[发明专利]一种基于脑肿瘤医学影像的交互式三维分割方法

说明书

本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种针对脑肿瘤影像的交互式三维分割方法。本发明主要利用对已分割的二维图像做腐蚀运算的方式，自动地为待分割的邻近图像设置种子点，并采用二维GrowCut分割算法对待分割图像依次分割，从而实现脑肿瘤影像的交互式三维分割。本发明方法中，只需在脑肿瘤中间切片所在的图像层中，对部分的前景与背景区域作标记，即可实现半自动地脑肿瘤三维分割，并允许对分割后的影像做三维修正。结果表明，本发明所述的方法交互性强、分割效率高、分割结果准确，具有较高的应用价值。

技术领域

本发明属医学图像处理及应用领域，具体涉及基于医学影像分割技术面的一种交互式的三维脑肿瘤分割方法。

背景技术

现有技术公开了医学影像分割技术能够将感兴趣区域从US(超声影像)、MRI(磁共振成像)、CT(计算机断层扫描)等医学影像中提取出来，为病变组织的定位、三维重建及配准等技术提供重要的基础，在医学及相关研究领域具有重要的理论与应用价值。

资料显示，由于复杂的环境与宿主因素，脑肿瘤的发病率与致死率显现出较高的趋势，其中恶性肿瘤所占的比例达到一半以上，对人类的生命造成了严重的危害。目前，针对脑肿瘤的各类医疗技术也在蓬勃发展，特别在神经外科手术导航方面，在术前借助导航仪器对患者头部的医学影像进行全方位分析，能有益于医生方便地进行手术规划，并在术中为医生提供全程的靶组织引导及手术器械的精确定位，有助于提高诊断的准确率与手术的成功率。

对脑肿瘤进行准确而高效地分割是神经外科手术导航系统中的关键问题之一。研究显示，三维分割的准确性能够决定病灶组织位置与边界的确定、体积估算以及三维可视化等功能的效果；同时，三维分割方法的交互性、效率及准确性能够影响医生的工作效率及导航系统的用户体验。目前，研究开发的图像分割算法一般都具有一定的针对性，仅对某些特定的图像具有较好的分割效果，存在有局限性，如针对脑部医学影像的分割算法，在研发时需要充分考虑到脑组织结构复杂、灰度分布不均、个体差异较大等特点，如，脑肿瘤影像具备了以上特点(如图1脑肿瘤示例)，特别是对于恶性肿瘤，其没有平滑的包边，且形状与灰度变化较复杂，给分割工作带来了不少的困难。

由于神经外科手术导航系统中所采用的分割方法需要对每一病例都具有良好的适用性，而基于上文提及的各项因素，一般认为，全自动分割算法难以在每一个病例中都保持令医生满意的分割结果，因此采用交互式的三维分割方法将更具有临床应用价值，如德国Brainlab公司所研发的smartbrush软件模块，通过交互式地对肿瘤不同切面进行多次勾画，完成半自动三维分割；而在交互式的分割算法中，基于元胞自动机(CellularAutomata)的GrowCut分割算法在做二维图像分割时，具有较强的交互性及较高的运算效率；然而，该算法在三维分割中尚存有诸多问题，如初始标签设置困难、迭代次数较多，分割结果不稳定等。

基于现有技术的现状，本申请的发明人拟提供一种交互性强、分割效率高、分割结果好的三维脑肿瘤分割方法，以满足神经外科手术导航系统的需要。

与本发明有关的参考文献有：

[1]V.Vezhnevets,and V.Konouchine,“GrowCut-interactive multi-label NDimage segmentation by cellular automata,”Proceedings of Graphicon.,pp.231–234,2006。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于脑肿瘤医学影像的交互式三维分割方法。该方法通过简单的交互操作，能实现高效、准确地三维脑肿瘤的半自动分割；此外，在三维分割完毕后，可通过简便的交互操作实现对分割结果的修正。

本发明采用基于元胞自动机的GrowCut二维图像分割方法以及基于腐蚀运算的形态学方法实现脑肿瘤影像的三维分割。