專利名稱：一種提取腦部ct圖像骨骼方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種提取腦部CT圖像骨骼方法及裝置。
背景技術(shù)：
CT是一種功能齊全的病情探測(cè)儀器，它是電子計(jì)算機(jī)X線斷層掃描技術(shù)簡(jiǎn)稱。CT 圖像是以不同的灰度來(lái)表示，反映器官和組織對(duì)χ線的吸收程度。因此，與χ線圖像所示的黑白影像一樣，黑影表示低吸收區(qū)，即低密度區(qū)，如肺部；白影表示高吸收區(qū)，即高密度區(qū)， 如骨骼。人體軟組織的密度差別雖小，吸收系數(shù)雖多接近于水，也能形成對(duì)比而成像。這是 CT的突出優(yōu)點(diǎn)。所以，CT可以更好地顯示由軟組織構(gòu)成的器官，如腦、脊髓、縱隔、肺、肝、 膽、胰以及盆部器官等，并在良好的解剖圖像背景上顯示出病變的影像。CT圖像是層面圖像，常用的是橫斷面。為了顯示整個(gè)器官，需要多個(gè)連續(xù)的層面圖像。當(dāng)前在臨床上，多層螺旋CT血管造影(MSCTA，multi-slice spiral CT angiography)是一種新型的血管造影技術(shù)，通過(guò)該技術(shù)得到的圖像稱為CTA圖像。該技術(shù)對(duì)病人無(wú)創(chuàng)傷，為醫(yī)生觀察診斷腦血管疾病提供了方便可靠的依據(jù)。通常通過(guò)CT圖像和CTA圖像的配準(zhǔn)減影技術(shù)獲得顱內(nèi)血管影像。其原理是將腦部CT圖像和CTA圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，然后提取CT圖像中的骨骼影像，按照提取出的骨骼的空間位置，對(duì)應(yīng)到CTA圖像中，即可把CTA圖像中的高亮度的骨骼去掉，剩下的高亮度像素表示的則是血管影像，再應(yīng)用最大密度投影或者體重建方法將去除骨骼后的CTA圖像進(jìn)行三維可視化，即可看到清晰的血管影像。由于CTA圖像中骨骼的去除完全依賴于從CT中提取的骨骼影像的準(zhǔn)確性和配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性，因此國(guó)內(nèi)外的研究者都將配準(zhǔn)算法的研究作為研究CTA減影技術(shù)的重點(diǎn)，而骨骼影像的提取則是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值提前設(shè)定。這樣做雖然比較省時(shí)，但是對(duì)于實(shí)際臨床圖像中可能出現(xiàn)的多種灰度值不統(tǒng)一的情況，提前設(shè)定骨骼的經(jīng)驗(yàn)值顯然會(huì)阻礙算法的應(yīng)用，造成錯(cuò)誤的結(jié)果。例如，

圖1所示為現(xiàn)有技術(shù)的兩幅腦組織的原始圖像，從圖中可以很明顯的確定， 兩幅圖像的明暗度不同。將圖1所示兩幅圖像的灰度值范圍都映射到0-4096范圍內(nèi)后，統(tǒng)計(jì)各自灰度值直方圖的范圍，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖2所示。其中，圖Ia所示腦組織對(duì)應(yīng)的灰度值直方圖分布范圍如圖加所示，圖Ib所示腦組織對(duì)應(yīng)的灰度值直方圖分布范圍如圖2b所示。從圖2中可以明顯看出，兩幅同樣為腦部組織的CT圖像的像素點(diǎn)的灰度值分布范圍有很大差別，如果通過(guò)事先設(shè)定骨骼閾值范圍的方式來(lái)去除腦骨骼組織就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤， 即有可能將本應(yīng)是腦骨骼的圖像留下了，或?qū)⒈緫?yīng)不是腦骨骼的圖像去除了。因此，如何能夠準(zhǔn)確的提取出CT圖像的腦骨骼是保證能夠準(zhǔn)確呈現(xiàn)出腦血管影像的關(guān)鍵的步驟之一，是個(gè)亟需解決的問(wèn)題
