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        CT圖像特征的高精度區(qū)域分割

        2019-01-23 09:24:44李定麗蔣霜霜周丹
        生物醫(yī)學(xué)工程研究 2018年4期
        關(guān)鍵詞:區(qū)域分割高精度灰度

        李定麗,蔣霜霜,周丹

        (四川省綿陽(yáng)市中心醫(yī)院放射科,四川 綿陽(yáng) 621000)

        1 引 言

        計(jì)算機(jī)層析醫(yī)學(xué)成像(computed tomograph,CT)是最先進(jìn)的一種醫(yī)學(xué)疾病檢測(cè)技術(shù),該技術(shù)通過圖像的形式,直觀地展示出被檢測(cè)對(duì)象體內(nèi)的結(jié)構(gòu)和形狀,該技術(shù)常用于醫(yī)學(xué)疾病的診斷和工業(yè)精密零件的無損檢測(cè)[1],因此,采用CT圖像處理技術(shù)對(duì)被測(cè)對(duì)象進(jìn)行量化的自動(dòng)分析,逐漸成為研究熱點(diǎn)。高精度信息對(duì)CT圖像的分割至關(guān)重要,因此,相關(guān)學(xué)者提出了一些好的方法[2]。文獻(xiàn)[3]基于圖割和邊緣分析的肝臟 CT 序列圖像分割方法,具有較強(qiáng)的抗噪性能,但是分割精度并不是很高。文獻(xiàn)[4]利用光線透射法并結(jié)合ITK和VTK函數(shù)庫(kù)對(duì)CT掃描圖像序列進(jìn)行三維重建,得到胸腔三維模型,之后利用區(qū)域生長(zhǎng)法進(jìn)行冠狀動(dòng)脈三維分割,實(shí)現(xiàn)冠脈模型的重建任務(wù)。但是該方法卻存在運(yùn)用單一約束條件的情況,導(dǎo)致分割精度較低。

        針對(duì)上述問題,本研究提出一種新的CT圖像特征的高精度區(qū)域分割方法。

        2 CT圖像特征高精度區(qū)域分割方法設(shè)計(jì)

        2.1 血管的初步分割

        2.1.1CT圖像的灰度腐蝕運(yùn)算 灰度腐蝕運(yùn)算是將具有包含類似性質(zhì)的像素點(diǎn)聚集在一起構(gòu)成一片區(qū)域[5]。在原始CT圖像的待分割區(qū)域中,隨機(jī)選取一個(gè)種子點(diǎn)作為生長(zhǎng)起點(diǎn),并在與該種子點(diǎn)相鄰的區(qū)域中篩選與種子點(diǎn)相似度符合生長(zhǎng)準(zhǔn)則的像素,將這些符合要求的像素與種子所在區(qū)域合并,此時(shí)將合并后的新像素作為新種子點(diǎn),并重復(fù)進(jìn)行上述像素搜索與合并操作,直至無可合并像素。

        灰度腐蝕運(yùn)算通過在感興趣(region of interest,ROI)區(qū)域中選擇初始種子點(diǎn)S(i,j),利用公式(1)對(duì)該初始種子在3×3領(lǐng)域的灰度值進(jìn)行計(jì)算,并將該結(jié)果作為該種子區(qū)域的初始值[6-7],即可降低錯(cuò)選種子和噪聲對(duì)分割過程的干擾。

        (1)

        式(1)中g(shù)(x,y)代表待歸并的初始像素點(diǎn)(x,y)的灰度值,p和q分別為常數(shù)。

        采用公式(2)計(jì)算該種子點(diǎn)5×5鄰域的方差值,將該結(jié)果作為生長(zhǎng)準(zhǔn)則的歸并閾值。

        (2)

        式(2)中,(x,y)為種子區(qū)域中心的坐標(biāo)。生長(zhǎng)準(zhǔn)則表達(dá)式見公式(3):

        |g(x,y)-AveGray|<δ

        (3)

        式(3)中AveGray表示當(dāng)前區(qū)域的平均灰度均值,其初始值用mean(x,y)表示。至此完成對(duì)CT圖像的灰度腐蝕運(yùn)算。

        2.1.2CT醫(yī)學(xué)圖像的濾波處理 在對(duì)CT圖像進(jìn)行了灰度腐蝕運(yùn)算之后,再對(duì)分割圖像進(jìn)行濾波處理,具體過程如下:

