一種分割乳腺病灶的方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種分割乳腺病灶的方法，包括如下步驟：對注射造影劑前的磁共振圖像基于橢圓模型進行胸部粗分割，獲得第一圖像；對所述注射造影劑前、后的磁共振圖像配準后進行剪影，在獲得的剪影圖像上基于所述第一圖像提取乳腺部分的剪影圖像；對每層乳腺部分的剪影圖像進行病灶檢測，獲得第二圖像；在所述第二圖像上依次找到三維連通域，依次對每個連通域以重心為種子點在所述剪影圖上進行自適應的區(qū)域增長，獲得分割乳腺可疑病灶后的磁共振圖像。本發(fā)明提供的分割乳腺病灶方法，能夠簡單，有效地自動分割可疑病灶，可廣泛適用于各種注射造影劑核磁共振成像數(shù)據。
【專利說明】一種分割乳腺病灶的方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理領域，尤其涉及一種分割乳腺病灶的方法。

【背景技術】
[0002] 計算機輔助診斷（Computer Aided Diagnosis, CAD)是指通過影像學、醫(yī)學圖像 處理技術以及其它可能的生理、生化手段，結合計算機的分析計算，輔助影像科醫(yī)師發(fā)現(xiàn)病 灶，提高診斷的準確率。隨著技術的發(fā)展，以核磁共振成像、計算機斷層掃描為代表的現(xiàn)代 高清晰影像設備為臨床疾病的診斷提供了極大方便。目前，CAD研究較為成熟的是在乳腺 和肺部病變方面；
[0003] 乳腺癌是女性最常見的癌癥之一，是導致女性死亡的第二大癌癥殺手。核磁共振 成像因其高敏感度而成為輔助醫(yī)生檢測乳腺癌的有效手段。基于核磁共振成像的乳腺病灶 分割技術對于醫(yī)生了解病灶的形態(tài)，大小等重要特性扮演著非常重要的角色。
[0004] 現(xiàn)有技術中，大量乳腺病灶分割的研究都是在用戶介入（例如手動提供種子點） 的情況下進行的半自動分割技術。有的是基于用戶給出的灰度閾值來分析病灶的二維邊 緣和形態(tài)特征；有的在用戶給出病灶內一個種子點后進行病灶的三維分割；有的是在用戶 定義的感興趣區(qū)域內進行病灶分割。然而無論是給出感興趣區(qū)域還是給出病灶內一個種 子點，這些用戶手動介入的過程都是非常耗時的。一種無需用戶介入的全自動病灶分割技 術可以節(jié)省大量的人力和時間，對乳腺病灶的分析有著非常重大的意義。一種不包括精確 分割過程的全自動病灶的檢測技術，利用細胞神經網絡的方法先對乳腺區(qū)域進行劃分，然 后再對劃分好的乳腺區(qū)域內利用模板的方法對病灶可進行全自動的檢測。然而利用細胞神 經網絡的方法有時不能準確地劃分乳腺區(qū)域，高亮度的心臟部分有時會被歸入乳腺區(qū)域， 而且此方法不適用于抑脂的乳腺圖像。再者利用模板的檢測病灶方法由于模板自身的局限 性，可能不適用于邊緣增強內部較暗的病灶類型以及其他特殊病灶模態(tài)。


【發(fā)明內容】

[0005] 本發(fā)明解決的問題是提供一種分割乳腺病灶的方法，用以解決現(xiàn)有技術中必須在 用戶手動給出種子點的情況下，高效、準確地自動分割處理一個以上病灶的問題。
[0006] 為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供了一種分割乳腺病灶的方法，包括如下步 驟：
[0007] (1)對注射造影劑前的磁共振圖像基于橢圓模型進行胸部粗分割，獲得第一圖 像；
[0008] (2)對所述注射造影劑前、后的磁共振圖像進行剪影，在獲得剪影圖像上基于所述 第一圖像提取乳腺部分的剪影圖像；
[0009] (3)對每層乳腺部分的剪影圖像進行病灶檢測，獲得第二圖像；
[0010] (4)在所述第二圖像上依次找到三維連通域，依次對每個連通域以重心為種子點 在所述剪影圖像上進行自適應的區(qū)域增長，獲得分割后的乳腺可疑病灶的磁共振圖像。
[0011] 進一步地，所述胸部粗分割前進行濾波器去噪處理和閉操作。
