基于CT图像的肺实质区域表面模型的建立方法技术

本发明专利技术涉及一种基于CT图像的肺实质表面模型的建立方法，该方法是先利用计算机对肺部CT扫描图像的每张原图进行高斯平滑操作，以消除影像噪声干扰；再使用三维FastMarching算法获取肺实质区域；使用MarchingCubes算法；再利用表面曲率的计算，确定肺实质的具体形态特征，并对确定的非感兴趣区域进行移除，最后通过边缘化修补，得到一个表面光滑和完整的肺部感兴趣区域的表面模型。本发明专利技术提供了一种计算机辅助影像诊断的方法，可以消除由于医生主观经验、观察能力等主观因素的不同所导致的诊断差异，并提供出准确率较高的参考识别诊断结果，从而使影像诊断更加客观化，提高了诊断的效率和正确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种医学图像的处理方法，具体地说是一种基于CT图像的肺实质区域表面模型的建立方法。
技术介绍
肺癌为常见的原发性肺部肿瘤，发病率和死亡率逐年上升，目前已成为全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤。根据2006年卫生部的调查结果显示，我国的肺癌死亡率增加明显，已经成为第一位的癌症死因，较90年代提升了 75.77%，排除年龄结构变化的影响，也增加了 33.25%。肺癌的临床表现多种多样，而大多数患者早期无明显症状和体征，不易发现，发现时往往已经到达晚期。如果肺癌能在早期被诊断和治疗，就能相应提高患者的治愈率和生存率。CT (Computer Tomography)计算机断层扫描是胸部影像学中最常用的技术,被广泛用于胸肺部疾病检测诊断中。肺癌通常在CT图像中是以肺结节的形式表现出来，而肺结节的形状多样，大小不一，分布位置也不固定，易与其他组织紧密连接；肺癌的密度与肺部血管相近，在CT图像中大多表现为圆形或近似圆形的致密斑点，仅凭人眼很难加以区别。而且，在一次肺部CT扫描所产生的近百张CT图像中，有结节的图像可能仅有几张。而对所有影像数据进行分析的工作非常枯燥繁琐，即使有经验的医生也难免会发生漏诊或误诊。因而计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis)就成了解决这一问题的重要方法。作为计算机辅助诊断的一部分，对感兴趣区域(Region oflnterest)的快速而准确的分割,是工作的首要环节，同时也是进行下一步检测和诊断分类的一个重要基础。医生在通过胸部CT扫描图像对患者的疾病进行诊断时，通常感兴趣的是肺实质和肺内病灶等区域，这部分区域即称为CT扫描图像上的“感兴趣区域”。准确地分割出CT扫描图像中的感兴趣区域，对肺部组织的识别和分类，以及对肺癌的诊断等都是至关重要的。但是，目前还没有一种利用计算机对CT扫描图像中的肺部感兴趣区域进行表面模型的建立方法。
技术实现思路
本专利技术的目的就是提供一种基于CT图像的肺实质区域表面模型的建立方法，以解决对CT扫描图像中的肺实质区域不能进行计算机建模的问题，以满足临床研究、诊断和治疗的使用需要。本专利技术的目的是这样实现的:一种基于CT图像的肺实质区域表面模型的建立方法，包括以下步骤:a、利用计算机对肺部CT扫描的一组排序原图中的每张图片进行平滑操作，以消除影像噪声干扰；b、获取肺实质区域:在经去噪处理后的该组原图上获取初始的肺实质区域，再利用三维FastMarching算法，对获取的肺实质区域进行三维分割，并将分割结果覆盖回原图，得到所述肺实质区域的原始灰度值，并按原图序号进行排列；C、对肺实质区域进行表面建模:利用Marching Cubes算法,将b步骤处理好的排序图片作为三维离散规则数据场读入计算机内存，对所述数据场中的每个立方体(Cube)逐个计算处理，通过线性插值得出每个立方体各边上与所述原始灰度值相同的等值点，然后用三角面片拟合出该立方体中的等值面；整个所述数据场中的所有立方体的等值面组成所述肺实质区域的初始表面模型；d、确定肺实质区域初始表面模型各点的表面曲率:分别计算出所述肺实质区域初始表面模型中各三角面片上的三个顶点位置处的表面曲率，并将所述肺实质区域初始表面模型的曲率值大于+1、小于-1和在±1之间的三个曲率范围的部分用不同颜色进行标示；e、非感兴趣区域的确定和移除:对计算出的所述肺实质区域初始表面模型的各点曲率值进行统计分析，根据分析结果确定一个范围在0.08-0.12之间的阈值；对于d步骤中计算的各点曲率值高出该阈值的部分即确定为非感兴趣区域；在将所述肺实质区域初始表面模型上的所述非感兴趣区域移除之后，即得到有局部缺损的所述肺实质区域基本表面模型；f、在对所述肺实质区域基本表面模型进行边缘化修补后，即可得到一个表面光滑和完整的肺实质区域的最终表面模型，称作为:“肺实质区域表面模型”。本专利技术所述边缘化修补的方式是使用径向基函数对所述肺实质区域基本表面模型的表面破损区域进行修补。本专利技术通过对肺实质区域的三维影像绘制，以及将非感兴趣区域的去除和对破损区域的修补，形成了一个表面完整的肺部感兴趣区域的表面模型，完成了从医学体数据中提取肺部感兴趣区域所蕴含的信息，既减少了医生观察CT扫描图像的工作量，又将复杂的图像信息以及内在关系以直观的方式显示出来，从而辅助医生对病变体和周围组织进行全面准确的分析，提高医学诊断的科学性和准确性。本专利技术提供了一种计算机辅助影像诊断的方法，可以消除由于医生主观经验、观察能力等主观因素的不同所导致的诊断差异，并提供出准确率较高的参考识别诊断结果，从而使影像诊断更加客观化，提高了诊断的效率和正确率。