0040] 进一步地，通过设置筛选条件，对冠状动脉的候选区域进行筛选，从而将非冠状动 脉血管区域进行排除，使结果更为准确，且通过点到点的直线连接和点到线的射线连接方 法，将筛选出的候选区域和起始区域进行连接，从而得到完整的冠状动脉。
【附图说明】
[0041] 图1所示为本发明实施例一种冠状动脉分割方法的流程示意图；
[0042] 图2所示为本发明实施例得到所述左、右冠状动脉的起始区域的流程示意图；
[0043] 图3所示为本发明实施例得到所述左、右冠状动脉的候选区域的流程示意图；
[0044] 图4所示为本发明实施例左、右冠状动脉的候选区域和起始区域在连接处的统计 情况的结构示意图；
[0045] 图5所示为本发明实施例一种冠状动脉分割装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0046] 在下面的描述中阐述了很多具体细节W便于充分理解本发明。但是本发明能够W 很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可W在不违背本发明内涵的情况 下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
[0047] 其次，本发明利用示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，所 述示意图只是实例，其在此不应限制本发明保护的范围。
[0048] 下面结合附图和实施例对本发明一种冠状动脉分割方法和装置进行详细地说明。 本发明实施例冠状动脉的分割方法如图1所示，首先，执行步骤S1，确定原始图像中主动脉 的位置，并对所述原始图像进行增强滤波，得到增强滤波图像。具体地，根据所述原始图像 中主动脉的特征和霍夫变换，确定所述原始图像中主动脉的位置，其中，所述主动脉特征为 所述主动脉的灰度值W及形状特征。具体地，在本实施例中，W冠状动脉血管造影（CTA)图 像为例，在CTA图像中，主动脉的特征为；主动脉的灰度值一般在250-550之间；主动脉根 部在CTA图像上近似为标准的圆形区域且半径在10-25cm之间。根据W上CTA图像中主动 脉的特征信息，利用霍夫变换在主动脉根部确定一个圆也；W所述圆也为起始点，通过区域 生长得到一个圆形区域；之后每一层图像都W其上一层图像为基础做一定的变形，每一层 图像对应区域的轮廓仍然是封闭的，直到某一次层图像上封闭轮廓的面积突然变大时停止 寻找该层图像的封闭轮廓线；把每层图像上的轮廓区域进行叠加，即得到了所述CTA图像 中主动脉的分割结果。需要说明的是，也可W通过其它霍夫变换得到主动脉的分割结果，女口 对主动脉该个圆柱型结构用霍夫变换对图像进行投票选出位于主动脉上的中也点，并W该 中也点为生长起始点，W-定的阔值向四周生长，计算每一次生长前后的区域的体积变化 率，即体积膨胀率。体积膨胀率的突变作为一个截止生长的条件，即体积突然变大时停止区 域生长，体积突然变大之前的区域即为主动脉分割结果。
[0049] 在本实施例中，对CTA图像进行增强滤波，具体的过程请参见Q.Li,S.Sone， K.Doi,"Selectiveenhancementfiltersfornodules,vessels,andairwaywallsin 1讯〇-311(11：虹66-(1；[1116]13；[0]131(713〇3]13，叩[6(1.化73.30,2040-2051但003)，从而得到增强滤 波图像。
[0050] 接着，执行步骤S2,根据所述主动脉位置、所述原始图像W及所述增强滤波图像的 灰度，得到左、右冠状动脉的起始区域。
[0051] 接着，执行步骤S3,基于至少一预设分割阔值分割所述增强滤波图像，获取所述预 设阔值对应的候选区域，并根据所述预设阔值对应的候选区域和所述左、右冠状动脉的起 始区域，确定所述左、右冠状动脉的候选区域。
[0052] 接着，执行步骤S4,根据所述主动脉和所述左、右冠状动脉候选区域的位置关系， 分别对步骤S3中得到的所述左、右冠状动脉候选区域进行筛选，得到所述左、右冠状动脉 的保留候选区域，并将所述保留候选区域和起始区域进行连接，得到所述左、右冠状动脉。
