的連通區(qū)域是否為左邊肺區(qū)域。
[0028]在本發(fā)明的優(yōu)選實施方式中，所述的第四肺部確定模塊包括:第一判斷單元，用于判斷區(qū)域標號為2的連通區(qū)域最左端像素所在列是否小于2;第二判斷單元，用于當(dāng)所述第一判斷單元判斷為是時，判斷區(qū)域標號為3的連通區(qū)域的最右端像素所在列是否小于290;第三判斷單元，用于當(dāng)所述第二判斷單元判斷為是時，判斷區(qū)域標號為3的連通區(qū)域的面積是否大于2000 ；第一肺部確定單元，用于當(dāng)所述第三判斷單元判斷為是時，確定出所述區(qū)域標號為3的連通區(qū)域為左邊肺區(qū)域。
[0029]在本發(fā)明的優(yōu)選實施方式中，所述的第四肺部確定模塊還包括:第二部確定單元，用于從區(qū)域標號不為1、2、3和4的連通區(qū)域中選取出面積大于2000的連通區(qū)域，即為右邊肺區(qū)域。在本發(fā)明的優(yōu)選實施方式中，所述的肺區(qū)域提取裝置包括:區(qū)預(yù)計和確定模塊，用于從所述連通區(qū)域中確定出區(qū)域集合，所述區(qū)域集合包括了多個區(qū)域，每個區(qū)域均滿足最左端像素所在列小于2且面積大于100000;開始區(qū)域確定模塊，用于從所述區(qū)域集合中確定出區(qū)域標號最大的區(qū)域，稱為開始區(qū)域;疑似區(qū)域確定模塊，用于從所述連通區(qū)域中篩選出疑似區(qū)域，所述疑似區(qū)域的區(qū)域標號大于所述開始區(qū)域的區(qū)域標號；目標區(qū)域確定模塊，用于從所述疑似區(qū)域中確定出目標區(qū)域，所述目標區(qū)域的面積大于2000，所述目標區(qū)域即為肺區(qū)域。
[0030]本發(fā)明的有益效果在于，提供了一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取方法以及系統(tǒng)，通過對胸部橫斷面的CT圖像進行預(yù)處理，然后進行閾值分割以及肺區(qū)域提取，能夠?qū)崿F(xiàn)對肺區(qū)域的精準分割，保證肺實質(zhì)區(qū)域分割的完整性，避免由于肺區(qū)域的邊緣缺失及區(qū)域的缺失而在后續(xù)診斷過程中造成漏診的問題。
[0031]為讓本發(fā)明的上述和其他目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附圖式，作詳細說明如下。
【附圖說明】
[0032]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0033]圖1為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取方法的流程圖；
[0034]圖2為圖1中的步驟S103的具體流程圖；
[0035]圖3為圖1中的步驟S104的實施方式一的流程圖；
[0036]圖4為圖1中的步驟S104的實施方式二的流程圖；
[0037]圖5為圖1中的步驟S104的實施方式三的流程圖；
[0038]圖6為圖1中的步驟S104的實施方式四的流程圖；
[0039 ]圖7為圖1中的步驟S104的實施方式五的流程圖；
[0040]圖8為圖7中的步驟S704的實施方式一的流程圖；
[0041 ]圖9為圖7中的步驟S704的實施方式二的流程圖；
[0042 ]圖1O為圖1中的步驟S104的實施方式六的流程圖；
[0043]圖11為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0044]圖12為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取系統(tǒng)中閾值分割裝置的結(jié)構(gòu)框圖；
[0045]圖13為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取系統(tǒng)中肺區(qū)域提取裝置的實施方式一的結(jié)構(gòu)框圖；
[0046]圖14為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取系統(tǒng)中肺區(qū)域提取裝置的實施方式二的結(jié)構(gòu)框圖；
[0047]圖15為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取系統(tǒng)中肺區(qū)域提取裝置的實施方式三的結(jié)構(gòu)框圖；
[0048]圖16為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取系統(tǒng)中肺區(qū)域提取裝置的實施方式四的結(jié)構(gòu)框圖；
[0049]圖17為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取系統(tǒng)中肺區(qū)域提取裝置的實施方式五的結(jié)構(gòu)框圖；
[0050]圖18為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取系統(tǒng)中第四肺部確定模塊的實施方式一的結(jié)構(gòu)框圖；
[0051]圖19為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取系統(tǒng)中第四肺部確定模塊的實施方式二的結(jié)構(gòu)框圖；
[0052]圖20為本發(fā)明實施例提供的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取系統(tǒng)中肺區(qū)域提取裝置的實施方式六的結(jié)構(gòu)框圖；
[0053]圖21為本發(fā)明提供的具體實施例中連通區(qū)域標號的示意圖一；
[0054]圖22為本發(fā)明提供的具體實施例中連通區(qū)域標號的示意圖二；
[0055]圖23為本發(fā)明提供的具體實施例中肺區(qū)域提取的流程示意圖；
[0056]圖24為本發(fā)明提供的實施例一中提取的肺區(qū)域的示意圖；
[0057]圖25為本發(fā)明提供的實施例一中肺實質(zhì)區(qū)域的示意圖；
[0058]圖26為本發(fā)明提供的實施例二中提取的肺區(qū)域的示意圖；
