本发明涉及图像处理，尤其涉及一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法。
背景技术：
1、在mri图像中，腰椎病变的髓核形状取决于病变的性质和严重程度，椎间盘突出的髓核通常形状不规则，退变则表现为形状扁平，膨出和破裂的髓核在图像上显示出不同形态特征，这些图像特征有助于医生准确评估病变程度并制定适当的治疗方案。由于mri图像中腰椎病变的髓核形状会出现边界不清晰或形状复杂的情况，而且髓核内部区域亮度会出现较明显差异，导致在判断腰椎病变的髓核区域时存在较多干扰。
2、现有的腰椎病变检测方法为基于简单区域生长的方法，通过设定生长阈值，判定腰椎病变的髓核区域。但是基于简单区域生长的方法中使用的阈值为单一阈值，并不能代表髓核在每个位置的生长程度，在进行髓核分割时会导致边界分割不完整，从而无法获取完整的腰椎病变的髓核区域，使得医生对腰椎病变程度判断的准确性降低。
3、因此，如何获取准确且完整的腰椎并边的髓核区域成为亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，以解决如何获取准确且完整的腰椎并边的髓核区域的问题。
2、本发明实施例中提供了一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，该方法包括以下步骤：
3、获取腰椎的mri图像，对所述mri图像进行预处理，得到灰度图像；
4、获取所述灰度图像中的初始生长点，以所述初始生长点为中心，根据预设初始生长阈值获取包括至少一个疑似不可生长点的第一局部区域，根据所述第一局部区域中的每个疑似不可生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度，对所述第一局部区域中的疑似不可生长点进行筛选得到目标生长点，根据每个所述目标生长点与所述第一局部区域中已生长点的数据差异，分别获取每个所述目标生长点的自适应阈值；
5、针对任一目标生长点，根据所述目标生长点的自适应阈值，获取包括至少一个疑似不可生长点的第二局部区域，其中，所述第二局部区域的面积小于所述第一局部区域的面积，获取所述第二局部区域中的待生长点，将所述待生长点作为下一目标生长点，重复所述待生长点的获取方法，直到得不到待生长点，得到所述目标生长点对应的所有待生长点；
6、获取到每个所述目标生长点对应的所有待生长点，将所述初始生长点、所述第一局部区域中的已生长点和目标生长点，以及每个所述目标生长点对应的所有待生长点，组成所述灰度图像中腰椎的髓核区域。
7、优选的，所述以所述初始生长点为中心，根据预设初始生长阈值获取包括至少一个疑似不可生长点的第一局部区域，包括：
8、以所述初始生长点为中心，以所述初始生长点的邻域为生长方向，针对所述初始生长点的任一生长方向，若所述生长方向上存在任一像素点与所述像素点的上一个像素点的灰度值差值小于或等于预设初始生长阈值，则将所述像素点作为已生长点；若所述生长方向上存在任一像素点与所述像素点的上一个像素点的灰度值差值大于预设初始生长阈值，则将所述像素点作为疑似不可生长点；获取所述初始生长点的每个生长方向上的疑似不可生长点，建立以所述初始生长点为中心，以所述初始生长点的每个生长方向上的疑似不可生长点为边界的第一局部区域。
9、优选的，所述根据所述第一局部区域中的每个疑似不可生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度，对所述第一局部区域中的疑似不可生长点进行筛选得到目标生长点，包括：
10、针对所述第一局部区域中的任一疑似不可生长点，在所述疑似不可生长点的生长方向上，获取与所述疑似不可生长点相邻的一个已生长点，记为上一个已生长点，获取所述疑似不可生长点和所述上一个已生长点的局部相似度；
11、当所述疑似不可生长点和所述上一个已生长点的局部相似度大于或等于预设的局部相似度阈值时，获取所述疑似不可生长点的生长反方向上的所有已生长点，将所述疑似不可生长点的生长反方向上的所有已生长点和所述疑似不可生长点组成生长组，根据所述生长组中每个像素点的数据差异，获取所述疑似不可生长点的局部相似度预测值，当所述疑似不可生长点的局部相似度预测值处于预设范围时，将所述疑似不可生长点记为目标生长点。
12、优选的，所述获取所述疑似不可生长点和所述上一个已生长点的局部相似度，包括：
13、分别以所述疑似不可生长点和所述上一个已生长点为中心，建立预设大小的窗口，得到疑似不可生长点窗口和已生长点窗口；
14、根据所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口中像素点的数据差异，获取所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口的灰度分布相似度；
15、获取所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口的结构相似性，作为所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口的窗口结构相似度；
16、根据所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口之间的灰度分布相似度和窗口结构相似度，获取所述疑似不可生长点和所述上一个已生长点的局部相似度。
17、优选的，所述根据所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口中像素点的数据差异，获取所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口的灰度分布相似度，包括：
18、分别获取所述疑似不可生长点窗口中每个像素点与所述已生长点窗口中处于同一位置的像素点的灰度值差值，组成灰度值差值序列，获取所述灰度值差值序列中每个灰度值差值的平方值，对应得到平方值均值，对所述平方值均值的倒数进行归一化处理，得到所述疑似不可生长点窗口和所述上一个已生长点窗口的灰度分布相似度。
19、优选的，所述根据所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口之间的灰度分布相似度和窗口结构相似度，获取所述疑似不可生长点和所述上一个已生长点的局部相似度，包括：
20、获取所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口的灰度分布相似度和窗口结构相似度之间的相加结果，作为所述疑似不可生长点和所述上一个已生长点的局部相似度。
21、优选的，所述根据所述生长组中每个像素点的数据差异，获取所述疑似不可生长点的局部相似度预测值，包括：
