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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法及装置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：CN115690047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211350084.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法及装置是由石勇涛;储志杰;雷帮军;尤一飞;李伟设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法及装置，方法包括获取表征前列腺形状的平均轮廓；对所述平均轮廓进行变形处理，以使变形处理后的轮廓与所述前列腺超声图像上的前列腺真实边界初步吻合；通过法向量对比度边界算法将变形处理后的轮廓上的各个点调整到所述前列腺超声图像上的灰度值突变处，得到粗分割轮廓；检测并剔除所述粗分割轮廓上的位置异常点；将剔除位置异常点后的粗分割轮廓上的各个点依次连接，得到最终的前列腺超声图像分割轮廓。本发明的有益效果是：通过平均轮廓对前列腺轮廓进行了初步框定，大大降低了后续轮廓修正所需要的计算量，同时，采用异常点检测算法识别位置异常点，可进一步降低计算量。

本发明授权一种基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取表征前列腺形状的平均轮廓； S2、获取待分割的前列腺超声图像，将所述前列腺超声图像与所述平均轮廓在同一个平面上进行显示，再对所述平均轮廓进行变形处理，以使变形处理后的轮廓与所述前列腺超声图像上的前列腺真实边界初步吻合； S3、通过法向量对比度边界算法将变形处理后的轮廓上的各个点调整到所述前列腺超声图像上的灰度值突变处，得到粗分割轮廓； S4、检测并剔除所述粗分割轮廓上的位置异常点； S5、将剔除位置异常点后的粗分割轮廓上的各个点依次连接，得到最终的前列腺超声图像分割轮廓； 所述步骤S1中，获取表征前列腺形状的平均轮廓，具体包括如下步骤： S11、选定一定数量的人工勾勒的典型前列腺边界轮廓； S12、按一定顺序对各个所述边界轮廓进行等间隔采样，得到若干个边界轮廓点集，根据各个边界轮廓点集，得到表征前列腺形状的平均轮廓； 所述步骤S3中，通过法向量对比度边界算法将变形处理后的轮廓上的各个点调整到所述前列腺超声图像上的灰度值突变处，得到粗分割轮廓，具体包括如下步骤： S31、对变形处理后的轮廓上的各个点均作法向量，提取各个点对应的法向量在所述前列腺超声图像上经过的各个像素点的灰度值，并按顺序组合成灰度值列表； S32、选取一个点，在灰度值列表中，计算位于选取点一侧预设长度范围内的第一灰度值总和，再计算位于选取点的另一侧预设长度范围内的第二灰度值总和，得到选取点两侧的灰度值差值； S33、沿着法向量方向移动该选取点，每次移动到位后均计算选取点两侧的灰度值差值，将选取点调整到灰度值差值最大的点位； S34、对变形处理后的轮廓上的其他点依次按照步骤S32及步骤S33进行处理，得到粗分割轮廓； 所述步骤S4中，检测并剔除所述粗分割轮廓上的位置异常点，具体包括如下步骤： S41、根据所述粗分割轮廓，得到所述粗分割轮廓的中心点的坐标； S42、按一定顺序依次计算所述粗分割轮廓上各个点与所述中心点的欧氏距离，得到关于欧氏距离与轮廓点的编号的函数关系； S43、求取关于欧氏距离与轮廓点的编号的函数在各个编号处的梯度，当梯度满足预设关系时，则认定该编号处的轮廓点为位置异常点； S44、在所述粗分割轮廓上剔除该位置异常点； 所述步骤S41中，粗分割轮廓的中心点的坐标为： 其中，为粗分割轮廓的中心点的横坐标，为粗分割轮廓的中心点的纵坐标，为粗分割轮廓对应的最大横坐标值，为粗分割轮廓对应的最小横坐标值，为粗分割轮廓对应的最大纵坐标值，为粗分割轮廓对应的最小纵坐标值； 所述步骤S42中，欧氏距离与轮廓点的编号的函数关系为： 其中，为编号为i的轮廓点与中心点的欧氏距离，为编号为i的轮廓点的横坐标，为编号为i的轮廓点的纵坐标； 所述步骤S43中，求取关于欧氏距离与轮廓点的编号的函数在各个编号处的梯度，当梯度满足预设关系时，则认定该编号处的轮廓点为位置异常点，具体包括： S431、根据以下公式，求取关于欧氏距离与轮廓点的编号的函数在各个编号处的梯度： 其中，为编号为i的轮廓点与中心点的欧氏距离，为编号为i的轮廓点处的梯度，为相邻两个轮廓点之间的距离； S432、当满足以下关系时，则编号为i的轮廓点为位置异常点： 其中，为编号为i的轮廓点处的梯度，M,m均为预设值。

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