[发明专利]一种基于水平集的CT胸片肺组织图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于水平集的CT胸片肺组织图像分割方法，解决CT图像中肺区域分割边界不精确、需人工干预、结果不稳定的问题。实现过程有：获取CT图像并预处理；构造能量泛函并设定初始零水平集；最小化能量泛函，得零水平集轮廓；从中选出候选肺部区域轮廓；逐个向内候选肺部区域填充轮廓；对填充结果进行形态学开、闭操作，移除小体积连通区域。本发明提取了图像的边缘信息，基于先验知识设计了稳定的轮廓筛选策略，有效的筛选出候选肺部区域轮廓，最后基于轮廓高度信息设计了轮廓填充的优化方案。本发明图像分割结果鲁棒，精度高，是一种全自动的图像分割方法。本发明提取出了CT图像肺部区域，可用于后续对CT图像肺部区域分析。

主权项

1.一种基于水平集的CT胸片肺组织图像分割方法，其特征是，包括有如下步骤：步骤1获取包含肺组织的胸部CT图像，并进行CT胸片图像预处理；步骤2在预处理后的胸部CT图像上构造能量泛函方程并进行设定初始零水平集；步骤3在初始零水平集的基础上最小化能量泛函方程，获取CT胸片图像零水平集轮廓图像；步骤4挑选出候选肺部区域轮廓：从CT胸片零水平集轮廓图像中进行候选肺部区域轮廓挑选，首先计算出所有零水平集轮廓图像的外接矩形及轮廓的面积，按照轮廓的面积从大到小排序，得到已排序的轮廓列表，计算出轮廓的面积与轮廓的外接矩形的面积之比，然后计算出轮廓的外接矩形的宽度与外接矩形的高度，最后计算出轮廓的外接矩形的长宽比，最终根据轮廓的面积与轮廓的外接矩形的面积之比、轮廓的外接矩形的高度、轮廓的外接矩形的宽度、轮廓的外接矩形的长宽比零水平集轮廓图像中挑选出候选肺部区域轮廓图像；步骤5根据候选肺部区域轮廓图像的高度逐个向内填充轮廓，获得三维初步分割结果图像；步骤6对三维初步分割结果图像依次进行三维图像形态学开操作，闭操作，选择使用球形结构元作为基本形态学结构元，结构元半径大小为p，然后对分割结果进行连通域分析，移除体积小于体积阈值w的三维连通区域，得到最终三维分割结果图像。