基于ct影像的血管三維分割方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及醫(yī)學技術(shù)領(lǐng)域圖像處理方法，具體的說是一種基于CT影像的血管三 維分割方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 過去的近三十年，醫(yī)學成像技術(shù)得到了飛速發(fā)展。新的成像技術(shù)能夠得到人體結(jié) 構(gòu)、組織功能在空間和時間域上的圖像。醫(yī)學成像讓研宄人員和醫(yī)生在非接觸的條件下了 解病人潛在的疾病信息，已經(jīng)成為手術(shù)導(dǎo)航和模擬，以及跟蹤疾病變化的重要手段。隨著醫(yī) 學成像在疾病診斷和治療中的廣泛應(yīng)用，如何通過各種成像手段提取人體解剖結(jié)構(gòu)中對臨 床有用的信息成為一個重要的問題。這些成像手段包括X-ray、CT (Computed Tomography)、 MR (Magnetic Resonance)和 PET (Positron Emission Tomography imaging)等。在成像技 術(shù)發(fā)展的同時，不斷發(fā)展的圖像分析工具提供了大量從圖像上提取用于圖像理解的重要特 征的方法。
[0003] 然而，目前利用計算機準確有效的量化和分析人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)和功能信息的技術(shù)仍 然處在十分有限的水平。醫(yī)學圖像特殊的成像過程和圖像性質(zhì)使其需要特定的圖像處理方 法。
[0004] 在對血管進行分割時，比較常見的是區(qū)域生長法，區(qū)域生長法根據(jù)圖像中血管所 占領(lǐng)區(qū)域內(nèi)的性質(zhì)，如灰度、紋理、色彩等，把血管所占領(lǐng)的區(qū)域找出來。它有兩個重要的 準則：性質(zhì)的相似性和空間的相鄰性，假定空間上相鄰、性質(zhì)上相似的像素屬于同一物體。 以灰度為例，在血管圖像內(nèi)部用某一準則找一個初選點P，從P點出發(fā)按八鄰域搜尋，設(shè) 定一個值H，凡是與P點的灰度差不超過H的點，都認為在物體上。用此原則向四周搜索， 直到找不到這樣的點為止。
[0005] 區(qū)域生長法是一種半自動的方法，它需要預(yù)先給出一個或多個種子點和判斷準 則（比如灰度值范圍），參見圖1，區(qū)域生長法包括如下步驟：
[0006] (1)選擇種子點，并設(shè)置生長區(qū)域內(nèi)相鄰點的灰度差范圍，把所有的種子點放在一 個待處理隊列中，比如堆棧。
[0007] (2)從隊列中取出種子點，得到種子點相鄰三維空間中的8個點，比較它們與種子 點的灰度差，如果在灰度范圍內(nèi)，則該點視為生長區(qū)域內(nèi)的點，并將該點放入隊列；否則視 為邊緣。
[0008] (3)重復(fù)步驟（2)直到遍歷完隊列中所有的點。所有生長出來的點的集合即是分 割出來的圖像。
[0009] 該方法需要人工輔助，種子點的選擇和灰度范圍設(shè)定都完全依賴操作人員的經(jīng) 驗，而且在CT造影圖像中，血管不同部位的像素灰度值是不同的，不同層之間存在灰度的 漸變，需要按層進行灰度范圍調(diào)整。傳統(tǒng)區(qū)域生長法不能按層進行調(diào)整，難以適應(yīng)真實血管 的灰度變化，可能把一些別的組織生長進來，而真正的血管確不能生長進來。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明的目的在于提供一種減少對操作人員經(jīng)驗的依賴、提高分割準確度和完整 性，讓所獲得的血管三維更加完整、清晰、準確，對圖像的處理效率更高的基于CT影像的血 管三維分割方法。
[0011] 本發(fā)明基于CT影像的血管三維分割方法，包括：
[0012] 1)讀取血管CT造影圖像數(shù)據(jù)，把血管開始出現(xiàn)的層命名為第一層，并在該層生成 種子點，所述種子點生成方法如下：
[0013] 101)獲取所述第一層灰度值的平均值G1;
[0014] 102)從所述第一層中選取一個圖像點，比較所述圖像點的灰度值與平均值匕的大 小，如果大于等于平均值G1，把所述圖像點記為第一個種子點，并在本層進行生長，與種子 點相鄰且灰度值大于平均值匕的點都生長為種子點；
[0015] 如果所述圖像點的灰度值小于平均值G1，把本層距離圖像點最近且灰度值大于或 等于平均值的點記為第一個種子點，并在本層進行生長，與種子點相鄰且灰度值大于平均 值點都生長為種子點；
[0016] 2)與所述第一層相鄰且位于第一層下方的層命名為第二層，從所述第二層往下逐 層進行生長，方法為：
[0017] 201)獲取上一層種子點的灰度值的平均值A(chǔ)p1，和上一層非種子點的灰度值的平 均值，對平均值A(chǔ)p 1和平均值B η加權(quán)計算得到本層的種子點灰度最小值M i;
[0018] 202)從上一層的種子點向本層進行生長，與種子點相鄰且灰度值大于種子點灰度 最小值％的點都生長為種子點；
[0019] 按步驟201和202所述方法逐層往下進行種子點的生長，直到?jīng)]有新的種子點生 成為止。
[0020] 所有生長出來的種子點的集合即組成了血管三維分割圖像。
[0021] 優(yōu)選地，所述步驟202還包括：