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例的提供一種提取腦部CT圖像骨骼方法及裝置，能準(zhǔn)確的從腦CT圖像中提取出骨骼圖像，以保證后續(xù)成像的準(zhǔn)確性。本發(fā)明實(shí)施例提供了一種提取腦部CT圖像骨骼方法，包括對(duì)原始腦部CT圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行灰度映射獲得對(duì)應(yīng)的灰度直方圖，根據(jù)所述灰度直方圖獲得第一預(yù)設(shè)分割閾值；根據(jù)第一預(yù)設(shè)分割閾值計(jì)算背景像素灰度閾值，根據(jù)背景像素灰度閾值去除所述原始腦部CT圖像中的背景像素點(diǎn)，獲得預(yù)處理腦部CT圖像；基于所述預(yù)處理腦部CT圖像，計(jì)算骨閾值；在所述預(yù)處理腦部CT圖像中查找所有灰度值大于等于所述骨閾值的像素點(diǎn)，提取所述像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像，該圖像為腦CT圖像中的腦骨骼。其中，所述根據(jù)第一預(yù)設(shè)分割閾值計(jì)算背景像素灰度閾值的步驟包括設(shè)所述原始腦部CT圖像中像素點(diǎn)的灰度值范圍為(minv，maxv)，其中，minv為最小灰度值，maxv為最大灰度值；
權(quán)利要求
1.一種提取腦部CT圖像骨骼方法，其特征在于，包括對(duì)原始腦部CT圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行灰度映射獲得對(duì)應(yīng)的灰度直方圖，根據(jù)所述灰度直方圖獲得第一預(yù)設(shè)分割閾值；根據(jù)第一預(yù)設(shè)分割閾值計(jì)算背景像素灰度閾值，根據(jù)背景像素灰度閾值去除所述原始腦部CT圖像中的背景像素點(diǎn)，獲得預(yù)處理腦部CT圖像； 基于所述預(yù)處理腦部CT圖像，計(jì)算骨閾值；在所述預(yù)處理腦部CT圖像中查找所有灰度值大于等于所述骨閾值的像素點(diǎn)，提取所述像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像，該圖像為腦CT圖像中的腦骨骼。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)第一預(yù)設(shè)分割閾值計(jì)算背景像素灰度閾值的步驟包括設(shè)所述原始腦部CT圖像中像素點(diǎn)的灰度值范圍為(minv，maxv)，其中，minv為最小灰度值,maxv為最大灰度值；令閾值間隔為detavalue，其中detavalue =maxv一minv ；將所述原始腦部CT圖像的灰度值映射到o-detavalue區(qū)間內(nèi)；在所述Ο-detavalue區(qū)間內(nèi)對(duì)每層腦CT圖像分別進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計(jì)，獲得各灰度值 累禾只比例丑Λ
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)背景像素灰度閾值去除所述原始腦部CT圖像中的背景像素點(diǎn)，獲得預(yù)處理腦部CT圖像的步驟包括查找并去除所有灰度值小于所述背景像素灰度閾值的像素點(diǎn)，從而去除所述原始腦部 CT圖像中的背景像素點(diǎn)，獲得預(yù)處理腦部CT圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，計(jì)算骨閾值的步驟包括設(shè)所述預(yù)處理腦部CT圖像有N個(gè)像素，detavalue-k'個(gè)灰度級(jí)i，i = k' , k' +1，
5.一種提取腦部CT圖像骨骼裝置，其特征在于，包括灰度映射單元，用于對(duì)所述原始腦部CT圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行灰度映射，獲得對(duì)應(yīng)的灰度直方圖，根據(jù)所述灰度直方圖獲得所述腦部CT圖像的灰度值的第一預(yù)設(shè)分割閾值；背景像素去除單元，用于根據(jù)第一預(yù)設(shè)分割閾值計(jì)算背景像素灰度閾值，根據(jù)背景像素灰度閾值去除所述原始腦部CT圖像中的背景像素點(diǎn)，獲得預(yù)處理腦部CT圖像； 骨閾值計(jì)算單元，用于基于所述預(yù)處理腦部CT圖像，計(jì)算骨閾值； 腦骨骼提取單元，用于在所述預(yù)處理腦部CT圖像中查找所有灰度值大于等于所述骨閾值的像素點(diǎn)，提取所述像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像，該圖像為腦CT圖像中的腦骨骼。