[發明專利]一種從胸部CT圖像中獲得氣管樹的方法及裝置

有效

• 申請號: 201110405950.9
• 申請日: 2011-12-08
• 公開（公告）號: CN102521833A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發明（設計）人: 趙大哲;覃文軍;楊金柱;栗偉;任福龍;袁玉亮
• 申請（專利權）人: 東軟集團股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;A61B6/03
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 逯長明;王寶筠

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別涉及一種從胸部CT圖像中獲得氣管樹的方法及裝置。

背景技術

獲得精確的肺部氣管樹是肺氣管相關病變參數自動診斷的基礎，肺氣管樹的準確提取對于肺部疾病的計算機輔助診斷系統具有重要意義。肺氣管，又稱氣管樹，呈現出一種類似樹形的結構，主氣管在末端分裂形成左、右主支氣管，分別深入到左右肺中，并在末端繼續分裂成兩個子氣管，各氣管段逐漸分裂，最終微小氣管與肺泡相連完成氣體交換功能。在CT圖像中，氣管呈現中空且連通的管道結構，其管腔灰度值較低且與周圍肺實質比較接近，而周圍高亮度的氣管壁將其與肺實質分開，氣管管腔和管壁的灰度值差異較大，隨著氣管逐漸分級，氣管變細，管壁變薄，管腔灰度值和管壁灰度值差異變小，且由于部分容積效應的影響，氣管的邊界模糊，與肺部實質連通。可見，在對氣管進行分割時，很容易在氣管管腔和管壁模糊處越過氣管壁泄漏到肺部實質中，造成嚴重的誤分割，無法獲得準確的氣管樹。

由于肺氣管樹所具有的特殊的拓撲結構特征和灰度紋理特征，通常用于肺實質、肝部、腦部的一些分割方法并不能很好地適用于肺氣管的分割。近年來國內外研究者對于氣管樹的研究越來越關注，提出了許多氣管樹分割方法，如基于3D區域增長的氣管樹分割方法、基于數學形態學的分割方法、基于模糊連通性的分割方法、基于參數形變模型的分割方法、基于知識和規則的分割方法等。其中，3D區域增長算法由于其計算簡單，速度較快，在氣管分割中應用較多。該方法主要有兩大步組成：

第一步：在CT圖像中選取一個氣管種子點和一個區分空氣和軟組織體素的第二全局閾值。種子點和第二全局閾值可以采取兩種方式獲得：一是人工交互方法獲得；二是基于連通域面積計算自動獲得。

如果采用人工交互方法，則需要專業人員手工在含有氣管的圖像中選擇一點作為分割的種子點，并以該點的灰度值作為第二全局閾值。該方法優點是種子點和閾值選取準確，但需要人工參與，無法實現氣管樹的自動分割。

如果采用基于連通域面積計算的自動獲得方式，則需要假定胸部掃描CT的第一層幅圖像只含有氣管或極少部分肺尖，采取自適應閾值方法分割圖像，計算所得的所有連通域的面積，選取大于某一閾值(如3000像素數)的區域作為氣管區域，選取此區域中某一點及其CT值作為第二全局閾值，進行3D區域增長分割氣管。該方式解決了需要人工參與的問題，實現了氣管種子點的自動選取。

第二步：根據氣管種子點在CT圖像中進行3D區域增長，在增長過程中監測標記區域的體積改變速度以檢測泄漏，遇到泄漏則停止增長，從而可避免造成嚴重的誤分割。

發明人在實現本發明的過程中，發現現有技術中利用3D區域增長獲得氣管樹的方法至少存在如下缺點：

在第一步中，人工交互方法無法實現氣管種子點的自動選取，基于連通域面積計算方法雖然實現了氣管種子點的自動選取，但是由于臨床掃描的胸部CT圖像經常會包括頸部到下顎的部分或者包括比較多的肺尖區域，因此該方式無法準確的選取氣管種子點及第二全局閾值，并導致無法獲得精確的氣管樹；

在第二步中，遇到泄漏則停止增長的方式雖然克服了由于氣管分割時泄漏至肺實質區域、造成分割錯誤的問題，但是也因此而損失了大量氣管組織，故只能分割主支氣管段，對于更細微的支氣管則無法準確分割，因此也就無法獲得精確的氣管樹。

發明內容

本發明實施例要解決的技術問題是：無法從胸部CT圖像中獲得精確的氣管樹。

本發明實施例提供了一種從胸部CT圖像中獲得氣管樹的方法，所述方法包括：

接收輸入的n層胸部CT圖像，其中n為自然數，在所述n層胸部CT圖像中對肺部組織做肺部標記；

獲取所述n層胸部CT圖像中的指定圖像層，獲得所述指定圖像層上已做所述肺部標記的指定連通區域的中心點，根據所述指定連通區域的中心點獲得第一初始種子點，其中所述指定圖像層是所述n層胸部CT圖像中按照從頭到腳順序的第一幅帶有所述肺部標記的圖像層；

根據所述第一初始種子點以及所述肺部標記，在所述n層胸部CT圖像中進行第一類3D區域增長，獲得氣管樹。

優選的，所述在所述n層胸部CT圖像中對肺部組織做肺部標記的步驟具體包括：

在所述n層胸部CT圖像中獲取一幅帶有肺部區域的圖像層；

獲得所述圖像層的所述肺部區域的中心點，并根據所述肺部區域的中心點獲得第二初始種子點及第二全局閾值；

根據所述第二初始種子點及第二全局閾值，在所述n層胸部CT圖像中進行第二類3D區域增長，并對所述第二類3D區域增長所得做肺部標記。