[發(fā)明專利]一種基于醫(yī)學(xué)影像的器官和病灶的三維成像方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710110872.7
• 申請日: 2017-02-28
• 公開（公告）號: CN106887039B
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曲建明;蒲立新;曲飛寰
• 申請（專利權(quán)）人: 成都金盤電子科大多媒體技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T7/11
• 代理公司: 成都金英專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51218
• 代理人: 袁英

1.一種基于醫(yī)學(xué)影像的器官和病灶的三維成像方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1：獲取待拆分器官的薄層掃描圖像；

S2：對其中一幅圖像的病灶/靶區(qū)的外輪廓進(jìn)行勾畫；

S3：分別對包括病灶/靶區(qū)和待拆分器官進(jìn)行三維建模；

步驟S3中對于待拆分器官的三維建模包括以下子步驟：

S311：識別器官，將器官周圍的非器官部分進(jìn)行分離；

S312：與多種該器官的標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行比較，判斷器官形態(tài)，并匹配該形態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)模板；

S313：對該器官進(jìn)行三維建模；

S4：對三維建模得到的待拆分器官的模型進(jìn)行多區(qū)域拆分。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)學(xué)影像的器官和病灶的三維成像方法，其特征在于：當(dāng)器官形態(tài)為坍塌或者萎縮或者不完全，則手動對坍塌或者萎縮或者不完全的器官邊界進(jìn)行劃分。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于醫(yī)學(xué)影像的器官和病灶的三維成像方法，其特征在于：所述的待拆分器官為腦葉，所述的多區(qū)域為額葉、顳葉、頂葉、枕葉及小腦；所述的方法包括以下子步驟：

S11：獲取腦葉的薄層掃描圖像；

S12：對其中一幅圖像的病灶/靶區(qū)的外輪廓進(jìn)行勾畫；

S13：分別對病灶/靶區(qū)和待拆分器官進(jìn)行三維建模，其中對于病灶/靶區(qū)的三維建模采用相同閾值的區(qū)域增長算法確定邊界實現(xiàn)，所述的閾值為灰度值；對于待拆分器官的三維建模為對腦葉的薄層掃描圖像進(jìn)行去頭皮去骨處理，構(gòu)建頭部模型；所述的構(gòu)建頭部模型采用圖像特征子步驟和定位子步驟實現(xiàn)；所述的圖像特征子步驟包括對掃描圖像的腦部溝壑進(jìn)行判斷，根據(jù)灰度的不同得到腦葉的邊界；所述的定位子步驟包括根據(jù)對器官的標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行十字交叉定位確認(rèn)腦葉的邊界；

S14：對構(gòu)建的頭部模型進(jìn)行多區(qū)域拆分，包括以下子步驟：

S141：針對任意一個圖像，將標(biāo)準(zhǔn)模板對應(yīng)的模板圖像的各區(qū)域與個體圖像進(jìn)行空間匹配變形處理，把模板空間的各個腦葉分區(qū)圖像對應(yīng)變形到個體腦空間，完成大腦區(qū)域分割；

S142：將個體空間腦葉圖像和病灶/靶區(qū)進(jìn)行二值化處理，形成mask矩陣；

S143：將mask矩陣轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可識別的區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于醫(yī)學(xué)影像的器官和病灶的三維成像方法，其特征在于：所述的待拆分器官為肝臟，所述的多區(qū)域為肝左葉和肝右葉；所述的方法包括以下子步驟：

S21：使用DCMTK讀取肝臟的DICOM序列圖像；

S22：對其中一幅圖像的病灶/靶區(qū)的外輪廓進(jìn)行勾畫；

S23：分別對病灶/靶區(qū)和待拆分器官進(jìn)行三維建模，對于病灶/靶區(qū)的三維建模采用相同閾值的區(qū)域增長算法確定邊界實現(xiàn)，所述的閾值為灰度值；對待拆分器官的三維建模包括以下子步驟：

S231：采用各向異性擴(kuò)散濾波算法去掉噪聲，強(qiáng)化圖像邊緣；

S232：采用OTSU算法強(qiáng)化圖像特征；

S233：采用形態(tài)學(xué)算法、或者水平集分割算法、或者自適應(yīng)區(qū)域生長算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)合，提取肝臟區(qū)域；

S234：腐蝕提取后的圖像，并采用漫水填充法對圖像進(jìn)行后處理；

S235：將步驟S234得到的圖像與原始圖像相與，得到最終的肝臟區(qū)域；

S24：對得到的肝臟區(qū)域進(jìn)行多區(qū)域拆分，包括以下子步驟：

S241：針對任意一個圖像，將標(biāo)準(zhǔn)模板對應(yīng)的模板圖像的各區(qū)域與個體圖像進(jìn)行空間匹配變形處理，把模板空間的各個肝臟分區(qū)圖像對應(yīng)變形到個體肝臟空間，完成肝臟區(qū)域分割；

S242：將個體空間肝臟圖像和靶區(qū)/病灶進(jìn)行二值化處理，形成mask矩陣；

S243：將mask矩陣轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可識別的區(qū)域。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于醫(yī)學(xué)影像的器官和病灶的三維成像方法，其特征在于：所述的薄層掃描圖像包括CT圖像、磁共振圖像和DSA圖像。