一種椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及臨床醫(yī)學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng) 分級(jí)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 核磁共振成像能產(chǎn)生細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)特征和內(nèi)部人體器官清晰的圖像，因?yàn)檫@種形態(tài) 內(nèi)在的多功能性，其在組織解剖學(xué)、病理學(xué)、新陳代謝和流動(dòng)學(xué)上都服從非入侵的醫(yī)學(xué)評(píng) 估。此外，與其它形態(tài)的圖像相比，核磁共振圖像還有諸如空間分辨率高，掃描角度靈活，無(wú) 骨偽影等顯著的優(yōu)點(diǎn)。因此，隨著計(jì)算機(jī)輔助治療在臨床應(yīng)用中的需求越來越大，磁共振 (MagneticResonance，MR)脊柱圖像的計(jì)算機(jī)分析對(duì)脊柱診斷的意義越發(fā)重大。
[0003] 針對(duì)MRI椎間盤的定位從一開始的只對(duì)胸椎和腰椎進(jìn)行研宄，發(fā)展到現(xiàn)在的對(duì)整 個(gè)脊柱進(jìn)行分割定位，主要可以分為兩個(gè)方向：半自動(dòng)和全自動(dòng)的椎間盤定位。半自動(dòng)的 定位算法大都需要專家點(diǎn)，主要集中在對(duì)全脊柱椎間盤的定位上。但是并非所有患者的脊 髓曲線都是可見的，這限制了該方法的使用。還有一種在用分水嶺分割的基礎(chǔ)上利用專家 點(diǎn)和先驗(yàn)知識(shí)來定位椎間盤的算法，這種算法雖然準(zhǔn)確率高，但是對(duì)于有椎間盤發(fā)生移位、 脊柱倒塌的病人失敗率較高，而且在定位過程中，前面的椎間盤的定位錯(cuò)誤會(huì)影響到后續(xù) 的定位結(jié)果。全自動(dòng)的定位則主要集中在椎間盤和椎骨的大小相對(duì)比較穩(wěn)定的對(duì)胸椎和腰 椎。
[0004] 上述方法都只對(duì)椎間盤實(shí)現(xiàn)了定位或僅僅對(duì)正常椎間盤的定位，但沒有對(duì)病變程 度給出定量的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。而在臨床上，由于缺乏定量的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)，醫(yī)生對(duì)退行性變的分級(jí)容 易出現(xiàn)誤差?；谧甸g盤的灰度和紋理信息對(duì)椎間盤脫出進(jìn)行判定，而對(duì)于退行性變的分 級(jí)還沒有相關(guān)文獻(xiàn)。因此需要一種椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī) 自動(dòng)分級(jí)方法。
[0006] 本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：
[0007] 本發(fā)明提供的一種椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法，包括以下步驟：
[0008] S1 :獲取椎間盤圖像，通過圖像預(yù)處理獲取樣本圖像；
[0009] S2 :從椎間盤圖像中提取椎間盤位置得到橢圓形椎間盤區(qū)域；
[0010] S3 :計(jì)算橢圓形椎間盤區(qū)域內(nèi)的髓核與纖維環(huán)灰度比值；
[0011] S4 :根據(jù)灰度比值對(duì)椎間盤圖像進(jìn)行退行性變分級(jí)。
[0012] 進(jìn)一步，所述橢圓形椎間盤區(qū)域按以下步驟形成：
[0013] S21 :通過定位算法獲取每個(gè)椎間盤的矩形區(qū)域；
[0014] S22 :利用Gabor濾波器處理椎間盤圖像得到不同頻率濾波圖；
[0015] S23:按以下公式計(jì)算相同方向上的N個(gè)不同頻率濾波圖的均值圖
[0016] 其中，Gv，w表示尺度V方向y上的濾波圖；
[0017] S24 :在v個(gè)均值圖上截取區(qū)域A，獲取強(qiáng)度最大的均值圖區(qū)域，將該均值圖區(qū)域 記為1;其中，Z=arg{maxj;
[0018] S25 :用大津法對(duì)做二值化處理得到二值圖氣^并檢測(cè)二值圖氣^的邊界 占.
