一种颅内动脉血管分割方法及系统技术方案

本申请实施例公开了一种颅内动脉血管图像分割方法及系统。该方案包括：选取三维MRA图像的种子点；确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；根据所述种子点、所述灰度范围的上限和所述灰度范围的下限，采用区域生长法对三维MRA图像作分割；根据分割的结果，进一步确定灰度范围的下限；当不满足预设的条件时，则进行确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；当满足预设的条件时，则循环结束，以新的灰度范围的下限作为最终选取的灰度范围下限；根据所述最终选取的灰度范围下限和三维MRA图像灰度范围的上限对三维MRA图像采用二值分割法分割出颅内动脉血管图像。该方案解决颅内动脉血管图像分割噪声干扰大、分割不准确的问题，实现了颅内动脉血管图像准确分割。

【技术实现步骤摘要】
一种颅内动脉血管分割方法及系统
本申请涉及医学影像领域，尤其涉及颅内动脉血管分割方法及系统。
技术介绍
随着现代医学影像设备的不断进步与发展，医学影像技术和计算机图形学的发展给医学带来了巨大的变化，计算机断层成像(CT)、核磁共振(MRI)、超声(US)、正电子发射计算机断层成像(PET)、磁共振血管造影(magneticresonanceangiography，MRA)等医学影像技术已经广泛应用于临床医疗的诊断。MRA可以血管造影，即显示血管，可发现血管狭窄和闭塞的部位。MRA基本原理是基于饱和效应、流入增强效应、流动去相位效应。MRA是将预饱和带置于3D层块的头端以饱和静脉血流，反向流动的动脉血液进入3D层块，因未被饱和从而产生MR信号。扫描时将一个较厚容积分割成多个薄层激发，减少激发容积厚度以减少流入饱和效应，且能保证扫描容积范围，获得数层相邻层面的薄层图像，使得图像清晰，血管的细微结构显示好，空间分辨力提高。MRA因其高质量的成像特点，也逐步用于颅内动脉血管病变的诊断。但现有技术中，由于MRA成像特点分割出来的颅内动脉血管图像噪声干扰大，分割不准确。
技术实现思路
本申请实施例提供一种颅内动脉血管图像分割方法及系统，用以解决分割的颅内动脉血管图像噪声干扰大，分割不准确的问题，从而实现颅内动脉血管图像准确分割。一种颅内动脉血管图像分割方法，包括：选取三维MRA图像的种子点；确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；根据所述种子点、所述灰度范围的上限和所述灰度范围的下限，采用区域生长法对三维MRA图像作分割；根据分割的结果，进一步确定灰度范围的下限；当不满足预设的条件时，则进行确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；当满足预设的条件时，则循环结束，以新的灰度范围的下限作为最终选取的灰度范围下限；根据所述最终选取的灰度范围下限和三维MRA图像灰度范围的上限对三维MRA图像采用二值分割法分割出颅内动脉血管图像。进一步地，选取三维MRA图像的种子点，包括：选取三维MRA图像中像素点超过预设的阈值的像素点。进一步地，确定三维MRA图像灰度范围的上限，包括：确定三维MRA图像中像素点的像素值超过预设的阈值，以任意所述像素值为灰度范围的上限。进一步地，预设的条件，包括：该灰度范围的下限与上一个灰度范围的下限的差值的绝对值小于设定的阈值并且循环次数超过设定的循环次数。进一步地，确定三维MRA图像灰度范围的下限，包括：提取整个三维MRA图像像素值的最大值，将像素值小于最大值的所有像素值计算平均值，以该平均值和最大值的均值为灰度范围的下限。进一步地，根据所述最终选取的灰度范围下限和三维MRA图像灰度范围的上限对三维MRA图像采用二值分割法分割出颅内动脉血管图像，包括：对三维MRA图像灰度范围的上限，进行校正，得到校正后的灰度范围上限，其中，校正后的灰度范围上限是三维MRA图像灰度范围的上限加上预设的阈值，其结果记为和值，该和值大于三维MRA图像最大灰度值时，则校正后的灰度范围上限等于三维MRA图像最大灰度值，和值小于原始图像最大灰度值时，则校正后的灰度范围上限等于和值；对最终选取的灰度范围下限，进行校正，得到校正后的灰度范围下限，其中，校正后的灰度范围下限是最终选取的灰度下限减去预设的阈值，其结果记为差值，该差值大于三维MRA图像最小灰度值，则校正后的灰度范围下限等于该差值，若该差值小于三维MRA图像最小灰度值，则校正后的灰度下限等于三维MRA图像最小灰度值；三维MRA图像中的像素值在校正后的灰度范围上限和校正后的灰度范围下限之间，则保留所述像素值所对应的像素点。对应地，本申请提供了一种颅内动脉血管图像分割系统，包括：选取模块，用于选取三维MRA图像的种子点；处理模块，用于包括：确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；根据所述种子点、所述灰度范围的上限和所述灰度范围的下限，采用区域生长法对三维MRA图像作分割；根据分割的结果，进一步确定灰度范围的下限；当不满足预设的条件时，则进行确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；当满足预设的条件时，则循环结束，以新的灰度范围的下限作为最终选取的灰度范围下限；根据所述最终选取的灰度范围下限和三维MRA图像灰度范围的上限对三维MRA图像采用二值分割法分割出颅内动脉血管图像。进一步地，选取模块，选取三维MRA图像的种子点，包括：选取三维MRA图像中像素点超过预设的阈值的像素点。进一步地，处理模块，确定三维MRA图像灰度范围的上限，包括：确定三维MRA图像中像素点的像素值超过预设的阈值，以任意所述像素值为灰度范围的上限。进一步地，所述预设的条件，包括：该灰度范围的下限与上一个灰度范围的下限的差值的绝对值小于设定的阈值并且循环次数超过设定的循环次数。进一步地，确定三维MRA图像灰度范围的下限，包括：提取整个三维MRA图像像素值的最大值，将像素值小于最大值的所有像素值计算平均值，以该平均值和最大值的均值为灰度范围的下限。进一步地，根据所述最终选取的灰度范围下限和三维MRA图像灰度范围的上限对三维MRA图像采用二值分割法分割出颅内动脉血管图像，包括：对三维MRA图像灰度范围的上限，进行校正，得到校正后的灰度范围上限，其中，校正后的灰度范围上限是三维MRA图像灰度范围的上限加上预设的阈值，其结果记为和值，该和值大于三维MRA图像最大灰度值时，则校正后的灰度范围上限等于三维MRA图像最大灰度值，和值小于原始图像最大灰度值时，则校正后的灰度范围上限等于和值；对最终选取的灰度范围下限，进行校正，得到校正后的灰度范围下限，其中，校正后的灰度范围下限是最终选取的灰度下限减去预设的阈值，其结果记为差值，该差值大于三维MRA图像最小灰度值，则校正后的灰度范围下限等于该差值，若该差值小于三维MRA图像最小灰度值，则校正后的灰度下限等于三维MRA图像最小灰度值；三维MRA图像中的像素值在校正后的灰度范围上限和校正后的灰度范围下限之间，则保留所述像素值所对应的像素点。申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：该方案实现了颅内动脉血管图像准确分割。附图说明图1为本申请实施例提供的一种颅内动脉血管图像分割方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的一种颅内动脉血管图像分割前和分割后的图像；图3为本申请实施例提供的一种颅内动脉血管图像分割方法的具体流程示意图；图4为本申请实施例提供的一种颅内动脉血管图像分割系统的流程示意图。具体实施方式本申请实施例提供一种颅内动脉血管图像分割方法及系统，用以解决分割的颅内动脉血管图像不连续的问题，从而实现颅内动脉血管图像准确分割。参见图1，本申请实施例中提供了一种颅内动脉血管图像分割方法，包括：S101:选取三维MRA图像的种子点；S102:确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；S103:根据所述种子点、所述灰度范围的上限和所述灰度范围的下限，采用区域生长法对三维MRA图像作分割；S104:根据分割的结果，进一步确定灰度范围的下限；S105:当不满足预设的条件时，则进行确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；S106:当满足预设的条件时，则循环结束，以新的灰度范围的下限作为最终选取的灰度范围下限；S1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种颅内动脉血管图像分割方法，其特征在于，包括：选取三维MRA图像的种子点；确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；根据所述种子点、所述灰度范围的上限和所述灰度范围的下限，采用区域生长法对三维MRA图像作分割；根据分割的结果，进一步确定灰度范围的下限；当不满足预设的条件时，则进行确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；当满足预设的条件时，则循环结束，以新的灰度范围的下限作为最终选取的灰度范围下限；根据所述最终选取的灰度范围下限和三维MRA图像灰度范围的上限对三维MRA图像采用二值分割法分割出颅内动脉血管图像。

