CT影像的肺结节分割方法、系统及区域生长方法、分割结束判断方法、切割粘连区域方法与流程

本发明属于医学图像处理领域，涉及一种基于ct影像的肺结节自动分割方法。

背景技术：

肺癌是死亡率最高的癌症。肺癌在早期一般以肺结节的形式出现，肺结节早期的诊断和治疗，可提高病人的术后5年生存率。电子计算机断层扫描(computedtomography,ct)是检测肺结节较好的影像学方法，但ct扫描产生的图像量巨大，可以达到几十至几百层，放射医师的阅片负担较重，易引起疲劳，进而导致阅读效率和质量下降，造成一定几率的误诊、漏诊。计算机辅助检测(computeraideddetection,cad)系统，能够自动地帮助医生检测结节，辅助医生发现病灶，提高诊断的准确率。从肺部ct影像中分割肺结节是图像处理技术在医学图像中的重要应用，在计算机辅助检测中具有重要意义。常见的肺结节类型主要分为孤立型、血管粘连型等形式。孤立型肺结节通常不与肺内任何组织相连接；血管粘连型肺结节通常与血管相连接，这类结节恶性概率最大，而这类结节的灰度值通常与血管上的灰度值接近，仅考虑灰度信息将无法准确分割。因此，精确地分割血管粘连型肺结节具有较大意义并且也有难度，现有的结节分割方法主要有基于形态学的方法、基于动态规划的方法、基于迭代阈值的方法以及基于神经网络的方法等。主要存在分割精度低，鲁棒性差等问题，不能准确的分离结节与血管，从而会影响后续的肺结节检测部分。

技术实现要素：

为了解决现有技术肺结节图像中不同类型结节无法自动按其实际边缘准确分割的问题，实现能从肺部ct影像中精确分割血管粘连型肺结节，本发明提出如下技术方案：一种基于ct影像的肺结节自动分割方法，包括如下步骤：

s1.输入按规则切割的含疑似结节的感兴趣区域的体数据v，以及疑似结节的中心点；

s2.根据中心点坐标pc，取z方向对应层的二维数据s，在二维数据s的范围内求取阈值t，并使用该阈值t作用于所述体数据v，生成二值化体数据m；

s3.获取结节的连通区域；

s4.形态学开操作，断开干扰连接；

s5.利用相邻层间关系，判断是否分割结束；

s6.切割粘连区域。

进一步的，步骤s2包括以下方法：

(1)中心点坐标pc的一般表示为(x,y,z)，取第z层的数据，生成二维数据s；

(2)以二维数据s作为输入，运用大津法求取阈值t；

(3)得到阈值t后，遍历体数据v，灰度值大于阈值t的点置为1，小于阈值t的点置为0，

生成新的二值化体数据m。

进一步的，步骤s3包括以下方法，使用到区域生长思想，分两步进行：

(1)以输入中心点pc为种子点，在二值化体数据m的竖直方向进行2领域长度为1的区域生长，生长出每一层的种子点sps；

(2)使用步骤(1)中生成的种子点，在二值化体数据m的各层进行4领域长度为1的区域生长，最终生长出新的仅有一个连通区域的二值化体数据g。

进一步的，步骤s4包括以下方法：对二值化体数据g使用形态学开操作切断小面积的粘连，生成断开小连接的二值化体数据o。

进一步的，步骤s5包括以下方法：在二值化体数据o中，比较相邻层连通区域面积，若面积差在设定的合理范围内，则结节分割完成；若面积差超出设定的合理范围，则对应的面积较大层有血管与疑似结节区域相连接，设置为待处理层，再进行步骤s6。

进一步的，步骤s6包括以下方法：从二值化体数据o中，提取出待处理层的二维数据，提取相邻层的边界信息，根据结节边界应为平缓过渡的属性，取上下相邻层的中值点作为切割边界，将结节与血管切断，实现结节与血管间的分割。

一种基于ct影像的肺结节自动分割系统，存储有多条指令，所述指令适于处理器加载并执行：

s1.输入按规则切割的含疑似结节的感兴趣区域的体数据v，以及疑似结节的中心点；

s2.根据中心点坐标pc，取z方向对应层的二维数据s，在二维数据s的范围内求取阈值t，并使用该阈值t作用于所述体数据v，生成二值化体数据m；

s3.获取结节的连通区域；

s4.形态学开操作，断开干扰连接；

s5.利用相邻层间关系，判断是否分割结束；

s6.切割粘连区域。

一种ct影像的区域生长方法，包括：

(1)以输入中心点pc为种子点，在二值化体数据m的竖直方向进行2领域长度为1的区域生长，生长出每一层的种子点sps；

(2)使用生成的种子点，在二值化体数据m的各层进行4领域长度为1的区域生长，最终生长出新的仅有一个连通区域的二值化体数据g。

一种ct影像的分割结束判断方法，在二值化体数据o中，比较相邻层连通区域面积，若面积差在设定的合理范围内，则结节分割完成；若面积差超出设定的合理范围，则对应的面积较大层有血管与疑似结节区域相连接，设置为待处理层。

