基于CT值和自动提取呼吸状态的方法与流程

本发明涉及医学图像处理技术领域，具体是指一种基于ct值和自动提取呼吸状态的方法。

背景技术：

电子计算机断层扫描(computedtomography，ct)技术是常用的医学成像手段。ct成像时，基于人体不同组织对x射线的吸收程度不同，生成可反映组织结构信息的ct图像。在ct图像中，通过ct值来表示x射线穿过组织被吸收后的衰减值，组织的密度越大，ct值就越高。四维ct(4d-ct)在传统ct的基础上加入了时间轴，把人体呼吸运动带来的影响考虑在三维重建的过程中，有利于减少呼吸运动引起的伪影，能够提升病灶确定的准确性。可见，此时呼吸状态的检测至关重要。

为检测出4d-ct成像过程中三维ct(3d-ct)图像相应呼吸相位的呼吸状态，目前常用的方法是将外部检测装置与ct机进行数据通信。如名称为“确定标记物位置和患者呼吸曲线的方法及装置”(公开号为cn201210059897)的专利文献公开了一种实时呼吸运动曲线测量解决方案，采用跟踪放置在患者胸部上的外部标记物的运动的方法来辅助检测患者的呼吸运动以确定呼吸曲线。又如名称为“一种新的构建序列影像与呼吸信号对应关系的方法”(公开号为cn201410675421)的专利文献公开了一种采用视觉技术获取呼吸信号的办法，采用两个或两个以上的相机搭建的立体视觉测量系统，对放置在患者胸腹部的红外标记物进行实时三维定位以获得体表运动幅度曲线，从而确定呼吸曲线。

但是，上述获得呼吸状态的方法均有以下不足：

(1)需要外部检测装置，增加了成本；

(2)需要繁琐的步骤检测标记物的位置，耗时长且增加了工作量；

(3)要求外部设备与ct机的数据通信高度实时同步，当二者不同步时将导致呼吸状态获取失败。

名称为“d4d-ct成像方法、设备和系统”(公开号为cn201110358351)的专利公开了一种在采集的患者肺部区域的ct切片上确定肺部放缩值，并根据肺部放缩值生成呼吸曲线的方法。该方法虽然解决了前述方法中需要外部检测装置的问题，但当肺部放缩比例不够大时，所生成呼吸曲线的精准度仍然不够高。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明提出一种基于ct值和自动提取呼吸状态的方法，在无需外部检测装置的情况下，利用ct机采集的肺部4d-ct图像生成能够精准反映呼吸运动的呼吸曲线。其中，ct值和是指某个选择的感兴趣矩形区域内所有体素的ct值相加得到的和值。

本发明提出的一种基于ct值和自动提取呼吸状态的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)读取肺部4d-ct图像i，该图像由n个呼吸相位的3d-ct图像组成，第t个呼吸相位的3d-ct图像记作it，t＝1,2,...,n；

(2)在所读取的4d-ct图像的第一个呼吸相位的3d-ct图像i1的所有切片图像中选择一个包含有较多横膈膜组织或运动幅度较大的组织的切片图像i1(s)，其中s为选择的切片图像的序号；

(3)设置感兴趣矩形区域的宽w、高h和搜索步长k的值；

(4)在4d-ct图像的第s层切片图像中自动搜索计算ct值和的最佳感兴趣矩形区域，记搜索得到的最佳感兴趣矩形区域的左上角坐标为(xlt,ylt)；

(5)对所有的t(t＝1,2,...,n)，计算4d-ct图像i的第t个呼吸相位序号为s的切片中以(xlt,ylt)为左上角坐标、宽为w、高为h的最佳感兴趣矩形区域的ct值和ctsumt；

(6)将n个呼吸相位的最佳感兴趣矩形区域的ct值和ctsum1,ctsum2,...,ctsumn和按t的顺序排列，得到呼吸曲线b。

上述步骤(3)中感兴趣矩形区域的宽w、高h及搜索步长k的值可使用提前设置的默认值，也可通过人工手动输入获得。

上述步骤(4)中采用以下方法对计算ct值和的最佳感兴趣矩形区域进行搜索：

(4.1)根据设置的感兴趣矩形区域的宽w、高h和搜索步长k，在选择的切片图像i1(s)中提取所有的候选感兴趣矩形区域。令n为正整数集合，hi和wi为切片图像i1(s)的高和宽，则宽为w、高为h、左上角坐标(x,y)属于以下集合q的感兴趣矩形区域均为候选感兴趣矩形区域：

q＝{(u,v)|u＝(i-1)*k,v＝(j-1)*k,i∈n,j∈n,u＜＝wi-w,v＜＝hi-h}

(4.2)计算所有候选感兴趣矩形区域的ct值和峰峰值p。其中，感兴趣矩形区域的ct值和峰峰值定义为：令w、h和(x,y)分别为感兴趣矩形区域的宽、高和左上角坐标，s为感兴趣区域所在的切片图像的序号，计算4d-ct图像中所有呼吸相位中第s层切片图像中宽为w，高为h，左上角坐标为(x,y)的矩形区域的ct值和，定义感兴趣矩形区域的ct值和峰峰值为所有这些ct值和中最大ct值和与最小ct值和的差值；

