一种基于CT影像的肺结节分割方法技术

本发明专利技术提出了一种基于CT影像的肺结节分割方法，包括肺实质区域提取、肺腔区域提取、肺叶区域提取和感兴趣区域提取。本发明专利技术中，通过第一次二值化处理和第二次二值化处理，弱化了二值化处理对病灶区即第一感兴区域和第二感兴区域提取的影响，因此提高了病灶的分隔精度；将第一感兴区域进行凸显之后，进一步提高第一感兴区域的阀值，检验医生标记的坐标是否准确，如坐标是否点在血管上等，以实现结节和血管的准确分离，同时也减少人工判定工作量及后期医生校验时候人工修复的工作量；在合理扩充第一感兴区域的阀值变化范围的前提下，确定并提取第二感兴区域，进一步提高了病灶的分隔精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于CT影像的肺结节分割方法
本专利技术属于医学图像处理领域，尤其涉及一种基于CT影像的肺结节分割方法。
技术介绍
肺癌已成为世界范围内发病率及死亡率最高的恶性肿瘤，严重威胁着人类的生命健康，早期发现是提高肺癌患者治疗效果的有效方法，同时由于肺结节是肺癌的早期形态，因此肺结节的检测识别在肺癌治疗中的重要性日益凸显。对肺结节的精准分割是肺结节检测识别研究的关键内容，直接影响到肺结节辅助诊断技术的可靠性。从肺CT图像中分割肺结节是图像处理技术在医学图像中的重要应用，在计算机辅助诊断中具有重要意义。大多数方法一开始就会采用降噪处理，之后通过医生标记的坐标确定并分割感兴区域。在此过程中，降噪处理使得病灶更为清晰易于分割，而整体的降噪会造成一刀切的现象，会将很多细小征像忽略：例如毛刺征、分页、瘤肺界面、弱化后期需要三维层次判定征像(例如血管扩增，空腔及空洞区分等)，降低了病灶的提取意义。其次，确定并分割感兴区域的方法主要有：Armato利用二维CT序列图像进行三维重建来提取感兴趣区域，然后利用三维特征进行简单的分类来提取肺结节，该方法能够提取出结节，但计算量大，运行时间长，实际应用效果低；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于CT影像的肺结节分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对肺部CT影像数据进行第一次二值化处理提取出肺实质区域；S2：对肺实质区域进行第二次二值化处理提取出肺腔区域；S3：在肺腔区域中，填补肺叶中的空洞并除杂，最后提取肺叶区域；S4：根据医生标记的坐标分割出感兴区域。

【技术特征摘要】
1.一种基于CT影像的肺结节分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对肺部CT影像数据进行第一次二值化处理提取出肺实质区域；S2：对肺实质区域进行第二次二值化处理提取出肺腔区域；S3：在肺腔区域中，填补肺叶中的空洞并除杂，最后提取肺叶区域；S4：根据医生标记的坐标分割出感兴区域。2.根据权利要求1所述的基于CT影像的肺结节分割方法，其特征在于，在步骤S4中，具体包括：S41：以医生标记的坐标为中心，提取第一感兴区域；S42：分析第一感兴区域特征的灰度值变化，确定凸显第一感兴区域的阀值变化范围；S43：在阀值变化范围内，调整并确定第一感兴区域的特征灰度值对应的阀值；S44：阀值变化范围内，进一步提高第一感兴区域的阀值，分析医生标记的坐标是否操作有误；S45：坐标操作无误时，分析S42中的第一感兴区域内的阀值，以扩充S42中的阀值变化范围；S46：以医生标记的坐标为中心，在S44生成的图像上，根据扩充的阀值变化范围确定第二感兴区域；所述第二感兴区域的面积大于所述第一感兴...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘雷，周凌霄，任和，
申请(专利权)人：上海藤核智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31