一種術后影像針道提取方法技術

本發明專利技術公開了一種術后影像針道提取方法，包括步驟：(1)計算術后影像中針道的目標分割閾值，并據此對術后影像進行分割得到疑似針道區域圖像；(2)根據疑似針道區域圖像中各體素點的物理坐標進行直線擬合得到空間擬合直線；(3)根據疑似針道區域圖像中各體素點與擬合得到的空間擬合直線之間的距離進行異常點檢測和剔除；(4)更新疑似針道區域圖像并重復步驟(2)～(3)，直到剔除所有異常點得到最終針道區域圖像。本發明專利技術提取到的針道精度高且可靠。本發明專利技術提取到的針道精度高且可靠。本發明專利技術提取到的針道精度高且可靠。

【技術實現步驟摘要】
一種術后影像針道提取方法


[0001]本專利技術涉及圖像處理
，尤其涉及一種術后影像針道提取方法。

技術介紹

[0002]醫療手術導航機器人充分利用患者醫學影像信息為醫生提供更多立體化導航，具有角度定位精準、操作精度高、可重復性好和穩定性高等優點，能夠實現較為精準的微創手術，從而減少病人創面、加速病人康復速度，因此在臨床上應用的越來越廣泛。
[0003]肺部等隨患者呼吸會發生變形和運動的器官的穿刺活檢、消融等手術中，由于病人處于持續呼吸的狀態，器官內的病灶點的位移最大可達5cm，因此即難以保證百分之百的手術成功率。為提高手術成功率，需要對術后的針道進行提取以評估實際臨床執行結果的精度，術后影像中穿刺針的提取精度對臨床執行結果精度的計算至關重要，而目前尚未存在一種能夠可靠的、高精度的提取術后影像中的穿刺針的方法。

