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申请/专利权人：大连杰伍科技有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于区域生长的腰椎间盘突出检测方法，包括：获得若干个类簇，根据每个类簇中像素点的灰度差异，划分出模糊区域和腰椎区域；根据腰椎区域的灰度分布差异，获得每个腰椎区域的初始权重参数，根据腰椎区域的面积大小对初始权重参数进行修正，获得每个腰椎区域的隶属权重，获得模糊区域中每个像素点属于模糊区域对应的每个参考区域的隶属程度，确定出若干个调整之后的腰椎区域；获得腰椎间盘突出的异常程度，根据腰椎间盘突出的异常程度进行腰椎间盘的异常检测。本发明确定出了最优的种子点，提高了对腰椎间盘突出检测的准确性。

主权项：1.一种基于区域生长的腰椎间盘突出检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集腰椎图像；根据像素点灰度值的差异对腰椎图像中像素点进行聚类，获得若干个类簇，根据每个类簇中像素点的灰度差异，将腰椎图像划分为若干个模糊区域和若干个腰椎区域；根据腰椎区域的灰度分布差异，获得每个腰椎区域的初始权重参数，根据腰椎区域的面积大小对初始权重参数进行修正，获得每个腰椎区域的隶属权重，将与每个模糊区域相连的腰椎区域，记为每个模糊区域的参考区域，根据模糊区域中每个像素点的灰度值与模糊区域对应的每个参考区域中像素点的灰度差异、模糊区域中每个像素点与模糊区域对应的每个参考区域中心点之间的距离和每个参考区域的隶属权重，获得模糊区域中每个像素点属于模糊区域对应的每个参考区域的隶属程度，根据模糊区域中每个像素点属于模糊区域对应的每个参考区域的隶属程度，对所有的腰椎区域进行调整，获得若干个调整之后的腰椎区域；根据若干个调整之后的腰椎区域，获得若干个小区域，根据小区域的面积差异获得腰椎间盘突出的异常程度，根据腰椎间盘突出的异常程度进行腰椎间盘的异常检测；所述根据若干个调整之后的腰椎区域，获得若干个小区域，包括的具体步骤如下：将每个调整之后的腰椎区域的中心点记为种子点，至此，得到若干个种子点，根据种子点通过区域生长算法进行区域生长，获得若干个小区域；所述根据小区域的面积差异获得腰椎间盘突出的异常程度，根据腰椎间盘突出的异常程度进行腰椎间盘的异常检测，包括的具体步骤如下：计算每个小区域中所有像素点灰度值的均值，将所有像素点灰度值的均值在内的小区域，记为目标区域；其中T1为预设参数；将所有目标区域的面积之和，记为SM；将所有小区域的面积之和记为ST；腰椎间盘突出的异常程度的计算公式为： 式中，表示腰椎间盘突出的异常程度；当腰椎间盘突出的异常程度大于或者等于预设阈值U时，则判定腰椎间盘出现了突出的异常情况，当腰椎间盘突出的异常程度小于预设阈值U时，则判定腰椎间盘没有出现突出的异常情况。

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