[发明专利]一种基于CT影像的三维肺叶分割方法

说明书

本发明提供了一种基于CT影像的三维肺叶分割方法，属于计算机辅助医学领域。本发明主要在CT影像中进行一个基于标记的分水岭变换，将肺实质细分为五个肺叶。首先采用自动分割算法，分割肺实质，气管以及血管，并利用肺实质，气管以及血管的信息生成用于分水岭分割的成本图像以及属于不同肺叶的标记点。然后在获取成本图像以及标记点的基础上进行分水岭变换，获取初始的肺裂区域。最后将初始的肺裂区域信息与肺实质，气管以及血管的信息相结合生成新的成本图像，并再次进行分水岭变换，获取最终的肺叶分割结果。

技术领域

本发明涉及计算机辅助医学领域，涉及一种基于CT影像的三维肺叶分割方法。

背景技术

近年来，随着现代社会的快速发展，工业活动的日益增多，空气污染愈发严重，肺部疾病的发病率也在逐年升高。以慢阻肺为主的呼吸系统疾病高居我国城镇居民疾病死亡率前列，而肺癌已经成为我国死亡率最高的恶性肿瘤疾病。因此分析肺部组成结构进而探究肺部疾病的成因以及发展情况对于肺部疾病的诊断和治疗具有重要的临床意义。

肺叶的鉴别在肺部疾病的评估以及治疗计划方面具有非常重要的应用。首先由于肺叶间的功能相对独立，许多肺部疾病通常都发生在单个肺叶中。例如，肺气肿，后发性肺结核通常会影响上叶，而特发性肺纤维化通常与下叶相关。因此，在肺叶层次检测肺部疾病对于疾病的类型鉴别和严重程度的评估具有重要的临床意义。其次肺叶内有独立的血管以及支气管树，气管和血管不穿过肺裂。因此肺叶分割是众多肺部手术如肺叶减容手术，肺的移植手术等的前提。

目前国内外对于肺叶分割领域的研究尚存在不足，仍有改进和提升空间。肺叶分割的基础是分割肺实质和三个主要肺裂。肺实质的分割已经较为简单，而肺裂的提取更具挑战性。首先由于受到部分容积效应以及患者运动的影响，肺裂可能会模糊不清。在大多数情况下，无法通过单一的阈值分割将肺裂从周围的其他肺组织中提取出来。其次诸如气管、血管等肺裂附近的肺组织，或者诸如肿瘤，肺气肿等肺部疾病都会影响肺叶分割的准确性。另外研究发现，CT图像中的肺裂通常不完整，并且肺裂也可能与CT图像中常见的其他裂缝混淆。

针对上述问题，本发明设计了一个新的分割方法来分割肺叶。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中的不足，提出了一种基于CT影像的自动化肺叶分割算法，该算法能够稳定且准确的从临床数据中分割出肺叶。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案包括以下步骤：

a.读取CT影像数据。

读取DICOM文件，并提取头文件信息，将图像的灰度值转变为CT值。

b.对原始数据进行预处理操作获取肺实质，气管以及血管。

获取肺实质的步骤如下：首先利用简单阈值法以及形态学处理，获取肺实质的主要部分；然后通过区域生成法在肺实质图像中去除气管；最后链码修补方法修补肺实质缺失部分。

获取气管的步骤如下：首先进行高斯平滑滤波；然后利用区域生长法以及形态学重建获取气管候选区域；最后再次进行区域生长，获取最终的气管结果。

获取血管的步骤如下：首先利用Frangi滤波器对CT图像进行多尺度滤波，然后在多幅滤波后图像中，在每一点处选择响应值最高的结果，进而获取最终的血管结果。

c.基于肺实质，气管以及血管信息获取成本图像以及标记点；

获取成本图像的步骤如下：首先气管(血管)数据进行欧式距离变换，然后将肺实质，处理好的气管以及血管图像结合生成成本图像。

获取标记点的步骤如下：首先利用拓扑细化算法提取气管骨架；然后利用气管骨架为二叉树的特点，获取属于不同肺叶的标记点。

d.基于成本图像以及标记点进行分水岭变换，获取初始肺裂位置；