[发明专利]一种基于统计信息的器官血管树自动提取方法

摘要

本发明公开了一种基于统计信息的器官血管树自动提取方法，包括如下步骤：S1：对腹部CT图像运用水平集进行肝脏分割得到仅包含肝脏部分的图像序列，对图像数据使用一种改进的三维中值滤波的进行去噪处理；S2：在连续多个阈值下，选取血管丰富的连续多帧进行形态学处理并得到二值图像；S3：由连通域个数大小信息定义目标函数值，得到连续多张图像多阈值下，与连通域信息相关目标函数值的多个直方图，进行固定大小的滑动窗口扫描，选取具有峰值最多的阈值区间的加权平均值作为区域生长的一个全局阈值S4：在全局阈值和中心点像素值的相关限制下，使用三维区域生长得到一棵血管树，并通过三维闭操作对血管进行修复或者后期处理。

主权项

1.一种基于统计信息的器官血管树自动提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，对腹部CT图像运用水平集进行特定器官分割得到仅包含该特定器官部分的图像序列，对图像数据使用改进的三维中值滤波方法进行去噪处理；首先对每一体素点P_d空间26邻域的体素值进行排序，去掉体素值最高的26*α％个和最低的26*β％个体素值,分别记做P_high和P_low；对剩余26*(1‑α％‑β％)个体素值取平均作为体素点P_d空间26邻域的体素值；记为P_d的26邻域的第i个体素值，则有如下公式：其中且S2，在连续多个阈值下，选取血管丰富的连续多帧进行形态学处理并得到二值图像；S3，对连续多帧图像在多阈值下的每一二值图像，由连通域个数大小信息计算出来目标函数值；根据多帧图像对应的多个目标函数值序列绘制出多个统计信息直方图并取峰值；随后，对多个统计信息直方图进行固定大小的滑动窗口扫描，计算具有峰值最多的阈值区间的加权平均值作为区域生长的一个全局阈值；对二值图像的连通域大小进行统计分析；二值图像中包含数十至数百个大小不一的连通域，称连通域中体素数目不在经验值上下范围内的连通域为非正常连通域，其个数记为illegal_count；对二值图像进行膨胀使得相近的连通域合并为一个连通域，记录连通域的个数为dilate_count，称为膨胀连通域个数；定义两类连通域个数之间相关关系的目标值函数如下：其中λ用于衡量膨胀连通域个数和非正常连通域个数之间的重要程度，大的λ通常使得最终的全局阈值偏大，小的λ可能使得全局阈值偏小；S4，在全局阈值和中心点体素值的相关限制下，使用三维区域生长得到一棵血管树，并通过三维闭操作对血管进行修复及后期处理，从而提取出清晰的血管树图像；加入生长队列的邻接体素应满足以下条件：A、未访问过；B、体素值大于δ×center_pixel；C、体素值大于η×global_threshold；global_threshold表示全局阈值，center_pixel表示中心点体素值，η为关于全局阈值的比例参数，δ为关于种子点体素值的比例参数。