(4.3)在所有候选感兴趣矩形区域中找出ct值和峰峰值最大的感兴趣矩形区域作为计算ct值和的最佳感兴趣矩形区域,记其左上角坐标为(xlt,ylt)。

本发明基于ct值和的计算可自动从4d-ct图像中提取出有效的呼吸信号，其计算ct值和的最佳感兴趣矩形区域通过计算ct值和峰峰值自动获取。方法使用简单，自动化程度高，检测准确，且无需借助任何外部检测设备，有效降低了呼吸信号检测的成本。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

图1是本发明实施例的方法流程图；

图2是本发明实施例中第一个呼吸相位的第100层切片图像；

图3是本发明实施例中自动搜索得到的最佳感兴趣矩形区域；

图4是本发明实施例中10个呼吸相位的最佳感兴趣矩形区域的ct值和；

图5是本发明实施例所得到的呼吸状态曲线。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。需要注意的是，此处根据本发明基于ct值和自动提取呼吸状态的方法的具体实施例仅仅作为举例，并不用于限定本发明。

实施例

本实施例结合一套公共可用的肺部4d-ct数据集，该数据集包含10个呼吸相位的3d-ct图像。如图1方法流程图所示，本发明采用以下步骤从4d-ct图像中自动提取呼吸状态：

(1)读取肺部4d-ct图像i，该图像由10个呼吸相位的3d-ct图像组成，第t个呼吸相位的3d-ct图像记作it，t＝1,2,...,10；

(2)在所读取的肺部4d-ct图像的第一个呼吸相位的3d-ct图像i1的所有切片图像当中，第100层切片图像相较于其它层切片图像包含有更多的横膈膜组织，如图2所示，因此选择i1的第100层切片图像；

(3)设置感兴趣矩形区域的宽w＝61，高h＝61，搜索步长k＝2；

(4)在4d-ct图像的第100层切片图像it(100)(t＝1,2,...,10)中自动搜索计算ct值和的最佳感兴趣矩形区域，本实例计算得到最佳感兴趣矩形区域如图3所示，其左上角坐标为(144,114)；

(5)对所有的t(t＝1,2,...,10)，计算4d-ct图像i的第t个呼吸相位序号为100的切片中以坐标(144,114)为左上角坐标、宽w＝61、高h＝61的最佳感兴趣矩形区域的ct值和ctsumt，具体数据如图4所示；

(6)将10个呼吸相位的最佳感兴趣矩形区域的ct值和ctsum1,ctsum2,...,ctsum10和按t的顺序排列，得到呼吸曲线b，如图5所示。

上述步骤(4)中采用以下方法对计算ct值和的最佳感兴趣矩形区域进行搜索：

(4.1)根据设置的感兴趣矩形区域的宽w＝61、高h＝61和搜索步长k＝2，在选择的切片图像i1(100)中提取所有的候选感兴趣矩形区域。切片图像i1(100)的高和宽分别为461和616，令n为正整数集合，则宽w＝61、高h＝61、左上角坐标(x,y)属于以下集合q的感兴趣矩形区域均为候选感兴趣矩形区域：

q＝{(u,v)|u＝(i-1)*2,v＝(j-1)*2,i∈n,j∈n,u＜＝461-61,v＜＝616-61}

(4.2)计算所有候选感兴趣矩形区域的ct值和峰峰值p。对于位于第100层切片图像、宽w＝61、高h＝61、左上角坐标为(x,y)的感兴趣矩形区域，其ct值和峰峰值按以下方法计算：计算4d-ct图像中所有呼吸相位中第100层切片图像中宽为w＝61，高为h＝61，左上角坐标为(x,y)的矩形区域的ct值和，在所有这些ct值和中找出最大ct值和与最小ct值和，两者相减即为所求感兴趣矩形区域的ct值和峰峰值；

(4.3)在所有候选感兴趣矩形区域中找出ct值和峰峰值p最大的感兴趣矩形区域，其宽w＝61，高h＝61，左上角坐标为(144,114)。将其作为计算ct值和的最佳感兴趣矩形区域。

以上所述为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡不脱离本发明所公开的精神下完成的等效或修改，均应包含在本发明保护的范围之内。