[发明专利]基于CT三维序列图像的股骨和髋臼解剖参数获取方法

说明书

本发明公开一种基于CT三维序列图像的股骨和髋臼解剖参数获取方法，包括步骤：获取具有股骨和髋臼的CT三维序列图像；股骨与髋臼的分割：对CT三维序列图像依次进行粗分割、分离以及精确分割，获得股骨精确分割图像和髋臼精确分割图像；股骨解剖参数计算：根据股骨精确分割图像，构造股骨表面的三角网格表面模型，计算股骨直径参数、髓腔内径参数以及股骨头的球面拟合参数；髋臼解剖参数计算：选择髋臼精确分割图像构造髋臼表面三角网格表面模型的表面若干点，计算髋臼的前后径。本发明直接对CT三维序列图像进行处理，快速、自动地实现股骨和髋臼精确分割及解剖参数获取，辅助人工骨头假体的个性化设计与建模。

技术领域

本发明涉及股骨和髋臼的参数计算技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于CT三维序列图像的股骨和髋臼解剖参数获取方法。

背景技术

在治疗股骨头坏死的半髋关节置换临床手术中，不同患者的髋臼骨骼形态差异很大，如果使用标准件式的人工股骨头假体进行置换，术后效果不理想，因此，人工股骨头假体的个性化设计就显得十分必要。

现多采用如下的技术方案解决这一个问题；1.人工进行分割，操作人员手动进行分割提取；2.以大量髋关节图像数据作为训练集，训练得出髋臼的统计学形状或者利用广义hough变换得到其平均形状，然后对于具体患者的髋臼形状进行匹配后调整；3.以一副人工分割好的数据，作为先验形状，然后对于具体患者的髋臼形状进行匹配后调整；4.首先得到髋关节的二值图像，可得到股骨头和髋关节粘连在一起的初始轮廓，然后利用图像的灰度和邻域信息将粘连部分分开，最后再利用梯度信息进一步矫正。

但是上述现有技术存在如下缺陷：首先，每个患者的髋关节形状差异很大，得到的先验形状很难和具体患者的匹配，并且，医生测量髋臼和股骨解剖参数一般是在二维图像上手动进行的，如X射线透视图或CT的二维断层图，这就造成了测量存在很大的误差，因此由先验形状得到的分割结果不准确，无法解决髋臼和股骨头个性化分割与问题；2.整个过程需要复杂的人工交互，对操作人员的经验要求较高，不同操作人员得到的分割结果可能差别很大；3.如果使用智能算法，需要积累大量的数据集样本，才能保证结果的相对正确，实现难度很大，一般的非医学院附属医院很难积累足够的样本。

在一些已公开的专利文献中，也提出了使用图像处理的方式来解决上述技术问题。但是，这些已公开的技术方案，基本思路还是通过在CT断层图像中逐层分割股骨，以实现股骨分割和建模的目的，并未提供一个有效的髋臼、股骨同时精确分割的方法，也不能对髋臼测的解剖参数进行自动测量。

发明内容

针对上述技术中存在的不足之处，本发明提供一种基于CT三维序列图像的股骨和髋臼解剖参数获取方法，直接对CT三维序列图像进行建模，快速、自动地实现股骨和髋臼的精确分割及解剖参数获取，辅助人工骨头假体的个性化设计。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，本发明通过以下技术方案实现：

本发明提供一种基于CT三维序列图像的股骨和髋臼解剖参数获取方法，其包括以下步骤：

获取具有股骨和髋臼的CT三维序列图像；

股骨与髋臼的分割：对所述CT三维序列图像依次进行粗分割、分离以及精确分割，获得股骨精确分割图像和髋臼精确分割图像；

股骨解剖参数计算：根据所述股骨精确分割图像，构造股骨表面的三角网格表面模型，计算股骨直径参数、髓腔内径参数以及股骨头的球面拟合参数；

髋臼解剖参数计算：根据所述髋臼精确分割图像，构造髋臼表面的三角网格表面模型，选择髋臼的三角网格表面模型表面的若干点，计算髋臼的前后径；

其中，所述股骨直径参数和所述髓腔内径参数分别包括最大外接圆直径D_外、最小内接圆直径D_内以及最佳拟合圆直径D_佳；所述股骨头的球面拟合参数包括股骨头的拟合球半径和颈干角。