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        一種小鼠CT圖像分割方法

        2015-09-18 13:28:44邵萌珠鄒辰
        軟件導(dǎo)刊 2015年8期

        邵萌珠 鄒辰

        摘要:由于microCT圖像的成像原理和組織特性導(dǎo)致的多樣性和復(fù)雜性,針對(duì)小鼠CT圖像,單一的圖像分割方法難以取得良好的分割結(jié)果。結(jié)合當(dāng)前醫(yī)學(xué)圖像分割方法,提出將閾值分割和基于Amira軟件的交互式分割相結(jié)合的方法。針對(duì)不同的器官組織,根據(jù)對(duì)象灰度特征、形狀、空間分布以及邊緣分布等信息,使用不同的分割方法及工具進(jìn)行逐一分割,最后將不同的器官融合成完整的分割后CT圖像。該半自動(dòng)交互式分割方法結(jié)合了兩者的特點(diǎn),可實(shí)現(xiàn)小鼠CT圖像的準(zhǔn)確分割。

        關(guān)鍵詞:醫(yī)學(xué)圖像分割;閾值分割;Amira軟件;MATLAB應(yīng)用

        DOIDOI:10.11907/rjdk.151432

        中圖分類(lèi)號(hào):TP317.4

        文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2015)008020703

        0 引言

        在小鼠microCT圖像數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中,如使用液體麻醉劑容易使小鼠的呼吸和心跳運(yùn)動(dòng)加快,導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)偽影的產(chǎn)生,致使microCT圖像成像分辨率低,進(jìn)而降低圖像分割的準(zhǔn)確性并對(duì)后期重建工作造成誤差;而可以提高圖像分辨率的用于小動(dòng)物的造影劑價(jià)格昂貴,成本較大?;跍?zhǔn)確性、快捷性和成本代價(jià)適當(dāng)?shù)脑瓌t,本文提出使用閾值分割與交互式分割相結(jié)合的分割方法對(duì)小鼠microCT圖像進(jìn)行分割。

        1 小鼠microCT圖像分割

        基于小鼠microCT圖像特點(diǎn),分步進(jìn)行分割:①利用閾值分割方法[13]分割出小鼠的骨骼部分;②利用基于Amira軟件的交互式分割方法分割出其它器官;③利用Amira軟件對(duì)分割后的各切片進(jìn)行平滑操作;④利用Matlab將各器官融合[4,5]。操作流程如圖1所示。

        1.1 基于閾值的自動(dòng)分割

        閾值分割法是一種將灰度圖像變?yōu)槎祱D像以達(dá)到分割目的的方法。該方法簡(jiǎn)單、有效,特別是當(dāng)不同對(duì)象

        結(jié)構(gòu)之間有很大強(qiáng)度對(duì)比時(shí),能夠獲得很好的效果。一般意義下,閾值運(yùn)算可以看作是一種圖像中某點(diǎn)的灰度函數(shù),或者該點(diǎn)的某種局部特征(如該點(diǎn)的平均灰度)及該點(diǎn)在圖像中的位置檢驗(yàn),閾值一般可以寫(xiě)成以下形式[6]:

        T=T[x,y,f(x,y),p(x,y)](1)

        利用式(1),可將取閾值分割方法分成如下3類(lèi),其中閾值分別為:

        (1)全局閾值。只與點(diǎn)的灰度值有關(guān)。

        T=T(fx,y)(2)

        (2)局部閾值。與該點(diǎn)的灰度值和該點(diǎn)的局部鄰域特征有關(guān)。

        T=T(fx,y,px,y)(3)

        (3)動(dòng)態(tài)閾值。與該點(diǎn)的位置、該點(diǎn)的灰度值或該點(diǎn)鄰域特征有關(guān)。

        T=T(x,y,fx,y,px,y)(4)

