本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像圖片處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及醫(yī)學(xué)影像的乳頭位置及其輔助診斷,具體是一種CT圖像乳頭自動(dòng)化檢測(cè)方法。
背景技術(shù):
在醫(yī)療技術(shù)及醫(yī)療設(shè)備迅速發(fā)展的現(xiàn)今,CT影像技術(shù)已經(jīng)越來越多的運(yùn)用到醫(yī)療診斷的各個(gè)領(lǐng)域。乳腺相關(guān)的醫(yī)療診斷種CT影像技術(shù)也有普遍的使用,比如乳腺癌的診斷以及各種乳房整形再造手術(shù)等。在對(duì)乳腺相關(guān)的診斷中對(duì)乳腺組織的定位需要依據(jù)乳頭在CT序列圖片中出現(xiàn)的位置。
傳統(tǒng)的根據(jù)胸廓橫斷面CT圖像進(jìn)行的乳頭以及乳腺位置的判斷通常使用人工方法進(jìn)行,通常由醫(yī)生人工進(jìn)行判斷,然而需要使用CT輔助乳腺診斷的患者眾多,每位患者也有多個(gè)需要診斷的CT圖像,人工判斷費(fèi)時(shí)費(fèi)力,使得醫(yī)生的工作量加大。
對(duì)于CT圖像序列的處理是一個(gè)非??菰锏闹貜?fù)操作。隨著計(jì)算機(jī)的使用,對(duì)CT圖像的自動(dòng)化處理已經(jīng)成為一種趨勢(shì),通過計(jì)算機(jī)的輔助處理可以使繁復(fù)機(jī)械化的操作變得方便快捷。但是乳頭附近有很多其他結(jié)構(gòu),會(huì)對(duì)乳頭位置造成混淆,在CT圖像中,計(jì)算機(jī)很難精準(zhǔn)的找出乳頭的位置,如何快速、準(zhǔn)確地在數(shù)量眾多的CT圖像中判斷出乳頭及相關(guān)部分已成為亟待解決的問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
本發(fā)明的目的是提供一種對(duì)一系列CT圖像乳頭進(jìn)行自動(dòng)化檢測(cè)的方法,通過該方法,用戶只需要輸入一系列的橫斷面掃描CT圖像,便可以自動(dòng)對(duì)CT圖像進(jìn)行檢測(cè),迅速地判斷出乳頭所在的位置。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明的技術(shù)解決方案是,通過對(duì)用戶輸入的一系列橫斷面掃描CT圖像自動(dòng)進(jìn)行檢測(cè),去掉多余信息,檢測(cè)軀干輪廓,沿輪廓檢測(cè)乳頭可能在的區(qū)域,可以達(dá)到自動(dòng)判斷出左乳頭和右乳頭所在區(qū)域的目的;記錄上一次檢測(cè)結(jié)果,根據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判斷,一旦檢測(cè)出所有乳頭可能在的區(qū)域則停止檢測(cè),可以達(dá)到減少查找范圍、快速查找到一系列CT圖像中乳頭所在的位置的目的。
本發(fā)明的CT圖像乳頭自動(dòng)化檢測(cè)方法,具體包括以下步驟:
1)用戶輸入脊椎從上至下橫斷面的一系列依次編號(hào)的CT圖像;
2)對(duì)每一張圖像進(jìn)行預(yù)處理,去掉CT圖像中的文字信息,并轉(zhuǎn)為灰度圖;
3)對(duì)圖像進(jìn)行處理,增加軀干部分和其他部分的區(qū)分度;
4)用canny邊緣檢測(cè)檢測(cè)邊緣,提取軀干外部輪廓邊緣;
5)以圖像中脊椎為原點(diǎn),取以原點(diǎn)為端點(diǎn)的兩條射線,兩條射線與水平線夾角相同,取這兩條射線的夾角截取的軀干外部輪廓為后續(xù)搜索輪廓;
6)沿步驟5得到的搜索輪廓從左向右進(jìn)行搜索,當(dāng)搜索到灰度值大于預(yù)設(shè)閾值的區(qū)域,記錄該區(qū)域在CT圖像中的位置,以及該CT圖像的序號(hào);如果直到搜索輪廓搜索結(jié)束均未搜索到灰度值大于預(yù)設(shè)閾值的區(qū)域,則執(zhí)行步驟7;
7)進(jìn)行判斷,如果上一張圖片搜索結(jié)果為搜索到,則結(jié)束搜索,根據(jù)搜索記錄獲得左、右乳頭位置;
8)否則,對(duì)下一張CT圖像返回步驟3)繼續(xù)處理。
上述技術(shù)方案中,所述的對(duì)圖像進(jìn)行處理,增加軀干部分和其他部分的區(qū)分度,包括如下步驟:
1)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)取閾值,保留灰度大于閾值的部分,去除多余的信息;
2)對(duì)圖像進(jìn)行均值處理,計(jì)算輸入圖像的直方圖,直方圖歸一化,計(jì)算直方圖積分,進(jìn)行直方圖均衡化;
