专利名称：一种三维医学数据分割方法
技术领域：
本发明涉及三维医学数据分割领域，更具体地，涉及一种应用于血管分割的三维医学数据分割方法。
背景技术：
目前，医学图像分割算法大多基于二维图像来研究，应用到三维数据中也是直接对三维数据中的每一个切片来进行二维分割，然后组合成三维目标模型。这些方法没有考虑到图像中与切片垂直方向上的图像相关信息，即没有考虑三维数据中垂直方向的数据相关性，造成分割精度不够。同时，现行方法难以实现小血管的提取，三维医学数据中的小血管分割通常以牺牲算法效率为代价进行，不能满足临床应用对医学图像处理精确性和实时性的要求。
发明内容
为了提高医学图像分割的实用性和精确性，本发明提出了一种三维医学数据分割方法，充分利用数据相关性，结合血管走向通常是偏垂直方向的特点，高效提取出丰富的血管。本发明的技术方案为:一种三维医学数据分割方法，包括如下步骤:S1.使用二维输入设备读入二维图像序列，构建三维数据体作为输入数据，并从中选取相应的三维数据体素点；
S2.取三维数据体素点临近八个方向点定义体素点的特征，并构建体素点对应的Clifford特征向量；S3.将三维数据血管体素点作为分割算法的种子点，选取种子点八方向特征，构建种子点对应的Clifford特征向量；S4.通过种子点与体素点Clifford特征向量对应的乘积的性质,判断体素点是否为血管点，实现有效数据从整体数据中的分离；S5.判断为血管点的体素点写出到要输出的三维数据体，直接为三维显示提供数据；S6.分割结束，三维数据体以二维图像序列形式输出保存。优选地，所述步骤SI所输入的数据和步骤S6所输出的数据形式均为三维医学体数据。优选地，所述步骤SI采用先横轴再纵轴最后竖轴的次序对三维数据体遍历读取体素点。优选地，所述步骤S2和步骤S3中将数据点的八方向特征定义为:取体素点前、后、左、右、上、下、上上、下下八个方向体素点来代表当前点。优选地，所述步骤S2和步骤S3中将数据点特征与Clifford代数相结合，采用数据点的周围八个方向点的数据值(X1, X2, x3，x4，x5，X6, X7, X8)构成当前数据点的Clifford特征向量。优选地，所述步骤S3中采用直接输入体素点三维坐标的方法，指定三维数据体中血管种子体素点。优选地,所述步骤S4中数据点的比较采用Clifford代数理论中两个Clifford代数相等则乘积为-1的性质，设定精确度，在精确度允许范围内，考查两个Clifford特征向量的乘积，从而判断数据点的血管属性。与现有技术相比，本发明的效果:本发明的图像数据分割方法在保证图像数据快速有效分割的同时，操作也更简单，具有广泛的应用前景；并且本发明在图像分割领域开辟了新的途径。
图1为数据点八方向点同Clifford特征向量各元的对应关系。图2为本发明具体实施例的流程图。
具体实施例方式下面结合附图对本发明做进一步的描述，但本发明的实施方式并不限于此。为了提高医学图像分割的实用性和精确性，本发明充分利用数据相关性，结合血管走向通常是偏垂直方向的特点，考虑到医学图像中的细小血管，提出一种基于Clifford代数理论的三维医学数据分割方法，用以高效的提取出丰富的血管。其具体实现方式:首先，使用CT扫描的血管造影DICOM图像序列为原始数据，用医学处理工具包ITK中的GDCM接口读入系统，在系统内构成三维体数据。体数据中，定义图像所在平面为横纵轴平面(X-Y平面)，序列方向为竖轴(Z轴)，每个点都有对应的唯一坐标位置。定义好的体数据作为方案处理的输入数据。其次，为数据点选取特征来代表数据点的属性。特征定义利用了两点因素:1、数据点本身与其邻域数据点具有相关性质2、血管走向通常为偏垂直方向(Z轴方向)。由此提出数据点特征定义:定义每个数据点取其前、后、左、右、上、下、上上、下下八个方向的邻域数据点来表示当前数据点的特征，即X轴方向和Y轴方向(水平方向)各采用与数据点相邻的两个数据点(邻域为1)，Z轴方向(垂直方向)采用与数据点相邻的两个数据点和与数据点相隔一点的两个数据点(邻域为2)。八个邻域点的数据值(X1, X2, X3, X4，X5, X6, X7, X8)，代表当前数据点特征。