医学图像中胰腺的分割方法及装置与流程

【技术领域】

本发明涉及医学图像领域，尤其是涉及一种医学图像中胰腺的分割方法。

背景技术：

计算机辅助放射疗法是目前主流的三大疗法之一，其成功治疗癌症的一个基本前提是确认肿瘤位置和大小，同时保护病灶周围关键器官。因此，精确高效提取关键器官轮廓和大体肿瘤体积(gtv，grosstumorvolume)是自适应放射治疗和手术导航等的关键步骤，具有非常重要的研究意义。胰腺与肝脏，胃，小肠，脾脏等的关系密切，一旦其中一个出现肿瘤很容易发生肿瘤侵袭等，而且，胰腺癌本身就是一种恶性程度很高，诊断和治疗都很困难的消化道恶性肿瘤。因此，对腹部发生病变的病人而言，胰腺的精确高效提取意义重大。胰腺癌早期的确诊率不高，手术死亡率较高，而治愈率很低。因为胰腺的跨度较大，且与周围组织器官的相连紧密，器官周围图像对比度底，不同病人胰腺大小，形状差别都很大，要精准的分割出来就会特别困难。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是提供一种医学图像中胰腺的分割方法及装置，且获取的分割结果具有较高的准确度。

本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是：一种医学图像中胰腺的分割方法,其包括以下步骤:获取被检查者的腹部医学图像，且所述腹部医学图像包含胰腺；确定腹部医学图像中的包含胰腺尾端的感兴趣区域；对感兴趣区域中的胰腺在横断面上进行分割，获得初始分割结果；从胰腺尾端开始，对初始分割结果中的部分胰腺在矢状面上进行分割，获得用于腹部医学图像中的胰腺的分割的起始参考层；从起始参考层分别向胰腺头端和胰腺尾端，对腹部医学图像中的胰腺在矢状面上进行分割，获得腹部医学图像中的胰腺分割结果。

可选的，所述感兴趣区域仅包含部分胰腺，且所述胰腺尾端根据腹部医学图像中的脾脏定位或者手动定位。

可选的，所述对感兴趣区域中的部分胰腺在横断面上进行分割、获得初始分割结果，包括：对感兴趣区域中的胰腺在横断面上逐层分割，获得数个横断面图像；从横断面图像中确定待选择连通域；在待选择连通域中确定胰腺参考层。

可选的，所述从横断面图像中确定待选择连通域，包括：对感兴趣区域中的胰腺的每一个横断面图像进行阈值分割，获取在设定阈值范围内的连通域；或/和去除靠近横断面图像上边缘、下边缘或右边缘的连通域；或/和去除横断面图像中长宽比小于1的连通域。

可选的，所述在待选择连通域中确定胰腺参考层，包括：在待选择连通域中保留包含最左边边界的连通域，从保留的连通域中选出横断面最长的连通域。

可选的，所述从胰腺尾端开始，对初始分割结果中的部分胰腺在矢状面上进行分割，获得用于腹部医学图像中的胰腺的分割的起始参考层，包括：对初始分割结果中的部分胰腺在矢状面上进行逐层分割，获得再分割结果；保留再分割结果中与初始分割结果有交集的连通域；从有交集的连通域中选取面积最大的连通域；对面积最大的连通域的边界点数进行统计，选取边界点数最多的连通域作为起始参考层。

可选的，所述从起始参考层分别向胰腺头端和胰腺尾端，对腹部医学图像中的胰腺在矢状面上进行分割，包括：将起始参考层扩大第一尺寸后作为当前层的粗分割结果；统计粗分割结果对应灰度图的直方图分布，以统计结果的均值加减两倍方差作为当前层胰腺的阈值范围，不属于该阈值范围内的标记为暗区域；将当前层的粗分割结果扩大第二尺寸后作为当前层胰腺的感兴趣区域；以粗分割结果的重心为中心，用射线遍历胰腺边界点，射线遇到暗区域的地方为胰腺边界，没有暗区域的部分留空，对留空部分用相邻两边界差值，得到封闭曲线就是该当前层胰腺分割结果。