一种ct影像的切割粘连区域的方法，从二值化体数据o中，提取出待处理层的二维数据，提取相邻层的边界信息，根据结节边界应为平缓过渡的属性，取上下相邻层的中值点作为切割边界，将结节与血管切断，实现结节与血管间的分割。

有益效果：本发明可以通过一次过程分割不同位置上的结节，尤其是针对结节与血管有粘连的情况，可快速有效地分割。对于孤立位置的结节，结节比较明显，与周围的灰度差较大，分割较容易；对于与血管有粘连的结节，血管的灰度与结节相似，仅通过灰度阈值无法准确分割出结节区域。本发明中在经过了初步的阈值分割后，使用了新型的区域生长方式，较传统方式更有效地减少了血管粘连的情况。竖直方向的区域生长，是考虑到三维数据各层间的关联关系，水平方向的区域生长是处理单层二维数据的实际连通情况，结节无论从哪个维度来看，都有且仅有一个连通区域。所以本发明中，将竖直、水平二个方向相结合，可以确保无论哪一层都仅有一个连通区域。对于有粘连的数据层，则要采取方法将结节与血管切割开。结节的边缘一定是一个平缓过渡的过程，不会出现断崖式的生长，所以本发明中就充分利用了这一点，取出待分割层的上下相邻层，统计出有效的边界信息，计算出上下两层边界的中间值作为分割线，符合边缘过渡的属性，并且该方法的计算速度快，符合工程需求。

附图说明

图1是结果对比图；

图2是开操作结果图；

图3是分割结果图；

图4是本发明方法的程序流程图。

具体实施方式

请参见图1，一种基于ct影像的肺结节自动分割方法，包括如下步骤：

s1.输入按一定规则切割的含疑似结节的感兴趣区域体数据v，以及疑似结节的中心点。

该步骤为本发明的输入数据，考虑到计算速度及实际工程需求，本发明的原始输入数据为肺ct影像中的疑似结节部分的三维数据v，以及对应的疑似结节的中心点坐标pc，这两个输入数据可由本公司产品中的其他自动处理过程得到，亦可通过用户点选疑似点及半径或包围框生成，或其他方法得到相应区域均可，对本发明中的方法无影响。

s2.根据中心点坐标pc，取z方向对应层的二维数据s，在数据s的范围内运用大津法求取阈值t，并使用该阈值t作用于体数据v，生成二值化体数据m。此处之所以取二维数据s计算阈值，而非使用体数据v计算阈值，是为了减少计算量，节约计算时间。此外，其中涉及的z方向为三维坐标系z轴的方向，将该z轴划分为若干层，其中的某一层为第z层；

其中，涉及到以下方法：

(1)中心点坐标pc的一般表示为(x,y,z)，取第z层的数据，生成二维数据s，其也可以称为二维数组s；

(2)以二维数据s作为输入，运用大津法求取阈值t。在使用大津法时，需考虑，输入的数据会有去除背景区的情况，即将非肺区域置为背景值，如-2000，或其他特殊区域置为特殊值但不应计入统计的情况。针对这些情况，在使用大津法时，要将这些特殊值排除，不计入到阈值计算中；

(3)得到阈值t后，遍历体数据v，灰度值大于t的点置为1，小于t的点置为0，生成新的二值化体数据m。

s3.获取结节的连通区域

使用到区域生长思想，分两步进行：

(1)以输入中心点pc为种子点，在数据m的竖直方向进行2领域长度为1的区域生长，生长出每一层的种子点sps；

(2)使用(1)中生成的种子点，在数据m的各层进行4领域长度为1的区域生长，最终生长出新的仅有一个连通区域的二值化体数据g。

常规的三维6领域生长可以有效生长出孤立结节，但与血管粘连的结节则无法将结节与血管区域分开。由于是三维6个方向的生长，会存在a层有连接，b层未连接在一起的情况，从而造成某一层上的二维数据会有两个或两个以上连通区域保留下来的情况(如图1中间列所示)。本发明的方法可以确保每一层的二维数据仅保留一个连通区域，可以简单快速地将其它未粘连部分删除。

