一种CT图像中床板的去除方法及系统技术方案

技术编号:10802586 阅读:249 留言:0更新日期:2014-12-24 10:03
本发明专利技术公开了一种CT图像中床板的去除方法:步骤1.提取CT图像的边缘信息,得到边缘图像;步骤2.滤除边缘图像中的噪声点以及非床板边缘曲线;步骤3.从左到右、从上到下的方式扫描图像,依次将图像中相似性较小的两条曲线去除,识别出床板边缘曲线;步骤4.采用区域生长方法去除原始CT图像中的床板。本发明专利技术免去了在三维诊断工作站中床板的干扰,大大提高了医生的工作效率。本发明专利技术基于床板物理属性及在图像上的特征,采用了针对性的图像边缘信息提取、干扰滤除、相似性计算,因此床板的识别准确率高,最后床板通过区域生长完整准确地去除。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种CT图像中床板的去除方法:步骤1.提取CT图像的边缘信息,得到边缘图像;步骤2.滤除边缘图像中的噪声点以及非床板边缘曲线;步骤3.从左到右、从上到下的方式扫描图像,依次将图像中相似性较小的两条曲线去除,识别出床板边缘曲线;步骤4.采用区域生长方法去除原始CT图像中的床板。本专利技术免去了在三维诊断工作站中床板的干扰,大大提高了医生的工作效率。本专利技术基于床板物理属性及在图像上的特征,采用了针对性的图像边缘信息提取、干扰滤除、相似性计算,因此床板的识别准确率高,最后床板通过区域生长完整准确地去除。【专利说明】一种CT图像中床板的去除方法及系统
本专利技术属于数字图像检索
,具体涉及一种CT图像中床板的自动识别与 去除的方法及系统,本专利技术适用于三维诊断工作站中重建图像的观察和疾病的诊断。
技术介绍
医院CT检查通常将人体背部以及人体下方的床板一起呈现在一副CT图像中,这 使在三维诊断工作站中重建图像的部分被床板遮住无法直接观察(见图1),因此需将床板 从CT图像中去除。由于床板比人体表皮组织密度大,因此CT图像中床板比上下邻域的CT 值大,这为CT图像中去除床板提供了基础。 目前的自动床板去除方法主要是首先在CT图像中自动识别床板,即准确定位床 板在图像上的位置,这需要统计床板的实际物理属性(如长、宽、厚度等);其次是从CT图 像中将床板完整的去除。但是据调查,由于目前不同医院采集到的CT图像中床板的物理属 性(包括长度,形状和厚度等)有一定的差别,并且存在CT图像中床板与人体组织相连的 情况,使得床板的准确识别以及完整去除难以很好的实现。目前,有部分三维诊断工作站提 供了半自动的床板移除,其做法是通过医生交互选中床板,然后通过区域生长技术进行删 除。该半自动去除方式存在的问题是:医生需要肉眼识别出床板并通过鼠标准确地选中床 板,由于某些图像中床板较薄会降低选中的概率;在图像中床板呈现出来多层(见图1),需 要医生逐步选中,降低了工作效率。 总之,现有的床板移除方法并非有效的解决方法。
技术实现思路
针对现有的CT图像中床板去除方法存在的不足,本专利技术的目的在于,提供一种CT 图像中床板的去除方法。 为了达到上述目的,本专利技术采用如下技术方案予以解决: -种CT图像中床板的去除方法,具体包括以下步骤: 步骤1、提取CT图像的边缘信息,得到边缘图像; 步骤2,滤除步骤1得到的边缘图像中的噪声点以及非床板边缘曲线; 步骤3,从左到右、从上到下的方式扫描图像,依次将图像中相似性较小的两条曲 线去除,识别出床板边缘曲线; 步骤4、采用区域生长方法去除原始CT图像中的床板。 进一步的,所述步骤1具体包括以下步骤: 步骤11,高斯平滑滤波:高斯函数: 【权利要求】1. 一种CT图像中床板的去除方法,其特征在于,具体包括以下步骤: 步骤1、提取CT图像的边缘信息,得到边缘图像; 步骤2,滤除步骤1得到的边缘图像中的噪声点以及非床板边缘曲线; 步骤3,从左到右、从上到下的方式扫描图像,依次将图像中相似性较小的两条曲线去 除,识别出床板边缘曲线; 步骤4、采用区域生长方法去除原始CT图像中的床板。2. 如权利要求1所述的CT图像中床板的去除方法,其特征在于,所述步骤1具体包括 以下步骤: 步骤11,高斯平滑滤波:高斯函数: 1 x2+r G" =--2-; (1) σ Ιπσ1 式中,σ为标准差,取0.8; 「1 2 Γ 采用3阶高斯核:F 2 4 2对CT图像进行卷积; 1〇 1 2 1 步骤12, 一阶差分; 步骤13,梯度非极大值抑制; 步骤14,双阈值的边缘检测和连接:两阈值为tl (400HU),t2(1000HU),tl = t2*0. 