[发明专利]基于人工智能的锥束CT图像生物结构识别及三维重建系统

权利要求书

1.基于人工智能的锥束CT图像生物结构识别及三维重建系统，其特征在于，该系统包括以下模块：

CT图像序列采集模块，用于利用锥束CT采集不同视角下待测生物的CT图像序列；

结构筛选模块，用于根据所述待测生物的不同结构的CT值对任一视角的CT图像进行结构筛选，获得多张筛选图像；

分割图获取模块，用于对每张所述筛选图像进行种类逐渐递增的多次距离聚类算法分割，获得对应的多个分割子图，根据边缘检测和连通域检测的匹配程度对每个所述分割子图进行检测，选择匹配程度最高的所述分割子图作为最终的最优分割子图；所有所述最优分割子图的并集组成分割图；

分割质量评估模块，用于根据所述分割图中各结构中心点的位置，在选定的目标方向上的距离占比，对所述分割图的分割质量进行评估，判断分割质量是否达标；

多视角分割模块，用于利用达标的所述分割图结合相邻视角的位姿信息，指导相邻视角的图像分割，获得采集的所有视角的CT图像序列的分割图；

三维重建模块，用于根据所述CT图像序列的分割图实现CT图像的三维重建。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述结构筛选模块包括：

窗口设置单元，用于根据所述待测生物的不同结构对应的CT值范围设置窗口的窗宽，对所述CT图像进行筛选，获得不同结构对应的所述筛选图像。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分割图获取模块包括：

像素距离计算单元，用于根据所述筛选图像中每个像素的灰度值和像素坐标之间的距离设定所述距离聚类算法的距离。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分割图获取模块还包括：

连通域检测单元，用于对每张所述分割子图进行连通域分析得到轮廓图；

分割效果分析单元，用于对每张所述分割子图进行边缘检测得到边缘图像，对所述边缘图像和所述轮廓图进行异或运算，得到边缘和轮廓点的重叠区域图像，计算所述重叠区域像素的重叠面积，获得所述匹配程度；

优选单元，用于获取每一个所述分割子图对应的重叠面积，获得变化曲线，以所述变化曲线的极小值点对应的分割子图作为所述最优分割子图。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述优选单元还包括：

目标方向获取单元，用于选择所述待测生物的特定方向作为目标方向；

结构分类单元，用于获取分割图中各结构的中心点坐标，根据所述各结构的中心点坐标在目标方向上的投影位置，判断所述各结构的类别；

分割质量评估模型构建单元，用于根据各结构的类别和各结构的中心点位置构建分割质量评估模型。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述目标方向获取单元中的所述目标方向的获取方法为：

获取所述待测生物的外接矩形框，以所述外接矩形框的较长边的方向作为目标方向。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述分割质量评估模型构建单元还包括：

结构间距获取单元，用于获取各结构中心点两两连接所形成的线段在目标方向上的投影距离，以所述投影距离作为结构间距；

分割质量评估单元，用于根据所述结构间距的邻近均值与标准间距计算各结构的分割质量得分；

分割质量判断单元，用于通过设定评估阈值对分割质量评估的结果进行判断。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述分割质量判断单元还包括：

优化单元，用于对未达标的分割图，送入所述结构筛选模块和所述分割图获取模块继续优化，直至所述分割质量满足质量评估要求。