可选的，还包括对所述腹部医学图像进行旋转，且对所述腹部医学图像进行旋转的角度为与水平线呈15°-45°，所述医学图像为3dct图像或3dmr图像。

本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是：一种医学图像中胰腺的分割的装置,所述装置包括处理器，其包括:图像获取单元，用于获取被检查者的腹部医学图像，且所述腹部医学图像包含胰腺；感兴趣区域确定单元，用于确定腹部医学图像中的包含胰腺尾端的感兴趣区域；第一分割单元，用于对感兴趣区域中的胰腺在横断面上进行分割，获得初始分割结果；第二分割单元，用于从胰腺尾端开始，对初始分割结果中的部分胰腺在矢状面上进行分割，获得用于腹部医学图像中的胰腺的分割的起始参考层；从起始参考层分别向胰腺头端和胰腺尾端，对腹部医学图像中的胰腺在矢状面上进行分割，获得腹部医学图像中的胰腺分割结果。

可选的，所述腹部医学图像为3dct图像或3dmr图像，可通过计算机断层成像设备或者磁共振成像设备对被扫描对象的腹部执行扫描获得。

本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明充分利用了胰腺在医学图像的矢状面是连续的且相邻层变化缓慢的知识，运用了医学图像中胰腺在横断面和矢状面的不同特征，分别加以运用，最后对两个方向信息进行综合，利用了医学图像上胰腺周围的暗区域，有效约束了胰腺边界，可实现胰腺全自动、精准分割。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明一些实施例的计算机设备的结构示意图；

图2为本发明实施例的处理器结构示意图；

图3为本发明实施例的一种医学图像中胰腺的分割的方法的流程图；

图4为腹部医学图像旋转前、后的示意图；

图5为感兴趣区域中胰腺在横断面上的分割结果；

图6为感兴趣区域中胰腺在矢状面上的分割结果；

图7为本发明实施例的医学图像中的胰腺的分割结果。

【具体实施方式】

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本文中使用了流程图用来说明根据本发明的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是本发明一些实施例的计算机设备的结构示意图。计算机100可以被用于实现实施本发明一些实施例中披露的特定方法和装置。本实施例中的特定装置利用功能框图展示了一个包含显示模块的硬件平台。在一些实施例中，计算机100可以通过其硬件设备、软件程序、固件以及它们的组合来实现本发明一些实施例的具体实施。在一些实施例中，计算机100可以是一个通用目的的计算机，或一个有特定目的的计算机。

如图1所示，计算机100可以包括内部通信总线101，处理器(processor)102，只读存储器(rom)103，随机存取存储器(ram)104，通信端口105，输入/输出组件106，硬盘107，以及用户界面108。内部通信总线101可以实现计算机100组件间的数据通信。处理器102可以进行计算、判断和发出提示。在一些实施例中，处理器102可以由一个或多个子单元组成，并分别完成相应的处理功能。通信端口105可以实现计算机100与其他部件(图中未示出)例如：外接设备、图像采集设备、数据库、外部存储以及图像处理工作站等之间进行数据通信。在一些实施例中，计算机100可以通过通信端口105从网络发送和接收信息及数据。输入/输出组件106支持计算机100与其他部件之间的输入/输出数据流。用户界面108可以实现计算机100和用户之间的交互和信息交换。计算机100还可以包括不同形式的程序储存单元以及数据储存单元，例如硬盘107，只读存储器(rom)103，随机存取存储器(ram)104，能够存储计算机处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器102所执行的可能的程序指令。

如图1所示，处理器102包括图像数据获取单元1021、感兴趣区域确定单元1022、第一分割单元1023及第二分割单元1024。图像数据获取单元1021与图像处理工作站或图像采集设备连接，用于获取被检查者的腹部医学图像，且所述腹部医学图像包含胰腺。感兴趣区域确定单元1022与图像数据获取单元1021连接，用于自动的确定腹部医学图像中的包含胰腺尾端的感兴趣区域。第一分割单元(横断面分割单元)1023与感兴趣区域确定单元1022连接，用于对感兴趣区域中的部分胰腺在横断面上进行分割，获得初始分割结果。第二分割单元(矢状面分割单元)1024与第一分割单元1023连接，用于对初始分割结果中的部分胰腺在矢状面上进行分割，获得用于腹部医学图像中的胰腺的分割的起始参考层；然后从起始参考层分别向胰腺头端和胰腺尾端，对腹部医学图像中的胰腺在矢状面上进行(精细)分割，获得腹部医学图像中的胰腺分割结果。

可选地，处理器102可以为专门应用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、专用指令处理器(applicationspecificinstructionsetprocessor，asip)、物理处理器(physicsprocessingunit，ppu)、数字信号处理器(digitalprocessingprocessor，dsp)、现场可编程逻辑门阵列(field-programmablegatearray，fpga)、可编程逻辑器件(programmablelogicdevice，pld)等中的一种或几种的组合，用于执行对医学图像中胰腺的分割。

