专利汇可以提供基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本公开提供了一种基于中智集合的超声乳腺 肿瘤 快速 阈值 分割方法及系统,将获取的乳腺超声图像映射到中智集合中的T域、I域和F域,分别代表 像素 的真实性、不确定性和荒谬性;获取乳腺超声图像在T域、I域和F域中的像素值,根据T域阈值和I域阈值得到边缘像素;根据获取的所有边缘像素对乳腺超声图像进行二值分割,得到最终分割后的乳腺肿瘤二值图像;本公开提高了对模糊性较高的乳腺超声图像的模糊、不确定边缘的识别能 力 ,提高了 图像分割 的精确度。,下面是基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割方法,其特征在于,包括以下步骤:
将获取的乳腺超声图像映射到中智集合中的T域、I域和F域,分别代表像素的真实性、不确定性和荒谬性;
获取乳腺超声图像在T域、I域和F域中的像素值,根据T域阈值和I域阈值得到边缘像素;
根据获取的所有边缘像素对乳腺超声图像进行二值分割,得到最终分割后的乳腺肿瘤二值图像。
2.如权利要求1所述的基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割方法,其特征在于,利用直方图和BUS图像肿块的空间特性设计阈值化方法计算T域阈值,利用Otsu方法计算F域阈值。
3.如权利要求1所述的基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割方法,其特征在于,乳腺超声图像映射到T域、I域和F域的像素值,具体为:
I(i,j)=S(gij,a,b,c)
F(i,j)=1-T(i,j)
其中,g(i,j)为像素(i,j)的灰度值,gmin、gmax是图像最小、最大灰度值,S(gij,a,b,c)为隶属度函数,a,b和c为通过直方图计算得到的参数。
4.如权利要求3所述的基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割方法,其特征在于,所述边缘像素,具体为:
TE(i,j)=T(i,j)I(i,j)
FE(i,j)=(1-F(i,j))I(i,j)
其中,
ε为I域阈值,tT为T域阈值,tF为F域阈值。
5.如权利要求4所述的基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割方法,其特征在于,边缘像素既不属于肿瘤区域,也不属于背景区域,得到:
对乳腺超声图像进行二值分割,具体为:
其中,AB为最终分割后的乳腺肿瘤二值图像。
6.如权利要求1所述的基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割方法,其特征在于,对二值分割后所得的候选区域,采用数学形态学算子进行后处理,得到最终的乳腺肿瘤的可疑区域。
7.一种基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割系统,其特征在于,包括:
图像映射模块,被配置为:将获取的乳腺超声图像映射到中智集合中的T域、I域和F域,分别代表像素的真实性、不确定性和荒谬性;
边缘像素计算模块,被配置为:获取乳腺超声图像在T域、I域和F域中的像素值,根据T域阈值和I域阈值得到边缘像素;
二值分割模块,被配置为:根据获取的所有边缘像素对乳腺超声图像进行二值分割,得到最终分割后的乳腺肿瘤二值图像。
8.如权利要求7所述的基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割系统,其特征在于,边缘像素计算模块中,乳腺超声图像映射到T域、I域和F域的像素值,具体计算方式为:
I(i,j)=S(gij,a,b,c)
F(i,j)=1-T(i,j);
进一步的,所述边缘像素,具体计算方式为:
TE(i,j)=T(i,j)I(i,j)
FE(i,j)=(1-F(i,j))I(i,j)
其中,g(i,j)为像素(i,j)的灰度值,gmin、gmax是图像最小、最大灰度值,S(gij,a,b,c)为隶属度函数,a,b和c为通过直方图计算得到的参数,ε为I域阈值;
进一步的,二值分割模块中,对乳腺超声图像进行二值分割,具体计算方式为:
其中,AB为最终分割后的乳腺肿瘤二值图像。
9.一种介质,其上存储有程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-
7任一项所述的基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割方法中的步骤。
10.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于中智集合的超声乳腺肿瘤快速阈值分割方法中的步骤。
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