CN101601585B - 基于ct增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法 - Google Patents

Abstract

基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法，涉及一种医学图像处理方法。提供一种基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法。采用图像处理算法对CT扫描后获得的数据进行处理，获取肝脏器官的表面轮廓以及肝脏内部的管道区域；获取肝脏管道中心线；将管道中心线处理成为一颗树形结构，即结点的数目等于边的数目加一；将肝脏数据投影到一个投影平面，将三维的肝脏分段转换为一个二维的分类；将血管中心线处理成为平滑的血管中心曲线；根据血管中心曲线将肝脏分段，并计算每一段的体积。对基于CT增强扫描技术获取的肝脏数据进行Couinaud肝段划分，可获得肝脏分段体积，对临床具有重要指导意义。

Description

基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法

技术领域

本发明涉及一种医学图像处理方法，尤其是涉及一种基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法。

背景技术

CT(Computerized Tomography)广泛应用于医学临床诊断领域。CT增强扫描是给患者注射造影剂后进行图像扫描，从而获得肝脏中肝动脉、肝静脉、门静脉等图像。

目前，肝脏外科学发展迅速，肝段、亚肝段甚至楔形切除已成为可能，因此临床迫切需要对肝脏病变进行术前的准确定位以及肝脏分段。目前，国际上广泛采用Couinaud肝段划分法(Soyer P.Segmental anatomy of the liver utility of anomenclature accepted worldwide[J].AJR，1993，161(3)：572-573)，它是根据门静脉鞘系的分布和肝静脉的走行，分为左右半肝、四部和八段，即肝脏被主门裂分左、右半肝，左、右半肝又被左、右门裂分为四部。门静脉左、右支充当横裂，将四部又分为八段：①右半肝被右门裂分为前内侧部和后外侧部，前内侧部分为前方段和后方的段，后外侧部分为前方段和后方的段；②左半肝被左门裂分为前部和后部。前部被脐裂分为2段，后部由2段构成，其中一段为尾状叶，它有独立的门静脉鞘系，其静脉又直接注入下腔静脉，故在功能上应属独立的肝段。Couinaud肝段划分法尽管比较准确和实用，但亦有明显的缺陷，即它是离体肝铸型的研究结果，并不适合临床个体患者的个体差异情况。如何根据临床个体患者的自身特点对其肝脏器官进行分段，并测量各个肝段的体积是临床应用中急需解决的问题。

除此之外，传统CT断层分段方法也存在不足之处。传统CT断层分段方法是以上腔静脉到肝左、中、右静脉连线三个垂直平面将肝脏划分为右后叶、右前叶、左内叶、左外叶，然后，据门静脉左、右支水平横断面将每一叶进一步分为上下两段。但由于门静脉的分支在形状、大小、数目等方面存在极大的解剖变异；同时段间分界不是简单的平面而是呈不规则波浪状，因此传统CT断层分段方法与解剖实际情况不完全相符。即根据传统放射学标准CT断层肝脏分段与真正的肝脏解剖分段相关性差，据研究表明，轴位CT断层分段错误达到40％。因此，传统CT断层分段方法必须加以修正。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法。

本发明是对基于CT增强扫描技术获取的肝脏数据进行Couinaud肝段划分。

本发明包括以下步骤：

1)图像分割：采用图像处理算法对CT扫描后获得的数据进行处理，获取肝脏器官的表面轮廓以及肝脏内部的管道区域；

2)三维细化：获取肝脏管道中心线(骨骼线)；

3)管道树分级：将管道中心线处理成为一颗树形结构，即结点的数目等于边的数目加一；

4)管道投影：将肝脏数据投影到投影平面，将三维的肝脏分段转换为一个二维的分类；

5)曲线拟合：将血管中心线处理成为平滑的血管中心曲线；

6)体积计算：根据血管中心曲线将肝脏分段，并计算每一段的体积。

所述获取肝脏管道中心线的步骤如下：

1)设v是管道中的一个体素，若v满足下列条件，则将v从管道中去除：

(1)v的6-邻点中至少有一个是背景点，若v满足这个条件，说明v在管道的表面；

(2)管道中与v相邻的体素是连通的，若v满足此条件，说明去除v不改变管道的连通性；

(3)去除v不改变管道的欧拉数，欧拉数是衡量物体拓扑性的参数，去除v对管道拓扑性的影响可以根据v的26-邻点中哪些属于管道、哪些属于背景来确定，在程序中可以事先做成查找表；

