基于非線性漸變模型的心臟ct圖像底部自動(dòng)提取方法
【專利摘要】一種基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其包括以下步驟：獲取心臟CT序列；分別計(jì)算心臟CT序列各層中肺部區(qū)域的第一特征值；利用第一特征值構(gòu)建心臟底部和心臟頂部的約束條件，求解所述約束條件將所述心臟CT序列分為頂部序列和底部序列；分別在所述頂部序列的最底層以及心尖消失圖層提取心臟有效區(qū)域信息；利用提取的心臟有效區(qū)域信息構(gòu)造心臟底部的非線性漸變模型，擬合所述底部序列各層的心臟邊緣輪廓，從而獲得精確的心臟底部。本發(fā)明方法能夠精確的提取出與胸隔膜發(fā)生粘連的心臟底部。且魯棒性強(qiáng)，運(yùn)行效率高，對硬件配置要求低，適合網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用。
【專利說明】基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺及圖像處理領(lǐng)域，具體是一種基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002]心血管類疾病已成為導(dǎo)致當(dāng)今全球死亡率提升的首要因素。隨著CT和MRI等醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的飛速發(fā)展，尤其是高分辨率的多排螺旋CT(MDCT)的出現(xiàn)，為心血管類疾病的預(yù)防和診斷提供了便利。然而由于MDCT設(shè)備分辨率的提高，導(dǎo)致影像數(shù)據(jù)數(shù)量急劇增加，這大大加重了臨床醫(yī)生篩查和診斷的負(fù)擔(dān)，因此從海量的影像數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取出感興趣區(qū)域就顯得尤為重要。但是在心臟CT領(lǐng)域，采集的影像數(shù)據(jù)對比度低、噪聲大且受心臟跳動(dòng)的干擾，導(dǎo)致自動(dòng)提取心臟區(qū)域的難度較大。另外由于心臟位置的特殊性，心臟底部與胸隔膜會(huì)發(fā)生粘連，給精確提取整個(gè)心臟目標(biāo)區(qū)域帶來了困難。因此，一種快速且精確的提取全心臟的方法對于心血管類疾病的輔助診斷是十分重要的，且能夠輔助后期心臟表面冠狀動(dòng)脈三維可視化、腫瘤放療計(jì)劃中靶區(qū)標(biāo)記等深層次診斷。
[0003]目前針對心臟CT圖像分割主要有兩大類方法:傳統(tǒng)的二維提取方法和基于統(tǒng)計(jì)模型的三維提取方法。I)傳統(tǒng)的二維提取方法通過組合常規(guī)圖像處理方法(K均值聚類、圖割、ACM/ASM、模糊集合理論等)，利用CT斷層圖像中的灰度、梯度等信息來提取心臟邊緣輪廓。由于心臟CT圖像的低對比度和周圍存在著復(fù)雜干擾器官，導(dǎo)致該類方法提取精度差，提取后的心臟整體模型的表面粗糙。2)基于統(tǒng)計(jì)模型的三維提取方法主要通過統(tǒng)計(jì)分析大量的手動(dòng)分割數(shù)據(jù)來構(gòu)造出心臟的形狀模型，然后對模型加以形變與真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配來實(shí)現(xiàn)全心臟提取。該類方法前期人力和物力投入成本大，對樣本數(shù)據(jù)要求高，模型構(gòu)建耗時(shí)長，且實(shí)際運(yùn)用過程中需要多次人工干預(yù)，受臨床醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)影響較大。
[0004]上述兩類方法各有利弊，基本能夠完成提取心臟的功能，但是都未對靠近胸隔膜的心臟底部進(jìn)行單獨(dú)處理，因此導(dǎo)致提取結(jié)果中心臟底部依然存在著大量噪聲組織，會(huì)干擾臨床醫(yī)生的診斷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是提供一種基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，該方法能夠快速準(zhǔn)確的提取出完整的心臟底部區(qū)域，以解決用現(xiàn)有方法對心臟CT圖像分割存在的上述技術(shù)缺陷。
[0006]本發(fā)明的技術(shù)思路可概括為兩個(gè)主要步驟:一.根據(jù)心臟與肺部的解剖學(xué)相對位置關(guān)系，自動(dòng)將心臟CT序列分為頂部序列和底部序列兩部分；二.針對心臟CT序列的底部序列，利用提取的心臟頂部序列最底層的精確心臟邊緣輪廓和心尖走向來構(gòu)造出心臟底部的非線性漸變模型，擬合心臟底部序列各層的邊緣輪廓，達(dá)到精確提取心臟底部的目的。
