專利名稱：多排螺旋ct影像中的自動分割肝臟區(qū)域的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及計算機圖像處理領域及臨床醫(yī)學領域，尤其涉及一種多排螺旋 CT影像中的自動分割肝臟區(qū)域的方法。
背景技術：
Fast Marching分害U方法，在《/ 的論文warc/2/"g /eve/se/ we/Zzod々尸
vo/wmeW，pag^"W—7卯6)中提出的Fast Marching方法，是通過從水平 集方法出發(fā)，從不準確的初始輪廓開始計算，應用時間演化函數(shù)進行演化，到 達終止條件后，得到比較準確的圖像邊界輪廓的方法。
直接應用Fast Marching方法進行多排螺旋CT影像的肝臟分割，不能得到 令人滿意的結果。這是因為，肝臟與周邊的器官如胃、腎、心臟具有相近的灰 度值，因而會使輪廓演化到其它器官而仍未停止；肝臟器官與體腔壁的灰度也 具有相似性，導致輪廓容易演化到體腔外;有的CT影像上的肝臟含有兩個肝葉， 原始Fast Marching方法無法從一個輪廓演化成多個輪廓。鑒于以上原因，在多 排螺旋CT影像的肝臟分割的應用中，需要對該方法作出改進。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種多排螺旋CT影像中的自動分割肝臟區(qū)域的方法。
包括如下步驟
1) 在多排螺旋CT影像序列中選定含有肝臟區(qū)域的子圖片序列，標注出子 序列的首尾兩張圖片的序號；
2) 根據(jù)體腔位置、肝臟解剖位置、肝臟灰度特征先驗知識確定感興趣的區(qū) 域ROI;
3) 在首張含肝臟的多排螺旋CT影像圖片上根據(jù)先驗知識、感興趣的區(qū)域 ROI，以及和前一張圖片的灰度差異來確定用于Fast Marching分割的初始輪廓；
4) 設計Fast Marching分割的演化函數(shù)，其演化公式如下 J] = mi, + [(l +欲,)I - I
其中
f為窄帶narrow band中的點， y為活動點與/的鄰點的交集中的點，r為到達時間，
/為圖像的灰度值，
D為像素間距離，
;^為l，當/,>/,，反之為0，
0和7為控制常數(shù)；
5) 根據(jù)CT影像圖片中肝臟的輪廓區(qū)域的灰度特征確定Fast Marching分割 的終止條件；
6) 在下一張影像圖片上的感興趣的區(qū)域ROI上，根據(jù)和當前CT影像圖片 上的肝臟輪廓的差異來確定下一張影像圖片上的肝臟初始輪廓，重復步驟3)到 步驟5)得到下一張圖片上的肝臟輪廓；
7) 對子序列圖片重復步驟3)到步驟6)，得到多排螺旋CT影像序列的完 整肝臟輪廓。
本發(fā)明與背景技術相比，具有的有益效果是
不需要手工標注初始輪廓，而只需指定含有肝臟的多排螺旋CT影像子序 列的首尾兩張圖片的序號；首張圖片的肝臟初始輪廓完全由程序生成；應用了 圖像的灰度特征以及之前的肝臟輪廓分割結果，使得生成其他圖片的初始輪廓 更加有效；可以實現(xiàn)從初始的一個輪廓區(qū)域演化成多個輪廓區(qū)域，保證了多個 肝葉輪廓的完整性；充分利用體腔位置和肝臟位置先驗知識，可以有效地控制 Fast Marching的演化范圍；在分析肝臟輪廓區(qū)域的灰度特征基礎上確定終止條 件，從而能有效地區(qū)分肝臟與相近灰度值的周邊器官，獲得準確的肝臟輪廓。


圖1是一張CT影像只有一個肝葉的情形的示意圖2是圖1的CT影像經(jīng)過分割后得到的結果的示意圖3是一張CT影像中有兩個肝葉的情形的示意圖4是圖3的CT影像經(jīng)過分割后得到的結果的示意圖5到圖9為一張典型CT影像的肝臟分割過程；
