一种肋骨定位、分割及后处理的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及医学影像处理技术，公开了一种肋骨定位、分割及后处理的方法和系统，其包括：通过关系数据库的形式存储影像数据和肋骨分割结果、肋骨后处理结果；肋骨分割模块，通过分割模型从胸部CT平扫中处理并分割出肋骨；肋骨后处理模块，基于肋骨分割结果，纠正误分割并分割出每一根肋骨。本发明专利技术无需区别标注每一根肋骨，在基于深度学习的肋骨分割后，通过中心线三维斜率判断是否存在上下相邻的肋骨相连，并切割相连区域。并切割相连区域。并切割相连区域。

【技术实现步骤摘要】
一种肋骨定位、分割及后处理的方法和系统


[0001]本专利技术涉及医学影像处理技术，尤其涉及了胸部CT平扫的肋骨定位、分割及后处理的方法和系统。

技术介绍

[0002]胸部CT平扫是医疗场景中应用最广的影像检查，其中肋骨骨折又是胸部CT平扫常见的筛查项目。肋骨骨折的形态多样，加上肋骨弯曲向下，从水平的轴向角度看去难以判断骨折所处的肋骨是哪根肋骨，需要结合矢状位和冠状位同时判断，阅片工作量较大，特别是对于年资较轻的医生。因此，能够自动定位、分割并判断肋骨的自动化方法能够极大的提高放射科阅片、撰写报告的效率。
[0003]如现有技术一CN114049358A该方法先基于深度学习分割，然后通过连通区域得到每一根肋骨的轮廓，实现肋骨定位，该方法无法去除分割结果中出现的非肋骨瑕疵点，且对于因分割错误或患者自身缺陷导致的肋骨相连，该方法无法切分相连肋骨。
[0004]现有专利技术二，CN111915620A该专利基于深度学习分割肋骨，然后删除非肋骨瑕疵点，但并没有区分每一根肋骨；
[0005]现有技术三CN110992376A该专利通过区别标注每一根肋骨，直接通过深度学习分割和区别每一根肋骨，提高了深度学习所需的数据成本。

