[发明专利]CT图像胸腔轮廓自动化检测方法

说明书

技术领域

本发明属于医学影像图片处理技术领域，涉及医学影像的胸腔轮廓检测及其辅助诊断，具体涉及一种CT图像胸腔轮廓自动化检测方法。

背景技术

随着图像处理技术的发展，计算机辅助CT图片处理已经被越来越广泛地运用到医疗中。现阶段的医疗诊断经常使用CT图像对人体各个部位进行检查，通常会使用胸部横断面的CT图像对身体内部器官进行诊断。正常胸部CT层面较多，每一层面结构所表现的图像不同，内部器官对胸廓检测的干扰性强。

计算机相关的图像处理中，对轮廓的检测有很多方法。传统的轮廓提取方法主要有边缘检测算法和数学形态学法。边缘检测法简单速度快，但是提取的轮廓不一定连续，在干扰多的情况下会找到多个轮廓，不适合用在有很多干扰因素的CT图像中。数学形态学法抗干扰性强，但是提取的轮廓有时不连续。都不适用于横断面的CT图像的胸腔轮廓检测。

发明内容

本发明的目的是提供一种对人体自上而下一系列横断面扫描CT图像中的胸腔轮廓进行自动化检测的方法，通过该方法，用户只需要输入一系列的横断面扫描CT图像，便可以自动对CT图像进行检测，迅速地判断出每一张CT图像的胸腔轮廓。

为了实现上述目的，本发明的技术解决方案是，通过对用户输入的一系列横断面扫描CT图像自动进行检测，去掉多余信息，获得一个初步的胸腔闭合曲线，作为初始轮廓采用主动轮廓模型(active contour model)向外扩展寻找胸腔的轮廓，从而达到自动判断胸腔轮廓的目的。

本发明的CT图像胸腔轮廓自动化检测方法，具体包括以下步骤：

1)用户输入人体从上至下的一系列胸部横断面的CT图像；

2)对每一张图像进行预处理，去掉CT图像中的文字信息，并转为灰度图；

3)对图像进行处理，增加肋骨部分和其他部分的区分度；

4)提取肋骨区域，求每个区域的质心；

5)确定脊椎区域，以其质心为原点，将原点与上步获得的每个区域的质心相连，取各连线的中点，将所有的中点依次连接形成闭合曲线轮廓；

6)以闭合曲线轮廓为初始轮廓，使用主动轮廓模型(active contour model)获取躯干的内轮廓。

上述技术方案中，步骤3)所述的对图像进行处理，增加躯干部分和其他部分的区分度，包括如下具体步骤：

1)根据经验取阈值，保留灰度大于阈值的部分，去除多余的信息；

2)对图像进行均值处理，计算输入图像的直方图，直方图归一化，计算直方图积分，进行直方图均衡化；

3)加强图像的对比度。

步骤5)中所述的确定脊椎区域，具体为：对第一张CT图像，在CT图像下半部分寻找面积最大的骨骼区域，记录为对下一张CT图像进行查找的初始区域；对其他CT图像，在初始区域附近进行查找，寻找各图像中面积最大的骨骼区域，即获得所有图像中脊椎所在区域。

所述的步骤6)具体为：

以获得的闭合曲线轮廓作为初始曲线，构建能量方程，以曲线的弹性能量和弯曲能量为内能量，计算图像的灰度梯度作为外能量，设定曲线向外扩展，不断迭代使得能量方程达到最小值，这时曲线收敛到躯干的内轮廓。

本发明的有益之处在于：

1.可以对用户输入的一系列横断面扫描CT图像自动进行检测，对每张图像先获得胸腔内的一个闭合曲线，作为初始轮廓向外扩展寻找胸腔的轮廓，以达到自动判断胸腔轮廓，该方法提取的轮廓连续，且该方法结合人体胸腔特征进行检测，抗干扰性强。

2.本方法方便快捷，操作简单，相比于与传统的判断方法有更高的效率。

附图说明

图1是本发明的CT图像胸腔轮廓自动化检测流程图。

具体实施方式

以下结合附图进一步说明本发明。

本发明的CT图像胸腔轮廓自动化检测流程如图1所示，该流程依次有如下步骤：

1)用户输入胸部横断面从上至下的一系列的CT图像A；

2)对于第i次处理，取出第i张图像A_i，对图像A_i进行预处理，去掉CT图像中文字信息，得到去掉文字信息的图像B_i；

3)对图像B_i进行处理，增加肋骨部分和其他部分的区分度，得到图像C_i；

4)提取肋骨区域，求每个区域的质心；