圖5是原始CT影像示意圖6是體腔區(qū)域的示意圖7是根據(jù)上一張的肝臟分割結果得到的本張CT影像的初始區(qū)域的示意
圖8是根據(jù)體腔位置和肝臟位置等先驗知識得到的肝臟初始輪廓的示意圖； 圖9是最后的分割結果的示意圖。
具體實施方式
多排螺旋CT影像中的自動分割肝臟區(qū)域的方法包括如下步驟1) 在多排螺旋CT影像序列中選定含有肝臟區(qū)域的子圖片序列，標注出子序列的首尾兩張圖片的序號；在多排螺旋CT序列形成的影像圖片序列中，根據(jù)醫(yī)學常識手工確定需要做 肝臟分割的CT影像子序列，即設定肝臟首次出現(xiàn)的一張CT影像圖片作為序列 的開始圖，把最后一張含有肝臟的CT影像圖片作為序列的末尾圖。2) 根據(jù)體腔位置、肝臟解剖位置、肝臟灰度特征先驗知識確定感興趣的區(qū) 域ROI;由先驗知識可知肝臟不會超出體腔外，因此可以用體腔區(qū)域作為肝臟輪廓 演化過程的約束。為了得到體腔區(qū)域，可以利用肋骨的灰度遠大于其他器官的 特性，通過判定肋骨所在位置并去除一定厚度的體腔壁后，使用B樣條擬合出 體腔壁的外輪廓，并通過假定同一人的皮膚厚度一定的條件下進一步獲得體腔 內(nèi)輪廓，從而得到內(nèi)輪廓所包圍的體腔區(qū)域。由于多排螺旋CT影像序列成像時 速度較快，因此其體腔位置基本固定，所以在已獲得一張CT影像圖片的體腔壁 的情況下，下一張CT圖的體腔壁可在上一圖片的體腔壁輪廓的基礎上作少量計 算調(diào)整得到。3) 在首張含肝臟的多排螺旋CT影像圖片上根據(jù)先驗知識、感興趣的區(qū)域 ROI，以及和前一張圖片的灰度差異來確定用于Fast Marching分割的初始輪廓；將首張CT影像圖與序列中的上一張CT影像圖進行像素相減得到一張差影 圖，再利用肝臟位置的先驗知識去除非肝臟區(qū)域，從而得到肝臟的區(qū)域，然后 對該區(qū)域進行去噪處理，并利用形態(tài)學方法獲得平滑的初始輪廓。 4)設計Fast Marching分割的演化函數(shù)，其演化公式如下 7] = min((7; + [(l +係")| /, — /) | +,其中/為窄帶narrow band中的點，_/為活動點與/的鄰點的交集中的點，r為到達時間，/為圖像的灰度值，D為像素間距離，~為1，當/,>/,，反之為0，P和;;為控制常數(shù)；演化函數(shù)是用來計算初始輪廓在演化過程中到達某個像素所需要的時間的函數(shù)，F(xiàn)ast Marching算法利用該函數(shù)來控制輪廓演化的速度。本發(fā)明定義演化 函數(shù)為T^miiK^+Kl + ^^K-AI+T/^.},其中，|/,-/」項用于控制速度， 它的大小與演化的速度成正比；可以通過調(diào)節(jié)常數(shù)e值來控制輪廓從較小灰度值 向較大灰度值演化時的速度，通過調(diào)節(jié)77值來控制輪廓演化時的形變大小，其值 與輪廓演化過程中的形變大小成反比。5) 根據(jù)CT影像圖片中肝臟的輪廓區(qū)域的灰度特征確定Fast Marching分割 的終止條件；通過分析可以發(fā)現(xiàn)CT影像圖片可以分為兩類大多數(shù)的CT影像圖片的肝 臟區(qū)域含有明確的左邊界線和模糊的右邊界線，而少數(shù)CT影像圖片則僅含有明 確的邊界線?；谏鲜鎏卣?，可以通過輪廓的灰度平均值以及標準差來確定終 止條件。當邊界輪廓線在肝臟內(nèi)部演化時，平均值與標準差都幾乎保持不變， 而一旦演化到肝臟輪廓外面時，第一類CT影像圖會使標準差顯著變大，第二類 CT影像圖則會使平均值顯著變大。