一種ct圖像中床板的去除方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種CT圖像中床板的去除方法：步驟1.提取CT圖像的邊緣信息，得到邊緣圖像；步驟2.濾除邊緣圖像中的噪聲點以及非床板邊緣曲線；步驟3.從左到右、從上到下的方式掃描圖像，依次將圖像中相似性較小的兩條曲線去除，識別出床板邊緣曲線；步驟4.采用區(qū)域生長方法去除原始CT圖像中的床板。本發(fā)明免去了在三維診斷工作站中床板的干擾，大大提高了醫(yī)生的工作效率。本發(fā)明基于床板物理屬性及在圖像上的特征，采用了針對性的圖像邊緣信息提取、干擾濾除、相似性計算，因此床板的識別準(zhǔn)確率高，最后床板通過區(qū)域生長完整準(zhǔn)確地去除。
【專利說明】一種CT圖像中床板的去除方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于數(shù)字圖像檢索【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種CT圖像中床板的自動識別與 去除的方法及系統(tǒng)，本發(fā)明適用于三維診斷工作站中重建圖像的觀察和疾病的診斷。

【背景技術(shù)】
[0002] 醫(yī)院CT檢查通常將人體背部以及人體下方的床板一起呈現(xiàn)在一副CT圖像中，這 使在三維診斷工作站中重建圖像的部分被床板遮住無法直接觀察（見圖1)，因此需將床板 從CT圖像中去除。由于床板比人體表皮組織密度大，因此CT圖像中床板比上下鄰域的CT 值大，這為CT圖像中去除床板提供了基礎(chǔ)。
[0003] 目前的自動床板去除方法主要是首先在CT圖像中自動識別床板，即準(zhǔn)確定位床 板在圖像上的位置，這需要統(tǒng)計床板的實際物理屬性（如長、寬、厚度等）；其次是從CT圖 像中將床板完整的去除。但是據(jù)調(diào)查，由于目前不同醫(yī)院采集到的CT圖像中床板的物理屬 性（包括長度，形狀和厚度等）有一定的差別，并且存在CT圖像中床板與人體組織相連的 情況，使得床板的準(zhǔn)確識別以及完整去除難以很好的實現(xiàn)。目前，有部分三維診斷工作站提 供了半自動的床板移除，其做法是通過醫(yī)生交互選中床板，然后通過區(qū)域生長技術(shù)進行刪 除。該半自動去除方式存在的問題是：醫(yī)生需要肉眼識別出床板并通過鼠標(biāo)準(zhǔn)確地選中床 板，由于某些圖像中床板較薄會降低選中的概率；在圖像中床板呈現(xiàn)出來多層（見圖1)，需 要醫(yī)生逐步選中，降低了工作效率。
[0004] 總之，現(xiàn)有的床板移除方法并非有效的解決方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對現(xiàn)有的CT圖像中床板去除方法存在的不足，本發(fā)明的目的在于，提供一種CT 圖像中床板的去除方法。
[0006] 為了達到上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予以解決：
[0007] -種CT圖像中床板的去除方法，具體包括以下步驟：
[0008] 步驟1、提取CT圖像的邊緣信息，得到邊緣圖像；
[0009] 步驟2,濾除步驟1得到的邊緣圖像中的噪聲點以及非床板邊緣曲線；
[0010] 步驟3,從左到右、從上到下的方式掃描圖像，依次將圖像中相似性較小的兩條曲 線去除，識別出床板邊緣曲線；
[0011] 步驟4、采用區(qū)域生長方法去除原始CT圖像中的床板。
[0012] 進一步的，所述步驟1具體包括以下步驟：
[0013] 步驟11，高斯平滑濾波：高斯函數(shù)：

【權(quán)利要求】
1. 一種CT圖像中床板的去除方法，其特征在于，具體包括以下步驟： 步驟1、提取CT圖像的邊緣信息，得到邊緣圖像； 步驟2,濾除步驟1得到的邊緣圖像中的噪聲點以及非床板邊緣曲線； 步驟3,從左到右、從上到下的方式掃描圖像，依次將圖像中相似性較小的兩條曲線去 除，識別出床板邊緣曲線； 步驟4、采用區(qū)域生長方法去除原始CT圖像中的床板。
