CN103400398A

CN103400398A - 一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法

Info

Publication number: CN103400398A
Application number: CN2013103261920A
Authority: CN
Inventors: 李宏; 刘凯华; 王旭; 康雁; 孙航; 孝大宇; 金时开
Original assignee: Northeastern University China
Current assignee: Northeastern University China
Priority date: 2013-07-31
Filing date: 2013-07-31
Publication date: 2013-11-20
Anticipated expiration: 2033-07-31
Also published as: CN103400398B

Abstract

本发明一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法，属于CT影像智能辅助应用领域，本发明可以对胸部CT定位片进行自动的心脏区域定位，省去人工操作，提高工作效率；通过自动对心脏进行三维定位，实现针对心脏的局部低剂量扫描图像中心脏的定位，从而确定局部X射线的放线区域，为局部精细扫描做准备，达到减少CT辐射剂量的目的。

Description

一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法

技术领域

本发明属于CT影像智能辅助应用领域，具体涉及一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法。

背景技术

目前在CT定位片中定位心脏都是通过技师手工操作实现，这样对整个扫描流程来说需要浪费一定的时间；另外目前的CT都是全视野扫描，使得心脏周围的区域也受到大量辐射的危害，为减少患者接受的CT辐射剂量，我们提出针对心脏的局部低剂量扫描，如果要实现针对心脏的局部扫描，则更需要自动对心脏进行三维定位，以确定局部X射线的放线区域。目前在已经发表的文献中暂未找到针对本技术问题的讨论，对本技术的研究属于空白。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法，以达到替代人工操作、提高工作效率和实现心脏局部扫描目的。

一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法，包括以下步骤：

步骤1、对胸部正位片图像进行去除背景处理；

步骤2：将胸部正位片图像的灰度值作为纵坐标，像素点个数作为横坐标，绘制该图像的灰度分布情况，取灰度分布曲线第一个波峰和第一个波谷的平均值作为阈值，进行二值化处理；

步骤3、采用开运算的方法对二值化处理后的图像进行去噪处理；

步骤4、确定图像的宽的中垂线，并将上述中垂线上每行像素点作为起始点，同时向左和向右遍历，直至遇到第一个灰度值不为0的像素点，并将该点作为边界点；

步骤5、将胸部正位片图像逆时针旋转90度，建立以图像的高度为横坐标，图像的宽度为纵坐标的边界点曲线坐标系，并将横坐标的三分之一到三分之二区间作为取点范围，该范围即为图像中心脏的上下定位边界；

步骤6、采用中值滤波的方法将坐标系中的两条边界点曲线进行滤波处理，在取点范围内确定两条边界点曲线上每个点与两侧点之间的两条连线，并确定上述两条连线所形成的夹角，分别选取两条边界点曲线上夹角最接近90度角的顶点为该曲线上的特征点；

步骤7、根据所获得两个特征点的位置，在去噪后的二值化图像中取左边特征点向上的50～55个像素点，右边特征点向上的55～65个像素点，即获得图像中心脏的部分左右轮廓；

步骤8、将心脏的部分左右轮廓的点所在直角坐标系转换为极坐标系，并采用倾斜椭圆的极坐标方程进行曲线拟合，根据拟合后的曲线方程计算获得心脏图像的所有边界点的极坐标，再将上述的所有边界点极坐标转换为直角坐标，并采用比例缩放法进行修正，即获得图像中心脏的整体轮廓，与上述轮廓左右相切的两条竖线即为图像中心脏的左右定位边界，即完成胸部正位片图像中心脏的定位；

步骤9、将胸部侧位片图像重复上述步骤1～步骤3，得到去噪后的二值化图像；

步骤10、确定胸部侧位片图像中心脏的上下定位边界，该上下定位边界与正位片中相同，取上下边界之间的一条与上下边界的距离相等的直线，并沿该直线从左至右遍历，直至遇到第二个灰度值为0的像素点，将该点所在竖线作为侧位片图像中心脏的前侧定位边界；

步骤11、将步骤10中遍历所得像素点的横坐标与步骤8中所述倾斜椭圆的长轴与短轴的平均值相加求和，即获得胸部侧位片图像中心脏的后侧定位边界，即完成胸部侧位片图像中心脏的定位。

步骤1中所述的去除背景具体包括：采用最大类间方差法将胸部正位片图像进行二值化处理，并分别取处理后图像的宽的中垂线和高的中垂线，沿图像宽的中垂线从上到下遍历，将第一个灰度值不为0的像素点所在横线作为图像的上边界，最后一个灰度值不为0的像素点所在横线作为图像的下边界；沿图像高的中垂线从左到右遍历，将第一个灰度值不为0的像素点所在竖线作为图像的左边界，最后一个灰度值不为0的像素点所在竖线作为图像的右边界，实现去除背景。

