[發明專利]基于形變表面模型的醫學圖像分割系統及方法

有效

• 申請號: 201310185737.0
• 申請日: 2013-05-17
• 公開（公告）號: CN103295234A
• 公開（公告）日: 2013-09-11
• 發明（設計）人: 李曉亮
• 申請（專利權）人: 上海大圖醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 上海唯源專利代理有限公司 31229
• 代理人: 曾耀先

技術領域

本發明涉及圖像處理系統及方法技術領域，特別涉及醫學圖像的分割處理系統及方法技術領域，具體是指一種基于形變表面模型的醫學圖像分割系統及方法。

背景技術

醫學圖像包括CT、正電子放射層析成像技術（PET）、單光子輻射斷層攝像（SPECT）、MRI（磁共振成像技術）、Ultrasound（超聲）及其它醫學影像設備所獲得的圖像。隨著影像醫學在臨床醫學的成功應用，圖像分割在影像醫學中發揮著越來越大的作用。圖像分割是提取影像圖像中特殊組織的定量信息的不可缺少的手段，同時也是可視化實現的預處理步驟和前提。分割后的圖像正被廣泛應用于各種場合，如組織容積的定量分析，診斷，病變組織的定位，解剖結構的學習，治療規劃，功能成像數據的局部體效應校正和計算機指導手術。

醫學圖像分割到今天仍然沒有獲得解決，一個重要的原因是醫學圖像的復雜性和多樣性。由于醫學圖像的成像原理和組織本身的特性差異，圖像的形成受到諸如噪音、場偏移效應、局部體效應和組織運動等的影響，醫學圖像與普通圖像比較，不可避免的具有模糊、不均勻性等特點。另外，人體的解剖組織結構和形狀復雜，而且人與人之間有相當大的差別。這些都給醫學圖像分割的分割帶來了困難。為了解決醫學圖像的分割問題，近幾年來，很多研究人員做了大量的工作，提出了很多實用的分割算法，隨著統計學理論、模糊集理論、神經網絡、形態學理論、小波理論等在圖像分割中的應用日漸廣泛，遺傳算法、尺度空間、多分辨率方法、非線性擴散方程等近期涌現的新方法和新思想也不斷被用于解決分割問題，國內外學者提出了不少有針對性的好分割方法。

九十年代以來，隨著醫學影像設備的發展，可以獲得更高空間分辨率和軟組織分辨率的圖像，基于形變模型的方法也開始大量應用于醫學圖像，并取得了成功。基于形變模型的方法綜合利用了區域與邊界信息，是目前研究最多、應用最廣的分割方法，可以被認為是過去幾年計算機視覺領域的成功關鍵。在基于模型的技術中，形變模型提供了一種高效的圖像分析方法，它結合了幾何學、物理學和近似理論。他們通過使用從圖像數據獲得的約束信息（自底向上）和目標的位置、大小和形狀等先驗知識（自頂向下），可有效地對目標進行分割、匹配和跟蹤分析。從物理學角度，可將形變模型看成是一個在施加外力和內部約束條件下自然反應的彈性物體。

形變模型包括形變輪廓（deformable?contour）模型（又稱snake或active?contour），三維形變表面（deformable?surface）模型。基于形變輪廓的分割過程就是使輪廓曲線在外能和內能的作用下向物體邊緣靠近，外力推動輪廓運動，而內力保持輪廓的光滑性。形變表面模型是活動輪廓在三維空間的推廣形式，可以更高效、更快地利用三維數據，而且更少地需要用戶交互或指導。形變模型的主要優點是能夠直接產生閉合的參數曲線或曲面，并對噪聲和偽邊界有較強的魯棒性。還有一些形變模型利用了形狀先驗知識和標記點集合（point?sets）等先驗知識，可以使分割結果更為健壯和準確。不過，利用先驗知識需要先進行樣本訓練，訓練中需要人的交互，統計特定對象形狀的變化信息，這是將變形模型應用于醫學圖像分析的技術領域實現醫學影像分割操作的難點，也是該技術領域亟待解決的技術問題。

發明內容

本發明的目的是克服了上述現有技術中的缺點，提供一種利用三維的變形表面模型，實現對于醫學圖像的分割，獲取圖像中的特定的器官影像，從而使分割后的器官影像能夠被廣泛地應用于組織容積的定量分析、診斷、病變組織的定位、解剖結構的學習、治療規劃、功能成像數據的局部體效應校正和計算機指導手術等后續的應用步驟中，大幅提升醫學圖像分割的準確度和自動化率，降低了分割操作的難度，且應用范圍廣泛，實現方法也較為簡單的基于形變表面模型的醫學圖像分割系統及方法。

為了實現上述的目的，本發明的基于形變表面模型的醫學圖像分割系統具有如下構成：

該系統包括：模型存儲模塊、輸入模塊、顯示模塊、定位控制模塊和分割模塊。

其中，模型存儲模塊用以存儲多個分別與各器官相對應的雙層變形表面模型，所述的雙層變形表面模型包括外表面模型和內表面模型；

輸入模塊用以接收用戶操作；

顯示模塊用以根據用戶操作顯示待分割的醫學圖像以及與該醫學圖像中的器官對應的雙層變形表面模型；

定位控制模塊用以根據用戶操作，將所述的待分割的醫學圖像中的器官圖像定位于所述的雙層變形表面模型的外表面模型和內表面模型之間；

分割模塊根據所述的雙層變形表面模型分割并獲取所述的醫學圖像中與該模型對應的器官圖像。