[發明專利]一種基于CT影像的肺結節分割方法

有效

• 申請號: 201811180885.2
• 申請日: 2018-10-09
• 公開（公告）號: CN109559317B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 劉雷;周凌霄;任和
• 申請（專利權）人: 上海藤核智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 上海邦德專利代理事務所(普通合伙) 31312
• 代理人: 余昌昊

本發明提出了一種基于CT影像的肺結節分割方法，包括肺實質區域提取、肺腔區域提取、肺葉區域提取和感興趣區域提取。本發明中，通過第一次二值化處理和第二次二值化處理，弱化了二值化處理對病灶區即第一感興區域和第二感興區域提取的影響，因此提高了病灶的分隔精度；將第一感興區域進行凸顯之后，進一步提高第一感興區域的閥值，檢驗醫生標記的坐標是否準確，如坐標是否點在血管上等，以實現結節和血管的準確分離，同時也減少人工判定工作量及后期醫生校驗時候人工修復的工作量；在合理擴充第一感興區域的閥值變化范圍的前提下，確定并提取第二感興區域，進一步提高了病灶的分隔精度。

技術領域

本發明屬于醫學圖像處理領域，尤其涉及一種基于CT影像的肺結節分割方法。

背景技術

肺癌已成為世界范圍內發病率及死亡率最高的惡性腫瘤，嚴重威脅著人類的生命健康，早期發現是提高肺癌患者治療效果的有效方法，同時由于肺結節是肺癌的早期形態，因此肺結節的檢測識別在肺癌治療中的重要性日益凸顯。對肺結節的精準分割是肺結節檢測識別研究的關鍵內容，直接影響到肺結節輔助診斷技術的可靠性。

從肺CT圖像中分割肺結節是圖像處理技術在醫學圖像中的重要應用，在計算機輔助診斷中具有重要意義。大多數方法一開始就會采用降噪處理，之后通過醫生標記的坐標確定并分割感興區域。在此過程中，降噪處理使得病灶更為清晰易于分割，而整體的降噪會造成一刀切的現象，會將很多細小征像忽略：例如毛刺征、分頁、瘤肺界面、弱化后期需要三維層次判定征像(例如血管擴增，空腔及空洞區分等)，降低了病灶的提取意義。其次，確定并分割感興區域的方法主要有：Armato利用二維CT序列圖像進行三維重建來提取感興趣區域，然后利用三維特征進行簡單的分類來提取肺結節，該方法能夠提取出結節，但計算量大，運行時間長，實際應用效果低；kanazawa等只針對單層的CT圖像對肺結節進行檢測，但該方法丟失了肺結節的三維信息；Okumura等用三維分割方法，充分的利用了三維信息，但是人工干預較大，未能實現自動檢測；最大密度投影通過對二維圖像做投影，對所得投影圖像做檢測，該方法只針對孤立型肺結節；基于EM和Mean.Shift，只針對血管粘連型肺結節，且不能解決多個結節與血管粘連的情況，以含有血管粘連性肺結節的圖像序列為輸入，實用性較低。

因此，基于以上處理過程，現有技術中主要存在分割精度低，魯棒性差等問題，且不能準確的分離結節與血管。而分割的不精確，會為后續的肺結節檢測部分引入問題，進而導致檢測失敗。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于CT影像的肺結節分割方法，以解決現有技術中分割精度低和魯棒性差的問題，同時可準確的分離結節和血管。為實現上述目的，本發明所采用的技術方案為：

一種基于CT影像的肺結節分割方法，包括以下步驟：

S1：對肺部CT影像數據進行第一次二值化處理提取出肺實質區域；

S2：對肺實質區域進行第二次二值化處理提取出肺腔區域；

S3：在肺腔區域中，填補肺葉中的空洞并除雜，最后提取肺葉區域；

S4：根據醫生標記的坐標分割出感興區域。

優選地，在步驟S4中，具體包括：

S41：以醫生標記的坐標為中心，提取第一感興區域；

S42：分析第一感興區域特征的灰度值變化，確定凸顯第一感興區域的閥值變化范圍：

S43：在閥值變化范圍內，調整并確定第一感興區域的特征灰度值對應的閥值；

S44：閥值變化范圍內，進一步提高第一感興區域的閥值，分析醫生標記的坐標是否操作有誤；

S45：坐標操作無誤時，分析S42中的第一感興區域內的閥值，以擴充S42中的閥值變化范圍；