2. 如權(quán)利要求1所述的CT圖像中床板的去除方法，其特征在于，所述步驟1具體包括 以下步驟： 步驟11，高斯平滑濾波：高斯函數(shù)： 1 x2+r G" =--2-； (1) σ Ιπσ1 式中，σ為標(biāo)準(zhǔn)差，取0.8; 「1 2 Γ 采用3階高斯核：F 2 4 2對CT圖像進行卷積； 1〇 1 2 1 步驟12, 一階差分； 步驟13,梯度非極大值抑制； 步驟14,雙閾值的邊緣檢測和連接：兩閾值為tl (400HU)，t2(1000HU)，tl = t2*0. 4。
3. 如權(quán)利要求1所述的CT圖像中床板的去除方法，其特征在于，所述步驟2具體包括 以下步驟： 步驟21，去除圖像中各曲線的交匯點：遍歷步驟1得到的邊緣圖像，將圖像中所有的曲 線交匯點的值由1置為〇 ;其中，交匯點的判斷規(guī)則是其周圍8個點中有3個或以上的點的 值不為〇 ; 步驟22,去掉圖像中孤立噪聲點：將上一步處理后的邊緣圖像的點中無上下相鄰點的 點的值由1置為〇 ; 步驟23,去除非床板邊緣曲線：計算上一步得到的邊緣圖像中每條曲線的長度，同時 對每條曲線上以5個像素點為間距逐次計算斜率，統(tǒng)計每條曲線的斜率正負波動次數(shù)；將 長度小于圖像橫向?qū)挾鹊?/3且斜率正負波動次數(shù)大于波動次數(shù)閾值的曲線從邊緣圖像 中去除；同時，將采集的斜率全部為正或者全部為負的曲線從圖像中刪去； 所述曲線長度的計算：從曲線的左端點開始進行區(qū)域生長，利用下式計算曲線的長度 length ： length = Max-Min 其中，Max和Min分別為區(qū)域生長后的曲線的右端點和左端點的列坐標(biāo)； 所述波動次數(shù)閾值設(shè)為3次； 所述斜率k的計算： kJ(X + 5)-m ⑶ x + 5-x 其中，X表示圖像的列數(shù)，f(x)表示曲線在第X列時對應(yīng)的行值。
4. 如權(quán)利要求1所述的CT圖像中床板的去除方法，其特征在于，所述步驟3具體包括 以下步驟： 步驟31，找出待計算相似性的兩條曲線：以從左到右、從上到下的方式依次掃描步驟2 得到的圖像中的每個像素點，查找值為1的像素點P1及其上鄰近點或下鄰近點P2,將P1和 P2所在的兩條曲線作為待計算相似性的兩條曲線； 步驟32,去除局部間隔距離和局部斜率差別較大的非床板邊緣曲線：從待計算相似性 的兩條曲線的左端點開始向右掃描每個點，在每個點的位置處，分別計算一次兩曲線的垂 直距離d及兩曲線的斜率，記為kl、k2 ;如果連續(xù)10次統(tǒng)計d>10或者連續(xù)3次出現(xiàn)max (| k 1|，|k2|)>1.5*min(|kl|，|k2|)，則認為兩曲線非床板邊緣曲線，將該兩曲線中位于上方的 一條從邊緣圖像中刪除；返回執(zhí)行步驟31 ;如果上述判斷條件不成立，則繼續(xù)； 步驟33,去除平均距離較大的兩條曲線：按照下式計算兩條曲線之間的平均距離davg， 判斷davg>8是否成立，是則認為兩曲線不是床板的邊緣，將兩條曲線均去除，返回步驟31 ; 否則繼續(xù)； η daVg = 其中，di表示兩曲線在第i列上的間距，n表示兩曲線上的點位于同一列的列數(shù)； 步驟35,去除正、負平均斜率相差較大的曲線：按式（4)分別計算兩條曲線中的每條 曲線的正、負平均斜率；判斷是否滿足條件：max(|klavg+|，|k2avg+|)>1.3*min(|kl avg+|，|k2av g+1)或 max (I klavg_ I，I k2avg_ I) >1. 3*min (I klavg_ I，I k2avg_ I),其中，Klavg+ 和 K2avg+ 分別表示兩 條曲線各自的正平均斜率，Klavg_和K2avg_分別表示兩條曲線各自的負平均斜率；滿足則將 該兩條曲線均去除，返回步驟31 ;如果不滿足，則該兩條曲線被認定為床板的邊緣曲線； 最終得到床板的上邊緣以及下邊緣，床板的上邊緣以及下邊緣均由兩條曲線組成； n\ ￡i Σ々, Σ人., (k< 0 ) (4) η?和η2分別是在每條曲線上采樣得到的正、負斜率的個數(shù)。
