[发明专利]基于多角度图片序列的胃部CT图像淋巴结检测系统

权利要求书

1.一种基于多角度图片序列的胃部CT图像淋巴结检测系统，包括：

疑似淋巴结提取模块(1)，用于对原始CT序列图中每一副CT图像进行疑似淋巴结的提取，得到疑似淋巴结图，并用疑似淋巴结图组成疑似淋巴结序列图，对疑似淋巴结序列图中的所有疑似淋巴结构造自适应窗口；

脏器序列图获取模块(2)，用于通过otsu分类算法将原始CT序列图中的每一副CT图像分为四类，将这四类按照灰度值从大到小的顺序依次组成背景图、脂肪图、脏器图、高亮图，并用脏器图组成脏器序列图，将当前要跟踪的疑似淋巴结在脏器序列图中所在的帧作为当前帧；

面积排序模块(3)，用于对疑似淋巴结序列图中的所有疑似淋巴结按面积大小进行递减排序；

基于行列切图的淋巴结检测模块(4)，用于对自适应窗口大于11*11的疑似淋巴结作行切和列切处理，利用得到的行切图和列切图，确定当前跟踪的疑似淋巴结的首尾帧位置和面积；

低秩分解模块(5)，用于对自适应窗口不大于11*11的疑似淋巴结进行decolor低秩分解，根据低秩分解出来的背景序列进行初始首尾帧的确定；

质心跟踪模块(6)，用于对自适应窗口不大于11*11的疑似淋巴结进行自适应窗口大小不变、质心变化的质心跟踪，以获取当前跟踪的疑似淋巴结的完整序列；

标记删除模块(7)，用于在疑似淋巴结序列图上对当前已经跟踪的疑似淋巴结进行已被跟踪过的标记和删除处理。

2.根据权利要求1所述的基于多角度图片序列的胃部CT图像淋巴结检测系统，其中基于行列切图的淋巴结检测模块(4)，包括：

原始行列切序列获取子模块(41)，用于在脏器序列图上以当前帧为中心，以当前帧疑似淋巴结的自适应窗口区域为固定区域，向前向后各取长度为l的固定区域的局部图像，构建原始行列切序列：D＝[D_left,D_cur,D_right]，其中D_left是指在当前帧向前连续取l帧，截取脏器图的固定区域的局部图，D_cur是指当前帧所在固定区域的局部图像，D_right是指在当前帧向后连续取l帧，截取脏器图的固定区域的局部图，l取值为20；

行切图构造子模块(42)，用于在原始行列切序列D中，按照顺序依次取出第1副图像到第(2l+1)副图像的第i行，并按照如下规则构造行切图R_i：

将第1副图像的第i行作为新图像的第1行，将第2副图像的第i行作为新图像的第2行，依次类推，将第j副图像的第i行作为新图像的第j行，一直到取完序列图D中所有图像的第i行，并将其放到新图像合适的位置，得到新图像为序列图D的第i行对应的行切图R_i，其中i＝1～m，m为序列图D中每一副图像的行数；

行切图确定首尾帧子模块(43)，用于对行切图R_(z-1)求点(l+1,ceny)所在区域最上面一行的横坐标l1、最下面一行的横坐标l4；对行切图R_z求点(l+1,ceny)所在区域最上面一行的横坐标l2、最下面一行的横坐标l5；对行切图R_(z+1)求点(l+1,ceny)所在区域最上面一行的横坐标l3、最下面一行的横坐标l6；计算序列D中疑似淋巴结的首帧位置s和尾帧位置e：

s＝min(min(l1,l2),l3)

e＝max(max(l4,l5),l6)

其中z＝m/2+1，ceny为当前跟踪的疑似淋巴结质心的纵坐标；

列切图构造子模块(44)，用于在原始行列切序列D中，按照顺序依次取出第一副图像到第(2l+1)副图像的第k列，并按照如下规则构造行切图C_k：

将第1副图像的第k列作为新图像的第1行，将第2副图像的第k列作为新图像的第2列，依次类推，将第j副图像的第k列作为新图像的第j列，一直到取完序列图D中所有图像的第k列，并将其放到新图像合适的位置，得到新图像为序列图D的第k列对应的列切图C_k，其中k＝1～n，n为序列图D中每一副图像的列数。

列切图确定首尾帧子模块(45)，用于对列切图C_(z-1)求点(cenx,l+1)所在区域最左边一列的纵坐标h1、最右边一列的纵坐标h4；对列切图C_z求点(cenx,l+1)所在区域最左边一列的纵坐标h2、最右边一列的纵坐标h5；对列切图C_(z+1)，求点(cenx,l+1)所在区域最左边一列的纵坐标h3、求最下面一行的横坐标h6，并更新序列D中疑似淋巴结的首帧位置s和尾帧位置e：

s＝min(s,s_t)

e＝max(e,e_t)，

其中s_t＝min(min(h1,h2),h3)，e_t＝max(max(h4,h5),h6)，z＝n/2+1，cenx为当前跟踪的疑似淋巴结质心的横坐标；

淋巴结判定子模块(46)，用于对当前跟踪的自适应窗口大于11*11的疑似淋巴结依据当前跟踪的疑似淋巴结的面积c、首帧疑似淋巴结面积s₁和尾帧疑似淋巴结面积e₁标记其是否是淋巴结：