[0019] S26 :將二值圖氣^疊加到原圖上獲得椎間盤區(qū)域的二值圖邊界點(diǎn)；
[0020] S27:用橢圓擬合二值圖邊界點(diǎn)獲得緊致邊界形成橢圓形椎間盤區(qū)域。
[0021] 進(jìn)一步，所述髓核與纖維環(huán)灰度比值按以下步驟形成：
[0022] S31 :計(jì)算橢圓形椎間盤區(qū)域髓核與纖維環(huán)灰度的比值；
[0023] S32 :獲取橢圓形椎間盤區(qū)域的長(zhǎng)軸a和短軸b;
[0024] S33 :將長(zhǎng)軸a和短軸b分別減小預(yù)設(shè)像素值并繪制內(nèi)橢圓；
[0025] S34 :將位于內(nèi)橢圓內(nèi)區(qū)域C作為髓核區(qū)域點(diǎn)并計(jì)算灰度均值并記為;
[0026] S35 :將位于內(nèi)外橢圓之間且在義」中值為1作為纖維環(huán)區(qū)域的點(diǎn)的點(diǎn)灰度均值 記為4;
[0027] S36:計(jì)算兩個(gè)區(qū)域的灰度均值比re/r￡ ;
[0028] S37 :計(jì)算內(nèi)橢圓內(nèi)區(qū)域C的灰度方差V記為表征灰度信息的參數(shù)；
[0029] S38 :根據(jù)灰度均值比/&和灰度方差V將橢圓形椎間盤區(qū)域按預(yù)設(shè)等級(jí)分類作 為椎間盤病變等級(jí)。
[0030] 進(jìn)一步，還包括以下步驟：
[0031] S41 :將外橢圓的短軸b作為高度信息參數(shù)對(duì)橢圓形椎間盤區(qū)域按預(yù)設(shè)等級(jí)分類。
[0032] 進(jìn)一步，所述椎間盤的矩形區(qū)域還包括以下步驟：
[0033] S211 :計(jì)算水平和垂直兩個(gè)方向的椎間盤圖像得到的脊柱曲線：
[0034] S212 :通過檢測(cè)水平和垂直兩個(gè)方向的累計(jì)脊柱曲線峰值位置作為定位椎間盤區(qū) 域位置中心；
[0035] S213 :確定區(qū)域位置中心兩側(cè)的次峰值的邊緣位置作為水平和垂直兩個(gè)方向的區(qū) 域邊界；
[0036] S214 :以水平和垂直兩個(gè)方向的區(qū)域邊界得到矩形椎間盤區(qū)域。
[0037] 本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明提出的基于Gabor特征的非監(jiān)督、全自動(dòng)的椎間 盤定位與退行性變分級(jí)算法。首先通過對(duì)一系列脊柱Gabor特征圖像的處理得到脊柱和椎 間盤的邊緣信息并基于脊柱邊緣信息提取脊柱區(qū)域；然后根據(jù)以上信息及椎間盤位置的先 驗(yàn)信息在脊柱區(qū)域定位椎間盤；最后根據(jù)定位結(jié)果和Gabor系數(shù)圖，結(jié)合橢圓擬合的方法 得到髓核和纖維環(huán)灰度信息并根據(jù)灰度和幾何信息實(shí)現(xiàn)分級(jí)。通過37個(gè)病人MRI數(shù)據(jù)驗(yàn) 證了算法的準(zhǔn)確率和可行性，在高定位準(zhǔn)確率基礎(chǔ)上，分級(jí)算法可以實(shí)現(xiàn)前5級(jí)的退行性 變分級(jí)評(píng)定。
【附圖說明】
[0038] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn) 一步的詳細(xì)描述，其中：
[0039]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的提取脊柱邊緣信息；
[0040]圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的分割橢圓形椎間盤區(qū)域；
[0041]圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的分割脊柱區(qū)域；
[0042] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的定位結(jié)果偏移的例子；
[0043] 圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的定位結(jié)果統(tǒng)計(jì)；
[0044]圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的確定髓核和纖維環(huán)區(qū)域；
[0045]圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的退行性變等級(jí)與灰度參數(shù)的關(guān)系；
[0046] 圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的2-5級(jí)退行性變分級(jí)結(jié)果示例；
[0047]圖9為本發(fā)明實(shí)施例提供的椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0048] 以下將參照附圖，對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)的描述。應(yīng)當(dāng)理解，優(yōu)選實(shí)施例 僅為了說明本發(fā)明，而不是為了限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0049] 實(shí)施例1
[0050] 如圖所示，本發(fā)明提供的一種椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法，包括 以下步驟：
[0051] S1 :獲取椎間盤圖像，通過圖像預(yù)處理獲取樣本圖像；
[0052] S2 :從椎間盤圖像中提取椎間盤位置得到橢圓形椎間盤區(qū)域；
[0053]S3 :計(jì)算橢圓形椎間盤區(qū)域內(nèi)的髓核與纖維環(huán)灰度比值；