5. 如權(quán)利要求1所述的CT圖像中床板的去除方法，其特征在于，所述步驟4具體包括 以下步驟： 步驟41，確定掃描起始點：找到床板的上邊緣的兩條曲線中的一條的起點在原始CT圖 像上的對應(yīng)的點（x〇, y〇)，令該點處的CT值為TQ ; 步驟42,在原始CT圖像上，以點（X(l，y(l)為中心，從左到右、從上到下依次掃描其周圍8 個相鄰像素點（X，y)，如果某個相鄰像素點處的CT值T滿足| Τ-?； |〈400HU，則將該相鄰像素 點與點（χο,Υο)標(biāo)記為同一類，并將點（χο,Υο)和點（x，y)的值由〇改為1，同時將點（x，y) 壓入堆棧中； 步驟43,從堆棧中取出一個像素點，將其作為新的（X。，yQ)，返回步驟42 ;當(dāng)堆棧為空 時，床板的上邊緣去除； 步驟44,對床板的下邊緣進行步驟41-步驟43,將床板的下邊緣去除。
6. -種CT圖像中床板的去除系統(tǒng)，其特征在于，具體包括以下依次相連的模塊： CT圖像邊緣提取模塊1，是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：從CT圖像中提取邊緣信息得到 邊緣圖像； 去噪及部分非床板曲線去除模塊2,是用于實現(xiàn)濾除步驟1得到的邊緣圖像中的噪聲 點以及非床板邊緣曲線的功能的模塊； 低相似性曲線去除模塊3,是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：從左到右、從上到下的方式掃 描圖像，依次將圖像中相似性較小的兩條曲線去除，識別出床板邊緣曲線； 床板去除模塊4,是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：采用區(qū)域生長方法去除原始CT圖像中 的床板。
7. 如權(quán)利要求6所述的CT圖像中床板的去除系統(tǒng)，其特征在于，所述CT圖像邊緣提取 模塊1包括如下依次相連的子模塊： 高斯平滑模塊，是用于實現(xiàn)以下功能的模塊： 高斯平滑濾波：高斯函數(shù)： k 士-晉 ⑴ 式中，σ為標(biāo)準(zhǔn)差，取0.8; Γ1 2 Γ 采用3階高斯核：H 2 4 2對CT圖像進行卷積； 16 1 2 1 一階差分模塊； 梯度非極大值抑制模塊； 雙閾值的邊緣檢測和連接模塊：其中，兩閾值為^(400皿)32(1000皿)31 =七2*0.4。
8. 如權(quán)利要求6所述的CT圖像中床板的去除系統(tǒng)，其特征在于，所述去噪及部分非床 板曲線去除模塊2包括如下依次相連的子模塊： 曲線的交匯點去除模塊，是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：遍歷邊緣圖像，將圖像中所有的 曲線交匯點的值由1置為〇 ;其中，交匯點的判斷規(guī)則是其周圍8個點中有3個或以上的點 的值不為〇 ; 孤立噪聲點去除模塊，是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：將上一個子模塊處理后的邊緣圖 像的點中無上下相鄰點的點的值由1置為〇 ; 非床板邊緣曲線去除模塊，是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：計算上一子模塊輸出的邊緣 圖像中每條曲線的長度，同時對每條曲線上以5個像素點為間距逐次計算斜率，統(tǒng)計每條 曲線的斜率正負波動次數(shù)；將長度小于圖像橫向?qū)挾鹊?/3且斜率正負波動次數(shù)大于波動 次數(shù)閾值的曲線從邊緣圖像中去除；同時，將采集的斜率全部為正或者全部為負的曲線從 圖像中刪去； 曲線長度的計算：從曲線的左端點開始進行區(qū)域生長，利用下式計算曲線的長度 length ： length = Max-Min 其中，Max和Min分別為區(qū)域生長后的曲線的右端點和左端點的列坐標(biāo)； 所述波動次數(shù)閾值設(shè)為3次； 所述斜率k的計算： ^/(x + 5)-/(x) 〇) x + 5-x 其中，X表示圖像的列數(shù)，f(x)表示曲線在第X列時對應(yīng)的行值。
