[发明专利]增强CT图像中冠脉钙化检测及量化装置和方法

摘要

本发明涉及图像处理技术，为提供一种在CTA数据中基于模糊超像素聚类的全自动钙化斑块探测、分割及量化装置及方法，实现有效地抑制噪声，本发明采用的技术方案是，增强CT图像中冠脉钙化检测及量化方法，包含三个步骤：首先使用种子点自动选择的低阈值区域生长获得包含钙化斑块的冠状动脉区域；然后根据区域中像素点之间的欧式距离和灰度差异使用模糊C均值聚类算法将上述血管区域划分为有限个超像素集；最后使用一种基于灰度直方图的阈值选取办法对超像素集进行筛选，进而得到最终的钙化斑块探测量化结果，并根据分割结果完成对血管的钙化分计算。本发明主要应用于图像处理。

主权项

1.一种增强CT图像中冠脉钙化检测及量化方法，其特征是，包含三个步骤：首先使用种子点自动选择的低阈值区域生长获得包含钙化斑块的冠状动脉区域；然后根据区域中像素点之间的欧式距离和灰度差异使用模糊C均值聚类算法将血管区域划分为有限个超像素集；最后使用一种基于灰度直方图的阈值选取办法对超像素集进行筛选，进而得到最终的钙化斑块探测量化结果，并根据分割结果完成对血管的钙化分计算；三个步骤细化为：步骤1.对冠心病患者静脉注射造影剂之后，采用螺旋增强CT扫描仪对患者的胸腔进行扫描，进而获得患者冠脉的增强CT断层图像；步骤2.对CT断层数据进行基于三次B样条曲线的层间插值；步骤3.参考CT断层图像中提供的窗宽、窗位信息进行数据类型转化；步骤4.检测并分割CT数据中升主动脉；步骤5.检测升主动脉区域内冠状动脉开口位置，并使用区域生长方式实现对冠状动脉区域的分割；步骤6.对冠状动脉区域内的每个像素点构建特征向量；步骤7.采用C均值模糊聚类算法对特征向量进行聚类，实现对冠状动脉的区域划分；步骤8.根据灰度直方图计算自适应阈值，依靠阈值筛选步骤7中的冠状动脉区域，筛选出钙化区域；步骤9.参考Agatston积分法对步骤8中获得的钙化区域进行钙化分计算，最终完成冠脉钙化量化。