CN108985345B - 一种基于肺部医学图像融合分类的检测装置 - Google Patents

一种基于肺部医学图像融合分类的检测装置 Download PDF

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Abstract

本发明请求保护一种基于肺部医学图像融合分类的检测装置，包括：获取部，获取所述患者的肺部CT扫描图像；预处理部，进行预处理得到二值化灰度图像；形态学腐蚀与膨胀部，进行形态学腐蚀运算得到腐蚀后的图像，对所述二值化灰度图像进行膨胀运算得到膨胀后的图像；运算部，对所述腐蚀后的图像进行开运算得到开运算图，对所述膨胀后的图像进行闭运算得到闭运算图；傅里叶变换部得到傅里叶变换值；肺部医学图像融合分类模块，用于对肺部CT扫描图像进行融合分类区分；病灶检测部，用于对所述傅里叶变换值结合行融合分类区分结果进行判断得到所述患者的疑似病灶区域。本发明可以降低复杂度、提高肺部病灶的识别诊断精确度。

Description

一种基于肺部医学图像融合分类的检测装置
技术领域
本发明属于医疗图像处理技术领域，特别涉及一种基于肺部医学图像融合分类的检测装置。
背景技术
现有肺部医学图像融合技术主要对两种不同模态的医学图像，根据医学图像模态的不同，医学图像融合***可以分为三种类型：解剖医学图像与解剖医学图像融合、解剖医学图像与功能医学图像融合以及功能医学图像与功能医学图像融合。MRI-PET和MRI-SPECT医学图像融合***属于解剖医学图像与功能医学图像融合，该***的输入图像是灰度和伪彩色。飞利浦公司推出的MRI-PET组合一体化套件将商用的MRI成像扫描仪和具有特殊屏蔽的PET结合起来，得到的图像对癌症转移的诊断及术前分期具有重要的临床价值。
由于像素级多尺度融合方法在不同尺度图像上直接对图像的像素值进行处理，能最大限度地保留输入图像的像素信息和提高融合图像的质量。因此，像素级多尺度方法在医学图像融合领域成为一个研究热点。目前，国内外主要从图像分解与重构方法和图像融合规则方法两个方面出发，提出新的像素级多尺度融合方法。在图像分解与重构方法方面，基于频域的图像融合方法利用傅里叶变换和傅里叶逆变换对图像信号进行不同尺度的分解与重构，但是该类方法具有时间复杂度高和运行时间长的特点，这与高实时性的医疗辅助诊断矛盾，并且对处理的实验平台硬件设施和软件设施要求非常高。后来，研究者们提出利用空域滤波器对图像进行处理来对输入图像进行多尺度分解与重构，该类方法虽然能快速地进行图像分解与重构，但是基于空域的图像融合方法抗噪性差。但是现有方法针对不同模态的医学图像采用同一种特征进行融合。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种降低复杂度、提高融合图像的质量、提高分类精确度的基于肺部医学图像融合分类的检测装置。
本发明的技术方案如下：
一种基于肺部医学图像融合分类的检测装置，用于处理患者的肺部CT扫描图像而得到所述患者的疑似病灶区域，其包括：获取部，获取所述患者的肺部CT扫描图像；预处理部，对获取后的所述肺部CT扫描图像进行预处理得到二值化灰度图像；形态学腐蚀与膨胀部，对所述二值化灰度图像进行形态学腐蚀运算得到腐蚀后的图像，对所述二值化灰度图像进行膨胀运算得到膨胀后的图像；运算部，对所述腐蚀后的图像进行开运算得到开运算图，对所述膨胀后的图像进行闭运算得到闭运算图；傅里叶变换部，对所述开运算图和所述闭运算图进行傅里叶变换得到傅里叶变换值；肺部医学图像融合分类模块，用于对肺部CT扫描图像进行融合分类区分，并将区分结果传输给病灶检测部进行判断；病灶检测部，用于对所述傅里叶变换值结合行融合分类区分结果进行判断得到所述患者的疑似病灶区域。所述肺部医学图像融合分类模块包括以下模块：
数据预处理模块：获取所述患者的肺部CT扫描图像，进行包括去除所述肺部CT扫描图像中的基线和高频噪声在内的预处理步骤，并将其分为肺部CT扫描灰度解剖图像和伪彩色功能肺部CT扫描图像，分别标记为
Figure BDA0001707074890000021
和
Figure BDA0001707074890000022
多尺度分解模块：在多尺度分解过程中，通过改变传播滤波器中高斯卷积核的大小，对对步骤1的两幅源图像
Figure BDA0001707074890000023
和
Figure BDA0001707074890000024
进行平滑处理，使用平滑处理对信号
