專利名稱：一種關(guān)于ct腦出血圖像的處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及CT圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及關(guān)于CT腦出血圖像的處 理方法，用于精確確定急性腦出血區(qū)域的位置。
背景技術(shù)：
急性腦內(nèi)出血指的是在腦內(nèi)的新近出血，這是非常緊急和危險(xiǎn)的征 兆，其準(zhǔn)確快速的^r測是有效處理與治療的前提。對(duì)于急性腦出血，受過 良好訓(xùn)練的放射科醫(yī)務(wù)人員能夠較好地辨認(rèn)，但是當(dāng)出血較少或出血被正 常組織所掩蓋時(shí)也會(huì)出錯(cuò)；受過良好訓(xùn)練的放射科醫(yī)務(wù)人員通常用手工標(biāo) 定和計(jì)算腦出血體積，這不但費(fèi)時(shí)，且難于控制精度，得到的是分散的二 維圖片而不是整體的三維信息。更糟糕的是，出血病人進(jìn)入急診室時(shí)，閱 片者多為急診科醫(yī)師，他們的CT讀片知識(shí)是有限的，從而不能有效地辨認(rèn) 出血。因此研究快速準(zhǔn)確地檢測急性腦出血具有重要的臨床意義。關(guān)于腦出血的自動(dòng)4全測國內(nèi)外的研究較少?！禖han T. Computer aided detection of small acute intracranial hemorrhage on computer tomography of brain》(Computerized Medical Image and Graphics 2007; 31:285-298)研究了小 出血的自動(dòng)檢測，其中矢狀面的提取基于腦室的對(duì)稱性，高達(dá)30%的情況 不能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)而要求人的干預(yù)，對(duì)于一^:出血(包括小出血和大出血)由 于可能較大的占位效應(yīng)，將會(huì)有更高比例的數(shù)據(jù)不能求出中矢狀面；基于 頂帽變換(top-hattransformation)刻畫灰度的局部對(duì)比度，其數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu) 元大小難于確定(必須大于出血的直徑，而出血的直徑不定)；尋找可能的 出血區(qū)域時(shí)需要計(jì)算wlF(x,y) + w2G(x，y)〉T 和知道該區(qū)域?qū)?yīng)的腦結(jié)構(gòu)，其中wl、 w2與T是三個(gè)待定參數(shù)，F(xiàn)(x，y) 與G(x,y)分別表示在(x,y)處的對(duì)比度以及對(duì)中矢狀面的灰度不對(duì)稱性,如 何確定這三個(gè)參數(shù)使其不依賴于不同的掃描設(shè)備是比較困難的，對(duì)于C T 數(shù)據(jù)精確確定其解剖位置是困難的(由于空間分辨率低，加上數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于 病變，難于精確找到需要的腦標(biāo)志點(diǎn))；另外，處理時(shí)間較長，平均每幅圖 像需要1 5秒(以一套數(shù)據(jù)1 2幅圖像計(jì)算，時(shí)間為3分鐘)。Maldjian等(Maldjian JA, Chalela J, Kasner SE， Liebeskind D, Detre JA.)的《Automated CT segmentation and analysis for acute middle cerebral artery stroke.》(American Journal of Radiology 2001; 22:1050-1055 )探討了基于腦圖譜直 接進(jìn)行灰度比較的方法，這太過簡化，且正如前面所述，數(shù)據(jù)難于與腦圖 譜實(shí)現(xiàn)精確對(duì)應(yīng)。依賴于腦圖譜與數(shù)據(jù)較精確的配準(zhǔn)的方法，其中這種配 準(zhǔn)是不可能精確實(shí)現(xiàn)的，原因有二 一，由于臨床CT數(shù)據(jù)的較低空間分辨 率不能精確確定配準(zhǔn)所需要的腦標(biāo)志點(diǎn)，二，出現(xiàn)出血后腦組織可能出現(xiàn) 移位或形變從而難于建立正常腦圖譜和非正常腦組織之間的空間對(duì)應(yīng)關(guān) 系，因此借助腦圖譜的精確定位確定非正常區(qū)在原理上講是不可行的。尚 斌和徐良賢的《一種中風(fēng)病人腦出血CT圖像序列的自動(dòng)分割方法》(計(jì)算 機(jī)工程2004: 33 (增刊):356-357 )采用與Maldjian等相似的方法先實(shí)現(xiàn) 圖像與腦圖譜的匹配，然后利用模糊C均質(zhì)聚類識(shí)別方法，只能處理非常 簡單的圖像。所以目前急需尋找到一種能快速、準(zhǔn)確處理CT腦出血圖像的 方法。'發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明結(jié)合腦內(nèi)急性腦出血的圖像及解剖特征，能快速準(zhǔn)確地對(duì)CT腦 出血圖像進(jìn)行處理，從而獲得急性出血區(qū)域圖像，為醫(yī)務(wù)人員診斷急性腦 出血提供了精確的資料。本發(fā)明是一種關(guān)于CT腦出血圖像的處理方法，所述方法按以下步驟進(jìn)行A、 獲得病人腦部CT圖像數(shù)據(jù)；B、 利用模糊C-均值聚類方法識(shí)別CT圖像中的腦部組織，獲得腦組織 二值圖像；C、 計(jì)算腦中矢狀面，并確定中矢狀線；C)、基于點(diǎn)對(duì)區(qū)域的廣義不對(duì)稱性度量，估計(jì)在腦組織圖像內(nèi)部相對(duì)于 中矢狀線的廣義不對(duì)稱性特征，獲得腦組織圖像像素的廣義不對(duì)稱性特征 數(shù)據(jù)；E、 計(jì)算急性腦出血的灰度闊值、不對(duì)稱性閾值、局部對(duì)比度閾值、部 分容積灰度閾值；F、 利用獲得的灰度閾值、不對(duì)稱性閾值和部分容積灰度閾值對(duì)腦部組 織圖像像素進(jìn)行二值化處理；G、 對(duì)二值化處理后圖像的前景連通區(qū)域，利用局部對(duì)比度閾值進(jìn)行局 部對(duì)比度約束，即如果其局部對(duì)比度不小于局部對(duì)比度閾值，則保留其為 前景連通區(qū)域，否則將其設(shè)置為背景連通區(qū)域，從而獲得初始急性腦出血 二值圖像。其中，所述步驟B按以下步驟進(jìn)行Bl、利用模糊C-均值聚類識(shí)別方法將腦部CT圖像數(shù)據(jù)按灰度值的高 低分類，從而確定兩個(gè)灰度閾值，即去掉頭顱骨的高灰度閾值和去掉其它 非腦組織的低信號(hào)閾值；B2、對(duì)腦部CT圖像數(shù)據(jù)，利用所述高灰度閾值和低信號(hào)閾值作為約束 條件對(duì)其進(jìn)行二值化處理；B3、查找二值化處理之后的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)擁有最多非零像素且空間連 通的前景連通區(qū)域，填充該連通區(qū)域內(nèi)孔的處理，并進(jìn)行填充該連通區(qū)域內(nèi)孔的處理，并在一預(yù)設(shè)位置以下的每個(gè)軸向切片上檢查二維前景區(qū)域， 以去除孤立的二維前景連通區(qū)域，從而獲得腦組織二值圖像，從而獲得腦 組織二值圖像。