[發明專利]一種基于平掃CT圖像的主動脈夾層分割方法和裝置

有效

• 申請號: 202011442642.9
• 申請日: 2020-12-08
• 公開（公告）號: CN112561871B
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 王怡寧;易妍;郭玉博;徐橙;金征宇;王成;李秀麗;俞益洲
• 申請（專利權）人: 中國醫學科學院北京協和醫院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62;G06K9/62
• 代理公司: 北京慧尚知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11743
• 代理人: 鄭德龍;張博蓉

1.一種基于平掃CT圖像的主動脈夾層分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、從原始平掃CT圖像中提取出主動脈圖像；

步驟2、對所述主動脈圖像進行徑向切片處理，得到多層徑向切片圖像；

步驟3、根據每一層徑向切片圖像的不同區域的Hu值差異和面積來確定夾層區域，和/或，根據每一層徑向切片圖像的主動脈長徑來確定夾層區域；以及

步驟4、當至少連續9層徑向切片圖像存在所述夾層區域時，將所述至少連續9層徑向切片圖像的每一張中的所述夾層區域分割出來并合并為主動脈夾層圖像，

其中，在所述步驟3中，根據每一層徑向切片圖像的主動脈長徑來確定夾層區域進一步包括：

比較連續的兩層徑向切片圖像的主動脈長徑，如果后一層徑向切片圖像的主動脈長徑比前一層徑向切片圖像的主動脈長徑至少多1.5倍或者0.5cm，則確定不重復區域為所述夾層區域。

2.根據權利要求1所述的基于平掃CT圖像的主動脈夾層分割方法，其特征在于，所述步驟1進一步包括：

步驟11、對所述原始平掃CT圖像進行預處理，得到預處理圖像數據；

步驟12、使用U-Net網絡對所述預處理圖像數據進行圖像分割以得到與其對應的主動脈Mask圖像；以及

步驟13、根據所述主動脈Mask圖像提取出所述主動脈圖像。

3.根據權利要求2所述的基于平掃CT圖像的主動脈夾層分割方法，其特征在于，在所述步驟11中，使用以下標準化公式對所述原始平掃CT圖像進行預處理：

其中，μ為均值，σ為方差，b為偏移，g為縮放參數。

4.根據權利要求1所述的基于平掃CT圖像的主動脈夾層分割方法，其特征在于，在所述步驟2之后且所述步驟3之前，所述方法還包括：

去除所述徑向切片圖像中的鈣化區域和線樣征象。

5.根據權利要求4所述的基于平掃CT圖像的主動脈夾層分割方法，其特征在于，去除所述徑向切片圖像中的鈣化區域和線樣征象進一步包括：

對所述徑向切片圖像的每個像素進行檢測，將檢測結果中Hu值大于130的區域作為所述鈣化區域去除；和

根據預先設定的線樣形狀，使用霍夫變換方法在所述徑向切片圖像中進行線樣檢測，將檢測出的與所述預先設定的線樣形狀對應的線樣征象去除。

6.根據權利要求4所述的基于平掃CT圖像的主動脈夾層分割方法，其特征在于，在所述步驟3中，根據每一層徑向切片圖像的不同區域的Hu值差異和面積來確定夾層區域進一步包括：

對每一層徑向切片圖像進行聚類，確定存在夾層區域的徑向切片圖像的每種聚類的面積≥該層徑向切片圖像面積的20％；和

分別計算確定存在夾層區域的徑向切片圖像的每種聚類的平均Hu值，當同一層存在夾層區域的徑向切片圖像的每種聚類的平均Hu值的差值大于8Hu時，確定平均Hu值高的聚類對應的區域為所述夾層區域。

7.根據權利要求6所述的基于平掃CT圖像的主動脈夾層分割方法，其特征在于，對每一層徑向切片圖像進行聚類是使用K-Means方法對每一層徑向切片圖像進行聚類，并且聚類的種類為2類。

8.一種基于平掃CT圖像的主動脈夾層分割裝置，包括：

處理器；和

存儲器，所述存儲器存儲有可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時執行如權利要求1-7中任意一項所述的方法。