一种适用边缘破碎脏器造影的脏器实质分割方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种适用边缘破碎脏器造影的脏器实质分割方法及装置，通过以下方式实现：对输入图像进行二值化处理，然后进行平滑滤波处理；利用拉普拉斯算子对平滑滤波后图像进行处理，选择外侧的边界线作为脏器实质的候选轮廓；调整平滑滤波参数，至边缘碎块能够包含在候选轮廓中；判断图像中是否存在其他脏器造成的孔洞；对脏器实质进行过零边界检测；确定候选轮廓线与过零边界之间的像素距离；对脏器实质候选轮廓进行调整，得到脏器实质掩码图；根据脏器实质掩码图的背景区域，将原图相应部分的灰度值设置为0，得到分割后脏器实质图。本发明专利技术适用于边缘完整或边缘破碎脏器实质分割，能够准确排除因其他脏器干扰导致的影像孔洞，分割准确性高。

A method and device of organ parenchyma segmentation for edge broken organ angiography

【技术实现步骤摘要】
一种适用边缘破碎脏器造影的脏器实质分割方法及装置
本专利技术属于图像处理领域，涉及一种脏器实质分割方法及装置，特别涉及一种适用边缘完整或边缘破碎的CT影像脏器实质分割方法及装置。
技术介绍
CT照影是临床进行脏器病变诊断的重要手段之一。利用图像处理技术辅助CT影像分析，可以有效降低临床诊断的工作量，减少误判的概率。其中，脏器实质分割是利用计算机技术处理CT影像的关键步骤。影响脏器实质分割效果的因素主要有两个部分：(1)脏器所在腔体的轮廓、脏器所在腔体的骨骼、肌肉、其他脏器以及CT机扫描床、噪声等的干扰；(2)疾病引起的脏器实质边缘不完整。传统的研究主要面向脏器实质边缘完整的脏器CT影像，因此，其主要解决的是背景和噪声消除问题，针对脏器实质边缘不完整的CT影像研究还是空白。常用的脏器实质分割方法可以分成三类：阈值法，区域生长法和主动轮廓法。阈值法利用CT影像灰度值在不同组织上的差异，通过确定灰度值的范围，来识别脏器实质区域。这种方法简单、速度快，但是，不同组织之间的灰度值差异并不是截然区分的，还是存在着交集的可能，因此，准确性较低，只能用于确定粗略的范围。一种改进的阈值法，通过计算灰度值分布情况，确定区分不同组织区域的灰度值。虽然这种方法较之前的阈值法有所改善，但是仍然不能保证将不同区域截然区分。特别是脏器血管，会出现细节信息丢失的情况，而对于脏器间隔增厚的脏器CT影像，如肺间隔增厚的CT影像，还会导致病变区域细节信息丢失。区域生长法首先在脏器实质区域中选择合适的种子像素点，然后加入相邻的值在确定的范围内的像素点，如此反复不断向外扩张，直至外沿找不到新的可以加入的像素点。使用该方法，需要满足三个条件：(1)脏器实质区域应是连通的和完整的；(2)需要正确选择脏器实质区域内的种子点；(3)需要准确确定脏器实质的CT值范围。相比阈值法，区域生长法利用组织的连通性进行约束，对于连通完整的脏器实质，如果选取了合适的种子点，可以获得较好的脏器实质分割效果。但是，一方面，部分脏器CT图像受其他器官影响，会形成彼此分离的多个区域，这会增加种子点选取的难度；另一方面，大多数CT图像都是源自脏器病变的患者，其典型的特征之一就是会出现局部脱离脏器主体部分的碎块，无法保证脏器影像都是连通的完整的，这也导致该方法适用范围受限。