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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：本发明提供一种基于TURS图像的前列腺活动表观模型建立方法，属于图像处理技术领域。首先，获取前列腺3DMR与TRUS的图像数据，标记图像数据中形状特征点，并采用普氏分析方法进行形状坐标对齐。其次，采用主元法对数据降维，对特征进行分析，利用三角剖分获取纹理信息。最后，利用主元分析方法对图像纹理进行特征分析，建立形状纹理组合模型，并对组合模型进行参数求解和优化。本发明考虑到前列腺腺体形状外观变化特点，基于多组前列腺腺体的TRUS训练集图像建立前列的AAM模型，作为图像分割定位的基础，能够实现3DMR与TRUS图像的实时准确分割。

主权项：1.一种基于TRUS图像的前列腺活动表观模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取前列腺3DMR与TRUS的图像数据；S2、标记步骤S1图像数据中形状特征点，包括形态、数学和插值特征；在仅考虑2D的条件下，采用一组平面坐标来表示形状：在对形状特征点进行注释的过程中，采用自动或半自动的方式进行标注，确认不同图像上相同特征点的对应关系；S3、采用普氏分析方法进行形状坐标对齐；采用普氏分析方法准确的表述当前的形状信息；a和b是同一形状在不同姿态下的两种变化模式，通过普氏分析给出形状a和b的对齐方法，对形状a和b实施对齐，为了生成前列腺轮廓的形状空间需要对齐不同的轮廓参数从而消除平移、旋转、缩放效应；以均值形状作为参考，与其他轮廓进行迭代对齐；S4、采用主元法对数据降维，对特征进行分析；前列腺的形状描述Xixi1,yi1,xi2,yi2,…,xin,yin是由n组点组成的一个2n维的坐标空间，主元法通过计算协方差矩阵Σs的特征值和特征向量进行特征提取； 将微小的模型扰动近似为0或者视为噪声时，模型的变化是沿着主特征值λi和主轴进行的，采用设定保留率p＝0.98的方式，保留前列腺图像训练集主要的特征变化； S5、利用三角剖分获取纹理信息；对均值形状进行三角剖分，采用仿射变换对齐训练集之间的纹理信息；考虑训练形状1的轮廓由点集{x1,y1,x2,y2,…,xn,yn}构成，训练形状2的轮廓由点集{x′1,y′1,x′2,y′2,…,x′n,y′n}构成，记训练形状1至训练形状2的映射函数为fxpt:fxpt＝x′ptxpt＝x1,y1；从训练形状到均值形状的映射通过三角剖分网格的顶点的仿射变换来实现，剖分的顶点结果为xi，记x1、x2、x3为一网格单元的顶点，x为网格的内部点,则有：其中，对应的仿射参数是α、β、γx＝αx1+βx2+γx3，对纹理灰度进行尺度的归一化，引入比例因子α和平移因子β，记图像的取样结果gimage归一化后为gnorm，则有： 对每一纹理矢量可获取对应的尺度因子，比例因子α和平移因子β，进行局部的尺度补偿和归一化，消除因设备参数、成像阴影造成的影响；S6、利用主元分析方法对图像纹理进行特征分析；使用主元分析法进行特征分析，提取前列腺纹理模型的主特征，计算出图像纹理的变化模式： ∑gΦg＝ΦgΛg 其中，N是样本数量，为纹理的均值，∑g为协方差矩阵，Φg为特征矢量，Λg为特征值，bg为纹理参数；对特征值进行约束选取主特征值构造特征矢量，实现前列腺纹理特征的数据降维；S7、建立形状纹理组合模型；形状参数bs与纹理参数bg的尺度比例不同，再次使用主元分析技术对模型参数b进行降维，得到组合模型的组合参数c，如下所示：b＝Φcc其中，Φc为矩阵b的特征矢量矩阵基于模型的组合参数c，建立前列腺的形状和纹理的组合模型： 其中，Ws为权重参数的对角矩阵；S8、对组合模型进行参数求解和优化调整当前的组合模型参数c，使组合模型的拟合值与图像的实际值最小，记模型的纹理差异向量为δI有：δI＝Iimage-Imodel使用多线性回归的方法估算矩阵，需要一系列的已知的真实参数值；被考虑的参数为模型参数c和姿态参数tx,y,θ,scale，其中x,y表示相对坐标轴的平移量，θ,scale表示相对于质心的旋转和缩放比例。

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