一种医学影像中腹部骨骼分割方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明属于医学影像分析技术领域，尤其涉及一种医学影像中腹部骨骼分割方法及系统。
【背景技术】
[0002]图像分割在医学影像分析领域的研究一直都是热点，应用领域非常广泛。在临床手术规划、模拟及人体三维可视化中，实现医学影像中骨骼的完整分割具有重要意义。比如，在射频线消融手术中，穿刺针路径的设计和实施需要避开腹部骨骼区域，以免对人体产生严重的碰撞伤害，那么在路径规划过程中腹部骨骼的分割提取显得尤为重要。
[0003]在三维医学影像的分割中，由于骨骼区域在CT影像中的信号强度值较高，而其它软组织的信号强度值一般均低于骨骼的信号强度值，通过合理的阈值选择，常规基于阈值分割的方法普遍被用于骨骼分割。但是，临床上CT的骨骼信号强度分布并不总是高于其它组织，某些骨骼区域的信号强度值甚至接近于软组织信号强度值，若选用固定的阈值就会出现“过分割”和“欠分割”现象。因此，常规的阈值分割方法很难满足临床上对骨骼精准分割效果的要求。另一种常用的骨骼分割方法是区域增长，特别是对于临床上头骨的分割或者其它连通区域骨骼区域的分割。但是，人体腹部骨骼由众多块灰度分布不均的骨骼块连接构成，单一的基于种子点的区域增长很难获取所有完整的骨骼块，这往往会导致遗漏骨骼区域，从而出现常见的“漏分割”。
[0004]为了解决上述问题，中国专利申请号CN201310496683中提出一种对人体颅内MR序列图像中的脑干区域实现连续自动分割，首先利用分块区域生长的方法对当前的MR图像进行粗分割处理，采用逻辑判断处理及区域生长的方法对区域增长粗分割处理后的MR图像进行细分割处理。该方法采用了基本的区域增长实现连通的脑干区域分割。另一中国专利CN201510342842中提出了一种基于基本的区域增长的头骨分割方法，该专利同样采用了基本的区域增长技术对头骨进行分割。
[0005]现有技术的缺点在于:
[0006]1、基于阈值分割方法的不足之处在于:单一阈值或者多阈值很难将腹部骨骼完整分割，很容易出现空洞、“过分割”和“欠分割”等现象；
[0007]2、基于区域增长技术的不足之处在于:区域增长需要种子点，而且待分割区域要求是连续的，对于灰度分布不均的区域或者由于成像原因引起的待分割区域不连通，区域增长方法很难获得全部的完整分割。
【发明内容】
[0008]本发明提供了一种医学影像中腹部骨骼分割方法及系统，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。
[0009]本发明实现方式如下，一种医学影像中腹部骨骼分割方法，包括以下步骤:
[0010]步骤a:将CT图像进行备份；[0011 ]步骤b:选取初始种子点，对CT图像进行区域生长分割；
[0012]步骤c:将区域生长分割后的CT图像与备份图像进行对比，判断是否存在分割遗漏区域，如果存在分割遗漏区域，重新执行步骤b;如果不存在分割遗漏区域，则输出分割图像。
[0013]本发明实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤b中，所述选取初始种子点的选取方式具体为:选取一个明显属于骨骼的体素点作为前景种子点，再选取一个明显不属于骨骼部分的体素点作为背景种子点。
[0014]本发明实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤b中，所述对CT图像进行区域生长分割的生长准则及终止条件的判断准则为:在前景种子点处进行26邻域扩展，如果邻域的体素点灰度值在预设阀值之内，则将该体素点包括进前景种子点所在的区域，当不再有体素点满足加入该区域的准则之后，区域生长停止。
