一种基于医学图像的器官骨架提取方法

摘要

本发明提供一种基于医学图像的器官骨架提取方法，在利用DICOM格式医学图像的基础上，以提取一个完整的器官骨架为目标，围绕基于结构张量的局部结构提取、基于K-means模糊聚类的点云模型分割、基于点云的骨架提取方法展开研究，首先从DICOM格式医学图像中读取三维数据，并根据三维数据的局部结构特征对三维数据进行特征提取得到点云，然后对得到的点云通过K-means聚类进行模型分割，最终对得到的分割点云进行骨架提取。

主权项

一种基于医学图像的器官骨架提取方法，其特征在于包括以下三个步骤：步骤(1)、读取三维医学图像数据：通过对DICOM格式的医学CT数据读取，得到医学器官的三维数据，作为整个算法原始输入数据。步骤(2)、提取三维数据的局部特征结构：通过对得到三维数据固有的结构特征进行分析来提取局部结构；利用三维数据的黑塞矩阵来刻画局部几何结构，并通过计黑塞矩阵的特征值进行组合来提取合适的局部几何结构，最大特征值所对应的特征向量表征了从一种材质过度到另一种材质时最为迅速的变化方向，而最小特征值所对应的方向则指明了某种材质在图像内部流动的方向；因此可以对三维图像内部的材质属性变化进行定量刻画；得到的三维离散数据点云模型作为整个骨架提取的输入数据；步骤(3)、点云模型分割：基于步骤(1)中的数据对数据进一步进行优化，利用K‑means对步骤(1)中数据进行分类，得到一个基于灰度值的分类结果数据，以此作为骨架提取的最终输入数据；步骤(4)、骨架结构提取：步骤(3)中得到的分类结果数据作为骨架提取的输入数据，基于步骤(3)中的分类结果数据，利用L1‑中值理论，并定义一个能量泛函，通过求解能量最小的中心点来代表骨架分支；通过结合正则化，得到一个一维连续的骨架结构；以上的所有操作都基于交互的模式，用户通过调整参数，提取合适的局部特征结构，而且对于数据中含有噪声和孤立点，甚至对于数据部分缺失都能提取一个完整的骨架借结构。