一種分割三維圖像的方法和裝置制造方法及圖紙

本申請公開了一種分割三維圖像的方法和裝置。根據該方法的一個例子，首先，可從原始三維圖像中選取感興趣區域，并構建所述感興趣區域的網格模型。接著，可獲得所述網格模型中每個網格點的距離場信息和形狀索引特征值，并可根據所述距離場信息拆分所述網格模型，以生成候選路徑的起始點集合和終止點集合。然后，可根據每個網格點的距離場信息、所述形狀索引特征值以及圖像值，得到每個網格點的混合代價值。這樣，可根據所述混合代價值以及所述候選路徑的起始點集合和終止點集合，確定切割路徑。

Method and device for dividing three-dimensional image

The invention discloses a method and a device for segmenting a three-dimensional image. According to an example of the method, firstly, the region of interest can be selected from the original 3D image and the mesh model of the region of interest is constructed. Then, for each of the grid mesh model in distance field information and shape index value, and according to the distance field information split the grid model to generate the candidate path set the starting point and termination point set. Then, according to the distance field information of each grid point, the shape index characteristic value and the image value, the hybrid generation value of each grid point is obtained. Thus, the cutting path can be determined according to the mixed generation value and the starting point set and the termination point set of the candidate path.

【技術實現步驟摘要】

本申請涉及醫療圖像分割
，特別涉及一種分割三維圖像的方法和裝置。
技術介紹
醫學圖像分割是指基于醫學圖像對正常組織和病變組織進行區分，以方便后續的診斷和手術治療等。以對結腸息肉的CT圖像進行分割為例，可基于病變組織的球形或半球形的幾何結構，依賴形狀曲率等參數確定結腸息肉的分割面。然而，實際的結腸息肉按照息肉的表面型態可以分為廣基型、帶蒂型、平坦型等。上述的分割方法可能僅適用于帶蒂型息肉。
技術實現思路
有鑒于此，本申請提供一種分割三維圖像的方法和裝置，以提高圖像分割的準確性。具體地，本申請是通過如下技術方案實現的：第一方面，提供一種分割三維圖像的方法，所述方法包括：從原始三維圖像中選取感興趣區域；構建所述感興趣區域的網格模型；獲得所述網格模型上每個網格點的距離場信息和形狀索引特征值；根據每個所述網格點的距離場信息拆分所述網格模型，以生成候選路徑的起始點集合和終止點集合；根據所述每個網格點的距離場信息、形狀索引特征值以及圖像值，得到每個網格點的混合代價值；根據所述每個網格點的混合代價值以及所述候選路徑的起始點集合和終止點集合，確定切割路徑。對應的，提供了一種分割三維圖像的裝置，所述裝置包括：模型構建模塊，用于從原始三維圖像中選取感興趣區域，構建所述感興趣區域的網格模型；統計信息計算模塊，用于獲得所述網格模型上每個網格點的距離場信息和形狀索引特征值；網格拆分模塊，用于根據每個所述網格點的距離場信息拆分所述網格模型，以生成候選路徑的起始點集合和終止點集合；混合代價計算模塊，用于根據所述每個網格點的距離場信息、形狀索引特征值以及圖像值，得到每個網格點的混合代價值；切割路徑確定模塊，用于根據所述每個網格點的混合代價值以及所述候選路徑的起始點集合和終止點集合，確定切割路徑。本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：采用本公開提供的分割三維圖像的方法，首先，可從原始三維圖像中選取感興趣區域，并構建所述感興趣區域的網格模型。接著，可獲得所述網格模型中每個網格點的距離場信息和形狀索引特征值，并可根據所述距離場信息拆分所述網格模型，以生成候選路徑的起始點集合和終止點集合。然后，可根據每個網格點的距離場信息、所述形狀索引特征值以及圖像值，得到每個網格點的混合代價值。這樣，可根據所述混合代價值以及所述候選路徑的起始點集合和終止點集合，確定切割路徑。從而根據上述切割路徑準確定位并切割原始三維圖像中的可疑病變組織，提高了圖像分割的準確性。