其中，所述步驟C中，根據(jù)腦CT數(shù)據(jù)，采用基于局部對(duì)稱性和奇異點(diǎn)剔出的方法計(jì)算中矢狀面。其中，所述步驟C中，若采用基于局部對(duì)稱性和奇異點(diǎn)剔出的方法計(jì) 算中矢狀面失敗(即非奇異點(diǎn)的個(gè)數(shù)不夠多，或著說非常少，比如非奇異 點(diǎn)的個(gè)數(shù)不足6個(gè))，則對(duì)于腦組織二值圖像數(shù)據(jù)，采用腦輪廓擬合計(jì)算和 奇異點(diǎn)剔出相結(jié)合的方法，對(duì)腦CT軸向切片圖像進(jìn)行計(jì)算，從而計(jì)算出腦 中矢狀面；所述計(jì)算中矢狀面的方法按照以下過程進(jìn)行Cl、利用橢圓函數(shù)逼近腦CT軸向切片圖像的腦輪廓；C2、用橢圓的長軸逼近所要計(jì)算的軸向切片圖像的對(duì)稱線，由所有計(jì) 算的對(duì)稱線通過奇異點(diǎn)剔出方法估計(jì)所需中矢狀面。其中，所述步驟C中，若采用腦輪廓擬合計(jì)算和奇異點(diǎn)剔出相結(jié)合的 方法計(jì)算中矢狀面失敗(即非奇異點(diǎn)的個(gè)數(shù)不夠多，或著說非常少，比如 非奇異點(diǎn)的個(gè)數(shù)不足6個(gè))，則使用頭顱二值圖像的頭顱輪廓擬合計(jì)算和奇 異點(diǎn)剔出相結(jié)合的方法，對(duì)腦CT軸向切片圖^f象進(jìn)行計(jì)算，從而計(jì)算出腦中 矢狀面。其中，所述步驟D按照以下過程估計(jì)腦組織圖像內(nèi)部相對(duì)于中矢狀線 的廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)D1 、在同 一軸向切片中計(jì)算腦組織圖像中每個(gè)像素點(diǎn)相對(duì)于中矢狀線 的對(duì)稱點(diǎn)；D2、確定以每個(gè)對(duì)稱點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度最大值；D3、用像素點(diǎn)的灰度值與相對(duì)應(yīng)的灰度最大值相減，求取該像素點(diǎn)的廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)，所述相對(duì)應(yīng)的灰度最大值是指以該像素點(diǎn)對(duì)稱點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度最大值。其中，所述步驟E中，按以下步驟計(jì)算急性腦出血的灰度閾值El、查找廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)大于臨界閾值的所有像素點(diǎn)，該臨界 閾值大于由灰質(zhì)與白質(zhì)造成的腦組織廣義不對(duì)稱性特征；E2、按照下述公式，計(jì)算上一步查找到的像素點(diǎn)的灰度閾值/^e77z = avgl - sdl,其中，/2M772為所求灰度閾值，avgl為上一步查找到的像素點(diǎn)的灰度均 值，sdl為上一步查找到的像素點(diǎn)的灰度方差。其中，所述步驟E中，根據(jù)腦組織內(nèi)部像素點(diǎn)的灰度直方圖，計(jì)算急 性腦出血的局部對(duì)比度閾值、不對(duì)稱性閾值、部分容積灰度閾值。其中，所述步驟F中，二值化處理采用以下方式對(duì)腦組織的廣義邊 界像素，若該像素點(diǎn)的灰度值不小于部分容積灰度閾值，且其廣義不對(duì)稱 性特征數(shù)據(jù)不小于不對(duì)稱性閾值，則該像素點(diǎn)設(shè)置為初始急性腦出血二值圖像的前景像素；對(duì)于腦組織的內(nèi)部像素，若該像素點(diǎn)的灰度值不小于灰 度閾值，且該像素點(diǎn)的廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)不小于不對(duì)稱性閾值，則該 像素點(diǎn)設(shè)置為初始急性腦出血二值圖像的前景像素；若像素點(diǎn)不屬于上述 兩種情況，則該像素點(diǎn)設(shè)置為初始急性腦出血二值圖像的背景像素。其中，所述方法還包括以下步驟Hl、搜索巖骨以下的軸向切片圖像 數(shù)據(jù)，并運(yùn)用灰度和局部對(duì)比度閾值判定在第四腦室附近有無高信號(hào)區(qū)， 若有則將此高信號(hào)區(qū)設(shè)置為初始急性腦出血區(qū)域的前景像素，從而獲得含 有第四腦室附近急性腦出血特征的初始急性腦出血區(qū)域圖像。其中，所述方法還包括以下步驟H21、查找初始急性腦出血區(qū)域圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)其按以下方式進(jìn)行二值 化處理對(duì)腦組織前景像素的內(nèi)部像素，若其灰度值不小于灰度閾值，則 設(shè)置該像素為 一臨時(shí)的二值圖像的前景像素；對(duì)腦組織前景像素的廣義邊 界像素，若其灰度值不小于部分容積灰度閾值，則設(shè)置該像素為一臨時(shí)的 二值圖像的前景像素；其他情況設(shè)置為 一臨時(shí)的二值圖像的背景像素；H22、對(duì)一臨時(shí)的二值圖像的圖像的前景連通區(qū)域，利用局部對(duì)比度閾值進(jìn)行局部對(duì)比度約束，即若其局部對(duì)比度不小于局部對(duì)比度閾值，則將 其設(shè)置為急性腦出血二值圖像的前景連通區(qū)域。其中，所述方法還包括以下步驟H3、對(duì)在初始急性腦出血區(qū)域圖像 的前景像素的鄰域內(nèi)^^查背景像素，將灰度值比灰質(zhì)灰度高的，且其廣義 不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)不小于不對(duì)稱性閾值與一常數(shù)之差的背景像素設(shè)為初始 急性腦出血二值圖像的前景像素，該常數(shù)是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可以在[5, 15] 內(nèi)變化，結(jié)果影響不是很大。其中，所迷方法還包括以下步驟H4、檢測初始急性腦出血區(qū)域圖像 的前景線狀連通區(qū)域，并將其設(shè)為初始急性腦出血二值圖像的背景像素。其中，所迷方法還包括以下步驟H5、查找初始急性腦出血區(qū)域圖像 的邊緣像素，并將鄰域內(nèi)大于0.5個(gè)出血像素的邊緣像素設(shè)為初始急性腦出 血二值圖像的前景4象素。