主动轮廓模型利用能量函数计算初始轮廓的膨胀方向，通过寻找能量函数的最小值来找到脏器实质边界。这种方法受初始轮廓和噪声的干扰较大。因此，在脏器实质分割中，一般会在双脏器之间的区域选择初始轮廓，从脏器实质外部膨胀寻找脏器实质的边缘。这样可以避免脏器实质内部因血管和其他器官造影引起的干扰。但是，主动轮廓模型依然只对边缘完整的脏器实质分割有效，利用该方法对边缘碎裂的脏器实质进行分割，仍然会导致碎块丢失、边缘缺失的情况。边缘检测是实现脏器实质分割的又一种重要途径，它利用脏器实质边缘存在着的灰度值或者结构的突变来分割图像。边缘像素灰度值的不连续性可通过求导运算来检测。对于灰度值突变的边缘，其像素位置对应于一阶导数的极值点，或者是二阶导数的过零点(零交叉点)。因此，传统方法一般用微分算子来进行边缘检测。常用的一阶微分算子有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子，二阶微分算子有Laplace算子和Kirsh算子等。在实际中各种微分算子常用卷积核来表示，微分运算就近似为利用卷积核对图像进行卷积操作。但是，这种方法对噪声非常敏感，由于边缘和噪声都是灰度不连续点，均在高频频域，因此，这些低阶的微分运算很难克服噪声的影响，只适合于噪声较小且不太复杂的图像。为了减少图像中的噪声，避免噪声对边缘检测的干扰，通常会在微分算子检测边缘前对图像进行平滑滤波。高斯函数是目前认为最好的图像平滑滤波方法，基于该方法衍生出的Canny算子和LOG算子是具有平滑功能的一阶和二阶微分算子，其中Canny算子是高斯函数的一阶导数，LOG算子是采用Laplacian算子高斯函数的二阶导数。它们在噪声抑制和边缘检测之间取得了较好的平衡，因此边缘检测效果也较好。但是这类方法只适合用于边缘连续完整的图像的边缘检测。如果将这类方法直接用于边缘破碎的图像，则会导致碎块部分与主体部分被分割在不同的边缘中。而准确完整的检测出脏器实质边缘如间质性肺疾病的肺实质边缘，并排除其他脏器对当前脏器实质造影的影响如肝脏对于肺实质造影的影响，对于临床分析具有重要的意义，如果碎块部分与主体部分被分割在不同的边缘中，不能排除其他脏器对当前脏器造影的影响，则无法准确计算脏器实质每个切面的实际面积，进而计算整个脏器实质的体积，不能准确评估各类组织在脏器实质中的构成，不能产生准确的脏器三维重建图像。类似应用的基础均包括完整脏器实质边缘检测，也就是说脏器实质边缘为脏器疾病诊断的重要依据。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术人进行了锐意研究，提供了一种适用边缘破碎脏器造影的脏器实质分割方法及装置，将CT影像脏器实质分割过程分为三个阶段：脏器实质轮廓勾勒阶段、器官孔洞识别阶段和脏器实质轮廓收缩阶段，在轮廓勾勒阶段，首先利用不同组织CT值的差异将目标区域缩小到脏器实质边缘附近并进行去噪，由此产生脏器实质二值化图；然后使用高斯函数对二值化图进行平滑滤波，通过调整标准偏差σ的值，会以脏器实质边缘为中心形成相应宽度的平滑带，标准偏差σ越大，则平滑带越宽；再利用拉普拉斯算子会产生双边界的特点对平滑带图进行处理，选择外侧的边界作为图像的候选轮廓，平滑带的宽度会影响脏器实质候选轮廓线外扩的幅度；通过判断脏器实质遗漏区域的占比，反复调整标准偏差σ，直至边缘碎块恰好被全部包含进脏器实质候选轮廓中。