专利名称：一种自动生成肝脏3d图像并准确定位肝脏血管支配区域的方法
技术领域：
本发明涉及物理领域，尤其涉及图形测量和处理技术，特别是一种自动生成肝脏 3D图像并准确定位肝脏血管支配区域的方法。
背景技术：
随着精准肝切除和活体肝移植时代的到来，精确进行肝段手术是肝胆外科手术发 展的趋势，手术要求对切除范围的肝段有术前准确的估计、测量。CT对肝脏体积测量的准确 性已经得到公认，甚至被认为是金标准。但是外科手术往往需要了解某一支门静脉供血或 肝静脉引流范围肝脏体积的大小，以便于判断当处理这些血管后会影响到多少范围的肝脏 血流。而由于这些肝段甚至亚段之间没有特别的解剖分界标志，用肉眼无法判断每支血管 的供血、引流的肝脏范围，不利于术前准确地评估。本发明假设血管供血或引流的范围与其 血管直径呈正比，则肝脏内所有的供血血管及引流血管综合在一起便可以将整个肝脏进行 拓扑划分，每支血管便都能找到属于其支配的最大范围肝脏实质体积一即某支血管支配 的最大邻域。国际上有一些关于肝脏可视化和计算机辅助诊断方面的研究(Radtke A5Nadalin S, Sotiropoulos GC, et al. Computer-assisted operative planning in adult living donor liver transplantation :a new way to resolve the dilemma of the middle hepatic vein. World J Surg 2007 ；31 175-185 ；Saito S, Yamanaka J, Miura K, et al. A novel 3D hepatectomy simulation based on liver circulation !application to liver resection and transplantation. Hepatology2005 ；41 :1297-1304 ；Radtke A, Schroeder T,Molmenti EP, et al. Anatomical and physiological comparison of liver volumes among three frequent types of parenchyma transection in live donor liver transplantation. Hepatogastroenterology 2005 ；52 :333-338 ；Ritter F, Hansen C, Dicken V, Konrad O, Preim B, Peitgen HO. Real-time illustration of vascular structures. IEEE Trans Vis Comput Graph 2006 ; 12 :877-884)，其中不少研究论文出自 德国不莱梅大学的MeVis项目研究小组，他们使用数字图像处理和计算机图形学开发了肝 脏可视化及三维虚拟手术软件，并应用到肝脏相关手术的术前规划、模拟和风险评估中。比 如，可以动态计算切除肿瘤周围多少范围内的组织对患者最有利；也可以计算活体肝移植 中可能造成的静脉淤血范围(如
图1所示)。该软件主要使用了图像分割、血管分类、空间 最大邻域等一系列关键技术，在CT断层图像的基础上获得肝脏的虚拟模型。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种自动生成肝脏3D图像并准确定位肝脏血管支配区 域的方法，所述的这种方法要解决现有技术中手术前了解肝脏体积、每支血管的供血和引 流的肝脏范围不准确的技术问题，同时要解决科研人员对于研究和了解肝脏体积、每支血管的供血和弓I流肝脏范围的手段有限的技术问题。本发明提供了一种自动生成肝脏3D图像并准确定位肝脏血管支配区域的方法， 所述的方法中包括一个获取肝脏三维CT增强图像的过程，包括一个在所述的图像中定位 与分割肝脏的过程，包括一个在所述的图像中提取肝脏血管并分析其结构的过程，包括一 个分析血管支配领域的过程。具体的，a)在一个肝脏三维CT增强图像获取的过程中，利用断层扫描机获得肝脏断层图 像，通过多排螺旋CT对比剂对人体实施增强三期动态扫描，获得肝脏原始数据，然后对人 体注射对比剂后行常规上腹部CT增强三期动态扫描，获得动脉、门静脉、肝静脉三期图像， 将肝静脉期图像作为图像后处理的原始图像；b)在图像中，定位与分割肝脏的过程中，首先对肝脏进行定位，在对肝脏进行定 位的过程中，首先用一固定的阈值TO将三维CT图像二值化，从而生成一二值化的三维图 像Π η，该二值化图像中“1”表示三维CT图像中对应像素的灰度高于或等于给定的阈值 Τ0，“0”表示三维CT图像中对应像素的灰度低于的阈值Τ0，然后对Π η进行距离变换，求 得Π η每个为“1”的体素到最近的为“0”的像素的距离，从而得到一对应的三维距离图 像Idist，根据肝脏是人体中体积最大的内脏器官的解剖特征，具有最大距离dmax的像素 所在的位置0应该位于肝脏区域之中，从而定位出肝脏的位置；在对肝脏图像进行分割的 过程中，首先估计肝脏的灰度范围，以定位肝脏的、具有最大距离dmax的像素所在的位置 0为球心，以2/3*dmaX为半径，利用该球形区域内的图像灰度估计肝脏的灰度范围[Tlow， Thigh]