【技术特征摘要】
1.一种颅内动脉血管图像分割方法，其特征在于，包括：选取三维MRA图像的种子点；确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；根据所述种子点、所述灰度范围的上限和所述灰度范围的下限，采用区域生长法对三维MRA图像作分割；根据分割的结果，进一步确定灰度范围的下限；当不满足预设的条件时，则进行确定三维MRA图像灰度范围的上限和灰度范围的下限；当满足预设的条件时，则循环结束，以新的灰度范围的下限作为最终选取的灰度范围下限；根据所述最终选取的灰度范围下限和三维MRA图像灰度范围的上限对三维MRA图像采用二值分割法分割出颅内动脉血管图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选取三维MRA图像的种子点，包括：选取三维MRA图像中像素点超过预设的阈值的像素点。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定三维MRA图像灰度范围的上限，包括：确定三维MRA图像中像素点的超过预设的阈值，以任意所述像素值为灰度范围的上限。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的条件，包括：该灰度范围的下限与上一个灰度范围的下限的差值的绝对值小于设定的阈值并且循环次数超过设定的循环次数。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定三维MRA图像灰度范围的下限，包括：提取整个三维MRA图像像素值的最大值，将像素值小于最大值的所有像素值计算平均值，以该平均值和最大值的均值为灰度范围的下限。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最终选取的灰度范围下限和三维MRA图像灰度范围的上限对三维MRA图像采用二值分割法分割出颅内动脉血管图像，包括：对三维MRA图像灰度范围的上限，进行校正，得到校正后的灰度范围上限，其中，校正后的灰度范围上限是三维MRA图像灰度范围的上限加上预设的阈值，其结果记为和值，该和值大于三维MRA图像最大灰度值时，则校正后的灰度范围上限等于三维MRA图像最大灰度值，和值小于原始图像最大灰度值时，则校正后的灰度范围上限等于和值；对最终选取的灰度范围下限，进行校正，得到校正后的灰度范围下限，其中，校正后的灰度范围下限是最终选取的灰度下限减去预设的阈值，其结果记为差值，该差值大于三维MRA图像最小灰度值，则校正后的灰度范围下限等于该差值，若该差值小于三维MRA图像最小灰度值，则校正后的灰度下限等于三维MRA图像最小灰度值；三维MRA图像中的像素值在校正后的灰度范围上限和校正后的灰度范围下限之间，则保留所述像素值所对应的像素点。7.一种颅内动脉血管图像分割系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨光明，冯雪，王文智，秦岚，
申请(专利权)人：强联智创北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11