一种影像针道提取算法制造技术

本发明专利技术公开了一种影像针道提取算法，包括：扫描包含针道的影像，对其进行阈值分割；进行连通域分析得到若干连通域，并筛选得到待提取的目标区域；对目标区域中的体素点进行直线拟合得到直线，并提取其端点完成针道提取。本发明专利技术对针道坐标点集进行稳健回归分析，剔除在影像中因金属伪影导致的误差，提取的针道精度高，且更加可靠，可应用于大多数场景。可应用于大多数场景。可应用于大多数场景。

【技术实现步骤摘要】
一种影像针道提取算法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种影像针道提取算法。

技术介绍

[0002]近年来，手术机器人技术高速发展，在世界范围内被广泛研究。充分利用患者医学影像信息，手术机器人为医生提供更多立体化导航、精准的角度定位等优点，具有操作精度高、可重复性好和稳定性等特点。上述特点使得在穿刺机器人的应用成为可能，为发挥手术机器人高性能，对于精度的评估至关重要，尤其实际临床执行与规划通道，对此往往需要识别出针道影像中的穿刺通道，而常用方式手动拾取影像中穿刺针的两端点，存在在众多切片中手动识别的繁琐性以及人为对像素级把控不准确引入的误差等缺点。

技术实现思路

[0003]专利技术目的：针对上述不足，本专利技术提供一种高精度可靠的影像针道提取算法，可应用于大多数场景。
[0004]技术方案：
[0005]一种影像针道提取算法，包括：
[0006]扫描包含针道的影像，对其进行阈值分割；
[0007]进行连通域分析得到若干连通域，并筛选得到待提取的目标区域；
[0008]对目标区域中的体素点进行直线拟合得到直线，并提取其端点完成针道提取。
[0009]所述筛选得到待提取的目标区域具体为：
[0010]计算各连通域的最小有向外接盒，以分别计算各连通域对应的最小有向外接盒的对角长度，筛选其中对角长度大于等于设定值的连通域计算其体素点CT值的平均值，选取其中平均值最大的连通域作为待提取的目标区域。
[0011]若各连通域对应的最小有向外接盒的对角长度均小于设定值，则将分割阈值下调固定值对影像重新进行阈值分割，再重新进行连通域分析并计算各连通域对应的有向外接盒的对角长度，直至其中存在连通域对应的有向外接盒的对角长度大于等于设定值或超过最大迭代次数；
[0012]若超过最大迭代次数，且各连通域对应的有向外接盒的对角长度均小于设定值，则计算最后一次得到的各连通域中体素点CT值的值平均值，选取其中平均值最大的连通域作为待提取的目标区域。
[0013]对目标区域中的体素点进行直线拟合得到直线：
[0014](1)对目标区域在影像中的体素点矩阵进行SVD分解得到目标区域的主轴；
[0015](2)以目标区域内各点坐标的平均值作为拟合得到的直线上一点，从而得到拟合直线的点向式直线方程；
[0016](3)计算目标区域中各点与直线的距离平均值和方差，并判断其是否满足设定条件，并在不满足设定条件时将其中异常点剔除，返回步骤(1)。
[0017]所述步骤(1)具体为：
[0018]对目标区域在影像中的体素矩阵进行SVD分解得到：
[0019]A＝U∑V
T
[0020]其中，A表示影像中目标区域的体素矩阵，U、V
T
分别为对A进行SVD分解得到左特征向量、右特征向量构成的左右奇异矩阵；∑为与左右奇异矩阵U、V
T
对应的对角阵，其中对角元素为奇异值按照从大到小排列；
[0021]选取所述右奇异矩阵V
T
的首行向量作为目标区域的主轴。
[0022]所述步骤(3)中的设定条件为：所述距离平均值小于第一阈值同时方差小于第二阈值。
[0023]所述异常点剔除为：将影像中与直线距离d>mean+s*std的体素点剔除，其中mean和std分别为距离平均值和方差，s取0.9。
[0024]所述提取所述针道端点具体为：
[0025]对目标区域中各点使用快速凸包算法获取最小外接包络面，其各角点组成新的点集，计算其最远距离点对，代入所述拟合得到的直线得到针道的两个端点。
[0026]所述阈值分割具体为：
[0027]获取影像中各体素点的Hu值，通过阈值分割法分割得到影像中的针道。
[0028]在所述阈值分割后，对所述影像进行二值化处理，并使用radius＝5x5x5核进行闭运算。
[0029]有益效果：本专利技术剔除在影像中因金属伪影导致的误差，提取的针道精度高，且更加可靠，可应用于大多数场景。
附图说明
[0030]图1为本专利技术的影像针道提取算法的流程图。
具体实施方式
[0031]下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本专利技术。