        (1)對(duì)待分割的所有圖像進(jìn)行濾波處理[8],濾波處理過程是一種非線性的圖像平滑處理法,該處理過程受脈沖干擾的效果好且能有效保護(hù)CT圖像的邊緣。利用濾波處理對(duì)滑動(dòng)窗口內(nèi)的所有像素值按灰度進(jìn)行排列,將窗口中心像素原始的灰度值用中值替換。

        (2)從多張CT圖像中任選一張圖像,從特征區(qū)域選取種子點(diǎn),采用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)生長(zhǎng)方法對(duì)該種子實(shí)施區(qū)域增長(zhǎng)操作,獲取該CT圖像特征的分割結(jié)果,并將結(jié)果保存,記作集合A。

        (3)將集合A映射到相鄰的CT圖像中,得到一組新的投影點(diǎn)記作B,將集合B作為相鄰CT圖像的初始分割區(qū)域,計(jì)算投影同式(3)一致。其中,g(x,y)則表示投影點(diǎn)B的灰度值,AveGray則為前一張CT圖像的區(qū)域平均灰度值。

        (4)對(duì)投影點(diǎn)B所在區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)實(shí)施區(qū)域增長(zhǎng)處理,得到最后的CT圖像分割結(jié)果。

        (5)對(duì)CT圖像中所有切片區(qū)域判斷是否全部分割,若全部進(jìn)行分割則退出方法,反之則返回步驟(3)。

        2.1.3種子點(diǎn)的自動(dòng)選取 經(jīng)過灰度腐蝕運(yùn)算與濾波處理后的CT圖像屬于灰度圖像,其顏色的呈現(xiàn)是通過灰度直方圖實(shí)現(xiàn)的,但在單幅CT圖像灰度統(tǒng)計(jì)結(jié)果中,血管灰度特征有可能無法正確體現(xiàn),因此,需要對(duì)CT圖像實(shí)施灰度統(tǒng)計(jì),依照灰度直方圖進(jìn)行種子點(diǎn)的自動(dòng)選取,實(shí)現(xiàn)對(duì)血管的初步分割。

        CT圖像的灰度級(jí)計(jì)算依照灰度直方圖的統(tǒng)計(jì)定義。設(shè)置一個(gè)自然數(shù)集合D和灰度級(jí)集合F={0,1,...,255}(F?D),定義CT圖像函數(shù)表達(dá)式為:f:M×N→F,將點(diǎn)(x,y)的灰度用f(x,y)表示,用ni表示灰度值i的像素?cái)?shù)量,將Pi=ni/MN表示為灰度值i的出現(xiàn)概率[9]。圖像f(x,y)的灰度直方圖用{Pi;i∈G}表示,從中可直觀了解圖像相應(yīng)的動(dòng)態(tài)區(qū)間情況和圖像的灰度集中范圍。圖1為單幅CT圖像的灰度統(tǒng)計(jì)直方圖和整個(gè)圖像CT的灰度直方圖。

        由圖1可以看出,整個(gè)CT 圖像的灰度直方圖曲線較為光滑,峰值及其隸屬的灰度區(qū)間也相較單幅CT圖像穩(wěn)定。血管的灰度特性需要結(jié)合灰度統(tǒng)計(jì)結(jié)果的峰值,因此,選取的初始種子應(yīng)具有較高的灰度值,并且其相鄰種子點(diǎn)的灰度值也應(yīng)較高。經(jīng)分析可知灰度值的峰值h=160,將血管的灰度區(qū)間設(shè)置為[h-25,h+25],采用公式(4)來選擇種子點(diǎn):

        圖1 CT圖像的灰度直方圖統(tǒng)計(jì)Fig 1 Histogram statistics of CT images (h-25)I(i,j,k)(h-25)

        (4)

        式(4)中I(i,j,k)為待判斷種子點(diǎn)的灰度值。

        對(duì)CT圖像中某一像素點(diǎn)以及25鄰域內(nèi)判斷所有像素的灰度值是否在血管的灰度值區(qū)間,若該像素點(diǎn)符合要求[10],標(biāo)記對(duì)應(yīng)像素點(diǎn);反之,選取與該CT圖像相鄰圖像的種子點(diǎn),重復(fù)進(jìn)行直至無符合要求灰度區(qū)間的像素。依照該過程選取的種子點(diǎn),能獲取所有涵蓋血管輪廓的二值圖像,完成對(duì)血管的初步分割。

        2.2 血管區(qū)域高精度分割

        在上述血管初步分割的基礎(chǔ)上,先采用自適應(yīng)區(qū)域生長(zhǎng)規(guī)劃對(duì)血管進(jìn)行區(qū)域分割,更新均值,對(duì)種子點(diǎn)進(jìn)行持續(xù)分割,分割流程見圖2。

