[发明专利]一种冠状动脉CT血管造影图像分割方法

说明书

本发明提供了一种冠状动脉CT血管造影图像分割方法。该方法包括如下步骤：首先对CTA图像进行预处理，包括中值滤波和阈值分割，预处理后得到二值图像；之后标记二值图像中所有的连通区域，并求各连通区域的特征信息；再利用特征匹配机制判断冠脉是否分裂；在初始的十几帧图像中利用特征匹配机制对目标进行追踪，之后利用卡尔曼对目标进行追踪。通过特征匹配机制和卡尔曼滤波器相结合对目标进行追踪，可以解决部分特殊形态下目标区域的追踪，提高了目标区域的追踪准确率。而且，整个追踪过程由特征匹配机制来判断图像中的冠脉是否发生了分裂，准确地判断出冠脉是否发生了分裂及分裂为哪几部分，可进一步保证追踪的精确性。

技术领域

本发明涉及图像分析与处理技术领域，具体地说是一种医学图像中的冠状动脉CT血管造影图像分割方法。

背景技术

冠心病是在世界范围内死亡率最高的疾病，且其发病率呈现持续上升趋势，对人们的身体健康构成了严重威胁。作为冠心病诊断的有效无创手段，多层螺旋CT血管造影(Computed Tomography Angiography，CTA)技术的发展较为迅速。CTA图像分割是对冠脉(即冠状动脉)三维几何模型重构的重要基础，而三维模型可以为心内科医生提供更精确快速的、重复性更高的诊断方式。因此，基于冠脉CTA序列图像准确地提取冠脉轮廓，是冠状动脉狭窄的重要临床辅助分析工具，并可以提供钙化程度、斑块负担以及狭窄程度的定量分析，故基于CTA图像的血管分割成为医学图像处理领域研究的热点。

当前，国内外研究学者关于血管结构尤其是冠状动脉的序列分割已经做了大量的研究。基础思想也都是利用图像帧间的连续性。然而，大多数的血管分割方法严重依赖与用户的交互，例如手动定义开始和结束点以及血管方向，或手工插入中间点缩小差距。这些方法使图像分割结果的准确性强烈依赖于用户的互动。此外，还有一些方法是将目标区域的质心或轮廓投影作为新的种子点来实现序列分割，这些方法虽然能够实现一定器官、组织的CTA图像序列分割，但它们或者不能很好地适用于有拓扑变化的情形，或者对于连续图像间距有很强的依赖性，都不能很好地适应冠状动脉的CTA图形。

发明内容

本发明的目的就是提供一种冠状动脉CT血管造影图像分割方法，以解决现有的CTA图像分割方法不能很好地用来分割结构较为复杂精细的冠状动脉的问题。

本发明是这样实现的：一种冠状动脉CT血管造影图像分割方法，包括如下步骤：

a、对原始冠状动脉CT血管造影图像进行预处理；

具体是：对所有按序排列的冠状动脉CT血管造影图像进行二维中值滤波，之后采用最大类间方差法对滤波后的图像进行阈值分割，得到二值图像；

采用最大类间方差法对滤波后的图像进行阈值分割，具体是按照下面公式对滤波后的图像进行阈值分割：

其中，t为分割阈值，λ为调整参数；λ优选2.3；

b、将预处理后的二值图像中的所有连通区域进行标记，并求出每个连通区域的质心、面积和离心率三个特征信息；

c、从第一帧图像中标定出目标区域，在第一帧图像的目标区域内包含有主动脉和冠状动脉两个目标；

d、从第二帧图像开始，利用特征匹配机制根据前一帧图像中的冠状动脉判断当前图像内的冠状动脉是否发生分裂；

e、选取当前图像内与前一帧图像内冠状动脉对应的窗口内面积最小的连通区域，并判断该面积最小的连通区域的面积是否大于预设面积阈值C，若是，则执行步骤f；若否，则执行步骤g；

f、利用特征匹配机制根据前一帧图像内的目标对当前图像内的目标进行追踪，所述当前图像内的目标为冠状动脉或冠状动脉和主动脉；