[0022] 獲取本層種子點數(shù)量Ni,并與上一層的種子點數(shù)量Np1進行比較，如果N種N η接 近，即I Np1-Ni I/K 10%，則本層種子點生長完成；
[0023] 否則，用最大類間方差法計算本層的閾值T，比較種子點灰度最小值Mi和閾值T， 如果IM i-Tl彡S，則本層種子點生長完成，其中所述S為取值范圍為[10, 30]的正整數(shù)；否 貝IJ，對吣進行調(diào)整，并重新執(zhí)行步驟202,所述對M i進行調(diào)整的方法如下：
[0024] 如果Ni大于Ni+
[0025] 如果Ni小于Ni+
[0026] 按調(diào)整后的Mi重新執(zhí)行步驟202。
[0027] 優(yōu)選地，本發(fā)明的方法還包括：
[0028] 3)設(shè)含有生成種子點的最下面那層為倒數(shù)第一層，在從上往下逐層種子點生長完 成后，從倒數(shù)第二層開始逐層往上進行種子點回溯生長，方法為：
[0029] 301)獲取下一層種子點的灰度值的平均值Ci+1，和下一層非種子點的灰度值的平 均值Di+1，對平均值Ci+1和平均值D i+1加權(quán)計算得到本層的種子點灰度最小值M i;
[0030] 302)從下一層的種子點向本層進行生長，與種子點相鄰且灰度值大于種子點灰度 最小值％的點都生長為種子點；
[0031] 按上述方法逐層往上進行種子點的生長，直到所述第一層的種子點生長完成。
[0032] 優(yōu)選地，所述步驟302還包括：
[0033] 獲取本層種子點數(shù)量Ni，并與下一層的種子點數(shù)量Ni+1進行比較，如果N JP N i+1接 近，即I Nw-Ni I/K 10%，則本層種子點生長完成；
[0034] 否則，用最大類間方差法計算本層的閾值T，比較種子點灰度最小值Mi和閾值T， 如果IM i-Tl彡S，則本層種子點生長完成，其中所述S為取值范圍為[10, 30]的正整數(shù)；否 貝IJ，對吣進行調(diào)整，并重新執(zhí)行步驟302,所述對M i進行調(diào)整的方法如下：
[0035] 如果 Ni大于 Ni+1，
[0036] 如果 Ni小于 Ni+1，
[0037] 按調(diào)整后的Mi重新執(zhí)行步驟302。
[0038] 優(yōu)選地，設(shè)從上往下種子點生長和從下往上種子點回溯生長為一輪種子點生長， 每一輪種子點生長完成后統(tǒng)計所有生成的種子點數(shù)量，并與上一輪種子點生長完成后統(tǒng)計 生成的所有種子點數(shù)量比較，若種子點數(shù)量增多了，則繼續(xù)進行下一輪種子點生長；若種子 點數(shù)量沒有增多，則所有生長出來的種子點的集合組成了血管三維分割圖像。
[0039] 優(yōu)選地，步驟102中所述圖像點位于該層的中心區(qū)域。
[0040] 優(yōu)選地，步驟102中如果所述圖像點的灰度值小于平均值G1，還可提示人工介入指 定第一個種子點。
[0041] 優(yōu)選地，所述血管CT造影圖像數(shù)據(jù)為DICOM格式。
[0042] 本發(fā)明基于CT影像的血管三維分割方法，自動生成種子點，并自動計算種子點灰 度范圍，減少了對操作人員經(jīng)驗的依賴；另外，根據(jù)CT影像中血管不同部位的像素灰度值 不同、不同層之間存在灰度的漸變的特點，實現(xiàn)了按臨層的灰度統(tǒng)計動態(tài)調(diào)整生成種子點 的灰度范圍，從而提高血管分割的準確度和完整性，讓所獲得的血管三維更加完整、清晰、 準確，對圖像的處理效率更高。
[0043] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明基于CT影像的血管三維分割方法作進一步說明。
【附圖說明】
[0044] 圖1為【背景技術(shù)】中傳統(tǒng)區(qū)域生長法的流程圖；
[0045] 圖2為本發(fā)明的基于CT影像的血管三維分割方法的一種實施方式流程圖；
[0046] 圖3為一種血管空間結(jié)構(gòu)示意圖；
[0047] 圖4為一種復(fù)雜的血管空間結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0048] 本發(fā)明基于CT影像的血管三維分割方法，包括：
[0049] 1)讀取血管CT造影圖像數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)格式為DICOM格式，把血管開始出現(xiàn)的層 命名為第一層，并生成第一層種子點，第一層種子點生成方法如下：
[0050] 101)獲取第一層灰度值的平均值Gp
[0051] 102)從本層選取一個圖像點，該圖像點最好位于本層的中心區(qū)域，比較圖像點的 灰度值與平均值G 1的大小，如果大于等于平均值G i，把圖像點記為第一個種子點，并在本層 進行生長，與種子點相鄰且灰度值大于平均值匕的點都生長為種子點。
[0052] 如果圖像點的灰度值小于平均值G1，提示人工介入指定第一個種子點，或把本層 距離圖像點最近且灰度值大于或等于平均值的點記為第一個種子點，并在本層進行生長， 與種子點相鄰且灰度值大于平均值匕的點都生長為種子點。
[0053] 2)與第一層相鄰且位于第一層下方的層命名為第二層，從第二層往下逐層進行生 長，方法為：
[0054] 201)獲取上一層種子點的灰度值的平均值A(chǔ)p1，和上一層非種子點的灰度值的平 均值，