結合上下信息窄帶約束的腹腔主動脈瘤外輪廓分割方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于醫(yī)學圖像特殊組織分析與分割方法領域，設及一種腹腔主動脈瘤外輪 廓分割方法。
【背景技術】
[0002] 腹主動脈瘤（Abdominalacxrticaneu巧sm，AAA是一種中老年人常發(fā)的疾病，主要 的風險在于其不斷擴張導致破裂而危及患者生命。
[0003] 在腹腔主動脈瘤的診斷中，對其破裂風險的評估是進行手術治療與否的主要依 據。因此，腹腔主動脈瘤的體積等測量信息是診療中常常關屯、的內容。目前對腹腔主動脈 瘤測量最常用的是直徑測量法。直徑測量方法簡單易用，能夠大致了解瘤體的生長情況，但 是其缺點也很明顯，判斷標準過于籠統，而且無法了解腹腔主動脈瘤的內部信息。隨著醫(yī)學 影像技術的日益成熟，醫(yī)生已經可W依靠先進的醫(yī)學影像技術來輔助診斷和治療。計算機 斷層掃描血管造影（Computedtomographyangiography,CTA)可W用來得到病人體內腹腔 主動脈瘤的截面圖像序列，腹腔主動脈瘤的形狀，大小均可W從CTA圖像上比較精準地還 原而出，并且醫(yī)生可W進行測量并W此統計得出腹腔主動脈瘤的破裂風險，從而確定進一 步的治療方案。
[0004] 對主動脈瘤區(qū)域各部分的精確分割對腹腔主動脈瘤病理特性的研究，破裂風險的 評估和醫(yī)療診斷有重要的意義和研究價值。通常，一組包含了腹腔主動脈瘤體的CTA圖像 序列會包括上百個圖像切層。如果每個切層都需要進行手動分割，那將是一項費時而浩大 的工程。隨著醫(yī)學成像技術的發(fā)展，通過儀器得到的醫(yī)學圖像在采樣密度，圖像分辨率上都 有了很大的提高。手動或半自動的方法處理醫(yī)學圖像序列就顯得越來越不現實。因此，自 動的圖像分割技術對腹腔主動脈瘤CTA圖像的處理顯得尤為重要。對于自動分割得到的腹 腔主動脈瘤模型，不僅可W方便地進行相關數據的測量，必要時還可W將分割結果輸入有 限元模型進行應力分析，計算出腹腔主動脈瘤內部的受力情況，從而得出更為可靠的診斷 結果。另外，數字化的腹腔主動脈瘤模型更利于病例的存檔與查閱。
[0005] 對醫(yī)學圖像序列中高對比區(qū)域的連續(xù)分割，目前已經有比較成熟方法，醫(yī)學圖像 血管分割相關文獻大多是介紹內腔分割的。
[0006] 內腔分割：尚巖峰等使用管狀特性和主動輪廓的方法實現了人體主動脈和肝動脈 內腔的自動分割。盧坤虎等利用網格剖分技術實現腹腔主動脈內腔的自動化分割，在腹腔 主動脈瘤部位結合一定的交互實現外輪廓的分割。
[0007] 外輪廓分割：醫(yī)學圖像中因其成像方式的限制造成的部分模糊輪廓目標區(qū)域的分 害d，往往需要結合魯棒的分割方式W及相應的優(yōu)化。對于外輪廓的分割，由于其輪廓的模糊 性給自動分割帶來了很多有阻礙。同時，人們也提出了多種方法來解決腹腔主動脈瘤的內 外輪廓分割問題。從主動脈瘤的形狀特性入手，Macia等利用徑向模型方法，使用先驗信息 W及空間相關性來實現內腔與外輪廓的半自動分割。后來，Maci'a再次利用徑向模型方 法，結合幾何信息和上下文信息進行血栓部位的分割，然后用多層感知分類器（Multilayer perceptron，MLP)實現瘤體截面不同區(qū)域的分類。Dehmeshki等使用幾何信息與數學形態(tài) 實現了對正常主動脈區(qū)域和帶瘤體主動脈區(qū)域的自動識別，但是對主動脈瘤進行外輪廓分 割時只是用了楠圓模型，W得到大致的外輪廓分割結果。Zohios將幾何約束加入到腹腔主 動脈瘤的血栓和外壁分割中，并在模糊的區(qū)域進行了幾何估計。
[0008] 基于分類器的方法也是腹腔主動脈瘤分割中常用的方法。Maiora等使用隨機森 林分類器的方法，通過前期的血栓樣本學習，進行CTA圖像序列中主動脈瘤血栓的分割。 Qiyzhyk等將基于引導樹狀分類器度ootstrapped den化itic classifier,抓C)的主動學 習模型應用于血栓部分的識別分割。
[0009] 由于腹腔主動脈瘤內的血栓和腹腔主動脈瘤周圍組織并無明顯的界線，因此腹腔 主動脈瘤外輪廓的分割是典型的模糊輪廓目標的分割。如果單一地使用水平集方法，很難 達到對外輪廓精確而自動地分割。針對模糊輪廓的目標分割的優(yōu)化方式有很多，窄帶約束 是針對邊緣模糊區(qū)域分割的優(yōu)化方法。Foruzan等使用窄帶約束來實現肝臟的模糊邊緣的 分割，窄帶約束與水平集方法結合也能更好地適應醫(yī)學圖像中模糊輪廓目標的精確分割。