本發(fā)明可以采用非增強(qiáng)型CT獲得腦CT圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)急性腦出血在非增強(qiáng)型CT圖像中呈現(xiàn)高信號(hào)的特點(diǎn)，利用急性腦出血的灰度特性(高亮度)、對(duì)中矢狀面的不對(duì)稱性(通常不會(huì)在左右半腦的對(duì)稱位置呈現(xiàn)高信號(hào)，腦室出血可呈現(xiàn)對(duì)稱性而被特殊處理)以及急性腦出血比其周圍的腦組織的信號(hào)高(局部對(duì)比度特性)，這三項(xiàng)特征有效地剔出非出血的高信號(hào)(例如，釣化呈現(xiàn)對(duì)中矢狀面的對(duì)稱性、成像偽影導(dǎo)致的高信號(hào)通常不會(huì)有高的局部對(duì)比度和非對(duì)稱性)，從而獲得急性腦出血區(qū)域圖像。其中，由 于部分容積效應(yīng)引起的高信號(hào)可以根據(jù)其空間特征予以消除，即這些像素靠近頭顱骨，位于腦的邊界。相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)的方法，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)1、 在一般腦出血及腦出血嚴(yán)重的情況下，能自動(dòng)準(zhǔn)確地提取中矢狀面， 從而確定急性腦出血區(qū)域腦組織的不對(duì)稱性特征，不需人為干預(yù)2、 本發(fā)明提出的基于廣義不對(duì)稱性來是基于點(diǎn)與一個(gè)區(qū)域的灰度最大值之間差別，能對(duì)噪聲和中矢狀面提取的誤差不敏感。3、 本發(fā)明提出了自適應(yīng)的參數(shù)計(jì)算方法，且對(duì)來自日本、中國哈爾濱、 廣州、'深圳的正常和腦出血(微小出血以及中度出血和超大出血)CT數(shù)據(jù) 進(jìn)行了測試，表明了參數(shù)確定的廣泛的自'適應(yīng)性。4、 本發(fā)明避免利用腦圖譜，所使用的只是較寬松的解剖知識(shí)。5、 本發(fā)明提出了相應(yīng)的措施以區(qū)分出血高信號(hào)與其它非出血的高信 號(hào)，還有本發(fā)明能能夠找出對(duì)中矢狀面對(duì)稱的急性腦出血區(qū)、能夠恢復(fù)較 亮急性腦出血周圍較暗的急性腦出血、能恢復(fù)部分容積效應(yīng)引起的急性腦 出血像素。6、 本發(fā)明基于較簡單的運(yùn)算、處理速度快，能在20秒以內(nèi)獲得急性腦 出血區(qū)域圖像，并根據(jù)圖像計(jì)算出出血體積和位置，以便醫(yī)務(wù)人員快速地 采取治療。


圖1是本發(fā)明關(guān)于CT腦出血圖像處理方法的流程圖； 圖2是利用模糊C-均值聚類方法獲得腦組織圖像的方法流程圖； 圖3是腦部的軸向切片圖像； 圖4是圖3的頭顱二值圖像； 圖5是圖3的腦組織圖像； 圖6是圖3的中矢狀線圖像； 圖7是采用本發(fā)明獲得的急性腦出血區(qū)域的圖像； 圖8是腦組織內(nèi)部像素點(diǎn)的歸一化灰度直方圖； 圖9是含有腦出血與鈣化及偽影的圖像，圖中，l表示條狀偽影，2表 示鉤化，3表示腦出血；圖IO是頭顱骨的CT圖像；圖ll是頭顱骨的腦組織圖像，圖中，4表示頭顱骨。
具體實(shí)施方式
以下將詳細(xì)描述本發(fā)明的各較佳實(shí)施例。如圖l所示，本發(fā)明的關(guān)于CT腦出血圖像的處理方法，可用于通用計(jì)算機(jī)或CT圖像的圖像處理系統(tǒng)上，按以下步驟A至步驟G進(jìn)行A、 利用非增強(qiáng)型CT獲得病人腦部CT圖像數(shù)據(jù)，該腦部CT圖像的 CT數(shù)據(jù)(按標(biāo)準(zhǔn)DICOM格式保存)根據(jù)其窗位和窗寬自動(dòng)轉(zhuǎn)換為8位的 數(shù)據(jù)文件，每一個(gè)圖像點(diǎn)被稱為像素(或體素，以下用像素表示)，像素的 灰度為在0至255之間取值。通過獲取多個(gè)腦部軸向切片、矢狀切片或冠 狀切片后，經(jīng)轉(zhuǎn)換可獲得三維CT圖像，三維圖像坐標(biāo)系為X為從左至右， Y為從前至后，Z為從上到下，Z為常數(shù)的切片稱為軸向切片(也稱水平面 切片)，Y為常數(shù)的切片稱為冠狀切片，X為常數(shù)的切片稱為矢狀切片，第 n個(gè)軸向切片的Z坐標(biāo)為n(n為自然數(shù))，其圖像如圖3所示。B、 利用模糊C-均值聚類方法識(shí)別上述CT圖像中的腦部組織，并進(jìn)行 圖像二值化處理，獲得腦組織的二值圖像brain(x,y，z)，如圖5所示。如圖 2所示，這一步具體可采用以下步驟進(jìn)行Bl、利用模糊C-均值聚類識(shí)別方法將腦部CT圖像數(shù)據(jù)按灰度值的高 低分類，從而確定兩個(gè)灰度閾值，即去掉頭顱骨的高灰度閾值和去掉其它 非腦組織的低信號(hào)閾值；B2、對(duì)腦部CT圖像數(shù)據(jù)，利用所述高灰度閾值和低信號(hào)閾值作為約束 條件對(duì)腦部CT圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化處理；B3、查找二值化處理之后的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)擁有最多非零像素且空間連 通的前景連通區(qū)域，進(jìn)行填充該連通區(qū)域內(nèi)孔的處理，并進(jìn)行填充該連通 區(qū)域內(nèi)孔的處理，并在一預(yù)設(shè)位置以下的每個(gè)軸向切片上^r查二維前景區(qū) 域，以去除孤立的二維前景連通區(qū)域(也就是為了去掉眼眶(orbit)以下的肌肉等非腦組織所產(chǎn)生的高信號(hào)，具體可以通過圖像處理檢測眼眶的位置用 于設(shè)定所述的"預(yù)設(shè)位置"，然后從該位置以下檢查每個(gè)軸向切片的二維前 景連通區(qū)域，僅當(dāng)它與上一個(gè)軸向切片足夠多(比如說至少50%)的前景 像素相鄰時(shí)才保留，否則將其設(shè)置為背景像素即非腦像素。這里所說的相鄰即是不孤立。)，從而獲得腦組織圖像brain(x,y，？)。這一過程中，利用模 糊C-均值聚類對(duì)CT圖像按照灰度值的高低可以分為四類第一類的最大 灰度,可作為去掉其它非腦組織(如空氣和腦髓液)的低信號(hào)閾值Tback; 第四類的平均灰度，可作為去掉頭顱骨的高灰度Tb。ne;第三類的灰度均值 fcmMean[3]和方差fcmSD[3]將被用來補(bǔ)償部分容積效應(yīng)和恢復(fù)較暗的急性 腦出血。上述B1至B3的過程可以參見以下頭顱二值圖像head(x,y,z)的處理原 理。獲取頭顱二值圖像head(x， y, z)由兩個(gè)步驟來實(shí)現(xiàn) (1 )按以下公式進(jìn)行二值化，上式中，g(x,y，z)為像素點(diǎn)(x,y,z)的灰度值。(2)找到AOc,;;，z)中最大的前景連通區(qū)域(該區(qū)域的每個(gè)像素均為 5,(x，:^)中的l像素，且它們在空間中連通，擁有最多的像素?cái)?shù))并填充該 連通區(qū)域內(nèi)的孔所得到的二值圖像即是head(x，y,z),如圖4所示。 