本发明优点：

本发明一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法，可以对胸部CT定位片进行自动的心脏区域定位，省去人工操作，提高工作效率；通过自动对心脏进行三维定位，实现针对心脏的局部低剂量扫描图像中心脏的定位，从而确定局部X射线的放线区域，为局部精细扫描做准备，达到减少CT辐射剂量的目的。

附图说明

图1为本发明一种实施例的基于胸部定位片的心脏自动定位方法流程图；

图2为本发明一种实施例的胸部正位片图像；

图3为本发明一种实施例的未去背景胸部正位片二值化图像；

图4为本发明一种实施例的去背景后的胸部正位片图像；

图5为本发明一种实施例的去背景后胸部正位片图像的灰度分布图，X轴代表灰度，Y轴代表像素点个数；

图6为本发明一种实施例的二值化处理后的胸部正位片图像；

图7为本发明一种实施例的去噪后的胸部正位片图像；

图8为本发明一种实施例的胸部正位片图像中边界点示意图；

图9为本发明一种实施例的对两条边界点曲线平滑处理后的示意图，X轴代表图8图像的高度，Y轴代表图8图像的宽度；

图10为本发明一种实施例的胸部正位片图像中部分边界点相对于心脏中心的直角坐标；

图11为本发明一种实施例的胸部正位片图像中心脏两侧轮廓极坐标系；

图12为本发明一种实施例的胸部正位片图像中心脏完整轮廓极坐标系；

图13为本发明一种实施例的胸部正位片图像中修正后心脏完整轮廓极坐标系；

图14为本发明一种实施例的胸部正位片图像中心脏定位图；

图15为本发明一种实施例的胸部侧位片图像胸腔边界点示意图；

图16为本发明一种实施例的倾斜椭圆曲线示意图；

图17为本发明一种实施例的胸部侧位片图像心脏两侧定位边界示意图；

图18为本发明一种实施例的胸部侧位片图像中心脏定位图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明一种实施例做进一步说明。

一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法，方法流程图如图1所示，包括以下步骤：

步骤1、对胸部正位片图像进行去除背景处理；

如图2所示，由于CT定位片的黑色背景较多，导致其灰度分布中高灰度部分的分布很不明显，难以找到合理的阈值，直接采用最大类间方差法算出的阈值偏小，图1的阈值为0.3255，此阈值下二值化后的结果如图3所示，心脏部分难以分辨，结果不理想。所以先去除图像的黑色背景。

本发明实施例中，采用最大类间方差法将胸部正位片图像进行二值化处理，并分别取处理后图像的宽的中垂线和高的中垂线，沿图像宽的中垂线从上到下遍历，将第一个灰度值不为0的像素点所在横线作为图像的上边界（灰度值为0，则该像素点为黑色），最后一个灰度值不为0的像素点所在横线作为图像的下边界；沿图像高的中垂线从左到右遍历，将第一个灰度值不为0的像素点所在竖线作为图像的左边界，最后一个灰度值不为0的像素点所在竖线作为图像的右边界，实现去除背景（如图4所示）。

如图5所示，灰度分布图有三个峰、两个谷。根据大量实验，阈值设在第一个峰和第一个谷的中间时，即第一个极大值点和第一个极小值点之间的中心值时，图像的二值化结果比较理想。排除像素点个数较少、灰度较低的极值点的干扰，最终可以得到理想的阈值，图5中的阈值为0.5078。

如图6所示的阈值二值化结果，心脏区域已经被较为清晰地显示出来(肺部区域内面积最大的白色区域)，但在心脏边缘周围出现了一些噪声点（血管等组织的影像），这些噪声点的存在会影响最终定位精度。因此，本发明实施例中，采用数学形态学开运算可在消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体边界的同时，并不明显改变其面积的特点。

采用开运算的方法对图像进行去噪处理，计算开运算函数OPEN(X,B)：

其中，B代表结构元，X代表要处理的图像，开运算的过程是用B对X先做腐蚀运算，再进行膨胀运算。

从图7所示的去噪处理结果图可以看出,去噪效果很好。

步骤4、确定图像的宽的中垂线，并将上述中垂线上每行像素点作为起始点，同时向左和向右遍历，直至遇到第一个灰度值为0的像素点，并将该点作为边界点（如图8所示）；

步骤5、如图9所示，将胸部正位片图像逆时针旋转90度，建立以图像的高度为横坐标，图像的宽度为纵坐标的边界点曲线坐标系，并将横坐标的三分之一到三分之二区间作为取点范围，该范围即为图像中心脏的上下定位边界；

