[发明专利]基于聚类算法的下肢血管钙化指数多参数累积计算方法

说明书

本发明公开了基于聚类算法的下肢血管钙化指数多参数累积计算方法，对首先对CT图像进行超像素分割，将CT图像中钙化斑点分割在各个超像素区域内；在完成超像素分割后，使用Lab颜色空间提取钙化斑点所在超像素区域的亮度特征值，并对图像中钙化斑点进行边缘检测和轮廓提取，经过边缘检测和轮廓提取后，对图像中的钙化斑点使用分段椭圆进行拟合及优化椭圆轮廓后对钙化斑点的面积进行提取；本发明是基于亮度特征值、钙化斑点的面积和累积校正系数等多参数从获得CT图像中钙化程度的判断值，直接对下肢血管CT图像进行处理有效降低经验判断的误差。

技术领域

本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及基于聚类算法的下肢血管钙化指数多参数累积计算方法。

背景技术

糖尿病下肢动脉硬化闭塞症是糖尿病发展到一定程度的一种较为严重的外周动脉血管性疾病如图5所示，糖尿病、高血压、脂代谢紊乱、吸烟等是其发病的重要危险因素。由于糖尿病患者长期处在高血糖因素的刺激下，其外周动脉病变程度常较单纯高血压病人更为严重，其下肢动脉病变患者更容易引起较高的致残率及死亡率。轻者可引起下肢麻木、发凉，中重度则可引起间歇性静息痛，最后发展为坏死从而导致截肢致残。由于糖尿病病情的复杂性和病程的长期性，糖尿病下肢动脉硬化闭塞症往往较其他原因引起的下肢动脉硬化闭塞患者病变较为广泛且严重，如斑块较多，且膝以下小血管病变更为严重，由于其复杂性，往往给临床治疗工作带来了一定的困难。

目前，对下肢动脉的检查技术包括踝肱指数测定、动脉造影、彩色多普勒、CT血管成像、磁共振血管造影等手段。然后上述检查技术也存在着以下不足，踝肱指数测定无法对对血管狭窄程度及性质做出判断，当钙化比较严重时存在假阴性率。动脉造影是一项由创性检查且成本高，并发症多。彩色多普勒的检查结果受操作者熟练程度等因素影响较大，且对深部血管及临近骨头血管显示较差。磁共振血管造影的应用虽然越来越广泛，但是磁共振血管造影空间分辨率低，对细小的血管诊断仍存在较大偏差，不能完全达到临床需要。CT图像技术在血管成像的应用越来越被广泛应用，但是临床医师根据成像结果对患者的病情进行评估，大部分是依靠医师的个人经验进行的判断，所以判断结果受到很大程度人为因素的影响，因此针对CT图像需要设计一种更有效的方法，通过对CT图像的处理，输出较为准确下肢血管钙化程度，有效避免人为因素影响判断结果。

除此之外，和人体其他动脉钙化斑块分布不同的是，下肢动脉血管分支分化更加细化和繁杂，由于糖尿病足面临截肢的诊断准确性往往受到采集下肢血管内的钙化斑块的钙化程度的影响，如何正确获取下肢血管钙化指数将是目前研究的重点和难点。

发明内容

为了解决现有技术中下肢血管钙化指数缺乏有效的计算手段的问题，本发明提出了基于聚类算法的下肢血管钙化指数多参数累积计算方法，通过对下肢血管的CT图像处理得到的CT亮度特征值、钙化面积，结合血管流体力学研究获得的相应的累积校正系数，给出了下肢血管钙化指数的量化数值，该下肢血管钙化指数的数值能够很大程度的表征下肢血管的钙化程度，为后续的糖尿病足面临截肢的诊断风险提供数据依据。

本发明所采用的技术方案如下：

步骤1，采集待分析的下肢血管CT图像；

步骤2，使用线性迭代聚类算法将CT图像中钙化斑点被均匀分割在每一个超像素区域内；

步骤3，完成超像素分割后，通过Lab颜色空间提取钙化斑点所在超像素区域的CT亮度特征值，

步骤4，对CT图像中的钙化斑点进行边缘检测和轮廓提取，利用分段椭圆对处理后的图像中钙化斑点进行拟合并进行优化处理得到钙化斑点的半径，进而计算钙化斑点的面积；

步骤5，根据Cal＝k·ρ·S获得CT图像中钙化程度的判断值，其中，ρ为CT亮度特征值，S为钙化斑点的面积，k为累积校正系数。

进一步，所述步骤2将CT图像进行超像素分割的方法为：