图3是本发明一些实施例的医学图像中胰腺的分割方法的流程图。参见图3，执行步骤s21，获取被检查者的腹部医学图像，且所述腹部医学图像包含胰腺；执行步骤s22，确定腹部医学图像中的包含胰腺尾端的感兴趣区域；执行步骤23，对感兴趣区域中的部分胰腺在横断面上进行分割，获得初始分割结果；执行步骤24，从胰腺尾端开始，对初始分割结果中的部分胰腺在矢状面上进行(粗)分割，获得用于腹部医学图像中的胰腺的分割的起始参考层；执行步骤25，从起始参考层分别向胰腺头端和胰腺尾端，对腹部医学图像中的胰腺在矢状面上进行(精细)分割，获得腹部医学图像中的胰腺分割结果。

所述腹部医学图像为3dct图像或3dmr图像，可通过计算机断层成像设备(ct)或者磁共振成像设备(mr)等图像采集设备对被扫描对象的腹部执行扫描获得，也可以从已经用图像采集设备获取的图像数据存储于数据存储单元中。所述腹部医学图像包括胰腺、脾脏、肝脏和肾脏等器官信息。

为了便于对图像的分割，可以对腹部医学图像进行预处理，基于胰腺具有独特特性，呈长条形，从脾脏开始向肝脏方向延伸，且延伸趋势稍微比水平位置倾斜；并利用胰腺的这个特性，对腹部医学图像做一定角度的扭转，使图像中的胰腺被水平摆位或者大致水平摆位。可选的，对所述腹部医学图像进行旋转的角度为与水平线呈15°-45°。本发明实施例中所用旋转角度为与水平线呈30°。以一个病人数据为例，图4为腹部医学图像旋转前、后的示意图。

所述感兴趣区域仅包含部分胰腺(自胰腺尾端开始的部分胰腺段)，且所述胰腺尾端根据腹部医学图像中的脾脏定位或者手动定位。例如，可以基于脾脏信息做一个较小的框选区(boundingbox)，该框选区域中有一段胰腺，且包含胰腺尾端。也可以通过输入组件(例如鼠标)直接确定上述的框选区域。

所述步骤s23对感兴趣区域中的部分胰腺在横断面上进行分割、获得初始分割结果，包括以下子步骤：

步骤s231，对感兴趣区域中的部分胰腺在横断面上逐层分割，获得数个横断面图像；

步骤s232，从横断面图像中确定待选择连通域；

步骤s233，在待选择连通域中确定胰腺参考层。

所述步骤s232中，首先对感兴趣区域中的部分胰腺的每一个横断面图像进行阈值分割，获取在设定阈值范围内的连通域。需要先确定胰腺所在的灰度范围，本发明中ct图像中胰腺参数(ct值)定义范围是0-80hu(hounsfieldunit)。灰度不属于该范围的标记为暗区域，阈值分割结果去掉肝、脾、肾部分。其次去掉面积特别小(例如小于150mm²)，或者去掉靠近图像上，下边缘或者右边缘的连通域；再次连通域长宽比小于1以及连通域的圆形度小于0.6的非常凹凸不平的也去掉。

胰腺中间部位有时会跟胃部连在一起，通常胰腺尾部与其他组织距离较远，分割准确，因此，从胰腺尾部确定胰腺宽度。若胰腺出现宽度大于30mm时，以最长的一行作为参考，保留该行上下各15mm的范围，可对该过宽部位进行修改。

所述步骤s233中，因为胰腺感兴趣区域是从右向左截断的，左边边界部分一定包含胰腺，所以，保留分割结果中包含最左边边界的连通域，从保留的连通域中选出横断面最长的连通域。感兴趣区域中胰腺在横断面上的分割结果如图5。

所述步骤s24从胰腺尾端开始，对初始分割结果中的部分胰腺在矢状面上进行分割、获得用于腹部医学图像中的胰腺的分割的起始参考层；包括以下子步骤：

s241，对初始分割结果中的部分胰腺在矢状面上进行逐层分割，获得再分割结果；

s242，保留再分割结果中与初始分割结果有交集的连通域；

s243，从有交集的连通域中选取面积最大的连通域；

s244，对面积最大的连通域的边界点数进行统计，选取边界点数最多的连通域作为起始参考层。

步骤s241中，根据矢状面上胰腺的连续性特点，先在矢状面上找一层作为参考层，然后逐层分割。从胰腺尾端取当前连通域横向长度的三分之一做新的胰腺感兴趣区域roi，在该roi中做胰腺分割确定参考层。本发明实施例中在矢状面上对胰腺阈值分割范围是10-80hu。从胰腺尾端开始，在矢状面上做阈值分割，不属于该阈值范围的标记为暗区域，并做形态学的闭操作，核函数是尺度为3的圆盘；获得每一(个)相应矢状面上的再分割结果。分割方法与前述胰腺在横断面分割相似，在此不赘述。