3)加強(qiáng)圖像的對(duì)比度。
本發(fā)明的有益之處在于:
1.可以對(duì)用戶輸入的一系列橫斷面掃描CT圖像自動(dòng)進(jìn)行檢測(cè),去掉多余信息,檢測(cè)軀干輪廓,沿輪廓檢測(cè)乳頭可能在的區(qū)域,自動(dòng)判斷出左乳頭和右乳頭所在區(qū)域。相比于與傳統(tǒng)的手工判斷,方便快捷,操作簡單。
2.該方法對(duì)于一系列輸入,記錄上一次檢測(cè)結(jié)果,根據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判斷,一旦檢測(cè)出所有乳頭可能在的區(qū)域則停止檢測(cè),減少了查找范圍,大大提高了效率。
附圖說明
圖1是本發(fā)明的CT圖像乳頭自動(dòng)化檢測(cè)流程圖;
圖2是增加軀干與其他部分區(qū)分度處理的流程圖;
具體實(shí)施方式
以下結(jié)合附圖進(jìn)一步說明本發(fā)明。
本發(fā)明的CT圖像乳頭自動(dòng)化檢測(cè)流程如圖1所示,該流程依次有如下步驟:
1)用戶輸入脊椎從上至下橫斷面的一系列依次編號(hào)的CT圖像A;
2)對(duì)于第i次處理,取出第i張圖像Ai,對(duì)圖像Ai進(jìn)行預(yù)處理,去掉CT圖像中文字信息,得到去掉文字信息的圖像Bi;
3)對(duì)圖像Bi進(jìn)行處理,增加軀干部分和其他部分的區(qū)分度,得到圖像Ci;
4)用canny邊緣檢測(cè)檢測(cè)邊緣,提取軀干外部輪廓邊緣;
5)以脊椎為原點(diǎn),以水平方向向右為x軸正方向,垂直方向向上為y軸正方向建立平面直角坐標(biāo)系,以原點(diǎn)為端點(diǎn)向外延伸兩條與y軸分別順時(shí)針方向和逆時(shí)針方向有合適夾角的射線,兩條射線與y軸的夾角相同,且不大于90度,例如根據(jù)經(jīng)驗(yàn)常取其中一條角度為與y軸順時(shí)針75度,另一條角度為與y軸逆時(shí)針75度,取這兩條射線夾角截取的步驟4中提取的軀干外部輪廓為后續(xù)搜索輪廓;
6)沿步驟5得到的搜索輪廓從左向右進(jìn)行搜索,當(dāng)搜索到灰度值大于預(yù)設(shè)閾值的區(qū)域,例如灰度值大于經(jīng)驗(yàn)值120的區(qū)域,記錄該區(qū)域在CT圖像中的位置,以及該CT圖像的序號(hào);如果直到搜索輪廓搜索結(jié)束仍未搜索到,則執(zhí)行步驟7;
7)進(jìn)行判斷,如果上一張圖片搜索結(jié)果為搜索到,則結(jié)束搜索,根據(jù)搜索記錄獲得左、右乳頭位置;
8)對(duì)下一張CT圖像執(zhí)行步驟2,繼續(xù)處理。
本發(fā)明中,步驟2)中所述的對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括如下步驟:
1)去掉CT圖像中多余的文字信息部分,留下需要處理的部分,即對(duì)于圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)P,處理前的值為(r,g,b),那么處理后P的值可由以下方程確定:
2)將處理后的圖片轉(zhuǎn)換成灰度圖,得到去掉多余信息的圖像Bi;
本發(fā)明中,步驟3)所述的對(duì)圖像進(jìn)行處理,增加軀干部分和其他部分的區(qū)分度,包括如下步驟:
1)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)取閾值,例如取閾值160,留下灰度大于160的部分,去掉多余的信息,即對(duì)于圖像Bi1中每一個(gè)像素點(diǎn)X,處理前的值為x,那么處理后X的值可由以下方程確定:
對(duì)圖像Bi1中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行處理,得到圖像Bi2;
2)對(duì)圖像Bi2進(jìn)行均值處理,計(jì)算輸入圖像的直方圖,直方圖歸一化,計(jì)算直方圖積分,進(jìn)行直方圖均衡化,得到均值處理后的圖像Bi3;
3)加強(qiáng)圖像的對(duì)比度,首先,對(duì)圖像中的像素進(jìn)行從[0,255]到[0,1]的映射,對(duì)映射后的像素做平方處理,然后再對(duì)平方后的像素進(jìn)行從[0,1]到[0,255]的映射,使得數(shù)值小的像素處理后數(shù)值更小,數(shù)值大的像素處理后更大,增加不同數(shù)值的像素間的區(qū)分度,即對(duì)于圖像Bi4中每一個(gè)像素點(diǎn)X,處理前的值為x,那么處理后x的值可由以下方程確定:
4)最終得到增加軀干部分和其他部分的區(qū)分度的圖像Ci。