[发明专利]从腹部图像数据中自动分割骨骼的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及医学图像分割领域，尤其涉及一种从腹部图像数据中自动分割骨骼的方法及系统。

背景技术

图像分割技术是借助计算机技术，从图像中将感兴趣的目标区域提取出来的技术，图像分割的实际应用包括医学影像，卫星图像定位物体、智能交通等。医学图像分割是指对医学图像中感兴趣区域或病变区域进行分割，它的目的是高效地确定对病人至关重要的临床形态特征，以利于观察和分析感兴趣区域或病变区域的形态特征及病理情况。现有医学图像分割应用基本的单一的图像分割技术，如基于阈值的分割方法，基于区域的分割方法，基于边缘的分割方法来分割骨骼，均会由于骨骼的CT(Computed Tomography，计算机断层成像)值高而且范围宽，与有造影的血管的CT值范围有很大一部分的重叠而产生过分割，从而需要大量复杂的后处理。现有技术也有采用手工预分割骨骼的方法，但是复杂、耗时。

中国专利CN200410095376.1中公开了一种在CT血管造影术中分割结构的方法及设备，主要用于颅颈部的CT图像处理，其结果是生成骨屏蔽。该专利包括步骤有：采集一个图像数据集；对图像数据集进行预处理来自动地计算至少一个种子点及至少一个结构边缘；从图像数据集生成初步骨屏蔽；使用所述种子点、结构边缘以及图像数据集自动地确定脉管结构；以及从初步骨屏蔽中减去脉管结构来生成骨屏蔽。该专利实施的前提有两个：一是初步骨屏蔽中仅包含骨骼和脉管结构，二是能准确地自动分割出脉管结构，才能保证最终生成的骨屏蔽是准确地；上述两个前提是图像分割领域学术研究的热点，但目前世界范围内尚未提出完全准确地脉管结构自动化分割方法。

综上可知，现有医学图像的骨骼分割技术，在实际使用上显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。

发明内容

针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种从腹部图像数据中自动分割骨骼的方法及系统，其能够自动、准确地从腹部图像中分割出骨骼区域。

为了实现上述目的，本发明提供一种从腹部图像数据中自动分割骨骼的方法，包括步骤如下：

根据腹主动脉的形状特征，自动提取腹部图像数据中包含腹主动脉或部分腹主动脉区域的第一分割结果；

根据所述第一分割结果，在所述腹部图像数据中修改包含所述腹主动脉或部分腹主动脉区域的数据得到腹部图像修改数据；

从所述腹部图像数据中自动选取骨骼的至少一个种子点；

根据所述种子点和所述腹部图像修改数据，应用第一阈值连通获得所述骨骼的第二分割结果。

根据本发明所述的方法，所述应用第一阈值连通获得所述骨骼的第二分割结果的步骤之后还包括：

对所述骨骼的第二分割结果进行二值膨胀，获得所述骨骼的第三分割结果。

根据本发明所述的方法，所述根据腹主动脉的形状特征，自动提取腹部图像数据中包含腹主动脉或部分腹主动脉区域的第一分割结果的步骤包括：

根据所述腹主动脉在大多数切片上类似圆饼状的特征，在所述腹部图像数据中自动检测到至少一个近似圆；

判断所述近似圆是否为包含所述腹主动脉的近似圆；

若是，则在所述腹部图像数据中以所述近似圆为初始圆，所述初始圆所在切片为当前切片，根据所述当前切片的图像特征，所述近似圆的圆心、半径作相应变化以保证所述近似圆包围所述腹主动脉，之后获得的新近似圆向上一张或/和下一张切片投影，作为新初始圆，不断重复此步骤，直到所有包含腹主动脉的切片都遍历完成；

将每张所述切片上的所述近似圆的预定厚度的边界对应的像素点保存为包含所述腹主动脉的第一分割结果。

根据本发明所述的方法，所述判断近似圆是否为包含所述腹主动脉的近似圆的步骤包括：

在所述腹部图像数据上计算所述近似圆内区域图像数据值的统计特征，并通过预定的判断条件来判断所述近似圆是否为包含所述腹主动脉的近似圆。

根据本发明所述的方法，所述判断近似圆是否为包含所述腹主动脉的近似圆的步骤包括：

将检测到的所述近似圆的圆心作为种子点，对所述腹部图像数据应用第二阈值连通，根据所述第二阈值连通的分割结果所贯穿的切片数目判断所述近似圆是否为包含所述腹主动脉的近似圆，若只有少数切片，则所述近似圆不是包含所述腹主动脉的近似圆。

根据本发明所述的方法，所述判断近似圆是否为包含所述腹主动脉的近似圆的步骤包括：