[发明专利]基于平均密度投影和平移高斯模型的肺结节分割方法

权利要求书

1.一种基于平均密度投影和平移高斯模型的肺结节分割方法，包括如下步骤：

(1)输入待检测图像CT序列，读取CT序列的层数、层厚度和分辨率信息；

(2)根据读取的检测图像CT图像序列信息，通过平均密度投影AIP的方法，确定重建层厚度S_r和重建层间距I_r，得到待检测图像CT序列的平均密度投影AIP序列，记为B；

(3)对平均密度投影AIP序列B进行肺实质提取、阈值分割和形态学处理，得到B中第i幅图像的分割结果SA_i；利用平均密度投影AIP方法的对应关系，将分割结果SA_i对应的待检测图像CT序列，记为其中i表示B中第i幅图像，j表示重建层序号；对进行肺结节几何特征粗提取，得出B中第i幅图像的粗分割结果

(4)通过骨架的方法提取出粗分割结果的骨架，将图像横坐标方向上骨架的灰度曲线记为g_ij(x)；根据该灰度曲线g_ij(x)的灰度分布，建立一维平移高斯模型f_ij(x)，计算该一维平移高斯模型f_ij(x)的参数；

(5)根据一维平移高斯模型f_ij(x)中计算所得模型参数，建立二维平移高斯模型F_ij(x，y)，并利用二维平移高斯模型F_ij(x，y)对粗分割结果进行精确分割；

(6)对精确分割所得结果，利用圆形度的判别方法去除假阳，即去除不是肺结节的区域，获得最终的检测结果。

2.根据权利要求1所述的分割方法，其中步骤(2)所述的通过平均密度投影AIP的方法确定重建层厚度S_r和重建层间距I_r，得到待检测图像CT序列的平均密度投影AIP序列，按如下公式确定：

N_r＝(N_o-SN_r)/IN_r

其中，N_r为待检测图像CT序列通过AIP方法所得重建序列图像的总数，

      N_o为待检测图像CT序列图像的总数，

SN_r为待检测图像CT序列通过AIP方法所得重建区域层数，

SN_r＝S_r/U，U为待检测图像CT序列图像的层厚度，

IN_r为待检测图像CT序列通过AIP方法所得的重复区域层数，

IN_r＝I_r/U。

3.根据权利要求4所述的方法，其中步骤(4)所述的建立一维平移高斯模型f_ij(x)，按如下公式确定：

fij(x)=12πσe-(x-μ)22σ2+C]]>

其中，μ和σ分别为高斯模型的均值和方差，反映结节的灰度特征；C为反映杂波的平移量，即血管或其他组织的灰度平均值。