[发明专利]一种自动提取床板的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种医学图像处理方法，尤其涉及一种自动提取床板的方法。

背景技术

在CT成像技术中，床板经常存在于重建的图像中，并且床板的密度与人体部分组织相似，例如注射造影剂的血管和骨头等人体组织，然而床板不仅没有携带可用的信息，还在处理数据时会增加计算量，甚至在一些3D体绘制、最大密度投影（MIP）等应用中，遮挡有效的解剖信息，影响成像结果的准确性。因此，需要对CT图像进行自动提取床板的处理。

现有技术中，床板的提取方法主要通过各种算法实现。“A Fully Automatic Bed/Linen Segmentation for Fused PET/CT MIP Rendering”（ The Journal of Nuclear Medicine, Vol. 49）中提出一种模板法来提取床板，该方法首先将单独的床板用CT扫描一遍作为模板，再利用该模板去除CT图像中的床板，但是该法可能会去除手指与耳朵等部位，可能无法去除部分床板，也会出现过分割的情况，导致误提或漏提的结果。“A preliminary study on the knowledge-based delineation of anatomical structures for whole

body PET-CT Studies”( the 5th International Conference on Information Technology and Application in Biomedicine, Shenzhen, China, May 30-31, 2008)提出了一种提取人体轮廓的方法，该方法首先通过PET图像设定标准摄取值（SUV， standard uptake value）来获得人体的轮廓，然后通过CT图像获取人体，间接去除CT图像的床板，但是该法只适用于PET-CT图像。“Automated Segmentation of Soft tissue in abdominal CT scans” 提出了中值滤波的方法，该方法利用中值滤波法去除线状结构，但床板并不是只有线状结构，如图1腿部CT图像示意图中的床板为非线状结构，无法运用中值滤波法提取床板。此外，现有技术中还通过在CT数据重建时去除床板，该方法不能保证每套CT数据都能有效去除床板，例如有些床板包括头托和床身两部分，两部分的接合处易导致提取的床板不明显或床板断开。还有采用以一定阈值以上的点为种子点进行区域生长，将人体图像提取出来，间接去除床板，但是此法较耗时。

为了解决上述问题，本发明提出了一种自动提取床板的方法，对于各种不同的CT图像都适用，而且运行时间短，准确性高，适用于各种形状的床板，不会产生误提和漏提的情况。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种自动提取床板的方法。

本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种自动提取床板的办法，包括以下步骤：

a)提供重建后的CT数据，采样得到CT图像，对所述CT图像中的CT值进行连通域计算，得到至少一个连通域；

b)取出一个待处理的连通域，计算所述连通域的像素点数，在像素点数的范围内对所述连通域进行床板形状特征检测；

c)重复步骤b）直至在像素点数的范围内所述床板形状特征检测完毕；

d)对所述床板形状特征检测后的连通域进行三维区域生长，提取所述床板。

进一步地，所述步骤a)中的CT值的取值范围为大于-300。

进一步地，所述步骤b)中所述床板形状特征检测的方法为计算所述连通域的长短径的比、计算所述连通域的像素点数与连通域的外接矩形的像素点数的比、计算所述连通域在坐标系X一定时Y轴方向上的梯度、计算所述连通域的双阈值变化后的边缘复杂性和/或计算所述连通域的熵。

进一步地，所述连通域的长短径的比大于3，所述连通域的像素点数与连通域的外接矩形的像素点数的比小于0.3。

进一步地，所述连通域的像素点数的范围为占每层图像中总像素点数比的1/1200～1/25。

进一步地，所述步骤d）中:

若所述三维区域未生长至图像中心区域，则提取床板；

若所述三维区域生长至图像中心区域，则不提取床板；

所述图像中心区域为所述图像中心区域在坐标系X轴方向上和Y

轴方向上所占的像素点数为每层CT图像中总像素点数的1/10，并且所述图像中心区域的中心点与所述CT图像的中心点重合。