采用與上述方法類似的過程可求得腦組織圖像，包括根據(jù)兩個(gè)灰度閾值 CIWk與Tb。ne)進(jìn)行二值化處理、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理以斷開腦與非腦的連接、找 到最大的前景連通區(qū)域并填充、去掉眼眶(orbit)以下的肌肉等非腦組織等， 其詳細(xì)操作過程可以參見括弧內(nèi)的參考文獻(xiàn)(Hu QM, Qian GY, Aziz A, Nowinski WL. Segmentation of brain from computed tomography head images (由CT頭盧貞圖像分割腦組織).Proceedings of the 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference: 155—1 - 155_4.)。C、計(jì)算腦中矢狀面，并確定中矢狀線。 從解剖學(xué)角度上講，中矢狀面將人腦分成左右半腦。對(duì)于正常人，其左右半腦大致對(duì)稱，因此CT圖像對(duì)中矢狀面呈現(xiàn)較強(qiáng)的對(duì)稱性。然而，腦出血會(huì)破壞腦組織內(nèi)的灰度分布，并有可能導(dǎo)致腦組織的形變和/或移位， 因此腦出血病人的中矢狀面的確定具有挑戰(zhàn)性。在本發(fā)明中，采用以下方 法計(jì)算中矢狀面。根據(jù)腦CT數(shù)據(jù)，可以采用精度較高的基于局部對(duì)稱性和奇異點(diǎn)剔出的 方法計(jì)算中矢狀面，具體可以參見括弧內(nèi)的文獻(xiàn)資料(Hu QM, Nowinski WL. A rapid algorithm for robust and automatic extraction of the midsagittal plane of the human cerebrum from neuroimages based on local symmetry and outlier removal (—種快速、自動(dòng)和魯棒地基于局部對(duì)稱性和奇異點(diǎn)剔出估計(jì)大腦 中矢狀面的算法).NeuroImage 2003; 20(4): 2154-2166 )。'當(dāng)CT圖像數(shù)據(jù)呈現(xiàn)較大的灰度異常分布時(shí)，上述方法將不能提供足 夠多(比如說6個(gè)點(diǎn))的非奇異點(diǎn)(inlier),這時(shí)可用腦組織圖像brain(x, y, z) 估計(jì)中矢狀面，也就是說采用腦輪廓擬合計(jì)算和奇異點(diǎn)剔出相結(jié)合的方法， 對(duì)腦CT軸向士刀片圖像進(jìn)行計(jì)算，從而估計(jì)出腦中矢狀面。比如，先利用橢 圓函數(shù)逼近腦CT軸向切片圖像的腦組織輪廓，然后用橢圓的長軸來逼近所 要計(jì)算的軸向切片圖像的對(duì)稱線，由所有估計(jì)的對(duì)稱線通過奇異點(diǎn)剔出來估計(jì)所需中矢狀面。如果上述方法還是不能得到足夠多(比如說6個(gè)點(diǎn)) 的非奇異點(diǎn)，可采用類似于腦組織圖像的方法，利用上述頭顱二值圖像head(x， y, z)估計(jì)中矢狀面。所估計(jì)或計(jì)算出的中矢狀面與軸向切片的交線 即為所需提取的中矢狀線或簡稱中矢狀線，如圖6所示，圖像中的斜線即 為所求取的軸向切片的中矢狀線。上述對(duì)中矢狀面求取的基本思路是只處理含有較大腦組織區(qū)域的軸 向切片。具體可以按照以下方式選取所需處理的軸向切片可計(jì)算每個(gè)軸 向切片的平均灰度，avg(i)表示第i個(gè)軸向切片的平均灰度，所有軸向切片的最大平均灰度計(jì)為avgMax (對(duì)應(yīng)于靠中間的軸向切片z-zM)由zM至1 找出第一個(gè)平均灰度小于0.6avgMax的軸向切片(z=zS),從zM到zSize (zSize是圖像的總軸向切片數(shù))找到第一個(gè)平均灰度小于0.8avgMax的軸向 切片(z-zE)，則只對(duì)zS到zE的軸向切片計(jì)算對(duì)稱線。)D、基于點(diǎn)對(duì)區(qū)域的廣義不對(duì)稱性度量，魯棒地估計(jì)在腦組織圖像內(nèi)部 相對(duì)于中矢狀線的廣義不對(duì)稱性特征，獲得腦組織圖像像素的廣義不對(duì)稱 性特征數(shù)據(jù)。這一步計(jì)算的目的是刻畫急性腦出血的空間不對(duì)稱性，換 句話說，對(duì)于兩邊都比較亮的區(qū)域，除了對(duì)應(yīng)于腦室出血外， 一般它不應(yīng) 被當(dāng)作急性腦出血，可以通過廣義不對(duì)稱性圖像而排除。這一步驟中，具體如何估計(jì)腦組織圖像內(nèi)部相對(duì)于中矢狀線的廣義不 對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)，可以采用如下方式首先、在同一軸向切片中計(jì)算腦組織圖像中每個(gè)像素點(diǎn)相對(duì)于中矢狀 線的對(duì)稱點(diǎn)；其次、確定以每個(gè)對(duì)稱點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度最大值； 最后、用像素點(diǎn)的灰度值與相對(duì)應(yīng)的灰度最大值相減，求取該像素點(diǎn) 的廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)，所述相對(duì)應(yīng)的灰度最大值是指以該像素點(diǎn)對(duì)稱 點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度最大值。以下采用以軸向切片的處理方法 為例，具體說明上述方法的原理。對(duì)圖像中的任意像素點(diǎn)(;c, 乂 z),在同一軸向切片上計(jì)算出其對(duì)中矢狀 線的對(duì)稱點(diǎn)(x', /， z)，用N代表以(;c'， /, z)為中心且包含O'， /， z)的鄰 域，用/w0c'，/，z)表示該鄰域的灰度最大值，則在(x,yz)處的廣義不對(duì)稱性 定義為<formula>formula see original document page 16</formula>上式中，asym(x，y，z)即為所求取的廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)。由f 興趣的只是急性腦出血的高信號(hào)，因此不對(duì)#性的低信號(hào)可以不予考慮。由于中矢狀面的計(jì)算可能有誤差，在CT成像時(shí)掃描的方位可能有傾斜而導(dǎo)致&yz)對(duì)中矢狀面的對(duì)稱點(diǎn)偏離(;c', /,Z)(即，不在同一軸向切片上)， 因此直接用, /, Z)與乂 Z)相減會(huì)導(dǎo)致不對(duì)稱性對(duì)傾斜掃描及中矢狀 面計(jì)算誤差的敏感，用(x'， /，力鄰域灰度的最大值就能增強(qiáng)魯棒性，其中 鄰域的大小依賴于軸向切片的傾斜程度及所提取的中矢狀面的精度，例如， 鄰域大小可取為7x7。