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CT图像乳头自动化检测方法技术

技术编号:15504740 阅读:119 留言:0更新日期:2017-06-04 00:36
本发明专利技术公开了一种CT图像乳头自动化检测方法,该方法为对用户输入的一系列横断面扫描CT图像自动进行检测,去掉多余信息,检测躯干轮廓,沿轮廓检测乳头可能在的区域,自动判断出左乳头和右乳头所在区域。本方法相比于与传统的手工判断,方便快捷,不需要手工进行其他操作。本方法对于一系列输入,记录上一次检测结果,根据检测结果进行判断,一旦检测出所有乳头可能在的区域则停止检测,减少了查找范围,大大提高了效率。

Automatic detection method of CT image nipple

The invention discloses a CT image automatic detection method of the nipple, method for automatic detection of a series of cross-sectional scanning CT image input by the user, remove redundant information, detect the trunk profile along the contour detection in the nipple area, automatically determine the left and right nipple nipple area. Compared with the traditional manual judgment, the method is convenient and quick, and does not need manual operation. The method for a series of input, the detection results recorded last time, to be judged according to the test results, once detected all the regions in the nipple may stop detection, reduce the search scope and greatly improves the efficiency of.

【技术实现步骤摘要】
CT图像乳头自动化检测方法
本专利技术涉及医学影像图片处理
,尤其涉及医学影像的乳头位置及其辅助诊断,具体是一种CT图像乳头自动化检测方法。
技术介绍
在医疗技术及医疗设备迅速发展的现今,CT影像技术已经越来越多的运用到医疗诊断的各个领域。乳腺相关的医疗诊断种CT影像技术也有普遍的使用,比如乳腺癌的诊断以及各种乳房整形再造手术等。在对乳腺相关的诊断中对乳腺组织的定位需要依据乳头在CT序列图片中出现的位置。传统的根据胸廓横断面CT图像进行的乳头以及乳腺位置的判断通常使用人工方法进行,通常由医生人工进行判断,然而需要使用CT辅助乳腺诊断的患者众多,每位患者也有多个需要诊断的CT图像,人工判断费时费力,使得医生的工作量加大。对于CT图像序列的处理是一个非常枯燥的重复操作。随着计算机的使用,对CT图像的自动化处理已经成为一种趋势,通过计算机的辅助处理可以使繁复机械化的操作变得方便快捷。但是乳头附近有很多其他结构,会对乳头位置造成混淆,在CT图像中,计算机很难精准的找出乳头的位置,如何快速、准确地在数量众多的CT图像中判断出乳头及相关部分已成为亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种对一系列CT图像乳头进行自动化检测的方法,通过该方法,用户只需要输入一系列的横断面扫描CT图像,便可以自动对CT图像进行检测,迅速地判断出乳头所在的位置。为了实现上述目的,本专利技术的技术解决方案是,通过对用户输入的一系列横断面扫描CT图像自动进行检测,去掉多余信息,检测躯干轮廓,沿轮廓检测乳头可能在的区域,可以达到自动判断出左乳头和右乳头所在区域的目的;记录上一次检测结果,根据检测结果进行判断,一旦检测出所有乳头可能在的区域则停止检测,可以达到减少查找范围、快速查找到一系列CT图像中乳头所在的位置的目的。本专利技术的CT图像乳头自动化检测方法,具体包括以下步骤:1)用户输入脊椎从上至下横断面的一系列依次编号的CT图像;2)对每一张图像进行预处理,去掉CT图像中的文字信息,并转为灰度图;3)对图像进行处理,增加躯干部分和其他部分的区分度;4)用canny边缘检测检测边缘,提取躯干外部轮廓边缘;5)以图像中脊椎为原点,取以原点为端点的两条射线,两条射线与水平线夹角相同,取这两条射线的夹角截取的躯干外部轮廓为后续搜索轮廓;6)沿步骤5得到的搜索轮廓从左向右进行搜索,当搜索到灰度值大于预设阈值的区域,记录该区域在CT图像中的位置,以及该CT图像的序号;如果直到搜索轮廓搜索结束均未搜索到灰度值大于预设阈值的区域,则执行步骤7;7)进行判断,如果上一张图片搜索结果为搜索到,则结束搜索,根据搜索记录获得左、右乳头位置;8)否则,对下一张CT图像返回步骤3)继续处理。上述技术方案中,所述的对图像进行处理,增加躯干部分和其他部分的区分度,包括如下步骤:1)根据经验取阈值,保留灰度大于阈值的部分,去除多余的信息;2)对图像进行均值处理,计算输入图像的直方图,直方图归一化,计算直方图积分,进行直方图均衡化;3)加强图像的对比度。本专利技术的有益之处在于:1.可以对用户输入的一系列横断面扫描CT图像自动进行检测,去掉多余信息,检测躯干轮廓,沿轮廓检测乳头可能在的区域,自动判断出左乳头和右乳头所在区域。相比于与传统的手工判断,方便快捷,操作简单。2.该方法对于一系列输入,记录上一次检测结果,根据检测结果进行判断,一旦检测出所有乳头可能在的区域则停止检测,减少了查找范围,大大提高了效率。附图说明图1是本专利技术的CT图像乳头自动化检测流程图;图2是增加躯干与其他部分区分度处理的流程图;具体实施方式以下结合附图进一步说明本专利技术。本专利技术的CT图像乳头自动化检测流程如图1所示,该流程依次有如下步骤:1)用户输入脊椎从上至下横断面的一系列依次编号的CT图像A;2)对于第i次处理,取出第i张图像Ai,对图像Ai进行预处理,去掉CT图像中文字信息,得到去掉文字信息的图像Bi;3)对图像Bi进行处理,增加躯干部分和其他部分的区分度,得到图像Ci;4)用canny边缘检测检测边缘,提取躯干外部轮廓边缘;5)以脊椎为原点,以水平方向向右为x轴正方向,垂直方向向上为y轴正方向建立平面直角坐标系,以原点为端点向外延伸两条与y轴分别顺时针方向和逆时针方向有合适夹角的射线,两条射线与y轴的夹角相同,且不大于90度,例如根据经验常取其中一条角度为与y轴顺时针75度,另一条角度为与y轴逆时针75度,取这两条射线夹角截取的步骤4中提取的躯干外部轮廓为后续搜索轮廓;6)沿步骤5得到的搜索轮廓从左向右进行搜索,当搜索到灰度值大于预设阈值的区域,例如灰度值大于经验值120的区域,记录该区域在CT图像中的位置,以及该CT图像的序号;如果直到搜索轮廓搜索结束仍未搜索到,则执行步骤7;7)进行判断,如果上一张图片搜索结果为搜索到,则结束搜索,根据搜索记录获得左、右乳头位置;8)对下一张CT图像执行步骤2,继续处理。本专利技术中,步骤2)中所述的对图像进行预处理,包括如下步骤:1)去掉CT图像中多余的文字信息部分,留下需要处理的部分,即对于图像中每一个像素点P,处理前的值为(r,g,b),那么处理后P的值可由以下方程确定:2)将处理后的图片转换成灰度图,得到去掉多余信息的图像Bi;本专利技术中,步骤3)所述的对图像进行处理,增加躯干部分和其他部分的区分度,包括如下步骤:1)根据经验取阈值,例如取阈值160,留下灰度大于160的部分,去掉多余的信息,即对于图像Bi1中每一个像素点X,处理前的值为x,那么处理后X的值可由以下方程确定:对图像Bi1中的每个像素点进行处理,得到图像Bi2;2)对图像Bi2进行均值处理,计算输入图像的直方图,直方图归一化,计算直方图积分,进行直方图均衡化,得到均值处理后的图像Bi3;3)加强图像的对比度,首先,对图像中的像素进行从[0,255]到[0,1]的映射,对映射后的像素做平方处理,然后再对平方后的像素进行从[0,1]到[0,255]的映射,使得数值小的像素处理后数值更小,数值大的像素处理后更大,增加不同数值的像素间的区分度,即对于图像Bi4中每一个像素点X,处理前的值为x,那么处理后x的值可由以下方程确定:4)最终得到增加躯干部分和其他部分的区分度的图像Ci。本文档来自技高网...
CT图像乳头自动化检测方法

