專利名稱：Cta圖像中肝臟血管增強(qiáng)及肝臟與血管同時(shí)分割的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，具體的說(shuō)是CT (計(jì)算機(jī)斷層掃描造影增強(qiáng))圖像中肝臟血管的增強(qiáng)以及肝實(shí)體與血管的同時(shí)分割。
背景技術(shù)：
肝臟及血管結(jié)構(gòu)對(duì)于肝病診斷及肝病手術(shù)的指導(dǎo)具有非常重要的意義。CTA(計(jì)算機(jī)斷層掃描造影增強(qiáng))技術(shù)是最常用的肝臟及血管影像診斷技術(shù)之一。通過(guò)CTA，醫(yī)生可以得到一系列血管增強(qiáng)的二維CT切片。肝臟體積是肝病手術(shù)的重要參考指標(biāo)，然而腹部 CTA圖像往往存在低對(duì)比度，高信噪比，邊界模糊，肝臟與其他灰度相近組織粘連等不利因素，使得準(zhǔn)確的肝臟分割成為一個(gè)難題。另外肝臟血管結(jié)構(gòu)本身很復(fù)雜，醫(yī)生很難直接通過(guò)二維切片推知完整的三維血管結(jié)構(gòu)。有效地增強(qiáng)及準(zhǔn)確地分割CTA圖像中的血管已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)。由于在CT圖像掃描之前檢查者被注射了造影劑，CTA圖像中血管的灰度值相對(duì)于肝組織會(huì)偏高。但是由于造影劑在血液中的不均勻分布及血管狹窄等因素造成血管出現(xiàn)明顯的灰度不均勻以及血管與肝組織之間弱對(duì)比度等現(xiàn)象，這往往使得基于灰度值和基于血管邊界強(qiáng)度的圖像分割算法失效。人們提出了一系列的活動(dòng)輪廓模型解決此類問(wèn)題如CURVES，但由于血管結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在很多地方都非常細(xì)，而且由于前面提到灰度不均勻和低對(duì)比度問(wèn)題，這類模型很難準(zhǔn)確地分割血管，尤其是細(xì)的血管。其次，血管分叉的地方往往也是很多根據(jù)各向異性特征方法不能很好地探測(cè)的地方。此外由于腹部掃描圖像中含有很多無(wú)關(guān)的組織，如胃，心臟，脾臟等等，與肝臟灰度值很接近，其中也會(huì)含有血管，這使得在復(fù)雜的圖像中直接提取血管及分割出肝臟有很大困難。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是，克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種能夠克服灰度不均、低對(duì)比度、噪聲弱邊界等不利影響的血管圖像增強(qiáng)和分割的方法，同是提供了一種能夠克服弱邊界，高信噪比，輕度病變和灰度值相近的軟組織干擾的肝臟分割方法。為解決該技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下本發(fā)明公開了一種CTA圖像中肝臟血管增強(qiáng)的方法，包括下述步驟(I)對(duì)圖像進(jìn)行去噪預(yù)處理，并交互地初始化；(2)確定圖像I (X)每個(gè)像素點(diǎn)的各向異性特征及特征鄰域；(3)確定圖像I (X)每個(gè)像素點(diǎn)特征鄰域內(nèi)的灰度分布特征和紋理特征；(4)根據(jù)特征鄰域內(nèi)的灰度分布及紋理特征特征和各向異性特征增強(qiáng)血管。本發(fā)明中，所述肝臟血管增強(qiáng)方法中步驟(I)的具體過(guò)程是首先對(duì)輸入圖像I(X)進(jìn)行高斯平滑和中值濾波、去除噪聲，將圖像顯示窗位調(diào)整至
，然后人工交互式地確定一塊僅包含肝臟實(shí)質(zhì)的區(qū)域c Ω Ci 3。以上所述符號(hào)Ω為圖像I(X)定義域，符號(hào)c表示集合包含于。本發(fā)明中，所述肝臟血管增強(qiáng)方法中步驟(2)的具體過(guò)程是
a.計(jì)算每一個(gè)像素點(diǎn)χ半徑為r的球形鄰域B(x，r)內(nèi)灰度值分布的一階矩

權(quán)利要求
1.一種CTA圖像中肝臟血管增強(qiáng)的方法，其特征在于，包括下述步驟(1)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，并交互地初始化；(2)確定圖像I(X)每個(gè)像素點(diǎn)的各向異性特征及特征鄰域；(3)確定圖像I(X)每個(gè)像素點(diǎn)特征鄰域內(nèi)的灰度分布特征和紋理特征；(4)根據(jù)特征鄰域內(nèi)的灰度分布及紋理特征特征和各向異性特征增強(qiáng)血管；所述步驟(I)的具體過(guò)程是假設(shè)輸入圖像I(x)是三維灰度圖像數(shù)據(jù)，其中X= (Xl，x2，x3)，定義的區(qū)域?yàn)镼ci 3; 對(duì)輸入圖像I(x)進(jìn)行高斯平滑和中值濾波、去除噪聲，將圖像顯示窗位調(diào)整至
； 人工交互式地確定一塊僅包含肝臟實(shí)質(zhì)的區(qū)域[ Ω ；以上所述的符號(hào)C表示集合包含；所述步驟(2)的具體過(guò)程是假設(shè)圖像I(X)是三維圖像數(shù)據(jù)，其中X= (Xl，χ2，χ3)，定義的區(qū)域?yàn)镼ci 3;a、計(jì)算每一個(gè)像素點(diǎn)X為中心，r為半徑的球形鄰域B(x,r)內(nèi)灰度值分布的一階矩
2.—種CTA圖像中肝臟與血管同時(shí)分割的方法，其特征在于，包括下述步驟(1)模型初始化；(2)優(yōu)化新的變分能量模型，同時(shí)分割肝臟和血管；(3)進(jìn)行后處理，分別得到肝臟輪廓及血管輪廓；所述步驟(I)具體過(guò)程是設(shè)輸入圖像/(X)是三維圖像數(shù)據(jù)，X = (X1, x2, X3)，定義的區(qū)域?yàn)閊，圖像灰度范圍是
;在肝臟區(qū)域內(nèi)部初始化一塊區(qū)域Qtl，其邊界曲面記為Ctl;令尸O) =其中『
全文摘要
本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理，旨在提供一種CTA圖像中肝臟血管增強(qiáng)及肝臟與血管同時(shí)分割的方法。該方法包括對(duì)圖像進(jìn)行高斯卷積預(yù)處理；計(jì)算圖像每個(gè)點(diǎn)的各向異性特征值，進(jìn)而確定各點(diǎn)的各向異性橢圓鄰域；計(jì)算各領(lǐng)域內(nèi)的灰度直方圖，初始化一塊肝臟區(qū)域，并計(jì)算其內(nèi)的灰度直方圖；計(jì)算各點(diǎn)鄰域內(nèi)灰度直方圖與肝臟區(qū)域的灰度直方圖的wasserstein距離；同時(shí)根據(jù)wasserstein距離和鄰域各向異性特征增強(qiáng)血管；肝臟及血管分割。采用本發(fā)明提供的方法，能夠克服低對(duì)比度、噪聲、模糊邊界等帶來(lái)的負(fù)面影響，大大提高血管識(shí)別分割的準(zhǔn)確率，從而準(zhǔn)確的獲取剛臟血管的解剖結(jié)構(gòu)信息。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102609913SQ201210014249
公開日2012年7月25日 申請(qǐng)日期2012年1月17日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月17日
發(fā)明者吳法, 孔德興, 彭佳林, 王金偉 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)