[发明专利]一种X光胸片肺部分割方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及生物医学图像领域，具体涉及一种X光胸片肺部分割方法和装置。

背景技术

X光胸片检查仍然是目前肺部疾病初始检测的最主要手段。在临床应用中，胸片图像大量应用于肺部疾病的诊断，很多胸片图像分析应用的第一步是标示出图像中肺部的边界，以便计算机能进行下一步的处理，因此，肺部分割显得非常重要。首先是因为肺部面积占了整个X光胸片的1/3，若在诊断时提取肺部感兴趣区域，则会大大提高诊断的准确率；其次是因为在肺部分割后，再做其他处理，会大大减少其它不相关组织的干扰，提高了诊断的速度；最后是因为肺部分割更有利于分析肺部纹理和肺部的生理结构。很早以前，研究人员就已经开始做这方面的研究了，但大多数的研究都仅仅是为了给后续处理提供方便，并没有完全将眼光停留在肺部分割上。例如，为了计算心胸比率，可以只提取胸廓最大横径对应的两个端点；为了检测肺部形状异常，可能仅需要提取横隔膜与胸廓的夹角；只有要检测整个肺内部的病变时，才需要提取全部的肺区域或者肺轮廓，而在这种情况下，得到一个粗略的肺部分割结果往往己经足够。鉴于对X光胸片肺部进行精确分割具有重要的临床意义，因此，研究精确的肺部分割十分必要。

目前肺部的分割大体分为基于规则的推理和像素归类两种方法。基于规则的方案使用的方法是（局部）阈值化、区域增长、边缘探测、形态学操作、拟合几何模型和函数、动态规划等，大多数肺部区域分割算法属于这类。基于像素归类的方案试图将图像中的每个像素归类到一种解剖类型（通常是肺部和背景，但是在有些情况下，使用的是更多的种类，例如，还包括心脏、中隔膜和横隔膜）。使用的分类器为各种神经网络或Markov随机场模型，并用各种（局部）特征进行分类，包括灰度、位置、纹理测量。

在上述现有的两类方法中，一种X光胸片肺部分割方法是先用自适应的灰度阈值进行处理，紧接着又用基于形状的方法来标记胸片中的肺部边界。在这种方法中，通过计算靠近肺部边界的局部像素直方图以得出一个初始的、近似的分割。该直方图用来选择一个局部阈值以便将肺部组织从相邻的结构中分离出来。基于形状的特殊处理，用解剖知识作为导引，平滑肺部边界并描绘出肺部的左下角和右下角。然而，这种分割方法分割出来的边缘不规则，而且受噪声影响较大，在图像质量不佳的情况下很容易失效，出现分割面积过小或者过大的现象。

在上述现有的两类方法中，另一种X光胸片肺部分割方法是基于规则的边界检测法，这种方法是一种最直观的肺边界提取方法，其主要是基于这样一种事实：所有边界之中一定包含目标边界，并且这些边界有其固定的特点。边界通常定义为沿梯度方向梯度幅度的极值点，可以用导数来表达某个固定方向的极值。导数用图像I（x，y）和高斯导数的卷积计算。使用合适的尺度、导数阶数和方向可以检测X光胸片中与解剖结构对应的边界，这些边界互不相连，例如，胸廓中心线和肺中心线、纵膈边界、胸腔边界等。然而，基于规则的边界检测法的缺陷在于只给出了主要的肺部边界片段，没有给出完整的肺部轮廓。

发明内容

本发明实施例提供一种X光胸片肺部分割方法和装置，以对X光胸片上的肺部进行精确分割。

一种X光胸片肺部分割方法，所述方法包括如下步骤：

S101，通过水平垂直投影，获取分别包围X光胸片中左肺部图像和右肺部图像的两个矩形区域；

S102，在所述两个矩形区域内初始化肺部以获得肺部的初始形状；

S103，根据加权灰度局部纹理模型，寻找肺部图像中各个特征点（x_i，y_i）的最佳匹配点（x’_i，y’_i），记dI_X=（d x₁，d y₁，d x₂，d y₂，…，d x_i，d y_i，…，d x_n，d y_n）^T，所述d x_i=x’_i－x_i，所述d y_i=y’_i－y_i，所述i=1，2，…，n，所述肺部图像包括调整阶段的肺部形状和所述肺部的初始形状；