一种基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法。该方法目标是实现骨折后粘连骨骼的分离，包括如下步骤：(1)模型预处理，平滑模型表面，减少法向量计算误差；(2)交互选取随机游走区域，提取粘连区域体素；(3)基于法向的腐蚀，根据邻域体素与法向的位置关系判断是否腐蚀当前点；(4)连通区域标记，标记腐蚀后互不连通的各区域；(5)膨胀还原数分割区域，还原原始模型细节。本发明专利技术提供的粘连骨骼分割方法，仅腐蚀曲率较大的体素，有效防止了过分割，能够较准确地实现粘连碎骨的分离。

A segmentation method for fracture adhesion based on normal corrosion and random walk

The invention discloses a method for fracture adhesion and segmentation based on normal corrosion and random walk. The aim of this method is to separate the skeletal adhesion after fracture, including the following steps: (1) model preprocessing, smoothing the surface of the model, reducing the error of the normal vector, and (2) selecting random walk area and extracting the voxel in the adhesive region; (3) based on the normal corrosion, the root is judged by the relation between the neighborhood body element and the normal position. (4) connected area markers are used to mark regions which are disconnected after corrosion; (5) expand and restore the number of segmentation areas, and restore the original model details. The method of segmenting the adhesive skeleton provided by the invention only corrode the voxel with larger curvature, effectively preventing over segmentation, and can accurately separate the broken bone.

【技术实现步骤摘要】
一种基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法
本专利技术属于医学图像三维分割领域，涉及医学三维图像中骨折后粘连骨骼分割的方法，尤其涉及一种基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法。
技术介绍
图像分割是医学图像处理分析中的一个重要步骤，是图像处理、计算机视觉领域中的经典问题。医学图像三维分割一直是医学图像分析领域的一个研究热点。在三维医学骨折图像中，产生位移的骨骼往往粘连在一起而未彻底分离，通常需要经过人工分割得各碎骨，才能进行后续的复位操作。人工分割耗费精力，浪费时间，因此需要一种能够实现自动分割粘连骨骼的方法。医学图像三维分割主要可分为三类：基于结构的分割、基于统计学的分割及混合分割方法。基于结构的分割方法主要有边缘检测、数学形态学和图搜索算法等。边缘检测借助微分算子进行，三维微分算子模板可由二维微分算子模板推广得到，如Liu将Robert算子扩展到三维空间，提出了三维边界面检测算法。形态学方法使用具有一定形态的结构元素去提取图像中的对应形状，以达到对图像的分析和识别。图搜索方法利用图表来描述体数据中的边界面，在图表的两节点间寻找最优路径。基于统计学的方法主要有阈值分割方法、聚类算法等。阈值分割算法将灰度值大于阈值的体素归为一类，其余体素构成另一类。常用的聚类算法有K-均值算法、模糊C-均值算法和最大期望值(Expection-Maximization,EM)算法等。