[0053] 具体地，在本实施例中，得到所述左、右冠状动脉的起始区域的优选过程如图2所 示，首先，执行步骤S201，将所述主动脉的轮廓向外扩大m毫米，与所述主动脉之间形成环 状结构。由于左、右冠状动脉为主动脉的分支，位于主动脉的两侧，因此，只需要主动脉周围 一部分的像素点，必不需要对整幅图像进行处理。在本实施例中，m的取值为10,即将步骤S1中的到的主动脉分割结果（主动脉轮廓）向外扩大10毫米，与主动脉轮廓之间形成环状 结构。
[0054] 接着，执行步骤S202,计算所述环状结构内每一个像素点P成为血管点的概率P。 具体地，结合主动脉位置，原始图像灰度和增强滤波图像灰度确定某一点成为冠状动脉血 管点的概率。在本实施例中，所述环状结构内每一个像素点P成为血管点的概率P的计算 公式为：
[0055]
( 1 )
[0056] 其中，Sp为所述像素点P在所述原始图像中的灰度值；Sm"为所述原始图像中最大 的灰度值；Smi。为所述原始图像中最小的灰度值；Ep为所述像素点P在所述增强滤波图像中 的灰度值；Em。,为所述增强滤波图像中最大的灰度值；Emi。为所述增强滤波图像中最小的灰 度值；a和目均大于等于0小于等于1，且两者之和等于1。具体地，计算步骤S201中确 定的环状结构中每一个像素点成为血管点的概率，公式（1)中的Sp为环状结构中任一像素 点P在CTA图像中的灰度值，Sm"为CTA图像中所有像素点灰度值中的最大的灰度值，Smi。 为CTA图像中所有像素点灰度值中的最小的灰度值；Ep为像素点P在步骤S2中得到的增强 滤波图像中的灰度值；Em"为增强滤波图像中所有像素点灰度值中的最大的灰度值；Emi。为 所述增强滤波图像中所有像素点灰度值中的最小的灰度值；a和目分别为0.5。通过公式 (1)，得到步骤S201中确定的环状结构中所有像素点成为血管点的概率。
[0057] 接着，执行步骤S203,所述概率P大于预定阔值的像素点为血管点，并统计所述血 管点的连通区域。具体地，在本实施例中，将步骤S202中得到的每一个概率和预定阔值（预 定阔值取值为0. 45)进行比较，概率大于0. 45的像素点为血管点，并且将该些血管点保留， 概率小于等于0. 45的像素点全部去除。对所有血管点进行连通（26领域），统计得到所有 血管点的连通区域。
[0058] 接着，执行步骤S204,根据所述连通区域与所述主动脉的位置关系W及所述连通 区域的灰度值，计算每一个所述连通区域的条件值t，并根据所述条件值tW及所述连通区 域和所述主动脉的位置关系，进行降序排序。具体地，根据冠状动脉在CTA图像中的特征信 息，在步骤S203中得到的多个连通区域中，选出距离主动脉较近，同时区域的平均灰度值 比较大的连通区域，即计算所有连通区域满足W上两个条件的条件值t。任一个连通区域条 件值t的计算公式（2)如下：
[0059]
[0060] 其中，所述AG。^为任一个所述连通区域内所有像素点的平均灰度值;AGm"为所有 所述连通区域中像素点平均灰度值的最大值;AGmi。为所有所述连通区域中像素点平均灰度 值的最小值；DiStut为任一个所述连通区域距离所述主动脉的距离；DiSm"为所有所述连通 区域距离所述主动脉距离的最大值；DiSmi。为所有所述连通区域距离所述主动脉距离的最 小值。其中，连通区域距离主动脉的距离为所述连通区域中每一个像素点到主动脉的最小 距离的平均值。
[0061]通过公式（2)得到所有连通区域的条件值，并根据所有连通区域和所述主动脉的 位置关系，将该些连通区域分为位于主动脉左侧的连通区域和位于主动脉右侧的连通区 域，分别将位于主动脉左侧的连通区域和位于主动脉右侧的连通区域按照条件值进行降序 排列。
[0062] 接着，执行步骤S205,在所述主动脉左右两侧，分别选取所排序后的前M个连通区 域，并依次对所述前M个连通区域进行区域生长，若第S个连通区域的生长区域达到预定体 积阔值，则将其作为对应侧的起始区域，其中，S《M。在本实施例中，若M的取值为1，即在 排序结果的基础上分别找出位于主动脉左右两侧的条件值最大的连通区域A和B，作为左 冠状动脉的起始区域（连通区域A)和右冠状动脉的起始区域（连通区域B)。
[0063] 若M的取值大于等于2,WM取值为3为例，对于主动脉左侧，选取排序后的前3个 连通区域，并分别依次W各自的连通区域为区域生长中也，向外进行区域生长，若第一个连 通区域进行区域生长后的