[发明专利]肺分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学领域断层扫描(ComputedTomography，简称CT)图像的处理，尤其 涉及图像中肺部的分割方法。

背景技术

近年来，由于计算机断层扫描技术能够提供高清晰度、高对比度的CT图像，通常被 应用于肺部疾病的诊断。借助胸部CT观察肺部结构及功能特征是当今临床针对肺部各种疾 病的重要辅助手段，原始的胸部CT图像通常包括背景、肺组织、脂肪、肌肉、血管、气管、骨骼 等，为了向医生提供可靠的诊断数据，利于及早发现及治疗患者病情，通常需要对胸部CT图 像进行后续处理，提取即分割出肺组织图像。

现有技术中，对于三维CT数据，(1)阈值法是最常见的肺部分割方法，虽然简单、快 速，但不能有效去除背景和气管分支，且确定阈值较难，往往根据经验确定。(2)区域增长法 是大多数工作中采用的方法，该方法能够有效的弥补边缘追踪的遗漏缺陷，但常常需要手 动选择种子点，是一种需要人工参与的半自动分割方法；(3)基于模式分类的方法。该方法 能提取有些数据的图像特征，但是需要大量的训练样本，分割结果对样本与特征的依赖性 强，处理时间较长。(4)基于图像配准和形状模型的方法，该方法一般效果较好，但其受训练 集数据影响会导致结果变异性大，建立模型较为困难，并且计算量大，从而导致速度慢，难 以满足临床应用的实时性需求。

综上所述，现有的CT肺部分割方法需要加以改善，提升分割速度和精度，满足医学 诊断对肺部图像的要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种肺分割方法，用于改善肺分割的效果。

为了实现前述发明目的，本发明提供一种肺分割方法，包括以下步骤：

一种肺分割方法，包括以下步骤：

步骤S1、输入原始图像，对原始图像进行预处理；

步骤S2、肺区域的粗分割；步骤S2包括：步骤S201、设定阈值，使用阈值分割对预处 理后的图像进行二值化处理，提取出肺部区域及与肺部区域灰度值相近的部分背景(图4中 肺之外的白色，背景全部是指肺之外的所有区域)；步骤S202、从步骤S201处理后获得的图 像四角边缘开始对部分背景进行反填充；步骤S203、找出从头顶往下的z方向上面积最大一 层的肺；步骤S204、通过最大一层的肺进行z方向上向前和向后逐层区域生长，进行逐层判 断，防止与背景粘连；

步骤S3：肺区域的细分割，用于提取并去除气管和分离左右肺。

优选地，所述阈值为-500HU。

优选地，逐层判断的方法是标记当前层为CurrentSlice，传播层则为 SpreadSlice，求出SpreadSlice上肺区域点的个数总和与CurrentSlice上肺区域点的个数 总和的比值，如果比值小于0.4或者大于2.25，则判断为泄露至背景，终止生长；如果比值大 于等于0.4且小于等于2.25，则判断为未泄露至背景，继续生长。

优选地，步骤S204还包括通过对最大一层的肺在二维上求取连通区域进行判断： 将图像中值为1的每个点都作为种子点，然后将种子点进行区域生长，如果只求出一个连通 区域，就把该连通区域作为肺的起始生长层；如果求出多个连通区域，取最大两个连通区域 作为肺的起始生长层，去除其他连通区域。

优选地，逐层判断开始时，设定当前层为起始生长层。

优选地，步骤S202中背景反填充的方法是从图像的四个边框往里进行区域生长， 长至胸腔区域，即值为0处终止，同时把区域生长过的地方的值赋值为0。

优选地，步骤S202中区域生长的方法为：首先选择一组种子点，种子点可以为图像 的四个边框，然后查找种子点的8邻域，如果8邻域的标记值跟种子点一致，则将8邻域的点 也加入到种子点，不停的生长，直到遇到8邻域的点与种子点不一致，则终止生长，同时把生 长过的地方赋值为0，即为背景。

优选地，步骤S203中通过逐层累加值为1的个数，选取个数最大的一层作为最大一 层的肺。

优选地，步骤S3中提取气管的方法为：求取二维连通区域和三维连通区域，从头顶 往下的z方向起始层开始遍历，将二维连通区域的面积圆形度大于0.5,三维连通区域最大 的作为气管种子点，然后用水平集算法将气管提取。

优选地，步骤S3还包括：生成肺结节所需的肺掩膜和工作站显示所需的肺掩膜并 进行融合。