在器官孔洞识别阶段，首先填充候选轮廓线产生脏器实质候选轮廓区域二值图，然后将候选轮廓线与脏器实质轮廓区域叠加，利用区域生长法分割出候选轮廓线的外部区域；计算剩余区域中的连通域面积，由于其他器官造成的孔洞一般都会很显著，因此，如果各连通域面积均小于阈值μ，就表示脏器实质中没有其他器官造成的孔洞，结束器官孔洞识别阶段，否则，保留脏器中面积大于阈值μ的连通域，将剩余区域中的连通域都消除，对于成对的器官，如肺、肾脏，分别对左右两侧器官进行单独处理；将脏器实质轮廓中保留下的面积大于阈值μ的连通域部分设置灰度值0。在脏器实质轮廓收缩阶段，首先基于过零检测算法对脏器实质二值化图进行处理，获得脏器实质的过零边界，这是一般认为的脏器实质边缘；然后计算脏器实质候选轮廓线与过零边界之间的像素距离；最后，根据像素距离，采用腐蚀算法对器官孔洞识别后的候选轮廓线进行腐蚀操作，使腐蚀后的候选轮廓线在脏器实质主体区域与脏器实质主体的过零边界存在较大重合，收缩到实际的边界；或者，根据过零边界内区域存在脏器实质候选轮廓线包含的情况，反复收缩候选轮廓线，得到实际的边界。该方法适用于边缘完整或边缘破碎脏器实质分割，并且能够准确排除因其他脏器干扰导致的影像孔洞，从而完成本专利技术。本专利技术的目的在于提供以下技术方案：第一方面，一种适用边缘破碎脏器造影的脏器实质分割方法，该方法包括三个阶段：脏器实质轮廓勾勒阶本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用边缘破碎脏器造影的脏器实质分割方法，其特征在于，该方法包括三个阶段：脏器实质轮廓勾勒阶段、器官孔洞识别阶段和脏器实质轮廓收缩阶段；其中，/n脏器实质轮廓勾勒阶段：/nS101，输入脏器CT图像，利用不同组织CT值的差异，对图像进行二值化处理，将目标区域缩小到脏器实质边缘，产生脏器实质二值化图，其中，脏器实质区域的灰度值设为一致且选自1～255，其他背景区域的灰度值设置为0；/nS102，对二值化图进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后图像；/nS103，利用拉普拉斯算子对平滑滤波后图像进行处理，选择外侧的边界线作为脏器实质的候选轮廓，得到候选轮廓图；/nS104，判定脏器实质的边缘碎块是否包含在候选轮廓中；若未包含在候选轮廓中，则调整S102中平滑滤波参数，至S103中脏器实质的边缘碎块能够包含在候选轮廓中；/n器官孔洞识别阶段：/nS200，判断候选轮廓图中是否存在其他脏器造成的孔洞，若存在该孔洞，孔洞区域像素灰度值设置为0，其他区域像素灰度值设置为非0，输出拟脏器实质掩码图后进入脏器实质轮廓收缩阶段，若不存在其他脏器造成的孔洞，直接进入脏器实质轮廓收缩阶段；/n脏器实质轮廓收缩阶段：/nS301，基于过零检测算法对S101二值化图中脏器实质进行过零边界检测，输出脏器实质的过零边界；/nS302，确定脏器实质候选轮廓线与脏器实质主体的过零边界之间的像素距离；/nS303，根据像素距离，对脏器实质候选轮廓进行调整，使调整后的候选轮廓线在脏器实质主体区域与脏器实质主体的过零边界存在重合，得到脏器实质掩码图；/nS304，根据脏器实质掩码图的背景区域，将原CT图像相应部分的灰度值设置为0，得到并输出分割后脏器实质图。/n...

