[发明专利]一种CT图像肝脏分割的处理方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于医学图像处理领域，尤其涉及一种CT图像肝脏分割的处理方法及系统。

背景技术

目前，很多临床应用上需要从3D CT图像中分割出肝脏组织，比如3D肝脏体绘制，肝脏体积测量以及肝移植手术评估和手术计划。近几年，很多研究者尝试了多种方法进行肝脏分割，包括以下几种方法：区域增长，基于灰度级方法，水平集，神经网络，聚类法，图切割，形变模型和图谱法。由于受限于肝脏形状的多变性，以及肝肿瘤存在等因素，大多数肝脏分割方法无法达到临床要求精度，因此现阶段临床上实际多采用人工手动分割或者交互式分割的方式，但这样的方式乏味而耗时，并且分割精度严重依赖于分割者经验。

发明内容

本发明的目的在于提供一种CT图像肝脏分割的处理方法及系统，旨在解决现有技术中存在的临床上实际多采用人工手动分割或者交互式分割的方式来进行肝脏分割，但这样的方式乏味而耗时，并且分割精度严重依赖于分割者经验的问题。

本发明是这样实现的，一种CT图像肝脏分割的处理方法，所述方法包括以下步骤：

获取待分割图像；

通过肝脏灰度体积和肝脏灰度先验从所述待分割图像中自动定位出肝脏位置；

利用旋转配准及低自由度B样条配准提取初始肝脏组织；

结合距离图以及初始提取的肝脏组织探测是否存在有肝肿瘤组织；

利用肝脏分布概率图谱和基于互信息的B样条配准精细分割出肝脏。

本发明的另一目的在于提供一种CT图像肝脏分割的处理系统，所述系统包括：

获取模块，用于获取待分割图像；

定位模块，用于通过肝脏灰度体积和肝脏灰度先验从所述待分割图像中自动定位出肝脏位置；

提取模块，用于利用旋转配准及低自由度B样条配准提取初始肝脏组织；

探测模块，用于结合距离图以及初始提取的肝脏组织探测是否存在有肝肿瘤组织；

分割模块，用于利用肝脏分布概率图谱和基于互信息的B样条配准精细分割出肝脏。

在本发明中，本发明从一系列手动分割肝脏CT中训练肝脏分布概率图谱；通过肝脏灰度体积和肝脏灰度先验自动定位肝脏；利用旋转配准及低自由度B样条配准提取初始肝脏组织；结合距离图以及初始提取的肝脏组织探测可能存在的肝肿瘤组织；利用肝脏概率图谱和基于互信息的B样条配准精细分割出肝脏。整个分割过程无需任何人工干预，分割的平均肝脏体积误差≈7.0%，能够为肝脏的三维重建及最终的仿真手术模拟提供比较精确的数据，具有一定的临床应用价值。

附图说明

图1是本发明实施例提供的CT图像肝脏分割的处理方法的实现流程示意图。

图2是本发明实施例提供的CT图像肝脏分割的处理系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参阅图1，为本发明实施例提供的CT图像肝脏分割的处理方法的实现流程，其包括以下步骤：

在步骤S101中，获取待分割图像；

在步骤S102中，通过肝脏灰度体积和肝脏灰度先验从所述待分割图像中自动定位出肝脏位置；

在本发明实施例中，所述步骤S102具体为：

通过肝脏灰度体积和肝脏灰度先验从所述待分割图像中自动定位出肝脏位置并初始化浮动图谱和肝脏分布概率图谱的位置；利用肝脏CT图像中肝脏独特的体积和灰度范围，得到肝脏中心切片位置，从而将浮动图谱和肝脏分布概率图谱与待分割图像的肝脏部位对齐。

在本发明实施例中，在一般的肝脏CT图像中，正常肝脏组织的灰度范围在60HU左右，肝脏体积则主要分布在1.0~2.0x10⁶mm3。首先将待分割图像进行各向同性采样，采样后图像物理间隔为1.0mm*1.0mm*1.0mm。然后以人体组织为前景，空气作为背景，统计前景的灰度直方图，再在直方图上从高灰度向低灰度区域搜索，搜索区域间隔为60HU，统计搜索区间内的前景像素个数，选择像素个数与1.0~2.0x10⁶最接近的区域作为肝脏灰度区域估计。接着在横断面方向搜索，找到包含在肝脏灰度范围内像素点最多的连续7张切片作为肝脏中心切片区，最后将图谱经过平移与中心切片区对齐。

在步骤S103中，利用旋转配准及低自由度B样条配准提取初始肝脏组织；