[发明专利]一种基于结节特征的快速结节匹配方法

说明书

本发明公开了一种基于结节特征的快速结节匹配方法，所述方法包括：获取满足预设条件的第一肺部CT图像和第二肺部CT图像；对所述第一肺部CT图像和第二肺部CT图像进行肺分割和肺框缩放，使二者的肺部区域对齐，并获取转换函数；根据所述转换函数找出两个CT图像的相邻结节，并计算相邻结节的归一化互相关系数；根据归一化互相关系数与阈值的关系判断相邻结节是否为匹配的结节对。本发明采用肺分割及肺部边框缩放的肺部对齐方法，大大减小了由迭代算法带来的肺部位置对齐所需要的时间。

技术领域

本发明涉及一种肺结节的匹配方法，尤其涉及一种基于结节特征的快速结节匹配方法。

背景技术

现有结节匹配方法主要是通过对肺部图像进行刚体或非刚体配准的方法，将不同时间的两张CT图像中的肺部区域进行对准，从而将两张图中的肺部区域中的位置点进行匹配，最终筛选位置距离近的结节为匹配的结节对。中国专利CN105913442A一种自动匹配肺结节的方法，揭示了对两组图像进行刚体配准使得图像位置信息对齐，得到其形变场，根据结节中心和形变场进行结节匹配。上述专利的刚体配准采用梯度下降法，通过迭代过程求解变换系数，迭代需要花费的时间比较多。而且肺部CT图像是一个比较大的3D图像，这使得迭代算法的计算量更大，时间消耗更多，无法达到临床中大批量数据短时间计算的要求。

其次，仅仅根据位置匹配来对结节进行随访配准，对于一些位置接近，但实际结节发生了吸收或新增的情况会产生错误的判断。因此还需要对结节本身的特征进行分析，判断配对结节是否是同一结节，并计算其随访变化。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供了一种基于结节特征的快速结节匹配方法，大大减小了由迭代算法带来的肺部位置对齐所需要的时间。

本发明提供一种基于结节特征的快速结节匹配方法，所述方法包括：获取满足预设条件的第一肺部CT图像和第二肺部CT图像；对所述第一肺部CT图像和第二肺部CT图像进行肺分割和肺框缩放，使二者的肺部区域对齐，并获取转换函数；根据所述转换函数找到两个CT图像的相邻结节，并计算相邻结节的归一化互相关系数；根据归一化互相关系数与阈值的关系判断相邻结节是否为匹配的结节对。

可选地，所述预设条件为同一被测者在不同时间或不同检测条件下的肺部CT体数据。

可选地，所述对所述第一肺部CT图像和第二肺部CT图像进行肺分割和肺框缩放，使二者的肺部区域对齐，并获取转换函数的步骤包括：对所述第一肺部CT图像和第二肺部CT图像进行肺分割获取对应的第一肺框图像和第二肺框图像；将所述第一肺框图像通过缩放函数缩放后与所述第二肺框图像对齐，并获取第一肺部CT图像和第二肺部CT图像之间的转换函数。

可选地，所述对所述第一肺部CT图像和第二肺部CT图像进行肺分割获取对应的第一肺框图像和第二肺框图像的步骤包括：获取第一肺部CT图像和第二肺部CT图像的结节信息；对第一肺部CT图像和第二肺部CT图像进行高斯滤波处理，得到CT滤波图像；根据大津算法计算图像灰度分布的最大类间方差，确定图像中的全局阈值，将图像分为背景和前景的二值化图像；通过形态学方法提取肺部图像中的整体轮廓线，然后通过闭操作及空洞填充得到肺内区域，并对肺部区域进行区域分析和膨胀操作得到肺框图像。

可选地，所述缩放函数包括线性差值方法。

可选地，所述根据所述转换函数判断相邻结节，并计算相邻结节的归一化互相关系数的步骤包括：根据所述转换函数对第一肺框图像的结节中心位置进行转换，并计算第二肺框图像和转换后的第一肺框图像结节间的欧式距离；若欧式距离小于预设值，则判断为相邻结节；计算相邻结节的归一化互相关系数。

可选地，所述根据归一化互相关系数与阈值的关系判断这相邻结节是否匹配成功的步骤包括：判断归一化互相关系数是否大于阈值；若是，则表示相邻的结节匹配成功。