基于PET/CT图像纹理特征的肺部恶性肿瘤与良性结节检测系统

摘要

本发明属于医学数字图像处理技术领域，具体为一种基于PET/CT图像纹理特征的肺部恶性肿瘤与良性结节检测系统。本发明的主要功能是在PET/CT图片中寻找到有用的纹理特征来更好区分肺部肿瘤组织和良性组织。先在PET/CT图像中分割出感兴趣区域ROI，然后提取出ROI的5个纹理特征：粗糙度，对比度，繁忙度，复杂度，强度。再利用距离计算和特征分类器对特征进行分类判别，利用多种特征的组合数据有效地区分恶性肿瘤和良性结节。

主权项

1.一种基于PET/CT图像纹理特征的肺部恶性肿瘤和良性结节的检测系统，其特征在于该检测系统由图像预处理模块(2)、图像分割和ROI标注模块(3)、纹理特征提取模块(4)、纹理特征分析与选取模块(5)和特征分类器(6)依次连接组成，系统输入包含病人病灶区域的PET/CT图像(1)，输入图像由图像预处理模块(2)进行预处理操作；再由图像分割和ROI标注模块(3)完成病灶区域的准确定位和区域划分；纹理特征提取模块(4)对划分出的ROI区域进行纹理特征提取；由特征分析与选取模块(5)根据图像纹理特征选出最具有分类判别价值的特征组合，交给特征分类器(6)进行分类操作，最终给出病灶判别结果(7)；其中：所述的PET/CT图像是由PET图像和CT图像融合而成的融合图像；所述的图像预处理模块(2)对输入图像进行预处理操作，包括对图像边缘锐化，对比度增强处理；所述的图像分割与ROI标注模块(3)采用种子区域生长法对PET/CT图像中的ROI进行自动分割，然后在医生指导下进行标注，划分出病灶的准确位置和区域边界；所述的纹理特征提取模块(4)包含一个动态更新的图像特征计算模块组，计算机自动地调用模块组中的各个特征计算子模块，完成对ROI区域的多种纹理特征计算的过程；所述各个特征计算子模块分述如下：1)相邻灰度等级差异矩阵计算子模块；设f(k，l)为图像在(k，l)位置上的像素灰度值，并且f(k，l)的值为i；计算以(k，l)为中心的所有相邻像素的灰度平均值，但不包括(k，l)本身；首先计算出相邻差向量：$\overline{A_i}=\frac{1}{W-1}\left[\underset{m=-d}{\overset{d}{\Sigma }}\underset{n=-d}{\overset{d}{\Sigma }}f(k+m,l+n)\right],(m+n)\ne \left(\mathrm{0,0}\right)---\left(1\right)$这里d代表了邻居的远近，即计算(2d+1)·(2d+1)的一个方形邻近区域；W为方形区域的像素个数，W＝(2d+1)²；相邻灰度等级差异矩阵中的第i个元素为N_i为灰度值为i的像素点数；2)粗糙度计算子模块粗糙度的计算式如下：$f_{\cos }={[ϵ+\underset{i=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}{p}_{i}s\left(i\right)]}^{-1}---\left(3\right)$G_h是图像中最高的灰度等级，ε是用于防止出现无穷大值的调节值；p_i是灰度值i在图像中出现的概率，即p_i＝N_i/(h*w)                             (4)其中N_i为灰度值为i的像素点数，h为图像高，w为图像宽，*表示乘积；3)对比度计算子模块对比度的计算式为：$f_{\mathrm{con}}=\left[\frac{1}{N_g(N_g-1)}\underset{i=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}\underset{j=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}{p}_i{p}_j{(i-j)}^2\right]\left[\frac{1}{n^2}\underset{i=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}s\left(i\right)\right]---\left(5\right)$N_g是图像中不同灰度等级的等级总数，即：4)繁忙度计算子模块繁忙度计算式为：$f_{\mathrm{bus}}=\left[\underset{i=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}{p}_{i}s\left(i\right)\right]/\left[\underset{i=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}\underset{j=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}\right|{\mathrm{ip}}_i-{\mathrm{jp}}_j\left|\right],$p_i≠0，p_j≠0     (7)5)复杂度计算子模块复杂度的计算式如下：$f_{\mathrm{com}}=\underset{i=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}\underset{j=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}\left\{\right(|i-j|)/(n^2(p_i+p_j)\}\{p_{i}s\left(i\right)+p_{j}s\left(j\right)\},$p_i≠0，p_j≠0  (8)6)强度计算子模块强度的计算式如下：$\mathrm{strength}=\left[\underset{i=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}\underset{j=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}(p_i+p_j){(i-j)}^2\right]/[ϵ+\underset{i=0}{\overset{G_h}{\Sigma }}s\left(i\right)],$p_i≠0，p_j≠0(9)