一种基于完整腔壁的空腔器官内病灶的检测方法与流程

本发明涉及目标检测技术领域，特别是涉及一种基于完整腔壁的空腔器官内病灶的检测方法。

背景技术：

腔内肿瘤，例如食管癌、胃癌、结直肠癌、膀胱癌等，由于表现隐匿，大部分患者就诊时已到中晚期，仅这四种常见腔内肿瘤，发病率和死亡率就占到所有恶性肿瘤的20％以上。以结直肠癌为例，从癌前病变进展到浸润性癌平均需要10年时间，早发现早治疗，是预防控制肿瘤发展和降低死亡率的重要手段，因此，开展无创准确的腔内病变筛查及检测手段具有重要临床意义。

作为腔内肿瘤临床检查的金标准，光学内窥镜可实时检测腔内病变并取组织进行活检。但是，对小于10mm的病变、平坦型病变，检出率低；而且，由于是侵入性检查，患者痛苦，并不适合筛查。随着医学图像图形技术的发展，虚拟内窥镜技术在腔内肿瘤的无创筛查及诊断中展示出明显优势。它利用患者相应部位的ct/mri图像，提取并生成管腔的三维内部结构，以发现腔内息肉、肿瘤等异常改变。在2016年的jama上，美国预防服务工作组推荐ct结肠镜作为结直肠癌筛查新技术，建议结直肠癌危险人群，每五年做一次ct结肠镜检查，每十年做一次光学镜检查，充分肯定了ct结肠镜的筛查性能。

目前，大部分的虚拟镜系统主要基于管腔内部的形态学变化对病变进行检测，对早期病变的敏感性不足，特别是对小及平坦型病变的检测能力低。主要原因在于，腔内肿瘤多发生在内边界，并向内腔和外边界浸润生长，其在影像学上多表现为内壁上的突起，但早期浅表型病变并未形成明显的形态学改变。考虑到腔内病变的生长特点，所有可反映病灶的信息都在空腔器官的腔壁上，因此，若能提取完整的腔壁信息，将极大提升空腔器官内病灶的检测性能。

技术实现要素：

本发明旨在解决上述背景中的技术问题，为此，本发明采用如下技术方案：

本发明提供的一种基于完整腔壁的空腔器官内病灶的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

s1.采集待测空腔器官三维影像数据；

s2.分割空腔器官三维影像的内外表面，并提取待测空腔器官三维影像的内外表面；

s3.计算三维影像确定内外表面的对应点，并计算空腔器官壁的厚度；

s4.利用配对关系，提取配对点的形态学特征差值；

s5.利用腔壁厚度和形态学差值的变化，检测病灶区域。

进一步的，s1中影像数据需用三维结构数据，具体为ct或mri数据。

进一步的，s2具体为：采用管腔内外壁的联合分割方法，将内外壁的灰度变化、梯度方向和厚度约束相结合，利用基于形状先验约束的方向性水平集模型，实现空腔器官内外表面的同时准确分割。

进一步的，s3具体为：在分割空腔器官内外表面的基础上，采用拉普拉斯厚度计算方法，计算腔壁厚度，并通过厚度计算方法，获取内壁上某点p与外壁上唯一对应点p’，通过拉普拉斯方程的调和函数，在空腔器官内外边界间生成等势面，基于拉普拉斯方程，内壁上任意一点p通过场线可以确定外壁上唯一对应点p’，并且这种对应是可逆的，p与p’之间的场线长度即为p点对应的厚度。

进一步的，s4具体为：基于步骤s3获得的空腔器官内外壁对应点关系，计算内壁上某点的形态学特征与外壁对应点形态学特征的差值来表征形态学变化，所述差值具体为内外壁弯曲度差值。

进一步的，s5具体为：将s4提取的特征差值与正常组织的特征值进行比较，寻找检测病灶的最佳阈值，通过最佳阈值检测后，内壁上所有的种子点都被选出，假定小于n个体素的孤立小区域可被认为是噪声引起的干扰，将其去除，对于多个种子区域间隔较小时，可通过三维形态闭运算将其合并，在获取内壁上的种子点后，将这些点和由这些点出发的场线上所有体素构成的区域定义为病灶区域。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