s4.形态学开操作，断开干扰连接

部分结节与血管可能会有不可避免的粘连，对数据g使用形态学开操作可以切断小面积的粘连，生成断开小连接的二值化体数据o。

s5.利用相邻层间关系，判断是否分割结束

在数据o中，比较相邻层连通区域面积，若面积差在合理范围内，则结节分割完成；若面积差较大，说明对应的面积较大层有血管与疑似结节区域相连接，设置为待处理层，再进行第6步处理。

s6.切割粘连区域

从数据o中，提取出s5步骤所述的待处理层的二维数据，提取相邻层的边界信息，根据结节边界应为平缓过渡的属性，取上下相邻层的中值点作为切割边界，将结节与血管切断，实现结节与血管间的分割。由于该步骤仅处理少量的几层数据，与处理所有体数据相比，要减少计算量。

步骤3中所述的区域生长方法，为简单有效的新的应用方法

步骤5中所述的方法，可区分出结节类型，并针对不同类型结节使用不同的处理方式，如为血管粘连的结节可进行第6步的处理，此过程亦可有效减少计算量及计算占用空间，适用于工程需求

步骤6中所述的分割方法，为快速的符合工程需求的分割方法

肺结节检测一般可分为以下几个过程，1.结节初检，确定疑似区域；2.结节精确分割；3.结节真假判断。本发明是解决第2步结节精确分割部分的问题。

下述是进一步技术方案的记载，以对上述方案作出更为详细的说明。

步骤s1，其由外部输入的数据。

步骤s2，从三维体数据v中取二维数据s可使用常规方法取得，二维数据s记为s(x,y)，前景(即疑似结节区域)和背景(肺实质)的分割阈值记作t，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω1，其平均灰度为μ1；背景像素点数占整幅图像的比例为ω0，其平均灰度为μ0。图像的总平均灰度记为μ，类间方差(即前景与背景间方差)记为g。

假设图像的大小为m×n，由于结节要比肺实质灰度高，所以图像中像素的灰度值小于阈值t的像素个数记作n0，像素灰度大于阈值t的像素个数记作n1，则有：

ω0＝n0/(m×n)(1)

ω1＝n1/(m×n)(2)

n0+n1＝m×n(3)

ω0+ω1＝1(4)

μ＝ω0*μ0+ω1*μ1(5)

g＝ω0*(μ0-μ)^2+ω1*(μ1-μ)^2(6)

将式(5)代入式(6),得到等价公式:

g＝ω0*ω1*(μ0-μ1)^2(7)

式(7)即为类间方差。采用遍历的方法得到使类间方差g最大的阈值t即为所求。

一般地，遍历图像的各灰度值时会先统计出图像的灰度直方图，再遍历直方图中的各灰度值进行计算。由于ct影像的灰度值会有为负数的情况，所以此处要做预处理，将灰度值平移至无负数值区域。采用的方法可以按固定值平移，如均加2000(灰度值最小值为2000)，该方法会造成大量较低值为0的情况，浪费空间，本发明中采用的平移方法为先统计出数据的最大值、最小值(val_max、val_min)，再按最小值平移，如最小值为-500，所有灰度值均加500，直方图的长度初始化为val_max-val_min+1，这样可以充分利用内存空间。

在统计直方图的过程中，还存在一些特殊情况，如传入的影像数据中，可能已经预先将肺实质分割出来，非肺部的背景区域置为特殊值，如-2000，亦或有其他类似的置为特殊值但不应记入后续计算过程的情况，对于该类情况，在统计直方图时要将特殊值位置统计数记为0。

得到阈值t后，遍历三维体数据v各像素点(x,y,z)，按如下规则得到二值化数据m：

步骤s3，获取结节的连通区域与常规的区域生长方法不同，这里分为竖直方向区域生长和水平方向区域生长两个步骤：

(1)竖直方向区域生长

以输入中心点pc为种子点，在数据m的竖直方向(即z方向)进行2领域长度为1的区域生长，生长算子为[(0,0,1),(0,0,-1)]。数据m在对应点的值为1则可以生长，若为0则停止生长，按此生长条件可在每一层生长出一个符合条件的点，将这些生长的点作为待用种子点sps。由于结节的形状不是完全规则的球形，输入的中心点pc也可能会略有偏移，考虑到偏差，初始的种子点会扩大适当的比例以能生长出结节的真实边缘，如在二维数据s中，以中心点pc为中心，向外扩2个像素(每个像素均要满足m(x,y,z)为1)作为种子点群，再进行竖直方向的区域生长。