        圖2 血管高精度分割流程圖Fig 2 Flow chart of high precision blood vessel segmentation

        (5)

        式(5)中,Xi為候選點(diǎn)的灰度值。

        其生長(zhǎng)規(guī)劃為:

        (6)

        (7)

        3 實(shí)驗(yàn)分析

        3.1 肝臟CT圖像高精度分割分析結(jié)果

        為驗(yàn)證本研究方法有效性,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)以南方某醫(yī)科大學(xué)醫(yī)療庫(kù)中的靜脈期肝臟CT序列圖像為檢測(cè)對(duì)象,采用本研究方法進(jìn)行肝臟CT圖像特征高精度區(qū)域分割,圖3為CT序列圖像中的第207層CT圖像采用本方法前后的濾波處理結(jié)果。

        由圖3可以看出本研究方法對(duì)CT圖像中的噪聲進(jìn)行了有效過濾,經(jīng)過濾波處理后的圖3(c)CT圖像中的空洞,相較于圖3(a)和圖3(b)207層肝臟CT圖像,空洞現(xiàn)象有所減少。

        之后,將本方法與專家手工分割進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。在靜脈期CT序列圖像中隨機(jī)選取5張圖像,由5位影像處理專家分別對(duì)該5幅圖像特征進(jìn)行肝臟高精度輪廓分割,將該分割結(jié)果與本研究方法的分割結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果見表1。

        (a)

        (b)

        (c)圖3 肝臟CT序列圖像特征區(qū)域分割結(jié)果 (a).207層肝臟序列圖像;(b).濾波前分割結(jié)果; (c).本研究方法濾波處理后分割結(jié)果Fig 3 Segmentation results of liver CT sequence image feature region

        分析表1數(shù)據(jù)結(jié)果可知,采用本研究方法的CT圖像特征分割結(jié)果與實(shí)際手工分割結(jié)果在面積相對(duì)誤差不同時(shí),CT圖像也有所不同,從表中數(shù)據(jù)可知圖像編碼為68、96、166、226和267,CT圖像的面積平均相對(duì)誤差百分比為1.098%,周長(zhǎng)平均誤差為3.114%,質(zhì)心偏移像素平均值為3.6。其中,面積特征是最能反應(yīng)區(qū)域分割效果的好壞,從面積平均相對(duì)誤差百分比1.098可以看出,本研究方法的分割結(jié)果是比較滿意的。除此之外,在Dice相似度系數(shù)方面,本研究的Dice系數(shù)都超過了90%,而手工分割方法的Dice系數(shù)均低于80%,能看出本研究方法在分割結(jié)果方面具有較高的準(zhǔn)確度。

        表1 手工分割與本研究方法分割結(jié)果

        3.2 肝臟血管CT圖像高精度分割分析結(jié)果

        為驗(yàn)證本研究方法在分割肝臟血管的有效性,與目前使用范圍最廣的文獻(xiàn)[4]方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)以第197幅、222幅的圖像為例,分別采用本研究方法和文獻(xiàn)[4]方法進(jìn)行分割,對(duì)比兩種方法的靈敏度、特異度以及Dice相似度系數(shù),結(jié)果見表2。

        表2 文獻(xiàn)[4]與本研究方法分割對(duì)比結(jié)果

        根據(jù)表2的對(duì)比結(jié)果可知,本研究方法無論是在靈敏度、特異度還是Dice系數(shù)方面都超過了90%,與文獻(xiàn)[4]方法具有較大的差距,分割精度較高。

        4 結(jié)論

        針對(duì)傳統(tǒng)CT圖像分割存在的精度較低的問題,本研究提出一種約束持續(xù)的CT圖像特征高精度區(qū)域分割方法。首先,對(duì)CT圖像進(jìn)行灰度腐蝕運(yùn)算與濾波處理,并且根據(jù)處理結(jié)果確定種子點(diǎn)選取原則,以便能夠獲取所有涵蓋血管輪廓的二值圖像;其次,通過更新均值、對(duì)種子點(diǎn)的持續(xù)分割來確定無滿足灰度區(qū)間像素點(diǎn),最終實(shí)現(xiàn)對(duì)CT圖像特征的高精度區(qū)域分割。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠減少CT圖像的空洞現(xiàn)象,相較于手工方法與傳統(tǒng)方法,本研究所提方法的分割精度較高。

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