混合分割方法有区域增长算法、分裂合并算法、图谱引导算法等。区域增长算法一般从种子点开始，增长至所有满足连接标准的体素。分裂合并算法需将输入数据组织成区域的金字塔形网格结构，每个区域由八部分组成。图谱引导算法通过对分割的解剖结构信息进行编辑生成图谱，并以此作为分割的参照系统。当前，应用于粘连物体的分割方法主要是针对粘连细胞、文字等二维图像的分割。本专利技术从传统的形态学腐蚀、膨胀运算出发，提出了基于体素法向的腐蚀方法，并结合随机游走，能够较准确地分割粘连的三维模型，防止过分割。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法，从而实现骨折后骨骼各粘连碎块的分割与提取。本专利技术通过改进后的基于法向的腐蚀方法，与随机游走相结合，完成骨骼各粘连部分的分离。本专利技术的基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法，包括以下步骤：(1)模型预处理，平滑模型表面，以减少法向量计算的误差；该步通常采用对三维体素模型进行均值滤波实现。(2)根据需求选取骨骼强粘连区域，采用随机游走计算分割面，提取粘连区域体素；所述的强粘连区域是指厚度大于周边骨骼厚度的粘连区域；其他粘连区域可以通过后续的腐蚀运算自动分割；(3)对模型表面各体素，根据当前点与其邻域零点体素形成的向量、以及当前点的法向量，二者的位置关系判断是否腐蚀当前点；若上述两向量的夹角大于预设值α，则腐蚀当前点；α根据经验设置；采用数组记录腐蚀过程；粘连区域体素所需的腐蚀力度最大，所以与其余体素的腐蚀参数会有所不同，模型腐蚀次数通常为10次左右；(4)对腐蚀后的结果进行连通区域标记，得到互不连通的各区域；更新腐蚀记录数组；(5)膨胀还原上述互不连通的各区域，还原原始模型细节，完成分割。上述技术方案中，优选的，所述的步骤2)为：根据需求选取待分割的强骨骼粘连区域，并根据需要分割得到的区域数k交互设置k个种子点，采用随机游走计算拾取区域内各体素到达每个种子点的概率，将各体素划分至其到达概率最大的种子点，由此可得k-1个分割面，提取粘连区域体素；更优选的，所述的提取粘连区域体素是指收集距离分割面一个单位距离的体素。优选的，所述的步骤3)为：对模型进行基于法向的腐蚀，对于模型表面任一体素p，求其法向量Normp，若三维尺度空间中p点26邻域内存在零点q，且与Normp所成夹角大于α，则腐蚀点p；若体素p为粘连区域体素，则α取0°，若体素p为其余体素，则取90°-110°；用数组记录腐蚀过程。更优选的，所述的步骤3)具体为：1)提取模型表面体素遍历模型各体素，提取掩膜值为1且六邻域内包含零点的体素，则得到模型的表面体素；2)计算表面体素的法向量对于每一表面体素p，找到同样位于模型表面且距p两个单位距离的数点qi(i＝1,2……n)，令qi与点p结为向量将各向量顺次求取叉积Ci＝i×Vi+1，统一叉积向量的方向，令均朝向模型表面之外，各叉积的平均值即为点p的法向量Normp，依次求得所有表面体素的法向量；3)基于法向量的腐蚀对于每一表面体素p，遍历点p的26邻域，对每一个邻域点q进行下述操作：①若点q值为1，访问下一邻域点；若值为0，继续下述步骤；②若p是粘连区域体素，腐蚀夹角α取0°，否则α取90°-110°；③记p与q组成的向量为p点的法向量为Normp，计算得与Normp的夹角β；④若β>α，则腐蚀p点，结束遍历；否则，继续访问下一邻域点；用数组记录腐蚀过程。优选的，所述的步骤3)中用数组A记录腐蚀过程，定义如下：将掩膜不关心区域的体素标记为0；将第n次腐蚀中被去掉的体素标记为-n。更优选的，所述的步骤4)为对步骤(3)所得腐蚀结果利用种子填充法进行连通区域标记，并筛去体素个数少于200的区域，得到m个互不连通的区域R1、R2……Rm，腐蚀完成后，将互不连通的区域Rs中的体素对应地在腐蚀记录数组中标记为s，s＝1……m。更优选的，所述的步骤5)为：设模型经过了N次腐蚀，则膨胀还原过程如下：①令i＝N；②寻找数组A中值为-i的各体素，同时膨胀R1、R2……Rm，至-i被悉数替换为1、2……m；③i＝i-1后，若i≥1，转步骤②；否则转步骤④；④膨胀余下负值点，直至A中不再有负值体素。本专利技术所提出的基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法能够较准确地分割粘连的三维体素模型。与传统的腐蚀运算相比，本专利技术根据法向量进行腐蚀，仅腐蚀曲率较大的体素，对模型的厚度方向腐蚀力度较小，而粘连部分的体素大多曲率较大，因此能有效地防止错误分割，尽可能保留无需腐蚀的区域。