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    重庆时时彩什么是热号: CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测方法.pdf

    关 键 词:
    CT 图像 脊椎 硬脊膜 自动化 检测 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201611207918.9

    申请日:

    2016.12.23

    公开号:

    CN106683085A

    公开日:

    2017.05.17

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20161223|||公开
    IPC分类号: G06T7/00(2017.01)I; G06T7/13(2017.01)I; G06T7/62(2017.01)I; G06T7/66(2017.01)I 主分类号: G06T7/00
    申请人: 浙江大学
    发明人: 于金辉; 吴凯琳; 张秉炜
    地址: 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
    优先权:
    专利代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 万尾甜;韩介梅
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611207918.9

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.09|||2017.05.17

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开的CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测方法。利用输入的一系列脊椎横断面扫描CT图像自动进行检测,过滤多余信息,提取骨骼所在部分,自动检测出每张图片中脊椎和硬脊膜所在的位置。用该方法方便快捷,不需要额外操作,可以避免传统的手工判断所需的繁复枯燥的处理过程。本方法对于一系列输入,每次进行检测时,使用上次检测结果作为初始结果,在初试结果附近进行查找,减少了查找范围,大大提高了效率。

    权利要求书

    1.CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
    1)用户输入脊椎从上至下一系列的横断面CT图像;
    2)对图像进行预处理,去掉CT图像中的文字信息,并转为灰度图;
    3)对图像进行处理,增加骨骼和其他部分的区分度;
    4)提取骨骼区域,求每个区域的质心和面积;
    5)对第一张CT图像,在CT图像下半部分寻找面积最大的骨骼区域,记录为对下一张CT
    图像进行查找的初始区域;对其他CT图像,在初始区域附近进行查找,寻找各图像中面积最
    大的骨骼区域,即获得所有图像中脊椎所在区域;
    6)对每一张CT图像,在其脊椎所在区域中,找到灰度最小的一块区域,则为硬脊膜所在
    区域,此区域中最暗的部分为硬脊膜。
    2.按照权利要求1所述的CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测方法,其特征在于,所述的对
    图像进行处理,增加骨骼和其他部分的区分度,包括如下步骤:
    1)对预处理后的图片进行中值模糊操作;
    2)根据经验取阈值,保留灰度大于阈值的部分,去除多余的信息;
    3)对图像进行均值处理,计算输入图像的直方图,直方图归一化,计算直方图积分,进
    行直方图均衡化;
    4)对进行均值处理后的图像再做一次中值模糊;
    5)做形态学上的开操作,首先对图像进行一个腐蚀操作,再接着做一个膨胀操作;
    6)加强图像的对比度。
    3.按照权利要求1所述的CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测方法,其特征在于,所述的提
    取骨骼区域,具体包括如下步骤:
    1)根据经验设定灰度阈值,保留图像中灰度大于该值的部分,去除其余非骨骼部分;
    2)使用边缘检测算法提取骨骼部分的边缘,对提取出的边缘进行填充,得到多个骨骼
    区域,求每个骨骼区域的质心和大小。
    4.按照权利要求1所述的CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测方法,其特征在于,所述的步
    骤5)中在第一张CT图中查找面积最大的骨骼区域的方法,具体为:
    在图像中央设定一个查找窗口,不断移动该窗口,计算该窗口内包含的所有骨骼区域
    的面积,找出包含骨骼区域的面积总和最大的窗口,设为第一窗口,在该窗口内面积最大的
    那块骨骼区域即为脊椎。
    5.按照权利要求1所述的CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测方法,其特征在于,所述的查
    找灰度最小的一块区域,具体是在第一窗口内进行查找。

    说明书

    CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测方法

    技术领域

    本发明涉及医学影像图片处理技术领域,尤其涉及医学影像的脊椎和硬脊膜检测
    及其辅助诊断,具体是一种CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测方法。

    背景技术

    随着医学技术的迅速发展,CT影像技术也越来越多的运用到各个领域,关于脊椎
    的医疗诊断也已广泛的使用了CT影像技术。脊椎的检测通常在诊断椎间盘病变,脊柱骨病,
    脊柱损伤等疾病时进行。由于需要使用CT辅助诊断脊椎的患者众多,每位患者也有多个需
    要诊断的CT图像,如何在数量众多的CT图像中快速、准确地判断出脊椎及脊椎相关部分已
    成为亟待解决的问题。

