[发明专利]气道壁识别方法

说明书

技术领域

    此发明涉及了使用力场中的曲面模型识别CT图像上气道内外壁的全自动方法。

背景技术

    临床上，气道重构一般可以预示气管疾病的严重程度（例如，慢性阻塞性肺病(COPD)）[1-2]。目前，可以通过非侵入方式直接测量高分辨率CT图像上的气道壁厚度研究气道重构的原理。过去，使用窗口水平功能适当地调整图像亮度可以手动测量气道壁[3-5];然而，由于一次CT检查中会产生大量的图像并且扫描时不可避免的干扰存在，手动测量是一项耗时并且容易出错的过程。因此，需要开发一种能够辅助医生进行准确，可重复及高效识别气道壁的自动方法。

目前世界范围内提出了许多气道壁识别方法。应用比较多的是半峰全宽法[6]。但是，这种方法严重依赖于图像亮度，但亮度可能会受到许多因素的影响，比如由重构法和气道取向引起的部分容积效应或是模糊效果，会导致对气道壁尺寸的过分评估[7-8]。为了减少对图像亮度的依赖性，Saragaglia等人[9]开发了一种基于数学形态学和基于能量的轮廓配准方法。另外还有，通过在数据集中将预测的射线截面与实际获得的截面进行匹配，Reinhardt等人[8]提出了基于二维模型的方法评估气道内外壁。但是这种方法，如果在扫描气道时偏离轴线，曲面模型在测量气道时会出现明显的错误。为了避免基于二维模型方法的局限性[8]，Saba等人[10]使用椭圆形状的模型来代替圆形模型，用全景三维PSF代替二维PSF。类似于二维模型方法，这个方法的计算复杂度也是相当高。与基于特定气道模型的方法不同（比如，圆形或是椭圆形状的模型或是扫描仪指定函数），Estépar等人[11]利用相位一致性方法探测气道内外壁。Ortner等人[12-13]开发基于广义梯度矢量流（GGVF）[14]的三维变形方法分割气道壁。然而这个方法[12]要求基于图像亮度的气球力存在[15]防止曲面停靠在气道内壁曲面上。同时气道壁的图像亮度差异非常大，使用这个方法很难为气球力选择恒定的参数值。

发明内容

    这项发明主要涉及通过力场中移动的曲面模型识别气道壁的全自动方法。此方法利用CT图像上气道壁的几何形状和密度特点。三维曲面（曲面边界轮廓）在距离梯度矢场内自动变形至图像上最高对比度的边界处。将一个三维曲面模型放在矢场内，允许这个模型在内力和外力的作用下自动变形直至这些力达到一个平衡状态（如图1所示）。仅是改变三维曲面变形方向就可以识别气道内壁或外壁。

    执行时，这个方法共有四个方面：（1）指定初始曲面模型；（2）确定外部能量函数；（3）确定内部能量函数；（4）变形动力学（曲面变形）。详细演示如图1所示。图1表示使用二维仿真样例的曲面模型变形。这个样例模拟了气管树分岔区域。最里层的黑色区域，中间的白色区域和最外层的灰色区域分别表示气道内腔，气道壁和肺实质。图1（a）显示了由箭头指示的外部力场                                                ;图1（b）表示在给出不同的迭代次数后（也就是0，20，50，100，150和200）原始模型的曲面变形结果。

此方法具有很多特点。

第一，气道壁识别过程由三维几何曲面模型执行。现有的相关算法[3-8]大多数是在二维或是三维图像空间内工作，与此不同，通过三维几何曲面识别气道壁可以不受气道取向或是当气道与周围软组织有粘连时的影响（图6-图7）。

第二 ，基于沿矢场周围预测的图像梯度定义新型外部能量函数，而不是基于图像梯度幅度。为了防止与气道内壁边界粘连，之前的方法[12-13] 使用基于图像梯度幅度定义的传统能量函数，曲面变形时加入气球力[15]。然而，因为图像密度和梯度在图像的不同部分不同选择恒定的气球力的参数存在困难。相反，此方法不要求格外的气球力或是其它的外力。

第三，此方法具有通用性，稳壮性和高效性。一般的CT检查中气道识别仅需不到4分钟。

附图说明

 具体的实施方式将通过下面的附图详细描述。

图1通过二维仿真样例演示开发的曲面模型变形方法。

图2使用普等人[22]开发的气管分割方法识别气管树与由三角形曲面表示的气管树。图2(b)为图2(a)中的方框区域的放大图像。

图3中的二维样例表示平滑操作对计算距离函数（场）的影响。

图4表示预测图像梯度场的特点，用仿真样例解释为什么让气道外壁曲面模型在预测的图像梯度场中变形。

图5表示在此研究中定义的外力和内力同时作用下曲面变形。