[0059]圖27為本發(fā)明提供的實施例二中肺實質(zhì)區(qū)域的示意圖；
[0060]圖28為本發(fā)明提供的實施例三中提取的肺區(qū)域的示意圖；
[0061]圖29為本發(fā)明提供的實施例三中肺實質(zhì)區(qū)域的示意圖。
【具體實施方式】
[0062]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0063]在基于CT圖像的肺癌計算機輔助診斷中，肺區(qū)域的正確完整的提取尤為重要，是肺結(jié)節(jié)提取的基礎(chǔ)。本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)中胸部橫切面CT圖像背景復(fù)雜，正確完整的提取肺部區(qū)域極其困難的問題，提出了一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取方法以及系統(tǒng)。
[0064]下面首先介紹本發(fā)明的關(guān)鍵術(shù)語。
[0065]形態(tài)學(xué)運算(Morphology operat 1ns )，是針對二值圖象依據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)(Mathematical Morphology)的集合論方法發(fā)展起來的圖象處理方法。通常形態(tài)學(xué)圖象處理表現(xiàn)為一種鄰域運算形式，一種特殊定義的鄰域稱之為“結(jié)構(gòu)元素”(StructureElement)，在每個象素位置上它與二值圖象對應(yīng)的區(qū)域進行特定的邏輯運算，邏輯運算的結(jié)果為輸出圖像的相應(yīng)像素，主要包括:腐蝕、膨脹、開運算和閉運算
[ΟΟ??] 肺結(jié)節(jié)(Lung nodule)，在肺部CT圖像上呈現(xiàn)結(jié)節(jié)狀的病灶，孤立型實體結(jié)節(jié)、胸膜型結(jié)節(jié)、粘連血管型結(jié)節(jié)、毛玻璃結(jié)節(jié)和空洞型結(jié)節(jié)。
[0067]計算機輔助診斷CAD是指通過影像學(xué)、醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)以及其他可能的生理、生化手段，結(jié)合計算機的分析計算，輔助發(fā)現(xiàn)病灶，提高診斷的準確率。
[0068]圖1為本發(fā)明提出的一種基于胸部橫斷面CT圖像的肺部分割提取方法的具體流程圖，由圖1可知，所述的方法包括:
[0069]SlOl:獲取胸部橫斷面的CT圖像。
[0070]在具體的實施方式中，胸部橫斷面的CT圖像一般為DICOM格式。
[0071]S102:對所述的CT圖像進行預(yù)處理；
[0072]在具體的實施方式中，可采用中值濾波與小波去噪的聯(lián)合去噪方法對所述的CT圖像進行預(yù)處理去除噪聲。
[0073]S103:對預(yù)處理后的CT圖像進行閾值分割。圖2為步驟S103的具體流程圖。
[0074]S104:對閾值分割后的CT圖像進行肺區(qū)域提取。在具體的實施方式中，本發(fā)明可通過預(yù)先設(shè)定的模板對CT圖像進行肺區(qū)域提取。
[0075]圖2為步驟S103的具體流程圖，由圖2可知，該步驟具體包括:
[0076]S201:從預(yù)處理后的CT圖像中確定出灰度值小于O的像素；
[0077]S202:將灰度值小于O的像素置為0，得到第一圖像。
[0078]由于DICOM圖像的灰度值范圍為[-1024，1024]，而人體區(qū)域包括肺區(qū)域的灰度值都大于0，因此首先通過固定閾值0，將小于O的灰度值置為O。
[0079]S203:確定所述第一圖像的灰度直方圖；
[0080]S204:確定所述灰度直方圖中兩波峰間的波谷，視為分割閾值；
[0081]S205:根據(jù)所述的分割閾值對所述的第一圖像進行初步二值分割，得到第二圖像；
[0082]在具體的實施方式中，還可采用Ostu算法估算分割閾值，初步分割肺部區(qū)域(經(jīng)驗閾值為500)。
[0083]S206:對所述的第二圖像進行取反，得到第三圖像；
[0084]S207:采用形態(tài)學(xué)開運算對所述第三圖像進行去除處理，得到二值圖像；
[0085]S208:對所述的二值圖像中的連通區(qū)域按照從左到右、從上到下的策略進行區(qū)域標號，得到閾值分割后的CT圖像。
[0086]采用形態(tài)學(xué)開運算去除二值圖像中面積較小的連通區(qū)域，然后對圖像進行區(qū)域標號(該區(qū)域是指連通區(qū)域)。在具體的實施方式中，對第三圖像進行開運算，結(jié)構(gòu)元素為半徑為2的圓，目的去除孤立“小島”獲得二值圖像。圖21、圖22分別為本發(fā)明提供的具體實施例中連通區(qū)域標號的示意。
[0087]在本發(fā)明的其他實施方式中，肺實質(zhì)區(qū)域分割，還可以通過雙高斯混合模型的概率密度分布實現(xiàn)閾值分割，然后通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算孤島去除與缺損修補。
[0088]圖3為步驟S104的實施方式一的流程圖，由圖3可知，在實施方式一中，通過預(yù)先設(shè)定的模板對肺區(qū)域進行提取，該步驟具體包括:
[0089]S301:從閾值分割后的CT圖像中提取出區(qū)域標號后的連通區(qū)域。以圖22為例，提取出的連通區(qū)域為區(qū)域標號為I的連通區(qū)域以及區(qū)域標號為2的連通區(qū)域。以圖21為例，提取出的連通區(qū)域為區(qū)域標號依次為I至5的連通區(qū)域。
[0090]S302:判斷區(qū)域標號為2的連通區(qū)域的最左端像素所在列是否大于20，也即對應(yīng)索引是否大于10000;
[0091]S303:當(dāng)判斷為是時，判斷區(qū)域標號為2的連通區(qū)域的最右端像素所在列是否小于290列，也即對應(yīng)索引是否小于150000 ；
[0092]S304:當(dāng)判斷為是時，判斷區(qū)域標號為2的連通區(qū)域的面積(包含的像素點數(shù))是否大于2000;
[0093]S305:當(dāng)判斷為是時，所述區(qū)域標號為2的連通區(qū)域為左邊肺區(qū)域。在這里是以觀察者為參考，