E、計(jì)算急性腦出血的灰度閾值、不對(duì)稱性閾值、局部對(duì)比度閾值、部 分容積灰度閾值。腦組織像素就是所有那些brain(x, y, z)函數(shù)值為1的像素，即腦組織圖 像的前景像素或目標(biāo)像素。對(duì)任意的腦組織像素，在同一軸向切片上，如 果在其5x5鄰域內(nèi)至少有1個(gè)非腦組織的點(diǎn)，那么這個(gè)像素就有可能受部 分容積效應(yīng)影響，這個(gè)像素就叫做廣義腦邊界像素，其它的腦組織像素就 叫做腦組織內(nèi)部像素。對(duì)于所有像素(X, 乂 Z)，如果fl^W(X， y Z)^^)(^)為一由經(jīng)驗(yàn)確定的常數(shù)，為20左右，經(jīng)驗(yàn)表明對(duì)于0 255的CT腦圖像，白質(zhì)與灰質(zhì)的灰度差別一 般小于20,因此，大于20的廣義非對(duì)稱性不是由灰質(zhì)與白質(zhì)的灰度差造成 的)，'計(jì)算這些像素的灰度均值avgl和灰度方差sdl，則可以求取所述的灰 度閾值/2ae77z。具體可按以下步驟計(jì)算首先、查找廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)大于臨界閾值的所有像素點(diǎn)，該臨 界閾值大于由灰質(zhì)與白質(zhì)造成的腦組織廣義不對(duì)稱性特征(即經(jīng)驗(yàn)值20);其次、按照下述公式，計(jì)算上一步查找到的像素點(diǎn)的灰度閾值:te77z = avgl _ sdl。對(duì)于上述局部對(duì)比度閾值、不對(duì)稱性閾值、部分容積灰度閾值的求取 可以依據(jù)腦組織內(nèi)部像素點(diǎn)的灰度直方圖，如圖8所示。統(tǒng)計(jì)腦組織內(nèi)部4象素點(diǎn)的灰度直方圖，如圖8所示，其縱軸為某一灰 度出現(xiàn)的頻率(已經(jīng)歸一化，即最大頻率對(duì)應(yīng)于1)，在最大頻率灰度兩邊頻率降低，降至一半頻率的左邊的灰度為TT1,右邊為TT2。可以粗略地 說，
是腦組織中較有代表性的信號(hào)。推廣到一般，對(duì)于任意 變量的直方圖，其[TT1， TT2]大致地表示了該變量有代表性的取值，亦即 該變量有代表性的取值下限是TT1，上限是TT2。對(duì)于腦組織圖像中灰度位于[TT1， TT2]的像素計(jì)算其局部對(duì) 比度,(定義為g(x， j;， z)減去其8鄰域灰度的最小值)，統(tǒng)計(jì)所有這些局部對(duì) 比度的直方圖并得到其代表性的取值區(qū)域?yàn)閇TTLd, TTLC2]，則局部對(duì)比度 閾^f直/c77z為/c772 = TTLC2 + 5 。對(duì)于腦組織圖像中灰度位于[TT1， TT2]的像素(《yz),統(tǒng)計(jì)所有廣義 非對(duì)稱性數(shù)據(jù)大于零的a^m(x， y z)直方圖，并得到其代表性的取值區(qū)域?yàn)?[TTasyml， TTasym2]，則不對(duì)稱性閾值a矽m777為o^m772 -TTasym2 + 5,這里 的裕量5由經(jīng)驗(yàn)得到。對(duì)于Z坐標(biāo)為z的軸向切片，找到所有廣義腦邊界像素的灰度最大值gmax^)和灰度最小值gminl(Z)，則對(duì)這些廣義腦邊界像素，其部分容積灰度闞值pv772(z)為； v772(z) = (3xgmaxl(z)+gminl(z))/4 。F、利用上述獲得的灰度閾值、不對(duì)稱性閾值和部分容積灰度閾值對(duì)腦 部組織圖像像素進(jìn)行二值化處理。這一步驟的具體過程是對(duì)腦組織的廣 義邊界像素，若其灰度值不小于部分容積灰度闊值，且其廣義不對(duì)稱性特 征數(shù)據(jù)不小于不對(duì)稱性閾值，則該像素點(diǎn)設(shè)置為初始急性腦出血二值圖像 的前景像素；對(duì)腦組織的內(nèi)部像素，若其灰度值不小于灰度閾值，且其廣 義不對(duì)稱性特征凄t據(jù)不小于不對(duì)稱性閾值，則該像素點(diǎn)設(shè)置為初始急性腦 出血；值圖像的前景像素；若像素點(diǎn)不屬于上述兩種情況，則該像素點(diǎn)設(shè) 為初始急性腦出血二值圖像的背景像素。以下用公式表示上述二值化處理 的原理。對(duì)于腦組織像素，基于灰度與不對(duì)稱性進(jìn)行二值化處理后，得到￡20c，>>,z),如下所示:1，如果(;c,乂z)為腦組織的廣義邊界，且g(x，乂z)2pvr/j(/)和o砂附(x,y,z)》fl^w77 1，如果O，y,z)為腦組織的內(nèi)部像素，且g(X;;,z) 2 /zae77 和"^wO:，；;,z) 2 asymr/j 0，上述兩條件均不能滿足上述式中，gO，j力為像素點(diǎn)(x， y z)的灰度值；p77K/)為Z坐標(biāo)為i的 軸向切片上，廣義腦邊界像素的部分容積灰度閾值；^e"為急性腦出血部 分腦組織圖像的灰度閾值；朋戶(jc,》,z)為像素點(diǎn)(;c, 乂 z)的廣義不對(duì)稱性數(shù) 據(jù)；a^m77 為急性腦出血部分腦組織圖像的不對(duì)稱性閾值。G、對(duì)二值化處理后圖像A(x,j;,z)的前景連通區(qū)域，計(jì)算其局部對(duì)比度 并與局部對(duì)比度閾值比較，如果其局部對(duì)比度不小于局部對(duì)比度閾值則保 留該前景連通區(qū)域，否則將其設(shè)置為背景連通區(qū)域，從而獲得初始急性腦 出血區(qū)二^直圖{象(其函lt可以定義為ZM"/foemO,;;,z))。上述前景連通區(qū)域是圖像處理中比較常用的概念，如何找出A(x,;;，z)的 所有前景的連通區(qū)域(其中，每一前景連通區(qū)i或在空間上是26-鄰域連通的) 具體可以參照中括號(hào)內(nèi)的文獻(xiàn)資料Hu QM， Qian GY, Nowinski WL. Fast connected-component .labeling in three-dimensional binary images based on iterative recursion. Computer Vision and Image Understanding 2005; 99:414_434。對(duì)于每一前景連通區(qū)域在空間上是26-鄰域連通的前景連通區(qū) ^或，其每個(gè)^f象素(x， 乂 z)i勻?yàn)?2(x,>>，z)的前景"f象素(艮卩，52(;k:,j;,z)^ 1)。對(duì)每 一個(gè)前景連通區(qū)域，其大小為該區(qū)域像素?cái)?shù)目，對(duì)應(yīng)的相鄰背景^f象素為那 些52(jc，乂z)的背景像素(即，52(;c，;v,z)= 0)，在它們的3x3鄰域內(nèi)至少含有 一個(gè)該前景連通區(qū)域像素。任何一個(gè)52(x, j/,z)前景連通區(qū)域的局部對(duì)比度可以定義為該連通區(qū)域所有像素的灰度平均值減去該前景連通區(qū)域?qū)?yīng)的相鄰背景像素灰度的平 均值。 