[發明專利]基于平均密度投影和平移高斯模型的肺結節分割方法

有效

• 申請號: 201110318294.9
• 申請日: 2011-10-19
• 公開（公告）號: CN102360495A
• 公開（公告）日: 2012-02-22
• 發明（設計）人: 姬紅兵;邱實;樊振華;王磊;李翠蕓
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.一種基于平均密度投影和平移高斯模型的肺結節分割方法，包括如下步驟：

(1)輸入待檢測圖像CT序列，讀取CT序列的層數、層厚度和分辨率信息；

(2)根據讀取的檢測圖像CT圖像序列信息，通過平均密度投影AIP的方法，確定重建層厚度S_r和重建層間距I_r，得到待檢測圖像CT序列的平均密度投影AIP序列，記為B；

(3)對平均密度投影AIP序列B進行肺實質提取、閾值分割和形態學處理，得到B中第i幅圖像的分割結果SA_i；利用平均密度投影AIP方法的對應關系，將分割結果SA_i對應的待檢測圖像CT序列，記為其中i表示B中第i幅圖像，j表示重建層序號；對進行肺結節幾何特征粗提取，得出B中第i幅圖像的粗分割結果

(4)通過骨架的方法提取出粗分割結果的骨架，將圖像橫坐標方向上骨架的灰度曲線記為g_ij(x)；根據該灰度曲線g_ij(x)的灰度分布，建立一維平移高斯模型f_ij(x)，計算該一維平移高斯模型f_ij(x)的參數；

(5)根據一維平移高斯模型f_ij(x)中計算所得模型參數，建立二維平移高斯模型F_ij(x，y)，并利用二維平移高斯模型F_ij(x，y)對粗分割結果進行精確分割；

(6)對精確分割所得結果，利用圓形度的判別方法去除假陽，即去除不是肺結節的區域，獲得最終的檢測結果。

2.根據權利要求1所述的分割方法，其中步驟(2)所述的通過平均密度投影AIP的方法確定重建層厚度S_r和重建層間距I_r，得到待檢測圖像CT序列的平均密度投影AIP序列，按如下公式確定：

N_r＝(N_o-SN_r)/IN_r

其中，N_r為待檢測圖像CT序列通過AIP方法所得重建序列圖像的總數，

??????N_o為待檢測圖像CT序列圖像的總數，

SN_r為待檢測圖像CT序列通過AIP方法所得重建區域層數，

SN_r＝S_r/U，U為待檢測圖像CT序列圖像的層厚度，

IN_r為待檢測圖像CT序列通過AIP方法所得的重復區域層數，

IN_r＝I_r/U。

3.根據權利要求4所述的方法，其中步驟(4)所述的建立一維平移高斯模型f_ij(x)，按如下公式確定：

fij(x)=12πσe-(x-μ)22σ2+C]]>

其中，μ和σ分別為高斯模型的均值和方差，反映結節的灰度特征；C為反映雜波的平移量，即血管或其他組織的灰度平均值。