[发明专利]一种基于CT图像处理的活体猪胴体组织含量测定方法

权利要求书

1.一种基于CT图像处理的活体猪胴体组织含量测定方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取活体猪CT扫描图像，对CT扫描图像进行高斯卷积平滑去噪预处理；

(2)采用区域生长法将预处理后的CT图像中的床板去除，提取猪胴体；

(3)利用阈值分割提取出猪胴体中骨骼组织，并计算其重量；具体包括以下步骤：

(31)对去除CT床体的原图bw_nobed进行阈值分割，设置阈值B_T，将大于该阈值的所有体素的CT值设置为1，小于该阈值的所有体素的CT值设置为0；阈值分割后得到的二值图像为bw_bone：

(32)对阈值分割后的图像bw_bone进行孔洞填充，得到填充后的二值图像bw_bone1；

(33)遍历填充后的图像bw_bone1，统计值为1的体素的个数num_bone，计算骨骼的重量w_bone，公式如下：

w_bone＝num_bone×PixelSpacing×SliceThickness×ρ_bone

式中，PixelSpacing为CT的像素尺寸，SliceThickness为切片厚度，ρ_bone为骨骼的密度；

(4)结合图像分割中的形态学操作分割出CT图像中猪胴体中内脏组织；

(5)采用阈值分割法提取猪胴体中脂肪组织，并计算其重量；具体包括以下步骤：

(51)对去除内脏及CT床体的原图bw_nobed_nogut进行阈值分割，设置阈值F_T1和F_T2，将在阈值范围内的所有体素的CT值设置为1，小于F_T1或大于F_T2的所有体素的CT值设置为0，阈值分割后得到的二值图像为bw_fat：

(52)遍历填充后的图像bw_fat，统计值为1的体素的个数num_fat，计算脂肪的重量w_fat公式如下：

w_fat＝num_fat×PixelSpacing×SliceThickness×ρ_fat

式中，PixelSpacing为CT的像素尺寸，SliceThickness为切片厚度，ρ_fat为脂肪的密度；

(6)采用阈值分割法提取猪胴体中肌肉组织，并计算其重量；具体包括以下步骤：

(61)对去除内脏及CT床体的原图bw_nobed_nogut进行阈值分割，设置阈值M_T1和M_T2，将在阈值范围内的所有体素的CT值设置为1，小于M_T1或大于M_T2的所有体素的CT值设置为0，阈值分割后得到的肌肉二值图像为bw_muscle：

(62)将上述步骤(32)中得到的骨头的二值图像bw_bone1进行“非”操作后，再与肌肉二值图像bw_muscle进行“与”操作，得到去除骨头和内脏后真实的肌肉的二值图bw_muscle1；

(63)遍历填充后的图像bw_muscle1，统计值为1的体素的个数num_muscle，计算肌肉的重量w_muscle公式如下：

w_muscle＝num_muscle×PixelSpacing×SliceThickness×ρ_muscle

式中，PixelSpacing为CT的像素尺寸，SliceThickness为切片厚度，ρ_muscle为肌肉的密度；

(7)计算出种猪的总重量以及骨骼、脂肪、肌肉组织的占比情况；具体包括以下步骤：

(71)将上述步骤(33)计算得到的骨头重量w_bone，步骤(52)计算得到的脂肪的重量w_fat以及步骤(63)计算得到的肌肉重量w_muscle相加，得到总重量W：

W＝w_bone+w_fat+w_muscle

(72)骨骼的占比为脂肪的占比为肌肉的占比为