明实施例基于稳定且具有可比性的CT值计算得到多个纹理描述子概率谱， 使得多个稳定描述子同时描述所述肝脏肿瘤病灶的纹理，从而有效提升了 CT影像中肝脏 肿瘤病灶分割的准确性。同时，所述概率谱的构建，不仅融合了所有特征描述子，且权值可 调，更具灵活性，从而显著提高了 CT影像肝脏肿瘤病灶分割的时效性，避免了现有聚类分 割方法中初始随机化引起失败的风险。
[0047] 上述步骤S04中，作为优选实施例，所述基于大数据先验知识库，确定病灶区概率 谱阈值，并基于所述阈值对疑似病灶进行分割的方法，包括如下步骤：
[0048] S041.提供一个CT影像先验知识库，所述先知数据库的CT影像数据多200例，完 成所述CT影像中病灶的手动分割，并对所述病灶进行提取；
[0049] S042.对所述先验知识库中已分割病灶区域，基于CT值对病灶区域进行纹理描 述，并通过纹理描述子计算获得不同区域的概率谱；
[0050] S043.对先验知识库中获得的概率谱通过加权平均得到阈值T ;
[0051] S044.对通过纹理描述子计算获得的所述R0I的概率谱进行阈值分割，得到分割 图像
其中，所述Seg(Zl)为分割后的二值图像，所述z表示CT值的一 个随机变量，所述T为阈值，所述Μ为概率谱值。
[0052] 具体的，上述步骤S041中，在所述CT影像图像中，所述CT值为恒量，其可比性不 受个体差异限制，在不同个体间均具有可比性。因此，本发明实施例为提高CT影像肝脏肿 瘤病灶分割的准确性，提供一个CT影像先验知识库。为了进一步提高本发明实施例所述CT 影像肝脏肿瘤病灶分割的准确性，所述先知数据库的CT影像数据多200例。作为具体优选 实施例，所述先验知识库中包含有肝脏血管瘤、转移瘤、肝癌患者的数据。为了获得准确数 据，所述先验知识库的获得采用手动分割实现，进一步优选由经验丰富的影像科医生完成 全部病灶的手动分割，并对病灶进行提取。
[0053] 上述步骤S042中，为了获得准确的所述纹理描述子数据，对所述先验知识库中已 分割病灶区域，需要基于CT值对病灶区域进行纹理描述，并通过纹理描述子计算获得不同 区域的概率谱。对于基于CT值对病灶区域进行纹理描述，并通过纹理描述子计算获得不同 区域的概率谱的方法，在上述步骤S03中已陈述，在此不再赘述。
[0054] 上述步骤S043中，对先验知识库中的概率谱通过加权平均得到阈值T。对于对先 验知识库中的概率谱通过加权平均得到阈值T的方法，在上述步骤S03中已陈述，在此不再 赘述。本发明优选实施例中，所述T = 0.64。
[0055] 上述步骤S044中，对经过步骤S043处理后得到的R0I的概率谱图像进行阈值分 害J，可以得到分割图像，
[0056]
[0057] 其中，Seg(Zl)为分割后二值图像，所述Τ为阈值，所述Μ为概率谱值。当待分割图 像R0I的概率谱多阈值时，则表明为肿瘤，那么所述CT值置1 ;当待分割图像R0I的概率谱 <阈值时，则表明不是肿瘤，那么所述CT值置0。通过所述阈值分割，计算所述CT值为1的 体素，可以更好地统计下一步肿瘤区域的体素。
[0058] 本发明实施例基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，基于先验知识库肝脏肿瘤 患者的数据通过手动分割计算得到概率谱的阈值，基于先验知识的阈值分割更有效于已有 算法，且进一步提高了 CT影像肝脏肿瘤病灶分割的准确性。
[0059] 上述步骤S05中，所述肝脏肿瘤病灶容积作为量化参量，对肝脏疾病严重性的评 估具有重要意义。在得到肝脏病灶分割结果后，可统计二值图像上值为1的体素个数，并通 过算法自动提取体素的大小，二者相乘，得到肝脏病灶容积大小。
[0060] 本发明所述实施例可通过MATLAB编程实现。本领域普通技术人员可以理解上述 实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序 可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器（ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
[0061] 本发明实施例提供的基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，基于稳定CT值的方 法计算概率谱，基于大数据先验知识库确定病灶区概率谱阈值，并依据获得的所述阈值对 疑似病灶进行分割，具有下述优势：
[0062] 首先，基于稳定且具有可比性的CT值计算得到多个纹理描述子概率谱，使得多个 稳定描述子同时描述所述肝脏肿瘤病灶的纹理，从而有效提升了 CT影像中肝脏肿瘤病灶 分割的准确性。同时，所述概率谱的构建，不仅融合了所有特征描述子，且权值可调，更具灵 活性，从而显著提高了 CT影像肝脏肿瘤病灶分割的时效性，避免了现有聚类分割方法中初 始随机化引起失败的风险。
[0063] 其次，本发明基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，基于先验知识库肝脏肿瘤患 者的数据通过手动分割计算得到概率谱的阈值，基于先验知识的阈值分割更有效于已有算 法，且进一步提高了对所述肝脏肿瘤病灶进行分割的准确性。
[0064] 此外，本发明实施例提供的算法，可以同时选择多个R0I，可并行化完成分割，使多 目标区域分割成为可能，从而进一步提高了对所述肝脏肿瘤病灶进行分割的时效性。
