[发明专利]一种基于医疗影像的肺结节交互式分割方法

说明书

一种基于医疗影像的肺结节交互式分割方法，根据实性结节和磨玻璃结节提取出病灶区域；分割算法为半自动分割算法，肺部实性结节分割方法需要人工参与，圈定结节区域；肺部磨玻璃结节分割方法为自动分割；分割完成后如需修改，可根据需求选择二维修改或三维修改得到精确的分割结果。实现肺结节的快速分割，用于进一步的诊断分析。

技术领域

本发明属于医学图像处理技术领域，具体的为一种基于医疗影像的肺结节的交互式分割方法。

背景技术

肺结节筛查用于肺癌早期防控的形势依然严峻。我国患肺癌人数多，发病率高，医疗花费大。按发病人数顺位排序，肺癌占所有癌症的20.3％，位居恶性肿瘤发病首位。据国家肿瘤质控中心发布的《2019年全国癌症报告》，恶性肿瘤死亡高达居民全部死因的23.91％，且近十几年来恶性肿瘤的发病死亡呈持续上升态势,每年恶性肿瘤所致的医疗花费超过2200亿。在临床诊断过程中，医生需要在数百张CT切片中，逐次筛查结节，这不仅极大地依赖于医生的临床经验，且极其耗时耗力。因此急需设计肺结节计算机辅助诊断系统，以简化医生的筛查工作，缩短诊断时间。

根据CT下肺结节能否完全遮盖肺实质，一般可将肺结节定义为实性结节和亚实性结节。而亚实性结节又可细分为纯磨玻璃结节和部分实性结节。

肺结节特征：1)靠近血管、胸膜；2)CT值差异大；3)边界模糊；4)内含空腔。

实性结节CT图像特征：1)CT值与肺部差异明显；2)类球形。

而磨玻璃结节CT图像特征：1)CT值与肺部差异小；2)边界模糊、比较发散。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于医疗影像的肺结节交互式分割方法，实现肺结节的快速分割，用于进一步的诊断分析，以解决上述至少一个问题。

根据本发明的一方面，提供一种基于医疗影像的肺结节交互式分割方法，

1)肺部实性结节分割流程

第一步：手工勾画感兴趣区域后，利用距离图得到三个轴面上，各个像素点距离该轴面上感兴趣区域边界的距离值；将三个轴面距离值相加，大于等于0 的像素标记为候选感兴趣区域，小于0的区域标记为非感兴趣区域；

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，以加快处理速度；

第三步：图像滤波，将图像进行7个方向的管状滤波处理，以减少肺血管的干扰；

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，若结节靠近胸膜部分，此步骤可断开部分连接；

第六步：计算最大连通区域，若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，肺结节内部可能含有空洞，此处填充，使结果更准确。

优选的，步骤一中，距离图计算：

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；