基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法技术

本发明专利技术公开了一种基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，依次进行以下步骤：(1)、从肺实质模板中的遍历像素开始遍历；(2)、判断是否遍历结束，如是，执行(8)；如否，执行(3)；(3)、获得下一个遍历像素；(4)、判断该像素是否遍历，如是，执行(2)；如否，执行(5)；(5)、判断该像素值是否为1，如是，执行(6)；如否，执行(7)；(6)、广度优先搜索像素值为1的连通区域，再执行(2)；(7)、将该点标记为已遍历，再执行(2)；(8)、判断是否连通区域有三个，如是，执行(9)；如否，则得到肺实质最终模版；(9)、将面积最小的连通区域内所有的像素点的像素值置0，得到肺实质最终模版。

CT image based lung parenchyma template trachea elimination method based on breadth first search

\u672c\u53d1\u660e\u516c\u5f00\u4e86\u4e00\u79cd\u57fa\u4e8e\u5e7f\u5ea6\u4f18\u5148\u641c\u7d22\u7684CT\u56fe\u50cf\u80ba\u5b9e\u8d28\u6a21\u677f\u6c14\u7ba1\u6d88\u9664\u65b9\u6cd5\uff0c\u4f9d\u6b21\u8fdb\u884c\u4ee5\u4e0b\u6b65\u9aa4\uff1a(1)\u3001\u4ece\u80ba\u5b9e\u8d28\u6a21\u677f\u4e2d\u7684\u904d\u5386\u50cf\u7d20\u5f00\u59cb\u904d\u5386\uff1b(2)\u3001\u5224\u65ad\u662f\u5426\u904d\u5386\u7ed3\u675f\uff0c\u5982\u662f\uff0c\u6267\u884c(8)\uff1b\u5982\u5426\uff0c\u6267\u884c(3)\uff1b(3)\u3001\u83b7\u5f97\u4e0b\u4e00\u4e2a\u904d\u5386\u50cf\u7d20\uff1b(4)\u3001\u5224\u65ad\u8be5\u50cf\u7d20\u662f\u5426\u904d\u5386\uff0c\u5982\u662f\uff0c\u6267\u884c(2)\uff1b\u5982\u5426\uff0c\u6267\u884c(5)\uff1b(5)\u3001\u5224\u65ad\u8be5\u50cf\u7d20\u503c\u662f\u5426\u4e3a1\uff0c\u5982\u662f\uff0c\u6267\u884c(6)\uff1b\u5982\u5426\uff0c\u6267\u884c(7)\uff1b(6)\u3001\u5e7f\u5ea6\u4f18\u5148\u641c\u7d22\u50cf\u7d20\u503c\u4e3a1\u7684\u8fde\u901a\u533a\u57df\uff0c\u518d\u6267\u884c(2)\uff1b(7)\u3001\u5c06\u8be5\u70b9\u6807\u8bb0\u4e3a\u5df2\u904d\u5386\uff0c\u518d\u6267\u884c(2)\uff1b(8)\u3001\u5224\u65ad\u662f\u5426\u8fde\u901a\u533a\u57df\u6709\u4e09\u4e2a\uff0c\u5982\u662f\uff0c\u6267\u884c(9)\uff1b\u5982\u5426\uff0c\u5219\u5f97\u5230\u80ba\u5b9e\u8d28\u6700\u7ec8\u6a21\u7248\uff1b(9)\u3001\u5c06\u9762\u79ef\u6700\u5c0f\u7684\u8fde\u901a\u533a\u57df\u5185\u6240\u6709\u7684\u50cf\u7d20\u70b9\u7684\u50cf\u7d20\u503c\u7f6e0\uff0c Get the final template of the lung parenchyma.