【技术特征摘要】
1.一种适用边缘破碎脏器造影的脏器实质分割方法，其特征在于，该方法包括三个阶段：脏器实质轮廓勾勒阶段、器官孔洞识别阶段和脏器实质轮廓收缩阶段；其中，
脏器实质轮廓勾勒阶段：
S101，输入脏器CT图像，利用不同组织CT值的差异，对图像进行二值化处理，将目标区域缩小到脏器实质边缘，产生脏器实质二值化图，其中，脏器实质区域的灰度值设为一致且选自1～255，其他背景区域的灰度值设置为0；
S102，对二值化图进行平滑滤波处理，得到平滑滤波后图像；
S103，利用拉普拉斯算子对平滑滤波后图像进行处理，选择外侧的边界线作为脏器实质的候选轮廓，得到候选轮廓图；
S104，判定脏器实质的边缘碎块是否包含在候选轮廓中；若未包含在候选轮廓中，则调整S102中平滑滤波参数，至S103中脏器实质的边缘碎块能够包含在候选轮廓中；
器官孔洞识别阶段：
S200，判断候选轮廓图中是否存在其他脏器造成的孔洞，若存在该孔洞，孔洞区域像素灰度值设置为0，其他区域像素灰度值设置为非0，输出拟脏器实质掩码图后进入脏器实质轮廓收缩阶段，若不存在其他脏器造成的孔洞，直接进入脏器实质轮廓收缩阶段；
脏器实质轮廓收缩阶段：
S301，基于过零检测算法对S101二值化图中脏器实质进行过零边界检测，输出脏器实质的过零边界；
S302，确定脏器实质候选轮廓线与脏器实质主体的过零边界之间的像素距离；
S303，根据像素距离，对脏器实质候选轮廓进行调整，使调整后的候选轮廓线在脏器实质主体区域与脏器实质主体的过零边界存在重合，得到脏器实质掩码图；
S304，根据脏器实质掩码图的背景区域，将原CT图像相应部分的灰度值设置为0，得到并输出分割后脏器实质图。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S101中，通过阈值法对CT图像进行二值化处理，得到二值化图；
脏器实质区域的灰度值设为1，其他背景区域的灰度值设为0。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S101中，图像进行二值化处理后，对二值化图去噪。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S102中，使用高斯函数对二值化图进行平滑滤波。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S103中，对候选轮廓图进行填充，形成新的二值化图，候选轮廓内的区域的像素取值与S101二值化图中脏器实质的灰度值一致，候选轮廓外的区域灰度值设置为0；
S104中，限定未包含入候选轮廓范围的阈值ε，作为平滑滤波参数调整的终止条件；通过确定二值化图中灰度值为非0，但填充后候选轮廓图P5中灰度值为0的像素点的数量与位置，判断二值化图中灰度值为非0的有效区域没有被包括入候选轮廓范围的占比，得到阈值ε。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，S200通过以下步骤实现：
S201，将候选轮廓图中脏器实质候选轮廓线的值设置为与S101二值化图中脏器实质的灰度值一致，其他区域设置为0，产生候选轮廓线图；
S202，将候选轮廓线图与填充后的候选轮廓图叠加，灰度值相同的像素取值为0，灰度值不相同的像素取值为与S103中填充后的候选轮廓图中像素值一致，获得准器官孔洞轮廓图；
S203，将准器官孔洞轮廓图中最左侧和最右侧值为非0的两个像素点作为种子点，利用区域增长法分割灰度值为非0的区域，将分割出的区域的灰度值都设为0，由此产生准器官孔洞图；
S204，判断准器官孔洞图中连通域的面积，如果各连通域面积都小于阈值μ，则跳至S301，否则继续S205；
S205，保留准器官孔洞图中面积大于阈值的连通域，将该连通域外的其他区域的灰度值均设置为0，产生器官孔洞图；
S206，将S103中得到的填充后候选轮廓图与器官孔洞图叠加，灰度值相同的像素取值变为0，否则为选自1～255的非0值，得到拟脏器实质掩码图。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S301中，根据过零边界检测的结果对二值化图进行重新填充，其中，过零边界内区域的灰度值设置一致且选自1～255，过零边界外区域的灰度值设置为0。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S302中，脏器实质候选轮廓线与过零边界之间的像素距离通过获取S103和S301中候选轮廓线和过零边界上对应边缘点之间的距离得到。


9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，S303中，判断候选轮廓线和过零边界的最上端点、最下端点、最左端点、或最右端点是否位于外弧形轮廓中，选择上述任意一个或多个位于外弧形轮廓的端点作为对应边缘点，确定脏器实质候选轮廓线与过零边界之间的像素距离。


10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当脏器实质中不存在其他脏器造成的孔洞时，采用腐蚀算法对S103中得到的填充后候选轮廓图的候选轮廓线进行调整，输出脏器实质掩码图；
当脏器实质中存在其他脏器造成的孔洞时，采用腐蚀算法对拟脏器实质掩码图的候选轮廓线进行调整，输出脏器实质掩码图。


11.根据权利要求1至10之一所述的方法，其特征在于，脏器实质轮廓收缩阶段中脏器实质掩码图还可以通过包括以下步骤的方式获得；
S301’，基于过零检测算法对S101二值化图中脏器实质进行过零边界检测，输出脏器实质...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪昌健，郭凌超，李方召，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43