[0012] 進一步地，所述濾波器去噪過程利用中值濾波器、高斯濾波器、高通濾波器、均值 濾波器或低通濾波器。
[0013] 進一步地，所述第一圖像的取得包括如下步驟：
[0014] (1)對所述注射造影劑前的磁共振圖像從上到下逐行進行檢測，當檢測到連通域 的范圍達到閾值Μ時，停止檢測并記錄行數(shù)Ν';
[0015] (2)以行數(shù)& = Ν' +η作為橢圓的起始行，以所述注射造影劑前的磁共振圖像的 最后一行作為橢圓的終止行為行數(shù)Ν2，進行橢圓分割處理；
[0016] (3)對橢圓分割后的圖像從上到下逐行檢測，當測得的灰度值為非零值時，停止檢 測，記錄行數(shù)Ν' i作為乳腺部分的起始行，并記錄所述非零值的像素點所在列數(shù)L ;
[0017] (4)對橢圓分割后的圖像從下到上逐行檢測第L列，當測得的灰度值為非零值時， 停止檢測，記錄行數(shù)Ν' 2作為乳腺部分的終止行，以所述起始行Ν' 1和終止行Ν' 2提取 所述乳腺部分，獲得第一圖像；
[0018] 所述閾值Μ的取值范圍為圖像寬度的40?60%，所述行數(shù)η取自然數(shù)，取值范圍 為5?20行。
[0019] 進一步地，所述剪影步驟前對所述注射造影劑前、后的磁共振圖像進行配準操作。
[0020] 進一步地，所述注射造影劑后的磁共振圖像為造影劑初始增強的磁共振圖像。
[0021] 進一步地，所述病灶檢測的方法包括如下步驟：
[0022] (1)對每層乳腺部分的剪影圖像根據灰度直方圖進行閾值分割；
[0023] (2)在閾值分割后的圖像上進行檢測，若三維連通區(qū)域的體積小于閾值b，則去除 所述三維連通區(qū)域；
[0024] (3)在閾值分割后的圖像上，依次得到三維連通域，對每個連通域進行二維投影， 對所述二維投影進行檢測，當滿足·^ 時，則去除所述三維連通域，獲得第二圖 像；
[0025] 所述為所述二維投影最長軸的長度，所述S為該連通域二維投影的面積，所述 閾值b的取值范圍為10?50立方毫米，所述c為倍數(shù),其取值范圍為0. 9?1. 2。
[0026] 進一步地，所述閾值分割方法包括如下步驟：
[0027] (1)對每層乳腺部分的剪影圖像計算灰度直方圖，根據所述灰度直方圖分別定義 第k層的高閾值T kl和低閾值Tk2 ;
[0028] (2)若第k層圖像的高閾值Tkl < aX Τ_，則以高閾值Tkl對該層進行閾值分割；
[0029] (3)若第k層圖像的高閾值Tkl彡aXT_，則以低閾值Tk2對該層進行閾值分割；
[0030] 所述k取自然數(shù)，所述閾值T_為各層剪影圖的高閾值平均值，所述a為倍數(shù)，取 值范圍為0.9?1.2。
[0031] 進一步地，其特征在于，對所述閾值分割后的圖像進行濾波器去噪處理。
[0032] 進一步地，所述連通域檢測前進行閉操作。
[0033] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：⑴本發(fā)明提出一種分割乳腺病灶的方 法，無須用戶手動提供種子點，簡單、有效且快速，可廣泛應用于各種注射造影劑的核磁共 振成像數(shù)據。（2)穩(wěn)定性以及魯棒性強，不僅適用于普通的乳腺核磁共振成像，對于抑脂的 乳腺圖像也有效。（3)不會因為成像脂肪部分不夠飽滿而出現(xiàn)乳腺區(qū)域分割不準確的情形。 (4)對分割后的乳腺區(qū)域進行病灶檢測不存在模板局限性的問題。（5)可以檢測到一個以 上的病灶區(qū)域。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0034] 圖1所示為本發(fā)明一個實施例分割乳腺病灶方法的流程示意圖；
[0035] 圖2所示為本發(fā)明一個實施例分割乳腺病灶方法的胸部粗分割流程示意圖；
[0036] 圖3所示為本發(fā)明一個實施例分割乳腺病灶方法的病灶檢測的流程示意圖；
[0037] 圖4a?圖4j為圖1實施例所示的各階段的結果示意圖。

【具體實施方式】