技术实现思路

[0006]本专利技术针对现有技术中相连肋骨难以切割，同时切割的时候成本高的问题，提供了一种肋骨定位、分割及后处理的方法和系统。
[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术通过下述技术方案得以解决：
[0008]一种肋骨定位、分割及后处理的方法，其方法包括：
[0009]步骤1，肋骨分割模块从影像数据库读取胸部CT平扫原始影像I，取HU阈值ε，按照I≥ε获取二值化分割结果，并以水漫填充法填充获取骨分割结果B；
[0010]步骤2，从骨分割结果B中提取最大连通区域，将其他连通区域的值设为0，并延轴向、冠状位、矢状位的正方向和负方向，裁剪无分割的断层，获取肋骨分割候选区域C；
[0011]步骤3，构建三维Unet网络，获得肋骨分割结果
[0012]步骤4，采用尺寸为r0的球形核膨胀分割结果同时设置连通域体积阈值v，判断体积大于体积阈值ν的连通域数量n，迭代k次，直到n＝1；将其他连通区域的值设为0，即消除其他连通区域，获得其中，为经过膨胀且去除错误分割后的结果；
[0013]步骤5，肋骨分割结果及获得去除多余连通区域的肋骨分割结果其中其中为去掉了错误分割区域的分割结果；
[0014]步骤6，采用尺寸为r1的球形核腐蚀分割结果获得分割结果其中，为
再腐蚀的分割结果；
[0015]步骤7，提取的中心线作为肋骨中心线图像C1，取m
×
m
×
m(m≥11)的滑动窗口遍历中心线上所有点，得到第一垂直判别结果中心线图像C2；
[0016]步骤8，缩小m的值为m
‑
a，且m
‑
a大于3；重复步骤7，得到第二垂直判别结果中心线图像C3；
[0017]步骤9，通过第一垂直判别结果中心线图像C2和第二垂直判别结果中心线图像C3计算C2+C3，取点值为4的点作为肋骨中心线中的垂直点；
[0018]步骤10，在中取C2+C3＝4的点集Q＝{(x
i
,y
i
,z
i
),i∈(1,
…
,q)}；截断上下相连肋骨的分割结果；
[0019]步骤11，提取的连通区域实现对肋骨分割的定位。作为优选，步骤7，提取的中心线作为肋骨中心线图像C1，取m
×
m
×
m(m≥11)的滑动窗口遍历中心线上所有点，得到垂直判别结果C2；其包括：
[0020]步骤7.1，围绕中心线上点c＝(x,y,z)，取m
×
m
×
m的窗口M，并将中心3
×3×
3的区域值设为0；
[0021]步骤7.2，提取M的连通区域{P
i
,i∈{1,
…
,t}}，针对每一个连通区域的点集{c
ij
＝(x
ij
,y
ij
,z
ij
),i∈{1,
…
,t},j∈{1,
…
,p}}，计算该连通区域到点c的平均斜率k
i
＝(k
ix
,k
iy
,k
iz
)，计算方式如下，
[0022][0023]设置垂直阈值k
z
和水平阈值k
xy
，满足k
ix
≤k
xy
,k
iy
≤k
xy
,k
iz
≥k
z
的连通区域i上所有点的值为2，不满足的连通区域所有点值为1；
[0024]步骤7.3，遍历C1的所有点，得到垂直判别结果C2。
[0025]作为优选，步骤10，在中取C2+C3＝4的点集Q＝{(x
i
,y
i
,z
i
),i∈(1,
…
,q)}，其包括：
[0026]步骤10.1，对于点(
x
i,
y
i,
z
i)，取中z＝z
i
的层断，以点(x
i
,y
i
)为中心，取边长为a的正方形区域，将其设为0；
[0027]步骤10.2，遍历点集Q中每一个点，获得处理后的肋骨分割结果作为截断上下相连肋骨的分割结果。
[0028]作为优选，步骤11，提取的连通区域其包括：
[0029]步骤11.1，沿中心矢状位平面，将分为左右两个部分，分别为右肋影像和左肋
[0030]步骤11.2，以头部方向为起点，沿脊柱向下，取的第i个连通区域为右i肋，取的第i个连通区域为左i肋，直到i＝12，实现12对肋骨的分割定位。
[0031]为了解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种肋骨定位、分割及后处理的系统，其通过一种肋骨定位、分割及后处理的方法实现的系统，包括：
[0032]影像数据库的存储，通过关系数据库的形式存储影像数据和肋骨分割结果、肋骨后处理结果；
[0033]肋骨分割模块，通过分割模型从胸部CT平扫中处理并分割出肋骨；
[0034]肋骨后处理模块，基于肋骨分割结果，纠正误分割并分割出每一根肋骨。
[0035]为了解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的一种肋骨定位、分割及后处理的方法的步骤。
[0036]为了解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种电子设备，其包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肋骨定位、分割及后处理的方法，其方法包括：步骤1，肋骨分割模块从影像数据库读取胸部CT平扫原始影像I，取HU阈值ε，按照I≥ε获取二值化分割结果，并以水漫填充法填充获取骨分割结果B；步骤2，从骨分割结果B中提取最大连通区域，将其他连通区域的值设为0，并延轴向、冠状位、矢状位的正方向和负方向，裁剪无分割的断层，获取肋骨分割候选区域C；步骤3，构建三维Unet网络，获得肋骨分割结果步骤4，采用尺寸为r0的球形核膨胀分割结果同时设置连通域体积阈值v，判断体积大于体积阈值v的连通域数量n，迭代k次，直到n＝1；将其他连通区域的值设为0，即消除其他连通区域，获得其中，为经过膨胀且去除错误分割后的结果；步骤5，肋骨分割结果及获得去除多余连通区域的肋骨分割结果其中其中为去掉了错误分割区域的分割结果；步骤6，采用尺寸为r1的球形核腐蚀分割结果获得分割结果其中，为再腐蚀的分割结果；步骤7，提取的中心线作为肋骨中心线图像C1，取m
×
m
×
m(m≥11)的滑动窗口遍历中心线上所有点，得到第一垂直判别结果中心线图像C2；步骤8，缩小m的值为m
‑
a，且m
‑
a大于3；重复步骤7，得到第二垂直判别结果中心线图像C3；步骤9，通过第一垂直判别结果中心线图像C2和第二垂直判别结果中心线图像C3计算C2+C3，取点值为4的点作为肋骨中心线中的垂直点；步骤10，在中取C2+C3＝4的点集Q＝{(x
i
，y
i
，z
i
)，i∈(1，...，q)}；截断上下相连肋骨的分割结果；步骤11，提取的连通区域实现对肋骨分割的定位。2.根据权利要求1所述的一种肋骨定位、分割及后处理的方法，其特征在于，步骤7，提取的中心线作为肋骨中心线图像C1，取m
×
m
×
m(m≥11)的滑动窗口遍历中心线上所有点，得到垂直判别结果C2；其包括：步骤7.1，围绕中心线上点c＝(x，y，z)，取m
×
m
×
m的窗口M，并将中心3
×3×
3的区域值设为0；步骤7.2，提取M的连通区域{P
i
，i∈{1，...，t}}，针对每一个连通区域的点集{c
ij
＝(x
ij
，y
ij
，z
ij
)，i∈{1，...，t}，j∈{1，...，p}}，计算该连通区域到点c的...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡利荣，尤堃，张跃华，伍华樑，
申请(专利权)人：浙江飞图影像科技有限公司，
类型：发明
国别省市：