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龙图腾网获悉辽宁师范大学申请的专利一种基于优化SFLA和聚类的脑出血CT图像血块提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115511845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211206121.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于优化SFLA和聚类的脑出血CT图像血块提取方法是由方玲玲;姜雨萌设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化SFLA和聚类的脑出血CT图像血块提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于优化SFLA和聚类的脑出血CT图像血块提取方法，针对脑出血CT图像中的聚集特点及复杂的空间位置和形状，首先，提出了脑出血聚类算法和改进的混合蛙跳跃算法MSFLA对脑出血CT图像进行分割，有效提高了收敛速度和全局优化能力，得到了脑出血二值分割结果；然后建立了颅内血块提取框架采用基于自适应窗口的二维前缀求和消除算法去除脑部无关组织，最后通过判断血块和颅骨的空间位置，利用区域形态学操作，实现了高效、精准的提取血块，提取轮廓更加细节，减少诊断误差。

本发明授权一种基于优化SFLA和聚类的脑出血CT图像血块提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于优化SFLA和聚类的脑出血CT图像血块提取方法，其特征在于按照如下步骤进行： 步骤1.通过优化的SFLA和聚类对脑出血CT图像进行分割，输出脑出血二值图像； 步骤2.采用颅内血块提取框架中的基于自适应窗口的二维前缀求和消除算法，去除图像中的脑部无关组织； 步骤3.通过判断血块和颅骨的空间位置，利用区域形态学操作并设置面积参数，提取血块； 步骤4.显示提取结果； 所述步骤1具体步骤如下： 步骤1.1输入脑出血CT图像，确定脑出血图像聚类中心的数量c，随机选择c个初始聚类中心H＝{H1,H2,...,Hc}，将脑出血CT图像的像素集表示为由n个像素块构成的青蛙种群X＝{Xi}，i＝1...n，像素块Xi内的k个聚类中心表示为xi1,xi2,...xik，xik∈H； 步骤1.2以初始聚类中心H为聚类分类的基础，将每个像素块中的像素划分为聚类，经过反复迭代计算，得到新类的聚类中心，聚类目标函数E如式1所示： 式中ni为像素块Xi的像素点数； 构造适应度函数如式2所示： 步骤1.3以适应度函数f计算像素块Xi的适应度值，其中适应度最好的值为Xg； 步骤1.4将n个像素块划分为r个子组，每个子组包含o块，即n＝r×o，子组中适应度最好的值为Xb，适应度最差的值为Xw； 步骤1.5在子组局部搜索，即Xw进行更新； 步骤1.6判断是否达到全局最大迭代次数，否，返回步骤1.4，是，输出脑出血二值图像I； 所属步骤3具体步骤如下： 标记二值脑出血图像U的黏连区域，对应标签的值为1,2,...l，l为黏连区域的总数，计算每个黏连区域的面积之和： labeled是被标记的元素，d是标签值，p和q是矩阵的行数和列数； 比较Sd和二值脑出血图像U中的所有前景区域面积，若二者相等，则颅骨与血块黏连，否则，颅骨与血块不黏连； 若颅骨与血块黏连，对脑出血CT图像进行区域形态学操作，并通过设置面积参数σ，获得完整的血块，区域形态学操作如下： 设A和B是二维整数空间Z2中的两个集合，A表示二值图像U中的颅骨和血块的集合，B是一个结构元素； B对A的腐蚀表示为AΘB： B对A的膨胀表示为 为结构元素B关于自身原点做映射所得； B对A的开运算表示为 若颅骨与血块黏连，直接进行血块提取。

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