[发明专利]面向医学影像的脑动脉快速自动分割方法及系统

说明书

本发明公开了一种面向医学影像的脑动脉快速自动分割方法及系统，该方法包括以下步骤：1)对输入的图像进行校正；2)对校正后的图像采用自检测分割方法进行阈值分割；3)对阈值分割后的图像使用自适应颅内模板去除颅骨；4)对去除颅骨后的图像进行种子点集阈值计算；5)种子点集自动提取；6)进行直方图统计，计算阈值系数；7)区域增长；8)精细分割。采用本发明的方法，能够自动地提取图像内的血管区域，并且自动化阈值计算方法对于不同类型的影像均具有较好的适应性与鲁棒性；本发明所采用的分割方法不仅适用于正常解剖结构的血管，对于有动脉瘤、囊肿等解剖结构变异或正常生理结构变异，均能够实现较好的分割效果。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，特别涉及一种面向医学影像的脑动脉快速自动分割方法及系统。

背景技术

由于MRA具有安全性与无创性而被广泛应用于临床，它利用血液流动时所产生的MR信号与周围组织不同，从而显示血管和血流的信号特征，能够提供详细直观的血管影像，用来对脑动脉瘤的诊断和手术计划。比较常用的MRA方法有时间飞跃法(TOF)、相位对比法(PCA)以及对比增强磁共振血管造影法(CE-MRA)。时间飞跃法和相位对比法属于流动血液的MR信号与周围静止组织的MR信号差异而建立图像对比度的技术，是不需使用造影剂进行相关成像的技术。而对比增强MRA是利用顺磁性物质缩短血液T1的磁共振血管成像技术，属于造影剂增强MRA。由于时间飞跃法较为快速并且血管对比度较强，被广泛使用于临床。

CT血管成像(CTA)指静脉注射含碘造影剂后，经计算机对图像进行处理后，可以三维显示颅内血管系统。CTA可清楚显示Willis动脉环，以及大脑前、中、后动脉及其主要分支，对闭塞性血管病变可提供重要的诊断依据。可以将缺血性脑血管病的诊断提早到发病后2小时。

脑血管分割一直是医学图像处理领域中研究的热点与难点，准确的脑血管分割可以为脑动脉瘤影像的分析提供重要依据，同时又可以用于脑血管的匹配、三维重建等，从而更好地用来观察脑动脉瘤的形态特征。常用的脑血管分割方法有基于阈值的分割方法、基于区域生长的分割方法、基于脑血管中心线的分割方法和基于形变模型的分割方法。

但现在的脑动脉血管分割方法还普遍存在适应性与鲁棒性不够、算法复杂、效率低等问题，所以现在需要一种更可靠的方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种面向医学影像的脑动脉快速自动分割方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：提供一种面向医学影像的脑动脉快速自动分割方法，包括以下步骤：

1)对输入的图像进行校正：对输入图像进行均匀性、灰度分布范围矫正；

2)对校正后的图像采用自检测分割方法进行阈值分割；

3)对阈值分割后的图像使用自适应颅内模板去除颅骨；

4)对去除颅骨后的图像进行种子点集阈值计算；

5)种子点集自动提取：在去除颅骨后的图像中，提取像素数高于步骤4)得到的种子点集阈值的连通域作为种子点集；

6)进行直方图统计，计算阈值系数：统计所提取的种子点集的直方图，计算其平均值、方差，采用高斯分布模型，按照不同的系数等级a，计算得到高斯函数的边界f，获得系数等级与高斯函数边界的对应关系f(a)；对步骤1)输入的原始图像使用与步骤3)相同的自适应颅内模板去除颅骨，然后依据上述系数等级与高斯函数边界的对应关系f(a)，统计去除颅骨的图像中符合不同系数等级的边界的像素数量p(a)，按照像素数量p(a)与系数等级a的变化关系，选择阈值系数a'；

7)区域增长：以步骤6)选择的系数a'对应的高斯函数边界f(a')作为边界阈值，对步骤5)获得的种子点集进行区域增长，得到脑动脉血管的粗分割图像；