附图说明图1是本专利技术实施的一种基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法流程图。图2是本专利技术实施例所述的六邻域示意图。图3是本专利技术实施例所述的26邻域示意图。图4是本专利技术实施例所述的体素法向量计算示意图。图5是本专利技术实施例与传统腐蚀操作的效果对比图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。如图1所示是本专利技术所提供的基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法流程图。包括如下步骤：(1)模型预处理本专利技术对模型的各种操作均利用二值掩膜进行，后文的模型均指代表三维体素模型的掩膜数据。采用3×3×3模版，对三维模型进行均值滤波，防止模型表面有过多细微起伏，影响法向量的计算。(2)交互选取随机游走区域，提取粘连区域体素用户根据需求选取骨骼强粘连区域，即厚度大于周边骨骼厚度的粘连区域；其他粘连区域是可以通过后续的腐蚀运算自动分割的；根据需要分割得到的区域数交互设置k个种子点，利用随机游走计算得拾取区域内各体素到达每个种子点的概率，将各体素划分至其到达概率最大的种子点，由此可得k-1个分割面。收集分割面附近的体素，具体为距离分割面一个单位距离的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)模型预处理，平滑模型表面；(2)根据需求选取骨骼强粘连区域，采用随机游走计算分割面，提取粘连区域体素；所述的强粘连区域是指厚度大于周边骨骼厚度的粘连区域；(3)对模型表面各体素，根据当前点与其邻域零点体素形成的向量、以及当前点的法向量，二者的位置关系判断是否腐蚀当前点；若上述两向量的夹角大于预设值α，则腐蚀当前点；α根据经验设置；采用数组记录腐蚀过程；(4)对腐蚀后的结果进行连通区域标记，得到互不连通的各区域；更新腐蚀记录数组；(5)膨胀还原上述互不连通的各区域，还原原始模型细节，完成分割。

【技术特征摘要】
1.一种基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)模型预处理，平滑模型表面；(2)根据需求选取骨骼强粘连区域，采用随机游走计算分割面，提取粘连区域体素；所述的强粘连区域是指厚度大于周边骨骼厚度的粘连区域；(3)对模型表面各体素，根据当前点与其邻域零点体素形成的向量、以及当前点的法向量，二者的位置关系判断是否腐蚀当前点；若上述两向量的夹角大于预设值α，则腐蚀当前点；α根据经验设置；采用数组记录腐蚀过程；(4)对腐蚀后的结果进行连通区域标记，得到互不连通的各区域；更新腐蚀记录数组；(5)膨胀还原上述互不连通的各区域，还原原始模型细节，完成分割。2.根据权利要求1所述的基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法，其特征在于，所述的步骤1)为：对三维体素模型进行均值滤波。3.根据权利要求1所述的基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法，其特征在于，所述的步骤2)为：根据需求选取待分割的骨骼粘连区域，并根据需要分割得到的区域数k交互设置k个种子点，采用随机游走计算拾取区域内各体素到达每个种子点的概率，将各体素划分至其到达概率最大的种子点，由此可得k-1个分割面，提取粘连区域体素。4.根据权利要求3所述的基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法，其特征在于，所述的提取粘连区域体素是指收集距离分割面一个单位距离的体素。5.根据权利要求1所述的基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法，其特征在于，所述的步骤3)为：对模型进行基于法向的腐蚀，对于模型表面任一体素p，求其法向量Normp，若三维尺度空间中p点26邻域内存在零点q，且与Normp所成夹角大于α，则腐蚀点p；若体素p为粘连区域体素，则α取0°，若体素p为其余体素，则取90°-110°；用数组记录腐蚀过程。6.根据权利要求5所述的基于法向腐蚀和随机游走的骨折粘连分割方法，其特征在于，所述的步骤3)具体为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：童若锋，张月，吕敏达，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33