從而可以把終止條件描述為Me < "M, V 2 > yff其中i^和S分別是演化中的輪廓線的平均值和標準差，M,為初始輪廓區(qū)域內(nèi)像 素的平均值，"和/ 為用來控制演化結果精度的常數(shù)項。6) 在下一張影像圖片上的感興趣的區(qū)域ROI上，根據(jù)和當前CT影像圖片 上的肝臟輪廓的差異來確定下一張影像圖片上的肝臟初始輪廓，重復步驟3)到 步驟5)得到下一張圖片上的肝臟輪廓；首先直接將當前圖片的肝臟輪廓放于下一張圖片上，然后根據(jù)輪廓像素的 比率進行去噪處理，并保證輪廓線處于肝臟區(qū)域內(nèi)部，最后運用形態(tài)學方法處 理得到下一張CT影像圖片的Fast Marching的初始輪廓，再重復進行步驟3) 到步驟5)，通過演化函數(shù)演化得到下一張圖片上的肝臟輪廓。7) 對子序列圖片重復步驟3)到步驟6)，得到多排螺旋CT影像序列的完 整肝臟輪廓。對子序列影像的每一張圖片都按步驟6)的實施方法依次進行處理，得到各 自的肝臟輪廓直到步驟1)所述的序列末尾影像圖片處理完后，就獲得了整個序 列的完整肝臟輪廓。
權利要求
1.一種多排螺旋CT影像中的自動分割肝臟區(qū)域的方法，其特征在于包括如下步驟1)在多排螺旋CT影像序列中選定含有肝臟區(qū)域的子圖片序列，標注出子序列的首尾兩張圖片的序號；2)根據(jù)體腔位置、肝臟解剖位置、肝臟灰度特征先驗知識確定感興趣的區(qū)域ROI；3)在首張含肝臟的多排螺旋CT影像圖片上根據(jù)先驗知識、感興趣的區(qū)域ROI，以及和前一張圖片的灰度差異來確定用于Fast Marching分割的初始輪廓；4)設計Fast Marching分割的演化函數(shù)，其演化公式如下Ti＝min({Tj+[(1+θhij)|Ii-Ij|+η]Dij}其中i為窄帶narrow band中的點，j為活動點與i的鄰點的交集中的點，T為到達時間，I為圖像的灰度值，D為像素間距離，hij為1，當Ii＞Ij，反之為0，θ和η為控制常數(shù)；5)根據(jù)CT影像圖片中肝臟的輪廓區(qū)域的灰度特征確定Fast Marching分割的終止條件；6)在下一張影像圖片上的感興趣的區(qū)域ROI上，根據(jù)和當前CT影像圖片上的肝臟輪廓的差異來確定下一張影像圖片上的肝臟初始輪廓，重復步驟3)到步驟5)得到下一張圖片上的肝臟輪廓；7)對子序列圖片重復步驟3)到步驟6)，得到多排螺旋CT影像序列的完整肝臟輪廓。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種多排螺旋CT影像中的自動分割肝臟區(qū)域的方法。它通過改進的Fast Marching方法并結合體腔位置、肝臟解剖位置、肝臟灰度特征先驗知識幫助用戶比較準確地提取出多排螺旋CT影像圖片序列中的肝臟區(qū)域，并標志出其邊界線，供用戶對肝臟區(qū)域進行進一步的分析和處理。本發(fā)明實現(xiàn)了智能地協(xié)助用戶從多排螺旋CT影像序列中提取肝臟區(qū)域，不需要手工標注初始輪廓，而只需指定含有肝臟的多排螺旋CT影像子序列的首尾兩張圖片，能有效地區(qū)分肝臟與灰度值相近的周邊器官，獲得準確的肝臟輪廓，從而保證用戶可以快速地獲得肝臟輪廓并作進一步的分析和處理，適用于肝臟外科手術方案的輔助制定。
文檔編號G06T5/00GK101261732SQ20081005993
公開日2008年9月10日 申請日期2008年3月4日 優(yōu)先權日2008年3月4日
發(fā)明者磊 王, 童海妙, 耿衛(wèi)東, 胡紅杰, 昕 袁 申請人:浙江大學