一种医学图像处理方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种医学分割图像，对所述医学分割图像进行填充操作；其特征在于，还包括：提取任意一个感兴趣区域，划分所述感兴趣区域，分别获取第一区域，第二区域和第三区域；采用第一判定法计算所述第三区域中任意一个像素点i的特征值Ti；对所述第三区域中任意一个像素点i的特征值Ti进行第二判定，获得填充后的分割图像。本发明专利技术可以有效填充分割图像中边界不闭合以及内部空缺严重的离散点，灵活调整边界，达到不同的平滑填实效果，提高填充的准确性和鲁棒性，满足不同的诊断需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学信息处理领域，尤其涉及一种医学图像处理方法及其装置。
技术介绍
医学图像重建是通过计算机图形学、数字图像处理技术、计算机可视化以及人机交互等技术，把二维的医学图像序列转换为三维图像在屏幕上显示出来，并根据需要为用户提供交互处理手段的理论、方法和技术。为了可以准确分辨医学图像中的目标组织和正常组织，需要对医学图像进行分割。图像分割是提取医学图像中目标组织的定量信息不可缺少的手段，是由图像处理到图像分析的关键步骤，图像分割的精确性影响图像重建的精确度，对疾病等的诊断至关重要的。但是由于图像信息的缺陷或者算法的不足，通过图像分割计算得出的掩模(例如骨头和器官的掩模)会存在各种各样的缺陷，例如图1a-1b中所示，分割过程中因算法的不足导致骨头分割结果中边界缺失或掩模内部没有填实而存在离散点等等，通常情况下会对带缺陷的掩模进行补充填实的处理以达到期望的效果。现有技术中，在医学图像的重建中，对带缺陷掩模的填实补充有多种方法。对比文献1：CN200580003233.6.揭示一种基于传统膨胀腐蚀的填充方法。首先对需要处理的掩模进行一定的膨胀，然后对膨胀后的掩模再进行相对应的腐蚀处理，从而得到被填充的掩模。该类方法的局限性在于：1)内部缺失严重的掩模容易造成过度膨胀以致使最终得到的结果与实际需要的结果存在较大的差异；2)需要提前判断膨胀和腐蚀的强度，只适用于比较简单的处理环境。对比文献2：Chenyang，Xu.，andJerry，L.P.，Snakes，Shapes，andGradientVectorFlow，ImageProcessing，IEEETrans.on，7(3)，359-369(march1998)揭示一种基于动态轮廓(ACM，Snake)的填充方法。首先通过对原掩模或者实际图像的边界信息计算出一个距离场或向量场，然后通过动态轮廓在该场里面的演变得到最终闭合的轮廓。该方法局限性在于：计算时间比较长，对于多个分开的掩模进行填充时需要较复杂的逻辑，参数的敏感性也比较强，对于不同的应用场景需要单独调整参数。对比文献3：Samuel，G.A.，Maryellen，L.G.，Catberine，J.M.，James，T.B.，Kunio，D.，Heber，M.，ComputerizedDetectionofPulmonaryNodulesonCTScans，Imaging&TherapeuticTechnology，Vol.19(5)，1303-1311(1999)揭示一种基于滚球法(RollingBall)的边界补充方法。此类方法通过设定一个动态滚动的圆球对感兴趣区域的边界进行填补和平滑处理，然后闭合感兴趣区域。该方法局限性在于：1)需要预定义滚球的半径参数，对于处理边界缺陷大小不一的掩模会存在过度平滑或者填补不足的问题；2)对于多个分开的掩模进行填补时和对比文献2类似需要较复杂的逻辑，参数的敏感性强。对于不同的应用场景的参数鲁棒性不强。
技术实现思路