【技术实现步骤摘要】
基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法
本专利技术涉及一种基于广度优先搜索的肺部CT图像肺实质模板气管区域消除方法。
技术介绍
随着医学成像技术的发展和成熟，医学影像在肺部疾病诊断中的起到了重要的作用。CT利用精确准直的X线束、γ射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描，它已经是肺部疾病检查的一个重要手段。在计算机辅助检测中，需要对肺部CT图像进行特征提取、分析和识别等，而普通的肺部CT图像中除了肺实质，还有一些其他的器官和组织，以及CT图像背景，直接对整张CT图像进行特征提取，会影响识别的精度，因此，需要对肺部CT图像进行肺实质的分割。现有的方法中往往是通过迭代阈值法、区域生长法等方法得到肺实质分割模板，通过模板对原始肺部CT图像进行掩模操作得到肺实质图像，而得到的肺实质分割模板往往会存在气管区域，这样提取到的肺实质就会包含气管区域，如果对图像进行膨胀操作，可能会导致肺实质区域和气管区域连通，造成干扰，同时，存在气管区域对肺实质提取ROI，即感兴趣区域，以及计算机辅助诊断也会存在不同程度的干扰。因此，需要对现有技术进行改进。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，即，一种基于广度优先搜索的肺部CT图像肺实质模板气管区域消除方法。为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，以肺实质模板左下角的像素点为坐标原点(0，0)，建立二维x-y坐标系，每个坐标点代表一个像素，每一个点包含三个属性：1)、该点的像素值p，属于肺实质和气管区域的部分为1，其余区域为0；2)、该点是否已遍历的标识变量visited，已遍历的点visited为1，未遍历的点visited为0；3)、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域；消除方法包括依次进行以下步骤：(1)从肺实质模板中的遍历像素(0，0)开始遍历；(2)判断是否遍历结束(肺实质模板全部的像素被遍历)，如果是，则执行(8)；如果否，则执行(3)；此步骤(2)的判断规则为按从左到右，从下到上的顺序遍历像素点，当遍历到最右上角的点(即(max-x-1,max-y-1))时，遍历结束；因此，当前遍历的点是最右上角的点时，判断为“是”；当前遍历的点不是最右上角的点时，判断为“否”；(3)获得下一个遍历像素，获得顺序为肺实质模板的外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x-1)；(4)判断该像素是否遍历，如果是，则执行(2)；如果否，则执行(5)；此步骤(4)的判断规则同步骤(2)；(5)判断该像素值是否为1，如果是，则执行(6)；如果否，则执行(7)；(6)广度优先搜索像素值为1的连通区域，再执行(2)；(7)将该点标记为已遍历，再执行(2)；(8)判断是否连通区域有三个，如果是，则执行(9)；如果否，则得到肺实质最终模版；(9)将面积最小的连通区域内所有的像素点的像素值置0(即，将面积最小的连通区域置0)，得到肺实质最终模版。作为本专利技术的基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法的改进：遍历的顺序为循环遍历肺实质模板中每一个点外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x–1)；遍历肺实质模板像素点流程为：(1)使y＝0；(2)判断y是否等于max-y，如果等于，过程结束；如果不等于，则执行(3)；(3)使x＝0；(4)判断x是否等于max-x，如果等于，则给y加上1，执行(2)；如果不等于，则执行(5)；(5)判断visited是否等于1，如果等于，则执行(6)；如果不等于，则使visited＝1后执行(7)；(6)使x加上1，再执行(4)；(7)使visited等于1；(8)判断p是否等于1，如果等于，则执行(9)；如果不等于；则执行(6)；(9)使counter加上1；(10)搜索连通区域后再执行(6)。作为本专利技术的基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法的进一步：未遍历过的点构造一个栈数据结构stack，和一个数组array，用于记录连通区域的像素数量，即该连通区域的面积，array中的初始值均为1；广度优先搜索像素值为1的连通区域的过程为：(1)判断stack是否为空，如果是，则结束；如果否，则执行(2)；(2)从stack中取出一个点A(x，y)，即出栈；(3)使visited＝1，即该点标记为已遍历；(4)使n＝counter，即将该点的所属连通区域序号置为counter；(5)使array[counter-1]＝array[counter-1]+1，即将array中和counter对应的位置计数加1；(6)得到(x，y+1)、(x，y-1)、(x+1，y)和(x-1，y)四个点，依次进行判断；(7)判断四个点是否均已判断，如果是，执行(1)；如果否，执行(8)；(8)判断是否visited＝0且p＝1，如果是则执行(9)；如果否，执行(7)；(9)将该点入栈，再执行(7)。作为本专利技术的基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法的进一步：判断是否连通区域有三个和将面积最小的连通区域置0的过程为：(1)使y＝0；(2)判断y是否等于max-y，如果等于，过程结束得到肺实质最终模版；如果不等于，则执行(3)；(3)使x＝0；(4)判断x是否等于max-x，如果等于，则给y加上1，执行(2)；如果不等于，则执行(5)；(5)判断n是否等于n-min，如果等于，则时p＝0后执行(6)；如果不等于，则直接执行(6)；(6)x加上1后执行(4)。备注说明：max-x对应横坐标的最大值，即图像的右边界，数据来自图像横向的长度(像素点)；max-y对应纵坐标的最大值，即图像的上边界，数据来自图像纵向的长度(像素点)；n-min对应array[0]、array[1]和array[2]中的最小值对应的序号，如array[1]是array[0]、array[1]和array[2]中的最小值，则n-min＝1。本专利技术具有如下技术优势：1、已有的公开方法中，并没有明确说明生长的具体步骤，且一般的生长是基于深度优先搜索的方式，当图像很大时，可能会导致递归深度过大，栈溢出的问题。而本专利技术是基于广度优先搜索的方式扩展连通区域，解决了该问题，并给出了详细的技术说明。2、已有的气管去除的公开方法中，对气管区域的判定是基于图像灰度值特点的，由于气管内充满气体，CT值很低，而外层组织的CT值较高，以CT值范围的不同来提取气管区域，这种方法需要对原CT图像进行操作，而不是二值化的模板图像，会受拍摄等因素的影响。本专利技术对气管区域的判定是基于面积大小的特点的，即气管区域的面积小于肺实质区域的面积。在获取到各连通区域后，需要统计各连通区域的面积，面积最小的区域为气管区域，将其去除。这种方法是对二值化的模板图像进行操作，减少了CT值变化的不确定性。3、已有的公开方法中，初始种子点的选取往往需要手工干预，增加了工作量和复杂度。本专利技术采用遍历像素点的方式，自动搜索种子点并生长，提高了效率，也减少了误差。附本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，其特征在于：以肺实质模板左下角的像素点为坐标原点(0，0)，建立二维x‑y坐标系，每个坐标点代表一个像素，每一个点包含三个属性：1)、该点的像素值p，属于肺实质和气管区域的部分为1，其余区域为0；2)、该点是否已遍历的标识变量visited，已遍历的点visited为1，未遍历的点visited为0；3)、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域；消除方法包括依次进行以下步骤：(1)从肺实质模板中的遍历像素(0，0)开始遍历；(2)判断是否遍历结束，如果是，则执行(8)；如果否，则执行(3)；(3)获得下一个遍历像素，获得顺序为肺实质模板的外层循环为y从0到(max‑y–1)，内层循环为x从0到(max‑x‑1)；(4)判断该像素是否遍历，如果是，则执行(2)；如果否，则执行(5)；(5)判断该像素值是否为1，如果是，则执行(6)；如果否，则执行(7)；(6)广度优先搜索像素值为1的连通区域，再执行(2)；(7)将该点标记为已遍历，再执行(2)；(8)判断是否连通区域有三个，如果是，则执行(9)；如果否，则得到肺实质最终模版；(9)将面积最小的连通区域内所有的像素点的像素值置0，得到肺实质最终模版。...

