[发明专利]一种CT图像半自动标注方法和系统

说明书

本发明公开一种CT图像半自动标注方法和系统，属于图像处理领域。包括：获取待标注三维CT图像，对三维CT图像去背景；对去背景后三维CT图像的每个二维切片执行二维开运算，得到各个二维切片对应的若干候选连通域；响应于针对每个二维切片选择的种子点，基于区域生长算法确定目标连通域，作为二维标注结果；叠加所有二维标注结果，得到掩膜，将预处理后三维CT图像与掩膜点乘，得到掩膜后三维CT图像；对掩膜后三维CT图像执行三维开运算，得到若干候选空间域；响应于针对掩膜后三维CT图像选择的种子点，基于区域生长算法确定目标空间域，得到三维标注结果。本发明通过形态学及区域生长，综合二维及三维信息，实现对目标快速标注，同时降低假阳性标注。

技术领域

本发明属于医学图像处理领域，更具体地，涉及一种CT图像半自动标注方法和系统。

背景技术

各种放射方式产生的医学图像包含诸如解剖学和病理学的大量信息，这些信息可以提供大量可视信息，并与诸如基因组学、蛋白质组学、组织病理学及临床实验数据等非图像数据构成互补。在医学图像处理过程中，经常需要对感兴趣区域(ROI)的边界给出精确标注。然而，手动标注医学图像通常耗时长且开销大，而且标注结果因人而异。在此背景下，用图像分割算法的介入来节省人工与时间成本是十分有意义的。

专利CN113192099A公开一种组织提取方法，通过响应输入装置在医学图像中选择种子点的操作，自动确定种子点对应的目标组织的形态学参数，然后根据形态学参数为种子点匹配对应的区域生长策略，并根据匹配到的区域生长策略完成目标组织区域的提取，即对于形态学参数不同的种子点采用了不同的区域生长策略。

然而，该方法存在以下缺点：该方案需要根据组织半径阈值确定区域生长策略，但是该阈值需要人为设定，泛化性较弱。同时，该方案没有利用到三维图像的空间信息，容易出现误标与漏标。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种CT图像半自动标注方法和系统，其目的在于降低人工标注成本，减少标注过程的超参数设定，提高标注方法的繁华能力以及精度。

为实现上述目的，按照本发明的第一方面，提供了一种CT图像半自动标注方法，该方法包括：

S1.获取待标注的三维CT图像，对三维CT图像执行去背景操作；

S2.对去背景后三维CT图像的每个二维切片执行二维开运算，得到各个二维切片对应的若干候选连通域；

S3.响应于针对每个二维切片选择的种子点，基于区域生长算法确定目标连通域，作为二维标注结果；

S4.叠加所有二维标注结果，得到掩膜，将预处理后的三维CT图像与掩膜进行点乘，得到掩膜后的三维CT图像；

S5.对掩膜后的三维CT图像执行三维开运算，得到若干候选空间域；

S6.响应于针对掩膜后的三维CT图像选择的种子点，基于区域生长算法确定目标空间域，得到三维标注结果。

优选地，步骤S1中，所述对三维CT图像执行去背景操作，具体如下：

(1)获取待标注对象的CT值范围；

(2)对三维CT图像中不在所述CT值范围内的全部像素点置零。

有益效果：针对人工标注方法难以区分目标与非目标组织的问题，本发明通过二值化处理，基于不同组织在CT图像中的特有范围来去除背景区域，实现目标与非目标组织的初步分离。

优选地，步骤S2中，所述二维开运算的算子为圆形，其直径通过以下方式确定：

(1)遍历二维切片矩阵中每一行，统计每一行中连续的非0像素长度，遍历二维切片矩阵中每一列，统计每一列中连续的非0像素长度，所有连续的非0像素长度构成一个序列；