一種可能的實(shí)施方案如下。對(duì)于A(;c,j^)的所有前景連通區(qū)域，如果其像素?cái)?shù)目大于num0且其局部對(duì)比度大于局部對(duì)比度閾值/c77z，則該前景連通區(qū)域的所有像素在 /wYZ/ae附(x，y,z)中i殳置為1, /""/fog附(x,;;,z)的其它Y象素設(shè)置為0。 num0為一 常數(shù)，目的是去掉那些孤立點(diǎn)噪聲，對(duì)于在軸向切片的像素大小為1毫米 左右的圖像，num0可設(shè)置為10。 一般地，如果圖像在X與Y方向上的分 辨率為voxX與voxY (單位為每像素毫米)，則num0可設(shè)為10/ ( voxXx雨Y)。上述步驟A至步驟G的圖像處理過程，基本上從CT圖像中分離獲得 了初始急性腦出血區(qū)域圖像，可以用于醫(yī)務(wù)人員判斷急性腦出血病癥，這 種利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理獲得初始急性腦出血區(qū)域圖像的方法，可以方 便醫(yī)務(wù)人員精確定位急性腦出血的位置。對(duì)于上述方法的過程，本發(fā)明還給出了以下幾個(gè)步驟，用于補(bǔ)償圖像 處理誤差。一、補(bǔ)償在第四腦室附近的急性腦出血。由于位于第四腦室附近的急性腦出血通常對(duì)中矢狀面呈現(xiàn)對(duì)稱性，因 此初始的急性腦出血區(qū)域/m'^faem(;c,;;, z)將不包含這部分出血，可以通過找 到第四腦室所在的軸向切片并搜索這些軸向切片來實(shí)現(xiàn)其補(bǔ)償。所以上述方法在步驟G之后還包括步驟Hl:搜索巖骨以下的軸向切片圖像數(shù)據(jù)，并運(yùn)用灰度和局部對(duì)比度闊值判 定在第四腦室附近有無高信號(hào)區(qū)，若有則將此高信號(hào)區(qū)設(shè)置為初始急性腦 出血區(qū)域的前景像素，從而獲得含有第四腦室附近急性腦出血特征的初始 急性腦出血區(qū)域圖像。實(shí)際中，可以通過找到出現(xiàn)巖骨(petrous bone)的最上面的軸向切片z = zp，并搜索Z&p的軸向切片。對(duì)于這些切片，只運(yùn)用灰度和局部對(duì)比度閾 值判定在第四腦室附近有無高信號(hào)區(qū)(與步驟F相似，只是去掉o^m(x，；;， z)^;a^m772的限制)。若有，則將這些高信號(hào)區(qū)的像素設(shè)置為,'m',/foem(x,;;,z)的前景。出現(xiàn)巖骨的軸向切片zp可以通過分析切片的腦組織面積(bmin(x， y, z) 為l的像素?cái)?shù)目總和)來實(shí)現(xiàn)。設(shè)具有最大腦組織面積的切片的z坐標(biāo)為 zM, area(z)表示軸向切片z的月鹵組織面積，則zp ^zM， area(zp)〈0.8xarea(zM); 所有介于zM與Zp的z, area(z)^0.8xarea(zM)。二、補(bǔ)償對(duì)中矢狀面對(duì)稱的急性腦出血。當(dāng)急性腦出血區(qū)域/wY//Mm(x，>;,z)在中矢狀面的左右兩側(cè)都有前景像素 時(shí)，表明腦出血已經(jīng)分散于左右半腦，這時(shí)的腦出血有可能出現(xiàn)對(duì)中矢狀 面對(duì)稱的情況，而未被設(shè)置為/wY/Z"emO,少,z)的前景像素。這些出血像素具有 如下特點(diǎn)灰度高信號(hào)、比周圍的非出血信號(hào)亮、與/mYZ/aew(;c,:^)中的某 些前景像素相鄰。因此這些出血像素可以通過灰度閾值處理、；險(xiǎn)查局部對(duì) 比度以及跟現(xiàn)有的/""/foew(;c，;/,z)前景像素相鄰來檢測出。因此對(duì)于這種情 況采用以下方式彌補(bǔ)首先，查找初始急性腦出血區(qū)域圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)其按以下方式進(jìn)行二 值化處理，獲得一臨時(shí)的二值圖像^(;c,;^):<formula>formula see original document page 21</formula>然后，對(duì)二值化處理后圖像A(u,z)的前景連通區(qū)域，求出局部對(duì)比度 并與局部對(duì)比度閾值比較，從而在初始急性腦出血區(qū)域圖像中添加左右對(duì) 稱的腦出血信號(hào)特征。對(duì)于5";c,;^)的前景連通區(qū)域，如果其局部對(duì)比度不 小于/c77z，且至少有一個(gè)屬于該連通區(qū)域的像素位于/"!7//^附(1,;^)的一個(gè) 前景像素的8-鄰域，則將A(;c,j^)的這個(gè)前景連通區(qū)域的所有像素的 /"u)設(shè)置為前景，從而恢復(fù)左右對(duì)稱的腦出血高信號(hào)。三、確定急性腦出血周圍較暗的出血像素。出血像素呈現(xiàn)一定的灰度變化，至此已找到的出血像素滿足灰度、局 部對(duì)比度以及非對(duì)稱性閾值條件，它們可被稱為核心腦出血像素(corehaemorrhage pixels)。對(duì)/""/foemO,少,z)的前景l(fā)象素在其5x5鄰域內(nèi)^r查那些背景像素，如果其灰度比灰質(zhì)的灰度為高(即， g(U，z)^(/7ae77z+fcmMean[3]+fcmSD[3])/2 ),且其非對(duì)稱性a^w(jc，j;，z) 2wTTz-10),則將/mY7/ae附0，少,z)設(shè)置為前景，從而在初始急性腦出血區(qū)域 圖像中補(bǔ)償了周圍較暗的急性腦出血特征。這一步意義重大，從概念上講， 急性腦出血呈現(xiàn)一定的灰度變化，前面的步驟A至步驟G能確定急性腦出 血中較亮的部分，這一步用來確定較暗的部分。這種策略是一種較優(yōu)的策 略，即用一種參數(shù)時(shí)要么包括一些較低的非出血信號(hào)(閾值較低)或丟掉 一些靠近邊緣的較低的出血信號(hào)。四、去除非出血的高信號(hào)。已找到的急性月鹵出血像素(/mY7/a柳0,y， z) = 1 ，即ZwY7foew(;c， _y， z)中的前 景像素)可能對(duì)應(yīng)于非出血的高信號(hào)，應(yīng)想辦法將它們消除。線狀的高信號(hào)(如圖9示)可通過4企測/"/近"m(;c，;^)的前景線狀連通 區(qū)域而消除(將此連通區(qū)域的所有像素在/mY/foew(;c，y,z)中設(shè)置為背景像 素)。鉤化通常為小(比如說小于150mm2)的類圓形區(qū)域，同時(shí)在幾個(gè)相鄰 的軸向切片中出現(xiàn)。鈣化區(qū)域通常呈現(xiàn)較高的亮度，通過對(duì)中矢狀面的對(duì) 稱性可以被消除。當(dāng)CT成像比較傾斜時(shí)，計(jì)算非對(duì)稱性圖像o^w(;c, y z) 所用的7x7鄰域可能太小，不足以找到一邊釣化像素的另一邊所對(duì)應(yīng)的鈣 化像素。