[发明专利]骨骼CT图像的骨骼边缘提取方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明适用计算机技术领域，提供了一种骨骼CT图像的骨骼边缘提取方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收用户输入的骨骼CT图像骨骼边缘提取请求，该骨骼边缘提取请求中包括对应的骨骼CT图像，根据骨骼边缘提取请求，使用预设的数据拟合函数对骨骼CT图像的灰度数据进行拟合，得到骨骼CT图像的数据拟合曲线，根据骨骼CT图像的数据拟合曲线，计算骨骼CT图像中骨骼边缘区域的灰度均值，根据计算得到的灰度均值，对预设的骨骼边缘检测算法的高阈值参数和低阈值参数进行设置，使用骨骼边缘检测算法对骨骼CT图像进行边缘提取，从而提高了骨骼CT图像骨骼边缘提取的准确性和速度，进而提高了骨骼边缘提取的效率。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种骨骼CT图像的骨骼边缘提取方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

脊柱是人体的重要支撑，由椎骨、骶骨、尾骨及相关连接组成。微创治疗椎间盘突出的关键在于安全、彻底、有效地消除脊柱的髓核外泄部分。为了保证手术的准确性和安全性，需要在术前拍摄椎间盘突出病人的X射线断层影像(CT)。骨骼CT二维图像的边缘提取是三维重建的第一步，同时也是术中二维到三维图像配准的关键。因此，精确快速的获取CT图像边缘信息在计算机辅助脊柱诊断和微创手术治疗中具有重要的意义。

图像中的边缘即为灰度的局部极值点或灰度发生急剧变化的点的集合。边缘检测的常规思想是根据图像的一阶导数和二阶导数求取边界，比较经典的边缘检测算子有：Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian、Canny算子等。其中，Canny算子因其具有高信噪比、高定位精度及单边缘响应等优良性能而得到广泛应用。Canny算子的基本思想是采用二维高斯函数的任意方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图像卷积进行滤波,然后对滤波后的图像寻找局部梯度最大值,以此来确定图像边缘。随后，又出现了一些新型的边缘检测算法，如非线性小波变换法、神经网络法、模糊技术、数学形态变换法等。

骨骼CT图像里主要包括骨骼、骨髓、肌肉及体液噪声，因各部分成分不同，因此在成像上表现为不同的灰度值，边缘主要存在于各成分相连接处。若采用传统的边缘检测算法如Canny算子，则会检测出除了骨骼边缘以外的各种其他组织的边缘。而新型的边缘检测算子往往需要大量的计算，且对脊柱骨骼这种存在多种复杂成分的人体部位的骨骼边缘提取往往具有一定的局限性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种骨骼CT图像的骨骼边缘提取方法、装置、设备及存储介质，旨在解决由于现有的骨骼边缘提取方法计算量大、骨骼边缘提取准确性较低，导致骨骼边缘提取效率低下的问题。

一方面，本发明提供了一种骨骼CT图像的骨骼边缘提取方法，所述方法包括下述步骤：

接收用户输入的骨骼CT图像骨骼边缘提取请求，所述骨骼边缘提取请求中包括对应的骨骼CT图像；

根据所述骨骼边缘提取请求，使用预设的数据拟合函数对所述骨骼CT图像的灰度数据进行拟合，得到所述骨骼CT图像的数据拟合曲线；

根据所述骨骼CT图像的所述数据拟合曲线，计算所述骨骼CT图像中骨骼边缘区域的灰度均值；

根据所述计算得到的灰度均值，对预设的骨骼边缘检测算法的高阈值参数和低阈值参数进行设置，使用所述骨骼边缘检测算法对所述骨骼CT图像进行边缘提取。

另一方面，本发明提供了一种骨骼CT图像的骨骼边缘提取装置，所述装置包括：

请求接收单元，用于接收用户输入的骨骼CT图像骨骼边缘提取请求，所述骨骼边缘提取请求中包括对应的骨骼CT图像；

数据拟合单元，用于根据所述骨骼边缘提取请求，使用预设的数据拟合函数对所述骨骼CT图像的灰度数据进行拟合，得到所述骨骼CT图像的数据拟合曲线；