[發明專利]一種基于Hession矩陣和三維形狀指數的肺結節分割方法

有效

• 申請號: 201710464681.0
• 申請日: 2017-06-19
• 公開（公告）號: CN107274399B
• 公開（公告）日: 2020-03-13
• 發明（設計）人: 強彥;董林佳;趙涓涓;強薇;王華;吳化禹
• 申請（專利權）人: 太原理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/55;G06T5/00
• 代理公司: 北京恒創益佳知識產權代理事務所(普通合伙) 11556
• 代理人: 宋華

本發明公開了一種基于Hession矩陣和三維形狀指數的肺結節分割方法。該方法充分利用醫學CT影像，首先根據序列CT影像的灰度值利用最佳閾值分割序列肺實質，并構建三維肺實質的體數據；然后計算肺實質三維體數據中個每個體素點的Hession矩陣特征值；接著根據三維結節模型的形狀特征，并結合Hession矩陣特征值和二維形狀指數對三維形狀指數進行構建；最終構建的三維類球形濾波器?3D shape index結節檢測函數，對肺實質三維體數據進行結節檢測，并利用檢測得到結節區域作為區域增長的多種子點，進行結合置信度的區域增長算法將結節進行三維分割。本發明操作簡單，可以實現對不同類型的疑似肺結節進行自動的檢測和分割，具較強的穩定性和準確性。

技術領域

本發明屬于醫學圖像處理領域，具體涉及了基于CT序列影像中Hession矩陣和三維形狀指數的多尺度三維空間特征的肺結節自動分割方法。

背景技術

肺癌是發病率和死亡率最高的惡性腫瘤之一。其主要原因是細小的病變特征難以被發現，臨床漏診率高。臨床癥狀出現時，大多數患者往往已經到了病程的中晚期，治愈率非常低。肺癌早期的檢出對提高治愈率起著至關重要的作用。計算機X射線斷層掃描(CT)具有較高的組織分辨率，被廣泛地應用于肺結節的篩查。隨著病灶區域成像精度的不斷提高，CT掃描厚度不斷減小，影像數據呈現爆炸式增長，由于肺部組織結構復雜和結節形狀大小各異，醫生對多層二維CT影像篩查結節并排除血管等其他組織的干擾的工作難度很大，容易出現診斷疲勞，甚至可能造成漏診和誤診。因此，如何能夠在不降低精度要求的前提下，快速高效的檢出肺結節并分割，對后續肺結節良惡性自動診斷具有重大的意義。但是肺結節檢測系統的檢測準確率和效率并不能滿足臨床的需求，其主要原因是在肺結節的檢測過程中，由于血管的密度、CT值等都與結節相似，而且在病變區域內，部分結節和血管都會交叉，這些都會導致結節的檢測過程會產生敏感性不高和較高的假陽性，影響結節的檢測準確率。

發明內容

本發明的目的在于克服現有肺結節檢測技術中存在的缺陷，提供一種基于Hession矩陣和三維形狀指數的肺結節分割方法。

本發明所采用的技術方案為：

一種基于Hession矩陣和三維形狀指數的肺結節分割方法，包括以下步驟：

步驟A；肺實質三維體數據的構建：首先利用各向異性濾波對CT影像進行預處理，去除噪聲圖像的影像，然后利用最佳閾值法對圖像中的肺實質區域進行提取，按照序列依次提取單張CT影像的肺實質區域，最終構建肺實質三維體數據；

步驟B；在三維圖像中將結節、血管、胸膜分別近似看作球體、圓柱體和曲面，通過分析典型的球、圓柱和曲面的基本特征，構造三個理想的數學模型，并計算肺實質三維體數據中每個體素點的Hession矩陣特征值，并分析每個模型的三維特征；

步驟C；分析三維模型的形狀特征，利用肺結節的三維特征將其與血管等疑似區域進行區分，通過將二維形狀指數擴展到三維體數據上，并結合Hession矩陣特征值對三維形狀指數進行構建，最終構建能夠較為準確的區分結節和血管的三維形狀指數；

步驟D；肺結節灰度值呈Gaussian分布，不同尺度空間上的高斯濾波函數對于復雜的醫學影像具有高效的增強效果，對不同尺度不同類型的疑似肺結節，選取不同的尺度參數σ進行多尺度增強，得到多尺度的三維類球形濾波器-3D shape index結節檢測函數；

步驟E；利用步驟D中得到的3D shape index結節檢測函數對肺實質三維體數據進行結節檢測，并利用檢測得到結節區域作為區域增長的多種子點，結合置信連接的區域增長算法將結節進行三維分割，最終得到分割完整的肺結節區域。

所述的肺結節分割方法，所述步驟A的具體步驟為：

A1；利用各向異性濾波對CT影像進行預處理，通過各向異性濾波去噪不僅能夠去除光滑區域的噪聲，且能較好保留邊緣，有助于之后的檢測和分割；