[发明专利]基于胸部CT图像的肺气肿计算机辅助诊断系统

权利要求书

1.基于胸部CT图像的肺气肿计算机辅助诊断系统，其特征在于，包括：

输入模块（100），用于输入待诊断的胸部CT 图像，并传送给提取肺区模块（200）；

提取肺区模块（200），用于自动分割左右肺区，并将肺区信息传送给量化参数计算模块（300）；

量化参数计算模块（300），用于计算肺区或指定区域的像素密度的统计分布信息，以及几何信息，并将量化参数传送给分类诊断模块（400）和输出模块（500）；

分类诊断模块（400），用于分析量化参数计算模块（300）传递的数据，并将分析结果发送给输出模块（500）；

输出模块（500），将分类诊断模块（400）的分析结果，定位于用户输入的待诊断胸部CT图像，以特定颜色标记可疑之处，并将分析结果显示给用户。

2.根据权利要求1所述的基于胸部CT图像的肺气肿计算机辅助诊断系统，其特征在于提取肺区模块（200）按照下述步骤进行处理：

步骤 （2.1） 采用全局自适应阈值法分离胸部CT图像中的躯干与背景：首先给定一个初始阈值，应用该阈值将图像分为两类；然后求两个平均密度的均值并作为新的阈值，再对图像进行分类，通过迭代算法，逐渐使阈值逼近最优值，最后求出准确的阈值，将背景与躯干分离；

步骤（2.2） 采用轮廓跟踪方法提取肺区轮廓：首先根据密度与空间位置检测左肺轮廓的一个像素点，然后，从该点出发，应用轮廓跟踪方法搜索目标轮廓的其他像素点，直到找到左肺轮廓所有像素点；类似地， 可得到右肺轮廓所有像素点； 

步骤（2.3）采用一种基于4邻域的背景标记扫描线方法来获取左右肺区域内的像素。

3.根据权利要求2所述的基于胸部CT图像的肺气肿计算机辅助诊断系统，其特征在于步骤 （2.1）中初始阈值选择整幅图像密度平均值。

4.根据权利要求2所述的基于胸部CT图像的肺气肿计算机辅助诊断系统，其特征在于，所述步骤（2.3）包括如下步骤：

步骤（2.3.1）求感兴趣区域的外接矩形，生成能覆盖选定区域的最小矩形区域；

步骤（2.3.2）将矩形区域内肺的轮廓点标记为“1”，其它则标记为“0”；

步骤（2.3.3）按从上到下、从左至右顺序，扫描矩形区域，如果当前像素标记为“0”，则在当前行，从当前像素开始自左向右扫描，并置所经过的像素标记为“-1”，直到轮廓点或该行行末结束；

步骤（2.3.4）搜索当前像素的4邻域，找到一个标记为“0”的点，以此作为新的出发点，从左至右扫描，并置经过像素标记为“-1”，直到轮廓点或该行行末结束；

步骤（2.3.5）矩形区域扫描结束后，去除标记为“-1”的像素。

5.根据权利要求4所述的基于胸部CT图像的肺气肿计算机辅助诊断系统，其特征在于：量化参数计算模块（300）中的量化参数包括灰度统计参数与几何参数，所述灰度统计参数包括左右肺区或用户指定区域的平均密度、密度方差、密度小于、大于或等于给定阈值的像素百分比；所述几何参数包括：肺容积、区域面积、周长，距离与角度。

6.根据权利要求5所述的基于胸部CT图像的肺气肿计算机辅助诊断系统，其特征在于所述分类诊断模块（400）包括判断单元，所述判断单元根据肺气肿的量化诊断标准，判断是否存在肺气肿，若判断为肺气肿，则对其进行分类。

7.根据权利要求6所述的基于胸部CT图像的肺气肿计算机辅助诊断系统，其特征在于：分类诊断模块（400），根据肺气肿的量化诊断标准，应用体积分数法，扫描每一CT断层图像中的肺区，将肺区内每一像素与指定密度阈值相比较，统计分别大于、小于或等于指定阈值的像素，计算它们分别占整个肺区的百分比；根据肺气肿的分级诊断标准，确定肺区是否正常，如果异常，则进行分级。