[0065] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，包括以下步骤： 对初始CT影像图像进行预处理； 针对预处理后的CT影像图像，通过交互式方式完成疑似病灶的ROI选择； 基于CT值对ROI进行纹理描述，并通过纹理描述子加权计算获得ROI的概率谱； 构建大数据先验知识库，确定病灶区概率谱阈值，并基于所述阈值对疑似病灶进行分 割； 对病灶完成容积统计与量化输出。2. 如权利要求1所述的一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，其特征在于，所述 基于CT值对ROI进行纹理描述，包括通过CT值、二阶矩、平滑度度量、一致性度量和平均熵 度量五个描述子对ROI内体素进行纹理描述。3. 如权利要求1或2所述的一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，其特征在于， 所述基于大数据先验知识库，确定病灶区概率谱阈值，并基于所述阈值对疑似病灶进行分 割的方法，包括如下步骤： 提供一个CT影像先验知识库，所述先知数据库的CT影像数据多200例，完成所述CT 影像中病灶的手动分割，并对所述病灶进行提取； 对所述先验知识库中已分割病灶区域，基于CT值对病灶区域进行纹理描述，并通过纹 理描述子计算获得不同区域的概率谱； 对先验知识库中获得的概率谱通过加权平均得到阈值T ; 对通过纹理描述子计算获得的所述ROI的概率谱进行阈值分割，得到分割图像，其中，所述Seg (Z1)为分割后的二值图像，所述z表示CT值的一个随机 变量，所述T为阈值，所述M为概率谱值。4. 如权利要求2所述的一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，其特征在于，通过 CT值、二阶矩对ROI内体素进行纹理描述的公式为：m是z的平均CT值，式中，所述z表示CT值的一个随机变量，所述p (zi)为相应的直方 图，其中，i = 〇, 1，2···，L-l，L不同于CT值的数量级； 关于CT值均值的z的第二阶矩为：5. 如权利要求4所述的一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，其特征在于，通过 相对平滑度对ROI内体素进行纹理描述的公式为：6. 如权利要求4所述的一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，其特征在于，通过 一致性度量对ROI内体素进行纹理描述的公式为：7. 如权利要求4所述的一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，其特征在于，通过 平均熵度量对ROI内体素进行纹理描述的公式为：8. 如权利要求2所述的一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，其特征在于，通过 纹理描述子加权计算获得ROI的概率谱的方法为： 对描述子进行归一化到区间[0-1]，通过下述加权得到RIO的概率谱图像： M(Zi) = W1I (Zi)+wrR (Zi)+WuU (Zi)+wee (Zi), 式中，所述M (Z1)表示所得到的概率谱图像，所述I (Z1)、R (Z1)、U (Z1)、e (Z1)分别表示 二阶矩、相对平滑度、一致性度量和平均熵度量的描述子，所述Wl、wR、I为权值。9. 如权利要求1或2所述的一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，其特征在于， 对初始CT影像图像进行预处理，包括图像去噪处理和图像增强处理。10. 如权利要求9所述的一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，其特征在于，所 述去噪处理的操作方法为：基于空间域滤波技术的算术均值滤波器，令S xyz表示中心在点 (X，y, z)处、大小为mXnXp的矩形子图像窗口的一组坐标，所述算术均值滤波器在Sxyz定 义的区域中计算原始图像g(x, y, z)的平均值为：式中，所述f(x，y，z)为去噪后图像在点（x，y，z)处去噪后的值。
【专利摘要】本发明适用于医学图像处理领域，提供了一种基于CT影像肝脏肿瘤病灶的分割方法，包括以下步骤：对初始CT影像图像进行预处理；针对预处理后的CT影像图像，通过交互式方式完成疑似病灶的ROI选择；基于CT值对ROI进行纹理描述，并通过纹理描述子加权计算获得ROI的概率谱；构建大数据先验知识库，确定病灶区概率谱阈值，并基于所述阈值对疑似病灶进行分割；对病灶完成容积统计与量化输出。该方法基于稳定且具有可比性的CT值计算得到多个纹理描述子概率谱，同时，基于先验知识库通过手动分割计算得到纹理描述子概率谱的阈值，可实现CT影像中多区域肝脏肿瘤病灶分割的准确性和时效性。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105488781
【申请号】CN201510290963
【发明人】雷益, 王德峰, 黄俊彬, 李乐宁, 林帆
【申请人】深圳市第二人民医院
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年6月1日