[发明专利]用于肺实质CT图像的全自动分割方法

权利要求书

1.一种用于肺实质CT图像的全自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)肺实质模板初步提取：先对胸部CT图像进行二值化处理，去除胸腔外图像后，在肺实质图像中自动选择种子点，使用区域生长、气管剔除和空洞填充方法初步提取出肺实质图像部分，得到初步肺实质模板图像A；

2)左右肺全自动分离：运用动态规划技术，对初步肺实质模板图像依次进行形态学腐蚀和有条件的膨胀迭代处理；

3)纵膈面平滑：对左右肺分离后的肺实质模板图像进行修复，包括使用形态学闭操作填补大肺气管造成的边界缺口，结合形态学腐蚀、连通区域标记和形态学膨胀去除肺边界附近小气管引起的小凸起，运用形态学腐蚀、连通区域标记、形态学膨胀和图像差值去除左右主支气管进入肺引起的边界大凸起；

4)肋面平滑：包含感兴趣区域提取、角点检测、凸包获取；

所述步骤2)中，形态学腐蚀处理具体包括：对初步肺实质模板图像A使用n重腐蚀分离左肺和右肺得到新图像S，即：

S＝AΘnB₄

其中，Θ是形态学腐蚀操作，B₄是四连通结构元素，n的选择条件是能使A和S有不同连通组件的最小值；其中，在每一次腐蚀操作后移除掉S中连通区域面积小于左右肺全自动分离腐蚀阈值的对象，并更新S值；

所述步骤2)中，形态学腐蚀处理后进行有条件的膨胀迭代以进一步修复边界，其中，第i+1步有条件的膨胀结果为：

其中，是形态学膨胀操作，B₄是四连通结构元素，A是初步肺实质模板图像，C⁰＝S，不停地迭代并保证Cⁱ和Cⁱ⁺¹连通区域组件数量一致；

所述步骤3)中，对得到的肺实质模板图像纵膈面首先使用形态学腐蚀操作，接下来利用连通区域标记法确定最大的组件，最后使用形态学膨胀操作，以去除肺边界附近小气管引起的小凸起；

所述步骤3)中，去除左右主支气管进入肺引起的边界大凸起的步骤包括：首先对由形态学膨胀操作后得到的图像进行形态学腐蚀操作，再使用连通区域标记法确定最大的组件，对其做膨胀处理后与未进行大凸起去除的纵膈面图像相减得到差值图，差值图既包含纵膈面凸起的部分，还包含纵膈面边缘细节；再使用连通区域标记法，移除差值图中像素个数小于纵膈面边缘细节阈值的区域，只留下纵膈面凸起的部分，最后将其与纵膈面数据做减法，实现纵膈面平滑；

所述步骤4)中，肋面平滑操作并不是针对整个肺实质模板图像，其首先提取的感兴趣区域范围满足：w_aww_b，其中，w是CT图像每张切片中肺实质模板图像宽度，w_a是感兴趣区域左侧阈值，w_b是感兴趣区域右侧阈值；

所述步骤4)中，感兴趣区域提取后，先排除纵膈面附近的角点，只保留肋面上的角点，再进行肋面缺口的角点检测；角点检测后，连接肋面缺口处的角点，填补肋面的缺口以获取凸包，然后将凸包图像和纵膈面平滑后的图像叠加，得到肺实质图像精确分割的模板，最后与原始CT图像进行逻辑与操作，获得肺实质CT图像。

2.根据权利要求1所述的用于肺实质CT图像的全自动分割方法，其特征在于，所述步骤1)中，肺实质模板初步提取根据图像CT值自动判定胸腔外图像并进行去除，以避免因病人CT检查姿势不对导致胸腔外图像包含进胸部CT图像而影响后续肺实质图像的分割结果。

3.根据权利要求1所述的用于肺实质CT图像的全自动分割方法，其特征在于，所述步骤1)中，使用连通区域标记法对整个CT图像序列逐层去除像素个数大于气管像素总数阈值的区域，以实现气管剔除。

4.根据权利要求1所述的用于肺实质CT图像的全自动分割方法，其特征在于，所述步骤2)中，运用动态规划技术对左右肺进行全自动分离，每层切片的搜索区域在肺实质中有且只有一个的连通区域组件上。