为去除一些极大值点的干扰，本发明实施例中采用中值滤波的方法对该曲线进行平滑；图9是平滑后的结果，可看出已经消除了一些噪声。在部分肺内侧边界的区间内（即取点范围内），找出所有的极大值点，并分别求出其与两侧点形成的夹角，找出夹角最接近90度的极大值点，该点即为上述需要识别的特征点；

步骤7、根据所获得两个特征点的位置，在去噪后的二值化图像中取左边特征点向上的50个像素点，右边特征点向上的60个像素点，即获得图像中心脏的部分左右轮廓；

步骤8、将心脏的部分左右轮廓点所在直角坐标系转换为极坐标系，并采用倾斜椭圆的极坐标方程进行曲线拟合，根据拟合后的曲线方程计算获得心脏图像的所有边界点的极坐标，再将上述的所有边界点极坐标转换为直角坐标，并采用比例缩放法进行修正，即获得图像中心脏的整体轮廓，与上述轮廓左右相切的两条竖线即为图像中心脏的左右定位边界，即完成胸部正位片图像中心脏的定位；

如图10所示，其中，中间部分的圆点对应心脏左边界的极坐标，两边的红点对应心脏右边界的极坐标。需要拟合的边界分别为图11中左边和右边箭头所指的区域，即需要拟合出的上下边界的极坐标。

本发明实施例中，利用倾斜椭圆的极坐标方程对心脏边界点进行拟合；倾斜椭圆的极坐标方程如下：

ρ = \frac{a \times b}{\sqrt{{(a \times \cos θ \times \sin α)}^{2} + {(b \times \cos θ \times \cos α)}^{2} + {(a \times \sin θ \times \cos α)}^{2} + {(b \times \sin θ \times \sin α)}^{2} + \sin θ \times \cos θ \times \sin 2 α \times (b^{2} - a^{2})}}

（2）

其中，ρ是中心到边界的距离，θ是长轴与水平面的角度，a是长轴，b是短轴，α是旋转角。

根据此方程，将图11中边界点的极坐标代入公式（2）中进行拟合，拟合求出a、b、α的值，即获得心脏图像的所有边界点的极坐标如图12所示，由于拟合后极坐标的端点处存在一定的误差，若将该拟合结果转换到直角坐标系中，则会在原边界和拟合边界端点处出现断裂的现象。为了避免该现象，本发明实施例中采用比例缩放的方法对图12中的结果进行坐标的修正，如图13所示，使其在端点处的长度一致。

即获得图像中心脏的整体轮廓，与上述轮廓左右相切的两条竖线即为图像中心脏的左右定位边界（图14中ab线和cd线），如图14所示，即完成胸部正位片图像中心脏的定位；

步骤10、确定胸部侧位片图像中心脏的上下定位边界，该上下定位边界与正位片中相同，取上下边界之间的一条与上下边界的距离相等的直线，并沿该直线从左至右遍历，直至遇到第二个灰度值为0的像素点（胸腔边界点），如图15所示，将该点所在竖线作为侧位片图像中心脏的前侧定位边界（图18中的ef线）；

步骤11、将步骤10中遍历所得像素点的横坐标与步骤8中所述倾斜椭圆的长轴与短轴的平均值相加求和，即获得胸部侧位片图像中心脏的后侧定位边界（图18中的gh线），即完成胸部侧位片图像中心脏的定位。

针对心脏的后侧（即侧位片中心脏的右侧）边界的确定，图16是心脏正位片的模拟图，心脏在正位片上近似是一个倾斜椭圆，经过多次实验得出，将椭圆的长轴长度和短轴长度的平均值作为侧位片心脏左右边界的距离，如图17所示，从而得到的右边界是比较理想的，如图18所示完成胸部侧位片图像中心脏的定位。

Claims

1.一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、对胸部正位片图像进行去除背景处理；

2.根据权利要求1中所述的基于胸部定位片的心脏自动定位方法，其特征在于：步骤1中所述的去除背景具体包括：采用最大类间方差法将胸部正位片图像进行二值化处理，并分别取处理后图像的宽的中垂线和高的中垂线，沿图像宽的中垂线从上到下遍历，将第一个灰度值不为0的像素点所在横线作为图像的上边界，最后一个灰度值不为0的像素点所在横线作为图像的下边界；沿图像高的中垂线从左到右遍历，将第一个灰度值不为0的像素点所在竖线作为图像的左边界，最后一个灰度值不为0的像素点所在竖线作为图像的右边界，实现去除背景。