    传统的根据脊椎横断面CT图像进行的脊椎位置的判断通常使用人工方法进行,费
    时费力,使得医生的工作量加大。

    随着计算机的使用,处理脊椎CT图像成为一种趋势。对于一系列的CT图像的处理
    是一个非??菰锏闹馗床僮?,通过计算机的辅助处理可以使繁复机械化的操作变得简单快
    捷。

    发明内容

    本发明的目的是提供一种对一系列CT图像中的脊椎和硬脊膜部分进行检测的方
    法,通过该方法,用户只需要输入一系列的CT图像,便可以自动对每张CT图像进行检测,快
    速自动地判断出每张图片中脊椎和硬脊膜所在的位置。

    为了实现上述目的,本发明的技术解决方案是,通过对输入的图像序列进行处理,
    去掉多余信息,提取骨骼部分,设置查找窗口查找符合条件的区域,可以达到自动判断图片
    中脊椎和硬脊膜所在的位置的目的;通过将上一次查找结果作为本次查找的初始区域,在
    初始区域附近查找符合条件的区域,可以达到快速查找到一系列CT图像中所有脊椎和硬脊
    膜所在的位置的目的。

    本发明的CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测方法,具体包括以下步骤:

    1)用户输入脊椎从上至下一系列的横断面的CT图像;

    2)对图像进行预处理,去掉CT图像中的文字信息,并转为灰度图;

    3)对图像进行处理,增加骨骼和其他部分的区分度;

    4)提取骨骼区域,求每个区域的质心和面积;

    5)对第一张CT图像,在CT图像下半部分寻找面积最大的骨骼区域,记录为对下一
    张CT图像进行查找的初始区域;对其他CT图像,在初始区域附近进行查找,寻找各图像中面
    积最大的骨骼区域,即获得所有图像中脊椎所在区域;

    6)对每一张CT图像,在其脊椎所在区域中,找到灰度最小的一块区域,则为硬脊膜
    所在区域,此区域中最暗的部分为硬脊膜。

    上述技术方案中,所述的对图像进行处理,增加骨骼和其他部分的区分度,包括如
    下步骤:

    1)对预处理后的图片进行中值模糊操作;

    2)根据经验取阈值,保留灰度大于阈值的部分,去除多余的信息;

    3)对图像进行均值处理,计算输入图像的直方图,直方图归一化,计算直方图积
    分,进行直方图均衡化;

    4)对进行均值处理后的图像再做一次中值模糊;

    5)做形态学上的开操作,首先对图像进行一个腐蚀操作,再接着做一个膨胀操作;

    6)加强图像的对比度。

    所述的提取骨骼区域,具体包括如下步骤:

    1)根据经验设定灰度阈值,保留图像中灰度大于该值的部分,去除其余非骨骼部
    分;

    2)使用边缘检测算法提取骨骼部分的边缘,对提取出的边缘进行填充,得到多个
    骨骼区域,求每个骨骼区域的质心和大小。

    所述的步骤5)中在第一张CT图中查找面积最大的骨骼区域的方法,具体为:

    在图像中央设定一个查找窗口,不断移动该窗口,计算该窗口内包含的所有骨骼
    区域的面积,找出包含骨骼区域的面积总和最大的窗口,设为第一窗口,在该窗口内面积最
    大的那块骨骼区域即为脊椎。

    所述的查找灰度最小的一块区域,具体是在第一窗口内进行查找。

    本发明的有益效果在于:

    1.可以根据输入的CT图像自动进行检测,自动过滤多余信息,提取骨骼所在部分,
    自动检测出每张图片中脊椎和硬脊膜所在的位置。与传统的手工判断相比,可以大大提高
    判断的效率。

    2.本方法简便异性,操作快捷,用户只需要输入CT图像,不需要做更多的操作,不
    需要对使用者进行培训,就能方便快捷的使用。

    3.该方法对于一系列输入,每次进行检测时,使用上次检测结果作为初始结果,在
    初试结果附近进行查找,减少了查找范围,大大提高了效率。

    附图说明

    图1是本发明的CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测流程图;

    图2是增加骨骼与其他部分区分度处理的流程图;

    图3是提取骨骼部分的流程图;

    图4是脊椎横断面CT图像示例图。

    具体实施方式

    以下结合附图进一步说明本发明。

    本发明的CT图像脊椎和硬脊膜自动化检测流程如图1所示,该流程依次有如下步
    骤:

    1)用户输入输入脊椎横断面从上至下的一系列的CT图像A;

    2)对于第i次处理,取出第i张图像Ai,图像Ai进行预处理,去掉CT图像中的文字信
    息(如图4中a区域),得到去掉文字信息的图像Bi;