如果则标记为淋巴结，并对该疑似淋巴结在疑似淋巴结序列图P3中的帧号、区域信息和标记信息进行保存，

否则，标记为非淋巴结。

3.一种基于多角度图片序列的胃部CT图像淋巴结检测方法，包括如下步骤：

(1)输入一副待检测的CT图像，对输入的CT图像使用otsu分类算法进行二分类处理，得到脏器淋巴结图P1；

(2)输入脏器淋巴结图P1，并对其使用canny边缘检测，得到边界图，再对边界图进行椭圆拟合得到疑似淋巴结图P2，并对疑似淋巴结设置自适应窗口；

(3)对所有CT序列图像进行上述步骤(1)～步骤(2)的处理，得到疑似淋巴结序列图P3；

(4)使用otsu分类算法将待检测的CT图像分为四类，并按照灰度值从大到小的顺序依次组成背景图、脂肪图、脏器图、高亮图；

(5)对所有CT序列图像进行步骤(4)处理，用所有脏器图组成脏器序列图P4；

(6)对疑似淋巴结序列图P3中所有疑似淋巴结按照面积大小进行递减排序；

(7)输入排序后面积最大的疑似淋巴结，如果疑似淋巴结的自适应窗口大于11*11，则执行步骤(8)，否则，跳转到步骤(14)；

(8)输入脏器序列图P4和当前要跟踪的疑似淋巴结，以当前要跟踪的疑似淋巴结在脏器图所在的帧之为当前帧，以当前帧疑似淋巴结的自适应窗口区域为固定区域，得到原始行列切序列图；

(9)输入原始行列切序列图，在原始行列切序列图上，进行行切和列切处理，得到行切图和列切图，根据行切图和列切图的区域信息，得到当前跟踪疑似淋巴结的首帧、首帧疑似淋巴结的面积s₁、尾帧、尾帧疑似淋巴结的面积e₁和当前跟踪的疑似淋巴结的面积c；

(10)根据步骤(9)中求出的首帧疑似淋巴结的面积s₁、尾帧疑似淋巴结的面积e₁和当前跟踪的疑似淋巴结的面积c进行淋巴结的标记：

如果则标记为淋巴结，并对该疑似淋巴结在疑似淋巴结序列图P3中的帧号、区域信息和标记信息进行保存，

否则，标记为非淋巴结；

(11)依次输入疑似淋巴结的首帧、当前帧疑似淋巴结的质心信息和疑似淋巴结序列图P3，在疑似淋巴结序列图P3上，以当前帧为开始，以首帧为结束，通过质心跟踪的方式，向前进行目标的匹配，如果匹配成功，则更新目标质心，并将该目标所在的区域标记为已被跟踪过，继续向前标记；如果匹配失败，则以当前匹配失败所在帧的后一帧的目标质心信息作为当前匹配失败所在帧的目标质心信息，继续向前进行标记，即通过迭代目标质心，对前向跟踪目标进行标记；

(12)依次输入疑似淋巴结的尾帧、当前帧疑似淋巴结的质心信息和疑似淋巴结序列图P3，在疑似淋巴结序列图P3上，以当前帧为开始，以尾帧为结束，通过质心跟踪的方式，向后进行目标的匹配，如果匹配成功，则更新目标质心，并将该目标所在的区域标记为已被跟踪过，继续向后标记；如果匹配失败，则以当前匹配失败所在帧的前一帧的目标质心信息作为当前匹配失败所在帧的目标质心信息，继续向后进行标记，即通过迭代目标质心，对后向跟踪目标进行标记；

(13)输入疑似淋巴结序列图P3、步骤(11)和步骤(12)中已标记的疑似淋巴结的区域，并将步骤(11)和步骤(12)中已经标记过的疑似淋巴结的区域所有点的像素值设置为零，判定疑似淋巴结序列图中是否有像素为1的区域，如果有，则返回步骤(6)，否则，结束检测；

(14)对步骤(6)排序后面积最大的疑似淋巴结进行decolor低秩分解，得到当前跟踪的疑似淋巴结的初始首帧、初始尾帧、初始首帧疑似淋巴结的面积s₂、初始尾帧疑似淋巴结的面积e₂；

(15)输入脏器序列图P4和当前要跟踪的疑似淋巴结，以当前要跟踪的疑似淋巴结在脏器图序列图P4中所在的帧为当前帧，在脏器序列图P4上，以当前帧开始，以当前帧疑似淋巴结自适应窗口的大小为窗口的固定大小，以跟踪目标的质心为窗口的质心，向前进行窗口内的目标匹配，得到跟踪目标的前向序列；向后进行窗口内的目标匹配，得到跟踪目标的后向序列；由前向跟踪序列和后向跟踪序列共同组成疑似淋巴结的完整序列；

(16)输入步骤(15)得到的疑似淋巴结的完整序列的序列长度l、首帧疑似淋巴结的面积s₃、尾帧疑似淋巴结的面积e₃、首帧疑似淋巴结质心和尾帧疑似淋巴结质心之间的距离d、序列中相邻帧之间疑似淋巴结的面积变化的平均值a、以及步骤(14)求出的初始首帧疑似淋巴结的面积s₂、初始尾帧疑似淋巴结的面积e₂，对淋巴结和血管进行区分：

如果l>＝20,s₃>＝s₂,e₃>＝e₂,d>10,a<＝5，则标记为是血管，并对该疑似淋巴结在疑似淋巴结序列图P3中的帧号、区域信息和标记信息进行保存；

如果l<20,l>＝6,s₃<＝s₂,e₃<＝e₂,d<10,a>5，则标记为是淋巴结，并对该疑似淋巴结在疑似淋巴结序列图P3中的帧号、区域信息和标记信息进行保存；

否则，不标记；

(17)返回到步骤(11)，将已经跟踪过的疑似淋巴结从疑似淋巴结序列图P3中删除，并判定疑似淋巴结序列图P3中是否有像素为1的区域，如果有，则返回步骤(6)，否则，结束检测。