一种三维CT图像中肝脏三维感兴趣区域的自动提取方法，利用各向异性扩散过程、梯度幅度计算过程及S形曲线的非线性映射过程对人体腹腔三维CT图像进行滤波，提取出初步的三维ROI。再界定三维ROI区域内坐标值和灰度值离散程度阈值，通过对三维ROI区域内各个体素的坐标值和灰度值进行离散程度判断，去除离散程度高的区域，从而更进一步的获得三维ROI。该方法可以提取出包含肝脏信息的三维图像，大幅度降低图像处理的数据量。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理
，特别涉及一种核医学图像自动提取感兴趣区域 (ROI)方法，是相关梯度滤波和依据图像离散程度去除粘连组织的方法用于核医学图像自 动提取ROI的技术。
技术介绍
现如今，计算机断层扫描（CT)，磁共振（MR)，正电子放射断层扫描（PET)等医学成 像技术已经成为医生诊断和治疗的重要辅助工具，尤其在对肿瘤等恶性疾病的诊断中扮演 着重要的角色。其中CT成像由于其本身能精确反映解剖信息，信噪比较高，成像分辨率高 等优点，成为在肿瘤等疾病的检查与治疗中最常用的成像方式。越来越多的研究者开始对 CT图像的感兴趣区域（ROI)进行提取，用以对疾病分析研究及精确治疗。例如，通过提取的 三维ROI自动分割出肝脏、肝肿瘤、和肝血管，以辅助医生诊断。因此，提取三维ROI的计算 机辅助诊断具有重大的意义。 三维ROI的提取是基于CT成像的计算机辅助诊断的重要环节，近年来，为了实现 对CT图像三维ROI的提取，大量研究者进行了深入的研究，现阶段对于CT图像的ROI提取 方面已提出诸多方法，以如下几类为主：阈值法、区域增长法、聚类法、形变模型法、水平集、 图谱法、图切割和神经网络等。这些方法主要存在以下缺陷：（1)部分方法需要手动交互过 程，如选取初始种子点或初始轮廓。（2)部分方法对噪声或初始化位置的选取十分敏感。（3) 不同病患的ROI结构存在显著差异、同一病患不同时间ROI的结构变形和密度改变导致很 难使用一种分割方法满足不同需求情况。（4)多数方法算法复杂度高，处理时间长，不适合 临床使用。 准确、快速、自动化是人们致力研究图像分割的最终目标。但分割的准确性、有效 性以及自动化水平也是相互矛盾的。如果能在保证不损失图像有效信息的情况下明显降低 图像处理的数据量，将有助于提升图像分割的效率。例如首先在原始图像中提取出ROI区 域，仅对ROI区域的数据进行处理，则可以满足上述要求。此时，如何迅速、准确的定位ROI 区域，就显得至关重要。 本专利技术旨在提出一种对CT图像中三维ROI进行准确、快速、自动化提取方法。本发 明首先对图像进行各向异性扩散，使图像的均匀区域变得平滑且图像边缘信息予以保留， 之后通过高斯核与图像的卷积做一次平滑处理，在进行微分计算得到图像各像素点的梯度 幅值，再将此梯度幅值的大小进行映射，得到ROI所属的梯度范围。至此，通过最大连通域 提取即可得到初步的R0I。之后对坐标值离散程度高的区域和灰度值离散程度高的区域周 围部分粘连组织进行去除。最后通过二值图像的三维包围盒运算得到最终ROI的提取结 果。 本专利技术提出了基于梯度滤波和依据图像离散度进行CT图像三维ROI的自动提取 的方法，大幅度降低图像运算数据量，借此能够指导肝脏的快速、准确且自动化程度高的分 害J，对于指导肝脏肿瘤分割和肝脏血管分割等方面也有重要的意义。另外，经过相关梯度滤 波处理的二值化图像，能够作为图割法和水平集法等图像处理过程的初始数据，以便进行 其余后续处理。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出一种基于梯度滤波和依据图 像离散程度进行CT图像三维感兴趣区域（ROI)的自动提取的方法，利用各向异性扩散过 程、梯度幅度计算过程及S形曲线的非线性映射过程对人体腹腔三维CT图像进行滤波，提 取出初步的三维R0I。再界定三维ROI区域内坐标值和灰度值离散程度阈值，通过对三维 ROI区域内各个体素的坐标值和灰度值进行离散程度判断，去除离散程度高的区域，从而更 进一步的获得三维R0I。该方法可以提取出包含肝脏信息的三维图像，大幅度降低图像处理 的数据量。 本专利技术提出的基于梯度滤波和依据图像离散度进行CT图像三维兴趣域的自动提 取方法，包括以下步骤： I. 1.对于一幅三维人体腹腔CT图像Ici进行向下重采样得到图像Γ ^ 1. 2.对图像Γ 行梯度滤波，得到包含肝脏梯度范围的三维ROI图像I s; 1. 3.对图像Is进行二值处理，提取最大连通区域，得到图像Γ ^ 1. 4.界定图像坐标离散程度阈值及灰度值离散程度阈值，去除图像Γ JS过阈值 的区域，得到图像Igd; 1. 5.对图像Igd再次提取最大连通域，对最大连通域进行向上重采样过程，得到图 像1\，对图像I'龙行形态学膨胀变换，得到图像I d; 1. 6.对图像Id进行三维包围盒运算，从原始图像I ^中剪切出最终包含肝脏信息 的ROI区域。 上述步骤1. 2具体包括如下步骤： 2.1.对向下重采样后图像Γ龙行各向异性扩散处理，得到图像Ig; 2. 2.对图像Ig进行梯度幅度计算，得到包含图像梯度幅度信息的图像I 2. 3.对图像Ini进行S形曲线非线性映射，得到包含肝脏梯度范围信息的图像I s; 上述步骤1. 3具体包括如下步骤： 3. L对图像Is进行二值处理，得到图像I b; 3. 2.