附图说明图1是本专利技术建模方法的流程图。图2是计算表面曲率用的三角矢量图。图3是肺部原始CT扫描图像。图4是提取的肺实质区域的图像。图5是所建立的肺实质区域初始表面模型图。图6是在肺实质区域初始表面模型上求曲率的示意图。图7是去除非感兴趣区域后带有局部破损的肺实质区域基本表面模型图。图8是经修补后的表面光滑、完整的肺实质区域的最终表面模型图。具体实施例方式本专利技术实施例所用计算机的软硬件条件是:Pentium Dual-Core CPUE5800i3.20GHz，显卡为 NVIDIAGeForce GT430,内存 2.0GB,操作系统为 WindowXP，软件编程语言使用C++。如图1所示，本专利技术建模方法的实施流程是:第一步，对肺部CT扫描图像的原图进行平滑操作:输入一组包含完整肺部器官的DICOM格式的胸部CT切片图像，一组原图共564张(数量可有增减)，大小为512X512像素(图3为其中的一张)。利用高斯滤波器对该组原图进行平滑操作，以消除各图中的影像噪声干扰。由于医学图像通常都含有大量的噪声，会对分割结果带来影响，因而需要对图像进行去噪处理。第二步，获取肺实质区域:在经去噪处理后的该组原图上获取初始的肺实质区域(图4)，再利用三维FastMarching算法，对获取的肺实质区域进行三维分割，具体步骤为:从去噪后的该组原图中的其中一张有完整肺实质的图片中选定一个种子点(X，Y，Z)，其中X为种子点的横坐标，Y为种子点的纵坐标，Z为选定的图片在这组图片中是第几张。由于肺在胸腔中的解剖位置是相对固定的，所以在胸部CT图像中肺实质的位置也相对固定，位于图片的中心位置，计算机会根据种子点的位置进行分割操作，并将分割结果保存为二维DICOM格式的图片并覆盖回原图，得到肺实质区域的原始灰度值(本实施例中的灰度值为-700)。由于切片的顺序会对下一步的表面建模产生影响，所以要对分割出的结果按原图序号进行排列。第三步，使用Marching Cubes算法对肺实质区域进行表面建模:将第二步处理好的一组排序图片作为三维离散规则数据场读入计算机内存，设定其等值面的灰度值为-700，计算机会对所述数据场中的每个立方体(Cube)逐个计算处理，通过线性插值得出每个立方体各边上与原始灰度值相同的等值点，然后用一系列的三角面片拟合出该立方体中的等值面，作为等值面在该立方体内的一个逼近表示。所有原图上的立方体计算并分类完毕，即构建起肺实质区域的初始表面模型(图5)。第四步，确定肺实质区域初始表面模型上各点的表面曲率，以本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于CT图像的肺实质区域表面模型的建立方法，其特征是，包括以下步骤：a、利用计算机对肺部CT扫描的一组排序原图中的每张图片进行平滑操作，以消除影像噪声干扰；b、获取肺实质区域：在经去噪处理后的该组原图上获取初始的肺实质区域，再利用三维Fast?Marching算法，对获取的肺实质区域进行三维分割，并将分割结果覆盖回原图，得到所述肺实质区域的原始灰度值，并按原图序号进行排列；c、对肺实质区域进行表面建模：利用Marching?Cubes算法，将b步骤处理好的排序图片作为三维离散规则数据场读入计算机内存，对所述数据场中的每个立方体逐个计算处理，通过线性插值得出每个立方体各边上与所述原始灰度值相同的等值点，然后用三角面片拟合出该立方体中的等值面；整个所述数据场中的所有立方体的等值面组成所述肺实质区域的初始表面模型；d、确定肺实质区域初始表面模型各点的表面曲率：分别计算出所述肺实质区域初始表面模型中各三角面片上的三个顶点位置处的表面曲率，并将所述肺实质区域初始表面模型的曲率值大于+1、小于?1和在±1之间的三个曲率范围的部分用不同颜色进行标示；e、非感兴趣区域的确定和移除：对计算出的所述肺实质区域初始表面模型的各点曲率值进行统计分析，根据分析结果确定一个范围在0.08—0.12之间的阈值；对于d步骤中计算的各点曲率值高出该阈值的部分即确定为非感兴趣区域；在将所述肺实质区域初始表面模型上的所述非感兴趣区域移除之后，即得到有局部缺损的所述肺实质区域基本表面模型；f、在对所述肺实质区域基本表面模型进行边缘化修补后，即可得到一个表面光滑和完整的肺实质区域的最终表面模型。...

【技术特征摘要】
1.种基于CT图像的肺实质区域表面模型的建立方法，其特征是，包括以下步骤: a、利用计算机对肺部CT扫描的一组排序原图中的每张图片进行平滑操作，以消除影像噪声干扰； b、获取肺实质区域:在经去噪处理后的该组原图上获取初始的肺实质区域，再利用三维Fast Marching算法，对获取的肺实质区域进行三维分割，并将分割结果覆盖回原图，得到所述肺实质区域的原始灰度值，并按原图序号进行排列； C、对肺实质区域进行表面建模:利用Marching Cubes算法,将b步骤处理好的排序图片作为三维离散规则数据场读入计算机内存，对所述数据场中的每个立方体逐个计算处理，通过线性插值得出每个立方体各边上与所述原始灰度值相同的等值点，然后用三角面片拟合出该立方体中的等值面；整个所述数据场中的所有立方体的等值面组成所述肺实质区域的初始表面模型； d、确定肺实质区域初始表面模型各点的表面...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾力栩，董斌，王茜，王兵，
申请(专利权)人：河北大学，
类型：发明
国别省市：