[發明專利]一種用于放射治療計劃系統的醫學圖像分割方法

無效

• 申請號: 200810016851.X
• 申請日: 2008-06-18
• 公開（公告）號: CN101295400A
• 公開（公告）日: 2008-10-29
• 發明（設計）人: 劉常春;徐延霞;楊靜;胡順波;程孝國;楊金寶;邵鵬
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T5/40
• 代理公司: 濟南圣達專利商標事務所有限公司
• 代理人: 李健康

技術領域

本發明涉及醫學圖像分割技術，屬于醫學圖像處理領域，該方法特別適用于TPS放射治療計劃系統。

背景技術

放射治療是目前醫學界用于腫瘤治療的主要手段之一，而且由于計算機技術，尤其是放射治療計劃系統(TPS)在放射治療中的應用，使放射治療進入精確放療年代。治療計劃系統的應用，可以使得放射治療做到精確定位、精確設計腫瘤靶區劑量分布，在提高腫瘤局部控制率的同時，最大限度地限制正常組織的損傷，從而提高生存率。

圖像處理技術是TPS系統的核心內容和關鍵技術，對輸入圖像進行組織和器官的三維重建，首先要對圖像進行組織分割和提取。因此對腫瘤圖像的精確分割直接影響到病變體三維重建的準確度，以及后續放射治療計劃設計的精確度，在TPS系統中具有非常重要的基礎作用。精確的腫瘤圖像分割可以使病變組織接受致死劑量的照射，而保證正常組織免受過多劑量照射，做到精確放療，使得放射治療更加安全有效。

近年來，醫學圖像處理領域的研究空前活躍，也取得了豐碩的研究成果。但是由于醫學圖像的特殊性、臨床病例的復雜多樣性，目前還沒有成熟的、通用的、可以直接使用的圖像分割方法的固定模式，只有針對臨床實際和具體問題，才能選擇合適的圖像處理技術。在臨床中，病灶性質形態千差萬別，而分割方法也多種多樣，所以要根據病灶的圖像特點以及分割算法的性質來選擇合適的分割方案。

病灶區域與敏感組織輪廓的提取精度直接影響治療效果。在很多情況下，病灶區域、敏感組織、健康組織沒有明顯的界線，現有的圖像自動分割方法提取的輪廓很難達到精確放射治療的要求，如果提取錯誤，更會造成嚴重后果。因此，在放射治療計劃系統中，一般采用人工分割的方法，在CT圖像上手工勾畫和編輯輪廓邊緣，提取病灶和敏感組織的輪廓。

根據分割算法適用性的不同，圖像分割方法主要分為兩大類：一類方法是基于區域的分割方法，通常利用同一區域內的均勻性識別圖像中的不同區域；另一類方法是基于邊緣的分割方法，通常利用圖像間不同性質，如區域內灰度不連續性，劃分出各個區域之間的分界線。

閾值法是一種傳統的圖像分割方法，它特別適用于目標和背景占據不同灰度級范圍的圖像，因其實現簡單、計算量小、性能較穩定而成為圖像分割中最基本和應用最廣泛的分割技術。圖像閾值化的目的是要按照灰度級，對像素集合進行一個劃分，得到的每個子集形成一個與現實景物相對應的區域，各個區域內部具有一致的屬性，而相鄰區域不具有這種一致屬性。這樣的劃分可以通過從灰度級出發選取一個或多個閾值來實現。

閾值法主要有雙峰法、迭代法、最大類間方差法、熵方法等，在上述閾值選取方法中，存在的不足是：它們實際上只考慮了直方圖提供的灰度級信息，而忽略了圖像的空間位置細節，對噪聲和灰度不均勻很敏感；另一方面，完全不同的兩幅圖像卻可以有相同的直方圖，所以即使對于峰谷明顯的情況，這些方法也不能保證得到合理的閾值。

互信息作為一種圖像相似性測度，被應用于圖像處理領域。對于兩幅醫學圖像，可以認為它們是關于圖像灰度的兩個隨機變量集浮動圖像A和參考圖像B，兩幅圖像中相關的體素灰度值表示為a和b，它們通過坐標變換相聯系。

圖像A的熵定義為：

H(A)=-ΣapA(a)logpA(a)---(1)]]>

兩幅圖像A、B的聯合熵定義為：