(4)管道中和v相邻的体素不少于两个，设定这个条件是为了使三维细化的结果是一条线，而不是一个面；

2)对管道中的体素重复进行上述检查，直到找不出满足条件的体素，则算法中止。

所述将三维的肝脏分段转换为一个二维的分类可以在投影平面上对点进行分类，确定肝中静脉主干中心线的基准平面，可假定该基准平面仍然平行于Z轴，引入以下符号：设点0代表管道树的根结点，从O出发，在肝左静脉上距离O最近的点设为L，在肝中静脉上距离O最近的点设为M，在肝右静脉上距离O最近的点设为R，即得三个向量：

和

可取过O点的平面，且让此平面的法向量取为

于是投影面的方程可以表达为：

$\stackrel{\→}{\mathrm{OP}}\·(\stackrel{\→}{\mathrm{OL}}+\stackrel{\→}{\mathrm{OM}}+\stackrel{\→}{\mathrm{OR}})=0$

其中，P代表投影面上的任意点，·表示向量的点积，+表示向量加法。

所述将血管中心线处理成为平滑的血管中心曲线是将肝中静脉、肝右静脉、肝左静脉的主干中心线分别投影到对应的投影平面后，使用二次多项式对投影形成的线段进行拟合，然后基于拟合的结果进行分类。

所述根据血管中心曲线将肝脏分段，并计算每一段的体积是根据步骤5)获得的曲线拟合结果，根据肝脏中的各个点与曲线的位置关系进行分类，把各个点进行分类，统计各个肝段内的点的个数并根据像素点的大小以及断层厚度计算各个肝段的体积，每个肝段的体积采用以下公式计算：

V＝dx×dy×dz×N

其中dx、dy、dz分别表示各个像素点在x、y方向上的距离长度，dz表示CT图像断层厚度，这些信息从CT图像中可以获得，N表示在每个肝段内点的个数。

本发明针对Couinaud肝段划分法存在的缺陷，即它是离体肝铸型的研究结果，并不适合临床个体患者的个体差异情况，根据临床个体患者的自身特点对其肝脏器官进行分段，并测量各个肝段的体积。另外，本发明针对现有的CT断层分段方法存在的不足之处，即传统CT断层分段方法是以上腔静脉到肝左、中、右静脉连线三个垂直平面将肝脏划分为右后叶、右前叶、左内叶、左外叶，然后，据门静脉左、右支水平横断面将每一叶进一步分为上下两段。但由于门静脉的分支在形状、大小、数目等方面存在极大的解剖变异；同时段间分界不是简单的平面而是呈不规则波浪状，因此传统CT断层分段方法与解剖实际情况不完全相符。即根据传统放射学标准CT断层肝脏分段与真正的肝脏解剖分段相关性差，据研究表明，轴位CT断层分段错误达到40％。因此，传统CT断层分段方法必须加以修正。而本发明对基于CT增强扫描技术获取的肝脏数据进行Couinaud肝段划分，可获得肝脏分段体积，因此本发明对临床具有重要指导意义。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图。

图2为本发明实施例的管道中的体素个数与区域生长的阈值关系曲线。在图2中，横坐标为区域生长的阈值，纵坐标为管道中的体素个数；th为区域生长的阈值。

图3为肝脏分段数据。

具体实施方式

以下实施例将结合附图对本发明作进一步的说明。

图1给出本发明实施例的流程图，其具体步骤如下：

步骤一、图像分割：

图像分割目的是对CT扫描后获得的数据进行处理，获取肝脏器官的表面轮廓以及肝脏内部的管道区域。

目前图像分割的算法有很多，但并没有一种算法可以完全适用于分割肝脏器官的表面轮廓，为可靠起见，提高图像分割的精确度，采用人工交互的方式分割肝脏器官的表面轮廓。做CT检查之前注射显影剂，CT成像时，肝内管道的CT值要远高于肝实质的CT值，使用阈值分割技术就可以将这两者区分开来。由于肝内管道在三维空间内连续分布，因此三维空间内的区域生长法是进行管道分割简单而有效的手段。首先手工在血管内指定区域生长的种子点，然后在三维空间内对灰度超过某一阈值的体素进行生长。在区域生长的过程中，通过以下两个准则来控制生长的过程：1.被生长点的CT值必须在给定的域值范围之内；2.被生长点的距离必须距离种子点在给定的距离范围之内。可以通过对管道中的体素进行计数来自动选择阈值。管道中的体素个数与区域生长的阈值关系曲线如图2所示，随着阈值的降低，管道中的体素个数逐渐增加。当阈值降到某一数值后，体素个数增加的速度加快。将阈值与体素个数的关系曲线从某一阈值处分成两段，分别用两条直线进行拟合，并计算拟合的相关系数。调整使两个相关系数之和最大，并取此时两直线的交点横坐标th作为区域生长的阈值。

