[发明专利]一种用于CT增强图像的血管自动分割方法

说明书

本发明提供一种用于CT增强图像的血管自动分割方法，包括以下步骤：S1：获取CT增强图像集；S2：分别对CT增强图像进行二值化，对应得到第一二值化图像、第二二值化图像；S3：根据第二二值化图像中最大的连通域得到血管粗分割结果；S4：对血管粗分割结果中的区域建立节点类来形成无向图；S5：筛选出候选血管节点加入起始列表；S6：对无向图进行深度优先遍历，获取有效连接的节点作为血管最终分割结果。本发明提供一种用于CT增强图像的血管自动分割方法，解决了现有的基于阈值的图像分割方法面对非血管背景较为复杂的情况难以取得较好的分割结果的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，更具体的，涉及一种用于CT增强图像的血管自动分割方法。

背景技术

人体内的血管遍布各处，为细胞、器官提供所需的养分。对于医生术前规划而言，除了判断病症的位置，还要考虑病症和血管的联系。以胰腺癌手术为例，附着在胰腺上的胰腺癌并没有独立的一套血供，其主要靠毛细血管吸取癌细胞需要的养分，但是胰腺癌会对周围的血管产生影响，严重时会发生侵扰。这就对医生进行手术有极大的考验，如果胰腺癌和血管靠得很近又或者血管已被胰腺癌侵扰，稍有不慎就会产生医疗事故。这就需要有一套方法可以在手术前给医生清晰展现出胰腺癌周围血管分布情况。

现有的基于阈值的图像分割方法主要是依据灰度阈值来区分目标和背景，例如直方图双峰法、最大类间方差法。但是目前这方面的方法主要用于如眼底血管、冠脉这类非血管背景较为简单的血管分割，面对如动脉期腹腔CT这类非血管背景较为复杂的情况，现有的基于阈值的图像分割方法难以取得较好的分割结果。在当下的胰腺癌术前规划中，医生所使用软件中的血管分割技术依赖医生对病人一组CT中的其中一张CT切片进行手动调节上下阈值，也即采用的是基于阈值的图像分割方法，这一方法有如下弊端：

（1）此阈值区间并不适用这组CT中所有的CT切片，可以说不存在全局分割性。这就导致医生每阅览几张切片就要更改上下阈值。若不更改，其余切片的分割则会包括大量背景部分，已经完全失去分割效果。

（2）对于已经设置好上下阈值的CT切片中还会包括大量的非血管部分，如大部分骨头部分、噪声部分。若想要通过调节上下阈值去除非血管部分会导致丧失大量分割的血管区域。

发明内容

本发明为克服现有的基于阈值的图像分割方法面对非血管背景较为复杂的情况难以取得较好的分割结果的技术缺陷，提供一种用于CT增强图像的血管自动分割方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种用于CT增强图像的血管自动分割方法，包括以下步骤：

S1：获取目标部位的CT增强图像集，所述CT增强图像集包括n张CT增强图像；

S2：设定第一灰度阈值和第二灰度阈值，

根据第一灰度阈值对n张CT增强图像分别进行二值化，对应得到n张第一二值化图像；

根据第二灰度阈值对n张CT增强图像分别进行二值化，对应得到n张第二二值化图像；

S3：根据第二二值化图像中最大的连通域，在相应的第一二值化图像中保留与最大的连通域相匹配的区域，得到n张CT增强图像的血管粗分割结果；

S4：对n张CT增强图像的血管粗分割结果中的区域建立节点类来形成无向图；

S5：构建起始列表，在第一张CT增强图像中根据预设的方差阈值筛选出候选血管节点加入起始列表；

S6：在起始列表中逐一选取候选血管节点作为起始节点对无向图进行深度优先遍历，获取有效连接的节点作为血管最终分割结果。