再次，利用八个邻域点的数据值(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8)构成Clifford代数的虚部，实部赋值为O。所构成的Clifford代数称为当前数据点的Clifford特征向量。根据Clifford代数理论中两个纯虚数Clifford代数相等则乘积为_1的性质，比较两个数据点的相似性，在本发明中具体用以区分数据体中的血管点和非血管点。具体步骤为:1、根据先验知识,选择输入体数据中血管和血管边缘上的若干血管点作为血管特征点；2、选择体数据中数据灰度值与血管特征点灰度值相差在一定范围内的所有点为参与计算的数据点；3、计算血管特征点的Clifford特征向量和参与计算的数据点的Clifford特征向量,求得两个向量的乘积；4、两个Clifford特征向量的乘积越接近-1，数据点为特征点所代表的血管点的可能性越大，反之数据点更倾向于非血管点的可能。由此设定精确度，在精确度允许范围内的点为血管点；5、遍历所有数据点进行判断。Clifford代数乘法的矢量积表示性质具体为:设:
权利要求
1.一种三维医学数据分割方法，其特征在于，包括如下步骤: S1.使用二维输入设备读入二维图像序列，构建三维数据体作为输入数据，并从中选取相应的三维数据体素点； S 2.取三维数据体素点临近八个方向点定义体素点的特征，并构建体素点对应的Clifford特征向量； 53.将三维数据血管体素点作为分割算法的种子点，选取种子点八方向特征，构建种子点对应的Clifford特征向量； 54.通过种子点与体素点Clifford特征向量对应的乘积的性质,判断体素点是否为血管点，实现有效数据从整体数据中的分离； 55.判断为血管点的体素点 写出到要输出的三维数据体，直接为三维显示提供数据； 56.分割结束，三维数据体以二维图像序列形式输出保存。
2.根据权利要求书I所述的三维医学数据分割方法，其特征在于，所述步骤SI所输入的数据和步骤S6所输出的数据形式均为三维医学体数据。
3.根据权利要求书I所述的三维医学数据分割方法，其特征在于，所述步骤SI采用先横轴再纵轴最后竖轴的次序对三维数据体遍历读取体素点。
4.根据权利要求书I所述的三维医学数据分割方法，其特征在于，所述步骤S2和步骤S3中将数据点的八方向特征定义为:取体素点前、后、左、右、上、下、上上、下下八个方向体素点来代表当前点。
5.根据权利要求书I所述的三维医学数据分割方法，其特征在于，所述步骤S2和步骤S3中将数据点特征与Clifford代数相结合，采用数据点的周围八个方向点的数据值(X1,X2，X3, X4, X5，X6, X7, X8)构成当前数据点的Clifford特征向量。
6.根据权利要求书I所述的三维医学数据分割方法，其特征在于，所述步骤S3中采用直接输入体素点三维坐标的方法，指定三维数据体中血管种子体素点。
7.根据权利要求书I所述的三维医学数据分割方法，其特征在于，所述步骤S4中数据点的比较采用Clifford代数理论中两个Clifford代数相等则乘积为-1的性质,设定精确度，在精确度允许范围内，考查两个Clifford特征向量的乘积，从而判断数据点的血管属性。
全文摘要
本发明提出一种三维医学数据分割方法，包括如下步骤使用二维输入设备读入二维图像序列，构建三维数据体作为输入数据；取三维数据体素点临近八个方向点定义体素点的特征，并构建体素点对应的Clifford特征向量；将三维数据血管体素点作为分割算法的种子点，通过种子点与体素点Clifford特征向量对应的乘积的性质，判断体素点是否为血管点；判断为血管点的体素点写出到要输出的三维数据体。本发明利用三维数据自身相关性，结合血管走向通常是偏垂直方向的特点，快速分割出丰富的血管。这种方法的内容简单，可实现性好，模块化容易实现，有着较强的移植性，在领域内具有开创性，可以向虚拟手术和临床导航手术中推广。
文档编号G06T7/00GK103247043SQ201310079228
公开日2013年8月14日 申请日期2013年3月12日 优先权日2013年3月12日
发明者鲍苏苏, 李兴民, 高有, 方驰华, 戴高远, 潘家辉 申请人:华南师范大学, 南方医科大学珠江医院