一种医学图像中皮肤区域的提取方法技术

一种医学图像中皮肤区域的提取方法，步骤如下：导入患者的医学图像，得到序列切片图像；对序列切片图像进行二值化处理；对序列二值化切片图像进行高灰度值点搜索，当搜索到高灰度值点时，判断其是否为孤立点，如果是则继续搜索，否则以该高灰度值点为起始点进行轮廓追踪，得到轮廓点集个数，然后判断轮廓点集个数是否大于预设阈值，如果是则皮肤区域轮廓提取成功，否则继续搜索下一个高灰度值点，直到获得的轮廓点集个数大于预设阈值，得到序列皮肤轮廓图像；对序列皮肤轮廓图像进行区域填充；对序列包含皮肤区域图像进行面提取，得到皮肤区域的三维面数据，完成皮肤区域的提取。本发明专利技术方法实现简单、速度快，可满足多种临床需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种医学图像处理方法，尤其涉及一种用于在医学图像中提取皮肤区域的方法。
技术介绍
患者皮肤区域的提取对于经皮穿刺手术有着重要的作用，皮肤区域提取的精度直接影响进针点位置的选取、进针路径的规划，继而影响后续的整个穿刺过程。目前的医学图像处理软件中，患者皮肤区域提取工作一般都需要用户的手动干预，如设定阈值、删选非皮肤区域等，提取方法耗时繁琐。公开号为1555028的中国专利技术专利申请公开了一种医学图像分割中关于皮肤的自动提取方法，该方法需要根据图像数据类型建立不同的皮肤组织数学模型，然后利用区域增长等算法进行皮肤提取。该方法虽然可以自动提取出患者皮肤区域，但处理复杂，比较耗时，不能很好适用于实际的临床诊断。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种可准确、快速地从医学图像数据中提取出患者皮肤组织区域的方法。为了实现上述目的，本专利技术采取如下的技术解决方案：一种医学图像中皮肤区域的提取方法，包括以下步骤：步骤1、导入患者的医学图像，得到序列切片图像；步骤2、对序列切片图像进行二值化处理，得到序列二值化切片图像；步骤3、对序列二值化切片图像进行高灰度值点搜索，当搜索到高灰度值点时，判断其是否为孤立点，如果是则继续搜索，否则以该高灰度值点为起始点进行轮廓追踪，得到轮廓点集个数，然后判断轮廓点集个数是否大于预设阈值，如果是则皮肤区域轮廓提取成功，否则继续搜索下一个高灰度值点，直到获得的轮廓点集个数大于预设阈值，得到序列皮肤轮廓图像；所述预设阈值为序列切片图像周长的n倍；步骤4、对序列皮肤轮廓图像进行区域填充，得到序列包含皮肤区域图像；步骤5、对序列包含皮肤区域图像进行面提取，得到皮肤区域的三维面数据，完成皮肤区域的提取。进一步的，所述步骤2中采用OTSU算法对图像进行二值化处理。进一步的，所述步骤3中孤立点的判断方法为：计算以该点为中心的八邻域内的像素值之和，若为0，则是孤立点；否则，不是孤立点。进一步的，所述步骤3中采用八邻域边界跟踪算法进行轮廓追踪。进一步的，所述步骤4中采用四连通域算法对皮肤轮廓内部进行区域填充。进一步的，所述步骤5中采用MC算法或双等值面提取算法或泊松重建算法进行面提取。进一步的，所述步骤3中n的取值为0.2～0.5。进一步的，所述步骤3中n的取值为0.3。由以上技术方案可知，本专利技术方法对患者医学图像二值化处理后，通过搜索高灰度值点，并进行轮廓追踪，以提取切片图像皮肤轮廓，然后对皮肤轮廓内部进行区域填充，最后进行面提取，从而得到皮肤区域的三维面数据，完成皮肤区域的提取。方法实现简单、速度快，适用于各类图像处理软件，可很好地满足射频消融、微波消融、放射治疗计划系统等术前规划与术中导航的实际临床需求。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单介绍，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为本专利技术方法的流程图；图2为原始图像；图3为二值化处理后得到的图像；图4为采用八连通域算法追踪到的皮肤轮廓图像；图5为皮肤轮廓内区域填充后的图像；图6为本专利技术方法提取得到的患者皮肤的三维面数据。具体实施方式为了让本专利技术的上述和其它目的、特征及优点能更明显，下文特举本专利技术实施例，并配合所附图示，做详细说明如下。