[0038] 在下面的描述中闡述了很多具體細節(jié)以便于充分理解本發(fā)明。但是本發(fā)明能夠以 很多不同于在此描述的其它方式來實施，本領域技術人員可以在不違背本發(fā)明內涵的情況 下做類似推廣，因此本發(fā)明不受下面公開的具體實施的限制。
[0039] 其次，本發(fā)明利用示意圖進行詳細描述，在詳述本發(fā)明實施例時，為便于說明，所 述示意圖只是實例，其在此不應限制本發(fā)明保護的范圍。
[0040] 為了解決【背景技術】中的技術問題，本實施例提供了一種分割乳腺病灶的方法。圖 1所示為本發(fā)明一個實施例分割乳腺病灶方法的流程示意圖，請參見圖1 :
[0041] 首先，執(zhí)行步驟S11 :對注射造影劑前的磁共振圖像基于橢圓模型進行胸部粗分 害I]，獲得第一圖像，所述胸部粗分割步驟用于去除諸如心臟等高亮部分的影像，減少圖像處 理過程中的數(shù)據計算量，同時減少高亮影像部分所導致的假陽性腫塊，提高分割乳腺病灶 的準確性。
[0042] 具體地，如圖2本發(fā)明實施例分割乳腺病灶方法的胸部粗分割流程示意圖所示， 所述第一圖像的取得包括如下步驟：
[0043] 首先執(zhí)行步驟S21 :對所述注射造影劑前的磁共振圖像從上到下逐行進行檢測， 當檢測到連通域的范圍達到閾值Μ時，停止檢測并記錄行數(shù)Ν';接著執(zhí)行步驟S22 :以行數(shù) Νι = Ν' +η作為橢圓的起始行，以所述注射造影劑前的磁共振圖像的最后一行作為橢圓的 終止行為行數(shù)Ν2，在所述起始行&和終止行Ν 2之間進行橢圓分割處理；需要說明的是，兩 處乳房并不連通，所以乳腺部分連通域的面積小于胸部連通域的面積，可以通過設定閾值Μ 來檢測乳腺部分和胸部部分，進行所述胸部的粗分割；所述閾值Μ的取值范圍為所述磁共 振圖像寬度的40?60%，本實施例中優(yōu)選閾值Μ為50%，所述行數(shù)η的取值范圍為5?20 行，以防遺漏乳房與胸部連接邊緣的可疑病灶，本實施例優(yōu)選η為10行。
[0044] 繼續(xù)執(zhí)行步驟S23?S27 :在所述橢圓分割處理后的磁共振圖像上，從上到下逐行 檢測，當測得灰度值為非零值時，停止檢測，記錄行數(shù)Ν' i作為乳腺部分的起始行，同時記 錄非零值的像素點所在的列數(shù)L ;接著在所述橢圓分割處理后的磁共振圖像上從下到上逐 行檢測第L列，當測得的灰度值為非零值時，停止檢測，記錄行數(shù)Ν' 2作為乳腺部分的終止 行，最后在所述起始行Ν' 1和終止行Ν' 2之間提取所述乳腺部分，去除所述胸部橢圓分割 操作后的背景，獲得所述第一圖像。
[0045] 需要說明的是，如圖4a所示的注射造影劑前的磁共振圖像進行胸部粗分割時，首 先進行濾波器的去噪處理，用于去除背景噪音，獲得如圖4b所示去噪后的磁共振圖像，所 述濾波器去噪處理可以采用中值濾波器、高斯濾波器、高通濾波器、低通濾波器、均值濾波 器等對圖像進行濾波，本實施例優(yōu)選中值濾波器，用于去除點狀的礁巖噪音；接著進行閉操 作，對濾波后的圖像進行邊緣規(guī)則化的填充操作，獲得如圖4c所示的閉操作后的磁共振圖 像，以防止圖像上出現(xiàn)斷層和空洞現(xiàn)象。
[0046] 接著，執(zhí)行步驟S12 :對所述注射造影劑前、后的磁共振圖像進行剪影，獲得如圖 4d所示的剪影圖像，接著根據第一圖像，在所述剪影圖像中提取乳腺部分，獲得如圖4e所 示乳腺部分的剪影圖像；所述注射造影劑前、后的磁共振圖像進行剪影前，首先進行配準操 作。
[0047] 需要說明的是，本實施例中注射造影劑后的磁共振圖像為如圖4f所示的造影劑 初始增強的磁共振圖像，所述造影劑初始增強的磁共振圖像為注射造影劑后大約60?70 毫秒左右采集到的磁共振圖像，以區(qū)別其它增強圖像造成的正常組織同樣變亮而引起的誤 診和漏診。
[0048] 繼續(xù)執(zhí)行步驟S13 :對每層乳腺部分的剪影圖像進行病灶檢測，獲得第二圖像，用 以檢測可疑的乳腺病灶并去除血管、小體積噪點等假陽性腫塊，提高分割乳腺病灶的準確 率。
