基于字典学习的医学图像交互式联合分割专利登记公告

专利名称：基于字典学习的医学图像交互式联合分割

摘要：本发明公开了一种基于字典学习的医学图像交互式联合分割方法，主要解决现有交互式分割腹部图像计算量大的问题。其实现过程是：输入腹部CT图像序列，用分水岭方法进行初分割并提取每个区域的灰度梯度特征；然后从中选出一幅图像由用户交互式标记目标区域和背景区域；再基于区域间的最大相似性准则对未标记的区域进行合并，直到整幅图像被分为目标和背景两部分为止；然后对得到的目标和背景区域进行训练生成目标字典和背景字典，再用这些字典去逼近序列中待分割的图像并找到逼近误差最小的区域作为标记目标和标记背景，最后用区域合并方法分割出目标

专利类型：发明专利

专利号：CN201210061836.3

专利申请（专利权）人：西安电子科技大学

专利发明（设计）人：缑水平;马丽敏;周治国;刘芳;张晓鹏;唐磊;王之龙;王云利

主权项：一种基于字典字习的医字图像交互式联合分割方法，包括如下步骤：(1)输入腹部CT序列图像I＝{I1，I2，…，In}，n为从序列图中选取图像的数量，n最大值为100，并用分水岭方法对腹部CT序列图像I进行初始分割，得到初分割子图像I′；(2)统计每幅图初分割后的区域的数目L，并计算每一个区域的灰度梯度特征向量；(3)从序列图像I中随机选取一幅图像Ii，1≤i≤n，由用户在其对应初分割子图I′i上标记部分目标区域MO和部分背景区域MB，其中MO包含初分割子图I′i的kO个区域，MB包含初分割子图I′i的kB个

专利地区：陕西