【技术实现步骤摘要】
一种基于改进区域生长的三维断骨分割方法
:
[0001]本专利技术属于医学图像处理领域,涉及一种对医学
CT
骨骼图像的三维断骨分割方法,特别运用于帮助医生进行病灶分析
、
疾病诊断与治疗等
。
技术介绍
:
[0002]随着骨科手术的发展,对于骨骼分割等医学图像处理技术的需求越来越大,其中包括颌面外科
、
脊柱外科
、
关节置换等领域
。
越来越多的医生使用医学图像处理技术来辅助诊断和治疗,提高手术的安全性和有效性
。
[0003]同时,计算机技术的迅猛发展和普及,为医学图像处理技术的发展提供了更多的可能性
。
在现有的医学图像处理技术中,骨骼分割技术是其中重要的分支之一
。
然而,现有的骨骼分割技术普遍存在一些问题
。
现有的主流的断骨分割方法分为传统方法和深度学习方法,其中传统方法主要有阈值分割
、
区域生长
、
边界跟踪等等,这些方法都存在一定的限制,例如阈值分割容易受到噪声和外部干扰的影响,区域生长方法需要人工指定生长点,生长准则难以确定,导致效果不稳定等;深度学习方法也具有数据标注难度大,训练效率低,计算成本高等问题
。
因此现有方法可能具有成本高
、
效率低
、
准确度不够
、
对于人工交互依赖大等,难以满足医生对于骨骼分割技术的需求
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种三维改进区域生长的断骨分割方法,其特征在于,包括以下步骤
:S1
:输入一个三维
CT
骨骼图像路径;
S2
:读取这一组图像,转化为三维数组,数组中的每个值代表该位置像素点的
HU
值
。S3
:对整个三维数组按照一定阈值,进行阈值分割,并把阈值分割后的三维数组转化为非0即1的二值化的三维数组;
S31
:对数组中的每一个位置的值,如果该值大于等于该阈值,则将数组中的该位置的值赋值为1;
S32
:对数组中的每一个位置的值,如果该值小于该阈值,则将数组中的该位置的值赋值为0;
S4
:遍历新生成的三维数组,将其通过采用一定的结构化元素的形态学腐蚀操作,来去除断骨之间的粘连,操作结束后该三维数组的值也是一个非0即1的二值化的三维数组;
S5
:通过步骤
S2
中读入的三维数组和步骤
S4
中新生成的三维数组,来得到预处理后的有效三维数组;
S51
:遍历步骤
S2
中的原始三维数组,如果在步骤
S4
中新生成的三维数组里对应位置的值为1,则有效三维数组对应位置保留为步骤
S2
位置的值;
S52
:遍历步骤
S2
中的原始三维数组,如果在步骤
S4
中新生成的三维数组里对应位置的值为0,则有效三维数组对应位置的值设置为一个极小值,用来代表该位置不包含骨骼;
S6
:通过步骤
S5
中生成的有效三维数组,进行区域生长运算,最终生长得到多个连通区域,即得出了多个断骨的对应区域;
S61
:对数组染色,即声明一个颜色数组
colors
...
【专利技术属性】
技术研发人员:卜佳俊,赵心治,周晟,顾静军,于智,史可越,杨俊尧,
申请(专利权)人:浙江大学,
类型:发明
国别省市:
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