專利名稱：一種基于可形變表面模型的mr圖像顱骨剝離方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及MR圖像的顱骨剝離方法。
背景技術(shù)：
磁共振成像技術(shù)以其無創(chuàng)性、信噪比高、掃描角度靈活以及在軟組織成像上的優(yōu)勢(shì)而廣泛應(yīng)用于大腦病理學(xué)研究，如腦腫瘤、腦萎縮、腦積水、腦多發(fā)硬化癥以及老年癡呆病等。這些病情嚴(yán)重威脅著人的健康和生命，而要對(duì)這些疾病做出準(zhǔn)確的診斷，離不開對(duì)人腦相關(guān)組織的定量測(cè)量和分析。通常需要將感興趣區(qū)域從整個(gè)顱腦圖像中精確的分割出來。而進(jìn)行準(zhǔn)確分割的一個(gè)先決條件就是從腦部MR圖像中將頭皮、顱骨、肌肉、血管等組織剔除，只保留腦組織。這是因?yàn)?，一方面，在?duì)神經(jīng)系統(tǒng)疾病如老年癡呆進(jìn)行病理研究時(shí)，整個(gè)大腦就是所研究的對(duì)象；另一方面，將腦組織進(jìn)一步分割為腦脊液、腦灰質(zhì)和腦白質(zhì)時(shí)，頭皮、顱骨等組織的存在會(huì)使得情況變得復(fù)雜，給分割帶來很多不便。為了使后續(xù)的腦組織分割更加準(zhǔn)確易行，首先需要在處理前將磁共振圖像中的頭皮、顱骨、肌肉、血管等組織剔除，實(shí)現(xiàn)顱骨的剝離，目前主要有三種方法來實(shí)現(xiàn)顱骨的剝離人工手動(dòng)分割的方法、基于形態(tài)學(xué)的方法和基于表面模型的方法。人工分割的方法，顧名思義，是需要受過專門訓(xùn)練的人對(duì)圖像進(jìn)行分割。一般情況下，分割結(jié)果準(zhǔn)確性最高，通常用來作為檢驗(yàn)其他分割方法的標(biāo)準(zhǔn)。但是人工分割的方法需要耗費(fèi)大量的人力，分割一組顱腦MR圖像通常需要花15分鐘到2個(gè)小時(shí)。在處理大量的數(shù)據(jù)時(shí)，這種時(shí)間的開銷顯然是巨大的。基于形態(tài)學(xué)的方法是考慮到腦組織的一個(gè)先驗(yàn)信息，即，在顱腦MR圖像中，腦組織所在區(qū)域是最大的連通區(qū)域，可以通過形態(tài)學(xué)的方法尋找到這個(gè)連通區(qū)域，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)顱骨的剝離。算法的最終目的是尋找MR圖像中最大的連通區(qū)域。常常采用邊界檢測(cè)算子尋找腦部區(qū)域所在的邊界，然后通過形態(tài)學(xué)方法處理，將間斷的不連續(xù)的邊界連接成封閉的曲線，曲線內(nèi)部的區(qū)域就是腦組織所在區(qū)域。但是，該算法的結(jié)果依賴于邊界檢測(cè)的結(jié)果，對(duì)于包含眼球的MR圖像，邊界檢測(cè)算子所得結(jié)果較差，難以分割出準(zhǔn)確的結(jié)果?；诒砻婺Ｐ偷姆椒?，是采用可形變的表面模型，在外力和內(nèi)力的驅(qū)使下逐漸逼近腦組織表面的一種方法。外力促使模型向腦組織表面移動(dòng)，而內(nèi)力則用來保持模型表面的光滑性和連貫性，避免模型表面發(fā)生斷裂。該算法需要構(gòu)造一個(gè)初始表面模型，初始表面模型的形狀和位置與算法的運(yùn)算速度密切相關(guān)，一般的，在顱腦內(nèi)部構(gòu)造一個(gè)圓球狀初始表面模型，但是該初始表面模型與腦組織外表面的形狀不同，位置也相距較遠(yuǎn)，算法的運(yùn)算速度仍然有待提高。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的是提供一種基于可形變表面模型的顱骨剝離方法。