[发明专利]一种从胸部CT图像中自动提取气管树的方法

摘要

本发明属于基于医学图像的图像处理技术领域，尤其涉及一种从胸部CT图像中自动提取气管树的方法。从胸部CT图像中获取主气管与主支气管；根据3D区域生长分割方式和已获取主气管与主支气管信息，建立自适应阈值3D区域生长分割模型和自适应阈值泄漏模型；利用自适应阈值3D区域生长分割模型和自适应阈值泄漏模型，提取胸部CT图像的第二类气管分支；根据提取的第二类气管分支的中间信息，调整自适应阈值3D区域生长模型和自适应阈值泄露模型的参数，然后提取所述胸部CT图像的第三类气管分支；基于已获取气管树拓扑结构提取末梢气管分支，获得所述胸部CT图像的气管树。本发明提供的方法提高了从CT图像中提取气管树的气管分割精度，同时降低提取时间。

主权项

1.一种从胸部CT图像中自动提取气管树的方法，其特征在于，包括：

101、针对胸部CT图像，基于3D区域生长分割方式获取气管树的主气管和主支气管；

102、基于所述3D区域生长分割方式、获取的所述主气管的中间信息和获取的所述主支气管的中间信息，建立用于提取第二类气管分支的自适应阈值3D区域生长模型和自适应阈值泄漏模型；

103、根据所述自适应阈值3D区域生长模型和所述自适应阈值泄漏模型，提取所述胸部CT图像的第二类气管分支；

104、根据提取的所述第二类气管分支的中间信息，调整所述自适应阈值3D区域生长模型和所述自适应阈值泄露模型的参数；

105、根据调整的所述自适应阈值3D区域生长模型和所述自适应阈值泄漏模型，提取所述胸部CT图像的第三类气管分支；

106、根据所述主气管、主支气管、第二类气管分支和第三类气管分支组成气管树的拓扑结构，提取所述气管树的末梢气管分支，获得所述胸部CT图像的气管树。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述101包括：

1011、对所述胸部CT图像进行预处理；

1012、对预处理后的所述胸部CT图像进行图像二值化处理，获取二值化后所述胸部CT图像的前景区域和背景区域；

1013、以二值化后所述胸部CT图像的中心为中心，选择所述前景区域对应的面积最大的一个前景连通域；

1014、判断选择的所述前景连通域是否满足第一预设条件，若满足，则将所述前景连通域作为主气管分割初始连通域，所述前景连通域中心点作为初始种子点s₀；

1015、基于所述3D区域生长分割方式处理所述初始种子点s₀，获得气管树的主气管。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述1015包括：

S01、将所述初始种子点s₀加入分割队列，基于所述3D区域生长分割方式，向胸底方向进行3D区域生长分割；

S02、在所述3D区域生长分割方式的第i次迭代中，取出所述分割队列中第一个种子点将所述前景连通域的像素平均灰度值不大于预设第一灰度阈值T_tra且未标记的所述的26邻域像素点w₁,w₂,...,w_m标记为主气管；

S03、并将所述26邻域像素点作为新种子点加入所述分割队列；继续处理该第i次迭代中分割队列的除所述之外的余下种子点直到该第i次迭代的全部种子点全部经所述3D区域生长分割方式处理；

S04、迭代次数加1并重复第i次的迭代过程，当所述CT图像中所述主气管标记最下侧分裂为两个连通域时，获得所述气管树的主气管，其中，所述主气管靠近口腔的一端为上侧，远离所述口腔的一端为下侧，所述主气管最下侧为所述主气管远离所述口腔的最远端。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述101还包括；

所述主支气管包括左主支气管和右主支气管，基于所述3D区域生长分割方式获取所述左主支气管的步骤包括：

M01、将所述主气管解剖学左侧的所述连通域的中心点作为左主支气管的初始种子点S_left；

M02、根据获得的所述主气管所在区域的像素平均灰度值μ_ini和标准差σ_ini确定所述左主支气管分割的第二灰度阈值T_bro，T_bro＝μ_ini+2σ_ini；

M03、将初始种子点S_left加入分割队列，基于所述3D区域生长分割方式，并结合所述第二灰度阈值处理分割队列中的全部种子点，当所述CT图像中所述左主支气管标记分裂为两个连通域时，所述左主支气管分割结束，获得所述左主支气管；

以及基于所述3D区域生长分割方式获取所述右主支气管的步骤包括：

N01、将所述主气管解剖学右侧的所述连通域的中心点作为右主支气管的初始种子点S_right；

N02、根据获得的所述右主气管所在区域的像素平均灰度值μ_ini和标准差σ_ini确定主支气管分割的第二灰度阈值T_bro，T_bro＝μ_ini+2σ_ini；

N03、将初始种子点S_right加入分割队列，基于所述3D区域生长分割方式，并结合所述第二灰度阈值处理分割队列中的全部种子点，当所述CT图像中所述右主支气管标记分裂为两个连通域时，所述右主支气管分割结束，获得所述右主支气管。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述102包括：建立所述自适应阈值3D区域生长模型，具体包括：

1021：获取初始分割种子点集合；

1022：获取灰度阈值；

1023：根据所述灰度阈值确定气管隶属度规则，包括：

(1)第一隶属规则：种子点w的灰度值I_w不大于第三灰度阈值T；

(2)第二隶属规则：所述种子点w的灰度值I_w不大于第四灰度阈值，所述第四灰度阈值为产生所述种子点w的种子点v的灰度值T_v；

(3)第三隶属规则：所述种子点w的6