[0054]S4 :根據(jù)灰度比值對(duì)椎間盤圖像進(jìn)行退行性變分級(jí)。
[0055] 所述橢圓形椎間盤區(qū)域按以下步驟形成：
[0056] S21 :通過定位算法獲取每個(gè)椎間盤的矩形區(qū)域；
[0057]S22 :利用Gabor濾波器處理椎間盤圖像得到不同頻率濾波圖；
[0058]S23 :按以下公式計(jì)算相同方向上的N個(gè)不同頻率濾波圖的均值圖巧：
[0059]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法，其特征在于：包括以下步驟： 51 :獲取椎間盤圖像，通過圖像預(yù)處理獲取樣本圖像； 52 :從椎間盤圖像中提取椎間盤位置得到橢圓形椎間盤區(qū)域； 53 :計(jì)算橢圓形椎間盤區(qū)域內(nèi)的髓核與纖維環(huán)灰度比值； 54 :根據(jù)灰度比值對(duì)椎間盤圖像進(jìn)行退行性變分級(jí)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法，其特征在于： 所述橢圓形椎間盤區(qū)域按以下步驟形成： 521 :通過定位算法獲取每個(gè)椎間盤的矩形區(qū)域； 522 :利用Gabor濾波器處理椎間盤圖像得到不同頻率濾波圖； 523 :按以下公式計(jì)算相同方向上的N個(gè)不同頻率濾波圖的均值圖
u其中，Gv，w表示尺度v方向y上的濾波圖； S24:在v個(gè)均值圖上截取區(qū)域A，獲取強(qiáng)度最大的均值圖區(qū)域，將該均值圖區(qū)域記為gw其中，
525 :用大津法對(duì)做二值化處理得到二值圖氣^并檢測(cè)二值圖的邊界點(diǎn)； 526 :將二值圖氣/^疊加到原圖上獲得椎間盤區(qū)域的二值圖邊界點(diǎn)； 527 :用橢圓擬合二值圖邊界點(diǎn)獲得緊致邊界形成橢圓形椎間盤區(qū)域。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法，其特征在于： 所述髓核與纖維環(huán)灰度比值按以下步驟形成： 531 :計(jì)算橢圓形椎間盤區(qū)域髓核與纖維環(huán)灰度的比值； 532 :獲取橢圓形椎間盤區(qū)域的長(zhǎng)軸a和短軸b; 533 :將長(zhǎng)軸a和短軸b分別減小預(yù)設(shè)像素值并繪制內(nèi)橢圓； 534 :將位于內(nèi)橢圓內(nèi)區(qū)域C作為髓核區(qū)域點(diǎn)并計(jì)算灰度均值并記為; 535 :將位于內(nèi)外橢圓之間且在氣中值為1作為纖維環(huán)區(qū)域的點(diǎn)的點(diǎn)灰度均值記為 了d S36:計(jì)算兩個(gè)區(qū)域的灰度均值比re/4 ; 537 :計(jì)算內(nèi)橢圓內(nèi)區(qū)域C的灰度方差V記為表征灰度信息的參數(shù)； 538 :根據(jù)灰度均值比乙/t和灰度方差V將橢圓形椎間盤區(qū)域按預(yù)設(shè)等級(jí)分類作為椎 間盤病變等級(jí)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法，其特征在于： 還包括以下步驟： S41 :將外橢圓的短軸b作為高度信息參數(shù)對(duì)橢圓形椎間盤區(qū)域按預(yù)設(shè)等級(jí)分類。
5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法，其特征在于： 所述椎間盤的矩形區(qū)域還包括以下步驟： 5211 :計(jì)算水平和垂直兩個(gè)方向的椎間盤圖像得到的脊柱曲線： 5212 :通過檢測(cè)水平和垂直兩個(gè)方向的累計(jì)脊柱曲線峰值位置作為定位椎間盤區(qū)域位 置中心； 5213 :確定區(qū)域位置中心兩側(cè)的次峰值的邊緣位置作為水平和垂直兩個(gè)方向的區(qū)域邊 界； 5214 :以水平和垂直兩個(gè)方向的區(qū)域邊界得到矩形椎間盤區(qū)域。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種椎間盤圖像的退行性變計(jì)算機(jī)自動(dòng)分級(jí)方法；首先通過對(duì)一系列脊柱Gabor特征圖像的處理得到脊柱和椎間盤的邊緣信息并基于脊柱邊緣信息提取脊柱區(qū)域；然后根據(jù)以上信息及椎間盤位置的先驗(yàn)信息在脊柱區(qū)域定位椎間盤；最后根據(jù)定位結(jié)果和Gabor系數(shù)圖，結(jié)合橢圓擬合的方法得到髓核和纖維環(huán)灰度信息并根據(jù)灰度和幾何信息實(shí)現(xiàn)分級(jí)。該方法利用Gabor小波多尺度多方向的特性，結(jié)合方向信息有效縮小目標(biāo)搜索范圍，利用Gabor小波提取矢狀圖上的椎間盤紋理信息實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)、非監(jiān)督的識(shí)別與分級(jí)，對(duì)于病變與非病變椎間盤都適用。通過37個(gè)病人MRI數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的準(zhǔn)確率和可行性，在定位準(zhǔn)確率可達(dá)96.6％基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)前5級(jí)的退行性變分級(jí)評(píng)定。
【IPC分類】G06T7-00, G06K9-62, A61B5-055
【公開號(hào)】CN104574392
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410840917
【發(fā)明人】朱新建, 林曉紅, 閆錚, 馮正權(quán), 閆慶廣, 何慶華
【申請(qǐng)人】中國(guó)人民解放軍第三軍醫(yī)大學(xué)第三附屬醫(yī)院
【公開日】2015年4月29日
【申請(qǐng)日】2014年12月30日