[发明专利]一种基于微分几何的气管树全自动分割方法在审
申请号: | 201911375621.7 | 申请日: | 2019-12-27 |
公开(公告)号: | CN111127453A | 公开(公告)日: | 2020-05-08 |
发明(设计)人: | 罗哲 | 申请(专利权)人: | 苏州影加科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62 |
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地址: | 215000 江苏省苏州*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 微分 几何 气管 全自动 分割 方法 | ||
1.一种基于微分几何的气管树全自动分割方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)肺部CT的表面建模:对灰度值范围[-900HU,-450HU]进行采样间隔为10HU的等距离采样,气管树在不同位置的CT值变化很大,[-900HU,-450HU]的灰度值范围能够覆盖所有的气管树的CT值;根据采用的CT值,迭代地采用Marching Cube算法对肺部CT进行等值面建模,得出三角面片;
2)主曲率和主方向计算:对步骤1)建模出来的三角面片进行Laplacian平滑,采用面积平滑算子,具体的平滑公式如下:
其中Aj表示顶点相邻的第j个相邻三角形的面积;
3)非气管区域的过滤:建立肺组织主曲率特征分类表:根据步骤2)中计算出的主曲率值对人体肺部区域的软组织形状类型特征进行分类,人体中肺组织主要分成以下4种:球形、平面、凸圆柱体和凹圆柱体;
4)剔除非气管区域:根据步骤3)的结果,将这些顶点剔除后剩下的就是候选的气管区域顶点,该步骤为了保证不遗漏任何的气管顶点,下面的三个条件形成的剔除范围会小于真实的非气管区域顶点的集合,会带入一些带有平面特征的肺边界碎片;
5)提取连通区:将步骤4)中判定为气管区域的顶点集合根据顶点间的连通关系分割成若干个连通区;
6)剔除带有平面形状特征的连通区:将连通区最小主曲率的均值方向d对齐到Z轴,将连通区顶点的法向量n进行同步旋转后投影到垂直于Z轴的XOY平面,得到投影法向量n',计算n'在XOY平面的分布角度θ,θ3π/2即为带有平面特征的肺边界碎片;
7)融合不同CT值生成的气管树集合S:将气管树从几何空间映射到体数据空间,计算S的包围盒,计算S中顶点分别在XYZ轴的最小值和最大值[Xmin,Xmax,Ymin,Ymax,Zmin,Zmax],对S中的每个元素,单个气管树沿着Z轴等距离采样[Zmin,Zmax],计算每个垂直于Z轴的平面与气管树表面模型的相交轮廓,采用光栅扫描算法填充相交轮廓,对轮廓内的体素填充为1,轮廓外的体素填充为0,并对轮廓内的体素填充为1的进行并操作;
8)得器官树表面模型:步骤7)中生成的气管树体数据进行等值面建模,得到最终的气管树表面模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于微分几何的气管树全自动分割方法,其特征在于,步骤1)所述的CT值迭代地采用Marching Cube算法对肺部CT进行等值面建模。
3.根据权利要求1所述的一种基于微分几何的气管树全自动分割方法,其特征在于,步骤2)所述的Laplacian平滑能够有效地过滤因图像噪声引起的建模后三角面片粗糙的问题,同时又不改变三角面片的拓扑结构,确保后续主曲率和主方向的准确计算。
4.根据权利要求1所述的一种基于微分几何的气管树全自动分割方法,其特征在于,步骤3)所述最大主曲率和最小主曲率分别为Cmax和Cmin,Dmax和Dmin分别为Cmax和Cmin的曲率方向。
5.根据权利要求1所述的一种基于微分几何的气管树全自动分割方法,其特征在于,步骤3)所述的三个条件为Cmax≥-0.05,单位:1/mm,|Cmin|≥0.2,单位:1/mm和Amax>30°,满足上述三个条件之一即认定为非气管区域顶点,其中Amax表示目标顶点与相邻顶点在最小主曲率方向的夹角。
6.根据权利要求1所述的一种基于微分几何的气管树全自动分割方法,其特征在于,所述的等值面建模采用MC算法。
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