一种基于MRI的三叉神经区域分割方法

本发明涉及图像处理，具体涉及一种基于mri的三叉神经区域分割方法。

背景技术：

1、核磁共振（mri，magnetic resonance imaging）成像技术得到的脑部核磁共振图像通常可以用于显示三叉神经及其周围结构，但是由于受到多种因素影响使得需要确定脑部三叉神经的位置时无法准确得到具体位置。

2、因此通常通过图像分割技术对脑部核磁共振图像进行处理来得到具体位置，而在对核磁共振成像进行分割确定三叉神经的位置时，由于三叉神经在核磁共振成像中所占区域比较小，同时三叉神经在局部区域的灰度差异比较小，导致分割出的三叉神经区域不准确。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种基于mri的三叉神经区域分割方法。

2、本发明的一种基于mri的三叉神经区域分割方法采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种基于mri的三叉神经区域分割方法，该方法包括以下步骤：

4、获取患者的脑部核磁共振图像；

5、对脑部核磁共振图像进行聚类，得到包含三叉神经的分块区域；根据分块区域中像素点的灰度差异和梯度差异，得到分块区域中每个像素点作为边缘像素点的可能性；依据像素点作为边缘像素点的可能性大小，得到若干初始边缘像素点；

6、将每个初始边缘像素点作为起始点进行区域生长，得到若干初始边缘；根据初始边缘中像素点作为边缘像素点的可能性和像素点的链码值，得到每个初始边缘作为三叉神经区域边缘的可能性；依据初始边缘作为三叉神经区域边缘的可能性大小，得到三叉神经区域的若干边缘；

7、获取每个边缘的第一邻域区域和第二邻域区域；根据第一邻域区域和第二邻域区域中像素点作为边缘像素点的可能性，得到分块区域的增强系数；根据分块区域的增强系数对分块区域进行线性增强，得到增强之后的分块区域；对增强之后的分块区域进行阈值分割，得到患者的三叉神经区域。

8、进一步地，所述对脑部核磁共振图像进行聚类，得到包含三叉神经的分块区域，包括的具体步骤如下：

9、对脑部核磁共振图像进行k-means聚类，距离度量采用脑部核磁共振图像中像素点之间的灰度值的差值绝对值，得到若干类簇，获取每个类簇的若干连通域，预设一个初始超参数，将灰度均值小于初始超参数且最接近脑部核磁共振图像中心的连通域，作为包含三叉神经的分块区域。

10、进一步地，所述根据分块区域中像素点的灰度差异和梯度差异，得到分块区域中每个像素点作为边缘像素点的可能性，包括的具体步骤如下：

11、；

12、式中，为分块区域中像素点的最小梯度值，为分块区域中第个像素点的最小梯度值，为分块区域中像素点的最大梯度值，为取绝对值，为分块区域中像素点的最小灰度值，为分块区域中第个像素点的灰度值，为分块区域中像素点的最大灰度值，为分块区域中第个像素点作为边缘像素点的可能性，为预设的第一超参数，为线性归一化函数。

13、进一步地，所述将每个初始边缘像素点作为起始点进行区域生长，得到若干初始边缘，包括的具体步骤如下：

14、将任意一个初始边缘像素点，记为目标初始边缘像素点；

15、以目标初始边缘像素点为起始点进行区域生长，区域生长的准则为：若目标初始边缘像素点的八邻域范围内存在个或个以上的初始边缘像素点，为预设的一个第一数值，将所述八邻域范围内初始边缘像素点作为边缘像素点的可能性与目标初始边缘像素点作为边缘像素点的可能性差值绝对值最小的初始边缘像素点，加入到目标初始边缘像素点所在的区域中，并以新加入到目标初始边缘像素点所在区域的初始边缘像素点为起始点继续按照所述准则进行生长，以此类推，直至最新的初始边缘像素点的八邻域范围内初始边缘像素点的个数小于，停止生长，最终得到一条初始边缘。

