江東 余永建 吳茜

摘要：研究基于先驗信息的區(qū)域生長自動分割算法，在Matlab平臺實現三維CT影像的肝臟自動勾畫。首先對圖像進行預處理，包括灰度值歸一化、掩模、利用形態(tài)學運算去除支架等冗余信息等，其次利用肝臟的影像特點及先驗知識自動選取一個種子點，采用區(qū)域增長算法并利用Canny邊緣檢測算子在合適的時機放寬或者收縮生長準則，及時停止生長，使區(qū)域生長算法效果提升，最后使用漫水法對于圖片提取后進行填充，實現CT影像中的肝臟自動分割。通過多組病例測試，本文提出的基于先驗知識的區(qū)域增長算法，經過圖像預處理、canny邊緣檢測以及漫水法填充等處理手段，實現了CT影像的肝臟自動勾畫，并取得了較好的效果。

關鍵詞：先驗知識；區(qū)域增長；形態(tài)學運算；Canny邊緣檢測；漫水法

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）07-0217-02

放療是治療癌癥的三大技術手段之一，利用CT影像信息勾畫器官是制定肝癌放療計劃的前提，傳統手動分割方法繁瑣耗時，結果不可復現，研究與設計全自動的勾畫系統對放療科醫(yī)生具有重要意義。肝臟體積較大、形態(tài)不規(guī)則，與周圍臨近組織CT值相近難以區(qū)分，造成肝臟器官的自動勾畫存在較大難度，因此本文基于MATLAB平臺研究并實現CT影像的肝臟自動分割。

1 肝臟自動分割算法

本文利用肝臟的CT影像特征并結合先驗信息，采用區(qū)域增長技術實現肝臟CT影像的自動勾畫。具體過程如下：1）在分割前對圖像進行前處理；2）在濾波后圖像的基礎上，利用先驗知識選取一個種子點進行區(qū)域增長，利用Canny邊緣檢測算子在合適的時機放寬或者收縮生長準則，及時停止生長，使區(qū)域生長算法效果提升；3）對區(qū)域增長后的圖像后進行后處理。使用漫水法提取目標空間的封閉區(qū)域，將其提取后重新填充，使區(qū)域生長算法所得圖像輪廓的凸起、凹陷和角點消失。

1.1 圖像預處理

本文首先采用實現圖像的灰度變換，然后利用各向異性擴散濾波對圖像進行預處理，最后采用形態(tài)學運算消除支架信息，預處理結果如圖1所示。其中圖1左圖為本次實驗中用來研究CT原圖，圖1右圖是將原圖經過了預處理后的效果，將兩圖進行比較，不難看出經過了灰度轉換與去噪聲處理后，圖像的對比度有了一定的拉伸，肝臟輪廓更加清楚，且去除了支架信息。

1.2 基于先驗知識的改進區(qū)域增長算法

區(qū)域生長法先給定圖像中要分割的目標物體內的一個小塊或者種子區(qū)域，再在種子區(qū)域基礎上不斷將其周圍的像素點以一定的規(guī)則加入其中，達到最終將代表該物體的所有像素點結合成一個區(qū)目的。區(qū)域生長算法的優(yōu)點是計算簡單可滿足圖像分割的多種要求，既提取CT圖的邊緣信息，又針對某一特定區(qū)域的單獨實行分割，所以本文選用區(qū)域生長作為分割方法。但是傳統的區(qū)域生長法在處理肝臟的分割時，通常難以區(qū)分出肝臟與其相鄰的胃、胸腹壁等區(qū)域。因此，本文基于肝臟的影像學特征及先驗信息，提出基于先驗信息的區(qū)域生長算法，旨在建立并實現基于肝臟自動勾畫。其流程如圖2所示：

步驟1：根據肝臟的解剖特性結構等先驗知識自動選出一個種子點（一般位于肝臟區(qū)域中心部分）n=1；

步驟2：檢查該種子點的（2n+1）×（2n+1）鄰域，計算該鄰域的灰度平均值μ和標準差δ；

步驟3：通過計算，符合不等式的像素值可判定為增長點，否則判為不可增長點，其中；

步驟4：如果該鄰域中再沒有新的增長點產生，或滿足某種停止條件，增長結束，令n=n+1，將種子點鄰域擴大，轉向步驟2；其分割結果如圖3所示。

雖然這樣控制生長準則能夠大體分割出肝臟的準確位置，但是還存在一些噪點、毛刺和“空洞”問題，本文采取漫水法對目標區(qū)域提取填充、采用Canny邊緣檢測算子對肝臟進行處理。漫水法的優(yōu)勢在于提取目標區(qū)域內的封閉區(qū)域，再將其填充，主要針對的是圖像中的“空洞”，如圖4（b）所示。區(qū)域增長結束后，如果我們能在合適的時機放寬或者收縮生長準則，及時停止生長，使區(qū)域生長算法效果就能得到進一步提升。本文采用Canny邊緣檢測算子，它有良好的信噪比、很好的定位性能和單一邊緣單一響應的優(yōu)勢。Canny邊緣檢測算子對肝臟進行處理，效果如圖4（c）所示。

可以看出，Canny 算子可以得到連續(xù)清晰，單一響應、位置準確的邊緣信息，并且有效地避免了圖像中噪聲的影響。圖5（b）中標出了該張CT切片圖像中肝臟所在，勾畫出了完整的肝臟邊緣，并且?guī)缀鯖]有噪聲。最后根據邊緣結果，在原圖進行勾勒，系統自動勾畫結果如圖5（c）所示。

本文用戶界面、算法實現均基于MATLAB平臺?；谏鲜鲅芯磕康?，并結合實際臨床應用場景，設計圖形用戶界面如圖6所示。界面包括圖像基本信息區(qū)、選擇文件或文件夾區(qū)、圖像處理顯示區(qū)、勾畫選擇功能區(qū)和圖像對比區(qū)。系統實現了對肝臟和腦部等圖像的預處理和自動勾畫功能。

3 結論

醫(yī)學圖像分割在病情、放射治療等領域應用廣泛。本文提出了基于先驗信息的區(qū)域增長算法，并將其應用于肝臟的自動勾畫。首先采用灰度變換、形態(tài)學運算等方法對圖像進行預處理操作，增強圖像質量、去除冗余信息；其次，根據先驗知識和肝臟特點自動選擇生長點，采用漫水法對分割后的圖像進行填充；最后采用Canny邊緣檢勾畫出肝臟，實現CT圖像肝臟的自動勾畫。此外，基于Matlab GUI設計、實現了肝臟自動勾畫程序。

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【通聯編輯：朱寶貴】