Figure BDA0001707074890000025
和
Figure BDA0001707074890000026
进行多尺度分解，获得平滑图像和细节图像；对于平滑图像S采用信息熵进行加权融合得到融合平滑图像，而对于细节图像采用多特征进行融合得到融合细节图像FS；传播滤波器的原型为：Sp＝1/Zp∑t∈N(p)wp,t×It，其中，Sp为平滑后的图像，Zp为归一化因子，N(p)为以p为中心像素点的邻域，i表示像素点序列号，It为在坐标位置t的图像像素值，wp,t为传播滤波器权值；
Figure BDA0001707074890000031
其中，传播滤波器权值的第一项
Figure BDA0001707074890000032
表示利用与像素p和像素t邻接的像素之间的距离
Figure BDA0001707074890000033
和高斯卷积核σa的高斯函数；传播滤波器权值的第二项
Figure BDA0001707074890000034
表示利用与像素p邻接的所有像素距离和高斯卷积核σr的高斯函数；
重构融合模块：利用像素级上的简单运算对融合后的平滑图像FD和细节图像FS进行基于ADMM重构得到融合图像F；输出最终的融合图像F；
分类模块：并采用改进的最小风险贝叶斯分类器融合图像F进行分类，其中AdaBoost方法如下：
以矩阵的形式输入网络数据，初始化权重i＝1,2,……,n，执行循环m＝1,2,……,M，将ωi的值代入AdaBoost框架中，通过最小风险贝叶斯分类器进行训练；假设P:X∈y i，将分类器对整个数据集进行遍历，并标记P分类正确的样本和分类错误的样本，根据总体样本的数量来判断错误样例个数，计算P的分类错误率αm，将分类错误率αm更新，得到训练样本的权值为
Figure BDA0001707074890000035
继续开始下一轮的循环，直至M次循环结束；通过多次循环，基于AdaBoost的最小风险贝叶斯分类算法可归结出M个分类器Pm，经过算法得到
Figure BDA0001707074890000036
最终P(x)就是基于内容的深层过滤算法中经过M次学习后所得到的最终分类器，，分类得到肺部图像的类别。
进一步的，所述多尺度分解模块对于平滑图像S采用信息熵进行融合得到平滑图像FD采用的是香农提出的信息熵进行权值计算，其中信息熵函数
Figure BDA0001707074890000041
主要利用像素值的概率分布来进行权重的排序，同一个值的像素总数越多表示该像素越重要即赋予该像素较大的权重，反之则赋予该像素较小的权重。
进一步的，所述预处理部包括图像平滑去噪、图像锐化、图像背景分割以及图像二值化步骤。
本发明的有益效果
本发明采用滤波器和多特征方法进行MRI和SPECT两种不同模态的医学图像融合，利用不同高斯卷积核的传播滤波器将输入图像进行多尺度分解，该方法对图像进行平滑处理，提高平滑图像对噪声的鲁棒性。相对于传统的融合方法，利用亮度、方向以及相位特征来构造融合图像的权值，能获取输入图像更多的重要信息，进而为医生提供更精确的辅助诊疗信息。本发明提供的Adaboost分类器训练方法，经优化的AdaBoost算法可以排除一些不必要的训练数据特征，关注于关键的训练数据，并且按照不同的主题过滤策略对数据进行过滤，把所有分类错误的可能性都考虑进去，很大程度上降低误判的风险。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例肺部医学图像融合分类方法示意图；
图2是基于肺部医学图像融合分类的检测装置示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
如图2所示为一种基于肺部医学图像融合分类的检测装置，用于处理患者的肺部CT扫描图像而得到所述患者的疑似病灶区域，其包括：获取部，获取所述患者的肺部CT扫描图像；预处理部，对获取后的所述肺部CT扫描图像进行预处理得到二值化灰度图像；形态学腐蚀与膨胀部，对所述二值化灰度图像进行形态学腐蚀运算得到腐蚀后的图像，对所述二值化灰度图像进行膨胀运算得到膨胀后的图像；运算部，对所述腐蚀后的图像进行开运算得到开运算图，对所述膨胀后的图像进行闭运算得到闭运算图；傅里叶变换部，对所述开运算图和所述闭运算图进行傅里叶变换得到傅里叶变换值；肺部医学图像融合分类模块，用于对肺部CT扫描图像进行融合分类区分，并将区分结果传输给病灶检测部进行判断；病灶检测部，用于对所述傅里叶变换值结合行融合分类区分结果进行判断得到所述患者的疑似病灶区域。如图1所示肺部医学图像融合分类模块包括以下模块：
