[发明专利]一种基于水平集和形状描述符的腹部CT序列图像肝脏自动分割方法

摘要

本发明公开了一种基于水平集和形状描述符的腹部CT序列图像肝脏自动分割方法，包括：对输入图像进行预处理，去除不相关的器官和组织；结合灰度偏移场，利用腹部CT序列相邻切片间的相关性构建水平集能量函数，以初始切片为起点，采用迭代策略完成腹部CT序列图像的肝脏自动分割；构建局部和全局形状描述符去除过分割区域，优化肝脏边缘。本发明方法能有效分割受噪声污染严重且存在灰度异质的腹部CT序列图像中的肝脏区域，可有效避免对肝脏周围毗邻组织的误分割，去除因灰度重叠造成的过分割区域，提高肝脏分割精度。

主权项

1.一种基于水平集和形状描述符的腹部CT序列图像肝脏自动分割方法，其特征在于包括以下步骤：(1)对输入CT序列图像进行预处理，去除不相关的组织器官，如脊柱、肋骨、肌肉等；(2)结合灰度偏移场构建初始切片水平集能量函数其中，I(x)为腹部CT图像Ω中像素点x的灰度值；y为CT图像Ω中的像素点，x是以y为圆心、ρ为半径的邻域Ο_y＝{x:|y‑x|≤ρ}中的像素点，G(y‑x)为截断高斯函数，当时，G(y‑x)＝0，当x∈Ο_y时，其中，σ为高斯函数方差，a为归一化常数，∫G(y‑x)＝1；c₁和c₂分别代表圆形邻域Ο_y中目标和背景的平均灰度；b(y)为像素点y的灰度偏移场；M₁(φ(x))和M₂(φ(x))分别表示零水平集φ(x)的内、外区域；L(φ)为周长项，R_p(φ)为距离正则化项；采用梯度下降法最小化该能量函数，保留最大连通域，即可得到初始切片肝脏粗分割结果；(3)利用腹部CT序列相邻切片间的相关性，结合相邻切片肝脏分割结果作为位置约束，构建水平集能量函数以初始切片为起点，以迭代策略分别向上向下分割CT序列中的剩余切片，其中，f_location(y)为上一切片肝脏分割结果；对于非断裂肝脏，保留演化结果的最大连通域作为肝脏粗分割结果，对于断裂肝脏，对演化结果进行面积滤波，将滤波结果作为肝脏粗分割结果；(4)构建局部和全局形状描述符对水平集分割结果进行优化，去除过分割毗邻组织或器官，具体包括以下步骤：a.提取肝脏边缘像素点，并每隔N个点提取一个肝脏边缘像素点作为肝脏边缘特征点，获得肝脏边缘特征点集{p1,p2,…,pi,…,pk}；b.对于肝脏边缘任意特征点p_i，构建其局部形状描述符和其中，o_i表示以p_i为圆心、以r为半径的圆；LS₁(p_i)表示圆o_i与肝脏相交面积与圆o_i面积的比值；LS₂(p_i)表示圆o_i与肝脏不相交部分面积和相交部分面积的比值；设置阈值T_LS1和T_LS2，若LS₁(p_i)小于T_LS1且LS₂(p_i)大于T_LS2，则点p_i为过分割关键候选点；c.对于任意两个过分割关键候选点p_u和p_v，构建其全局形状描述符其中，dis(p_u,p_v)为候选点p_u和p_v之间的欧式距离；length(p_u,p_v)为候选点p_u沿肝脏边缘顺时针到达候选点p_v的路径距离；length(p_v,p_u)为候选点p_v沿肝脏边缘顺时针到达候选点p_u的路径距离；设置阈值T_GS，若GS(p_u,p_v)小于阈值T_GS，则(p_u,p_v)为一对过分割关键点对，以直线将其连接，去除过分割区域。