【技术实现步骤摘要】
基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动提取方法
本专利技术属于计算机视觉及图像处理领域，具体是一种基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动提取方法。
技术介绍
心血管类疾病已成为导致当今全球死亡率提升的首要因素。随着CT和MRI等医学影像设备的飞速发展，尤其是高分辨率的多排螺旋CT(MDCT)的出现，为心血管类疾病的预防和诊断提供了便利。然而由于MDCT设备分辨率的提高，导致影像数据数量急剧增加，这大大加重了临床医生筛查和诊断的负担，因此从海量的影像数据中自动提取出感兴趣区域就显得尤为重要。但是在心脏CT领域，采集的影像数据对比度低、噪声大且受心脏跳动的干扰，导致自动提取心脏区域的难度较大。另外由于心脏位置的特殊性，心脏底部与胸隔膜会发生粘连，给精确提取整个心脏目标区域带来了困难。因此，一种快速且精确的提取全心脏的方法对于心血管类疾病的辅助诊断是十分重要的，且能够辅助后期心脏表面冠状动脉三维可视化、肿瘤放疗计划中靶区标记等深层次诊断。目前针对心脏CT图像分割主要有两大类方法:传统的二维提取方法和基于统计模型的三维提取方法。I)传统的二维提取方法通过组合常规图像处理方法(K均值聚类、图割、ACM/ASM、模糊集合理论等)，利用CT断层图像中的灰度、梯度等信息来提取心脏边缘轮廓。由于心脏CT图像的低对比度和周围存在着复杂干扰器官，导致该类方法提取精度差，提取后的心脏整体模型的表面粗糙。2)基于统计模型的三维提取方法主要通过统计分析大量的手动分割数据来构造出心脏的形状模型，然后对模型加以形变与真实数据进行匹配来实现全心脏提取。该类方法前期人力和物力投入...
【技术保护点】
基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取心脏CT序列；分别计算心脏CT序列各层中肺部区域的第一特征值；利用第一特征值构建心脏底部和心脏顶部的约束条件，求解所述约束条件将所述心脏CT序列分为顶部序列和底部序列；分别在所述顶部序列的最底层以及心尖消失图层提取心脏有效区域信息；利用提取的心脏有效区域信息构造心脏底部的非线性渐变模型，拟合所述底部序列各层的心脏边缘轮廓，从而获得精确的心脏底部。
【技术特征摘要】
1.基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤: 获取心脏CT序列； 分别计算心脏CT序列各层中肺部区域的第一特征值； 利用第一特征值构建心脏底部和心脏顶部的约束条件，求解所述约束条件将所述心脏CT序列分为顶部序列和底部序列； 分别在所述顶部序列的最底层以及心尖消失图层提取心脏有效区域信息； 利用提取的心脏有效区域信息构造心脏底部的非线性渐变模型，拟合所述底部序列各层的心脏边缘轮廓，从而获得精确的心脏底部。2.根据权利要求1所述的基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动提取方法，其特征在于，所述肺部区域的第一特征值为肺部区域的面积或像素点总数。3.根据权利要求1所述的基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动提取方法，其特〔心脏底部:S(W) > aMax I S(η) > ^Mwchalf征在于，所述约束条件为、' S(n)为肺部区域像素点 I心脏 顶部:Others总数’ η为心脏CT序列层号，α和β为经验参数，Max为S (η)序列中的最大值，Maxhalf为S(η)后半段序列中的最大值。4.根据权利要求1所述的基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁克虹，张硕，张广，
申请(专利权)人：清华大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东;44
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