附圖說明圖1是根據本公開一個例子示出的一種分割三維圖像的方法的流程圖；圖2是根據本公開一個例子示出的上述圖1中步驟12的具體實現的流程圖；圖3是根據本公開一個例子示出的感興趣區域的示意圖；圖4A和圖4B是根據本公開一個例子示出的感興趣區域的等值面的示意圖；圖5是根據本公開一個例子示出的感興趣區域的網格模型的示意圖；圖6是根據本公開一個例子示出的計算網格模型的距離場信息的流程圖；圖7是根據本公開一個例子示出的計算網格模型的形狀索引特征的流程圖；圖8是根據本公開一個例子示出的網格模型中一個點與鄰近點或面的關系示意圖；圖9是根據本公開一個例子示出的上述圖1中步驟14的具體實現的流程圖；圖10A和圖10B是根據本公開一個例子示出的網格模型拆分的示意圖；圖11是根據本公開一個例子示出的上述圖1中步驟15的具體實現的流程圖；圖12是根據本公開一個例子示出的上述圖1中步驟16的具體實現的流程圖；圖13是根據本公開一個例子示出的生成最小代價路徑的示意圖；圖14為按照本公開提供的方法從圖3所示感興趣區域中分割出結腸息肉的效果圖；圖15A～15E為按照本公開提供的方法分割出各種類型結腸息肉的效果圖；圖16是根據本公開一個例子示出的一種分割三維圖像的裝置的硬件結構圖；圖17是根據本公開一個例子示出的分割三維圖像的控制邏輯的功能模塊框圖；圖18是根據本公開一個例子示出的圖17中模型構建模塊的框圖；圖19是根據本公開一個例子示出的圖17中統計信息計算模塊的框圖；圖20是根據本公開一個例子示出的圖17中網格拆分模塊的框圖。具體實施方式在本專利技術使用的術語是僅僅出于描述特定實施例的目的，而非旨在限制本專利技術。在本專利技術和所附權利要求書中所使用的單數形式的“一種”、“所述”和“該”也旨在包括多數形式，除非上下文清楚地表示其他含義。還應當理解，本文中使用的術語“和/或”是指并包含一個或多個相關聯的列出項目的任何或所有可能組合。在比如CT(ComputedTomography，電子計算機斷層掃描)、PET(PositronEmissionTomography，正電子發射計算機斷層掃描)、MRI(MagneticResonanceImaging，磁共振成像)、超聲波等的醫學成像技術中，可以通過非介入式的檢查方式獲得能夠表示人體組織的一種或多種物理特性的數據，并可根據上述數據獲得用于顯示人體組織特性的三維圖像。可以對所獲取的三維圖像進行圖像分割，以確定比如結腸息肉、動脈瘤、肺小結等病變組織的面積、體積、直徑等形狀參數，從而能夠根據上述形狀參數進行診斷以及設計手術等。以結腸息肉為例，結腸息肉是指從結腸粘膜表面突出到腸腔的腫物病變組織。在臨床診斷中，由于結腸較長且為彎曲管狀，以及結腸壁紋理復雜且皺褶多等，結腸息肉的三維圖像分割較困難。本公開提供了一種分割三維圖像的方法，其通過基于各像素的圖像值構建感興趣區域的網格模型，可基于該網格模型的距離場信息等生成候選路徑的起始點集合和終止點集合，并然后可根據該網格模型的距離場信息、形狀特征以及圖像值分布等，從所述候選路徑的起始點集合和終止點集合中確定出用以分割目標組織的切割路徑。參照圖1，為本公開一個例子示出的一種分割三維圖像的方法的流程圖，可以包括以下步驟。在步驟11中，獲取原始三維圖像。可基于利用醫學成像設備對患者進行掃描所采集到的數據組形成醫學圖像。其中，當上述數據組為三維陣列數據時，醫學圖像可以以稱為體素的單元顯示。體素是能夠使用三維坐標定位的點。本公開以結腸息肉的三維圖像分割為例進行詳細說明。通過步驟11可獲取結腸部位的原始三維圖像。假設結腸的原始三維圖像為結腸的CT圖像，下面結合CT圖像的成像原理說明其獲取過程。CT是用X射線束對被掃描對象，例如，人體的某部位進行掃描。由探測器接收透過該部位的X射線，轉變為可見光后，由光電轉換變為電信號，再經ADC(Analog/DigitalConverter，模擬/數字轉換器)轉為數字信號。這些數字信號可以稱為生數據(rawdata)，或者也可稱為投影數據(projectiondata)。基于所述生數據可獲得每個體素的X射線衰減系數或吸收系數，或者也可稱為CT值。這些系數可經DAC(Digital/AnalogConverter，數字/模擬轉換器)轉為由黑到白不等灰度的小方塊，即體素(Voxel)。這些體素按矩陣排列即可構成CT圖像。在步驟12中，從所述原始三維圖像中選取感興趣區域，構建所述感興趣區域的網格模型。本公開例子中，步驟12可具體為從結腸的原始CT圖像中選取結腸息肉的ROI(RegionofInterest，感興趣區域)。參照圖2，為本公開圖1中的步驟12具體實現的流程圖，可以包括以下步驟。在步驟121中，在所本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種分割三維圖像的方法，其特征在于，所述方法包括：從原始三維圖像中選取感興趣區域；構建所述感興趣區域的網格模型；獲得所述網格模型上每個網格點的距離場信息和形狀索引特征值；根據每個所述網格點的距離場信息拆分所述網格模型，以生成候選路徑的起始點集合和終止點集合；根據所述每個網格點的距離場信息、形狀索引特征值以及圖像值，得到每個網格點的混合代價值；根據所述每個網格點的混合代價值以及所述候選路徑的起始點集合和終止點集合，確定切割路徑。

