[發(fā)明專利]一種基于醫(yī)療影像的肺結節(jié)交互式分割方法

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• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112581479A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發(fā)明（設計）人: 袁戎;石姝玥;艾鴿
• 申請（專利權）人: 睿佳（武漢）軟件科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06T5/30;G06T7/187
• 代理公司: 武漢兮悅知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙) 42246
• 代理人: 劉志強

1.一種基于醫(yī)療影像的肺結節(jié)交互式分割方法，其特征在于：

肺部實性結節(jié)分割流程：

第一步：手工勾畫感興趣區(qū)域后，利用距離圖得到三個軸面上，各個像素點距離該軸面上感興趣區(qū)域邊界的距離值；將三個軸面距離值相加，大于等于0的像素標記為候選感興趣區(qū)域，小于0的區(qū)域標記為非感興趣區(qū)域；

第二步：圖像裁剪，將第一步的計算結果進行最大外接長方體裁剪，以加快處理速度；

第三步：圖像濾波，將圖像進行7個方向的管狀濾波處理，以減少肺血管的干擾；

第四步：大津法閾值分割，得到初步分割結果，肺部實性結節(jié)與肺部區(qū)域CT值分布曲線有明顯區(qū)別，直接使用自適應閾值分割即可得到初步分割結果；

第五步：形態(tài)學腐蝕處理，若結節(jié)靠近胸膜部分，此步驟可斷開部分連接；

第六步：計算最大連通區(qū)域，若閾值分割以及形態(tài)學腐蝕得到的分割結果并不是連通的，此步驟可去除小的噪聲區(qū)域；

第七步：填充空洞后作為最終分割結果，肺結節(jié)內(nèi)部可能含有空洞，此處填充，使結果更準確。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于醫(yī)療影像的肺結節(jié)交互式分割方法，其特征在于：步驟一中，距離圖計算：

距離圖指每個像素點距離最近邊緣點的距離值；區(qū)域內(nèi)部距離值為正數(shù)，區(qū)域外部距離值為負數(shù)，邊界上的像素點距離值為0；

距離圖算法流程如下：

A)區(qū)域內(nèi)部距離值設為大值，外部區(qū)域設置0；

B)前向濾波，對于體數(shù)據(jù)，從上至下、從前至后、從左往右，計算每個像素點26領域內(nèi)最小距離值；

C)后向濾波，與前向濾波相反，計算像素點26領域內(nèi)最小距離值；

D)B-C得到的是區(qū)域內(nèi)部正的距離值；

E)將區(qū)域內(nèi)外取反，重復A-C后，將距離值取負，得到區(qū)域外部的距離值。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于醫(yī)療影像的肺結節(jié)交互式分割方法，其特征在于：步驟三中，管狀濾波，管狀濾波模板定義如下：

表示管狀濾波區(qū)域，F(xiàn)_cy1表示濾波結果，

使用的濾波模板為：

表示卷積，I(x)表示原始像素值，filter_θ表示θ方向上的卷積算子算法流程：

A)計算7個方向的管狀濾波模板，濾波模板權重采用圓柱體計算公式計算；模板大小采用固定大小7*7*7；

B)將每個濾波模板與圖像進行卷積，得到7個卷積結果；

C)比較7個卷積結果，取最小值作為最終結果。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于醫(yī)療影像的肺結節(jié)交互式分割方法，其特征在于：第四步中，OSTU自適應閾值：

OSTU閾值利用的類內(nèi)方差最小及類間方差最大的原理；

將像素點分為三類，即計算兩個閾值，上閾值及下閾值；

算法流程：

A)計算候選ROI內(nèi)直方圖，直方圖X軸范圍為x_min,x_max；

B)計算上閾值及下閾值在x_min,x_max內(nèi)取不同值時，分別得到的類間方差；該類間方差最大時對應的上下閾值，即為所需結果。

5.根據(jù)權利要求1所述的基于醫(yī)療影像的肺結節(jié)交互式分割方法，其特征在于：第五步中，形態(tài)學腐蝕處理：

腐蝕操作提取的是結構模板覆蓋下的像素最小值；此處結構模板采用的是3*3*3的模板因子，即像素點及其26領域內(nèi)最小值；對于二值圖像，若像素點為前景區(qū)域，但其26領域內(nèi)只要有一點為背景區(qū)域，則置該像素點為背景區(qū)域，其他背景區(qū)域扔為背景區(qū)域。