[发明专利]基于能谱CT图像全分割方法及系统

权利要求书

1.基于能谱CT图像全分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取能谱CT数据组成的能谱CT序列图像；

2)从能谱CT数据中提取能谱CT图像空间中每个点的能谱曲线，将能谱CT图像空间中每一点与其他点进行基于能谱曲线的相似度聚类；

3)根据聚类结果，将同类的点分割出来形成新的图像。

2.根据权利要求1所述的基于能谱CT图像全分割方法，其特征在于：所述的相似度聚类判断准则为，两点的能谱曲线向量内对应同一能谱值的两个数据值之间的差值的绝对值均小于给定阈值，则判断为同一类。

3.根据权利要求1所述的基于能谱CT图像全分割方法，其特征在于：所述能谱CT序列图像采用keV值从40到140，每10keV为一个采样点进行扫描得到的能谱CT序列图像。

4.根据权利要求1所述的基于能谱CT图像全分割方法，其特征在于：所述能谱CT序列图像采用每隔1毫米扫描一次的能谱CT序列图像。

5.根据权利要求2所述的基于能谱CT图像全分割方法，其特征在于：在步骤2)中，空间中每个点的数据值为它们的8邻域平均值。

6.根据权利要求2所述的基于能谱CT图像全分割方法，其特征在于：在步骤2)中，空间中每个点的数据值为它们的26邻域平均值。

7.基于能谱CT图像全分割系统，其特征在于：包括，

图像获取模块，用于获取能谱CT数据组成的能谱CT序列图像；

聚类分割模块，用于从能谱CT数据中提取能谱CT图像空间中每个点的能谱曲线，并将能谱CT图像空间中每一点与其他点进行基于能谱曲线的相似度聚类；

输出模块，用于据聚类结果，将同类的点分割出来形成新的图像。

8.根据权利要求7所述的基于能谱CT图像全分割系统，其特征在于，所述聚类分割模块，用于计算空间中两点的能谱曲线向量内，对应同一能谱值的两个值之间的差值的绝对值是否均小于给定阈值，如果是则判断为这两个点为同一类，如果否则判断这两个点不为同一类。

9.根据权利要求7所述的基于能谱CT图像全分割系统，其特征在于，还包括三维重建模块，用于根据聚类分割模块的分割结果进行可视化三维重建。

10.根据权利要求7所述的基于能谱CT图像全分割系统，其特征在于，所述图像获取模块连接有用于与能谱CT扫描设备进行数据通信的数据接口。