[发明专利]一种椎间盘图像的退行性变计算机自动分级方法

说明书

技术领域

本发明涉及临床医学技术领域，特别涉及一种椎间盘图像的退行性变计算机自动分级方法。

背景技术

核磁共振成像能产生细节结构特征和内部人体器官清晰的图像，因为这种形态内在的多功能性，其在组织解剖学、病理学、新陈代谢和流动学上都服从非入侵的医学评估。此外，与其它形态的图像相比，核磁共振图像还有诸如空间分辨率高，扫描角度灵活，无骨伪影等显著的优点。因此，随着计算机辅助治疗在临床应用中的需求越来越大，磁共振(Magnetic Resonance，MR)脊柱图像的计算机分析对脊柱诊断的意义越发重大。

针对MRI椎间盘的定位从一开始的只对胸椎和腰椎进行研究，发展到现在的对整个脊柱进行分割定位，主要可以分为两个方向：半自动和全自动的椎间盘定位。半自动的定位算法大都需要专家点，主要集中在对全脊柱椎间盘的定位上。但是并非所有患者的脊髓曲线都是可见的，这限制了该方法的使用。还有一种在用分水岭分割的基础上利用专家点和先验知识来定位椎间盘的算法，这种算法虽然准确率高，但是对于有椎间盘发生移位、脊柱倒塌的病人失败率较高，而且在定位过程中，前面的椎间盘的定位错误会影响到后续的定位结果。全自动的定位则主要集中在椎间盘和椎骨的大小相对比较稳定的对胸椎和腰椎。

上述方法都只对椎间盘实现了定位或仅仅对正常椎间盘的定位，但没有对病变程度给出定量的分级标准。而在临床上，由于缺乏定量的评定标准，医生对退行性变的分级容易出现误差。基于椎间盘的灰度和纹理信息对椎间盘脱出进行判定，而对于退行性变的分级还没有相关文献。因此需要一种椎间盘图像的退行性变计算机自动分级方法。

发明内容

有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种椎间盘图像的退行性变计算机自动分级方法。

本发明的目的是这样实现的：

本发明提供的一种椎间盘图像的退行性变计算机自动分级方法，包括以下步骤：

S1：获取椎间盘图像,通过图像预处理获取样本图像；

S2：从椎间盘图像中提取椎间盘位置得到椭圆形椎间盘区域；

S3：计算椭圆形椎间盘区域内的髓核与纤维环灰度比值；

S4：根据灰度比值对椎间盘图像进行退行性变分级。

进一步，所述椭圆形椎间盘区域按以下步骤形成：

S21：通过定位算法获取每个椎间盘的矩形区域；

S22：利用Gabor滤波器处理椎间盘图像得到不同频率滤波图；

S23：按以下公式计算相同方向上的N个不同频率滤波图的均值图

其中，G_ν,μ表示尺度ν方向μ上的滤波图；

S24：在ν个均值图上截取区域A，获取强度最大的均值图区域，将该均值图区域记为其中，

S25：用大津法对做二值化处理得到二值图并检测二值图的边界点；

S26：将二值图叠加到原图上获得椎间盘区域的二值图边界点；

S27：用椭圆拟合二值图边界点获得紧致边界形成椭圆形椎间盘区域。

进一步，所述髓核与纤维环灰度比值按以下步骤形成：

S31：计算椭圆形椎间盘区域髓核与纤维环灰度的比值；

S32：获取椭圆形椎间盘区域的长轴a和短轴b；

S33：将长轴a和短轴b分别减小预设像素值并绘制内椭圆；

S34：将位于内椭圆内区域C作为髓核区域点并计算灰度均值并记为

S35：将位于内外椭圆之间且在中值为1作为纤维环区域的点的点灰度均值记为

S36：计算两个区域的灰度均值比

S37：计算内椭圆内区域C的灰度方差V记为表征灰度信息的参数；

S38：根据灰度均值比和灰度方差V将椭圆形椎间盘区域按预设等级分类作为椎间盘病变等级。

进一步，还包括以下步骤：

S41：将外椭圆的短轴b作为高度信息参数对椭圆形椎间盘区域按预设等级分类。

进一步，所述椎间盘的矩形区域还包括以下步骤：

S211：计算水平和垂直两个方向的椎间盘图像得到的脊柱曲线：

S212：通过检测水平和垂直两个方向的累计脊柱曲线峰值位置作为定位椎间盘区域位置中心；

S213：确定区域位置中心两侧的次峰值的边缘位置作为水平和垂直两个方向的区域边界；

S214：以水平和垂直两个方向的区域边界得到矩形椎间盘区域。