数据预处理模块：获取所述患者的肺部CT扫描图像，进行包括去除所述肺部CT扫描图像中的基线和高频噪声在内的预处理步骤，并将其分为肺部CT扫描灰度解剖图像和伪彩色功能肺部CT扫描图像，分别标记为
Figure BDA0001707074890000051
和
Figure BDA0001707074890000052
多尺度分解模块：在多尺度分解过程中，通过改变传播滤波器中高斯卷积核的大小，对对步骤1的两幅源图像
Figure BDA0001707074890000053
和
Figure BDA0001707074890000054
进行平滑处理，使用平滑处理对信号
Figure BDA0001707074890000055
和
Figure BDA0001707074890000056
进行多尺度分解，获得平滑图像和细节图像；对于平滑图像S采用信息熵进行加权融合得到融合平滑图像，而对于细节图像采用多特征进行融合得到融合细节图像FS；传播滤波器的原型为：Sp＝1/Zp∑t∈N(p)wp,t×It，其中，Sp为平滑后的图像，Zp为归一化因子，N(p)为以p为中心像素点的邻域，i表示像素点序列号，It为在坐标位置t的图像像素值，wp,t为传播滤波器权值；
Figure BDA0001707074890000061
其中，传播滤波器权值的第一项
Figure BDA0001707074890000062
表示利用与像素p和像素t邻接的像素之间的距离
Figure BDA0001707074890000063
和高斯卷积核σa的高斯函数；传播滤波器权值的第二项
Figure BDA0001707074890000064
表示利用与像素p邻接的所有像素距离和高斯卷积核σr的高斯函数；
重构融合模块：利用像素级上的简单运算对融合后的平滑图像FD和细节图像FS进行基于ADMM重构得到融合图像F；输出最终的融合图像F；
分类模块：并采用改进的最小风险贝叶斯分类器融合图像F进行分类，其中AdaBoost方法如下：
以矩阵的形式输入网络数据，初始化权重i＝1,2,……,n，执行循环m＝1,2,……,M，将ωi的值代入AdaBoost框架中，通过最小风险贝叶斯分类器进行训练；假设P:X∈y i，将分类器对整个数据集进行遍历，并标记P分类正确的样本和分类错误的样本，根据总体样本的数量来判断错误样例个数，计算P的分类错误率αm，将分类错误率αm更新，得到训练样本的权值为
Figure BDA0001707074890000065
继续开始下一轮的循环，直至M次循环结束；通过多次循环，基于AdaBoost的最小风险贝叶斯分类算法可归结出M个分类器Pm，经过算法得到
Figure BDA0001707074890000066
最终P(x)就是基于内容的深层过滤算法中经过M次学习后所得到的最终分类器，，分类得到肺部图像的类别。
优化的AdaBoost算法是基于AdaBoost算法的最小风险贝叶斯深层过滤算法。以AdaBoost算法作为分类器的训练框架，用最小风险贝叶斯分类算法代替AdaBoost算法中的弱分类器，作为AdaBoost的分类器，最终达成两个算法的结合。最小风险贝叶斯分类算法就是以贝叶斯和朴素贝叶斯为基础来解决错误率问题，是最小错误率意义上的最优化。贝叶斯分类算法是通过某对象的先验概率模型，利用贝叶斯公式计算出其后验概率。从而得到对象源的主题(选择具有最大后验概率的类作为对象源所属的主题)。通过训练源数据集合，由贝叶斯分类算法得到每个数据信息在不同类的概率大小，构造出贝叶斯分类模型，朴素贝叶斯就是贝叶斯分类模型中误差率最小的，并且其所需估计参数很少，实现算法十分简单。AdaBoost算法是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后将这些弱分类器集合起来,最终构成一个最强的最终分类器(强分类器)。
优选的，所述多尺度分解模块对于平滑图像S采用信息熵进行融合得到平滑图像FD采用的是香农提出的信息熵进行权值计算，其中信息熵函数
Figure BDA0001707074890000071
主要利用像素值的概率分布来进行权重的排序，同一个值的像素总数越多表示该像素越重要即赋予该像素较大的权重，反之则赋予该像素较小的权重。