对图像Ib进行CT值范围处理，将CT值低于20且高于350的区域CT值置零， 得到图像I' b; 3. 3.对图像Γ b提取最大单连通区域，得到图像I lc; 3. 4.对图像Ilc中，CT值非零区域的CT值设为255,得到图像Γ lc; 上述步骤1. 4具体包括如下步骤： 4. 1.对图像Γ 行z轴坐标运算，得到各体素坐标均值m 2和标准差sd z，以^ m：z 为z轴坐标值离散程度判断依据，与界定离散程度阈值η进行比较，对离散程度超过阈值的 区域进行形态学腐蚀变换。重新提取最大单连通区域，再次对此时ζ轴坐标进行运算，得到 新的离散程度值，再次与阈值η比较，如此循环，直到区域的离散程度小于阈值η为止； 4. 2.对图像I。的灰度值进行运算，得到各体素灰度均值mjP标准差Sdg，对于图 像I。区域内体素灰度值在范围内的部分不做处理；对于图像I。区域内体 素灰度值在范围外部分的灰度值置零，得到图像I gd。【附图说明】 图1 :本专利技术方法的流程图； 图2 :待提取的原始三维CT图像（左图为横断面面，中图为矢状状面，右图为冠状 面，以下图例类似）； 图3 :梯度各向异性扩散过程效果图像； 图4 :带平滑过程的梯度幅度计算过程效果图像； 图5 :S形曲线的非线性映射过程效果图像； 图6 :首次二值化图像后，提取最大单连通域的效果图； 图7 :z轴坐标离散程度处理后与图6过程对比效果图（离散程度未超过阈值）； 图8 :z轴坐标离散程度处理后与图6过程对比效果图（离散程度超过阈值）； 图9 :对经坐标离散处理后图像进行灰度离散度处理过程的前后对比效果图（离 散程度未超过阈值）； 图10 :对经坐标离散处理后图像进行灰度离散度处理过程的前后对比效果图（离 散程度超过阈值）； 图11 :再次提取最大连通域，对其进行向上重采样过程效果图； 图12 :膨胀后提取的肝脏效果图； 图13 :包含肝脏信息的ROI效果图。【具体实施方式】 结合附图和实际例子对提取过程进行具体的描述，下分步进行介绍。（由于测试数 据选用增强型CT，处理过程中肝脏区域内部有受血管中造影剂影响的孔洞，若使用普通CT 数据的处理结果会更佳）。 1.对原始三维CT图像I。进行向下重采样，X、y、z轴的采样尺度为s x，sy，sz。本 方法的优选值分别为Sx= 2, s y= 2本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种三维CT图像中肝脏三维感兴趣区域的自动提取方法，该方法利用各向异性扩散过程、梯度幅度计算过程及S形曲线的非线性映射过程对人体腹腔三维CT图像进行滤波，提取出初步的三维ROI；再界定三维ROI区域内坐标值和灰度值离散程度阈值，通过对三维ROI区域内各个体素的坐标值和灰度值进行离散程度判断，去除离散程度高的区域，从而更进一步的获得三维ROI；该方法可以提取出包含肝脏信息的三维图像，大幅度降低图像处理的数据量；其特征在于：该方法包括以下步骤，1.1.对于一幅三维人体腹腔CT图像Io进行向下重采样得到图像I'o；1.2.对图像I'o进行梯度滤波，得到包含肝脏梯度范围的三维ROI图像Is；1.3.对图像Is进行二值处理，提取最大连通区域，得到图像I′lc；1.4.界定图像坐标离散程度阈值及灰度值离散程度阈值，去除图像I′lc超过阈值的区域，得到图像Igd；1.5.对图像Igd再次提取最大连通域，对最大连通域进行向上重采样过程，得到图像I'r，对图像I'r进行形态学膨胀变换，得到图像Id；1.6.对图像Id进行三维包围盒运算，从原始图像Io中剪切出最终包含肝脏信息的ROI区域；上述步骤1.2具体包括如下步骤：2.1.对向下重采样后图像I'o进行各向异性扩散处理，得到图像Ig；2.2.对图像Ig进行梯度幅度计算，得到包含图像梯度幅度信息的图像Im；2.3.对图像Im进行S形曲线非线性映射，得到包含肝脏梯度范围信息的图像Is；上述步骤1.3具体包括如下步骤：3.1.对图像Is进行二值处理，得到图像Ib；3.2.对图像Ib进行CT值范围处理，将CT值低于20且高于350的区域CT值置零，得到图像I′b；3.3.对图像I′b提取最大单连通区域，得到图像Ilc；3.4.对图像Ilc中，CT值非零区域的CT值设为255，得到图像I′lc；上述步骤1.4具体包括如下步骤：4.1.对图像I′lc进行z轴坐标运算，得到各体素坐标均值mz和标准差sdz，以为z轴坐标值离散程度判断依据，与界定离散程度阈值n进行比较，对离散程度超过阈值的区域进行形态学腐蚀变换；重新提取最大单连通区域，再次对此时z轴坐标进行运算，得到新的离散程度值，再次与阈值n比较，如此循环，直到区域的离散程度小于阈值n为止；4.2.对图像Ic的灰度值进行运算，得到各体素灰度均值mg和标准差sdg，对于图像Ic区域内体素灰度值在[mg‑sdg,mg+sdg]范围内的部分不做处理；对于图像Ic区域内体素灰度值在[mg‑sdg,mg+sdg]范围外部分的灰度值置零，得到图像Igd。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：吴水才，张睿，林岚，杨春兰，吴薇薇，周著黄，白燕萍，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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