技術實現思路

[0004]專利技術目的：本專利技術針對上述不足，提供一種能夠高精度的、可靠的提取術后影像針道的術后影像針道提取方法。
[0005]技術方案：
[0006]一種術后影像針道提取方法，包括步驟：
[0007](1)計算術后影像中針道的目標分割閾值，并據此對術后影像進行分割得到疑似針道區域圖像；
[0008](2)根據疑似針道區域圖像中各體素點的物理坐標進行直線擬合得到空間擬合直線；
[0009](3)根據疑似針道區域圖像中各體素點與擬合得到的空間擬合直線之間的距離進行異常點檢測和剔除；
[0010](4)更新疑似針道區域圖像并重復步驟(2)～(3)，直到剔除所有異常點得到最終針道區域圖像。
[0011]將術后影像中各體素點的體素值轉換為Hu值，并根據各體素點的Hu值計算所述目標分割閾值。
[0012]所述計算術后影像中針道的目標分割閾值具體為：
[0013]設置多個分割閾值形成分割閾值組，使用LM算法計算分割閾值組對應的類間方差，根據計算得到的類間方差設定迭代步長并對分割閾值組中各分割閾值進行調整，重復該過程直至達到迭代終止條件，選取類間方差最大值對應的分割閾值組作為目標分割閾值組，選擇目標分割閾值組中最大的分割閾值作為所述目標分割閾值。
[0014]所述類間方差σp2計算如下：
[0015][0016][0017][0018][0019]其中，c
k
為設置的第k個分割閾值，k＝1,
…
,m，m為用戶設置的分割閾值個數；p
t
表示根據術后影像中各體素點Hu值構建的頻率直方圖中Hu值t所對應的頻率直方圖中的頻率，ω
k
表示Hu值t在閾值范圍(c
k
,c
k+1
)內的概率，μ
k
表示Hu值t在閾值范圍(c
k
,c
k+1
)內的Hu值均值，μ
T
表示所有體素點Hu值的均值。
[0020]所述迭代終止條件為當迭代次數達到100次或迭代步長的無窮大范數小于1e
?6。
[0021]對術后影像進行分割得到疑似針道區域圖像具體為：
[0022]采用所述目標分割閾值對術后影像進行二值化處理，對處理后的術后影像進行形態學閉運算處理連接各孤立區域得到各連通區域；計算各連通區域的長軸和短軸，從而得到每個連通區域的長徑比，保留最大長徑比對應的連通區域作為疑似針道區域圖像。
[0023]所述擬合得到空間擬合直線的步驟具體為：
[0024]對疑似針道區域圖像中各體素點的物理坐標進行最小二乘法擬合得到空間擬合直線，具體如下式；
[0025]x＝a1*z+b1[0026]y＝a2*z+b2[0027]其中，系數a1、a2、b1和b2如下式得到：
[0028][0029][0030][0031][0032]其中，(x
i
,yi,z
i
)
T
表示疑似針道區域圖像中各體素點對應的物理坐標，i表示疑似針道區域圖像中第i個體素點，n表示疑似針道區域圖像中體素點的數量。
[0033]所述異常點檢測和剔除的步驟具體為：
[0034]計算疑似針道區域圖像中第j個體素點與擬合得到的空間擬合直線之間的距離d
j
，計算公式如下：
[0035][0036]其中，D
j
為疑似針道區域圖像中第j個體素點P
j
到空間擬合直線的距離向量，其模計算如下：
[0037][0038]式中，A、B分別為擬合得到的空間擬合直線上的任意兩點；
[0039]表示D
j
的均值，h
gg
為矩陣H的對角元素，矩陣H如下：
[0040]H＝D
j
*(D
jT
D
j
)
?1*D
jT
[0041]若則判斷第j個體素點P
j
為異常坐標點，將其剔除；
[0042]其中，fac為調整因子，為疑似針道區域圖像中所有體素點到擬合的空間擬合直線之間的平均距離。
[0043]還包括步驟：遍歷計算得到的最終針道區域圖像的所有體素點的點對距離，選取距離最遠的點對，將該點對的物理坐標代入最新擬合直線得到針道的兩個端點。
[0044]有益效果：本專利技術術后影像針道提取采用多閾值分割得到疑似針道區域圖像，然后通過擬合空間直線進行異常點檢測和剔除，以消除影像因金屬偽影等導致的誤差，提取到的針道的精度高且可靠。
附圖說明
[0045]圖1為本專利技術的術后影像針道提取方法的流程圖；
[0046]圖2為術后影像示意圖；
[0047]圖3為分割得到的疑似針道區域圖像的示意圖；
[0048]圖4為對疑似針道區域圖像進行二值化處理前的圖像；
[0049]圖5為對疑似針道區域圖像進行二值化處理后的圖像。
具體實施方式
[0050]下面結合附圖和具體實施例，進一步闡明本專利技術。
[0051]如圖1所示，本專利技術術后影像針道提取方法包括如下步驟：
[0052](1)計算術后影像中針道的目標分割閾值；
[0053]如圖2所示，術后影像的肺部影像存在眾多組織和植入物，單一閾值分割算法無法精確的對針道對應的閾值進行提取，因此本專利技術采用OTSU算法計算其分割閾值，即設置多個分割閾值形成分割閾值組，推薦4個，使用LM算法計算分割閾值組對應的類間方差σp2，根據計算得到的類間方差設定迭代步長并調整當前分割閾值組中的各閾值，重復以上步驟直到迭代次數達到100次或迭代步長的無窮大范數小于第一閾值1e
?6時停止迭代，選取類間方差達到最大值時對應的分割閾值組作為目標分割閾值組，然后選擇該目標分割閾值組中最大的分割閾值作為目標分割閾值，具體如下：
[0054]σp2計算如下：
[0055][0056][0057][0058][本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種術后影像針道提取方法，其特征在于：包括步驟：(1)計算術后影像中針道的目標分割閾值，并據此對術后影像進行分割得到疑似針道區域圖像；(2)根據疑似針道區域圖像中各體素點的物理坐標進行直線擬合得到空間擬合直線；(3)根據疑似針道區域圖像中各體素點與擬合得到的空間擬合直線之間的距離進行異常點檢測和剔除；(4)更新疑似針道區域圖像并重復步驟(2)～(3)，直到剔除所有異常點得到最終針道區域圖像。2.根據權利要求1所述的術后影像針道提取方法，其特征在于：將術后影像中各體素點的體素值轉換為Hu值，并根據各體素點的Hu值計算所述目標分割閾值。3.根據權利要求2所述的術后影像針道提取方法，其特征在于：所述計算術后影像中針道的目標分割閾值具體為：設置多個分割閾值形成分割閾值組，使用LM算法計算分割閾值組對應的類間方差，根據計算得到的類間方差設定迭代步長并對分割閾值組中各分割閾值進行調整，重復該過程直至達到迭代終止條件，選取類間方差最大值對應的分割閾值組作為目標分割閾值組，選擇目標分割閾值組中最大的分割閾值作為所述目標分割閾值。4.根據權利要求3所述的術后影像針道提取方法，其特征在于：所述類間方差σp2計算如下：下：下：下：其中，c
k
為設置的第k個分割閾值，k＝1,
…
,m，m為用戶設置的分割閾值個數；p
t
表示根據術后影像中各體素點Hu值構建的頻率直方圖中Hu值t所對應的頻率直方圖中的頻率，ω
k
表示Hu值t在閾值范圍(c
k
,c
k+1
)內的概率，μ
k
表示Hu值t在閾值范圍(c
k
,c
k+1
)內的Hu值均值，μ
T
表示所有體素點Hu值的均值。5.根據權利要求3所述的術后影像針道提取方法，其特征在于：所述迭代終止條件為當迭代次數達到100次或迭代步長的無窮大范數小于1e
?6。6.根據權利要求1所述的術后影像針道提取方法，其特征在于：對術后影像進行分割得到疑似針道區域圖像具體...

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉孝波，
申請(專利權)人：南京佗道醫療科技有限公司，
類型：發明
國別省市：