22、根据所述生长组中每个像素点的数据差异，获取所述生长组中每个像素点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度，对所述生长组中每个像素点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度进行拟合，得到局部相似度拟合函数，利用所述局部相似度拟合函数对所述疑似不可生长点与所述上一个已生长点的局部相似度进行预测，得到所述疑似不可生长点的局部相似度预测值。
23、优选的，所述根据每个所述目标生长点与所述第一局部区域中已生长点的数据差异，分别获取每个所述目标生长点的自适应阈值，包括：
24、针对任一目标生长点，获取所述目标生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度，获取所述目标生长点的局部相似度预测值与所述目标生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度的差值绝对值，作为所述目标生长点的误差系数，根据所述目标生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度、所述目标生长点的误差系数和预设初始生长阈值，获取所述目标生长点的自适应阈值。
25、优选的，所述根据所述目标生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度、所述目标生长点的误差系数和预设初始生长阈值，获取所述目标生长点的自适应阈值，包括：
26、获取所述目标生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度的第一权重系数，获取所述目标生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度的第一范围差值，计算所述第一权重系数、所述第一范围差值的倒数和所述目标生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度的乘积，得到第一乘积，计算所述第一权重系数、所述第一范围差值的倒数和预设的局部相似度阈值的乘积，得到第二乘积，计算所述第一乘积与所述第二乘积的差值，得到第一差值；
27、获取所述目标生长点的误差系数的第二权重系数，获取所述误差系数的第二范围差值，计算所述第二权重系数、所述误差系数的第二范围差值的倒数和所述误差系数的乘积为第三乘积，计算所述第二权重系数与所述第三乘积的差值，得到第二差值；
28、获取所述预设初始生长阈值、所述第一差值和所述第二差值之间的和，作为所述目标生长点的自适应阈值。
29、优选的，所述获取所述第二局部区域中的待生长点，包括：
30、对所述第二局部区域中的疑似不可生长点进行筛选得到所述第二局部区域中的目标生长点，将所述第二局部区域中的目标生长点作为所述第二局部区域中的待生长点。
31、本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
32、本发明获取腰椎的mri图像，对所述mri图像进行预处理，得到灰度图像；获取所述灰度图像中的初始生长点，以所述初始生长点为中心，根据预设初始生长阈值获取包括至少一个疑似不可生长点的第一局部区域，根据所述第一局部区域中的每个疑似不可生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度，对所述第一局部区域中的疑似不可生长点进行筛选得到目标生长点，根据每个所述目标生长点与所述第一局部区域中已生长点的数据差异，分别获取每个所述目标生长点的自适应阈值；针对任一目标生长点，根据所述目标生长点的自适应阈值，获取包括至少一个疑似不可生长点的第二局部区域，其中，所述第二局部区域小于所述第一局部区域，获取所述第二局部区域中的待生长点，将所述待生长点作为下一目标生长点，重复所述待生长点的获取方法，直到得不到待生长点，得到所述目标生长点对应的所有待生长点；获取到每个所述目标生长点对应的所有待生长点，将所述初始生长点、所述第一局部区域中的已生长点和目标生长点，以及每个所述目标生长点对应的所有待生长点，组成所述灰度图像中腰椎的髓核区域。本发明通过预设初始生长阈值判断出疑似不可生长点，然后对疑似不可生长点进行筛选，得到目标生长点，通过获取目标生长点的自适应阈值，进一步对目标生长点所在区域中待生长点进行判断，目标生长点的自适应阈值更能够代表目标生长点所在位置的生长程度，减少了因固定生长阈值导致的髓核区域边界分割不完整的情况，提高了对腰椎病变髓核区域判断的准确性，使得能够完整的得到腰椎病变的髓核区域，进而提高医生对病人腰椎病变程度判断的准确性，并制定更合适的治疗方案。
1.一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，其特征在于，所述根据所述第一局部区域中的每个疑似不可生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度，对所述第一局部区域中的疑似不可生长点进行筛选得到目标生长点，包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，其特征在于，所述获取所述疑似不可生长点和所述上一个已生长点的局部相似度，包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，其特征在于，所述根据所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口中像素点的数据差异，获取所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口的灰度分布相似度，包括：
5.根据权利要求3所述的一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，其特征在于，所述根据所述疑似不可生长点窗口和所述已生长点窗口之间的灰度分布相似度和窗口结构相似度，获取所述疑似不可生长点和所述上一个已生长点的局部相似度，包括：
6.根据权利要求2所述的一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，其特征在于，所述根据所述生长组中每个像素点的数据差异，获取所述疑似不可生长点的局部相似度预测值，包括：
7.根据权利要求1所述的一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，其特征在于，所述根据每个所述目标生长点与所述第一局部区域中已生长点的数据差异，分别获取每个所述目标生长点的自适应阈值，包括：
8.根据权利要求7所述的一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，其特征在于，所述根据所述目标生长点和其生长方向上的上一个已生长点的局部相似度、所述目标生长点的误差系数和预设初始生长阈值，获取所述目标生长点的自适应阈值，包括：
9.根据权利要求1所述的一种用于腰椎病变检测的mri图像分析方法，其特征在于，所述获取所述第二局部区域中的待生长点，包括：
