[發明專利]基于形狀特征的面部CT圖像中的牙神經分割方法

有效

• 申請號: 201910292869.0
• 申請日: 2019-04-12
• 公開（公告）號: CN110136139B
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 管秋;王捷;龍海霞;苗林濤;徐新黎;胡海根;陳奕州;李康杰;黃志軍
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/13;G06T7/155;G06T7/174;G06T7/149;G06T7/12
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種基于形狀特征的面部CT圖像中的牙神經分割方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)圖像篩選，選擇任意一個病人的CT切片圖像集合，在其冠狀位方向的圖像中，選出第一次出現牙神經孔的圖像；

2)圖像預處理

對步驟1)中所選擇的圖像以及其以后的圖像切片進行預處理，過程如下：

2.1)利用直方圖進行分析，并根據直方圖的波峰和波谷之間的關系，選擇出一個閾值，計算圖像的連通圖，將其閾值化并轉換為二值圖像；

2.2)形態學操作，通過形態學操作估計牙神經孔的邊界，并對神經孔周圍的殘余物和其他混淆組織，使用結構元素進行侵蝕；

3)首張圖像分割，過程如下：

對經過預處理的第一張切片圖像，采用水平集方法進行單張圖像分割，即先在圖像中點出一個在分割對象中的點，實現對分割對象的分割；使用DRLSE模型來對牙神經區域進行精確提取，其中泛能量函數的數學公式表示為：

其中R_P(L)表示增加的約束項，λ是約束項系數，是能量驅動項，控制曲線尋找邊界得到能量函數

4)圖像集的連續自動分割

將前一張圖像的分割結果作為先驗知識，對后續的圖像繼續采用水平集的分割方法，得到最終的圖像分割結果，過程如下：

4.1)對前一張的圖像的分割結果進行二值化，將分割結果置為白色，將其余部分置為黑色，用于接來下求質心坐標；

4.2)遍歷處理后的圖像像素，記錄下所有白色部分x軸方向以及y方向的坐標和，再統計白色的像素的個數，兩者相除，得到最終的質心坐標；

4.3)將前一張圖像中的白色像素個數作為水平集分割迭代的停止條件；

4.4)在原有的能量函數中，加入形狀約束項，改進的泛能量函數公式表示為：

其中，Rs(L)為形狀約束項，μ為約束系數；

4.5)將前一張切片得到的分割目標的質心、面積、形狀作為這張當前圖像的先驗信息，進行水平集分割；

4.6)當對所有包含神經管的連續切片圖像分割完畢后，就得到了最終的分割結果。

2.如權利要求1所述的基于形狀特征的面部CT圖像中的牙神經分割方法，其特征在于，所述步驟3)中，圖像集中單張圖像的水平集分割的過程如下：

3.1)在分割對象中確定初始輪廓，對于首張圖像，人工標記一個點，將該像素點擴展為一個3*3的矩陣作為初始輪廓，對于非首張圖像，由上一張圖像的分割結果的質心作為先驗信息，擴展為一個3*3的矩陣，用一個負常數表示目標區域，目標以外區域用正常數表示，初始水平集函數即表示為：

3.2)確定了初始函數，就能確定初始目標曲線輪廓的位置，獲得目標與背景的矩形交接區域；

3.3)迭代水平集函數，不斷的演化水平集能量函數，直到達到滿意的分割效果，停止迭代，獲得水平集迭代后的牙神經管輪廓區域。