本专利技术解决的问题是提供一种医学图像处理方法及其装置，用以解决填充带缺陷的医学分割图像的技术问题。为解决上述问题，本专利技术提供一种医学图像处理方法，包括：提供医学分割图像，对所述医学分割图像进行填充操作；其特征在于，还包括：提取任意一个感兴趣区域，划分所述感兴趣区域，分别获取第一区域，第二区域和第三区域；采用第一判定法计算所述第三区域中任意一个像素点i的特征值Ti；对所述第三区域中任意一个像素点i的特征值Ti进行第二判定，获得填充后的分割图像。可选的，所述第一区域包括所述感兴趣区域中像素点值为1的点；设定第一区域中所有像素点的特征值为Thigh；所述第二区域为所述感兴趣区域的边界区域，所述第二区域内所有像素点的特征值为Tlow；剩余部分为所述第三区域；其中，Thigh-Tlow＞100。可选的，所述第一判定法包括：将初始值Ti1＝Tlow代入方程1进行迭代计算； ∂ T i n + 1 ∂ t = αΔT = α Σ i = 1 n ( ∂ 2 T i n ∂ x i 2 ) ]]>(方程1)若Tin+1-Tin＜阈值A，则停止迭代，所述Tin+1为所述第i个像素点的特征值Ti；否则，今Tin＝Tin+1代入方程1进行迭代；其中，α为常数项；为n+1次迭代的时刻t下，像素点i的特征值；Ti为所述第三区域中第i个像素点的特征值，i为自然数；Tin为所述像素点i的第n次迭代获得的特征值；xi为所述第三区域中第i个像素点所在的空间坐标。可选的，所述方程1计算方法包括共轭梯度法、不完全切洛斯基共轭梯度法、强隐式求解法或高斯法。可选的，其特征在于所述阈值A的取值范围为A≤10-6。可选的，所述第一判定方法还包括：将初始值Ti1＝Tlow代入方程1计算； ∂ T i n + 1 ∂ 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种医学图像处理方法，包括：提供医学分割图像，对所述医学分割图像进行填充操作；其特征在于，还包括：提取任意一个感兴趣区域，划分所述感兴趣区域，分别获取第一区域，第二区域和第三区域；采用第一判定法计算所述第三区域中任意一个像素点i的特征值Ti；对所述第三区域中任意一个像素点i的特征值Ti进行第二判定，获得填充后的分割图像。

【技术特征摘要】
1.一种医学图像处理方法，包括：提供医学分割图像，对所述医学分割图像
进行填充操作；其特征在于，还包括：
提取任意一个感兴趣区域，划分所述感兴趣区域，分别获取第一区域，第
二区域和第三区域；
采用第一判定法计算所述第三区域中任意一个像素点i的特征值Ti；
对所述第三区域中任意一个像素点i的特征值Ti进行第二判定，获得填充
后的分割图像。
2.如权利要求1所述的医学图像处理方法，其特征在于，
所述第一区域包括所述感兴趣区域中像素点值为1的点；设定第一区域中
所有像素点的特征值为Thigh；
所述第二区域为所述感兴趣区域的边界区域，所述第二区域内所有像素点
的特征值为Tlow；
剩余部分为所述第三区域；
其中，Thigh-Tlow＞100。
3.如权利要求2所述的医学图像处理方法，其特征在于，所述第一判定法包
括：
将初始值Ti1＝Tlow代入方程1进行迭代计算；
∂ T i n + 1 ∂ t = αΔT = α Σ i = 1 n ( ∂ 2 T i n ∂ x i 2 ) ]]>(方程1)
若Tin+1-Tin＜阈值A，则停止迭代，所述Tin+1为所述第i个像素点的特征值
Ti；
否则，今Tin＝Tin+1代入方程1进行迭代；
其中，α为常数项；
为n+1次迭代的时刻t下，像素点i的特征值；
Ti为所述第三区域中第i个像素点的特征值，i为自然数；
Tin为所述像素点i的第n次迭代获得的特征值；
xi为所述第三区域中第i个像素点所在的空间坐标。
4.如权利要求3所述的医学图像处理方法，其特征在于，所述方程1计算方
法包括共轭梯度法、不完全切洛斯基共轭梯度法、强隐式求解法或高斯法。
5.如权利要求3所述的医学图像处理方法，其特征在于所述阈值A的取值范
围为A≤10-6。
6.如权利要求2所述的医学图像处理方法，其特征在于，所述第一判定方法
还包括：
将初始值Ti1＝Tlow代入方程1计算；
∂ T i n + 1 ∂ t = αΔT = α Σ i = 1 n ...

【专利技术属性】
技术研发人员：马杰延，李程，毛玉妃，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31