[發明專利]低對比度圖像的脈管增強的方法及其系統

有效

• 申請號: 201310181873.2
• 申請日: 2013-05-16
• 公開（公告）號: CN103295195B
• 公開（公告）日: 2017-07-07
• 發明（設計）人: 葉建平;田毅;張吉帥;胡先飛
• 申請（專利權）人: 深圳市旭東數字醫學影像技術有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司11006
• 代理人: 劉健,朱遠平

技術領域

本發明涉及醫學圖像處理技術領域，尤其涉及一種低對比度圖像的脈管增強的方法及其系統。

背景技術

CTA（Computed tomographic angiography，計算機斷層掃描造影增強）和MRI（MagneticResonanceImaging，核磁共振成像）都是較為常用的脈管影像診斷技術，在如血管、膽管及支氣管等多種脈管分割上都有著廣泛的應用。CTA圖像經常帶有低對比度、高噪聲、邊界模糊等影響我們觀察和計算機識別的不良因素，MRI圖像在進行分割處理時也會受到噪聲很大程度的影響，使得在低對比度、高噪聲下的脈管分割成為一個較為棘手的難題。由于檢查者在進行掃描前被注射了造影劑，而造影劑在血液中的不均勻分布以及血管較為狹窄等因素造成醫學圖像上脈管的灰度不均甚至斷裂等現象，這使得基于灰度值的圖像分割算法以及依據理想情況下管狀結構特征的分割算法失效。再加上人體脈管的結構復雜，在許多區域的脈管都非常細，傳統的去噪方法都容易導致脈管信息的大量缺失，因此，在高噪聲、低對比度下的醫學圖像中直接提取脈管成為值得深入探討的難題。

目前，比較普遍的脈管增強技術是構造一個以Hessian（海賽）矩陣特征值為變量的特征函數去對我們提取的脈管特征進行判別，該方案首先計算出圖像中每一像素點三維鄰域內二階導組成的Hessian矩陣，然后利用特征函數L＝f(λ₁；λ_c)*λ_c對Hessian矩陣的特征值進行判別，判別為正的像素點即處于脈管區域。脈管特征函數的構成多數是以高斯函數為主。例如ITK（ITK全稱為Insight Segmentation and Registration Toolkit是美國國家衛生院下屬的國立醫學圖書館開發的一款醫學圖像處理軟件包,是一個開源的、跨平臺的影像分析擴展軟件工具。）中使用的血管特征判別函數：

其中λ_c＝min(-λ₂，-λ₃)經過特征函數后，輸出為正的結果像素點即為血管所在區域像素點。這是一種適應較為理想狀況的脈管增強技術，它的主要缺陷是對于高噪聲、低對比度的血管圖像較為不敏感，因此提取出的血管分支不夠豐富。浙江大學孔德興等人的中國專利申請號為201210014249.9，發明名稱為《CTA圖像中肝臟血管增強及肝臟與血管同時分割的方法》的發明專利申請中，其技術方案使用了Hessian矩陣求取出三個方向的特征值，但是其需要計算血管的具體朝向，計算量大，計算速度也慢。

此外，大連海事大學申麗然等人的中國專利申請號為201210132164.0，發明名稱為《一種X射線冠脈造影圖像血管增強方法》的專利申請中技術方案采用通過判別Hessian矩陣特征值是否滿足血管特征的方法去檢測血管，但該技術方案僅限于二維平面圖像，不適于三維立體圖像，而且血管特征判別函數復雜。

綜上可知，現有的低對比度圖像的脈管增強技術在實際使用上，顯然存在不便與缺陷，所以有必要加以改進。

發明內容

針對上述的缺陷，本發明的目的在于提供一種低對比度圖像的脈管增強的方法及其系統，以實現對低對比度圖像的脈管增強。

為了實現上述目的，本發明提供一種低對比度圖像的脈管增強的方法，所述方法包括如下步驟：

去噪步驟：將輸入的器官和/或組織的掃描圖像進行直方圖去噪處理，獲取消除所述掃描圖像中除脈管之外區域的干擾的去噪圖像；

提取脈管步驟：通過特征增強函數增強所述去噪圖像中脈管的特征，并輸出所述脈管增強結果圖；

脈管分割步驟：將提取到的所述脈管增強結果圖進行分割處理，獲取所述脈管的三維分割圖像。

根據所述的方法，所述去噪步驟包括：

在所述器官和/或組織的掃描圖像中選擇需要分割所述脈管的區域；

根據選定的統計灰度范圍對選擇的所述區域進行直方圖統計；

根據選定半徑的灰度鄰域以及所述灰度鄰域的灰度中心值，將所述灰度范圍的所述直方圖統計結果分為多份再次進行統計，獲得多個統計結果；

對所述多個統計結果求最大值；

根據所述最大值計算所述區域的最大沿度灰度值；

根據所述最大沿度灰度值重設所述區域內所有像素點的灰度值。

根據所述的方法，所述提取脈管步驟包括：