三維ct圖像的分割方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種三維CT圖像的分割方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]計算機(jī)斷層掃描(CT, Computed Tomography)被廣泛應(yīng)用于疾病的診斷,成為醫(yī)生進(jìn)行病理分析、解剖研究以及功能評估的重要手段之一，以此為基礎(chǔ)的計算機(jī)輔助診斷(CAD, Computer Aided Diagnosis)成為提高醫(yī)生診斷效率和水平的重要研究領(lǐng)域。
[0003]在對疾病的診斷過程中，通常需要從三維CT圖像中分割出醫(yī)生所感興趣的區(qū)域，所述感興趣區(qū)域(Reg1n of Interest, R0I)通常是指目標(biāo)組織,例如胸、肺等的實質(zhì)區(qū)域或病灶等區(qū)域，準(zhǔn)確地分割出CT掃描圖像中的感興趣區(qū)域，對目標(biāo)組織的識別和分類，以及對疾病等的診斷都是至關(guān)重要的。
[0004]圖像分割是提取醫(yī)學(xué)圖像中特殊組織的定量信息不可缺少的手段，為了可以準(zhǔn)確分辨醫(yī)學(xué)圖像中的正常組織結(jié)構(gòu)和異常病變，需要對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割，醫(yī)學(xué)圖像的分割是醫(yī)學(xué)圖像處理的關(guān)鍵步驟，例如，肺分割是各類肺部疾病、肺功能評估系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是肺結(jié)節(jié)檢測或者肺功能定量分析、三維可視化等后續(xù)處理的基礎(chǔ)，準(zhǔn)確且高速地分割肺組織起著至關(guān)重要的作用。
[0005]常見的圖像分割的方法有基于閾值的分割方法、基于配準(zhǔn)或匹配的分割方法等。在通過對三維CT圖像的分割得到人體組織的目標(biāo)實質(zhì)區(qū)域(如肺實質(zhì)區(qū)域)后，在所述目標(biāo)實質(zhì)區(qū)域中可以找出潛在的病變區(qū)域(如肺結(jié)節(jié)區(qū)域)。在現(xiàn)有技術(shù)中，在獲取到目標(biāo)實質(zhì)區(qū)域后，進(jìn)而找出所述目標(biāo)實質(zhì)區(qū)域中的病變區(qū)域的過程中，由于在所述目標(biāo)實質(zhì)區(qū)域中可能含有其他身體組織，導(dǎo)致在目標(biāo)實質(zhì)區(qū)域中將其他身體組織部分誤認(rèn)為是病變區(qū)域，例如將肺實質(zhì)區(qū)域中含有人體的脊柱區(qū)域誤認(rèn)為是肺結(jié)節(jié)區(qū)域，最終導(dǎo)致病變診斷結(jié)果中含有較多的假陽性病變區(qū)域，影響診斷的準(zhǔn)確性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明解決的問題是采用圖像分割方法所得到的人體組織的病變診斷結(jié)果中含有較多假陽性病變區(qū)域的問題。
[0007]為解決上述問題，本發(fā)明技術(shù)方案提供一種三維CT圖像的分割方法，包括:
[0008]將第一圖像轉(zhuǎn)換為二維圖像，所述二維圖像中的各像素點的像素值關(guān)聯(lián)于所述第一圖像中對應(yīng)該像素點位置的各層圖像的像素值，所述第一圖像為對第一 CT圖像進(jìn)行閾值分割所得到的二值化圖像；
[0009]獲取第一區(qū)域，所述第一區(qū)域為所述二維圖像中的高亮部分；
[0010]獲取第二區(qū)域，所述第二區(qū)域為所述第一 CT圖像的各層圖像中與所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域中的高亮部分；
[0011]剔除第二 CT圖像中與所述第二區(qū)域所對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)，以獲取分割后的第二 CT圖像；
[0012]所述第一 CT圖像和第二 CT圖像為三維CT圖像，所述第一 CT圖像和第二 CT圖像的大小和層數(shù)均相同。
[0013]可選的，所述第一 CT圖像為肺部的原始CT掃描圖像，所述第二 CT圖像為肺分割CT圖像。
[0014]可選的，所述將第一圖像轉(zhuǎn)換為二維圖像的過程包括:
[0015]將所述第一圖像沿人體豎直方向進(jìn)行投影，以獲取所述二維圖像。
[0016]可選的，所述二維圖像中的像素點的像素值為所述第一圖像中對應(yīng)該像素點位置的各層圖像的像素值的和值。
[0017]可選的，所述二維圖像中的高亮部分通過聚類方法或者閾值分割方法獲取。
[0018]可選的，還包括:
[0019]若所述二維圖像中含有多個高亮部分，確定所述第一區(qū)域為含有像素點個數(shù)最多的高亮部分。
[0020]可選的，所述第一 CT圖像的各層圖像中與所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域為所述各層圖像中處于和所述二維圖像中的第一區(qū)域的位置相同的區(qū)域。