[0015]本发明实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤b中，所述对CT图像进行区域生长分割的方法具体包括以下步骤:
[0016]步骤131:对(:1'图像顺序扫描，找到前景种子点体素，设该体素为(10，70，20);
[0017]步骤b2:以(x0，y0，z0)为中心，考虑(x0，y0，z0)的26邻域体素(x，y，z)是否满足生长准则，如果(x，y，z)满足生长准则，将(x，y，z)与(X0，y0，z0)合并(在同一区域内)，同时将(x，y，z)压入堆桟；
[0018]步骤b3:判断堆栈是否为空，如果堆栈不为空，执行步骤b4，如果堆栈为空，执行步骤b5;
[0019]步骤b4:从堆栈中取出一个体素点，把该体素点作为(X0，y0，z0)并重新执行步骤b2；
[0020]步骤b5:将前景种子点体素区域之外其余体素点灰度值设置为0，区域生长停止。
[0021]本发明实施例采取的技术方案还包括:在所述步骤c中，所述判断是否存在分割遗漏区域的判断方法具体为:遍历两幅图像的所有体素，判断是否存在在区域生长分割后的CT图像中灰度值为0、且在备份图像中灰度值大于预设阈值的体素点，如果存在该体素点，则表示存在分割遗漏区域，将该体素点设置为新前景种子点并再次进行区域生长分割；如果不存在该体素点，则不存在分割遗漏区域。
[0022]本发明实施例采取的另一技术方案为:一种医学影像中腹部骨骼分割系统，包括图像备份模块、区域生长模块、图像搜索模块和图像输出模块;所述图像备份模块用于将CT图像进行备份;所述区域生长模块用于选取初始种子点，对CT图像进行区域生长分割;所述图像搜索模块用于将区域生长分割后的CT图像与备份图像进行对比，判断是否存在分割遗漏区域，如果存在分割遗漏区域，通过区域生长模块对分割遗漏区域重新进行区域生长分害如果不存在分割遗漏区域，则通过图像输出模块输出分割图像。
[0023]本发明实施例采取的技术方案还包括:所述区域生长模块选取种子点的方式为:选取一个明显属于骨骼的体素点作为前景种子点，再选取一个明显不属于骨骼部分的体素点作为背景种子点。所述区域生长模块对CT图像进行区域生长分割的生长准则及终止条件的判断准则为:在前景种子点处进行26邻域扩展，如果邻域的体素点灰度值在预设阀值之内，则将该体素点包括进前景种子点所在的区域，当不再有体素点满足加入这个区域的准则之后，区域生长停止。
[0024]本发明实施例采取的技术方案还包括:所述区域生长模块包括图像扫描单元、邻域体素判断单元、堆栈判断单元、体素点选取单元和灰度值设置单元；
[0025]所述图像扫描单元用于对CT图像顺序扫描，找到前景种子点体素，设该体素为(x0,y0,z0)；
[0026]所述邻域体素判断单元用于以(X0，y0，z0)为中心，考虑(X0，y0，z0)的26邻域体素(x，y，z)是否满足生长准则，如果(x，y，z)满足生长准则，将(x，y，z)与(X0，y0，z0)合并(在同一区域内)，同时将(x，y，z)压入堆栈；
[0027]所述堆栈判断单元用于判断堆栈是否为空，如果堆栈不为空，通过体素点选取单元从堆栈中选取体素点，如果堆栈为空，通过灰度值设置单元设置体素点灰度值；
[0028]所述体素点选取单元用于从堆栈中取出一个体素点，把该体素点作为(X0，y0，z0)并通过邻域体素判断单元重新考虑邻域体素是否满足生长准则；
[0029]所述灰度值设置单元用于将前景种子点体素区域之外其余体素点灰度值设置为O，区域生长停止。
[0030]本发明实施例采取的技术方案还包括:所述图像搜索模块判断是否存在分割遗漏区域的判断方法具体为:遍历两幅图像的所有体素，判断是否存在在区域生长分割后的CT图像中灰度值为0、且在备份图像中灰度值大于预设阈值的体素点，如果存在该体素点，则表示存在分割遗漏区域，将该体素点设置为新前景种子点并通过区域生长