【技术实现步骤摘要】
基于支气管的自动及半自动肺分叶分段的方法及其系统
本专利技术涉及CT(ComputedTomography电子计算机断层扫描)图像的肺分割
，尤其涉及一种基于支气管的自动及半自动肺分叶分段的方法及其系统。
技术介绍
针对肺病变局限于单一肺叶内，而其余肺均正常，则可施行肺叶切除、肺段切除，如需切除的病变波及同侧肺的一个肺叶以上，而有的病变仅局限于某个或某些肺段，为尽量保留健肺组织，维护肺功能，可施行多个肺段或肺段加肺叶切除术，譬如常采用的右肺上叶尖后段加下叶背段切除术。每一肺段支气管及其分支分布的肺组织称为支气管肺段，在肺段内，肺动脉的分支与肺段支气管相伴行，支气管在三维维度的空间走向及相互之间位置决定着各个肺段位置。目前采用的方法是：应用肺部解剖知识，于连续肺CT图象的每个层面上，全面地辨认肺门和肺内支气管、肺动脉、肺静脉三套管道，且绘出图象简图，进行图形重塑，借以在三个维度上观察三套管道的分布情况。可用于校对图象中所观察到结构的正确性，同时为进一步CT图象上分叶分段，同时肺的三套管道在三个维度上的空间走向及其...
【技术保护点】
1.一种基于支气管的自动及半自动肺分叶分段的方法，其特征在于，包括步骤：/n提取CT图像中支气管的中心线，并根据所述中心线构建树形结构；/n根据所述树形结构各分支的分布，以标记出所述支气管的分叶和分段；/n将所述分叶和所述分段与肺进行数据映射，并根据泰森多边形理论算法以计算出所述支气管的所述分叶和所述分段与所述肺对应的肺叶和肺段。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于支气管的自动及半自动肺分叶分段的方法，其特征在于，包括步骤：
提取CT图像中支气管的中心线，并根据所述中心线构建树形结构；
根据所述树形结构各分支的分布，以标记出所述支气管的分叶和分段；
将所述分叶和所述分段与肺进行数据映射，并根据泰森多边形理论算法以计算出所述支气管的所述分叶和所述分段与所述肺对应的肺叶和肺段。
2.根据权利要求1所述的基于支气管的自动及半自动肺分叶分段的方法，其特征在于，所述提取CT图像中支气管的中心线，并根据所述中心线构建树形结构的步骤包括：
提取所述中心线，计算所述支气管每个离散点的26领域欧拉特征值，得到支气管的中心线点集；
根据所述中心线点集以支气管主干为根节点，构建出第一树形结构。
3.根据权利要求2所述的基于支气管的自动及半自动肺分叶分段的方法，其特征在于，所述根据所述树形结构各分支的分布，以标记出所述支气管的分叶和分段的步骤包括：
以所述根节点为起点，遍历所述第一树形结构以依序获得下一分叉点；
获取所述分叉点的分支，以所述分支构建出第二树形结构；
根据所述第二树形结构的全部节点的空间坐标，以计算出所述分支所在的空间位置；
根据全部所述分叉点的节点属性和对应的所述分支的所述空间位置，以标记出所述支气管的分叶和分段。
4.根据权利要求3所述的基于支气管的自动及半自动肺分叶分段的方法，其特征在于，所述根据所述树形结构各分支的分布，以标记出所述支气管的分叶和分段的步骤之后包括：
手动交互修改已自动标记完成的所述支气管的所述分支。
5.根据权利要求1所述的基于支气管的自动及半自动肺分叶分段的方法，其特征在于，所述将所述分叶和所述分段与肺进行数据映射，并根据泰森多边形理论算法以计算出所述支气管的所述分叶和所述分段与所述肺对应的肺叶和肺段的步骤包括：
根据肺部的空间相对位置以分割出左肺和右肺；
获取所述左肺和所述右肺的包围盒并将所述包围盒的内数据分别对应作为左肺分段和右肺分段；
将肺部图像的像素离散点集全部的第一离散点，建立与每一支气管叶、段分支的离散点集的一一对应关系；
根据所述对应关系，将所述第一离散点与对应最靠近的所述支气管叶、段分支的离散点集的第二离散点集合成数据点集，以作为对应的所述肺叶和所述肺段。
6.根据权利要求5所述的基于支气管的自动及半自动肺分叶分段的方法，其特征在于，所述将肺部图像的像素离散点集全部的第一离散点，建立与每一支气管叶、段分支的离散点集的一一对应关系的步骤进一步包括：
计算所述第一离散点到每一所述支气管叶、段分支的离散点集的最小距离；
比较所述最小距离的最小值，并将对应的所述第一离散点映射到所述最小值对应的所述支气管叶、段分支的离散点集；
获取所述肺部图像的像素离散点集的全部所述第一离散点与所述支气管叶、段分...
【专利技术属性】
技术研发人员：伍亚军，吴元江，黄言松，郭李云，
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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