[0049] 具體地，如圖3本發(fā)明一個實施例分割乳腺病灶方法的病灶檢測的流程示意圖所 示，首先執(zhí)行步驟S31?S33 :對每層乳腺部分的剪影圖像根據灰度直方圖進行閾值分割， 首先對每層乳腺部分的剪影圖像計算灰度直方圖，根據所述灰度直方圖分別定義每層圖像 的高、低閾值，例如第k層的高閾值T kl和低閾值Tk2 ;若第k層圖像的高閾值Tkl < aXT_， 則以高閾值Tkl對該層進行閾值分割；若第k層圖像的高閾值Tkl彡aXT_，則以低閾值T k2 對該層進行閾值分割，最終獲得如圖4g所示閾值分割后的磁共振圖像。其中，所述k取自 然數(shù)，閾值T_為各層乳腺部分剪影圖的高閾值平均值，所述a為倍數(shù)，其取值范圍為0. 9? 1. 2。
[0050] 具體地，取兩層乳腺部分的剪影圖像，根據第一層乳腺部分剪影圖像的灰度直方 圖選取保留至少最亮的300個像素點的高閾值T n，設定Tn = 1000;同樣地根據第二層剪 影圖像的灰度直方圖選取保留至少最亮的300個像素點的高閾值T21，設定T 21 = 3000,兩層 剪影圖像的高閾值平均值Tave = 1500,取倍數(shù)a = 1. 2,則Tn < 1. 2XTave，說明第一層剪影 圖像中比較亮的像素點數(shù)較少，含有可疑病灶的可能性較小，因此，以高閾值T n = 1000對 該層進行閾值分割，而T21 > 1.2ΧΤ_，說明該層包含比較亮的像素點數(shù)較多，含有病灶的 可能性高，因此以該層的低閾值Τ22對圖像進行閾值分割，以盡可能保留潛在病灶的信息， 例如第二層剪影圖像的低閾值Τ 22 = 2000進行閾值分割后，可以獲得至少最亮的3000個像 素點，包含更多的潛在病灶信息，提高檢測分割病灶的準確性。
[0051] 接著執(zhí)行步驟S34:在閾值分割后的圖像上首先進行濾波器去噪處理，獲得如圖 4h所示去噪后的閾值分割圖像，接著對所示去噪后的閾值分割圖像進行檢測，若三維像素 點數(shù)的體積小于閾值b，則去除所述三維像素點；因病灶具有一定體積，可以通過本步驟排 除體積過小的噪音等干擾因素，提高分割病灶的準確性。本實施例中閾值b為經驗值，依據 圖像情況而定，在本實施例中閾值b取10?50立方毫米。
[0052] 繼續(xù)執(zhí)行步驟S35 :首先在閾值分割后的圖像上，依次得到三維連通域，依次對每 個連通域進行二維投影，以防止不同層的血管與腫瘤在二維投影時發(fā)生重疊或連接，影響 分割結果。接著依次對所述二維投影進行檢測，當滿足Y 時，則去除所述三維連 通域。其中，所述1_為所述二維投影最長軸的長度，面積s為該連通域的二維投影面積， 所述C為倍數(shù)，其取值范圍為0. 9?1. 2。本步驟用于去除非圓形假陽性腫塊，例如血管等。 最后執(zhí)行步驟S36 :通過進行病灶檢測，獲得第二圖像；所述第二圖像為如圖4i所示的病灶 檢測后的磁共振圖像。
[0053] 本步驟通過閾值分割、三維像素點的體積大小以及連通域的二維投影面積與最長 軸的比較，有效地去除不同形狀、大小的假陽性腫塊，提高本實施例分割乳腺病灶方法的準 確性。
[0054] 最后執(zhí)行步驟S14 :在所述第二圖像上依次找到三維連通域，依次以每個連通域 的重心為種子點在所述剪影圖像上進行自適應的區(qū)域增長，獲得如圖4j所示的分割病灶 后的磁共振圖像，以供醫(yī)生作為輔助醫(yī)學診斷。
[0055] 本發(fā)明雖然已以較佳實施例公開如上，但其并不是用來限定本發(fā)明，任何本領域 技術人員在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內，都可以利用上述揭示的方法和技術內容對本發(fā) 明技術方案做出可能的變動和修改，因此，凡是未脫離本發(fā)明技術方案的內容，依據本發(fā)明 的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化及修飾，均屬于本發(fā)明技術方案 的保護范圍。
