT设备

3、、正电子放射层析（PET）设备等获取的影像，图像因个体差异而复杂多样，而且通常含有噪声和伪影，并呈现强度不均匀和边缘模糊现象。因此，采用常规简单的图像分割方法对医学图像进行处理，很难得到满意的结果[2]。医学图像反映了人体内部脏器以及病变区域的特征，不同对象在图像中呈现出不同的纹理和灰度特征。J.K.Udupa将模糊集理论引入医学图像分割，提出用模糊连接度的概念提取感兴趣的对象[3]。[3]中模糊对象的提取可用基于模糊亲密关系的区域生长实现，但其模糊亲密关系的定义只考虑了灰度特征，不适用于含纹理的医学图像。对此我们修改了模糊亲密关系的定义，使其能同时利用同一对象内灰度和纹理特征的相似性。利

4、用新的模糊亲密关系定义，我们提出了一种交互式的医学纹理图像分割方法。首先通过人机交互，指定感兴趣对象并对算法参数进行训练；然后进行模糊区域生长和形态学操作后处理分割出对象的大致区域；最后，采用改进的snake方法对边缘进行细化。实验表明该方法对于一些包含规则纹理的CT图像和MR图像可以取得好的分割结果。1相关定义灰度共生矩阵[4]是经典的基于统计量的纹理描述方法，侧重于表现纹理中不同灰度的空间依赖性。灰度共生矩阵是与方向相关的，单一采用某个方向的共生矩阵不能很好地描述区域的纹理状态。在本文中我们定义了所谓的综合纹理向量矩阵，实验结果表明该定义较好地结合了区域各个方向上的纹理信息。定义1.假

5、设图像的最大灰度级为L，我们定义区域R的综合纹理向量矩阵为一个L×L的矩阵：Ã收稿日期:2001-10-15;修改日期:2002-03-6基金项目:国家自然科学基金资助项目(69931010;60071002;60072007;60172057)作者简介:林瑶(1972－),女,重庆涪陵人,博士生,主要研究领域为模式识别,医学图像处理与分析;田捷(1960－),男,安徽芜湖人,教授,博士生导师,主要研究领域为模式识别与智能系统,计算机网络与多媒体;何晖光(1973－),男,湖北麻城人,博士生,主要研究领域为医学图像处理和可视化.2JournalofSoftware软件学报2002,13(4

6、)T,0,0(d)T,1,0(d)⋅⋅⋅T,0(L−,1d)⋅⋅，(1)T=⋅⋅inf⋅⋅T(L−,0,1d)T(L−,1,1d)⋅⋅⋅T(L−,1L−,1d)其中d称为位移向量。Ti,(j,d)称为位移量为d的灰度共生向量，定义为一个四元向量：Ti,(j,d)=(pi,(j,d0,),pi,(j,d1,),pi,(j,d2,),pi,(j,d3,))，(2)其中,(,,),(,,450)用于描述四个方向的象素对的分布：pijdk=Nijdk⋅0{},Ni,(j,d0,)=#(x,y(),st),∈R,x−s≤dy&−t=,0f(x,y)=i,f(st),=j0{},Ni,(j,d09,)

7、=#(x,y(),st),∈R,x−s=&0y−t≤d,f(x,y)=i,f(st),=j0{},Ni,(j,d,45)=#(x,y(),st),∈R,x−s≤d&y−t≤d&xs-=y,t-f(x,y)=i,f(st),=j0{}.(3)Ni,(j,d,135)=#(x,y(),st),∈R,x−s≤d&y−t≤d&xs-=-t,yf(x,y)=i,f(st),=j其中＃代表符合条件的象素对的对数，f(x,y)表示(x