[0032]图1为本专利技术的影像针道提取算法的流程图，如图1所示，本专利技术的影像针道提取算法包括如下步骤：
[0033](1)扫描得到包含针道的影像，得到影像中各体素点的Hu值；
[0034]本专利技术中，通过CT设备扫描得到包含针道的CT影像，得到CT影像中各体素点Hu值。
[0035](2)对步骤(1)得到的影像进行阈值分割并进行二值化处理；
[0036]通过阈值分割法分割得到影像中的针道，使得针道与背景分离，并对其进行二值化处理；为防止针道与影像中其周边高密度材质产生粘连问题，本专利技术在二值化处理完成后使用radius＝5x5x5核进行闭运算消除该问题；
[0037]阈值分割法中的Hu值分割阈值根据待提取物材质图像效果而定，本专利技术中，金属穿刺或克氏针在影像中的Hu值分割阈值为1300。
[0038](3)对步骤(2)得到的二值化影像进行连通域分析得到若干连通域，也即得到与背景分离的若干潜在孤立区域；
[0039]本专利技术中，得到连通域的数量为N；
[0040](4)潜在区域筛选；
[0041]计算步骤(3)得到的各连通域的最小有向外接盒，以分别计算各连通域对应的有向外接盒的对角长度L，筛选其中对角长度L大于等于设定值的连通域计算其体素点的平均Hu值，选取其中Hu值平均值最大的连通域作为待提取的目标区域；其中，设定值为30Hu；
[0042]若各连通域对应的有向外接盒的对角长度均小于设定值，则返回步骤(2)进行迭代，将步骤(2)得到的Hu值分割阈值下调固定值对影像进行阈值分割，再依次经过步骤(3)、(4)计算得到各连通域对应的有向外接盒的对角长度L，直至其中存在连通域对应的有向外接盒的对角长度L大于等于设定值或超过最大迭代次数；若超过最大迭代次数，且各连通域对应的有向外接盒的对角长度均小于设定值，则计算最后一次迭代得到的各连通域中体素点的Hu值平均值，选取其中Hu值平均值最大的连通域作为待提取的目标区域。
[0043]其中，计算各连通域的最小有向外接盒具体为：
[0044]根据各连通域的体素点构成的体素矩阵得到在影像中各连通域体素点的坐标，以其中各连通域的体素点在影像坐标点对最大距离为长度方向，垂直长度方向的次长距离为宽度，与上述分别垂直的方向为高度方向；将各连通域中最小包络矩形形成有向外接盒，其对应的长度、宽度和高度，以此计算对角线长度；有向外接盒的对角长度计算公式如下：
[0045][0046]其中，i表示第i个连通域，i＝1,2,
…
,N，l
i
、w
i
、h
i
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种影像针道提取算法，其特征在于，包括：扫描包含针道的影像，对其进行阈值分割；进行连通域分析得到若干连通域，并筛选得到待提取的目标区域；对目标区域中的体素点进行直线拟合得到直线，并提取其端点完成针道提取。2.根据权利要求1所述的影像针道提取算法，其特征在于，所述筛选得到待提取的目标区域具体为：计算各连通域的最小有向外接盒，以分别计算各连通域对应的最小有向外接盒的对角长度，筛选其中对角长度大于等于设定值的连通域计算其体素点CT值的平均值，选取其中平均值最大的连通域作为待提取的目标区域。3.根据权利要求2所述的影像针道提取算法，其特征在于，若各连通域对应的最小有向外接盒的对角长度均小于设定值，则将分割阈值下调固定值对影像重新进行阈值分割，再重新进行连通域分析并计算各连通域对应的有向外接盒的对角长度，直至其中存在连通域对应的有向外接盒的对角长度大于等于设定值或超过最大迭代次数；若超过最大迭代次数，且各连通域对应的有向外接盒的对角长度均小于设定值，则计算最后一次得到的各连通域中体素点CT值的值平均值，选取其中平均值最大的连通域作为待提取的目标区域。4.根据权利要求1所述的影像针道提取算法，其特征在于，对目标区域中的体素点进行直线拟合得到直线：(1)对目标区域在影像中的体素点矩阵进行SVD分解得到目标区域的主轴；(2)以目标区域内各点坐标的平均值作为拟合得到的直线上一点，从而得到拟合直线的点向式直线方程；(3)计算目标区域中各点与直线的距离平均值和方差，并判断其是否满足设定条件，并在不满足设定条件时将其中异常点剔除，返回步骤(1)。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘孝波，
申请(专利权)人：佗道医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：