【權利要求】
1. 一種分割乳腺病灶的方法，其特征在于，包括如下步驟： (1) 對注射造影劑前的磁共振圖像基于橢圓模型進行胸部粗分割，獲得第一圖像； (2) 對所述注射造影劑前、后的磁共振圖像進行剪影，在獲得的剪影圖像上基于所述第 一圖像提取乳腺部分的剪影圖像； (3) 對每層乳腺部分的剪影圖像進行病灶檢測，獲得第二圖像； (4) 在所述第二圖像上依次找到三維連通域，依次對每個連通域以重心為種子點在所 述剪影圖像上進行自適應的區(qū)域增長，獲得分割后的乳腺可疑病灶的磁共振圖像。
2. 如權利要求1所述的分割乳腺病灶的方法，其特征在于，所述胸部粗分割前進行濾 波器去噪處理和閉操作。
3. 如權利要求2所述的分割乳腺病灶的方法，其特征在于，所述濾波器去噪處理利用 中值濾波器、高斯濾波器、高通濾波器、均值濾波器或低通濾波器。
4. 如權利要求1所述的分割乳腺病灶的方法，其特征在于，所述第一圖像的取得包括 如下步驟： (1)對所述注射造影劑前的磁共振圖像從上到下逐行進行檢測，當檢測到連通域的范 圍達到閾值Μ時，停止檢測并記錄行數(shù)Ν'; ⑵以行數(shù)& = Ν' +η作為橢圓的起始行，以所述注射造影劑前的磁共振圖像的最后 一行作為橢圓的終止行為行數(shù)Ν2，進行橢圓分割處理； (3) 對橢圓分割后的圖像從上到下逐行檢測，當測得的灰度值為非零值時，停止檢測， 記錄行數(shù)f i作為乳腺部分的起始行，并記錄所述非零值的像素點所在的列數(shù)L ; (4) 對橢圓分割后的圖像從下到上逐行檢測第L列，當測得的灰度值為非零值時，停止 檢測，記錄行數(shù)Ν' 2作為乳腺部分的終止行，以所述起始行Ν' 1和終止行Ν' 2提取所述 乳腺部分，獲得第一圖像； 所述閾值Μ的取值范圍為所述磁共振圖像寬度的40?60%，所述行數(shù)η取自然數(shù)，取 值范圍為5?20行。
5. 如權利要求1所述的分割乳腺病灶的方法，其特征在于，所述剪影步驟前對所述注 射造影劑前、后的磁共振圖像進行配準操作。
6. 如權利要求1?5中任意一項所述的分割乳腺病灶的方法，其特征在于，所述注射造 影劑后的磁共振圖像為造影劑初始增強的磁共振圖像。
7. 如權利要求1所述的分割乳腺病灶的方法，其特征在于，所述病灶檢測的方法包括 如下步驟： (1) 對每層乳腺部分的剪影圖像根據灰度直方圖進行閾值分割； (2) 在閾值分割后的圖像上進行檢測，若三維連通區(qū)域的體積小于閾值b，則去除所述 三維連通區(qū)域； (3) 在閾值分割后的圖像上，依次得到三維連通域，對每個連通域進行二維投影，對所 述二維投影進行檢測，當滿足^ >e+x^|時，則去除所述三維連通域，獲得第二圖像； 所述為所述二維投影最長軸的長度，所述S為該連通域二維投影的面積，所述閾值 b的取值范圍為10?50立方毫米，所述c為倍數(shù),其取值范圍為0. 9?1. 2。
8. 如權利要求7所述的分割乳腺病灶的方法，其特征在于，所述閾值分割方法包括如 下步驟： (1) 對每層乳腺部分的剪影圖像計算灰度直方圖，根據所述灰度直方圖分別定義第k 層的高閾值^和低閾值Tk2 ; (2) 若第k層圖像的高閾值Tkl < aXT_，則以高閾值Tkl對該層進行閾值分割； (3) 若第k層圖像的高閾值Tkl彡aXT_，則以低閾值Tk2對該層進行閾值分割； 所述k取自然數(shù)，所述閾值T_為各層剪影圖的高閾值平均值，所述a為倍數(shù)，取值范 圍為0. 9?1. 2。
9. 如權利要求7或8所述的分割乳腺病灶的方法，其特征在于，對所述閾值分割后的圖 像進行濾波器去噪處理。
10. 如權利要求7所述的分割乳腺病灶的方法，其特征在于，所述連通域檢測前進行閉 操作。
【文檔編號】G06T7/00GK104143035SQ201310172570
【公開日】2014年11月12日 申請日期:2013年5月10日 優(yōu)先權日:2013年5月10日
【發(fā)明者】李華 申請人:上海聯(lián)影醫(yī)療科技有限公司