一种脊椎图像分割方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种脊椎图像分割方法，包括：获取脊椎CT图；对图像进行滑窗，利用各窗口内中心点的邻域像素灰度值得到各像素点的细节度；利用各像素点的坐标和灰度值得到灰度曲线，对灰度曲线进行多项式曲线拟合获取各像素点的曲线斜率；利用各像素点的曲线斜率及灰度值得到各像素点的感兴趣度；利用细节度和感兴趣度确定各像素点建立二维直方图的窗口大小；根据各像素点的灰度值及该像素点建立二维直方图的窗口内邻域像素点的灰度值均值构建图像的二维直方图；对二维直方图进行均衡化得到增强后的图像；对增强后的图像进行阈值分割得到脊椎骨区域。上述方法用于脊椎图像的分割，可提高分割效果。可提高分割效果。可提高分割效果。

【技术实现步骤摘要】
一种脊椎图像分割方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种脊椎图像分割方法。

技术介绍

[0002]脊椎是人体的支柱，具有支持躯干、保护内脏和进行运动等功能。然而在我国，近几年来脊椎病患者越来越多，并且呈现年轻化的趋势。而且脊椎骨还是癌症骨转移的主要区域，癌症骨转移易发生在脊椎骨和盆骨等部位，当发生癌症骨转移时会导致骨痛、骨损伤，从而影响到人们的身体健康。因此，通过医疗影像技术对脊椎骨病情的诊断非常重要。
[0003]目前医生主要通过CT图对脊椎骨病情进行判断。CT成像技术是基于X光的计算机断层扫描成像技术，通过不同的灰度值显示人体器官和组织的密度差异，从而有效区分人体骨组织与其他组织，进而得到多层的高分辨率的骨组织图像。因此，为了能够准确判断病情，对脊椎骨CT图进行分割是很有必要的。
[0004]目前主要采用阈值分割的方式对脊椎骨CT图进行分割。但是由于设备的原因以及辐射剂量限值，该分割技术得不到理想的脊椎骨分割结果，因此，需要一种脊椎图像分割方法以提高脊椎骨图像的分割效果。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术对脊椎骨CT图像分割不理想的问题，提出一种脊椎图像分割方法，该方法基于脊椎图像的灰度特征得到图像中每个像素点的细节度和感兴趣度，利用细节度和感兴趣度得到每个像素点的自适应窗口，引入自适应窗口建立二维灰度直方图，对二维灰度直方图进行均衡化处理得到增强后的图像，对增强后的图像进行阈值分割，可有效提高脊椎图像的分割效果。
[0006]本专利技术提供一种脊椎图像分割方法，包括：获取脊椎CT图；对图像进行滑窗，利用各窗口内中心点的邻域像素灰度值得到各像素点的细节度；利用各像素点的坐标和灰度值得到灰度曲线，对灰度曲线进行多项式曲线拟合获取各像素点的曲线斜率；利用各像素点的曲线斜率及灰度值得到各像素点的感兴趣度；利用细节度和感兴趣度确定各像素点建立二维灰度直方图的窗口大小；根据各像素点的灰度值及该像素点建立二维灰度直方图的窗口内邻域像素点的灰度值均值构建图像的二维灰度直方图；对二维灰度直方图进行均衡化得到增强后的图像；对增强后的图像进行阈值分割得到脊椎骨区域，相比于现有技术，本专利技术基于脊椎图像的灰度特征得到图像中每个像素点的细节度和感兴趣度，利用细节度和感兴趣度得到每个像素点的自适应窗口，引入自适应窗口建立二维灰度直方图，对二维灰度直方图进行均衡化处理得到增强后的图像，对增强后的图像进行阈值分割，可有效提高脊椎图像的分割效果。
[0007]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案，一种脊椎图像分割方法，包括：获取脊椎CT图像。
[0008]对脊椎CT图像进行滑窗检测，利用每个滑窗窗口内中心像素点的邻域像素点的灰
度值计算得到脊椎CT图像中各像素点的细节度。
[0009]利用脊椎CT图像中每个像素点的坐标和灰度值得到灰度曲线，对灰度曲线进行多项式曲线拟合获取脊椎CT图像中各像素点的曲线斜率。
[0010]利用脊椎CT图像中各像素点的曲线斜率及灰度值计算得到脊椎CT图像中各像素点的感兴趣度。
[0011]利用脊椎CT图像中各像素点的细节度和感兴趣度确定出脊椎CT图像中各像素点建立二维灰度直方图的窗口大小。
[0012]利用脊椎CT图像中各像素点的灰度值及该像素点建立二维灰度直方图的窗口内的邻域像素点的灰度值均值构建脊椎CT图像的二维灰度直方图。
[0013]对脊椎CT图像的二维灰度直方图进行均衡化处理得到增强后的脊椎CT图像。
[0014]对增强后的脊椎CT图像进行阈值分割得到脊椎骨区域。
