[發(fā)明專利]一種應(yīng)用在冠狀動脈造影圖像分割中的改進(jìn)的區(qū)域生長方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210095033.X
• 申請日: 2012-03-31
• 公開（公告）號: CN102737376A
• 公開（公告）日: 2012-10-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉向榮;於猛;黃曉陽
• 申請（專利權(quán)）人: 常熟市支塘鎮(zhèn)新盛技術(shù)咨詢服務(wù)有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 蘇州廣正知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32234
• 代理人: 張利強(qiáng)

一、技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理，特別涉及一種改進(jìn)的區(qū)域生長法用于冠狀動脈造影圖中的血管分割提取。

二、背景技術(shù)

醫(yī)學(xué)圖像處理是圖像處理領(lǐng)域中重要的分支，而血管的分割提取，又是醫(yī)學(xué)圖像處理的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一。冠狀動脈造影技術(shù)是指經(jīng)皮刺穿動脈后插入導(dǎo)管，并注入造影劑，利用X射線對造影劑和其它人體組織吸收程度的不同，而記錄下的血管影像。所以，圖像亮度非常不均勻。如圖1所示，是一張經(jīng)過平滑濾波的冠狀動脈造影圖，圖像的亮度不均勻。

區(qū)域生長算法最早由Zucker提出，作為一個串行區(qū)域算法，它從一個或一組起始的種子點(diǎn)開始，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域中像素的相似性來不斷生長擴(kuò)大區(qū)域，最終生成目標(biāo)區(qū)域。正是它擁有簡單、靈活、計(jì)算速度快等特點(diǎn)，區(qū)域生長算法應(yīng)用十分廣泛。

但區(qū)域生長算法也存在著一些問題，如需要人工選擇種子點(diǎn)，特別是在分割不均勻亮度的圖像時，難以設(shè)計(jì)生長準(zhǔn)則以達(dá)到最佳效果。采用傳統(tǒng)的區(qū)域生長算法分割冠脈造影圖像時，存在以下兩點(diǎn)不足：

1、種子點(diǎn)的選取需人工交互，效率低下。一般來說，血管造影圖中血管部分由于造影劑吸收X射線最多，所以顯示的血管部分灰度最大，一般采用人工選取造影圖中最亮的點(diǎn)作為種子；

2、傳統(tǒng)區(qū)域生長的生長準(zhǔn)則，是根據(jù)相鄰像素或者與平均像素灰度值值的相似性來判斷，這種準(zhǔn)則難以分割不均勻亮度圖像。如圖1，A處的背景，比B處血管的灰度還大，運(yùn)用相似性或者全局的平均灰度，很容易產(chǎn)生過生長或者欠生長。另外也有一些利用像素的統(tǒng)計(jì)信息作為生長準(zhǔn)則，但那些方法的計(jì)算量大大增加。

三、發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的是為了提供一種更加快速、準(zhǔn)確的圖像分割算法，對有不均勻亮度的冠狀動脈造影圖像進(jìn)行分割。為實(shí)現(xiàn)上述目的，在傳統(tǒng)的區(qū)域生長算法的基礎(chǔ)上提出了兩點(diǎn)改進(jìn)。1，根據(jù)預(yù)設(shè)的準(zhǔn)則，自動隨機(jī)生成一組種子點(diǎn)；2，種子點(diǎn)生長過程中，運(yùn)用局部區(qū)域的像素灰度信息作為生長準(zhǔn)則的參數(shù)，這樣就能夠分割出不均勻亮度的圖像。本發(fā)明的實(shí)施的步驟包括：

對圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到可以運(yùn)用區(qū)域生長算法的原始圖像；

根據(jù)預(yù)設(shè)的準(zhǔn)則，自動隨機(jī)生成一組種子點(diǎn)；

設(shè)置一個棧數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用作生長時點(diǎn)的容器；

依次進(jìn)行每個種子點(diǎn)的生長，在生長的過程中，生長準(zhǔn)則用到的平均灰度值是該種子點(diǎn)生長區(qū)域中動態(tài)計(jì)算的；

當(dāng)每個種子點(diǎn)都無法再生長時，即得到最后的結(jié)果。

本發(fā)明對區(qū)域生長發(fā)的兩點(diǎn)改進(jìn)，不僅提高了圖像分割的速度，還能夠提高不均勻亮度圖像分割的準(zhǔn)確性。特別適用對冠狀動脈造影圖像的分割。

四、?附圖說明

圖1是本發(fā)明進(jìn)行冠狀動脈造影圖像分割的步驟流程圖。

圖2是本發(fā)明處理實(shí)例的原始圖像

圖3是傳統(tǒng)區(qū)域生長算法手動選取一個種子點(diǎn)處理的效果

圖4是傳統(tǒng)區(qū)域生長算法手動選取多個種子點(diǎn)處理的效果

圖5是傳統(tǒng)區(qū)域生長算法自動選取多個種子點(diǎn)處理的效果

圖6是本發(fā)明處理的效果

五?具體實(shí)施方式

區(qū)域生長的基本思想是將具有相似性質(zhì)的像素集合起來構(gòu)成區(qū)域。具體先對每個需要分割的區(qū)域找一個種子像素作為生長的起點(diǎn)，然后將種子像素周圍領(lǐng)域中與種子像素有相同或相似性質(zhì)的像素合并到種子像素所在的區(qū)域中。將這些新像素當(dāng)作新的種子像素繼續(xù)進(jìn)行上面的過程，直到再也沒有滿足條件的像素可以包括進(jìn)來。下面結(jié)合圖1來詳描述本發(fā)明進(jìn)行圖像分割的具體步驟。

圖2是一張經(jīng)過預(yù)處理的冠脈造影圖，現(xiàn)設(shè)其寬為M,?高為N。用G(i,?j)表示坐標(biāo)為(i,?j)的像素點(diǎn)的灰度值，給每個點(diǎn)一個標(biāo)記量F_i,?j，F(xiàn)_i,?j?=?0?表示點(diǎn)(i,?j)?不屬于生長區(qū)域，F(xiàn)_i,?j?=?1?表示該點(diǎn)屬于已被生長。

步驟一：種子點(diǎn)的自動生成

傳統(tǒng)的區(qū)域生長法首先需要確定一個或一組種子點(diǎn)，其中主要靠人機(jī)交互手動選取。隨機(jī)種子點(diǎn)是指隨機(jī)產(chǎn)生一些點(diǎn)，根據(jù)一些先驗(yàn)知識，設(shè)置相應(yīng)的評判標(biāo)準(zhǔn)，如像素點(diǎn)的灰度值等，確定此點(diǎn)是否滿足種子要求，如果滿足則將其設(shè)為種子點(diǎn)，如此循環(huán)，產(chǎn)生一定數(shù)量的種子點(diǎn)。