【技術特征摘要】
2015.11.05 CN 20151074670481.一種分割三維圖像的方法，其特征在于，所述方法包括：從原始三維圖像中選取感興趣區域；構建所述感興趣區域的網格模型；獲得所述網格模型上每個網格點的距離場信息和形狀索引特征值；根據每個所述網格點的距離場信息拆分所述網格模型，以生成候選路徑的起始點集合和終止點集合；根據所述每個網格點的距離場信息、形狀索引特征值以及圖像值，得到每個網格點的混合代價值；根據所述每個網格點的混合代價值以及所述候選路徑的起始點集合和終止點集合，確定切割路徑。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：依據所述切割路徑從所述感興趣區域中分割目標組織。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述構建所述感興趣區域的網格模型，包括：根據預設的第一閾值構造所述感興趣區域的等值面，其中所述等值面由多個等值面片拼接而成，各所述等值面片由三個或三個以上等值點連接而成，所述等值點的圖像值等于所述第一閾值；獲得所述等值面中各等值點以及各等值面片之間的關系；獲得所述等值面中每個等值點的法向量和每個等值面片的法向量；根據所述等值面中各等值點以及各等值面片之間的關系、每個等值點的法向量和每個等值面片的法向量，構建所述感興趣區域的網格模型。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，在根據所述第一閾值構造出多個等值面的情況下，還包括：選取面積最大的等值面作為用于構建所述網格模型的目標區域。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲得所述網格模型上每個網格點的距離場信息和形狀索引特征值，包括：在所述網格模型上選擇一個網格點作為第一起始點，所述第一起始點為用于距離場檢測的起始點；檢測所述網格模型上每個網格點到所述第一起始點的最短距離Dis；檢測所述網格模型上每個網格點到所述第一起始點的最長距離MaxDis；獲得所述網格模型上每個網格點的最大主曲率kmax和最小主曲率kmin；根據所述最大主曲率kmax和最小主曲率kmin，按照以下公式輸出每個網格點的形狀索引特征值SI：SI=12-1πarctankmin+kmaxkmin-kmax.]]>6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據每個所述網格點的距離場信息拆分所述網格模型，包括：根據所述距離場信息，在所述網格模型中確定一個網格點作為第二起始點，所述第二起始點為進行所述網格拆分的起始點；在所述網格模型上確定從所述第二起始點經一個或多個網格點連接至所述第一起始點的網格拆分線，其中，從所述第二起始點開始，所述網格拆分線上的每個網格點都在前一網格點的距離梯度最大的方向上；根據所述網格拆分線拆分所述網格模型，生成所述候選路徑的起始點集合和終止點集合。7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每個所述網格點的距離場信息、形狀索引特征值以及圖像值，得到每個所述網格點的混合代價值，包括：根據每個網格點的圖像值獲得每個網格點的灰度代價統計值，所述灰度代價統計值包括第一低密度體素數量Num1和第二低密度體素數量Num2，其中，所述第一低密度體素數量Num1是以所述網格點為中心的預設模板中包含的圖像值低于第二閾值的體素的個數；所述第二低密度體素數量Num2是從所述網格點到所述第一起始點的連線所經過的圖像值低于所述第二閾值的體素的個數；采用以下公式輸出每個所述網格點的混合代價值fCost：fCost＝(fw1×Num1+fw2×Num2+fw3×|SI-0.5|)×(MaxDis/Dis)；其中，fw1、fw2、fw3為權重系數；MaxDis為所述網格點到所述第一起始點的最長距離；Dis為所述網格點到所述第一起始點的最短距離。8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每個網格點的混合代價值，從所述候選路徑的起始點集合和終止點集合中確定切割路徑，包括：根據所述每個網格點的混合代價值，搜索從所述起始點集合中的每一個起始點到所述終止點集合中的對應終止點的最小代價路徑；比較從所述起始點集合到所述終止點集合的所有最小代價路徑，將路徑代價值最小的最小代價路徑確定為所述切割路徑，其中，所述路徑代價值為路徑經過的所有網格點、包括起始點和終止點的混合代價值之和。9.一種分割三維圖像的裝置，其特征在于，所述裝置包括：模型構建模塊，用于從原始三維圖像中選取感興趣區域，構建...

【專利技術屬性】
技術研發人員：李丙生，何薇，
申請(專利權)人：沈陽東軟醫療系統有限公司，
類型：發明
國別省市：遼寧;21