优选的，所述预处理部包括图像平滑去噪、图像锐化、图像背景分割以及图像二值化步骤。以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于肺部医学图像融合分类的检测装置，用于处理患者的肺部CT扫描图像而得到所述患者的疑似病灶区域，其特征在于，包括：获取部，获取所述患者的肺部CT扫描图像；预处理部，对获取后的所述肺部CT扫描图像进行预处理得到二值化灰度图像；形态学腐蚀与膨胀部，对所述二值化灰度图像进行形态学腐蚀运算得到腐蚀后的图像，对所述二值化灰度图像进行膨胀运算得到膨胀后的图像；运算部，对所述腐蚀后的图像进行开运算得到开运算图，对所述膨胀后的图像进行闭运算得到闭运算图；傅里叶变换部，对所述开运算图和所述闭运算图进行傅里叶变换得到傅里叶变换值；肺部医学图像融合分类模块，用于对肺部CT扫描图像进行融合分类区分，并将区分结果传输给病灶检测部进行判断；病灶检测部，用于对所述傅里叶变换值结合行融合分类区分结果进行判断得到所述患者的疑似病灶区域；所述肺部医学图像融合分类模块包括以下模块：
数据预处理模块：获取所述患者的肺部CT扫描图像，进行包括去除所述肺部CT扫描图像中的基线和高频噪声在内的预处理步骤，并将其分为肺部CT扫描灰度解剖图像和伪彩色功能肺部CT扫描图像，分别标记为
Figure FDA0002574845300000015
和
Figure FDA0002574845300000016
多尺度分解模块：在多尺度分解过程中，通过改变传播滤波器中高斯卷积核的大小，对对步骤1的两幅源图像
Figure FDA0002574845300000017
和
Figure FDA0002574845300000018
进行平滑处理，使用平滑处理对信号
Figure FDA0002574845300000019
和
Figure FDA00025748453000000110
进行多尺度分解，获得平滑图像和细节图像；对于平滑图像S采用信息熵进行加权融合得到融合平滑图像，而对于细节图像采用多特征进行融合得到融合细节图像FS；传播滤波器的原型为：Sp＝1/Zp∑t∈N(p)wp,t×It，其中，Sp为平滑后的图像，Zp为归一化因子，N(p)为以p为中心像素点的邻域，i表示像素点序列号，It为在坐标位置t的图像像素值，wp,t为传播滤波器权值；
Figure FDA0002574845300000011
其中，传播滤波器权值的第一项
Figure FDA0002574845300000012
表示利用与像素p和像素t邻接的像素之间的距离
Figure FDA0002574845300000013
和高斯卷积核σa的高斯函数；传播滤波器权值的第二项
Figure FDA0002574845300000014
表示利用与像素p邻接的所有像素距离和高斯卷积核σr的高斯函数；
重构融合模块：利用像素级上的简单运算对融合后的平滑图像FD和细节图像FS进行基于ADMM重构得到融合图像F；输出最终的融合图像F；
分类模块：并采用改进的最小风险贝叶斯分类器融合图像F进行分类，其中AdaBoost方法如下：
以矩阵的形式输入网络数据，初始化权重i＝1,2,……,n，执行循环m＝1,2,……,M，将ωi的值代入AdaBoost框架中，通过最小风险贝叶斯分类器进行训练；假设P:X∈yi，将分类器对整个数据集进行遍历，并标记P分类正确的样本和分类错误的样本，根据总体样本的数量来判断错误样例个数，计算P的分类错误率αm，将分类错误率αm更新，得到训练样本的权值为
Figure FDA0002574845300000021
继续开始下一轮的循环，直至M次循环结束；通过多次循环，基于AdaBoost的最小风险贝叶斯分类算法可归结出M个分类器Pm，经过算法得到
Figure FDA0002574845300000022
最终P(x)就是基于内容的深层过滤算法中经过M次学习后所得到的最终分类器，分类得到肺部图像的类别。
2.根据权利要求1所述的基于肺部医学图像融合分类的检测装置，其特征在于，所述多尺度分解模块对于平滑图像S采用信息熵进行融合得到平滑图像FD采用的是香农提出的信息熵进行权值计算，其中信息熵函数
Figure FDA0002574845300000023
主要利用像素值的概率分布来进行权重的排序，同一个值的像素总数越多表示该像素越重要即赋予该像素较大的权重，反之则赋予该像素较小的权重。
3.根据权利要求1所述的基于肺部医学图像融合分类的检测装置，其特征在于，所述预处理部包括图像平滑去噪、图像锐化、图像背景分割以及图像二值化步骤。
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