[发明专利]基于CT序列图像的主动脉提取方法及装置

摘要

本发明提供了一种基于CT序列图像的主动脉提取方法，首先，获取CT序列图像；然后，将所述CT序列图像进行三维重建，获得体数据图像；再对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像；接下来，在所述二值化图像中，根据人体主动脉位置的先验信息自动找出包含主动脉所在位置的粗ROI；然后，提取出所述粗ROI的多个横断面；再对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构；接下来，从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点；最后，对所述主动脉生长种子点进行区域生长，获得主动脉。相较于现有技术，本发明全过程中不需要人工辅助参与，可以实现无人化作业，提供了一种准确、快速的主动脉提取方法。

主权项

1.一种基于CT序列图像的主动脉提取方法，其特征在于，包括：获取CT序列图像；将所述CT序列图像进行三维重建，获得体数据图像；对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像；在所述二值化图像中，根据人体主动脉位置的先验信息自动找出包含主动脉所在位置的粗ROI；提取出所述粗ROI的多个横断面；对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构；从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点；从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点，具体包括：对每个所述横断面中的多个圆形结构，分别穷举判断其中任意两个圆形结构之间的距离是否小于所述两个圆形结构的半径之和，若小于，则说明所述两个圆形结构均不是主动脉生长种子点，予以排除；对每个所述横断面，分别计算剩余的圆形结构的占空比，取占空比最大的圆形结构作为所述横断面中的种子点潜在圆形结构；计算所有所述种子点潜在圆形结构的位置的数学期望和标准差，选择距所述数学期望在一个标准差以内的占空比最大的所述种子点潜在圆形结构的位置作为主动脉生长种子点；对所述主动脉生长种子点进行区域生长，获得主动脉。