(2)水平方向区域生长

使用(1)中生长出的种子点sps，在数据m的各层进行4领域长度为1的区域生长，生长算子为[(0,-1,0),(-1,0,0),(0,1,0),(1,0,0)]，停止条件如(1)，最终生长出新的仅有一个连通区域的二值化体数据g。

图1为使用该方法与传统方法对比结果的示意图。图中，仅截取其中的3层数据(30、31、32层)作为说明，第一列为已分割完肺实质的原始图，第二列为二值化数据后使用传统区域生长方法得到的结果图，第三列为使用本发明中的方法得到的结果，去除了非连通区域的干扰数据，与预期相符。对于第30层的数据，并没有将结节与血管完全分开，后续会做相应处理。

步骤s4，使用常规的形态学开操作，断开干扰连接。操作结果示意如图2所示，第一列为已分割完肺实质的原始图，第二列为二值化数据后的结果图，第三列为使用开操作后的结果图，断开了小连接，与预期相符。但有部分数据执行开操作后，会造成数据非仅有一个连通单元，实际操作中会将该结果数据再进行常规的三维6领域单位为1的区域生长，最终生成新的二值化体数据o。

步骤s5，判断分割过程是否结束。

遍历各层数据，记录连通区域面积，并比较相临层面积差。由于不同数据的层厚会存在差异，所以具体情况也会有所不同，若层厚较大，相邻层间的面积差也会较大。为统一判定规则，在计算面积差占比后，会引入像素坐标与物理坐标的换算关系，考虑到相邻层的厚度，最后给出在该厚度下，面积差占比的合理范围。具体地，假设，数据的层厚为slicethickness，当前层连通区域面积为a0，相邻层连通区域面积为a1，则面积差占比计算方式如下：

备注，x、y方向的像素间距在求取dif时会相互抵消，所以不用特殊计算。换算后的占比为：

difconvert＝dif/slicethickness

若difconvert＜1，则结节分割完成；若difconvert≥1，说明对应的面积较大层有血管与疑似结节区域有较大连接，定义该层为待处理层，并进行第6步处理。

步骤s6，提取出待处理层数据c，切割粘连区域。

取待处理数据c层的上一层数据u及下一层数据d，原则上c层数据的连通区域面积应该在数据u层连通区域面积及数据d层连通区域面积之间。

计算各层数据的外包围盒坐标，通过坐标范围比较，可得到粘连区域的大致位置。在粘连区域中计算当前数据层c上层数据u及下层数据d相应位置连通区域的边界点，并计算出两层数据的中间位置点pe。遍历所有粘连区域的边界点后，生成位置点集pes，pes即为数据c中与疑似结节与血管间的分割边界。分割结果如图3所示，第一张为已分割完肺实质的原始图，第二张为经过了本发明中区域生长后的二值化结果图，第三张为使用上述切割方法得到的结果图。

若有相邻多层均为待处理数据层时，需继续向上或向下取未粘连数据层，利用上述思想获取分割边界。

特殊地，若待处理层的上一层或下一层无连通区域，即无疑似区域，该待处理层即为疑似区域的第一层或最后一层，则粘连区域位置可按相同方式求得，分割的边界点可按相邻层的百分比计算。百分比的值可通过相邻第二层与相邻第一层之间的比例求得。

本发明可以通过一次过程分割不同位置上的结节，尤其是针对结节与血管有粘连的情况，可以快速有效地分割。对于孤立位置的结节，结节比较明显，与周围的灰度差较大，分割较容易；对于与血管有粘连的结节，血管的灰度与结节相似，仅通过灰度阈值无法准确分割出结节区域。本发明中在经过了初步的阈值分割后，使用了新型的区域生长方式，较传统方式更有效地减少了血管粘连的情况。竖直方向的区域生长，是考虑到三维数据各层间的关联关系，水平方向的区域生长是处理单层二维数据的实际连通情况，结节无论从哪个维度来看，都有且仅有一个连通区域。所以本发明中，将竖直、水平二个方向相结合，可以确保无论哪一层都仅有一个连通区域。

对于有粘连的数据层，则要采取方法将结节与血管切割开。结节的边缘一定是一个平缓过渡的过程，不会出现断崖式的生长，所以本发明中就充分利用了这一点，取出待分割层的上下相邻层，统计出有效的边界信息，计算出上下两层边界的中间值作为分割线，符合边缘过渡的属性，并且该方法的计算速度快，符合工程需求。

以上所述，仅为本发明创造较佳的具体实施方式，但本发明创造的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明创造披露的技术范围内，根据本发明创造的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明创造的保护范围之内。