    3)对图像Bi进行处理,增加骨骼和其他部分的区分度,得到图像Ci;

    4)提取骨骼区域,求每个区域的质心和大小,得到图像Di;

    5)过滤掉检测时的板子部分(如图4中b区域)。通过对步骤4中求得的骨骼区域的
    边缘进行协方差的计算,去掉协方差比较小的部分,即可过滤掉检测时的板子部分,得到过
    滤后的图像Ei;

    7)对第一张对于过滤后的图像Ei,在CT图像下半部分寻找面积最大的骨骼区域,
    记录为下一次查找的初始区域;对其他过滤后的图像,在初始区域附近一次进行查找,获得
    所有图像中脊椎所在区域;

    6)对每一张CT图像,在其脊椎所在区域中,找到灰度最小的一块区域,则为硬脊膜
    所在区域,此区域中最暗的部分为硬脊膜。

    本发明中,所述的对图像进行预处理,包括如下步骤:

    1)去掉CT图像中原有的文字信息部分,留下需要处理的部分,即对于图像中每一
    个像素点P,处理前的值为(r,g,b),那么处理后P的值可由以下方程确定:


    2)将处理后的图片转换成灰度图,得到去掉文字信息的图像Bi;

    本发明中,所述的对图像进行处理,增加骨骼和其他部分的区分度,包括如下步
    骤:

    1)对去掉文字信息的图像Bi进行中值模糊操作,使得图像变得平滑,得到平滑后
    的图像Bi1;

    2)根据经验取阈值,如取阈值160,留下灰度大于160的部分,去掉多余的信息,即
    对于图像Bi1中每一个像素点X,处理前的值为x,那么处理后X的值可由以下方程确定:


    对图像Bi1中的每个像素点进行处理,得到去掉多余信息的图像Bi2;

    3)对图像Bi2进行均值处理,计算输入图像的直方图,直方图归一化,计算直方图
    积分,进行直方图均衡化,得到均值处理后的图像Bi3;

    4)对进行均值处理后的图像Bi3再做一次中值模糊,得到中值模糊后的图像Bi4;

    5)中值模糊后的图像Bi4做形态学上的开操作,首先对图像进行一个腐蚀操作,再
    接着做一个膨胀操作,消除细小的物体,得到开操作后的图像Bi5;

    6)加强图像的对比度,首先,对图像中的像素进行从[0,255]到[0,1]的映射,对映
    射后的像素做平方处理,然后再对平方后的像素进行从[0,1]到[0,255]的映射,使得数值
    小的像素处理后数值更小,数值大的像素处理后更大,增加不同数值的像素间的区分度,即
    对于图像Bi4中每一个像素点X,处理前的值为x,那么处理后x的值可由以下方程确定:


    7)最终得到增加骨骼和其他部分的区分度的图像Ci

    本发明中,所述的提取骨骼部分,包括如下步骤:

    1)根据经验取阈值,如取阈值180,留下灰度大于180的部分,去除灰度小于180的
    部分,,即对于图像Ci中每一个像素点X,处理前的值为x,那么处理后X的值可由以下方程确
    定:


    2)使用边缘检测算法提取骨骼部分的边缘,对提取出的边缘进行填充,得到多个
    骨骼区域,求每个骨骼区域的质心和大小。

    本发明中,所述的查找面积最大的区域,包括如下步骤:

    1)如果是第一次查找,则设初始区域为空,否则,则将上一次查找得到的脊椎区域
    作为初始查找区域;

    2)如果初始查找区域为空,则转3);否则,转4);

    3)在图像中央设定一个80*80的窗口,在这个图像下半部分区域进行查找,不断移
    动该窗口,计算该窗口内灰度值大于125的像素点的总数,得到该窗口内骨骼区域的面积,
    直到找到含有的骨骼区域的面积最大的窗口,在该窗口内面积最大的那块骨骼区域即为脊
    椎;

    4)在初始区域附近且在图像下半部分区域进行查找,不断移动该窗口,计算该窗
    口内灰度值大于125的像素点的总数,得到该窗口内骨骼区域的面积,直到找到含有的骨骼
    区域的面积最大的窗口,在该窗口内面积最大的那块骨骼区域即为脊椎;

    本发明中,所述的查找灰度最小的一块区域,包括如下步骤:

    1)在第一窗口中央设定一个40*40的窗口;

    2)在第一窗口内进行查找,不断移动该窗口,计算该窗口内灰度值,得到该窗口内
    较暗的区域,直到找到脊椎所在区域中灰度值最小的一块区域,此时该窗口所在区域则为
    脊椎所在区域。

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