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申请/专利权人：东莞市东南部中心医院(东莞市东南部中医医疗服务中心)

摘要：本发明提供面向脑肿瘤图像的三维重建检测方法及系统，涉及检测技术领域，包括对不同模态的脑部医学影像进行配准与融合，利用加权融合策略，自适应确定融合权重，得到融合脑部图像；提取融合脑部图像的脑组织区域；构建多尺度特征集成的肿瘤候选区域提取模型，确定肿瘤候选特征集；根据自适应模糊推理优化策略，动态调整隶属度函数和推理规则，根据肿瘤候选特征集自适应生成最优的模糊推理参数，确定肿瘤目标区域；在三维空间中追踪肿瘤目标区域的肿瘤边界，结合局部形状特征和全局形状先验知识，提取三维肿瘤边界；基于光线投射和表面重建的三维可视化算法，综合利用多视角投影和三维纹理映射技术，实现肿瘤三维形态重建。

主权项：1.面向脑肿瘤图像的三维重建检测方法，其特征在于，包括：对不同模态的脑部医学影像进行配准与融合，利用加权融合策略，自适应确定融合权重，得到融合脑部图像；采用自适应阈值分割算法对融合脑部图像进行预处理，根据融合脑部图像的灰度分布自适应确定最优阈值，结合形态学滤波和连通域分析，提取融合脑部图像的脑组织区域；构建多尺度特征集成的肿瘤候选区域提取模型，在不同尺度下提取脑组织区域的特征向量，运用特征选择算法优化特征子集，确定肿瘤候选特征集；根据自适应模糊推理优化策略，动态调整隶属度函数和推理规则，根据肿瘤候选特征集自适应生成最优的模糊推理参数，确定肿瘤目标区域；引入三维形态约束的肿瘤边界提取方法，在三维空间中追踪肿瘤目标区域的肿瘤边界，结合局部形状特征和全局形状先验知识，提取三维肿瘤边界；基于光线投射和表面重建的三维可视化算法，综合利用多视角投影和三维纹理映射技术，实现肿瘤三维形态重建；根据自适应模糊推理优化策略，动态调整隶属度函数和推理规则，根据肿瘤候选特征集自适应生成最优的模糊推理参数，确定肿瘤目标区域包括：对肿瘤候选特征集进行聚类分析，将脑组织区域划分为若干个聚类簇，每个聚类簇表示一种肿瘤特征模式；对每个聚类簇对应的肿瘤候选特征集，计算肿瘤候选特征集的特征值的均值和标准差，构建初始隶属度函数，所述初始隶属度函数用于表示各个聚类簇的相似程度；基于专家知识和历史病例数据，构建初始模糊推理规则库，将肿瘤候选特征集与其对应的肿瘤类型进行关联；利用遗传算法对所述初始隶属度函数的参数和所述初始模糊推理规则库中推理规则的权重进行优化，通过适应度函数评估多个候选解的性能，选择适应度函数对应的适应度值最大的候选解作为最优组合解，通过最优组合解确定优化隶属度函数和优化模糊推理规则；对于每个脑组织区域，利用优化隶属度函数计算隶属度，并将隶属度作为优化模糊推理规则的输入，确定推理结果，将推理结果对应的推理值最大的脑组织区域作为肿瘤目标区域；利用遗传算法对所述初始隶属度函数的参数和所述初始模糊推理规则库中推理规则的权重进行优化，通过适应度函数评估多个候选解的性能，选择适应度函数对应的适应度值最大的候选解作为最优组合解，通过最优组合解确定优化隶属度函数和优化模糊推理规则包括：将初始隶属度函数的参数和所述初始模糊推理规则库中推理规则的权重作为遗传算法的染色体编码；随机生成一个初始种群，每个个体对应一组初始隶属度函数的参数和所述初始模糊推理规则库中推理规则的权重的组合；采用轮盘赌选择算法从当前初始种群中选择部分个体作为父代个体；对父代个体进行交叉操作，随机选择两个父代个体，在两个父代个体的染色体上随机选择交叉点，交换交叉点后的基因片段，生成新的子代个体；以随机概率对新的子代个体进行变异操作，随机选择新的子代个体的基因位，将父代个体和新的子代个体迭代合并形成新的种群，直到达到预设的进化代数或满足收敛条件；从新的种群中选择适应度值最高的个体作为最优组合解；基于光线投射和表面重建的三维可视化算法，综合利用多视角投影和三维纹理映射技术，实现肿瘤三维形态重建包括：在肿瘤目标区域内部设置虚拟光源，利用光线投射算法，从多个视角对肿瘤目标区域进行投影，生成一组二维投影图像；对每个二维投影图像进行图像分割，提取肿瘤边界轮廓，得到一组二维轮廓曲线；基于光线投射的几何关系，将二维轮廓曲线反投影到三维空间，得到一组三维空间曲线，所述三维空间曲线表示肿瘤表面在不同视角下的轮廓；利用三维空间曲线插值算法，将离散的三维空间曲线连接起来，生成肿瘤表面网格模型；利用多视角纹理映射技术，将不同视角下的肿瘤纹理图像映射到肿瘤表面网格模型，得到肿瘤三维形态。

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