[发明专利]一种呼吸道内窥光学相干断层图像的三维自动分割方法

权利要求书

1.一种呼吸道内窥光学相干断层图像的三维自动分割方法，其特征在于，所述三维自动分割方法是基于三维图搜索算法的自动呼吸道组织图像分割方法，包括以下两个步骤；

（1）图像预处理，即对呼吸道图像进行处理，并获取呼吸道组织的斜率；

（2）呼吸道组织分割，即将呼吸道组织的斜率作为三维图搜索算法的平滑度约束，进而采用三维图搜索算法对呼吸道组织进行三维分割；

所述图像预处理具体包括如下步骤：

（1.1）去噪：应用滤波器去除原始图像中的散斑噪声，得到去噪图像；

（1.2）去除塑料保护套管：采用三维图搜索算法对去噪图像进行检测同时得到塑料保护套管的上边界和下边界，然后以塑料保护套管的下边界为基准对去噪图像进行裁剪，得到保留有下边界以下的图像信息的裁剪图像；

（1.3）二值化和区域滤波：将裁剪图像变换为二值化图像，过滤二值化图像中的细小连通区域，得到包含呼吸道组织的连通区域的中间图像；

（1.4）检测组织上边界：检测中间图像中组织的上边界，然后计算上边界每个节点处的斜率作为组织表面斜率；

所述呼吸道组织分割的具体步骤包括如下：

（2.1)使用三维图搜索算法检测呼吸道内腔表面的边界，将呼吸道内腔表面的边界作为参考把图像拉平，然后裁剪出呼吸道内腔表面下方的区域，以限制分割粘膜层和粘膜下层的搜索区域；

（2.2）使用三维图搜索算法分别在搜索区域内检测粘膜层与粘膜下层的边界，以及粘膜下层与软骨的边界；

所述步骤（2.1）中使用的是基于表面斜率约束的三维图搜索算法，其中的表面斜率，其中X为待分割图像的宽度，Y为待分割图像的数量，x，z为步骤（1.4）所得到的二值化区域的上边界的各节点在X方向和Z方向的坐标；

所述步骤（2.1）中，三维图搜索算法中X方向的平滑度约束是由以下公式计算得到，其中，，其中为表面斜率，S表示的是算法沿x方向的平滑度约束，表示沿x方向第i列的平滑度约束，m代表斜率的均值，v代表斜率的均方根，c代表常数。

2.根据权利要求1所述的呼吸道内窥光学相干断层图像的三维自动分割方法，其特征在于， 所述三维图搜索算法具体包含建图和解图两个过程；

所述建图具体是构建一个包含节点和边的图，节点包括源点、汇点以及像素节点，像素节点与图像数据中的像素点一一对应，每一个节点对应分配有权值，权值表示对应像素点属于待分割边界的可能性，边是两个不同节点之间的连线；

所述解图是通过最大流/最小割算法求解图中节点的权值总和为最小的节点子集，该节点子集所组成的曲面即为呼吸道组织的分割曲面。

3.根据权利要求2所述的呼吸道内窥光学相干断层图像的三维自动分割方法，其特征在于，所述建图的过程中，边的集合分为列内边和列间边，同一列内相邻节点直接相连得到列内边，相邻列间节点相连得到列间边，所述列间边两节点的跨度控制了分割结果的平滑度，称为平滑度约束。

4.根据权利要求3所述的呼吸道内窥光学相干断层图像的三维自动分割方法，其特征在于，应用所述三维图搜索算法检测塑料保护套管的上边界和下边界时，三维图搜索算法设置的曲面与曲面之间最小距离至少为塑料保护套管上下边界的距离，所述三维图搜索算法设置的曲面与曲面之间的最大距离不超过塑料保护套管上边界到呼吸道内腔表面的距离。

5.根据权利要求4所述的呼吸道内窥光学相干断层图像的三维自动分割方法，其特征在于，所述步骤（1.3）中，区域滤波的具体步骤包括：

（1.3.1）通过三维图搜索算法计算出所有连通区域的面积；

（1.3.2）将步骤（13.1）计算出的每个连通区域的面积与连通区域面积阈值进行比对，保留大于连通区域面积阈值的连通区域，删去其余连通区域。

6.根据权利要求5所述的呼吸道内窥光学相干断层图像的三维自动分割方法，其特征在于，所述步骤（2.1）利用所述步骤（1.4）中获得的组织表面斜率约束建图过程中的边的连接方式。