[发明专利]一种从胸部CT影像中自动提取支气管树的方法和系统

说明书

本发明公开了一种从胸部CT影像中自动提取支气管树的方法和系统。该方法为对胸部CT影像先进行肺分割，再进行主支气管分割和外周支气管分割，最后连接主支气管分割和外周支气管分割组成整体的支气管分割，得到支气管树；其中，进行主支气管分割包括：S21、主支气管种子点选取；S22、主支气管粗分割；S23、主支气管粗分割结果优化。本发明通过先整体后局部，先进行主支气管分割，再分割外周支气管，并将其和主支气管连接来提高从胸部CT影像中提取支气管树的精度，具有良好的应用前景。

技术领域

本发明属于医疗器械领域，特别涉及一种从胸部CT影像中自动提取支气管树的方法和系统。

背景技术

肺是人体重要的呼吸器官，位于胸腔，包括左肺和右肺，其中右肺有上、中、下三个肺叶，左肺有上、下两个肺叶，各肺叶由肺裂缝分隔。肺气道由环状软骨开始，经颈部和上纵隔在正中面下行，在胸腔分成两个主支气管。肺气道进入肺内部后逐级分支形成树状结构，由气管至肺泡可分23～25级，在肺泡完成血氧交换。目前胸部CT(Computed Tomography，计算机断层扫描)影像技术可显示直径1.5毫米量级的支气管。准确提取支气管树，为准确诊断和治疗支气管扩张、慢性肺阻塞、肺肿瘤等提供影像基础。

当前有大量胸部CT支气管分割算法的专利以及论文，国际定义会议的相关讨论也非常多。参考exact09(网址http://image.diku.dk/exact/)，其罗列了支气管分割常用方法，并提供了类似金标准分割数据用于评估现有算法的准确性。从exact09对15种算法的结果对比可以发现，通常情况下分割的外周支气管树越多，泄露也会越多。这是由于外周支气管管径较小，气管壁比较薄，在CT扫描过程中，由于患者的呼吸，部分容积效应以及图像重建过程误差，导致管腔边缘的对比度降低，甚至在一些位置上仅依据CT密度无法区分管腔和管壁。

在这种情况下，如何提取更多外周支气管，同时尽可能减少泄露(非支气管部分)，是所有支气管分割算法的关键。

发明内容

为了解决上面提到的至少一个技术问题，本发明公开了一种从胸部CT影像中自动提取支气管树的方法，对胸部CT影像先进行肺分割，再进行主支气管分割和外周支气管分割，最后连接主支气管分割和外周支气管分割组成整体的支气管分割，得到支气管树；

其中，进行主支气管分割包括：

S21、主支气管种子点选取；

S22、主支气管粗分割；

S23、主支气管粗分割结果优化；

步骤S21主支气管种子点选取具体为：遍历肺分割图像轴状位每层中心区域像素，选取坐标z最大的像素点作为初始点；若同时存在多个坐标z最大的像素点，任取其中一个像素作为初始点；运用快速行进算法(fast marching)求得每个像素点距离初始点的距离；从初始点所在层开始，沿着z减小方向，逐层进行2D连通域分析；直到找到某一层符合如下条件：

I.有多块连通区域；

II.求取每块连通区域到初始点的距离S；S通过遍历连通区域中的像素，将它们到初始点距离累加起来，然后除以连通区域像素数目获得；其中，最大距离S_max与最小距离S_min相差大于50mm；

取条件II中最小距离S_min对应的连通区域上的所有像素点作为主支气管种子点。

进一步地，进行肺分割包括：

S11、二维肺模板图像创建：提取N个胸部CT影像在矢状位上肺面积最大层影像，得到N个矢状位肺面积最大层影像；将N个矢状位肺面积最大层影像插值到固定图像大小，创建得到模板图像；统计模板图像上每个像素属于肺的概率，该概率通过公式1计算获得：

P＝像素在N个胸部CT影像中属于肺的图像数量/N 公式1；