一种基于参数法的核磁共振图像分割方法及设备

摘要

本发明公开了一种基于参数法的核磁共振图像分割方法及设备，属于图像处理技术领域。本发明的分割方法是在现有的参数法目标函数模型的基础上，引入一项新规则项：使迭代结果对于偏移场的初始化不敏感，对于原有目标函数模型的许多个极小值，新增加的规则项会促使偏移场收敛在1左右，能使迭代最终准确的停止在使真实图像与待分割图像最相近的极小值处，得到理想的分割结果。基于本发明的分割方法，本发明还公开了一种核磁共振成像设备，能够对于偏移场的对应参数任意初始化的情况下准确的分割出所需求的区域，输出高质量的脑组织核磁共振图像。

主权项

一种基于参数法的核磁共振图像分割方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：输入采集的脑组织的核磁共振图像I；步骤2：基于参数法模型确定参数w＝(w₁,...,w_M)^T、c＝(c₁,...,c_N)^T和U(x)＝(u₁(x),...,u_N(x))^T取值，其中I(x)表示所述图像I在像素点x处的像素值，偏移场在像素点x处的像素值g_k(x)表示在像素点x处的正交多项式基函数，参数w_k是与M个基函数g_k(x)对应的系数，真实图像在像素点x处的像素值N表示脑组织的类别数，c_i表示第i类脑组织所在的图像区域Ω_i的各像素值均为c_i，若像素点x属于图像区域Ω_i，则参数u_i(x)＝1，否则参数u_i(x)＝0：步骤201：初始化参数w、c、U(x)；步骤202：选取三个参数w、c和U(x)中的任意两个参数的当前取值，根据目标函数$F(U\left(x\right),c,w)=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}({\int }_{{\Omega }_i}{|I\left(x\right)-\left(w^{T}G\left(x\right)c_i\right)|}^2\mathrm{dx}+{\int }_{{\Omega }_i}{|I\left(x\right)-c_i|}^2\mathrm{dx}),$求取当前未被选取的参数所对应的极小化变量，其中G(x)＝(g₁(x),...,g_M(x))^T；对每个参数仅执行一次极小化变量计算，并将参数w、c和U(x)的取值更新为所对应的极小化变量；步骤203：计算参数w、c和U(x)在当前取值更新前后所对应的图像的各像素点的像素值差异并求和，若计算结果的数量级低于预设阈值e，则基于参数w、c和U(x)的当前取值执行步骤3；否则重复执行步骤202；步骤3：基于参数w、c、U(x)的当前取值，输出所述核磁共振图像I的真实图像和偏移场