一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统，其步骤包括：S1:导入图像数据：导入图像数据，作为图割算法处理的原始数据；S2:窗宽窗位调节：导入图像后，根据显示器官组织的清晰度，调节窗宽窗位；S3:单层上执行图割算法：在横断面、矢状面、冠状面中的一面，选取一层图像；S4:多层上执行图割算法：假设S3步骤中，选取的是横断面，则该步骤我们选取矢状面或者冠状面，遍历该断面的所有图层。本发明专利技术所述的一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统，能充分利用图像资源、窗宽窗位映射、图割算法、多层迭代方法，有效地实现医学图像的三维分割和模型重建，带来更好的使用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统
本专利技术涉及医学图像重建及应用领域，特别涉及一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统。
技术介绍
目前，CT、MRI、PET等医学成像技术已经广泛普及和应用，基于计算机辅助诊断的分割技术是医生处理海量医学影像资料的一种有效方法，图割是一种十分有用和流行的能量优化算法，在医学图像领域普遍应用于分割技术；现有的医学图像重建系统在使用时存在一定的弊端，没有利用图割算法配合多层迭代方法，进行医学图像三维分割，重建出需要的器官、组织结构，以辅助医生诊疗，没有充分利用图像资源、窗宽窗位映射、图割算法、多层迭代方法，以有效地实现医学图像的三维分割和模型重建，需要进一步的完善，在实际使用时带来了一定的影响，为此，我们提出一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统，可以有效解决
技术介绍
中的问题。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统，其步骤包括：S1:导入图像数据：导入图像数据，作为图割算法处理的原始数据；S2:窗宽窗位调节：导入图像后，根据显示器官组织的清晰度，调节窗宽窗位，使需要重建的器官组织边界清晰，再进行高斯平滑，优化图像；S3:单层上执行图割算法：在横断面、矢状面、冠状面中的一面，选取一层图像，在图像上取前景、背景，将优化过的单层图像、前景点、背景点，输入图割算法，运算得到该层分割图像；S4:多层上执行图割算法：假设S3步骤中，选取的是横断面，则该步骤我们选取矢状面或者冠状面，遍历该断面的所有图层；每层图像与（3）步骤得出的分割图像的相交线，线上点作为前景点、背景点，将每层优化图像与对应的前景点、背景点输入图割算法，得到一个三维的分割图像；S5:重建过程：利用S4得出的三维分割图像，使用立方体重建算法，重建出需要的器官、组织模型。优选的，所述图像数据包括CT、MRI等医学图像数据。优选的，该系统包括图像数据管理模块、预处理模块、图像交互模块图割运算模块、重建模块。优选的，所述图像数据管理模块用于导入DICOM、MRI等类型的医学图像、图像数据传递转换。优选的，所述预处理模块支持用户对图像进行窗宽窗位调节、高斯平滑等预处理操作，预处理后的图像更清晰。优选的，所述图像交互模块支持用户对在图像中画取前景、背景，自由切换断面、图层，图割运算模块对预处理后的数据，配合前景点、背景点，进行图割运算，自动变化切面取图，运算得到三维分割图像。优选的，所述重建模块根据得到分割图像，进行立方体重建，得到最终的立体组织器官模型，提供给用户作为诊疗参考。与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：本专利技术中，利用图割算法，配合多层迭代方法，进行医学图像三维分割，重建出需要的器官、组织结构，辅助医生诊疗，能充分利用图像资源、窗宽窗位映射、图割算法、多层迭代方法，有效地实现医学图像的三维分割和模型重建，带来更好的使用前景。附图说明图1为本专利技术一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统的流程示意图；图2为本专利技术一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本专利技术。如图1-2所示，一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统，其步骤包括：S1:导入图像数据：导入图像数据，作为图割算法处理的原始数据；S2:窗宽窗位调节：导入图像后，根据显示器官组织的清晰度，调节窗宽窗位，使需要重建的器官组织边界清晰，再进行高斯平滑，优化图像；S3:单层上执行图割算法：在横断面、矢状面、冠状面中的一面，选取一层图像，在图像上取前景、背景，将优化过的单层图像、前景点、背景点，输入图割算法，运算得到该层分割图像；S4:多层上执行图割算法：假设S3步骤中，选取的是横断面，则该步骤我们选取矢状面或者冠状面，遍历该断面的所有图层；每层图像与（3）步骤得出的分割图像的相交线，线上点作为前景点、背景点，将每层优化图像与对应的前景点、背景点输入图割算法，得到一个三维的分割图像；S5:重建过程：利用S4得出的三维分割图像，使用立方体重建算法，重建出需要的器官、组织模型；图像数据包括CT、MRI等医学图像数据；包括图像数据管理模块、预处理模块、图像交互模块图割运算模块、重建模块；图像数据管理模块用于导入DICOM、MRI等类型的医学图像、图像数据传递转换；预处理模块支持用户对图像进行窗宽窗位调节、高斯平滑等预处理操作，预处理后的图像更清晰；图像交互模块支持用户对在图像中画取前景、背景，自由切换断面、图层，图割运算模块对预处理后的数据，配合前景点、背景点，进行图割运算，自动变化切面取图，运算得到三维分割图像；重建模块根据得到分割图像，进行立方体重建，得到最终的立体组织器官模型，提供给用户作为诊疗参考。