基于CT图像三维重建的肺结节提取系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于CT图像三维重建的肺结节提取系统，包括：图像输入模块、图像提取模块、图像处理模块、图像绘制模块、图像滤波模块及肺结节提取模块；图像输入模块用于载入肺部CT图像；图像提取模块用于对肺部CT图像进行肺实质提取，以获取肺实质提取CT图像；图像处理模块用于对肺实质提取CT图像进行特征提取，以获取特征CT图像；图像绘制模块用于对特征CT图像进行表面重建，以得到三维立体图像；图像滤波模块用于对三维立体图形中的肺结节及血管进行滤波，以获取三维滤波图像；肺结节提取模块用于在三维滤波图像中对肺结节特征进行提取，以获取肺结节提取三维图像。本发明专利技术获取的图像质量高，可以高效、准确地识别、检测并提取出肺结节。出肺结节。出肺结节。

【技术实现步骤摘要】
基于CT图像三维重建的肺结节提取系统


[0001]本专利技术涉及一种医学影像处理系统，特别涉及一种医学影像中肺结节的提取系统。

技术介绍

[0002]随着我国空气污染的加重、雾霾天气的频发以及吸烟人群的逐年增加，肺病发病率不断上升。早期病灶是以肺结节的形式表现，因此，精确检测出肺结节，准确定位出病灶的位置，并对肺结节进行特征提取及分析，意义重大。
[0003]目前，CT影响扫描技术是检测肺结节最有效的方法，同时利用CT医学影像设备输出的图像体数据，根据需要选择合适的三维重建算法，得到可以从任意视角进行观察的肺部的三维投影图像，这样诊断医生就可以方便地对人体肺部的结构进行观察诊断。三维重建技术的运用，使得医务人员能够更加直观、定量地对肺部的三维结构进行察看，还可以根据不同疾病诊断的需要强化图像中原有的某些细节，从而帮助医生更加容易的做出正确的疾病诊断。
[0004]但是，目前我国的肺结节CT图像的检测中，其检测的结节受到周围血管等组织的干扰，检测出的结节含有很多非结节组织，严重影响了医生的诊断。
[0005]如中国专利申请201910994341.8号公开的一种基于深度强化学习算法的肺结节分析方法及装置，该方法包括构造肺结节分析模型；然后获得待分析图像；将待分析图像数据输入至分析模型中的识别模块，识别模块根据预设征象分类模型给出肺结节的分类结果；根据分类结果确定待分析图像数据的分析结果并输出。本专利技术实施例所提供的肺结节分析方法通过深度强化学习原理进行肺结节的分析，提高了肺结节分析结果的准确性。然而，该基于深度强化学习算法的肺结节分析方法及装置无法交互显示肺结节三维CT立体图像，也无法实现对肺结节三维CT立体图像任意方向、任意部位的切割，无法对肺结节疾病的临床风险作出准确评估。
[0006]又如中国专利201010120620.0号公开的一种基于胸部CT的肺结节三维分割与特征提取方法及系统，该专利技术采用基于三维空间的水平集方法在三维感兴趣区域内分割出肺结节，并结合肺结节边界曲面和感兴趣区域的特性提取结节特征，包括肺区域分割模块、三维感兴趣区域提取模块、肺结节三维分割模块、结节特征提取及量化模块和输出模块。然而，该基于胸部CT的肺结节三维分割与特征提取方法及系统难以排除交叉血管、条形血管的干扰，同时肺结节检测的假阳率偏高。
[0007]因此，提供一种提取准确、图像质量高、提取速度快的基于CT图像三维重建的肺结节提取系统成为业内急需解决的问题。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的是提供一种基于CT图像三维重建的肺结节提取系统，其能够准确、快速地提取出肺结节的三维结构。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术提供了一种基于CT图像三维重建的肺结节提取系统，包括：依次通信连接的图像输入模块、图像提取模块、图像处理模块、图像绘制模块、图像滤波模块及肺结节提取模块；其中，图像输入模块用于载入肺部CT图像；图像提取模块用于对肺部CT图像进行肺实质提取，以获取肺实质提取CT图像；图像处理模块用于对肺实质提取CT图像进行特征提取，以获取特征CT图像；图像绘制模块用于对特征CT图像进行表面重建，以得到三维立体图像；图像滤波模块用于对三维立体图形中的肺结节及血管进行滤波，以获取三维滤波图像；肺结节提取模块用于在三维滤波图像中对肺结节特征进行提取，以获取肺结节提取三维图像。
[0010]可选择地，还包括与图像输入模块及图像提取模块通信连接的图像预处理模块，图像预处理模块用于对肺部CT图像进行图像平滑及图像增强处理，形成预处理CT图像，以供图像提取模块进行肺实质提取。
[0011]可选择地，图像预处理模块包括通信连接的图像平滑子模块及图像增强子模块，其中，图像平滑子模块用于通过空域法在空间域中对肺部CT图像的像素灰度值进行运算处理，滤除肺部CT图像中的噪声，形成初级预处理CT图像；图像增强子模块用于对初级预处理CT图像进行尖锐化增强处理，增加初级预处理CT图像的边缘鲜明度，形成预处理CT图像。
[0012]可选择地，图像提取模块包括初步提取子模块及后续提取子模块，其中，初步提取子模块通过区域生长法初步分割得到初步提取CT图像；后续提取子模块通过腐蚀运算和膨胀运算对初步提取CT图像进行除噪声，以获取肺实质提取CT图像。
