[发明专利]一种左心耳CT图像分割方法

说明书

一种左心耳CT图像分割方法，涉及医学图像处理，首先对左心耳CT图像进行降噪处理，利用先验知识构建左心耳缺失的边界信息，使用区域生长算法获得单张初始分割图像作为Atlas单张标记图；再利用单张标记以及左心耳CT相邻序列的信息关系进行改进的Atlas分割，获得初始分割序列；将初始分割序列中的轮廓信息作为水平集算法的初始轮廓，并获取左心耳CT序列图的近似欧式距离信息作为特征输入，最后通过快速水平集算法获得精确的分割结果序列，以达到左心耳CT图像分割的目的。

技术领域

本发明涉及医学图像处理，尤其是涉及一种左心耳CT图像分割方法。

背景技术

左心耳是人体左心房中的组成部分，其功能为辅助泵血。左心耳自身的多分支结构容易阻碍血液回流，当左心耳不能正产收缩时，导致心房压力增加，引起房颤，左心耳结构对心脑血管疾病有重要影响。对左心耳进行封堵手术时，如何针对左心耳的形状选择合适的封堵装置是手术成功的基础。因此，左心耳CT图像分割是进行左心耳图像分析、处理的基础之一，具有重要意义。然而因为左心耳与左心房黏连部分无边界、左心耳CT图像无纹理特征等特点，左心耳CT图像分割具有一定的难度。现有左心耳图像分割的研究还比较少，与本发明方法最相关的是黄韫栀等人(黄韫栀,韩路易,刘奇,白文娟,邓丽华,何凌.超声左心耳图像的轮廓自动提取[J].四川大学学报(工程科学版),2016,48(03):87-93.)提出的一种左心耳超声图像的分割算法，该算法实现了左心耳超声图像的分割功能，从单张超声图像中实现了左心耳精确分割，该算法先经过两步的位置识别，再通过接近真实边缘的初始轮廓使用活动轮廓模型获得精准分割，前两步的位置确定需要依赖先验知识，算法鲁棒性低。且该方法针对超声图像进行左心耳图像分割处理，无法直接使用在左心耳CT图像分割。

左心耳具有形状多变、结构复杂的解剖结构特征。左心耳CT图像具有如下特点：左心耳与左心房黏连部分无边界、左心耳实质无纹理特征等，因此左心耳CT图像的边界无法直接获得，使用传统的图像分割算法效果不好。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术存在的上述不足，提供一种左心耳CT图像分割方法。

本发明首先对左心耳CT图像进行降噪处理，利用先验知识构建左心耳缺失的边界信息，使用区域生长算法获得单张初始分割图像作为Atlas单张标记图；再利用单张标记以及左心耳CT相邻序列的信息关系进行改进的Atlas分割，获得初始分割序列；将初始分割序列中的轮廓信息作为水平集算法的初始轮廓，并获取左心耳CT序列图的近似欧式距离信息作为特征输入，最后通过快速水平集算法获得精确的分割结果序列，以达到左心耳CT图像分割的目的。

本发明包括以下步骤：

1)输入左心耳CT序列图像A；

2)对步骤1)中的序列图像A进行降噪处理，获得序列图像B；

3)选取步骤2)中的序列图像B中单张CT图B_i，剩余序列图像记为B’；

4)根据步骤3)中得到的单张CT图B_i中左心耳的位置特征信息，人工选取两个特征点，构建左心耳缺失的边界信息，获得图像C；

5)对步骤4)中得到的图像C使用区域生长算法，获得图像L_i；

6)以步骤5)得到的图像L_i为初始标记图像，对图像B’进行相邻配准的Atlas分割，获得初始分割序列L；

7)对步骤2)中的序列图像B，计算所有前景点到背景点的近似欧氏距离，获得距离图像序列D；

8)将步骤6)得到的初始分割序列L的轮廓作为初始轮廓，将步骤7)中得到的距离图像序列D作为特征图像，使用快速水平集算法对序列图像B进行左心耳CT序列图像的精准分割。