1、基于空腔器官内病灶的生长特点，病灶附着在内壁，并向外壁浸润生长，因此，所有可反映病灶的信息都在腔壁。本发明充分考虑了空腔器官内病灶的生长特点，利用完整腔壁对病灶进行检测，可最大程度反映病灶的信息，极大提升空腔器官内病灶的检测性能。。

2、本发明利用壁厚的计算，获取腔壁内外表面的对应点，并提取内外表面的形态学特征差，如弯曲度差等特征，用于病灶的检测。

附图说明

图1为实施例1的总流程图。

图2为计算腔壁三维厚度的方法示意图。

图3为基于腔壁内外表面提取形态特征差值的示意图。

图4为实施例2以膀胱内病灶检测为例。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明，但不应理解为本发明的限制。如未特殊说明，下述实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段，下述实施例中所用的材料、试剂等，如无特殊说明，均可从商业途径得到。

实施例1

一种基于完整腔壁的空腔器官内病灶的检测方法，包括以下步骤：

s1.采集待测空腔器官三维影像数据；所述的采集被试影像数据，影像数据需采用三维结构数据，如ct或mri数据，目的是构建空腔器官的三维模型。

s2.分割空腔器官三维影像的内外表面，并提取待测空腔器官三维影像的内外表面；空腔器官的内表面为空气或液体，在影像上是天然的对比剂，容易分割。但外表面与其他脏器相连，不易分割，为此本发明使用了管腔内外壁的联合分割方法，将内外壁的灰度变化、梯度方向和厚度约束相结合，利用基于形状先验约束的方向性水平集模型，实现空腔器官内外表面的同时准确分割。

s3.计算三维影像确定内外表面的对应点，即空腔器官的厚度；在分割空腔器官内外表面的基础上，采用拉普拉斯厚度计算方法，计算腔壁厚度，并通过厚度计算方法，获取内壁上某点p与外壁上唯一对应点p’。

通过拉普拉斯方程的调和函数，可在空腔器官内外边界间生成等势面，如图2所示。其中，黑色实线代表空腔器官的内外表面，中间的虚线等势面，连接内外表面的曲线表示场线。基于拉普拉斯方程，内壁上任意一点p通过场线可以确定外壁上唯一对应点p’，并且这种对应是可逆的。p与p’之间的场线长度即为p点对应的厚度。

s4.利用配对关系，提取配对点的形态学特征差值；基于s2获得的空腔器官内外壁对应点关系，计算内壁上某点的形态学特征与外壁对应点形态学特征的差值，以此来表征形态学变化。图3(a)所示的是常规在内表面提取形态学特征的方法，该方法通过提取以内壁上一点为球心的球型内的形态学特征。该方法虽可提取内壁上的形态学变化，但不适应于图3(b)内外表面曲率变化类似的情况。为此，本发明提出使用内外壁对应点差值作为病灶检测的形态学特征(图3(c))，具体的所述差值具体为内外壁弯曲度差。

s5.利用腔壁厚度和形态学差值的变化，检测病灶区域。根据医生手工勾勒的区域的特征值与正常组织的特征值进行比较，寻找检测病灶的最佳阈值。通过最佳阈值检测后，内壁上所有的种子点都被选出，假定小于n个体素的孤立小区域可被认为是噪声引起的干扰，可将其去除。对于多个种子区域间隔较小时，可通过三维形态闭运算将其合并。在获取内壁上的种子点后，将这些点和由这些点出发的场线上所有体素构成的区域定义为病灶区域。

实施例2

膀胱肿瘤的检测

1)膀胱的磁共振t2加权序列图像，图4a所示；

2)本实施例的管腔内外壁的联合分割方法具体为：耦合定向水平集方法(ieeejbiomedhealthinform.2014；18(5):1707-16.)，能够同时分割膀胱的内外壁(图4(b))；

3)利用拉普拉斯方程(ieeetransbiomedeng.2015；62(10):2402-9.)构建势能场(图4(c))，确定膀胱内外壁的对应点；

4)提取厚度和形态学特征，图4(d))显示的是内外壁弯曲度差特征映射到膀胱内壁上的三维显示结果。

5)利用腔壁厚度和形态学差值的变化，检测病灶区域。

需要说明的是，本发明权利要求书中采用的步骤方法与上述实施例相同，为了防止赘述，本发明的描述了优选的实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。