[发明专利]肺结节CT图像分割算法

权利要求书

1.一种肺结节CT图像分割算法，具体算法为：第一步：手工勾画ROI后，利用距离图得到三个轴面上，各个像素点距离该轴面上ROI边界的距离值；将三个轴面距离值相加，大于等于0的像素标记为候选ROI区域，小于0的区域标记为非ROI区域；

第二步：图像裁剪，将第一步的计算结果进行最大外接长方体裁剪；目的是：加快处理速度；

第三步：图像滤波，将图像进行7个方向的管状滤波处理。目的是减少肺血管的干扰；

第四步：大津法阈值分割，得到初步分割结果；肺部实性结节与肺部区域CT值分布曲线有明显区别，直接使用自适应阈值分割即可得到初步分割结果；

第五步：形态学腐蚀处理；目的：如果结节靠近胸膜部分，此步骤可断开部分连接；

第六步：计算最大连通区域；目的：阈值分割以及形态学腐蚀得到的分割结果并不是连通的，此步骤可去除小的噪声区域；

第七步：填充空洞后作为最终分割结果；目的：肺结节内部可能含有空洞，此处填充，使结果更准确。

2.根据权利要求1所述的肺结节CT图像分割算法，其特征在于：所述距离图指图中每个像素点距离最近边缘点的距离值；区域内部距离值为正数，区域外部距离值为负数，边界上的像素点距离值为0；

距离图算法流程如下：

A)区域内部距离值设为大值，外部区域设置0；

B)前向滤波，对于体数据，从上至下、从前至后、从左往右，计算每个像素点26领域内最小距离值；

C)后向滤波，与前向滤波相反，计算像素点26领域内最小距离值；

D)B-C得到的是区域内部正的距离值；

E)将区域内外取反，重复A-C后，将距离值取负，得到区域外部的距离值。

3.根据权利要求1所述的肺结节CT图像分割算法，其特征在于：所述管状滤波算法流程：

A)计算7个方向的管状滤波模板，滤波模板权重采用圆柱体计算公式计算；模板大小采用固定大小7*7*7；

B)将每个滤波模板与图像进行卷积，得到7个卷积结果；

C)比较7个卷积结果，取最小值作为最终结果。

4.根据权利要求1所述的肺结节CT图像分割算法，其特征在于：所述大津法自适应阈值利用的类内方差最小及类间方差最大的原理；此处将像素点分为三类，即计算两个阈值，即上阈值及下阈值；

大津法自适应阈值算法流程：

A)计算候选ROI内直方图；直方图X轴范围为[x_min,x_max]

B)计算上阈值及下阈值在[x_min,x_max]内取不同值时，分别得到的类间方差；该类间方差最大时对应的上下阈值，即为所需结果。

5.根据权利要求1所述的肺结节CT图像分割算法，其特征在于：所述形态学腐蚀处理，腐蚀操作提取的是内核覆盖下的像素最小值；此处结构模板采用的是3*3*3的模板因子，即像素点及其26领域内最小值；对于二值图像，若像素点为前景区域，但其26领域内只要有一点为背景区域，则置该像素点为背景区域，其他背景区域扔为背景区域。

6.根据权利要求1所述的肺结节CT图像分割算法，其特征在于：所述最大连通区域计算算法流程：

A)、将前景区域标记，一个连通区域有一个唯一的标记；

B)、计算每个连通区域的个数；

C)、将最大的连通区域记作前景区域，其他记作背景区域。