一种肝脏血管的分类方法技术

本发明专利技术提供了一种肝脏血管的分类方法，通过根据肝脏血管类型分别重新划分多个血管支段，并接收用户对多个血管支段的血管类型的分类指示，根据多个血管支段更新的血管类型分类对三维血管图像进行更新，能够提高对肝脏器官的三维血管图像中血管分类的准确性，从而提高三维血管图像的实际医学参考应用价值。本发明专利技术应用于对医疗中的三维建模图像处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医疗图像处理
，尤其涉及。
技术介绍
随着医疗技术水平的不断提高，为了更加精准的获取病人的病变位置，现有技术中采用对人体进行常规腹部CT (英文全称-Computed Tomography中文:电子计算机断层扫描)增强三期动态扫描，获得动脉期、门静脉期及平衡期的三期图像，进而采用三维重建技术对肝动脉、门静脉和肝静脉血管成像，分析三者在肝内的分布结构以及变异，对于肝脏分段，肝脏肿瘤的切除术具有重要的指导意义。如果提供的CT图像质量较好，使用动脉期图像可以创建出动脉血管模型，使用门脉期图像可以创建出门静脉模型，使用平衡期图像创建出肝静脉模型。但是，由于医学成像自身以及病人个体肝脏肿瘤的位置和血管的变异等因素，导致实际CT图像质量并不高，因此，使用三维重建技术对肝动脉、门静脉和肝静脉血管进行成像时，得到的三维血管图像经常会出现肝动脉、门静脉和肝静脉重叠，以及其他非血管组织混杂的现象，通常情况下医护人员只能根据肝动脉、肝静脉和门静脉的解剖结构的不同，确定出它们的根部，然后再根据血管的粗细、连通性以及走形分类出肝动脉、肝静脉和门静脉，需要医护人员花费较多的精力，而采样上述方法还会经常丢失许多血管的细节。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供，通过根据肝脏血管类型分别重新划分多个血管支段，并接收用户对多个血管支段的血管类型的分类指示，能够提高对肝脏器官的三维血管图像中血管分类的准确性，从而提高三维血管图像的实际医学参考应用价值。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案: 获取肝脏器官的三维血管图像；在三维血管图像中根据肝动脉，门静脉，肝静脉血管类型分别标记不同的颜色以区分; 分别根据肝动脉，门静脉，肝静脉血管类型将每种血管类型均划分为多个血管支段； 接收用户输入的对多个血管支段的血管类型的分类指示； 根据多个血管支段更新后的血管类型分类，更新三维血管图像。本专利技术实施例提供的肝脏血管分类方法，在获取肝脏器官的三维血管图像后，根据肝脏血管类型分别对每种血管类型再次进行血管支段划分，接收用户输入的对多个血管支段的所属的血管类型的分类指示，为专业医学人员用户提供了人工干预手段，对血管类型进行二次分类，能够利用其自身丰富的专业知识对现有三维建模算法和源数据造成的缺陷能够进行纠正，从而提高肝脏血管分类的准确性。同时，本方案根据三种大的血管类型分别再划分多个血管支段，这是考虑，一方面三维建模整体准确性较高，缺陷错误通常出现在小的分支血管支段方面，因此将大的血管类型进行再次划分，方便对小的分支血管归类进行检查。本专利技术实施例方案还根据多个血管支段更新后的血管类型分类更新三维血管图像，从而也更新了肝脏三大血管的分类，提高了三维血管图像的实际医学参考应用价值，从而便于医护人员进行术前预估以及术中的精确判断。【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例一提供的示意图； 图2为本专利技术实施例一提供的三维模型创建示意图； 图3为本专利技术实施例二提供的三维血管图像校正方法示意图； 图4为本专利技术实施例三提供的三维血管图像的非血管组织清除方法示意图； 图5为本专利技术实施例四提供的断开血管错误连接位置方法示意图； 图6为本专利技术实施例二提供的三维血管图像在二维CT图像上的映射示意图。【具体实施方式】下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一、 本专利技术的实施例提供，参照图1，该方法包括以下步骤: 步骤100、获取肝脏器官的三维血管图像。其中，三维血管图像是根据一组处于同期的一组二维CT图像进行建模得到的。比如
技术介绍
中所述，使用动脉期图像可以创建出动脉血管模型，使用门脉期图像可以创建出门静脉模型，使用平衡期图像创建出肝静脉模型。具体的，对于步骤100中获取肝脏器官的三维血管图像具体包括如图2所示， 100a、根据区域生长算法对一组二维CT图像中的每个二维血管图像进行血管分割，得到每个二维血管图像的血管分割序列。其中，区域生长算法(英文全称:reg1n growing)是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。首先在需要分割的区域中选取一个种子点U，y)作为生长点，然后根据预先定义的规则将种子点周围领域中的相似像素合并到种子点像素所属的区域中，将这些新像素作为新的种子像素继续进行上述过程，直到没有满足条件的像素点被包括进来，这样一个区域就生成完成。通过区域生长算法对每个二维血管图像进行血管分割后，可以将每个二维血管图像分割成多个区域，因而，得到每个二维血管图像的血管分割序列。如图2所示， 100b、根据移动立方体(英文全称:Marching Cubes，简称MC)算法对所有二维血管图像的血管分割序列进行三维重建，得到三维血管图像。示例的，若需要三维重建动脉期的图像，则根据移动立方体算法，对动脉期的所有CT图像的血管分割序列进行三维重建，得到动脉期的肝脏血管的三维血管图像；若需要三维重建静脉期的图像，则根据移动立方体算法，对静脉期的所有CT图像的血管分割序列进行三维重建，得到静脉期的肝脏血管的三维血管图像；若需要三维重建门静脉期的图像，则根据移动立方体算法，对门静脉期的所有CT图像的血管分割序列进行三维重建，得到门静脉期的肝脏血管的三维血管图像。步骤102、分别获取所述三维血管图像中肝动脉，门静脉，肝静脉的三维图像。具体地，在建模好的三维血管图像上，根据现有的一些血管识别算法，可以区分出肝动脉，门静脉，肝静脉三大类型的血管，每个血管类型通常包括多条血管。分别获取三维血管图像中肝动脉，门静脉、肝静脉的三维图形，并加以区分。为了更加清楚的区分，这三种大的种类的血管可以分别着不同的颜色以进行区分。比如，肝动脉用红色标记，肝静脉用绿色标记，门静脉用蓝色标记。步骤104、分别根据所述肝动脉，门静脉，肝静脉血管类型将每种血管类型均划分为多个血管支段。基于目前计算机三维建模的技术，整体三维血管图像的建模，比如在空间位置，体积等方面准确性达到了一定程度，但在小的血管分支处往往出现一些误判。因此根据大的血管类型进行再次划分，当前第1页1 2 3 4 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种肝脏血管分类的方法，其特征在于，包括：获取肝脏器官的三维血管图像；分别获取所述三维血管图像中肝动脉，门静脉，肝静脉的三维图像；分别根据所述肝动脉，门静脉，肝静脉血管类型将每种血管类型均划分为多个血管支段；接收用户输入的对所述多个血管支段的血管类型的分类指示；根据所述多个血管支段更新后的血管类型分类，更新所述三维血管图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘丽丽，陈永健，
申请(专利权)人：青岛海信医疗设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37