        由于本文小鼠microCT圖像中骨骼灰度值與其它器官對(duì)比度明顯,利用Matlab軟件采用閾值分割方法對(duì)小鼠骨骼部分進(jìn)行預(yù)分割,將圖像中閾值大于215小于255的都賦值為255,并視為小鼠骨骼部分。實(shí)現(xiàn)自動(dòng)閾值分割的部分matlab程序如下:

        For k=1:512

        Ic = fread(fid,[N_xslice,N_yslice],bitdepth);

        Ic(find(Ic>=215&Ic<=255))=255;

        fid1=fopen(‘segImrotate12.raw,a);

        fwrite(fid1,Ic,bitdepth);

        fclose(fid1);

        1.2 基于Amira的交互式分割

        由于小鼠microCT圖像中其余器官之間的灰度值對(duì)比度不夠強(qiáng)烈,利用一般的自動(dòng)分割方法很難得到滿意的分割結(jié)果,因此利用Amira軟件采用交互式分割方法分割其余器官。

        (1)讀取原始數(shù)據(jù)。參數(shù)設(shè)定如下: data type:byte;dimensions:609*609*512;size:0.08*0.08*0.08;此時(shí)該文件的綠色圖標(biāo)出現(xiàn),代表該數(shù)據(jù)集,右擊對(duì)象池中的綠色按鈕,display-Orthoslice,就將其與Orthoslice模塊連接,數(shù)據(jù)圖形顯示在三維圖形顯示器。

        (2)器官分割。分割就是將圖像上每個(gè)像素分配一個(gè)標(biāo)簽,以注明該像素所在的區(qū)域及其材質(zhì)屬性,比如該像素代表的是骨骼,還是肌肉、血管、臟器等。進(jìn)行器官分割時(shí),首先創(chuàng)建一個(gè)空白的標(biāo)號(hào)場(chǎng)(labelfield),然后在圖像編輯器中進(jìn)行交互編輯標(biāo)簽。針對(duì)不同的器官,根據(jù)其形狀、大小、灰度值、邊緣等信息使用不同的工具進(jìn)行圖像分割,并為分割區(qū)域作上標(biāo)簽。其中,常用工具為套索工具,可以將需要的區(qū)域用套索將其邊界圍起來(lái),然后再作上標(biāo)簽,但該工具標(biāo)出的邊界不太光滑。一般情況下,對(duì)于邊界曲度較好的器官,可以用筆刷分割,該工具刷出區(qū)域?yàn)閳A,且半徑可以進(jìn)行調(diào)整,因此可以與邊界進(jìn)行較好地匹配,而且其分出的區(qū)域邊界光滑,不需要作太多修改。例如對(duì)于本文所使用生數(shù)據(jù)中的肌肉可以用套索工具,而心臟、肺、腎臟,肝臟可以用筆刷進(jìn)行分割。將各器官大體分割好后作上標(biāo)簽。調(diào)整好邊界后,用“smooth label”對(duì)邊界進(jìn)行平滑,size值設(shè)為3;再應(yīng)用 “Remove islands”去除島嶼,完成分割。各器官閾值對(duì)應(yīng)如表1所示。

        1.3 各器官融合

        對(duì)分割后得到的各器官,采用兩兩器官分別融合的方法,比如將肌肉和骨骼融合,閾值分別設(shè)定為0、11和0、51,相加后產(chǎn)生4個(gè)閾值:0、11、51、62。其中,閾值為0的部分視為背景,閾值為11的部分視為肌肉,閾值為51的部分視為骨骼,閾值為62的部分可以視為骨骼。其余器官也采用同樣的方式進(jìn)行兩兩融合,得到3個(gè)融合結(jié)果,再利用該方法逐一融合得到完整的分割后CT圖像,需要注意的是,閾值設(shè)定要避免相加所得結(jié)果產(chǎn)生重復(fù)的數(shù)據(jù),導(dǎo)致各器官混淆,圖像分割準(zhǔn)確度降低。其中肌肉和骨骼融合部分matlab程序如下:

        Fid1 = fopen(‘muscle.raw,r+);

        fid2 = fopen(‘bone.raw,r+);

        for n=1:256

        Ic1 = fread(fid1,[width,height],uint8);

        Ic2 = fread(fid2,[width,height],uint8);

        Ic = Ic1+Ic2;

        Ic1 = Ic;

        Ic1(find(Ic==62))=51;

        fwrite(fidsave,Ic1,uint8);

        end

        1.4 分割結(jié)果對(duì)比與驗(yàn)證

        小鼠器官分割前后的結(jié)果分別如圖2、圖3所示。

        為驗(yàn)證分割準(zhǔn)確度,利用3Dmed軟件中的配準(zhǔn)功能將分割后的數(shù)字鼠結(jié)果和分割前的CT重建結(jié)果作疊加對(duì)比,結(jié)果如圖4、圖5所示。

        可以看出,閾值分割和基于Amira軟件的交互式分割相結(jié)合的方法可以得到滿意的分割結(jié)果。分割后的microCT數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為生數(shù)據(jù)格式(.raw),此數(shù)據(jù)格式可以直接讀入到Amira中,進(jìn)行小鼠表面數(shù)據(jù)的提取和內(nèi)部體數(shù)據(jù)剖分。所有器官的表面均被提取出來(lái)后,就可以進(jìn)行四面體剖分,剖分后的四面體數(shù)據(jù)可以用于內(nèi)部光源的重建,為后續(xù)研究打下基礎(chǔ)。

        2 結(jié)語(yǔ)

        小鼠microCT圖像分割具有以下顯著特點(diǎn):①采取單獨(dú)的圖像分割方法,對(duì)小鼠microCT圖像難以取得良好的分割結(jié)果,需要對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行改進(jìn)并有效結(jié)合;②醫(yī)學(xué)圖像分割通常需要應(yīng)用醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的相關(guān)知識(shí),要實(shí)現(xiàn)正確分割,需要了解圖像中不同對(duì)象的灰度分布情況、形狀特征以及對(duì)象間的空間幾何關(guān)系;③由于小鼠microCT圖像分割是生物發(fā)光斷層成像的基礎(chǔ),后期獲取的表面2D分布需要映射到小鼠的3D表面,而且光源重建時(shí)也需要對(duì)分割后的數(shù)據(jù)作有限元剖分,因此其準(zhǔn)確性非常重要。鑒于自動(dòng)分割方法難以滿足雙模態(tài)系統(tǒng)中小鼠microCT圖像分割結(jié)果準(zhǔn)確性的要求,因此應(yīng)重視用戶參與控制進(jìn)行引導(dǎo)的交互式圖像分割方法。本文應(yīng)用軟件Amira5.2.1進(jìn)行交互式與閾值分割相結(jié)合的方法,最終得到較滿意的小鼠器官分割結(jié)果。

        圖5 分割前后三維立體圖疊加

        參考文獻(xiàn):

        [1] 謝勰,王輝,張雪峰.圖像閾值分割技術(shù)中的部分和算法綜述[J].西安郵電學(xué)院學(xué)報(bào),2011,16(3):113.

        [2] 王文寧,王匯源,牟文英.一種新的灰度直方圖分割閾值的自動(dòng)檢測(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2005,26(6):8991.

        [3] 韓思奇,王蕾.圖像分割的閾值法綜述[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2002(24):9194.

        [4] 王曉輝,唐勁天,李運(yùn)智,唐露新.基于Amira的小鼠肺部同步輻射圖像的三維重建[J].北京生物醫(yī)學(xué)工程,2008,27(4):482485.

        [5] 黃劍玲.利用MATLAB進(jìn)行數(shù)字圖像的分析和處理[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化,2000(6):104107.

        [6] 楊修國(guó).圖像分割方法研究與分析[D].上海:華東師范大學(xué),2009.

        (責(zé)任編輯:陳福時(shí))

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