[0021]可選的，所述第二區(qū)域通過對所述第一 CT圖像的各層圖像中與所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域進(jìn)行閾值分割獲取。
[0022]可選的，所述剔除第二 CT圖像中與所述第二區(qū)域所對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)的過程包括:
[0023]將所述第二 CT圖像各層圖像中與所述第二區(qū)域所對應(yīng)的區(qū)域中的像素點的像素值設(shè)置為所述第二 CT圖像的背景色的像素值。
[0024]為解決上述問題，本發(fā)明技術(shù)方案還提供一種三維CT圖像的分割裝置，包括:
[0025]二維轉(zhuǎn)換單元，用于將第一圖像轉(zhuǎn)換為二維圖像，所述二維圖像中的各像素點的像素值關(guān)聯(lián)于所述第一圖像中對應(yīng)該像素點位置的各層圖像的像素值，所述第一圖像為對第一 CT圖像進(jìn)行閾值分割所得到的二值化圖像；
[0026]第一獲取單元，用于獲取第一區(qū)域，所述第一區(qū)域為所述二維圖像中的高亮部分；
[0027]第二獲取單元，用于獲取第二區(qū)域，所述第二區(qū)域為所述第一 CT圖像的各層圖像中與所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域中的高亮部分；
[0028]剔除單元，用于剔除第二 CT圖像中與所述第二區(qū)域所對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)，以獲取修正后的第二 CT圖像；
[0029]所述第一 CT圖像和第二 CT圖像為三維CT圖像，所述第一 CT圖像和第二 CT圖像的大小和層數(shù)相同。
[0030]可選的，還包括:確定單元，用于在所述二維圖像中含有多個高亮部分時，確定所述第一區(qū)域為含有像素點個數(shù)最多的高亮部分。
[0031]可選的，所述剔除單元包括:像素值重置單元，用于將所述第二 CT圖像各層圖像中與所述第二區(qū)域所對應(yīng)的區(qū)域中的像素點的像素值設(shè)置為所述第二 CT圖像的背景色的像素值。
[0032]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的技術(shù)方案具有以下優(yōu)點:
[0033]通過對原始三維CT圖像(第一 CT圖像)進(jìn)行閾值分割得到第一圖像，進(jìn)而將所述第一圖像轉(zhuǎn)換為二維圖像，并獲取所述二維圖像中的高亮部分，即第一區(qū)域，進(jìn)而獲取所述第一 CT圖像的各層圖像中與所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域中的第二區(qū)域，可以將第二 CT圖像中與第一 CT圖像的第二區(qū)域所對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，以獲取分割處理后的第二 CT圖像，該方法可以有效剔除所述第二 CT圖像中的骨骼等非病變區(qū)域，提高圖像中人體組織分割結(jié)果的準(zhǔn)確度，保證采用圖像分割方法所得到的人體組織的病變診斷結(jié)果中含有的病變區(qū)域的準(zhǔn)確性，提高診斷準(zhǔn)確度。
【附圖說明】
[0034]圖1是本發(fā)明技術(shù)方案提供的三維CT圖像的分割方法的流程示意圖；
[0035]圖2是本發(fā)明實施例提供的三維CT圖像的分割方法的流程示意圖；
[0036]圖3是本發(fā)明實施例提供的三維CT圖像的分割裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0037]現(xiàn)有技術(shù)中存在采用圖像分割方法所得到的人體組織的病變診斷結(jié)果中含有較多假陽性病變區(qū)域的問題。
[0038]為解決上述問題，本發(fā)明技術(shù)方案提供一種三維CT圖像的分割方法。
[0039]圖1是本發(fā)明技術(shù)方案提供的三維CT圖像的分割方法的流程示意圖。首先執(zhí)行步驟SI，將第一圖像轉(zhuǎn)換為二維圖像，所述二維圖像中的各像素點的像素值關(guān)聯(lián)于所述第一圖像中對應(yīng)該像素點位置的各層圖像的像素值。
[0040]所述第一圖像為第一 CT圖像進(jìn)行閾值分割所得到感興趣區(qū)域的二值化圖像，所述第一 CT圖像為根據(jù)診斷需求所拍攝的原始CT圖像。
[0041]可以通過將所述第一圖像沿人體豎直方向進(jìn)行投影的方法，將所述第一圖像轉(zhuǎn)換為二維圖像，所述二維圖像中的各像素點的像素值可以根據(jù)第一圖像中對應(yīng)該像素點位置的各層圖像的像素值進(jìn)行確定，例如，可以將第一圖像中的對應(yīng)該像素點位置的各層圖像中不為零的像素值的和值作為該像素點的像素值。
[0042]執(zhí)行步驟S2，獲取第一區(qū)域，所述第一區(qū)域為所述二維圖像中的高亮部分。