【技术保护点】
CT图像乳头自动化检测方法,具体包括以下步骤:1)用户输入脊椎从上至下横断面的一系列依次编号的CT图像;2)对每一张图像进行预处理,去掉CT图像中的文字信息,并转为灰度图;3)对图像进行处理,增加躯干部分和其他部分的区分度;4)用canny边缘检测检测边缘,提取躯干外部轮廓边缘;5)以图像中脊椎为原点,取以原点为端点的两条射线,两条射线与水平线夹角相同,取这两条射线的夹角截取的躯干外部轮廓为后续搜索轮廓;6)沿步骤5得到的搜索轮廓从左向右进行搜索,当搜索到灰度值大于预设阈值的区域,记录该区域在CT图像中的位置,以及该CT图像的序号;如果直到搜索轮廓搜索结束均未搜索到灰度值大于预设阈值的区域,则执行步骤7;7)进行判断,如果上一张图片搜索结果为搜索到,则结束搜索,根据搜索记录获得左、右乳头位置;8)否则,对下一张CT图像返回步骤3)继续处理。

【技术特征摘要】
1.CT图像乳头自动化检测方法,具体包括以下步骤:1)用户输入脊椎从上至下横断面的一系列依次编号的CT图像;2)对每一张图像进行预处理,去掉CT图像中的文字信息,并转为灰度图;3)对图像进行处理,增加躯干部分和其他部分的区分度;4)用canny边缘检测检测边缘,提取躯干外部轮廓边缘;5)以图像中脊椎为原点,取以原点为端点的两条射线,两条射线与水平线夹角相同,取这两条射线的夹角截取的躯干外部轮廓为后续搜索轮廓;6)沿步骤5得到的搜索轮廓从左向右进行搜索,当搜索到灰度值大于预设阈值的区域,记录该区域在CT图像中的位置,以及该CT图像...

【专利技术属性】
技术研发人员:于金辉吴凯琳张秉炜
申请(专利权)人:浙江大学
类型:发明
国别省市:浙江,33

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