基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法及其系统技术方案

技术编号:24210414 阅读:81 留言:0更新日期:2020-05-20 16:36
本发明专利技术适用于计算机医学图像处理技术领域,提供了一种基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法,包括步骤:由上往下逐层提取所述CT图像预定CT值以内的区域,依次对每一层所述区域的内外进行分割以获得第一分割数据;依序对所述第一分割数据进行边界填充和特征检测,以获得所述CT图像对应在支气管主干上的一个种子点;将所述种子点根据预定的一初始高阈值进行自适应阈值区域生长以获得第二分割数据;将所述第二分割数据根据支气管的位置特征检测以去除所述支气管,并根据左右肺连通性和形态特征以分离出左右肺。还提出了一种基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离系统。借此,本发明专利技术能够对CT图像的左右肺进行自动分割和分离,其精度高且准确性强。

Automatic segmentation of three-dimensional lung and separation of left and right lung based on CT image

【技术实现步骤摘要】
基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法及其系统
本专利技术涉及计算机医学图像处理
,尤其涉及一种基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法及其系统。
技术介绍
肺癌已经成为了全球范围内癌症死亡的首要因素。外科切除患癌肺叶是治疗肺癌的首选方法。相对于医生直接判读二维CT(ComputedTomography,计算机体层摄影)图像来制定肺癌手术计划,用计算机来解析肺部CT图像并提供肺腔的三维可视化在外科手术规划中具有绝对优势,在基础研究和临床应用等方面发挥极其重要的作用。而准确地分割出左右肺则是首要的步骤。主流的方法通常采用基于灰度信息的区域生长算法,该方法需要用户提供一个或若干种子点,设定一个灰度阈值,通常该方法不可以避免的会带出支气管,且左右肺会连在一起,难以分离,手工分离的时间成本高,入肺的血管不好处理。所以通常难以得到较好的左右肺分离的三维模型。综上可知,现有的方法在实际使用上,存在着较多的问题,所以有必要加以改进。
技术实现思路
针对上述的缺陷,本专利技术的目的在于提供一种基于CT图像的三本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法,其特征在于,包括步骤:/n由上往下依次逐层提取所述CT图像预定CT值以内的区域并分割获得第一分割数据,对所述第一分割数据进行边界填充和特征检测以获得所述CT图像对应在支气管主干上的一个种子点;/n将所述种子点根据预定的一初始高阈值进行自适应阈值区域生长以获得第二分割数据;/n将所述第二分割数据根据支气管的位置特征检测以去除所述支气管,并根据左右肺连通性和形态特征以分离出左右肺。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法,其特征在于,包括步骤:
由上往下依次逐层提取所述CT图像预定CT值以内的区域并分割获得第一分割数据,对所述第一分割数据进行边界填充和特征检测以获得所述CT图像对应在支气管主干上的一个种子点;
将所述种子点根据预定的一初始高阈值进行自适应阈值区域生长以获得第二分割数据;
将所述第二分割数据根据支气管的位置特征检测以去除所述支气管,并根据左右肺连通性和形态特征以分离出左右肺。


2.根据权利要求1所述的基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法,其特征在于,所述由上往下依次逐层提取所述CT图像预定CT值以内的区域并分割获得第一分割数据,对所述第一分割数据进行边界填充和特征检测,以获得所述CT图像对应在支气管主干上的一个种子点的步骤进一步包括:
依序逐层对所述第一分割数据的二值图像边界进行填充,提取对应层填充后的最大连通区域;
判断所述最大连通区域是否符合所述特征检测,若符合,则获取所述最大连通区域的所述种子点,否则依次提取下一层的所述最大连通区域并进行所述特征检测。


3.根据权利要求1所述的基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法,其特征在于,所述将所述种子点根据预定的一初始高阈值进行自适应阈值区域生长以获得第二分割数据的步骤进一步包括:
A1、检测所述种子点的邻域的第一像素点,并判断所述第一像素点是否小于或等于所述初始高阈值,若是则将所述第一像素点标记为目标点,否则标记为非目标点;
A2、检测所述目标点的邻域的第二像素点,并判断所述第二像素点是否小于或等于所述初始高阈值,若是则将所述第二像素点标记为新的目标点,否则标记为非目标点;
A3、循环检测并判断所述目标点的邻域是否有新的目标点生成,若否则区域生长终止,并根据所述区域生长获得所述第二分割数据。


4.根据权利要求3所述的基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法,其特征在于,所述将所述第二分割数据根据支气管的位置特征检测以去除所述支气管,并根据左右肺连通性和形态特征以分离出左右肺的步骤进一步包括:
B1、逐层统计所述第二分割数据的连通区域,并计算每一区域的像素点数;
B2、逐次判断每一层的所述像素点数是否大于一层半肺所允许的最大点数,若是则将所述初始高阈值递减50并回到步骤A1重新执行,否则进入步骤B3;
B3、逐次判断每一层的所述像素点数是否大于支气管截面所允许的最大点数,若是则将所述连通区域标记为肺;否则进入步骤B4;
B4、计算所述连通区域的中心点并判断所述中心点是否在支气管所允许的位置范围内,若是则去除所述连通区域,否则进入步骤B5;
B5、提取所述第二分割数据中面积前二的两个连通区域,并根据中心点的位置差异以将所述两个连通区域区分为左右肺。


5.根据权利要求4所述的基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法,其特征在于,所述将所述第二分割数据根据支气管的位置特征检测以去除所述支气管,并根据左右肺连通性和形态特征以分离出左右肺的步骤之后包括:
对所述左右肺分别进行闭操作和逐层填洞,以填充入肺的血管区域;
对所述左右肺的所述第二分割数据进行三维重建以获得所述左右肺的三维面模型。


6.根据权利要求1所述的基于CT图像的三维肺自动分割与左右肺分离方法,其特征在于,所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄言松伍亚军
申请(专利权)人:深圳市旭东数字医学影像技术有限公司
类型:发明
国别省市:广东;44

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