[0010] 上下文分析方法也是模糊輪廓目標分割用到的輔助方法，利用場景內目標在空間 上的關系進行分割。張斌等通過使用基于上下文分析的無監(jiān)督分層迭代算法實現高噪聲的 SAR(Syntheticapertureradar,合成孔徑雷達）圖像的自動分割。CTA圖像序列具有空 間連續(xù)性，因此相鄰切層之間的上下文信息也可W作為分割的重要依據。Subasic等使用腹 腔主動脈瘤內腔的分割結果來初始化外輪廓分割時的水平集，提高分割效率。Bruijne等 從主動形狀模型得到啟發(fā)，建立相鄰切層之間的輪廓的形狀模型來實現CTA圖像序列中腹 腔主動脈瘤的分割?；痚n通過加入各向異性濾波和Canny算子邊緣檢測的方法來利用CTA 圖像中微弱的邊緣信息，從而提高了腦動脈瘤血栓部分分割精度。Demirci等使用高斯混合 模型概率譜驅動Nurbs模型分割血栓?；痚n等提出圖割和定向主動外觀模型實現模糊組織 輪廓的分割，Lee等使用基于Ξ角網格的圖捜索方法實現主動脈的分割。
[0011] 目前已經實現血管內腔的分割和建模。近年來利用Ξ維體數據，采用基于區(qū)域增 長、水平集W及圖割方法實現了亮度顯著目標的Ξ維分割。腹主動脈瘤外輪廓顯著性較低， 無法應用現有Ξ維分割方法得到精確的分割結果。目前對于瘤體外輪廓精確分割主要依靠 手動完成，因此實現CTA圖像序列中腹主動脈瘤外輪廓的連續(xù)自動分割非常具有研究意義 和應用價值。
[0012] 結合主成分分析和K-Means實現癌細胞病理圖像不同亮度成分的分割，該方法適 用于不同亮度對應特定成分的醫(yī)學圖像分割。而腹主動脈瘤分割中，僅依靠亮度信息無法 得到外輪廓
[0013] 應用主動形體模型實現CT圖像中的肝臟分割，該方法前期需要大量樣本的訓練， 而且對于模糊醫(yī)學圖像，樣本的選取要求較高。
[0014] 對腹主動脈瘤分割通常加入形狀先驗。例如，Dehmeshki等使用楠圓模型用于外 輪廓分割?；痵seini等通過分析腹主動脈瘤區(qū)域的灰度直方圖W及形態(tài)學特性分割內外輪 廓。Zohios等將幾何約束加入到腹主動脈瘤的血栓和外壁分割。運些基于簡單形狀先驗 的方法適用于正常主動脈和部分瘤體切層的外輪廓分割。而對于瘤體中血栓聚積的造成外 輪廓不近似于楠圓或內外輪廓差異巨大的切層，運類方法受限于特定的幾何形狀或內腔輪 廓，無法實現精確分割。

【發(fā)明內容】

[0015] 為了克服已有腹腔主動脈瘤分割方式的分割精度較低、分割效率較低的不足，本 發(fā)明提供了一種分割精度較高、分割效率較高的結合上下信息窄帶約束的腹腔主動脈瘤外 輪廓分割方法。
[0016] 本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是：
[0017] 一種結合上下信息窄帶約束的腹腔主動脈瘤外輪廓分割方法，包括如下步驟：
[0018] 1)利用LBF水平集方法處理腹腔主動脈瘤的初始輪廓，結合窄帶約束，獲得腹腔 主動脈瘤的初步外輪廓；
[0019] 2)提出基于上下文窄帶約束的分割方法實現外輪廓精細分割，過程如下：
[0020] 2. 1)構建腹主動脈瘤外輪廓的采樣窄帶
[0021] W外輪廓初步分割結果為中屯、線，W外輪廓區(qū)域中屯、為圓屯、的徑向采樣；
[0022] 2. 2)在采樣窄帶中精確分割腹主動脈瘤外輪廓，分割方法實現如下：
[002引2. 2. 1)在窄帶中屯、線附近捜索梯度大的邊緣作為候選點，捜索窄帶NR的每一列， 如果在一列中沒有可靠的邊緣，那就設置當前列沒有候選點；
[0024] 2. 2.。遍歷窄帶上每一列中的候選點，去除窄帶中孤立于相鄰兩列的候選點，運 樣在窄帶中得到不連續(xù)的邊緣線段；
[0025] 2. 2. 3)對窄帶中邊緣線段的位置信息進行統計，去除與相鄰邊緣線段趨勢差異很 大且偏離窄帶中屯、的邊緣線段，剩下的邊緣線段可W認為是主動腹外輪廓中可W檢測到的 可靠輪廓；
[0026] 2. 2. 4)連接可靠的邊緣并映射回原圖，得到更新后的可靠邊緣點，原圖中，所得的 點圍成的區(qū)域的輪廓線就是所求的腹主動脈瘤外輪廓。
[0027] 進一步，所述腹腔主動脈瘤外輪廓分割方法還包括如下步驟：
[00測 3)利用CTA圖像序列的空間連續(xù)性，將精確分割結果用于相鄰切層初步分割時水 平集初始化，將當前切層的