[发明专利]基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法及系统

说明书

本发明提供一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法以及系统，所述方法包括：获取胸部横断面的CT图像；对所述的CT图像进行预处理；对预处理后的CT图像进行阈值分割；对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取。本发明能够实现对肺区域的精准分割，保证肺实质区域分割的完整性，避免由于肺区域的边缘缺失及区域的缺失而在后续诊断过程中造成漏诊的问题。

技术领域

本发明关于医学图像信息技术领域，特别是关于胸部横断面的CT图像处理技术，具体的讲是一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法及系统。

背景技术

目前，肺癌已成为世界各国最常见的恶性肿瘤之一。尽管基于肺癌的临床多学科综合治疗技术取得了长足的进步，但大部分肺癌患者的5年生存率仍少于15％，其主要原因是80％患者在就诊时已属于肺癌晚期，失去了手术治疗的最佳时期。因此如何提高肺癌早期诊断率尤为重要。

随着计算机技术与医学图像信息技术的发展，基于医学影像的计算机辅助诊断(Computer Aided Diagnosis，CAD)对提高医生(特别是基层医院医生)的正确诊断率有了极大的帮助。从事肺结节CAD系统研究的科研机构以美国与日本居多。在肺结节CAD系统的肺实质提取阶段，Hu等人采用基于阈值和区域生长方法提取肺实质，然后基于动态规划算法分离左右肺，基于数学形态学的开、闭运算平滑肺壁。Ukil用提取出气管树的肺区域分割方法来提高肺门部位的分割准确性。Araiato和Sensakovic研究了肺区域分割作为计算机辅助诊断系统的重要性，研究证明不正确的肺区域分割方法将会造成5％-17％的结节丢失。

目前，全球共有8个通过美国食品和药品管理局(Food and DrugAdministration,FDA)认证的基于CT影像的肺癌CAD系统，其中一个是R2Technology公司的ImageChecker CT LN-1000系统，该系统于2004年获得了FDA认证。ImageChecker CT LN-1000系统提供对层厚在0.5mm-3min之间的CT影像进行实时、全自动的结节检测功能，能检测的结节为直径在4min以上的实体型结节。还包括飞利浦公司推出的Pulmo package、GE公司推出的GE Rapid Screen Digital Lung VCAR等。

肺部区域自动分割是任何肺部计算机辅助诊断系统的一个必要处理过程，特别是肺结节CAD系统。目前，肺部区域的分割方法大多数是基于肺区域与背景区域在灰度值上有较大的区别，这些算法主要包括：阈值分割、区域生长和联通标记等，最后再通过形态学运算去除肺部区域孤岛与填补肺部区域内及边缘空洞。

由于CT图像背景很复杂，带有病灶的CT图像更复杂，增加了分割难度。因此，如果仅仅靠形态学运算对提取的肺部区域进行处理，很容易造成肺区域的边缘缺失及区域的缺失，而缺失区域往往是病灶所在区域，从而在后续诊断过程中造成漏诊。

因此，如何研究和开发出一种新的方案，以避免由于肺区域的边缘缺失及区域的缺失而在后续诊断过程中造成漏诊的问题是本领域亟待解决的技术难题。

发明内容

为了克服现有技术存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法以及系统，通过对胸部横断面的CT图像进行预处理，然后进行阈值分割以及肺区域提取，能够实现对肺区域的精准分割，保证肺实质区域分割的完整性。

本发明的目的之一是，提供一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法，所述方法包括：获取胸部横断面的CT图像；对所述的CT图像进行预处理；对预处理后的CT图像进行阈值分割；对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取。

在本发明的优选实施方式中，采用中值滤波与小波去噪的联合去噪方法对所述的CT图像进行预处理。