步骤二、三维细化：

三维细化的目的是从图像分割处理后的数据中获取肝脏管道的骨骼线，其步骤如下：

1、设v是管道中的一个体素，若v满足下列条件，则将v从管道中去除：

1)v的6-邻点中至少有一个是背景点。若v满足这个条件，说明v在管道的表面。

2)管道中和v相邻的体素是连通的。若v满足这个条件，说明去除v不改变管道的连通性。

3)去除v不改变管道的欧拉数。欧拉数是衡量物体拓扑性的参数。去除v对管道拓扑性的影响可以根据v的26-邻点中哪些属于管道、哪些属于背景来确定，在程序中可以事先做成查找表。

4)管道中和v相邻的体素不少于两个。设定这个条件是为了使三维细化的结果是一条线，而不是一个面。

2、对管道中的体素重复进行上述检查，直到找不出满足条件的体素，则算法中止。

步骤三、管道树分级：

管道树分级的目的是将管道中心线处理成为一颗树形结构，其步骤如下：

直接将刚完成细化的那些点连接在一起，一般不可能构成一棵树，实践表明细化的结果往往存在环、多重边和圈。这些拓扑结构在人体的管道中一般是不应该出现的，如果管道树中出现了这样的拓扑结构，通常是图像质量不佳造成的。例如，如果在血管末梢存在造影剂泄漏，可能使不同的血管末梢连通在一起，从而在管道树中形成圈。环和多重边的去除比较简单，直接保留其中最短的边，其余的边全部去除即可；至于圈的去除可以仿照求最小权生成树的Prim算法或Kruskal算法，以每条边的长度作为其权值，但这里应该求最大权生成树。采取上述步骤之后，管道树就真正成为一颗树了，结点的数目正好等于边的数目加1。在肝脏切除手术或肝脏移植手术中，医生关心的是肝静脉和门静脉的几个主要分支的位置及走向。为此，将管道树进行分级，分级前必须确定管道树的根结点。一般来说，越是靠近管道的根部，管道的半径越大，因此选择距离变换值最大的结点作为根节点。为可靠起见，应允许用户手工指定根节点。

将从根节点出发的最长的路径作为管道树的第一级分支，从第一级分支上各结点出发的最长路径作为第二级分支，从第二级分支上各结点出发的最长路径作为第三级分支，依此类推。求最长路径可以采用递归算法实现。

步骤四、管道投影：

为了简化分类的算法，可以将肝脏首先投影到一个投影平面，然后在此投影平面上对点进行分类。这样做的好处是可以将一个三维的分类问题转换为一个二维的分类问题，从而大大降低分类的难度，并提高分类的速度。确定肝中静脉主干中心线的基准平面，由于在CT图像集中肝脏的垂直方位变动很小，可假定该基准平面仍然平行于Z轴。而要定位肝脏主体的正面则很难直接利用肝实质信息进行选取，只能借助于肝内管道信息。为了方便后续的描述，可引入几个符号：设点O代表管道树的根结点，从O出发，在肝左静脉上距离O最近的点设为L，在肝中静脉上距离O最近的点设为M，在肝右静脉上距离O最近的点设为R，即得到三个向量，分别是

和为了让最后的投影面方程形式上较为简单，取过O点的平面，并且让这个平面的法向量取为

于是投影面的方程可以表达为：

$\stackrel{\→}{\mathrm{OP}}\·(\stackrel{\→}{\mathrm{OL}}+\stackrel{\→}{\mathrm{OM}}+\stackrel{\→}{\mathrm{OR}})=0$

这里P代表投影面上的任意点，·表示向量的点积，+表示向量加法。

步骤五、曲线拟合：

分隔面的轮廓是折线，这点和Couinaud的分类法则不太相符。出现这个问题的原因是使用了血管的中心线作为血管本身来划分肝脏，由于中心线毕竟是离散过后的散点构成的，因此它实际上是线段，棱角分明，然而实际的血管却是柔和的曲线。通过投影平面将中心线段投影到我们定义的投影平面上后，这些线段仍然还是线段，所以就会造成最后按照这些线段作为分类依据的最终结果，其分隔面必定也是折线。解决这个问题的一个可行方案是使用曲线拟合。先使用二次多项式拟合，利用曲线拟合，将肝中静脉、肝右静脉、肝左静脉的主干中心线分别投影到对应的投影平面后，使用二次多项式对投影形成的线段进行拟合，然后基于拟合的结果进行分类，都能将误差控制在可以接受的范围内。

步骤六、体积计算：

根据步骤五获得的曲线拟合结果，将肝脏中的各个点进行分类。根据肝脏中的各个点与曲线的位置关系进行分类，把各个点进行分类，统计各个肝段内的点的个数并根据像素点的大小以及断层厚度计算各个肝段的体积。每个肝段的体积采用以下公式计算：