這時(shí)可通過增大鄰域大小(比如llxll)并考慮鄰近的軸向切片， 即，fN(x，，y，，z)由fN(x，,y，，z-l)、 fN(x,， y，， z-l)及fN(x，， y，， z+l)的最大值來代 表，若這些,'"/^foem(x，;;，z)的前景像素不再滿足非對(duì)稱性條件則將對(duì)應(yīng)的 /"W/"em0c,;;力設(shè)置為0,即將這部分的前景連通區(qū)域設(shè)置為背景像素，從而 在初始急性腦出血區(qū)域圖像中去除非出血的高信號(hào)特征。由于成像比較傾斜或頭顱骨左右不太對(duì)稱，有可能出現(xiàn)部分骨頭被當(dāng) 作腦組織(填充填入)且在圖像中呈現(xiàn)不對(duì)稱性而被誤判為急性腦出血的情況(如圖lO和ll)。這通常發(fā)生在巖骨以下的軸向切片(z^zp),這種高信 號(hào)可以通過灰度閾值來實(shí)現(xiàn)，即對(duì)z^zp的所有/m'r/Zaew(x，:v,z)的前景像素， 如果g(X, y, Z)^rb。ne則將其改變?yōu)楸尘跋袼?。五、確定急性腦出血周圍的部分容積效應(yīng)像素。由于部分容積效應(yīng)，鄰近腦出血邊界的像素呈現(xiàn)中間灰度，如果腦出血部分大于0.5個(gè)像素則該像素應(yīng)被判定為出血像素。這可通過灰度比較來 實(shí)現(xiàn)。設(shè)像素(x，乂z)為前景像素，考慮水平直線段(x+7，乂z)與0c+2,乂z), 其中,/"/tf/ae附(x，_y，z) = 1， /mY//aew(x+/，_y， z) = 0， z.mY//"aew(x+2' y， z) = 0。如果g(x+7，少，z》(/2ae772+fcmMean[3〗-fcmSD[3])/2且g(x+入乂 z) > (g(x， y， z) + g(x+2， y, z))/2,則可認(rèn)定在(x+7，y, z)處腦出血比例大于0.5而判 定(jc+/, 乂 r)為出血^f象素(即，將/""/foew(x + lj，z)"i殳置為前景)。對(duì)垂直 或其它方位的直線可采用類似的方法補(bǔ)償部分容積效應(yīng)。上述這一過程中，通過查找初始急性腦出血區(qū)域圖像的邊緣像素，并 將鄰域內(nèi)大于0.5個(gè)出血像素的邊緣像素設(shè)為前景像素，用于補(bǔ)償部分容積 效應(yīng)產(chǎn)生的急性腦出血像素。上述步驟一至步驟五的順序可以任意選擇，并均位于步驟G之后，如 圖l所示，在步驟G之后，步驟一至步驟五可以按上述描述的順序依次執(zhí) 行，并得到最終急性腦出血區(qū)域圖像，如圖7所示?，F(xiàn)以對(duì)臨床CT數(shù)據(jù)說明本技術(shù)方案及所能達(dá)到的效果。采用如圖l所述 的步驟，從臨床Dicom數(shù)據(jù)經(jīng)自動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換得到原始圖像g(x,y,z);并對(duì)該 圖像按照上述所說的方案進(jìn)行圖像處理之后，可得圖7所示的急性腦出血區(qū) 域圖像。如果上述過程至確定第四腦室附近的急性腦出血止所得到的急性 腦出血像素?cái)?shù)仍為零，則此數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于非出血；否則，由所計(jì)算的出血區(qū) 域可得到出血體積以決定是否手術(shù)，由相隔一定時(shí)間得到的同 一病人的CT 數(shù)據(jù)檢測并比較急性腦出血以判定是否為進(jìn)展型腦出血，并提供急性腦出 血的三維整體以及空間位置幫助醫(yī)務(wù)人員把握出血的狀況以制定合適的治療方案。
上述各具體步驟的舉例說明較為具體，并不能因此而認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明 的專利保護(hù)范圍的限制，本發(fā)明的專利保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1、一種關(guān)于CT腦出血圖像的處理方法，其特征在于，所述方法按以下步驟進(jìn)行A、獲得病人腦部CT圖像數(shù)據(jù)；B、利用模糊C-均值聚類方法識(shí)別CT圖像中的腦部組織，獲得腦組織的二值圖像；C、計(jì)算腦中矢狀面，并確定中矢狀線；D、基于點(diǎn)對(duì)區(qū)域的廣義不對(duì)稱性度量，估計(jì)在腦組織圖像內(nèi)部相對(duì)于中矢狀線的廣義不對(duì)稱性特征，獲得腦組織圖像像素的廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)；E、計(jì)算急性腦出血的灰度閾值、不對(duì)稱性閾值、局部對(duì)比度閾值、部分容積灰度閾值；F、利用獲得的灰度閾值、不對(duì)稱性閾值和部分容積灰度閾值對(duì)腦部組織圖像像素進(jìn)行二值化處理；G、對(duì)二值化處理后圖像的前景連通區(qū)域，如果其局部對(duì)比度不小于局部對(duì)比度閾值，則保留其為前景連通區(qū)域，否則將其設(shè)置為背景連通區(qū)域，從而獲得初始急性腦出血二值圖像。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟B按以下步驟 進(jìn)行Bl、利用模糊C-均值聚類識(shí)別方法將腦部CT圖像數(shù)據(jù)按灰度值的高 低分類，從而確定兩個(gè)灰度閾值，即去掉頭顱骨的高灰度閾值和去掉其它 非腦組織的低信號(hào)閾值；B2、對(duì)腦部CT圖像數(shù)據(jù)，利用所述高灰度閾值和低信號(hào)閾值作為約束 條件對(duì)其進(jìn)行二值化處理；B3、查找二值化處理之后的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)擁有最多非零像素且空間連 通的前景連通區(qū)域，進(jìn)行填充該連通區(qū)域內(nèi)3L的處理，并在一預(yù)設(shè)位置以 下的每個(gè)軸向切片上檢查二維前景區(qū)域，以去除孤立的二維前景連通區(qū)域， 從而獲得腦組織二值圖像。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟C中，根據(jù)腦 CT數(shù)據(jù)，采用基于局部對(duì)稱性和奇異點(diǎn)剔出的方法計(jì)算中矢狀面。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟C中，采用腦 輪廓擬合計(jì)算和奇異點(diǎn)剔出相結(jié)合的方法，估計(jì)出腦中矢狀面，包括如下 步驟C1 、利用橢圓函數(shù)逼近腦CT軸向切片圖,像的腦輪廓； C2、用橢圓的長軸逼近所要計(jì)算的軸向切片圖像的對(duì)稱線，由所有計(jì) 算的對(duì)稱線通過奇異點(diǎn)剔出方法估計(jì)所需中矢狀面。
5、 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟C中，使用頭 顱二值圖像的頭顱輪廓擬合估計(jì)和奇異點(diǎn)剔出相結(jié)合的方法，對(duì)腦CT軸向 切片圖像進(jìn)行計(jì)算，從而計(jì)算出腦中矢狀面。
