[發(fā)明專利]一種基于CT圖像的肺葉分割方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710546860.9
• 申請(qǐng)日: 2017-07-06
• 公開（公告）號(hào): CN107392910B
• 公開（公告）日: 2020-01-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳磊;曲凱晨;康雁;呂曉鳳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東軟醫(yī)療系統(tǒng)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/10
• 分類號(hào): G06T7/10
• 代理公司: 11227 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 趙曉榮;王寶筠

本發(fā)明提供一種基于CT圖像的肺葉分割的方法及裝置，包括：從CT圖像中提取肺部區(qū)域，將肺部區(qū)域分割為左肺區(qū)和右肺區(qū)；從左肺區(qū)和右肺區(qū)中提取肺葉裂縫點(diǎn)；由提取的肺葉裂縫點(diǎn)構(gòu)造肺葉裂隙面。從CT圖像中提取肺部區(qū)域，并將肺部區(qū)域分割為左肺區(qū)和右肺區(qū)；左肺區(qū)包括2個(gè)肺葉，右肺區(qū)包括3個(gè)肺葉。從左肺區(qū)和右肺區(qū)提取肺葉裂縫點(diǎn)；由肺葉裂縫點(diǎn)構(gòu)造肺葉裂隙面。該方法自動(dòng)實(shí)現(xiàn)肺葉分割，當(dāng)利用該方法進(jìn)行肺葉分割以后，若不能清楚地分割出五個(gè)肺葉，說明肺本身存在生理異常，或肺周邊存在腫瘤。該方法自動(dòng)進(jìn)行五個(gè)肺葉的分割，如果分割不出五個(gè)肺葉說明存在異常，節(jié)省醫(yī)生大量時(shí)間。醫(yī)生不必人工花費(fèi)大量時(shí)間分析CT圖像查找可疑區(qū)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于CT圖像的肺葉分割方法及裝置。

背景技術(shù)

肺部疾病已逐漸成為威脅人類生命健康最普遍的病癥,其中肺癌以其不易發(fā)現(xiàn)，而發(fā)現(xiàn)后不易治療，死亡率高等特點(diǎn)已成為癌癥中最大的威脅。病人患肺癌出現(xiàn)顯著癥狀時(shí)，基本已錯(cuò)過最佳診斷與治療時(shí)期，所以肺癌的早期診斷及治療至關(guān)重要。目前臨床主要采用低劑量螺旋CT進(jìn)行肺結(jié)節(jié)的診斷與篩查。關(guān)于肺癌診斷的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的出現(xiàn)與改進(jìn)是當(dāng)代醫(yī)療發(fā)展的重中之重。

醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)發(fā)展至今，其相關(guān)算法的可謂種類繁多，層出不窮，但依然無法完全滿足人們的實(shí)際需求。圖像結(jié)構(gòu)性質(zhì)的千差萬別，這些都決定了難以采用一種通用的分割方法。因此，針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的特點(diǎn)，研究更有效的醫(yī)學(xué)圖像分割方法有著重要意義。圖像分割是一種重要的圖像技術(shù)，它不僅得到人們廣泛的重視和研究，也在實(shí)際中得到大量的應(yīng)用。

目前，現(xiàn)有技術(shù)中的胸部解決方案，主要側(cè)重于全肺分割、氣管分割、血管造影成像及肺氣腫分析方向，沒有涉及對(duì)于肺葉進(jìn)行詳細(xì)分割。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的以上技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于CT圖像的肺葉分割方法及裝置，能夠自動(dòng)在CT圖像上分割出五個(gè)肺葉，以便于篩查出肺部異常的CT圖像。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于CT圖像的肺葉分割的方法，包括：

從CT圖像中提取肺部區(qū)域，并將所述肺部區(qū)域分割為左肺區(qū)和右肺區(qū)；

從所述左肺區(qū)和右肺區(qū)中提取肺葉裂縫點(diǎn)；

由提取的肺葉裂縫點(diǎn)構(gòu)造肺葉裂隙面。

優(yōu)選地，還包括：從所述肺部區(qū)域分割出氣管，由所述氣管分割出支氣管；

由分割出的支氣管的末端確定肺葉的初始位置，每個(gè)所述肺葉連接一個(gè)支氣管；

所述由提取的肺葉裂縫點(diǎn)構(gòu)造肺葉裂隙面，具體包括：

由所述提取的肺葉裂縫點(diǎn)和所述肺葉的初始位置構(gòu)造肺葉裂隙面。

優(yōu)選地，從所述左肺區(qū)和右肺區(qū)中提取肺葉裂縫點(diǎn)之前，還包括：

對(duì)所述左肺區(qū)和右肺區(qū)通過高斯濾波器進(jìn)行高斯濾波，濾除圖像中的噪聲；

從所述左肺區(qū)和右肺區(qū)中提取肺葉裂縫點(diǎn)，具體包括：

從高斯濾波后的左肺區(qū)和右肺區(qū)中提取肺葉裂縫點(diǎn)。

優(yōu)選地，所述從高斯濾波后的左肺區(qū)和右肺區(qū)中提取肺葉裂縫點(diǎn)，具體包括：

抑制左肺區(qū)和右肺區(qū)中的裂縫局部亮點(diǎn)、抑制血管壁信號(hào)點(diǎn)、抑制血管附近的裂縫點(diǎn)以及抑制非平面和非曲線狀裂縫點(diǎn)；

從抑制所述裂縫局部亮點(diǎn)、血管壁信號(hào)點(diǎn)、血管附近的裂縫點(diǎn)以及抑制非平面和非曲線狀裂縫點(diǎn)之后的左肺區(qū)和右肺區(qū)中提取肺葉裂縫點(diǎn)。

優(yōu)選地，所述從抑制所述裂縫局部亮點(diǎn)、血管壁信號(hào)點(diǎn)、血管附近的裂縫點(diǎn)以及抑制非平面和非曲線狀裂縫點(diǎn)之后的左肺區(qū)和右肺區(qū)中提取肺葉裂縫點(diǎn)，具體包括: