[发明专利]一种医学图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学信息处理领域，尤其涉及一种医学图像处理方法。

背景技术

肠癌是肠内生长的癌细胞。肠癌是由生长于肠内壁细小的息肉所形成。这些息肉起初是无害的，但数年后，有部份的息肉产生病变，形成癌细胞，最后变成癌症。一般肠癌的检查，需要通过内窥镜来进行诊断。但是，内窥镜对人的身体有侵入性，给病人造成很大的痛苦。随着CT应用的普及，医生通过虚拟肠内窥镜对病人进行诊断。这种诊断快速、清洁，而且不会给病人造成身体的痛苦。

首先，医生通过CT扫描病人腹部获得原始的体数据。然后通过基于灰度阈值分割得到分段信息，见图1所示为大肠的结构示意图。其中箭头所指的方向是人体生理上从肛门到分段末端，即盲肠分段的方向。如果把大肠比喻成管道，那么内窥镜便是在管道中浏览的摄像机。

经过分割及中心线提取后，肠子的中心线可以作为摄像机的浏览路线。从图1中可以看出，因为阈值分割提取，大肠断裂成几个部分。这主要是由于CT扫描前，医生对病人前期检查处理不当，例如肛门充气不足或者肠内消化物，导致大肠某些部位折叠。造成分割后出现了大量独立分段的直肠数据。

目前，为了使摄像机的浏览路线不间断，需要对分段的中心线进行连接。连接所述分段中心线的方法主要分成两大类。第一类是采用手动方法连接的方式，也是目前多数工作站仍然保留的交互方式，即通过用户指定分段的起点和终点来进行连接。这个方法灵活度较高，但是给医生增加了额外的工作量。另一类方法是采用自动方法进行连接，如图2所示为分段及中心线结构示意图。通过自动或手动设定第一段分段的起点后，通过中心线提取算法，得到第一段的中心线终点A。接着，以此中心线终点A为球心，以R为半径的球形区域进行搜索。距离此终点A最近的格点为第二段分段的起点B。然后重复此过程，寻找起点C及终点D，遍历所有分段。这种方法的缺点是，搜索的方式忽略了大肠的生理结构，连接方向容易出错。例如，对于图2中的数据，正确的连接方向应该为逆时针。但是，这种连接方式是靠最近距离为唯一的判定条件，产生了顺时针的错误结果。而且当分段的距离大于R时，容易出现连接不上的情况。若采用增加搜索区域的半径R的长度，将增加搜索的时间。

发明内容

本发明解决的问题是提供一种医学图像处理方法，用以解决因为忽略生理结构，导致三维医学图像中的各分段中心线连接错误的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种医学图像处理方法，包括：

提供三维医学图像，所述三维医学图像包括若干段的分段；获取所述三维医学图像对应的二维投影图像；在所述二维投影图像上，对各分段进行排序，获取所述三维医学图像的分段中心线。

可选的，还包括：对所述二维投影图像所在区域划分，将所述区域划分为若干数目的子区域，各个所述子区域对应标识有分值。

可选的，所述三维医学图像为大肠的三维医学图像，所述分值按照所述大肠的生理结构方向递增/递减，所述生理结构方向以直肠分段为起始分段，盲肠为终止分段。

可选的，所述子区域的分值按照逆时针方向递增/递减。

可选的，按照各分段所在子区域的分值，对各个分段的分值进行统计，并按照所述各分段的总分值的递增/递减的顺序，对所述分段进行排序，以获取所述三维医学图像的中心线。

可选的，还包括在所述二维投影图像上，对各分段进行逆时针排序，按照所述排序后的分段获取中心线。

可选的，按照所述逆时针的排序，对所述分段进行中心线提取，以获取所述三维医学图像的中心线。

可选的，还包括确定所述三维医学图像和二维投影图像的起始点及中心点。

可选的，通过手动或自动的方式确认所述起始点，所述起始点位于直肠分段。

可选的，所述三维医学图像和二维投影图像的中心点分别为所述三维医学图像和二维投影图像的灰度值质心。

可选的，在所述三维医学图像上获取各所述分段对应的中心线，在所述二维投影图像上获取除第一分段外的各分段的起始点。

可选的，还包括：依据在所述二维投影图像上获取的分段的起始点，获取位于三维医学图像上的对应的分段的起始点。

可选的，还包括：在所述二维投影图像上获取二维坐标，接着获取在所述三维医学图像中，所述二维坐标对应的三维坐标。

可选的，所述二维投影图像为所述三维医学图像在冠状面上的投影图像。

可选的，获取所述分段对应的二维投影图像前包括：在所述三维医学图像中，对各段分段进行标识，不同分段具有不同的标识。