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申请/专利权人：北京医院;青岛大学;青岛工业软件研究所

摘要：本发明涉及斑块分割技术领域，具体涉及一种心房颤动患者颅内动脉硬化斑块医疗影像分割方法。该方法获得多个血管分段区域；根据每个血管分段区域中像素点的灰度波动特征、对应血管分段区域的形态变化特征以及邻域灰度分布，获得每个血管分段区域的斑块存在概率；根据每个血管分段区域中每个像素点的梯度特征、局部灰度变化度以及对应的斑块存在概率，获得像素点属于斑块与血管交界边缘的可能性；调整像素点的灰度值，获得每个像素点的增强灰度值，并获得颅内MRA灰度增强图像；对斑块进行分割。本发明通过自适应增强斑块与血管交界边缘像素点的灰度值，提高斑块分割的准确性。

主权项：1.一种心房颤动患者颅内动脉硬化斑块医疗影像分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取心房颤动患者颅内MRA灰度图像；所述颅内MRA灰度图像包括血管区域；根据血管区域内每个边缘像素点邻域范围内的边缘形态特征，获得多个血管分段区域；根据每个血管分段区域中像素点的灰度波动特征、对应血管分段区域的形态变化特征以及邻域灰度分布，获得每个血管分段区域的斑块存在概率；根据每个血管分段区域中每个像素点的梯度特征、局部灰度变化度以及对应的斑块存在概率，获得每个像素点属于斑块与血管交界边缘的可能性；根据每个像素点的所述可能性调整每个像素点的灰度值，获得每个像素点的增强灰度值，并获得颅内MRA灰度增强图像；根据所述颅内MRA灰度增强图像对斑块进行分割；所述斑块存在概率的获取方法包括：计算每个血管分段区域中所有像素点的灰度值的方差，作为灰度波动特征；计算每个血管分段区域延伸方向上的边缘像素点与对应法线方向上其他边缘像素点之间的相对距离，计算最大相对距离和最小相对距离之间的差异，作为形态变化特征；根据血管分段区域的邻域灰度分布获得血管分段区域与对应延伸方向上相邻血管分段区域之间的灰度差异特征；计算所述灰度波动特征、所述形态变化特征以及所述灰度差异特征的乘积，作为每个血管分段区域的斑块存在概率；所述灰度差异特征的获取方法包括：计算每个血管分段区域中所有像素点的灰度值均值，作为第一均值；计算每个血管分段区域在延伸方向上每个相邻血管分段区域中所有像素点的灰度值均值，作为第二均值；计算第二均值和第一均值之差，作为第一差值；计算每个血管分段区域与对应延伸方向上所有相邻血管分段区域之间第一差值的均值，作为灰度差异特征；所述可能性的获取方法包括：根据可能性的获取公式获得每个像素点属于斑块与血管交界边缘的可能性，可能性的获取公式为： ；其中，表示血管分段区域中第个像素点属于斑块与血管交界边缘的可能性；表示第个像素点所在第个血管分段区域的斑块存在概率；表示第个像素点所在第个血管分段区域中像素点梯度最小值；表示第个像素点所在第个血管分段区域中像素点梯度最大值；表示第个像素点的梯度值；表示第个像素点的局部灰度变化度；表示取绝对值；所述增强灰度值的获取方法包括：将每个像素点属于斑块和血管交界边缘的可能性进行归一化，计算归一化结果与对应像素点的灰度值的乘积，作为灰度加权值；计算所述灰度加权值和灰度值之和，获得每个像素点的增强灰度值。

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