参照图1，图1为本专利技术方法的流程图，本专利技术的医学图像中皮肤区域的提取方法步骤如下：步骤1、导入患者的医学图像，得到序列切片图像，序列切片图像的宽为width,高为height，序列切片图像如图2所示；步骤2、对序列切片图像进行二值化处理，得到序列二值化切片图像；本实施例中采用OTSU算法对图像进行二值化处理，二值化处理后的图像如图3所示；步骤3、对序列二值化切片图像进行高灰度值点搜索，从图像的左上角边界向内开始搜索，当搜索到高灰度值点时，判断其是否为孤立点，如果是则继续搜索，否则以该高灰度值点为起始点进行轮廓追踪，得到以该灰度值点为起点进行轮廓追踪得到的轮廓点集个数，然后判断轮廓点集个数是否大于预设阈值，如果是则皮肤区域轮廓提取成功，否则继续搜索，直到获得的轮廓点集个数大于预设阈值；对所有序列二值化切片图像处理完毕后，得到序列皮肤轮廓图像，如图4所示；本实施例中孤立点的判断方法为：计算以该点为中心的八邻域内的像素值之和，若为0，则是孤立点；否则，不是孤立点；找到非孤立点的高灰度值点后采用八邻域边界跟踪算法进行轮廓追踪；本步骤中预设阈值为序列切片图像周长的n倍，即预设阈值d＝n*C，式中的C为序列切片图像的周长，即C＝(width+height)*2，n的取值范围为0.2～0.5，优选的n＝0.3；步骤4、对序列皮肤轮廓图像进行区域填充，得到序列包含皮肤区域图像；本实施例采用四连通域算法对皮肤轮廓内部进行区域填充，填充后的图像如图5所示；步骤5、对序列包含皮肤区域图像进行面提取，得到皮肤区域的三维面数据；本步骤中可采用MC(MarchingCube)算法、双等值面提取、泊松重建算法等各种经典面提取算法进行面提取，本实施例采用MC算法进行面提取，得到的皮肤区域的三维面数据如图6所示，完成皮肤区域的提取。本实施例采用八邻域边界追踪算法定位追踪皮肤轮廓，采用四连通域算法去皮肤轮廓内部区域进行填充，可以精确、自动地提取出患者皮肤区域。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本专利技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本专利技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本专利技术将不会被限制于本文所示的实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种医学图像中皮肤区域的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、导入患者的医学图像，得到序列切片图像；步骤2、对序列切片图像进行二值化处理，得到序列二值化切片图像；步骤3、对序列二值化切片图像进行高灰度值点搜索，当搜索到高灰度值点时，判断其是否为孤立点，如果是则继续搜索，否则以该高灰度值点为起始点进行轮廓追踪，得到轮廓点集个数，然后判断轮廓点集个数是否大于预设阈值，如果是则皮肤区域轮廓提取成功，否则继续搜索下一个高灰度值点，直到获得的轮廓点集个数大于预设阈值，得到序列皮肤轮廓图像；所述预设阈值为序列切片图像周长的n倍；步骤4、对序列皮肤轮廓图像进行区域填充，得到序列包含皮肤区域图像；步骤5、对序列包含皮肤区域图像进行面提取，得到皮肤区域的三维面数据，完成皮肤区域的提取。

【技术特征摘要】
1.一种医学图像中皮肤区域的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、导入患者的医学图像，得到序列切片图像；
步骤2、对序列切片图像进行二值化处理，得到序列二值化切片图像；
步骤3、对序列二值化切片图像进行高灰度值点搜索，当搜索到高灰度值
点时，判断其是否为孤立点，如果是则继续搜索，否则以该高灰度值点为起始
点进行轮廓追踪，得到轮廓点集个数，然后判断轮廓点集个数是否大于预设阈
值，如果是则皮肤区域轮廓提取成功，否则继续搜索下一个高灰度值点，直到
获得的轮廓点集个数大于预设阈值，得到序列皮肤轮廓图像；所述预设阈值为
序列切片图像周长的n倍；
步骤4、对序列皮肤轮廓图像进行区域填充，得到序列包含皮肤区域图
像；
步骤5、对序列包含皮肤区域图像进行面提取，得到皮肤区域的三维面数
据，完成皮肤区域的提取。
2.根据权利要求1所述的医学图像中皮肤区域的提取方法，其特征在
于：所述步骤2中采用OTSU算法对...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈庆辉，叶鹏飞，谢波，陈钢，梁萍，程志刚，
申请(专利权)人：珠海和佳医疗设备股份有限公司，珠海和佳生物电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44