技术摘要：
本发明涉及一种基于超像素的MRI图像分割方法以及MRI设备，用于对心脏MRI图像处理，设备包括：主磁体系统，梯度磁场系统，射频系统，运算和图像处理系统，其中，射频系统包括多个射频线圈，分别布置在线圈固定装置中，不同的射频接收线圈与患者身上不同检测部位对应。方  全部
背景技术：
心脏是人体最重要的器官之一,是循环系统中的动力和血液运输的枢纽。心血管 疾病(CVD) ,  又称为循环系统疾病,是全身性血管病变或系统性血管病变在心脏的反应和 表现。随着人们生  活作息的不规律,具有高患病率、高致残率和高死亡率特点的心血管疾 病逐渐走进人们的视线, 并且成为危害人类健康的“头号杀手”。 随着医疗技术的快速发展,对于CVD的诊断主要通过医学影像和患者的各项指标 来进行综  合判断,医生通过医学成像技术,来判断患者心脏以及周边是否存在患病异常, 从而针对性的提  出治疗方案。目前临床工作中评价心脏功能的影像技术主要包括放射性 核素、X射线造影、超  声心动图、64排螺旋CT以及核磁共振成像。心脏磁共振成像是指用磁 共振成像技术诊断心脏  及大血管疾病的方法。磁共振是一种无创的成像技术，适用于各个 年龄阶段的人群。心脏磁共  振成像具有良好的软组织对比分辨率，扫描视野大，可获各个 方位及不同角度的斜断面图像， 已成为无创性评价心脏结构和功能的金标准。 现有技术中，基于提高配准精度的分割方法通常能够取得较好的分割效果，然而 这些精确 的配准方法通常需要较长计算时间，且这些方法往往针对目标图像进行大量的 参数设置从而降  低了算法的鲁棒性。基于图谱选择的方法能够有效的减少用于自动分割 所需要的计算资源，然  而这些算法在图谱选择的过程中丢失掉了图谱中部分有用信息，从 而影响了分割精度。基于图  像融合的方法能够有效利用待分割目标的局部特征信息，然而 这些方法无法全局的考虑图谱与 目标图像之间的差异，影响到分割精度。
技术实现要素：
本发明的目的就在于为解决上述问题，本发明提出一种基于超像素的MRI图像分 割算法，  用于对心脏MRI图像处理，其特征在于，包括： 步骤1：对输入的经过融合后的MRI图像进行预处理； 步骤2：设置初始超像素数量； 步骤3：根据心脏图像的特点，采用一种将灰度、纹理以及相邻关系融合的度量准 则，提 取超像素特征，并将相似度满足设定条件的超像素合并；相似度定义如下： 采用将灰度、纹理以及相邻关系融合的度量准则，相似度定义如下： 式中： 和 分别表示区域i、j的纹理距离和灰度距离；σ为调节距离的比例 系数，  用来调整灰度距离和纹理距离各自的作用大小；N′ij存放区域间的接邻关系，即优先 相邻区域 合并，减少不相邻区域的合并； 4 CN 111598898 A 说　明　书 2/9 页 纹理距离 定义为： 灰度距离 定义为： 相邻关系定义为： 式中：ti与tj分别表示区域i与区域j的纹理特征值；li、ai、bi分别表示区域i的L、A、  B灰度通道特征值，lj、aj、bj分别表示区域j的L、A、B灰度通道特征值；为了快速并精确  地合 并超像素，首先根据相似度性度量准则，计算每两个超像素之间相似度并建立超像素相似  度信息表，信息表为三角矩阵，矩阵的元素对应超像素间相似度，然后按照最大似然估计原 则，  将最相似的超像素优先合并；假设初始超像素个数为n，对于第k个初始超像素Sk，其相 邻超  像素的集合表示为 i＝1，2，…，n，i≠k， 然后在集合 中，查找相似度信息表得到与超像素 相似度最大的超像素Si， 即  Ski(Sk，Si)＝maxSki(Sk，Si)， 将满足上式的超像素Si与Sk合并； 步骤4，通过不断迭代步骤2后，初始分割的超像素块会逐渐扩大，直到相似度达到 设定 值，即目标区域和背景区域不再变化则停止迭代，得到目标图像。 其中，步骤1具体包括：步骤a：时间校正，用来校正扫描帧中层与层之间采集时间 的差  异； 步骤b：位置校正，用于处理被试在做检测时的一些微小的晃动，实验中将所有的 MR图  像数据均与选中的第一个的MR图像对齐； 步骤c：配准，用刚体变换以匹配不同模态扫描所得的图像； 步骤d：分辨，用于分辨解剖图像中的组织类型； 步骤e：标准化，将不同容积和形状患者的图像放置在标准空间中，并使用共同的 坐标系  描述特定位置，空间标准化通过生成变形项来实现，变形项是在3D空间中对每个位 置的位移 程度进行定量描述的图像； 步骤f：平滑，用于对图像进行模糊处理来减少噪声和失真，以对不同受试者的解 剖、功 能图像的轻微残余差异进行校正，MR图像由于像素点数较大的原因经过平滑处理后 能够得到  较多的特征数据。 