[發明專利]基于CT造影成像的活體動物下肢血管分割方法

有效

• 申請號: 201410729255.1
• 申請日: 2014-12-04
• 公開（公告）號: CN104484874A
• 公開（公告）日: 2015-04-01
• 發明（設計）人: 汪靜;康飛;張月華;陳雪利;李桂玉;邵亞輝;楊衛東;李國權;王喆
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍第四軍醫大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 西安新思維專利商標事務所有限公司 61114
• 代理人: 李罡

技術領域

本發明屬于醫學影像處理技術領域，具體涉及一種基于CT造影成像的活體動物下肢血管分割方法。

背景技術

血管分割是解決醫學影像數據處理問題、協助影像診斷和完善圖像配準的關鍵技術之一。血管分割技術主要分為模式識別技術，包括多尺度方法，基于骨架的方法、區域增長方法、基于山脊的方法、基于微分幾何的方法、匹配濾波方法和數學形態學方法；基于模型的方法，包括可變形模型、參數模型和廣義圓柱方法；基于跟蹤的方法和基于人工智能的方法等。目前這些血管分割技術已經廣泛應用于神經血管結構的提取、視網膜血管分割、冠狀動脈提取、乳房X射線照片血管提取、人類氣道樹分割、腹主動脈提取、肝臟血管提取、神經通道分割等。在實驗醫學領域，鼠類動物的下肢血管是重要的血管干預研究模型。然而，上述圖像分割方法僅適用于人體較大的解剖學尺度，并不適用于實驗動物尤其是小動物下肢血管的分割。

由于CT血管造影后的動物下肢血管通常對比度較差，并且血管網絡復雜，很難采用標記起始點的半自動分割方法，例如基于骨架的方法、區域增長方法、基于山脊的方法、基于微分幾何的方法、基于模型的方法和基于跟蹤的方法。動物在不同年齡、不同體重間的個體差異也會嚴重影響其下肢血管的粗細程度，因此以往基于血管粗細先驗信息的匹配濾波方法和數學形態學方法通常分割效果不佳。除此之外，血管的CT值分布有很好的聚類特性，然而背景的灰度值分布卻非常廣泛，其灰度值橫跨空氣到骨骼灰度，所以人工智能方法例如模糊C均值聚類方法通常會失敗。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于CT造影成像的活體動物下肢血管分割方法，克服傳統CT圖像分割方法在實驗動物下肢血管分割中不適用的缺陷。

本發明所采用的技術方案是：

基于CT造影成像的活體動物下肢血管分割方法，其特征在于：

由以下步驟實現：

(1)活體動物下肢區域的CT成像：

利用X光探測器采集活體動物下肢區域多個角度的投影數據；

利用濾波反投影方法對投影數據進行重建，得到活體動物下肢區域的CT數據；

(2)骨骼去除：

對重建后的活體動物下肢區域的CT數據進行閾值分割，保證分割后的數據中包括完整的骨密質，所述骨密質為骨骼的外輪廓；

對骨密質做圖像填充處理得到骨骼；

逐漸對骨骼進行膨脹處理，使得膨脹后的骨骼在視覺上恰好與CT重建后的骨骼完全重疊；

將膨脹后的骨骼所對應的坐標點置為空氣的灰度值，得到活體動物下肢區域骨骼去除的CT圖像；

(3)稀疏加權：

(3a)計算骨骼去除的CT圖像每個灰度級體素所占體素總數的比例Q_l；

Ql=|{υ|S(υ)=l}|N,l=1,...,L;]]>

其中υ為體素，S(υ)為體素的灰度值，l為灰度級，N為體素總數；

(3b)定義稀疏權重W_l；

W_l＝P_l·exp(-α(Q_l-Q_m))，l＝1,...,L；

其中Q_m為Q_l的中值，α為增強系數，控制著稀疏權重W_l對稀疏(血管)體素的增強程度，同時也控制著W_l對非稀疏(背景)體素的衰減程度；系數其中l_m為l的加權平均值，即