肺部CT密度增高影的自适应阈值分割方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种肺部CT密度增高影的自适应阈值分割方法和装置，所述方法包括：获取肺部CT图像，对获取的图像进行归一化；对归一化的图像进行二值化，得到肺实质的二值化掩膜，基于肺实质的二值化掩膜得到肺实质掩膜；在归一化的图像上标注包含病灶区域的闭合轮廓；根据闭合轮廓生成二值化掩膜，与肺实质掩膜进行“逻辑与”操作，生成病灶掩膜；使用病灶掩膜提取归一化的肺部CT图像中的相应像素点并做直方图统计，获取直方图强度最高的像素值；将直方图强度最高的像素值与预定的正整数偏移值取和，作为分隔阈值；使用分隔阈值二值化闭合轮廓内的归一化的肺部CT图像，获取病变区域掩膜。本发明专利技术能够实现肺部图像的精细分割及较高的稳定性与可重复性。的稳定性与可重复性。的稳定性与可重复性。

【技术实现步骤摘要】
肺部CT密度增高影的自适应阈值分割方法和装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及肺部CT图像的处理，尤其涉及一种肺部 CT密度增高影的自适应阈值分割方法和装置。

技术介绍

[0002]目前，计算机断层扫描技术(CT)以空间分辨率高、图像清晰等特点被广泛应用于各类病变检查中。而低剂量螺旋CT以其效果灵敏，辐射剂量低等优点被广为推荐用于肺部病变筛查，尤其是早期肺癌的筛查。CT影像结果还被纳入新型冠状病毒肺炎的临床诊断标准，在疫情控制过程中发挥了重要的作用。
[0003]CT影像数据处理涉及肺部影像的分割，肺部影像分割包括肺实质分割、肺气道分割、肺结节分割等。图像分割模型的设计主要以多名专家形成的共识为金标准，例如Simon K 等提出的“STAPLE”方法，进而对模型进行评价、调优与改进。然而，即便是经验丰富的专家，其共识的形成仍然基于主观肉眼判断的方式。对于边缘清晰，与背景对比强烈的目标区域，分割金标准的设计容易形成共识，而对于边缘模糊，未见显然梯度的类磨玻璃影病灶，形成评价标准难点如下：(1)病灶边缘无明确定义，边缘描绘对于每位医师来说是棘手的问题；(2)多名医师共同协作时，各人对边缘的认定差别大，即便形成了综合意见，也是不稳定且难以信服的；(3)同一位医师自身亦难以形成稳定的标准。
[0004]不稳定的评价标准对于模型组内评价，模型组间评价方式均难以做出可靠的结论。
[0005]尽管研究者们已提出众多医学图像分割模型，在各自针对的问题均实现了较好的效果，例如，Snake活动轮廓模型作为近年来最具代表性与实用性的边缘分割模型之一，在边缘相对清晰的肺部肿瘤分割时取得了较好的效果，然而，对于边缘模糊、形状不规则的斑片状肺部炎性改变，基于边缘的分割方法通常失效，而目前通用的基于专家经验的评价标准亦失效。
[0006]因此，如何有效避免医师主观认知差别大造成的分割结论不稳定，提高图像分割的鲁棒性，实现肺部图像的精细分割以及实现较高的稳定性与可重复性，是一个重要的、有待解决的问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术实施例提供了一种肺部CT密度增高影的自适应阈值分割方法和装置，来解决现有技术中图像分割结论不稳定，分割鲁棒性差的问题。
[0008]根据本专利技术的一个方面，提供了一种肺部CT密度增高影的自适应阈值分割方法，该方法包括以下步骤：
[0009]获取具有斑片状密度增高影的肺部CT图像，对获取的肺部CT图像进行归一化；
[0010]对归一化的图像进行二值化，得到肺实质的二值化掩膜，并基于肺实质的二值化掩膜提取肺部图像得到肺实质掩膜；
[0011]识别图像标注者在归一化的肺部CT图像上标注的闭合轮廓，所述闭合轮廓包含病灶区域；
[0012]根据标注的闭合轮廓生成轮廓二值化掩膜，并与肺实质掩膜进行“逻辑与”操作，生成病灶掩膜；
[0013]使用病灶掩膜提取归一化的肺部CT图像中的相应像素点并做直方图统计，获取直方图强度最高的像素值；
[0014]将直方图强度最高的像素值与预定的正整数偏移值取和，作为分隔阈值；
[0015]使用所述分隔阈值二值化所述闭合轮廓内的归一化的肺部CT图像，以获取病变区域掩膜。
[0016]在本专利技术一些实施例中，所述使用所述分隔阈值二值化所述闭合轮廓内的归一化的肺部CT图像之后，还包括：对二值化后的闭合轮廓内的归一化的肺部CT图像进行预处理，所述预处理包括：小连通域去除、膨胀操作和/或填补孔洞操作。
[0017]在本专利技术一些实施例中，所述闭合轮廓为：多边形、圆形或椭圆形。
[0018]在本专利技术一些实施例中，所述获取肺部CT图像包括符合以下条件的CT图像：1) 具有斑片状密度增高影的肺部CT图像；以及2)同一患者的每一层的CT切片存在磨玻璃病变；
[0019]在本专利技术一些实施例中，所述对获取的肺部CT图像进行归一化，包括：将肺窗窗宽和窗位分别设置为预定肺窗窗宽值和预定窗位值，将窗内的体素值归一化为0～255区间范围；以及去除肺部以外区域的图像。
[0020]在本专利技术一些实施例中，所述预定肺窗窗宽值为1800HU；所述预定窗位值为300HU。