V＝dx×dy×dz×N；

其中dx、dy、dz分别表示各个像素点在x、y方向上的距离长度，dz表示CT图像断层厚度，这些信息从CT图像中可以获得，N表示在每个肝段内点的个数。

结果如图3和表1所示。

表1划分的肝段体积

	点个数	体积(cm3)	百分比(％)
				左外叶上段(II段)	87867	41.0	3.3
左外叶下段(III段)	242893	113.3	9.2
				左内叶(IV段)	702762	327.8	26.6
右前叶下段(V段)	543910	253.7	20.6
				右后叶下段(VI段)	164643	76.8	6.2
右后叶上段(VII段)	394394	184.0	14.9
				右前叶上段(VIII段)	506677	236.4	19.2
左半肝	1033522	482.1	39.1
				右半肝	1609624	750.9	60.9
全肝	2643146	1233.0	100.0

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者同等替换，而不脱离本发明方案的精神和范围。本发明就每个步骤所涉及的技术来说，都是可以用本技术领域的常识做到的，但这些步骤组合起来形成一种基于CT增强扫描技术的肝脏分段方法，对临床具有重要指导意义。

Claims (5)

1.基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法，其特征在于包括以下步骤：

1)图像分割：采用图像处理算法对CT扫描后获得的数据进行处理，获取肝脏器官的表面轮廓以及肝脏内部的管道区域；

2)三维细化：获取肝脏管道中心线；

3)管道树分级：将管道中心线处理成为一颗树形结构，即结点的数目等于边的数目加一；

4)管道投影：将肝脏数据投影到一个投影平面，将三维的肝脏分段转换为一个二维的分类；

5)曲线拟合：将管道中心线处理成为平滑的管道中心曲线；

6)体积计算：根据平滑的管道中心曲线将肝脏分段，并计算每一段的体积。

2.如权利要求1所述的基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法，其特征在于所述获取肝脏管道中心线的步骤如下：

1)设v是管道中的一个体素，若v满足下列条件，则将v从管道中去除：

(1)v的6-邻点中至少有一个是背景点，若v满足这个条件，说明v在管道的表面；

(2)管道中和v相邻的体素是连通的，若v满足这个条件，说明去除v不改变管道的连通性；

(3)去除v不改变管道的欧拉数，欧拉数是衡量物体拓扑性的参数，去除v对管道拓扑性的影响根据v的26-邻点中哪些属于管道、哪些属于背景来确定，在程序中事先做成查找表；

(4)管道中和v相邻的体素不少于两个，设定这个条件是为了使三维细化的结果是一条线，而不是一个面；

2)对管道中的体素重复进行上述检查，直到找不出满足条件的体素，则算法中止。

3.如权利要求1所述的基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法，其特征在于所述将三维的肝脏分段转换为一个二维的分类，是在投影平面上对点进行分类，确定肝中静脉主干中心线的基准平面，假定该基准平面仍然平行于Z轴，引入以下符号：设点O代表管道树的根结点，从O出发，在肝左静脉上距离O最近的点设为L，在肝中静脉上距离O最近的点设为M，在肝右静脉上距离O最近的点设为R，即得到三个向量，分别是

和

取过O点的平面，并且让这个平面的法向量取为

于是投影面的方程表达为：

$\stackrel{\→}{\mathrm{OP}}\·(\stackrel{\→}{\mathrm{OL}}+\stackrel{\→}{\mathrm{OM}}+\stackrel{\→}{\mathrm{OR}})=0$

其中，P代表投影面上的任意点，·表示向量的点积，+表示向量加法。

4.如权利要求1所述的基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法，其特征在于所述将管道中心线处理成为平滑的管道中心曲线，是将肝中静脉、肝右静脉、肝左静脉的主干中心线分别投影到对应的投影平面后，使用二次多项式对投影形成的线段进行拟合，然后基于拟合的结果进行分类。

5.如权利要求1所述的基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法，其特征在于所述根据管道中心曲线将肝脏分段，并计算每一段的体积，是根据步骤5)获得的曲线拟合结果，根据肝脏中的各个点与曲线的位置关系进行分类，把各个点进行分类，统计各个肝段内的点的个数并根据像素点的大小以及断层厚度计算各个肝段的体积，每个肝段的体积采用以下公式计算：

V＝dx×dy×dz×N

其中dx、dy、dz分别表示各个像素点在x、y方向上的距离长度，dz表示CT图像断层厚度，这些信息从CT图像中获得，N表示在每个肝段内点的个数。

Images