16、进一步地，所述根据初始边缘中像素点作为边缘像素点的可能性和像素点的链码值，得到每个初始边缘作为三叉神经区域边缘的可能性，包括的具体步骤如下：

17、；

18、式中，为第个初始边缘中像素点的数量，为第个初始边缘中第个像素点作为边缘像素点的可能性，为第个初始边缘中所有像素点作为边缘像素点的可能性的平均值，为取绝对值，为第个初始边缘中第个像素点的链码值，为第个初始边缘中第个像素点的链码值，为以自然常数为底的指数函数，为第个初始边缘作为三叉神经区域边缘的可能性。

19、进一步地，所述获取每个边缘的第一邻域区域和第二邻域区域的具体方法如下：

20、将任意一个边缘，记为目标边缘；

21、将目标边缘上任意一个像素点，记为目标像素点，将目标像素点的梯度方向，记为目标像素点的梯度正方向，将目标像素点的梯度方向的反方向，记为目标像素点的梯度反方向，将目标像素点沿梯度正方向的个像素点构成的区域，作为目标像素点的第一邻域区域，将目标像素点沿梯度反方向的个像素点构成的区域，作为目标像素点的第二邻域区域，为预设的一个第二数值，获取目标边缘上每个像素点的第一邻域区域和第二邻域区域，将目标边缘上所有像素点的第一邻域区域构成的区域，记为目标边缘的第一邻域区域，将目标边缘上所有像素点的第二邻域区域构成的区域，记为目标边缘的第二邻域区域。

22、进一步地，所述根据第一邻域区域和第二邻域区域中像素点作为边缘像素点的可能性，得到分块区域的增强系数，包括的具体步骤如下：

23、；

24、式中，为三叉神经区域的边缘的数量，为第个边缘的第一邻域区域中所有像素点作为边缘像素点的可能性的平均值，为第个边缘的第二邻域区域中所有像素点作为边缘像素点的可能性的平均值，为以自然常数为底的指数函数，为分块区域的增强系数，为取绝对值。

25、进一步地，所述对增强之后的分块区域进行阈值分割，得到患者的三叉神经区域，包括的具体步骤如下：

26、对增强之后的分块区域进行大津阈值分割，得到最佳分割阈值，将增强之后的分块区域中小于最佳分割阈值的像素点灰度值置为0，将增强之后的分块区域中大于或等于最佳分割阈值的像素点灰度值置为1，得到分块区域二值图像，将分块区域二值图像中灰度值为1的所有像素点构成的区域，记为初始三叉神经区域，将增强之后的分块区域中与初始三叉神经区域位置相同的区域，作为患者的三叉神经区域。

27、进一步地，所述依据初始边缘作为三叉神经区域边缘的可能性大小，得到三叉神经区域的若干边缘，包括的具体步骤如下：

28、预设一个第二阈值，若第个初始边缘作为三叉神经区域边缘的可能性大于或等于第二阈值，将第个初始边缘作为三叉神经区域的一个边缘。

29、进一步地，所述依据像素点作为边缘像素点的可能性大小，得到若干初始边缘像素点，包括的具体步骤如下：

30、预设一个第一阈值，若分块区域中第个像素点作为边缘像素点的可能性大于第一阈值，将第个像素点作为一个初始边缘像素点。

31、本发明的技术方案的有益效果是：本发明在获取到患者的脑部核磁共振图像后，通过位置关系初步获取包含三叉神经的分块区域，通过分块区域中像素点的灰度差异和梯度差异，得到分块区域中每个像素点作为边缘像素点的可能性，进而得到若干初始边缘像素点，而后将每个初始边缘像素点作为起始点进行区域生长，得到若干初始边缘，通过初始边缘中像素点作为边缘像素点的可能性和像素点的链码值，得到每个初始边缘作为三叉神经区域边缘的可能性，进而得到三叉神经区域的若干边缘，通过邻域区域中像素点作为边缘像素点的可能性，得到分块区域的增强系数，进而得到增强之后的分块区域，最终对增强之后的分块区域进行阈值分割，得到患者的三叉神经区域，减少三叉神经在核磁共振成像中所占区域比较小，同时三叉神经在局部区域的灰度差异比较小，导致分割出的三叉神经区域不准确的问题，提高了从脑部核磁共振图像中获取三叉神经区域的准确性。