4。3. 如权利要求1所述的CT图像中床板的去除方法,其特征在于,所述步骤2具体包括 以下步骤: 步骤21,去除图像中各曲线的交汇点:遍历步骤1得到的边缘图像,将图像中所有的曲 线交汇点的值由1置为〇 ;其中,交汇点的判断规则是其周围8个点中有3个或以上的点的 值不为〇 ; 步骤22,去掉图像中孤立噪声点:将上一步处理后的边缘图像的点中无上下相邻点的 点的值由1置为〇 ; 步骤23,去除非床板边缘曲线:计算上一步得到的边缘图像中每条曲线的长度,同时 对每条曲线上以5个像素点为间距逐次计算斜率,统计每条曲线的斜率正负波动次数;将 长度小于图像横向宽度的1/3且斜率正负波动次数大于波动次数阈值的曲线从边缘图像 中去除;同时,将采集的斜率全部为正或者全部为负的曲线从图像中删去; 所述曲线长度的计算:从曲线的左端点开始进行区域生长,利用下式计算曲线的长度 length : length = Max-Min 其中,Max和Min分别为区域生长后的曲线的右端点和左端点的列坐标; 所述波动次数阈值设为3次; 所述斜率k的计算: kJ(X + 5)-m ⑶ x + 5-x 其中,X表示图像的列数,f(x)表示曲线在第X列时对应的行值。4. 如权利要求1所述的CT图像中床板的去除方法,其特征在于,所述步骤3具体包括 以下步骤: 步骤31,找出待计算相似性的两条曲线:以从左到右、从上到下的方式依次扫描步骤2 得到的图像中的每个像素点,查找值为1的像素点P1及其上邻近点或下邻近点P2,将P1和 P2所在的两条曲线作为待计算相似性的两条曲线; 步骤32,去除局部间隔距离和局部斜率差别较大的非床板边缘曲线:从待计算相似性 的两条曲线的左端点开始向右扫描每个点,在每个点的位置处,分别计算一次两曲线的垂 直距离d及两曲线的斜率,记为kl、k2 ;如果连续10次统计d>10或者连续3次出现max (| k 1|,|k2|)>1.5*min(|kl|,|k2|),则认为两曲线非床板边缘曲线,将该两曲线中位于上方的 一条从边缘图像中删除;返回执行步骤31 ;如果上述判断条件不成立,则继续; 步骤33,去除平均距离较大的两条曲线:按照下式计算两条曲线之间的平均距离davg, 判断davg>8是否成立,是则认为两曲线不是床板的边缘,将两条曲线均去除,返回步骤31 ; 否则继续; η daVg = 其中,di表示两曲线在第i列上的间距,n表示两曲线上的点位于同一列的列数; 步骤35,去除正、负平均斜率相差较大的曲线:按式(4)分别计算两条曲线中的每条 曲线的正、负平均斜率;判断是否满足条件:max(|klavg+|,|k2avg+|)>1.3*min(|kl avg+|,|k2av g+1)或 max (I klavg_ I,I k2avg_ I) >1. 3*min (I klavg_ I,I k2avg_ I),其中,Klavg+ 和 K2avg+ 分别表示两 条曲线各自的正平均斜率,Klavg_和K2avg_分别表示两条曲线各自的负平均斜率;满足则将 该两条曲线均去除,返回步骤31 ;如果不满足,则该两条曲线被认定为床板的边缘曲线; 最终得到床板的上边缘以及下边缘,床板的上边缘以及下边缘均由两条曲线组成;本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种CT图像中床板的去除方法,其特征在于,具体包括以下步骤:步骤1、提取CT图像的边缘信息,得到边缘图像;步骤2,滤除步骤1得到的边缘图像中的噪声点以及非床板边缘曲线;步骤3,从左到右、从上到下的方式扫描图像,依次将图像中相似性较小的两条曲线去除,识别出床板边缘曲线;步骤4、采用区域生长方法去除原始CT图像中的床板。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:辛良白霖抒申田李云峰张孝林
申请(专利权)人:西安华海盈泰医疗信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:陕西;61

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