[發明專利]一種肺部圖像處理方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 202011018504.8
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN112184659B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發明（設計）人: 黃鋼;聶生東;段輝宏
• 申請（專利權）人: 上海健康醫學院;上海理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06N3/0464
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 翁惠瑜

1.一種肺部圖像處理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

獲取待處理的肺部CT序列圖；

對所述肺部CT序列圖進行分割，獲取二值肺實質掩膜；

將所述二值肺實質掩膜和肺部CT序列圖進行點乘處理，獲取肺實質區域圖像，并對其中的潛在血管區域進行增強處理，獲得肺部血管區域；

利用第一3D?U-net網絡從所述肺部CT序列圖中分割出候選肺結節區域；

判斷所述肺部血管區域和候選肺結節區域是否存在交集，若是，則利用第二3D?U-net網絡對所述肺部血管區域和候選肺結節區域的交集部分進行分割，對分割后的肺部血管區域和候選肺結節區域進行三維重建顯示，若否，則直接進行所述肺部血管區域和候選肺結節區域的三維重建顯示，進行所述三維重建顯示時，以不同顏色渲染所述肺部血管區域和候選肺結節區域；

對所述血管區域進行增強處理具體包括：

以不同尺度的高斯濾波核對所述肺實質區域圖像進行高斯濾波，獲得多尺度圖像集合；

利用Krissian函數分別對所述多尺度圖像集合中每個尺度的圖像進行增強濾波；

以像素點為計算單位，獲取肺實質區域圖像中每個像素點在所有尺度下的Krissian濾波結果最大值；

對所述Krissian濾波結果最大值進行骨架化處理，獲取血管樹的初步三維骨架；

對所述初步三維骨架進行二值化處理，從而獲得增強后的肺部血管區域。

2.根據權利要求1所述的肺部圖像處理方法，其特征在于，所述Krissian函數的公式為：

其中，R(x，σ，θ)表示尺度為σ的多尺度圖像f_σ(x，y)中，像素點x在角度為θ處的Krissian響應值；(x+θσv_a)表示像素點x的一個邊緣點，θ表示當前檢測邊緣點角度值，且θ＝θ+da，v_a表示旋轉向量：v_a＝cosaν₃+cosav₂，其中，v₃、v₂表示像素點x的Hessian矩陣特征值。

3.根據權利要求1所述的肺部圖像處理方法，其特征在于，對所述初步三維骨架進行二值化處理具體包括：

取最小骨架單元為(x_i-1，x_i，x_i+1)，其中x_i-1，x_i，x_i+1為所述初步三維骨架上三個鄰接的體素點，分別取三個點在Krissian函數下獲取最大響應值的邊緣點集合

獲取每個最小骨架單元中每個骨架點與對應邊緣點集合中每個邊緣點的連線，求取連線上的平均灰度值，以該平均灰度值作為對應骨架點的局部最優閾值；

基于所述局部最優閾值對最小單元骨架及其連線上的點進行閾值化處理，從而完成二值化處理。

4.根據權利要求1所述的肺部圖像處理方法，其特征在于，從所述肺部CT序列圖中分割出候選肺結節具體包括：

獲取需觀測的肺結節中心點集合；

依次對以每一個肺結節中心點為中心的區域進行閾值分割，獲取初步肺結節區域；

對所述初步肺結節區域進行修剪處理，獲得結節圖像塊集合；

采用三維U-Net網絡分別對所述結節圖像塊集合中的每個結節子圖像塊進行分割，從而獲取精細的候選肺結節區域。