[0021]在本专利技术一些实施例中，针对两个标注者标注的第一闭合轮廓和第二闭合轮廓分别计算出两个病变区掩膜后，分别基于两个病变区掩膜计算第一分割面积和第二分割面积，基于第一分割面积和第二分割面积利用如下公式计算病变区分割稳定性的交并比指标：
[0022][0023]其中，IOU表示交并比指标，C1与C2分别为第一分割面积和第二分割面积。
[0024]在本专利技术一些实施例中，所述闭合轮廓满足以下条件：包含完整病灶；包含作为背景的正常组织。
[0025]在本专利技术一些实施例中，所述正常组织不小于轮廓的1/3；和/或在有预定亮度以上的血管结构穿过病灶的情况下，将所述血管结构与病变部分合并，或者标注轮廓时避让所述血管结构。
[0026]在本专利技术一些实施例中，所述正整数偏移值的范围为15
‑
25。
[0027]本专利技术的另一方面，还提供了一种肺部CT密度增高影的半主动阈值分割装置，该装置包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该装置实现如前所述方法的步骤。
[0028]本专利技术的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如前所述方法的步骤。
[0029]本专利技术的肺部CT密度增高影的自适应阈值分割方法和装置，能够提高图像分割的鲁棒性，实现肺部图像的精细分割以及实现较高的稳定性与可重复性。
[0030]本专利技术的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本专利技术的实践而获知。本专利技术的目的和其它优点可以通过在书面说明及其权利要求书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。
[0031]本领域技术人员将会理解的是，能够用本专利技术实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本专利技术能够实现的上述和其他目的。
附图说明
[0032]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术的限定。
[0033]图1为本专利技术一实施例中肺部CT密度增高影的自适应阈值分割方法的流程示意图。
[0034]图2A和图2B分别为本专利技术一实施例中归一化的肺部CT图像及其全局直方图的示例。
[0035]图3A和图3B分别为本专利技术一实施例中得到的肺部CT图像的二值化掩膜与提取出的肺实质图像的示意图。
[0036]图4A和图4B分别为标注出了健康区域与磨玻璃影区域的CT图像及两个区域的直方图示例。
[0037]图5A和图5B分别为标注出了健康区域与磨玻璃影区域的CT图像及两个区域的直方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肺部CT密度增高影的自适应阈值分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取具有斑片状密度增高影的肺部CT图像，对获取的肺部CT图像进行归一化；对归一化的图像进行二值化，得到肺实质的二值化掩膜，并基于肺实质的二值化掩膜提取肺部图像得到肺实质掩膜；识别图像标注者在归一化的肺部CT图像上标注的闭合轮廓，所述闭合轮廓包含病灶区域；根据标注的闭合轮廓生成轮廓二值化掩膜，并与肺实质掩膜进行“逻辑与”操作，生成病灶掩膜；使用病灶掩膜提取归一化的肺部CT图像中的相应像素点并做直方图统计，获取直方图强度最高的像素值；将直方图强度最高的像素值与预定的正整数偏移值取和，作为分隔阈值；使用所述分隔阈值二值化所述闭合轮廓内的归一化的肺部CT图像，以获取病变区域掩膜。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述分隔阈值二值化所述闭合轮廓内的归一化的肺部CT图像之后，还包括：对二值化后的闭合轮廓内的归一化的肺部CT图像进行预处理，所述预处理包括：小连通域去除、膨胀操作和/或填补孔洞操作。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述闭合轮廓为：多边形、圆形或椭圆形。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的肺部CT图像进行归一化，包括：将肺窗窗宽和窗位分别设置为预定肺窗窗宽值和预定窗位值，将窗内的体素值归一化为0～255区间范围；以及去除肺部以外区域的图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定肺窗窗宽...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏景诗，戴永恒，王鹏达，
申请(专利权)人：电科云北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：