[发明专利]肺部图像分割方法、装置和肺部病变区域识别设备

说明书

本发明提供了一种肺部图像分割方法、装置和肺部病变区域识别设备，所述方法包括：根据预设灰度阈值，将待分割肺部图像转换为第一二值化图像；对第一二值化图像进行取反处理，以得到第二二值化图像；对第二二值化图像进行孔洞填充，并进行取反处理，以得到第三二值化图像；去除第三二值化图像中的干扰区域，以得到第一掩膜；对第一掩膜进行填充，以得到第二掩膜；对第二掩膜和第一掩膜进行减操作，以得到肺部区域掩膜；对肺部区域掩膜和待分割肺部图像进行乘操作，以得到肺实质图像。本发明可以快速准确地提取出肺实质图像并利用三维图像进行肺部病变区域识别，从而更好辅助医生，提高工作效率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种肺部图像分割方法、装置、电子设备、存储介质和肺部病变区域识别设备。

背景技术

慢阻肺(COPD)全称慢性阻塞性肺疾病，是一种常见的以持续性呼吸道症状和气流受限为特征的肺部疾病，由于肺气道或肺泡异常导致呼吸不畅和气流受限。拒不完全统计，全球每年有超过300万人死于此病，慢阻肺已成为第三大死亡疾病。

但是，慢阻肺也是一种可以提前预防、提前诊断的疾病，其有两大症状，分别是慢性支气管炎和肺气肿。通过早期肺部CT影像可以诊断出肺部是否存在病变区域，以便于医生进一步诊断患者是否患有肺部疾病或是否存在患病风险。

对于医学影像处理的肺实质分割能够缩小肺部检测的搜索区域，缩短肺部检测的算法运行时间并提高检出率及准确性，是肺部检测的关键步骤。常用于肺实质分割的算法有基于阈值、边缘检测、区域合并生长等。

阈值法用一个或几个阈值将图像的灰度直方图分成几类，认为灰度值在同一类别的像素属于同一个物体，由于CT图像具有较高的密度分辨率，成像后的灰度差异很明显，因此阈值分割对于CT图像分割具有较好的效果，且其算法简单、计算速度快。但在选择阈值时需要依据经验判断，或者先做多次尝试性分割后再对阈值进行调整，直至效果满意，所需时间较长。

边缘检测的本质是根据邻域像素间的灰度跳变梯度来对边缘进行检测，进而进行分割等处理，考虑梯度的计算方法，逐渐引入sobel、canny、roberts、高斯算子等局部微分或梯度算子，这种方法对于边缘的检测比较有效，但往往由于梯度检测阈值的存在而可能造成目标边界断续，边界不闭合，以及边缘杂乱，另外由于基于灰度跳变对梯度信息敏感，而不能消除噪声的影响，抗噪性差。

基于区域合并的处理方法是根据像素的相似性比较归类，必须有一个比较的起点和基准，即种子点和合并生长规则，这种方法能够将同类性质的像素合并在同一区域，进而将图像分割为若干个性质差异的不同区域，简单且效率高，一目了然，缺点是种子点的自动化程度不高，需要一定的人为干预。

发明内容

本发明的目的在于提供一种肺部图像分割方法、装置、电子设备、存储介质和肺部病变区域识别设备，可以快速准确地提取出肺实质图像并利用三维图像进行肺部病变区域识别，从而更好辅助医生，提高工作效率。

为达到上述目的，本发明提供一种肺部图像分割方法，包括：

根据预设灰度阈值，对待分割肺部图像进行二值化处理，以得到第一二值化图像；

对所述第一二值化图像进行取反处理，以得到第二二值化图像；

对所述第二二值化图像中的肺部区域进行孔洞填充，并对完成孔洞填充后的所述第二二值化图像进行取反处理，以得到第三二值化图像；

去除所述第三二值化图像中的干扰区域，以得到内部包含肺部区域的第一掩膜；

对所述第一掩膜进行肺部区域的填充，以得到第二掩膜；

对所述第二掩膜和所述第一掩膜进行减操作，以得到肺部区域掩膜；以及

对所述肺部区域掩膜和所述待分割肺部图像进行乘操作，以得到肺实质图像。