MEDICAL IMAGE SEGMENTATION

A segmentation method comprises clustering spatial, intensity and volumetric shape index to automatically segment a medical lesion. The algorithm has the following steps: (1) calculating volumetric shape index (SI) for each voxel in the image; (2) combining the SI features with the intensity range and the spatial position (x, y, z) to form a 5- dimensional feature vector set; (3) grouping the 5 -dimensional feature vector set into clusters; (4) employing a modified expectation-maximization algorithm (EM) considering not only spatial but also shape features on an intensity mode map from the clustering algorithm to merge the neighbouring regions or modes. The joint spatial- intensity-shape feature provides rich information for the segmentation of the anatomic structures of interest, such as lesions or tumours. L'invention concerne un procédé de segmentation consistant à agglomérer un indice spatial, d'intensité et de forme volumétrique pour segmenter automatiquement une lésion médicale. L'algorithme comprend les étapes suivantes : (1) calculer un indice de forme volumétrique pour chaque voxel de l'image; (2) combiner les caractéristiques d'indice de forme avec la plage d'intensité et la position spatiale (x, y, z) pour former un ensemble de vecteurs à caractéristiques à cinq dimensions; (3) regrouper ledit ensemble de vecteurs par groupes; et (4) appliquer un algorithme de maximisation de prédiction modifié prenant en compte non seulement les caractéristiques spatiales mais également les caractéristiques de forme sur une carte de mode d'intensité provenant de l'algorithme d'agglomération pour fusionner les zones voisines ou les modes voisins. La caractéristique conjointe espace-intensité-forme fournit des informations précieuses pour la segmentation de structures anatomiques d'intérêt, telles que des lésions ou des tumeurs.