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述背景像素去除單元包括 第一計(jì)算單元，用于根據(jù)第一預(yù)設(shè)分割閾值計(jì)算背景像素灰度閾值；第二計(jì)算單元，用于根據(jù)背景像素灰度閾值去除所述原始腦部CT圖像中的背景像素點(diǎn)，獲得預(yù)處理腦部CT圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一計(jì)算單元包括第一設(shè)置子單元，用于設(shè)所述原始腦部CT圖像中像素點(diǎn)的灰度值范圍為(minv， maxv)，其中，minv為最小灰度值，maxv為最大灰度值；令閾值間隔為detavalue，其中 detavalue = maxv-minv ；灰度值累積比例計(jì)算單元，用于將所述原始腦部CT圖像的灰度值映射到0-detavalue 區(qū)間內(nèi)；在所述Ο-detavalue區(qū)間內(nèi)對(duì)每層腦CT圖像分別進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計(jì)，獲得各k Q灰度值累禾只比例丑Λ·= Σ TTi^k = Iiiin value, ".,max value,其中，minvalue 禾口/二mill value ^ allmaxvalue分別表示所述原始腦CT圖像中像素點(diǎn)所表示的最小和最大灰度值，Ci表示灰度值為i的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，Call表示圖像中像素點(diǎn)的總個(gè)數(shù)，k值即為背景像素灰度閾值的參考值；第一判斷子單元，用于判斷所述累積比例HAk是否大于等于第一預(yù)設(shè)分割閾值，且k的值小于detavalue^O. 1，若是，則設(shè)置背景像素灰度閾值k'為detavalue^O. 1 ；否則，設(shè)置背景像素灰度閾值k'為HAk大于等于第一預(yù)設(shè)分割閾值時(shí)的k值。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述骨閾值計(jì)算單元包括第二設(shè)置子單元，用于設(shè)所述預(yù)處理腦部CT圖像有N個(gè)像素，detavalue-k'個(gè)灰度級(jí)dQtavaluei，i=k' ,k' +l,k' +2，...，detavalue ；灰度值為i的像素個(gè)數(shù)為叫，則Ar= Σ巧；其!=k'fl detavalue中，k'為所述背景像素灰度閾值；灰度值為i的像素的概率密度為且σρ,:ι.t,AslavalueTipΣ Ρι第三計(jì)算單元，用于令各 ，，detF= det^e 〃-合‘“-^O = Σρ,,叫=Σ戶,μ,. = Σψ, ,"。,隊(duì)-~co~ ,i=k'問(wèn)丨+1i=k'ujOω\且 U0Q^p1Q1 = μ r, ω 0+ ω j = 1;其中，tl為骨分割閾值，Oci為灰度級(jí)低于或等于tl的所有點(diǎn)的概率密度之和，Co1 為灰度級(jí)高于tl的所有點(diǎn)的概率密度之和，μ ^為圖像總體平均灰度，μ ^為灰度級(jí)低于或等于ti的所有點(diǎn)平均灰度，P1為灰度級(jí)高于ti的所有點(diǎn)的平均灰度，類間方差為的=(OM0-^r)1+ (oM -/O全文摘要
本申請(qǐng)公開了一種提取腦部CT圖像骨骼方法及裝置，包括對(duì)原始腦部CT圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行灰度映射獲得對(duì)應(yīng)的灰度直方圖，根據(jù)所述灰度直方圖獲得第一預(yù)設(shè)分割閾值；根據(jù)第一預(yù)設(shè)分割閾值計(jì)算背景像素灰度閾值，根據(jù)背景像素灰度閾值去除所述原始腦部CT圖像中的背景像素點(diǎn)，獲得預(yù)處理腦部CT圖像；基于所述預(yù)處理腦部CT圖像，計(jì)算骨閾值；在所述預(yù)處理腦部CT圖像中查找所有灰度值大于等于所述骨閾值的像素點(diǎn)，提取所述像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像，該圖像為腦CT圖像中的腦骨骼。應(yīng)用本發(fā)明，避免了提前對(duì)骨閾值進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)值設(shè)定而造成的提取骨骼錯(cuò)誤。此外，本申請(qǐng)能在短時(shí)間內(nèi)提取出腦部骨骼的故影像，不會(huì)給整體算法的運(yùn)算速度帶來(lái)負(fù)面影響。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102419864SQ20111026071
公開日2012年4月18日 申請(qǐng)日期2011年9月5日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月5日
發(fā)明者任福龍, 楊金柱, 栗偉, 袁玉亮, 覃文軍, 趙大哲, 韓芳芳 申請(qǐng)人:東軟集團(tuán)股份有限公司