步骤s242中，对于每一相应矢状面上的再分割结果，包括一个或数个相应的(第二)连通域，保留该再分割结果中与初始分割结果有交集的一个或数个连通域。

步骤s243中，根据步骤s242被执行后所获得的数个连通域中，选出该对应矢状面上再分割结果中的面积最大的连通域。

步骤s244中，对新的胰腺感兴趣区域roi中在矢状面上对所有层胰腺分割结束后，取mask边界点数最多的一层作为起始参考层。

步骤s25，包括先对起始参考层进行(精)分割，后对从起始参考层分别向胰腺头端和胰腺尾端，对腹部医学图像中的胰腺在矢状面上进行(精)分割。

进一步的，步骤s25对起始参考层进行(精)分割，包括以下步骤：

步骤s251，将起始参考层扩大第一尺寸(例如以起始参考层的边界为基准，在向上扩展2mm)后作为当前层的粗分割结果；

统计粗分割结果对应灰度图的直方图分布，以统计结果的均值加减两倍方差作为当前层(起始参考层)胰腺的阈值范围，不属于该阈值范围内的标记为暗区域；

将当前层的粗分割结果扩大第二尺寸(例如5mm)后作为当前层胰腺的感兴趣区域；

以粗分割结果的重心为中心，用射线360°遍历胰腺边界点，射线遇到暗区域的地方为胰腺边界，没有暗区域的部分留空，对留空部分用相邻两边界插值，得到封闭曲线就是该当前层胰腺分割结果。新的感兴趣区域中胰腺在横断面上的分割结果如图6。

进一步的，步骤s25对除起始参考层之外的胰腺进行分割，包括以下步骤：

从起始参考层向胰腺两头逐层分割，当暗区域或参考层面积小于15mm²，或者当前层胰腺面积小于十层前胰腺面积的0.3倍，则该方向分割就终止。若两个方向都分割完成并且分割出的胰腺总长度小于120mm，则按照步骤s24方法重新从当前分割结果中找出一个参考层，然后按照步骤s25做第二次胰腺精细分割。最终得到整个胰腺的分割结果，如图7所示。

本发明利用胰腺尾端与脾脏之间相对稳定的位置关系，可以自动定位出胰腺尾端。胰腺是横卧于腹后壁的蚕形腺体这种解剖结构使得胰腺在ct图像的矢状面上相邻层之间是连续的，而且因为ct图像通常在矢状面和冠状面上的分辨率较高，所以，相邻层间差别很小，可对两个方向信息进行综合应用。本发明就利用这些特征精准高效的实现了胰腺的全自动分割。

需要说明的是，通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请的部分或全部可借助软件并结合必需的通用硬件平台来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可包括其上存储有机器可执行指令的一个或多个机器可读介质，这些指令在由诸如计算机、计算机网络或其他电子设备等一个或多个机器执行时可使得该一个或多个机器根据本发明的实施例来执行操作。机器可读介质可包括，但不限于，软盘、光盘、cd-rom(紧致盘-只读存储器)、磁光盘、rom(只读存储器)、ram(随机存取存储器)、eprom(可擦除可编程只读存储器)、eeprom(电可擦除可编程只读存储器)、磁卡或光卡、闪存、或适于存储机器可执行指令的其他类型的介质/机器可读介质。

本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本发明的主要优势在于利用脾脏信息自动定位出胰腺尾端，同时利用相邻层之间的连续性以及胰腺周围的低灰度区域，实现了逐层的全自动分割。本发明的医学图像中胰腺的分割是全自动的。本发明充分利用了胰腺在ct图像的矢状面是连续的且相邻层变化缓慢的知识。本发明运用了ct图像中胰腺在横断面和矢状面的不同特征，分别加以运用，最后对两个方向信息进行综合。本发明专利充分利用了ct图像上胰腺周围的暗区域，有效约束了胰腺边界。

虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。