該方法在接近顱骨的腦部區(qū)域生成一個(gè)類橢圓面的網(wǎng)格模型作為初始表面模型，通過逐漸的形變達(dá)到顱骨剝離的目的，屬于一種基于表面模型的方法；該方法針對(duì)完整的3DMR圖像進(jìn)行處理，可以確保分割結(jié)果的完整性，不用人工干預(yù)，提高了計(jì)算速度和魯棒性。本發(fā)明首先在3D顱腦MR圖形中，用三角面片構(gòu)造一個(gè)初始表面模型，初始表面模型通過逐漸的形變能夠逼近腦組織的表面。形變過程需要滿足兩個(gè)約束條件，其一，保證表面連續(xù)平滑，避免出現(xiàn)“斷層”和“折線”的情況；其二，促使模型向圖像中合適的位置移動(dòng)，即腦組織的表面。為了方便描述，將這兩種約束條件分別稱為外力和內(nèi)力。外力作用于表面模型，使之發(fā)生形變，向腦組織外表面移動(dòng)，內(nèi)力則保持模型的連續(xù)和平滑。微觀上看，形變的過程，就是三角網(wǎng)格模型中的每一個(gè)頂點(diǎn)的逐步移動(dòng)的過程，即網(wǎng)格中的每一個(gè)頂點(diǎn)都在一個(gè)“力”(位移向量)的作用下進(jìn)行移動(dòng)的過程。本發(fā)明技術(shù)方案如下一種基于可形變表面模型的MR圖像顱骨剝離方法，如

圖1所示，包括以下步驟步驟1 建立初始化表面模型。步驟1-1 在顱骨組織平均像素值和腦部組織平均像素值之間確定一個(gè)閾值T，根據(jù)閾值τ初步確定顱骨的邊緣，記錄邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)，用這組坐標(biāo)值擬合一個(gè)橢圓球面A，設(shè)
橢圓球面α方程為
權(quán)利要求
1. 一種基于可形變表面模型的MR圖像顱骨剝離方法，包括以下步驟步驟1 建立初始化表面模型；步驟1-1 在顱骨組織平均像素值和腦部組織平均像素值之間確定一個(gè)閾值T，根據(jù)閾值τ初步確定顱骨的邊緣，記錄邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)，用這組坐標(biāo)值擬合一個(gè)橢圓球面A，設(shè)橢圓球面A方程為
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可形變表面模型的MR圖像顱骨剝離方法，其特征在于，步驟3中所述閾值Tn等于200。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可形變表面模型的MR圖像顱骨剝離方法，其特征在于，步驟4中剔除圖像中表面模型以外的非腦組織部分的具體方法是將MR圖像中表面模型以外的像素點(diǎn)的像素值置零。
全文摘要
一種基于可形變表面模型的MR圖像顱骨剝離方法，屬于圖像處理領(lǐng)域。本發(fā)明利用三角網(wǎng)格構(gòu)造初始表面模型，初始表面模型通過逐漸的形變能夠逼近腦組織表面。形變過程需要滿足兩個(gè)約束條件，其一，保證表面連續(xù)平滑，避免出現(xiàn)“斷層”和“折線”；其二，促使模型向圖像腦組織表面移動(dòng)。其中，創(chuàng)造性的采用橢圓球面對(duì)表面模型進(jìn)行初始化，首先通過閾值分割得到初始顱骨邊緣，利用初始顱骨邊緣點(diǎn)擬合橢圓球面，然后，通過對(duì)正二十面體的細(xì)分得到球面網(wǎng)格模型，最后利用仿射變換將球面模型的網(wǎng)格點(diǎn)映射到對(duì)應(yīng)的橢球面網(wǎng)格點(diǎn)。由于人的顱腦近似為橢圓形狀，因此采用這種表面模型能夠使得算法收斂速度更快，大大降低了迭代次數(shù)，降低了運(yùn)算量。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102393963SQ20111018637
公開日2012年3月28日 申請(qǐng)日期2011年7月5日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月5日
發(fā)明者解梅, 趙瑋 申請(qǐng)人:電子科技大學(xué)