The invention provides a method for interactive segmentation of lung lobes, which includes the following steps: A. automatic separation of left lung and right lung; B. interactive segmentation of left lung and right lung lobes, i.e.: S1: interactive description of lung fissure trajectory; S2: in the search plane, according to the points of known lung fissures, according to the similarity of lung fissures, in the search plane, according to the similarity energy minimization method to find and known S3: according to the lung crack point on the search plane, the upper and lower regions are grown; if the left lung, the upper and lower lobes of the left lung are directly divided by the lung crack; if the right lung, the upper and lower lobes of the right lung are divided by the lung crack, and then S1-S3 is repeated in the upper and middle right lung, According to the new fissures in the plane, the upper middle part of the right lung was cut into the right upper lobe and the right middle lobe.
【技术实现步骤摘要】
一种交互式分割肺叶的方法
本专利技术涉及一种交互式分割肺叶的方法。本专利技术属于医学影像处理
技术介绍
通常,临床医生借助阅读CT(ComputedTomography)图像来进行疾病的诊断,以便提出可能的治疗方案。而CT图像属于三维断层图像,一个包含整个肺部的胸腔CT图像通常包含几百张二维的切片图像,特别是高分辨率CT机(HighResolutioncomputedtomography,HRCT)的出现,使得二维切片图像的数量变得更多,通常一个完整肺部的HRCT的二维切片图像可以多达500多张。如果临床医生要对同一个胸腔可能存在的疾病进行准确地诊断,需要判读500多张二维CT切片图像,其工作量巨大!这种繁重的工作不仅耗时,而且还容易使人感到疲劳,从而有可能产生疾病的误判和漏诊。在这种情况下,借助计算机进行辅助工作显得尤为重要,它可以帮助临床医生从大量的CT图像中将感兴趣的区域提取出来,把病变区域进行分类处理同时进行分析量化,并且可以运用先进的图像处理技术将人类肉眼看不到的信息展现出来。肺叶 ...
【技术保护点】
1.一种交互式分割肺叶的方法,其特征在于:它包括如下步骤:/nA.自动分离左肺和右肺/nS1:自适应阈值区域生长全肺/nS1.1 在CT机扫描输出的n/2层到n/4层扫描数据之间,找寻肺部种子点;/nS1.2 以搜寻到的肺部种子点为中心进行3维26领域区域生长,生长点的阈值范围在(meanvalue±2*std)之间,该规则下生长的肺部组织是全肺组织,标记为全肺组织,包含左肺,右肺和气管组织;/nS2:肺气管区域生长;/nS3:从全肺中扣除气管,将此时的结果标记为肺组织;/nS4:判断肺组织具有几个独立的连通域,若只有1个,则是粘连,执行步骤S5,否则为不粘连执行步骤S6; ...
【技术特征摘要】
1.一种交互式分割肺叶的方法,其特征在于:它包括如下步骤:
A.自动分离左肺和右肺
S1:自适应阈值区域生长全肺
S1.1在CT机扫描输出的n/2层到n/4层扫描数据之间,找寻肺部种子点;
S1.2以搜寻到的肺部种子点为中心进行3维26领域区域生长,生长点的阈值范围在(meanvalue±2*std)之间,该规则下生长的肺部组织是全肺组织,标记为全肺组织,包含左肺,右肺和气管组织;
S2:肺气管区域生长;
S3:从全肺中扣除气管,将此时的结果标记为肺组织;
S4:判断肺组织具有几个独立的连通域,若只有1个,则是粘连,执行步骤S5,否则为不粘连执行步骤S6;
S5:迭代腐蚀分离出左肺、右肺;
S6:输出左肺,右肺;
B.交互式分割左肺、右肺各肺叶
S1:交互式描绘肺裂缝轨迹
选择描绘平面中的任意三层图像数据,描绘肺裂缝轨迹,将描绘的肺裂缝轨迹定义为已知的肺裂缝点,并将已知的肺裂缝点投射到找寻平面;
S2:在找寻平面,根据已知肺裂缝的点,根据肺裂缝相似度,在找寻平面根据相似度能量最小化方法找到与已知肺裂缝点相连的所有肺裂缝点;
S3:根据找寻平面上的肺裂缝点,进行上下两个区域生长;
如果是左肺,则直接以肺裂缝为界,分割出左肺的上叶、下叶两个部分;
如果是右肺,则以该肺裂缝为界,分割出右肺的上中部和右下叶,然后,在右肺上中部重复执行S1—S3,根据找寻平面上的新的肺裂缝,将右肺上中部分割成右肺上叶和右肺中叶。
2.根据权利要求1所述的交互式分割肺叶的方法,其特征在于:所述描绘平面为描绘肺裂缝轨迹的平面;所述找寻平面为寻找肺裂隙的平面;
所述描绘平面可以为横断面或冠状面或矢状面;
所述找寻平面可以为冠状面或矢状面;
当所述描绘平面为横断面或冠状面时,所述找寻平面为矢状面;
当所述描绘平面为矢状面时,所述找寻平面为冠状面。
3.根据权利要求2所述的交互式分割肺叶的方法,其特征在于:所述肺裂缝相似度的计算方法如下:
S1:去除肺部明显是血管的部分;
S2:对去除血管的数据部分计算肺裂缝相似度
S2.1:对去除血管的数据部分计算其Hessian矩阵特征值λ1、λ2、λ3,其|λ1|≤|λ2|≤|λ3|;
S2.2:利用Hessian矩阵特征值λ1、λ2、λ3构建肺叶裂缝结构的面型滤波公式,求解肺裂缝相似度Fv;
肺叶裂缝结构具有典型的面型结构,所以λ3<0,肺叶裂缝结构的面型滤波公式如下:
其中:
经过上述公式计算出肺叶裂缝的相似度Fv,Fv的值域位于[0,1]之间,Fv的计算值越接近1,说明其结构上越接近于肺裂缝结构;Fv的值越接近于0,说明其结构越不是肺裂缝结构。
4.根据权利要求3所述的交互式分割肺叶的方法,其特征在于:所述交互式分割左肺肺叶的具体方法为:
S1:交互式描绘左肺左斜裂缝轨迹
S1.1:确定出左肺最上层nmax和最下层nmin,
S1.2:确定描绘平面,分别在描绘平面的((nmax-nmin)*0.25+nmin),((nmax-nmin)*0.5+nmin),((nmax-nmin)*0.75+nmin)三层图像数据上描绘左肺左斜裂缝,鼠标单击后拖拽描绘裂缝轨迹;
S1.3:将描绘的左肺左斜裂缝定义为已知的肺裂缝点投影到找寻平面上;
S2:在找寻平面,根据已知左肺左斜裂缝点,根据肺裂缝相似度,在找寻平面上找到与已知肺裂缝点相连的所有肺裂缝点;
S3:根据找寻平面的肺裂缝点进行上、下两个区域生长,分割出左肺上叶、下叶。
5.根据权利要求4所述的交互式分割肺叶的方法,其特征在于:所述交互式分割右肺肺叶的具体方法如下:
S1:交互式描绘右肺右斜裂缝
S1.1:根据已确定的整个右肺,确定右肺的最上层nma...
【专利技术属性】
技术研发人员:马双,
申请(专利权)人:赛诺威盛科技北京有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。