[0013]可选择地，图像处理模块通过对肺实质提取CT图像进行多尺度空间金字塔池化，形成特征CT图像。其中，多尺度空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling，简称SPP)。SPP的过程，其实就是从若干个(比如21个)图片块中，分别计算每个块的最大值(局部max
‑
pooling)。通过SPP，就把一张任意大小的图片转换成了一个固定大小的21维特征(当然也可以设计其它维数的输出，增加金字塔的层数，或者改变划分网格的大小)。可以采用三种不同刻度的划分，每一种刻度称之为：金字塔的一层，每一个图片块大小称之为：windows size。如果希望金字塔的某一层输出n*n个特征，那么就要用windows size大小为：(w/n,h/n)进行池化。比如，对于任意大小的图片首先分成三层分别16、4、1个块，然后在每个块上最大池化，池化后的特征拼接得到一个固定维度的输出。
[0014]可选择地，图像绘制模块包括：通信连接的轮廓匹配单元、轮廓拼接处理单元、轮廓插值单元、轮廓分叉处理单元及曲面拟合单元，其中，轮廓匹配单元用于计算各特征CT图像中肺结节轮廓的面积，根据生物体在系列切面层上的重心位置具有连续性，在相邻两切片层内寻找各个肺结节轮廓之间的顺序关系并匹配；轮廓拼接处理单元用于通过采用三角面片法构造对应肺结节轮廓之间的表面，得到肺结节二维断层图像；轮廓插值单元用于在相邻的肺结节二维断层图像之间进行插值，实现各层图像间结构的过渡；轮廓分叉处理单元用于通过采用拓扑和几何结构解决肺结节二维断层图像分叉发生的局部信息导致的肺结节轮廓对应关系不确定的情况；曲面拟合单元用于通过采用插值法或者逼近法平滑曲面，对肺结节二维断层图像进行拟合形成最终的重建曲面，得到肺结节三维CT立体图像。
[0015]可选择地，图像滤波模块通过增强的结节滤波器和血管滤波器，对三维立体图形的体素进行增强，得到带有增强的肺结节和血管的三维滤波图像。
[0016]优选地，图像滤波模块使用增强结节和血管图像的两种函数，经过转换及简化得
出的增强的结节滤波器和血管滤波器。
[0017]可选择地，根据肺结节与血管在形状及三维空间上的差异性，肺结节提取模块在三维滤波图像中对肺结节的形状特征进行提取，以获取肺结节提取三维图像。
[0018]优选地，形状特征包括但不限于球心距、球形体积比、以及长方体交线平均距离。
[0019]可选择地，还包括：与肺结节提取模块通信连接的交互显示模块，其用于对肺结节提取三维图像进行旋转或缩放，以不同角度展示肺结节提取三维图像。
[0020]可选择地，还包括数据存储模块，其用于存储来自图像输入模块中的患者信息及重本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于CT图像三维重建的肺结节提取系统，包括：依次通信连接的图像输入模块、图像提取模块、图像处理模块、图像绘制模块、图像滤波模块及肺结节提取模块；其中，所述图像输入模块用于载入肺部CT图像；所述图像提取模块用于对所述肺部CT图像进行肺实质提取，以获取肺实质提取CT图像；所述图像处理模块用于对所述肺实质提取CT图像进行特征提取，以获取特征CT图像；所述图像绘制模块用于对所述特征CT图像进行表面重建，以得到三维立体图像；所述图像滤波模块用于对所述三维立体图形中的肺结节及血管进行滤波，以获取三维滤波图像；所述肺结节提取模块用于在所述三维滤波图像中对肺结节特征进行提取，以获取肺结节提取三维图像。2.如权利要求1所述的基于CT图像三维重建的肺结节提取系统，其特征在于，还包括与所述图像输入模块及所述图像提取模块通信连接的图像预处理模块，所述图像预处理模块用于对所述肺部CT图像进行图像平滑及图像增强处理，形成预处理CT图像，以供所述图像提取模块进行肺实质提取。3.如权利要求2所述的基于CT图像三维重建的肺结节提取系统，其特征在于，所述图像预处理模块包括通信连接的图像平滑子模块及图像增强子模块，其中，所述图像平滑子模块用于通过空域法在空间域中对所述肺部CT图像的像素灰度值进行运算处理，滤除所述肺部CT图像中的噪声，形成初级预处理CT图像；所述图像增强子模块用于对所述初级预处理CT图像进行尖锐化增强处理，增加所述初级预处理CT图像的边缘鲜明度，形成所述预处理CT图像。4.如权利要求3所述的基于CT图像三维重建的肺结节提取系统，其特征在于，所述图像提取模块包括初步提取子模块及后续提取子模块，其中，所述初步提取子模块通过区域生长法初步分割得到初步提取CT图像；所述后续提取子模块通过腐蚀运算和膨胀运算对所述初步提取CT图像进行除噪声，以获取肺实质提取CT图像。5.如权利要求4所述的基于CT图像三维重建的肺结节提取系统，其特征在于，所述图像处理模块通过对所述肺实质提取CT图像进行多...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏宾，董蒨，牛海涛，朱呈瞻，董冰子，陶昊，曲强，楚宏硕，
申请(专利权)人：青岛大学附属医院，
类型：发明
国别省市：