【技术特征摘要】
1.基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，其特征在于：以肺实质模板左下角的像素点为坐标原点(0，0)，建立二维x-y坐标系，每个坐标点代表一个像素，每一个点包含三个属性：1)、该点的像素值p，属于肺实质和气管区域的部分为1，其余区域为0；2)、该点是否已遍历的标识变量visited，已遍历的点visited为1，未遍历的点visited为0；3)、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域；消除方法包括依次进行以下步骤：(1)从肺实质模板中的遍历像素(0，0)开始遍历；(2)判断是否遍历结束，如果是，则执行(8)；如果否，则执行(3)；(3)获得下一个遍历像素，获得顺序为肺实质模板的外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x-1)；(4)判断该像素是否遍历，如果是，则执行(2)；如果否，则执行(5)；(5)判断该像素值是否为1，如果是，则执行(6)；如果否，则执行(7)；(6)广度优先搜索像素值为1的连通区域，再执行(2)；(7)将该点标记为已遍历，再执行(2)；(8)判断是否连通区域有三个，如果是，则执行(9)；如果否，则得到肺实质最终模版；(9)将面积最小的连通区域内所有的像素点的像素值置0，得到肺实质最终模版。2.根据权利要求1所述的基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，其特征在于：遍历的顺序为循环遍历肺实质模板中每一个点外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x–1)；遍历肺实质模板像素点流程为：(1)使y＝0；(2)判断y是否等于max-y，如果等于，过程结束；如果不等于，则执行(3)；(3)使x＝0；(4)判断x是否等于max-x，如果等于，则给y加上1，执行(2)；如果不等于，则执行(5)；(5)判断visited是否等于1，如果等于，则执行(6)；如果不等...

【专利技术属性】
技术研发人员：金心宇，刘俊洋，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33