多排螺旋CT影像中的自动分割肝脏区域的方法

摘要

本发明公开了一种多排螺旋CT影像中的自动分割肝脏区域的方法。它通过改进的Fast Marching方法并结合体腔位置、肝脏解剖位置、肝脏灰度特征先验知识帮助用户比较准确地提取出多排螺旋CT影像图片序列中的肝脏区域，并标志出其边界线，供用户对肝脏区域进行进一步的分析和处理。本发明实现了智能地协助用户从多排螺旋CT影像序列中提取肝脏区域，不需要手工标注初始轮廓，而只需指定含有肝脏的多排螺旋CT影像子序列的首尾两张图片，能有效地区分肝脏与灰度值相近的周边器官，获得准确的肝脏轮廓，从而保证用户可以快速地获得肝脏轮廓并作进一步的分析和处理，适用于肝脏外科手术方案的辅助制定。

主权项

1.一种多排螺旋CT影像中的自动分割肝脏区域的方法，其特征在于包括如下步骤：1)在多排螺旋CT影像序列中选定含有肝脏区域的子图片序列，标注出子图片序列的首尾两张图片的序号；2)根据体腔位置、肝脏解剖位置、肝脏灰度特征先验知识确定体腔内轮廓所包围的体腔区域；3)在首张含肝脏的多排螺旋CT影像图片上根据先验知识、体腔内轮廓所包围的体腔区域、以及和前一张图片的灰度差异来确定用于Fast Marching分割的初始轮廓；4)设计Fast Marching分割的演化函数，其演化公式如下：Ti＝min{Tj+[(1+θhij)|Ii-Ij|+η]Dij}其中i为窄带中的点，j为活动点与i的邻点的交集中的点，T为到达时间，I为图像的灰度值，D为像素间距离，当Ii＞Ij，hij为1，当Ii≤Ij，hij为0，|Ii-Ij|项用于控制速度，它的大小与演化的速度成正比，常数θ值用于控制轮廓从较小灰度值向较大灰度值演化时的速度，常数η值用于控制轮廓演化时的形变大小，其值与轮廓演化过程中的形变大小成反比；5)根据CT影像图片中肝脏的轮廓区域的灰度平均值和标准差用如下公式确定Fast Marching分割的终止条件，Me＜αMr∨∑＞β其中Me和∑分别是演化中的轮廓线的平均值和标准差，Mr为初始轮廓区域内像素的平均值，α和β为用来控制演化结果精度的常数项；6)在含有肝脏区域的子图片序列的下一张影像图片上的体腔内轮廓所包围的体腔区域上，根据和当前CT影像图片上的肝脏轮廓的差异来确定下一张影像图片上的肝脏初始轮廓，重复步骤4)到步骤5)得到下一张图片上的肝脏轮廓；7)对子图片序列中所有图片按步骤6)依次进行处理，得到多排螺旋CT影像序列的完整肝脏轮廓。