权利要求
1.一种自动生成肝脏3D图像并准确定位肝脏血管支配区域的方法，其特征在于所述 的方法中包括一个获取肝脏三维CT增强图像的过程，包括一个在所述的图像中定位与分 割肝脏的过程，包括一个在所述的图像中提取肝脏血管并分析其结构的过程，包括一个分 析血管支配领域的过程。
2.如权利要求1所述的自动生成肝脏3D图像并准确定位肝脏血管支配区域的方法，其 特征在于a)在所述的获取肝脏三维CT增强图像的过程中，利用断层扫描机获得肝脏断层图像， 通过多排螺旋CT对比剂对人体实施增强三期动态扫描，获得肝脏原始数据，然后对人体注 射对比剂后行常规上腹部CT增强三期动态扫描，获得动脉、门静脉、肝静脉三期图像，将肝 静脉期图像作为图像后处理的原始图像；b)在图像中定位与分割肝脏的过程中，首先对肝脏进行定位，在对肝脏进行定位的过 程中，首先用一固定的阈值TO将三维CT图像二值化，从而生成一二值化的三维图像Ibin， 该二值化图像中“1”表示三维CT图像中对应像素的灰度高于或等于给定的阈值T0，“0”表 示三维CT图像中对应像素的灰度低于的阈值Τ0，然后对Π η进行距离变换，求得Π η每 个为“1”的体素到最近的为“0”的像素的距离，从而得到一对应的三维距离图像Idist，根 据肝脏是人体中体积最大的内脏器官的解剖特征，具有最大距离dmax的像素所在的位置 0应该位于肝脏区域之中，从而定位出肝脏的位置；在对肝脏图像进行分割的过程中，首先 估计肝脏的灰度范围，以定位肝脏的、具有最大距离dmax的像素所在的位置0为球心，以 2/3*dmaX为半径，利用该球形区域内的图像灰度估计肝脏的灰度范围[Tlow，Thigh]T]_ow Imean W]_* I stdThigh 一 Imean+W2^Istd'其中，I_n为平均灰度，Istd为灰度标准差，W1和W2为权值参数，将该Tlow和Thigh作 为下阈值和上阈值，并对三维CT图像进行二值化处理，为降低噪声的影响，在阈值处理之 前，先对三维CT图像进行中值滤波，由三维连通性和前面所述的定位点，得到初始的肝脏 分割结果，为提高肝脏分割的精度，利用梯度矢量场活动轮廓线模型进一步优化肝脏分割 的结果，首先，选择定位肝脏的、具有最大距离dmax的像素所在的图像为参考图像，并以该 图像中的初始结果作为初始轮廓线(归一化表示为x(s)，s e
)，然后，计算出该图像 Canny边缘图像f，并通过解方程二 ο"▽、 狐2+Λ2) = ο ，其中，[u(x,y), v(x,y)]为梯度矢量场w(x，y)的两个分量，η为权值参数(0.2)，V2 为Laplacian算子，fx和fy分别为f在χ和y方向上的梯度。最后，利用初始化轮廓线和 梯度矢量场，通过迭代求解方程αχ" (8)-βχ" “ (s)+W = 0，使初始化轮廓线形变、演化 到更为精确的目标边缘。其中，X" (s)和χ" “ (s)为X(S)的二阶和四阶导数，α和β， 当得到当前图像中肝脏较为精确的边缘线之后，将该结果传递到其相邻的一幅图像作为其 初始轮廓线，获得其Carmy边缘图像后，去除距离初始轮廓线较远的边缘，图像通过层层传 递的处理方式，使整个肝脏的分割结果得以优化；c)在图像中提取肝脏血管并分析其结构的过程中，首先根据前面分割出的肝脏区域中的图像灰度计算一灰度阈值TvesselO · ^vesselO 工liver_mean+W3*工liver_std‘ 其中，I liver—mean 禾口 liver_std分别为肝脏区域中的图像灰度的平均值和标准差，W3为权值参数，将该阈值作为下阈值，对 肝脏区域图像进行阈值化处理，得到大部分肝脏静脉和门静脉，在此基础之上，进一步重新 估计提取血管的阈值T
全文摘要
本发明提供了一种自动生成肝脏3D图像并准确定位肝脏血管支配区域的方法，包括一个肝脏三维CT增强图像获取的过程，包括一个肝脏定位与分割的过程，包括一个肝脏血管提取及结构分析的过程，包括一个血管支配领域分析的过程，通过这种拓扑划分，获得各静脉血管引流区域的体积大小，以便于外科医生进行肝脏手术前模拟和预估，同时还可以方便科研人员研究和了解肝脏区域血管的位置。
文档编号G06F19/00GK102048550SQ200910198110
公开日2011年5月11日 申请日期2009年11月2日 优先权日2009年11月2日
发明者许建荣, 钱黎俊 申请人:上海交通大学医学院附属仁济医院