[发明专利]一种医用的心脏CT图像分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种医学图像处理方法，具体来说涉及一种医用的心脏CT图像分割方法。

背景技术

随着人类生活水平的提高和预期寿命的延长，心血管疾病成为人类的头号死因，因此心血管疾病的早期诊断可有效降低病死率。了解心脏结构的影像学表现及其功能数据是正确诊断心脏疾病的重要前提，CT技术的发展，明显提高了时间分辨力，减少了心脏搏动伪影，在显示心脏细微结构方面显示出良好的应用潜力。

临床医学图像具有极其繁杂的多样性和复杂性，由于各类成像设备的固有特性，导致图像存在一定的噪声、场偏移效应和体效应，导致感兴趣目标物体的部分边缘存在局部不清晰，使得医学图像特别是CT图像分割一直是图像分割领域的难题。医学图像分割常用有阈值分割、基于边缘分割、基于区域分割和基于形态学分割等几种方法，但这些方法在分割高噪声、低对比度的心脏图像时难以达到理想的效果。基于广义梯度矢量流Snake模型的心脏MR图像分割方法，实现了MR左心室图像的精确分割。图割(Graph-Cuts)方法广泛运用于物理、化学、控制论、网络理论、计算机科学等许多领域，2001年BoyKov Y等，提出了最大流/最小割的快速计算方法，实现基于能量最小化进行目标提取的框架。这一方法具有快速、鲁棒、全局最优、抗噪强、扩展性好的特点，不仅可以用于图像分割，也可为其它视觉问题的处理提供统一的思路。k-均值聚类算法由Mac Queen于1967年提出，是聚类分析中一种基本的划分方法，方法简单、收敛速度快、并具有很强的局部搜索力，能有效地处理大数据集。

以下内容为现有CT图像分割方法的相关内容：

CT值：

CT值代表X线穿过组织被吸收后的衰减值。为了定量衡量组织对于X光的吸收率，Hounsfield定义了一个新的标度“CT值”。为了表示对他的敬意，后人将CT值的单位定为“HU”(Hounsfield Unit)。

CT值的计算：某物质的CT值等于该物质的衰减系数与水的衰减系数之差，再与水的衰减系数之比后乘以1000。即某物质CT值＝1000×(u-u水)/u水，其单位名称为HU，CT值不是一个绝对值，而是一个相对值。不同组织的CT值各异，各自在一定范围内波动。其中骨骼的CT值最高，为1000HU，软组织的CT值为20～70HU，水的CT值为0(±10)HU，脂肪的CT值为-50～-100HU以下，空气的CT值为-1000HU.各向异性扩散滤波算法：

Perona和Malik提出了基于偏微分方法的各向异性扩散方程，即在非线性尺度空间，根据图像不同方向上的梯度确定扩散系数。这一算法在滤除噪声和保留细节方面有了很大的提升，P-M方程表达式为：

∂u∂t=div[c(||▿u||)·▿u]---(1)]]>

其中，div为散度算子，u为图像像素的灰度值，表示梯度，t是物理热扩散时间，在程序设计中采用迭代步长表示，c是扩散系数，是图像梯度的非负单调递减函数。P-M方程的离散化形式如下：