其中，步骤2中包括，在所获得的原始图像中，其灰度强度图波峰个数对应图像中 区域灰  度个数；若同一灰度仅分布在一个区域，则灰度强度图波峰个数与图像区域个数相 等；若同一  灰度分布在多个区域，则灰度强度图波峰个数多于图像区域，将初始超像素个 数设为图像区域 的倍数，即将图像区域成比例缩小。 其中，步骤2中进一步包括，可通过成比例缩小区域来弥补同一灰度多区域的情 况，即初  始超像素个数设为k＝np；式中：p为MRI图像灰度强度图波峰个数；n为缩放率。 其中，步骤2中，同一灰度认定为灰度值之差小于阈值的像素。 其中，步骤4中，该设定值与步骤1中的阈值，图像分辨率相关。 5 CN 111598898 A 说　明　书 3/9 页 其中，步骤1)中输入的MRI图像采用基于拉普拉斯金字塔变换的MRI图像融合方 法。 其中，融合步骤针对的源图像来自于多个射频接收线圈针对同一检测部位得到的 图像。 一种基于拉普拉斯金字塔变换的MRI图像融合方法，用于对心脏MRI图像处理，包 括步骤： S1：针对心脏MRI图像的特点，利用拉普拉斯金字塔分解将多幅源图像分解得到不 同频率  层，在不同频率层采用不同的融合规则，从而在融合图像中保留各源图像在不同频 率层的特征  信息，其中，所述多幅源图像分别来自于多个射频接收线圈针对同一检测部位 得到的图像； S2：分别计算顶层的区域均值和其余各层的点清晰度作为融合尺度； S3：对区域均值和点清晰度进行归一化处理； S4：比较不同源图像各层的归一化后的区域均值和点清晰度数值，采用不同的融 合策略， 获得各层图像的融合结果； S5：对得到的融合图像拉普拉斯金字塔各层，从顶层开始逐层向下递推，最终获得 融合图  像。 有益效果：(1)本申请提出一种基于超像素的MRI图像分割算法，包含超像素的获 取与  超像素的合成两个阶段，在超像素的获取阶段，本方法充分利用了图像的灰度信息达 到自动产  生超像素的目的。在超像素的合成阶段，为进行更准确的区域合并，融合超像素 纹理和灰度特  征计算超像素间相似度，在考虑空间位置相邻性的基础上实现超像素的合 并。本方法无需利用  心脏先验形状和相邻区域的颜色信息，对不同区域的纹理距离和灰度 距离施加不同的权重，构  件一个加权模型，通过最大相似度得到最佳分割区域。使用该方 法具有较好的分割结果，能为  后续识别、诊断等处理提供高分辨率的图像。 (2)本发明中，采用多个射频接收线圈分布在线圈单元固定装置中可以克服现有 技术中  需要接收射频线圈和射频发射线圈精确对准的缺点。不同的射频接收线圈可以对 受测者不同位  置同时进行检测，提高了测试的效率。同时，利用本发明核磁共振成像设备 中与发送射频线圈  相对设置的发射射频线圈阵列，增加了测量维度，通过进行相应的数据 融合算法，提高了对单  个部位的测量的精度和可靠性。 (3)本申请提出的基于拉普拉斯金字塔变换的MRI图像融合方法，首先对多聚焦源 图像  进行拉普拉斯金字塔变换；然后，对拉普拉斯金字塔的顶层图像，采用区域均值考量 邻域像素  间的关联性，有效保留图像的细节信息；对其余各层，采用点清晰度对像素点周 围的灰度扩散  程度做统计，提高融合图像清晰度；最后，通过拉普拉斯金字塔逆变换，得到 了噪声低、边缘  信息丰富的多聚焦融合图像。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描  述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实  施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可 以根据这些附图获 得其他的附图。 6 CN 111598898 A 说　明　书 4/9 页 图1是现有技术中磁共振成像系统示意图。 图2是本申请中梯度控制器示意图。 图3是本申请中磁共振成像设备中多个接收线圈布置示意图。 图4是本申请中运算和图像处理系统示意图。 图5是本申请中基于超像素的MRI图像分割算法。 附图标记说明如下： 图1中：1.人体，2.射频线圈，3，梯度线圈，4.主磁体，5.计算和图像处理单元，6.射  频控制，7.梯度控制，8.梯度驱动，9.发射通道，10.接收通道，11，显示单元，12，存储单  元。 图3中：31-36.射频接收线圈，38.受测者。