9. 如權(quán)利要求6所述的CT圖像中床板的去除系統(tǒng)，其特征在于，所述低相似性曲線去 除模塊3包括以下子模塊： 待計算相似性曲線識別模塊，是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：以從左到右、從上到下的方 式依次掃描步驟2得到的圖像中的每個像素點，查找值為1的像素點P1及其上鄰近點或下 鄰近點P2,將P1和P2所在的兩條曲線作為待計算相似性的兩條曲線；連接較大距離和斜 率差別的非床板去除模塊； 較大距離和斜率差別的非床板去除模塊：是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：從待計算相似 性的兩條曲線的左端點開始向右掃描每個點，在每個點的位置處，分別計算一次兩曲線的 垂直距離d及兩曲線的斜率，記為kl、k2 ;如果連續(xù)10次統(tǒng)計d>10或者連續(xù)3次出現(xiàn)max ( kl|，|k2|)>1.5*min(|kl|，|k2|)，則認為兩曲線非床板邊緣曲線，將該兩曲線中位于上方 的一條從邊緣圖像中刪除；連接待計算相似性曲線識別模塊；如果上述判斷條件不成立， 連接平均距離較大曲線去除模塊； 平均距離較大曲線去除模塊：是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：按照下式計算兩條曲線之 間的平均距離davg，判斷davg>8是否成立，是則認為兩曲線不是床板的邊緣，將兩條曲線均去 除；連接待計算相似性曲線識別模塊；否則連接正、負平均斜率差別大曲線去除模塊； d-., = Yddi in ?-0 其中，屯表示兩曲線在第i列上的間距，η表示兩曲線上的點位于同一列的列數(shù)； 正、負平均斜率差別大曲線去除模塊：是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：按式（4)分別計算 兩條曲線中的每條曲線的正、負平均斜率；判斷是否滿足條件:max(|klavg+|，|k2avg+|)>l. 3* min(|klavg+|，|k2avg+|)或 max(|klavg_|，|k2avg_|)>1.3*min(|klavg_|，|k2 avg_|)，其中，Klavg+和 K2avg+分別表示兩條曲線各自的正平均斜率，Klavg_和K2avg_分別表示兩條曲線各自的負平均 斜率；滿足則將該兩條曲線均去除；連接待計算相似性曲線識別模塊；如果不滿足，則該兩 條曲線被認定為床板的邊緣曲線； 最終得到床板的上邊緣以及下邊緣，床板的上邊緣以及下邊緣均由兩條曲線組成； η? κν&+ ( k;> 0 ) ； ^vg-=^-, (k<0) (4) η?和η2分別是在每條曲線上采樣得到的正、負斜率的個數(shù)。
10. 如權(quán)利要求6所述的CT圖像中床板的去除系統(tǒng)，其特征在于，所述床板去除模塊4 包括如下幾個子模塊： 掃描起始點確定模塊，是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：找到床板的上邊緣的兩條曲線中 的一條的起點在原始CT圖像上的對應(yīng)的點（X(l，y(l)，令該點處的CT值為?；;連接床板上邊 緣去除模塊； 床板上邊緣去除模塊，是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：在原始CT圖像上，以點（X(l，y(l)為 中心，從左到右、從上到下依次掃描其周圍8個相鄰像素點（X，y)，如果某個相鄰像素點處 的CT值T滿足| T-L |〈400HU，則將該相鄰像素點與點（? y(l)標(biāo)記為同一類，并將點（X(l，yQ) 和點（χ，y)的值由〇改為1，同時將點（χ，y)壓入堆棧中；連接像素點更新模塊； 像素點更新模塊，是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：從堆棧中取出一個像素點，將其作為新 的（xmyo);連接床板曲線像素點去除模塊；當(dāng)堆棧為空時，床板的上邊緣去除；連接下邊緣 去除1吳塊； 下邊緣去除模塊，是用于實現(xiàn)以下功能的模塊：連接子模塊將床板的下邊緣去除。
【文檔編號】G06T5/00GK104240198SQ201410438472
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年8月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月29日
【發(fā)明者】辛良, 白霖抒, 申田, 李云峰, 張孝林 申請人:西安華海盈泰醫(yī)療信息技術(shù)有限公司