[0015]进一步的，所述一种脊椎图像分割方法，所述脊椎CT图像中各像素点的细节度是按照如下方式得到：设置滑窗大小，以每个滑窗内的中心像素点作为目标像素点。
[0016]对脊椎CT图像进行滑窗检测，计算每个滑窗窗口内目标像素点的所有邻域像素点的灰度值均值。
[0017]利用每个滑窗窗口内目标像素点的所有邻域像素点的灰度值均值及各邻域像素点的灰度值计算得到脊椎CT图像中各像素点的细节度。
[0018]进一步的，所述一种脊椎图像分割方法，所述脊椎CT图像中各像素点的细节度的表达式如下：式中，为脊椎CT图像中各像素点的细节度，为目标像素点的第n个邻域像素点的灰度值，为目标像素点的所有邻域像素点的灰度值均值，D为目标像素点的邻域像素点的数量。
[0019]进一步的，所述一种脊椎图像分割方法，所述脊椎CT图像中各像素点的感兴趣度是按照如下方式得到：将脊椎CT图像中每一列像素点的纵坐标作为x轴，每一列像素点的灰度值作为y轴得到脊椎CT图像的每一列灰度曲线。
[0020]对每一列灰度曲线进行多项式曲线拟合，得到各列灰度曲线的多项式表达式。
[0021]利用各列灰度曲线的多项式表达式计算得到每一列像素点的曲线斜率。
[0022]利用每一列像素点的灰度值及该点的曲线斜率计算得到脊椎CT图像中各像素点的感兴趣度。
[0023]进一步的，所述一种脊椎图像分割方法，所述脊椎CT图像中各像素点的感兴趣度的表达式如下：
式中，为脊椎CT图像中各像素点的感兴趣度，为脊椎CT图像中像素点I的曲线斜率，为像素点I的灰度值，分别为脊椎CT图像中像素点的最大灰度值和最小灰度值。
[0024]进一步的，所述一种脊椎图像分割方法，所述脊椎CT图像中各像素点建立二维灰度直方图的窗口大小的表达式如下：式中，为脊椎CT图像中各像素点建立二维灰度直方图的窗口大小，和分别为脊椎CT图像中各像素点的细节度和感兴趣度，为超参数。
[0025]进一步的，所述一种脊椎图像分割方法，所述对增强后的脊椎CT图像进行阈值分割的过程具体如下：对增强后的图像进行阈值选择，将大于等于该阈值的像素点的像素值设置为1，小于该阈值的像素点的像素值设置为0，得到脊椎骨区域。
[0026]本专利技术的有益效果在于：本专利技术基于脊椎图像的灰度特征得到图像中每个像素点的细节度和感兴趣度，利用细节度和感兴趣度得到每个像素点的自适应窗口，引入自适应窗口建立二维灰度直方图，对二维灰度直方图进行均衡化处理得到增强后的图像，对增强后的图像进行阈值分割，可有效提高脊椎图像的分割效果。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]图1为本专利技术实施例1提供的一种脊椎图像分割方法流程示意图；图2为本专利技术实施例2提供的一种脊椎图像分割方法流程示意图；图3为本专利技术实施例2提供的一种二维灰度直方图示意图。
具体实施方式
[0029]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脊椎图像分割方法，其特征在于，包括：获取脊椎CT图像；对脊椎CT图像进行滑窗检测，利用每个滑窗窗口内中心像素点的邻域像素点的灰度值计算得到脊椎CT图像中各像素点的细节度；利用脊椎CT图像中每个像素点的坐标和灰度值得到灰度曲线，对灰度曲线进行多项式曲线拟合获取脊椎CT图像中各像素点的曲线斜率；利用脊椎CT图像中各像素点的曲线斜率及灰度值计算得到脊椎CT图像中各像素点的感兴趣度；利用脊椎CT图像中各像素点的细节度和感兴趣度确定出脊椎CT图像中各像素点建立二维灰度直方图的窗口大小；利用脊椎CT图像中各像素点的灰度值及该像素点建立二维灰度直方图的窗口内的邻域像素点的灰度值均值构建脊椎CT图像的二维灰度直方图；对脊椎CT图像的二维灰度直方图进行均衡化处理得到增强后的脊椎CT图像；对增强后的脊椎CT图像进行阈值分割得到脊椎骨区域。2.根据权利要求1所述的一种脊椎图像分割方法，其特征在于，所述脊椎CT图像中各像素点的细节度是按照如下方式得到：设置滑窗大小，以每个滑窗内的中心像素点作为目标像素点；对脊椎CT图像进行滑窗检测，计算每个滑窗窗口内目标像素点的所有邻域像素点的灰度值均值；利用每个滑窗窗口内目标像素点的所有邻域像素点的灰度值均值及各邻域像素点的灰度值计算得到脊椎CT图像中各像素点的细节度。3.根据权利要求1或2所述的一种脊椎图像分割方法，其特征在于，所述脊椎CT图像中各像素点的细节度的表达式如下：式中，为脊椎CT图像中各像素点的细节度，为目标像素点的第n个邻域像素点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：马学晓，
申请(专利权)人：青岛大学附属医院，
类型：发明
国别省市：