6、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟D按照以下過 程估計(jì)腦組織圖像內(nèi)部相對(duì)于中矢狀線的廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)Dl 、在同 一軸向切片中計(jì)算腦組織圖像中每個(gè)像素點(diǎn)相對(duì)于中矢狀線 的對(duì)稱點(diǎn)；D2、瑜定以每個(gè)對(duì)稱點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度最大值；D3、用像素點(diǎn)的灰度值與相對(duì)應(yīng)的灰度最大值相減，求取該像素點(diǎn)的廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)，所述相對(duì)應(yīng)的灰度最大值是指以該像素點(diǎn)對(duì)稱點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度最大值。
7、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟E中，按以下 步驟計(jì)算急性腦出血的灰度閾值gl、查找廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)大于臨界閾值的所有像素點(diǎn)，該臨界 閾值大于灰質(zhì)與白質(zhì)造成的腦組織廣義不對(duì)稱性特征；E2、按照下述公式，計(jì)算上一步查找到的像素點(diǎn)的灰度閾值/zae77z = avgl - sdl,吝中，/z"e772為所求灰度閾值，avgl為上一步查找到的像素點(diǎn)的灰度均 值，sdl為上一步查找到的像素點(diǎn)的灰度方差。
8、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟E中，根據(jù)腦 組織內(nèi)部像素點(diǎn)的灰度直方圖，計(jì)算急性腦出血的局部對(duì)比度閾值、不對(duì) 稱性陶值、部分容積灰度閾值。
9、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟F中，二值化 處理采用以下方式對(duì)腦組織的廣義邊界像素，若其灰度值不小于部分容積灰度闊值，且 其廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)不小于不對(duì)稱性閾值，則該像素點(diǎn)設(shè)置為初始急 性腦出血二值圖像的前景像素；對(duì)腦組織的內(nèi)部像素，若其灰度值不小于 灰度閾值，且其廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)不小于不對(duì)稱性閾值，則該像素點(diǎn) 設(shè)置為初始急性腦出血二值圖像的前景像素；若像素點(diǎn)不屬于上述兩種情 況，則該像素點(diǎn)設(shè)置為初始急性腦出血二值圖像的背景像素。
10、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特4正在于，所述方法還包括以下 步驟Hl、搜索巖骨以下的軸向切片圖像數(shù)據(jù)，并運(yùn)用灰度和局部對(duì)比度 閾值判定在第四腦室附近有無高信號(hào)區(qū)，若有則將此高信號(hào)區(qū)設(shè)置為初始 急性腦出血區(qū)域的前景像素，從而獲得含有第四腦室附近急性腦出血特征 的初始急性腦出血區(qū)域圖像。
11、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括以下步驟H21、查找初始急性腦出血區(qū)域圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)其按以下方式進(jìn)行二值 化處理對(duì)于腦前景像素的內(nèi)部像素，若其灰度不小于灰度閾值，則設(shè)置 該像素為一臨時(shí)的二值圖像的前景像素；對(duì)于腦前景像素的廣義邊界像素， 若其灰度值不小于部分容積灰度閾值，則設(shè)置該像素為這一臨時(shí)二值圖像 的前景像素；其他情況設(shè)置為這一臨時(shí)二值圖像的背景像素；H22、對(duì)這一臨時(shí)二值圖像的前景連通區(qū)域，若其局部對(duì)比度不小于局 部對(duì)比度閾值，則將其設(shè)置為初始急性腦出血二值圖像的前景連通區(qū)域。
12、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特4正在于，所述方法還包括以下 步驟H3、對(duì)在初始急性腦出血區(qū)域圖像的前景像素的鄰域內(nèi)檢查背景像 素，將灰度值比灰質(zhì)灰度高的，且其廣義不對(duì)稱性特征數(shù)據(jù)不小于不對(duì)稱 性閾值與 一常數(shù)之差的背景像素設(shè)為初始急性腦出血二值圖像的前景像 素。
13、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括以下 步驟H4、檢測初始急性腦出血區(qū)域圖像的前景線狀連通區(qū)域，并將其設(shè) 為初始急性腦出血二值圖像的背景像素。
14、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括以下 步驟H5、查找初始急性腦出血區(qū)域圖像的邊緣像素，并將鄰域內(nèi)大于0.5 個(gè)出血像素的邊緣像素設(shè)為初始急性腦出血二值圖像的前景像素。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種關(guān)于CT腦出血圖像的處理方法，根據(jù)非奇異點(diǎn)個(gè)數(shù)自動(dòng)選取原始數(shù)據(jù)的灰度圖像、腦組織二值圖像或頭顱二值圖像，基于奇異點(diǎn)剔出與形狀擬合計(jì)算腦中矢狀面；基于點(diǎn)對(duì)區(qū)域的廣義不對(duì)稱性度量魯棒地刻畫急性腦出血對(duì)中矢狀面的不對(duì)稱性；自適應(yīng)地計(jì)算出急性腦出血的灰度閾值、廣義不對(duì)稱性閾值、局部對(duì)比度閾值和部分容積效應(yīng)閾值；通過搜索巖骨以下的軸向切片確定第四腦室附近的急性腦出血；由已求出的非對(duì)稱性出血求取對(duì)中矢狀面呈現(xiàn)對(duì)稱的急性腦出血；由已確定的較亮(灰度較高)的急性腦出血確定其周圍較暗的急性腦出血；去除非急性腦出血的高信號(hào)；確定部分容積效應(yīng)引起的急性腦出血像素，從而獲得最終的急性腦出血區(qū)域圖像。
文檔編號(hào)A61B6/03GK101238987SQ20071007695
公開日2008年8月13日 申請日期2007年9月6日 優(yōu)先權(quán)日2007年9月6日
發(fā)明者胡慶茂 申請人:深圳先進(jìn)技術(shù)研究院