基于CV模型和DRLSE模型的甲狀腺結節分割

蔣秋霖， 張 聰， 李 亮， 徐文杰， 王 昕

(長春工業大學 計算機科學與工程學院， 吉林 長春 130012)

基于CV模型和DRLSE模型的甲狀腺結節分割

蔣秋霖， 張 聰， 李 亮， 徐文杰， 王 昕*

(長春工業大學 計算機科學與工程學院， 吉林 長春 130012)

針對CV模型無法分割灰度不均勻圖像，而DRLSE模型對弱邊界的分割效果不佳的問題，提出了一種結合局部和全局信息的水平集分割方法。實驗結果表明，文中模型不僅能處理灰度不均勻圖像，而且對弱邊界結節也能正確分割。

甲狀腺分割; CV模型; DRLSE模型; 水平集

0 引 言

甲狀腺結節分割是發現與識別甲狀腺良惡性腫瘤的關鍵技術之一。超聲檢查是目前普查和診斷甲狀腺疾病最常用的方法,對于甲狀腺癌的及早發現和治療并提高治愈率具有十分重大意義[1]。

圖像分割的發展日益進步，截至目前，國內外研究人員已經提出多種圖像分割的模型，其中最受關注的模型是水平集分割模型[2]。水平集分割模型中最常見的是基于邊界分割模型和基于區域分割模型。其中較常用的有Chan[3]等提出的基于Munford-Shah模型的主動輪廓模型(CV模型)； Li[4]等提出的距離正則化變分水平集模型；DRLSE模型是在Li[5]等提出的模型基礎上引入了一個距離保持項得到的邊緣水平集模型。文中將CV模型和DRLSE模型相結合，有效融合了圖像的全局和局部信息，提高了甲狀腺結節的分割精度和速度。

1 CV模型和DRLSE模型

1.1 CV模型

假設圖像u0有兩個均勻區域組成，由水平集表示的正則化能量泛函為：

CV模型描述的是圖像區域內的全部信息，計算的是區域內的平均灰度值，但是無法正確分割灰度不均勻的圖像[6]。

1.2 DRLSE模型

在區域Ω上，設φ：Ω→R成為水平集函數(Llevel Set Function，LSF)[7]，則其能量函數ε可定義為：

式中:Rp(φ)----水平集規則項;

Rp(φ)的表達式為：

式中:p----能量密度函數，p：[0,)→R。

εext(φ)被定義為：

εext(φ)=λLg(φ)+αAg(φ)=

則g(u0)為

遠離圖像邊緣區域，梯度較小，此時邊緣指示函數值較大，使曲線繼續演化；在圖像的邊緣附近區域，梯度較大，邊緣指示函數值逐漸趨向于零，曲線演化逐漸停止。

由DRLSE模型梯度下降方法得到水平集演化方程：

DRLSE模型雖具有演化速度快、無需重新初始化水平集等優點，但對弱邊界的分割效果不佳[8]。

2 文中模型

2.1 模型描述

文中模型結合CV模型和DRLSE模型的優勢，充分利用CV模型全局信息的特點,同時，結合了DRLSE模型無需重新初始化等特性，提高算法效率[9-10]，因此保留DRLSE模型內部能量項：

同時，DRALSE模型的Ag(φ)會加快曲線的演化速度，其設定參數與初始輪廓位置相關，由于無法準確識別弱邊界圖像邊界，因此僅保留外部能量的λLg(φ)：

其中邊界指數為：

使零水平集的邊界曲線較為光滑。

同時，將CV模型的能量函數作為文中模型的外部能量項：

其中

使文中模型對初始輪廓不敏感[11-12]。

文中模型的總能量函數為：

根據梯度流下降法可以得到水平集演化方程：

2.2 算法步驟

1)初始化

φ(x,y,t=0)=0

2)根據式(10)和式(11)計算c1、c2。

3)根據式(13)計算

式中：φ----循環次數。

4)驗證函數φ的收斂情況。若函數收斂，則輸出結果；若函數不收斂，則繼續循環2)至3)，直至符合收斂條件再輸出結果。

3 實驗結果

對文中模型能否準確分割甲狀腺結節進行實驗，采用醫院患者實際的甲狀腺超聲圖像，再使用DRLSE模型、CV模型進行對比實驗。實驗采用PC機為英特爾R酷睿i3處理器，內存為4 GB，操作系統為Window7，實驗平臺為MATLAB R2015b。實驗中，CV模型的主要參數為：λ1=1，λ2=1.5，μ=0.001*255*255，Δt=0.1；DRLSE模型的主要參數為：λ=5，Δt=5，α=3.5。

甲狀腺超聲圖像分割結果對比(Ⅰ)如圖1所示。

圖1 甲狀腺超聲圖像分割結果對比(Ⅰ)

圖1是一幅對比度高，邊緣清晰的圖像。圖1(e)是專家手動分割結節結果，由此可見，文中算法與專家手動分割結果最為接近，其他算法出現了過分割現象。在實驗中，水平及自動演化系數Δt=0.1，λ1=0.25，λ2=0.3。

甲狀腺超聲圖像分割結果對比(Ⅱ)如圖2所示。

圖2 甲狀腺超聲圖像分割結果對比(Ⅱ)

圖2是一幅邊緣模糊(弱邊界)的圖像。從實驗結果看，其他算法都出現了錯誤的分割，只有文中算法與專家手動分割結果保持一致。在實驗中，水平及自動演化系數Δt=0.15，λ1=0.1，λ2=0.15。

甲狀腺超聲圖像分割結果對比(Ⅲ)如圖3所示。

圖3 甲狀腺超聲圖像分割結果對比(Ⅲ)

圖3是一幅灰度不均勻的結節圖像。從實驗結果看，文中模型可以較為準確地定位到結節邊緣，與專家手動分割基本一致。在實驗中，水平及自動演化系數Δt=0.1,λ1=0.15，λ2=0.2。

4 結 語

提出了一種基于CV模型和DRLSE模型的超聲甲狀腺結節分割算法。實驗結果表明，該算法能準確處理灰度不均勻的圖像，并且對甲狀腺結節的弱邊界分割有較好的魯棒性。分割效果優于CV模型和DRLSE模型。

[1] 王昊，彭博，陳琴,等.基于多尺度融合的甲狀腺結節圖像特征提取[J].數據采集與處理，2016,31(5):1005-1007.

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[5] Li C M, Xu C Y, Gui C F, et al. Distance regularized level set evolution and its application to image segmentation [J]. IEEE Transactions Image Processing,2010,19(12):3243-3254.

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SegmentationofthyroidnodulesbasedonCVmodelandDRLSEmodel

JIANG Qiulin, ZHANG Cong, LI Liang, XU Wenjie, WANG Xin*

(School of Computer Science & Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012， China)

CV model cannot be used to segment uneven gray images, while DRLSE model is not suitable for weak boundary segmentation. Here we combine the local and global informationtogether to segment level sets. Experiments indicate that the new model can deal with both the uneven gray images and weak boundaries.

thyroid segmentation; CV model; DRLSE model; level set.

2017-06-18

吉林省科技發展計劃基金資助項目(201215127)

蔣秋霖(1993-)，男，漢族，江蘇鎮江人，長春工業大學碩士研究生，主要從事圖像處理方向研究,E-mail:jql419170146@ccut.edu.cn. *通訊作者：王 昕(1972-)，女，漢族，遼寧大連人，長春工業大學副教授，博士，主要從事圖像處理與機器視覺方向研究,E-mail:wangxin315@ccut.edu.cn.

10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2017.5.06

TP 391.41

A

1674-1374(2017)05-0442-05