CT图像乳头自动化检测方法与流程

本发明涉及医学影像图片处理技术领域，尤其涉及医学影像的乳头位置及其辅助诊断，具体是一种CT图像乳头自动化检测方法。

背景技术：

在医疗技术及医疗设备迅速发展的现今，CT影像技术已经越来越多的运用到医疗诊断的各个领域。乳腺相关的医疗诊断种CT影像技术也有普遍的使用，比如乳腺癌的诊断以及各种乳房整形再造手术等。在对乳腺相关的诊断中对乳腺组织的定位需要依据乳头在CT序列图片中出现的位置。

传统的根据胸廓横断面CT图像进行的乳头以及乳腺位置的判断通常使用人工方法进行，通常由医生人工进行判断，然而需要使用CT辅助乳腺诊断的患者众多，每位患者也有多个需要诊断的CT图像，人工判断费时费力，使得医生的工作量加大。

对于CT图像序列的处理是一个非常枯燥的重复操作。随着计算机的使用，对CT图像的自动化处理已经成为一种趋势，通过计算机的辅助处理可以使繁复机械化的操作变得方便快捷。但是乳头附近有很多其他结构，会对乳头位置造成混淆，在CT图像中，计算机很难精准的找出乳头的位置，如何快速、准确地在数量众多的CT图像中判断出乳头及相关部分已成为亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种对一系列CT图像乳头进行自动化检测的方法，通过该方法，用户只需要输入一系列的横断面扫描CT图像，便可以自动对CT图像进行检测，迅速地判断出乳头所在的位置。

为了实现上述目的，本发明的技术解决方案是，通过对用户输入的一系列横断面扫描CT图像自动进行检测，去掉多余信息，检测躯干轮廓，沿轮廓检测乳头可能在的区域，可以达到自动判断出左乳头和右乳头所在区域的目的；记录上一次检测结果，根据检测结果进行判断，一旦检测出所有乳头可能在的区域则停止检测，可以达到减少查找范围、快速查找到一系列CT图像中乳头所在的位置的目的。

本发明的CT图像乳头自动化检测方法，具体包括以下步骤：

1)用户输入脊椎从上至下横断面的一系列依次编号的CT图像；

2)对每一张图像进行预处理，去掉CT图像中的文字信息，并转为灰度图；

3)对图像进行处理，增加躯干部分和其他部分的区分度；

4)用canny边缘检测检测边缘，提取躯干外部轮廓边缘；

5)以图像中脊椎为原点，取以原点为端点的两条射线，两条射线与水平线夹角相同，取这两条射线的夹角截取的躯干外部轮廓为后续搜索轮廓；

6)沿步骤5得到的搜索轮廓从左向右进行搜索，当搜索到灰度值大于预设阈值的区域，记录该区域在CT图像中的位置，以及该CT图像的序号；如果直到搜索轮廓搜索结束均未搜索到灰度值大于预设阈值的区域，则执行步骤7；

7)进行判断，如果上一张图片搜索结果为搜索到，则结束搜索，根据搜索记录获得左、右乳头位置；

8)否则，对下一张CT图像返回步骤3)继续处理。

上述技术方案中，所述的对图像进行处理，增加躯干部分和其他部分的区分度，包括如下步骤：

1)根据经验取阈值，保留灰度大于阈值的部分，去除多余的信息；

2)对图像进行均值处理，计算输入图像的直方图，直方图归一化，计算直方图积分，进行直方图均衡化；

3)加强图像的对比度。

本发明的有益之处在于：

1.可以对用户输入的一系列横断面扫描CT图像自动进行检测，去掉多余信息，检测躯干轮廓，沿轮廓检测乳头可能在的区域，自动判断出左乳头和右乳头所在区域。相比于与传统的手工判断，方便快捷，操作简单。

2.该方法对于一系列输入，记录上一次检测结果，根据检测结果进行判断，一旦检测出所有乳头可能在的区域则停止检测，减少了查找范围，大大提高了效率。

附图说明

图1是本发明的CT图像乳头自动化检测流程图；

图2是增加躯干与其他部分区分度处理的流程图；

具体实施方式

以下结合附图进一步说明本发明。

本发明的CT图像乳头自动化检测流程如图1所示，该流程依次有如下步骤：

1)用户输入脊椎从上至下横断面的一系列依次编号的CT图像A；

2)对于第i次处理，取出第i张图像A_i，对图像A_i进行预处理，去掉CT图像中文字信息，得到去掉文字信息的图像B_i；

3)对图像B_i进行处理，增加躯干部分和其他部分的区分度，得到图像C_i；

4)用canny边缘检测检测边缘，提取躯干外部轮廓边缘；

5)以脊椎为原点，以水平方向向右为x轴正方向，垂直方向向上为y轴正方向建立平面直角坐标系，以原点为端点向外延伸两条与y轴分别顺时针方向和逆时针方向有合适夹角的射线，两条射线与y轴的夹角相同，且不大于90度，例如根据经验常取其中一条角度为与y轴顺时针75度，另一条角度为与y轴逆时针75度，取这两条射线夹角截取的步骤4中提取的躯干外部轮廓为后续搜索轮廓；

6)沿步骤5得到的搜索轮廓从左向右进行搜索，当搜索到灰度值大于预设阈值的区域，例如灰度值大于经验值120的区域，记录该区域在CT图像中的位置，以及该CT图像的序号；如果直到搜索轮廓搜索结束仍未搜索到，则执行步骤7；

7)进行判断，如果上一张图片搜索结果为搜索到，则结束搜索，根据搜索记录获得左、右乳头位置；

8)对下一张CT图像执行步骤2，继续处理。

本发明中，步骤2)中所述的对图像进行预处理，包括如下步骤：

1)去掉CT图像中多余的文字信息部分，留下需要处理的部分，即对于图像中每一个像素点P，处理前的值为(r,g,b)，那么处理后P的值可由以下方程确定：

2)将处理后的图片转换成灰度图，得到去掉多余信息的图像B_i；

本发明中，步骤3)所述的对图像进行处理，增加躯干部分和其他部分的区分度，包括如下步骤：

1)根据经验取阈值，例如取阈值160，留下灰度大于160的部分，去掉多余的信息，即对于图像B_i1中每一个像素点X，处理前的值为x，那么处理后X的值可由以下方程确定：

对图像B_i1中的每个像素点进行处理，得到图像B_i2；

2)对图像B_i2进行均值处理，计算输入图像的直方图，直方图归一化，计算直方图积分，进行直方图均衡化，得到均值处理后的图像B_i3；

3)加强图像的对比度，首先，对图像中的像素进行从[0,255]到[0,1]的映射，对映射后的像素做平方处理，然后再对平方后的像素进行从[0,1]到[0,255]的映射，使得数值小的像素处理后数值更小，数值大的像素处理后更大，增加不同数值的像素间的区分度，即对于图像B_i4中每一个像素点X，处理前的值为x，那么处理后x的值可由以下方程确定：

4)最终得到增加躯干部分和其他部分的区分度的图像C_i。