需要说明的是，本专利技术为一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统，在使用时，图像数据管理模块：导入图像数据，保存在内存中，提供给其他模块调用、操作接口，便于后续过程操作图像数据，使用ITK读取数据，使用VTK显示图像，图像数据包括CT数据、MRI数据，提供给后续过程使用，预处理模块：用户根据经验和视觉效果，调节图像显示窗口的窗宽窗位，使图像显示清晰，再进行高斯平滑，强化边界显示；浏览各层图像，选取靠近器官组织中心位置的图层，交互过程使用VTK可以实现，图像交互模块：用户在选取图层中，使用笔刷工具，画取前景点和背景点，用户可以根据情况重新选取断面、图层，使用VTK可以支持这步操作，图割运算模块：将过程中产生的前景点、背景点、图片数据，传入GraphCut模块，模块中使用当前图层数据、前景点、背景点，图割运算出单层分割图像，然后，从图像数据管理模块中，获取原图像数据，依次提取另外一个断面的图层，按照当前窗宽窗位处理，从单层分割图像中，提取与每个图层相交线上的点，白色为前景点，黑色为背景点，依次对各层进行图割运算，得出三维分割图像，重建模块：导入得出的三维分割图像，使用立方体重建算法，重建出器官组织的三维模型，较为实用。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“同轴”、“底部”、“一端”、“顶部”、“中部”、“另一端”、“上”、“一侧”、“顶部”、“内”、“前部”、“中央”、“两端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量，由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”、“第四”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本专利技术中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置”、“连接”、“固定”、“旋接”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定，对于本领域的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统，其步骤包括：S1:导入图像数据：导入图像数据，作为图割算法处理的原始数据；S2:窗宽窗位调节：导入图像后，根据显示器官组织的清晰度，调节窗宽窗位，使需要重建的器官组织边界清晰，再进行高斯平滑，优化图像；S3:单层上执行图割算法：在横断面、矢状面、冠状面中的一面，选取一层图像，在图像上取前景、背景，将优化过的单层图像、前景点、背景点，输入图割算法，运算得到该层分割图像；S4:多层上执行图割算法：假设S3步骤中，选取的是横断面，则该步骤我们选取矢状面或者冠状面，遍历该断面的所有图层；每层图像与（3）步骤得出的分割图像的相交线，线上点作为前景点、背景点，将每层优化图像与对应的前景点、背景点输入图割算法，得到一个三维的分割图像；S5:重建过程：利用S4得出的三维分割图像，使用立方体重建算法，重建出需要的器官、组织模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统，其步骤包括：S1:导入图像数据：导入图像数据，作为图割算法处理的原始数据；S2:窗宽窗位调节：导入图像后，根据显示器官组织的清晰度，调节窗宽窗位，使需要重建的器官组织边界清晰，再进行高斯平滑，优化图像；S3:单层上执行图割算法：在横断面、矢状面、冠状面中的一面，选取一层图像，在图像上取前景、背景，将优化过的单层图像、前景点、背景点，输入图割算法，运算得到该层分割图像；S4:多层上执行图割算法：假设S3步骤中，选取的是横断面，则该步骤我们选取矢状面或者冠状面，遍历该断面的所有图层；每层图像与（3）步骤得出的分割图像的相交线，线上点作为前景点、背景点，将每层优化图像与对应的前景点、背景点输入图割算法，得到一个三维的分割图像；S5:重建过程：利用S4得出的三维分割图像，使用立方体重建算法，重建出需要的器官、组织模型。2.根据权利要求1所述的一种基于图割算法的医学图像重建方法及其系统，其特征在于：所述图像数据包括CT、MRI等医学图像数据。3.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宜主，欧阳挺，仲红艳，居庆玮，
申请(专利权)人：安徽紫薇帝星数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34