[0007]本發(fā)明的具體技術(shù)方案為:
[0008]一種基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其包括以下步驟:[0009]獲取心臟CT序列；
[0010]分別計(jì)算心臟CT序列各層中肺部區(qū)域的第一特征值；
[0011]利用第一特征值構(gòu)建心臟底部和心臟頂部的約束條件，求解所述約束條件將所述心臟CT序列分為頂部序列和底部序列；
[0012]分別在所述頂部序列的最底層以及心尖消失圖層提取心臟有效區(qū)域信息；
[0013]利用提取的心臟有效區(qū)域信息構(gòu)造心臟底部的非線性漸變模型，擬合所述底部序列各層的心臟邊緣輪廓，從而獲得精確的心臟底部。
[0014]在上述的基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法中，優(yōu)選地，所述肺部區(qū)域的第一特征值為肺部區(qū)域的面積或像素點(diǎn)總數(shù)。
[0015]在上述的基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法中，優(yōu)選地，所述
約束條件為
【權(quán)利要求】
1.基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其特征在于，該方法包括以下步驟: 獲取心臟CT序列； 分別計(jì)算心臟CT序列各層中肺部區(qū)域的第一特征值； 利用第一特征值構(gòu)建心臟底部和心臟頂部的約束條件，求解所述約束條件將所述心臟CT序列分為頂部序列和底部序列； 分別在所述頂部序列的最底層以及心尖消失圖層提取心臟有效區(qū)域信息； 利用提取的心臟有效區(qū)域信息構(gòu)造心臟底部的非線性漸變模型，擬合所述底部序列各層的心臟邊緣輪廓，從而獲得精確的心臟底部。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其特征在于，所述肺部區(qū)域的第一特征值為肺部區(qū)域的面積或像素點(diǎn)總數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其特〔心臟底部:S(W) > aMax I S(η) > ^Mwchalf征在于，所述約束條件為、' S(n)為肺部區(qū)域像素點(diǎn)
I心臟 頂部:Others總數(shù)’ η為心臟CT序列層號，α和β為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，Max為S (η)序列中的最大值，Maxhalf為S(η)后半段序列中的最大值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其特征在于，所述計(jì)算心臟CT序列各層中肺部區(qū)域的第一特征值包括:利用大津閾值方法提取心臟CT序列各層中的主要肺部區(qū)域；用孔洞填充方法對主要肺部區(qū)域的斷裂部及孔洞進(jìn)行填充，獲得完整的肺部區(qū)域；以及計(jì)算該完整的肺部區(qū)域的第一特征值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其特征在于，所述心臟有效區(qū)域信息包括心臟有效區(qū)域的面積和幾何中心。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其特征在于，所述非線性漸變模型中，心臟有效區(qū)域信息按照二次曲線Y = aX2+b的非線性規(guī)律變化。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其特征在于，所述心尖消失圖層是實(shí)際心尖消失圖層下側(cè)的第k層圖層。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其特征在于，所述心尖消失圖層限定為該心尖消失圖層的心臟有效區(qū)域的面積與心臟頂部序列最底層的心臟有效區(qū)域的面積之比為0.2-0.4。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于非線性漸變模型的心臟CT圖像底部自動(dòng)提取方法，其特征在于，還包括利用三維可視化工具顯示非線性漸變模型的提取結(jié)果。
【文檔編號】G06T5/00GK103985124SQ201410210245
【公開日】2014年8月13日 申請日期:2014年5月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月17日
【發(fā)明者】袁克虹, 張碩, 張廣 申請人:清華大學(xué)深圳研究生院