CN103479380A - 椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法 - Google Patents

椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，包括：在CT矢状位图像中待识别椎骨的中心部分选取一点作为初始椎骨识别中心，并确定椎骨识别推进方向；根据初始椎骨识别中心，确定初始椎骨的形状位置参数；根据初始椎骨与下一节椎骨的位置关系，确定椎间盘的形状位置参数，根据初始椎骨的形状位置参数和椎间盘的形状位置参数确定下一节椎骨的识别中心；根据下一节椎骨的识别中心确定下一节椎骨的形状位置参数；重复上述步骤，直至确定所有椎骨和椎间盘的形状位置参数。利用上述根据本发明可以快速获得椎间盘的截面图、椎骨的截面图，在节省医师操作时间、简化操作流程的同时也对用户体验有了一定的改善。

Description

椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法
技术领域
本发明涉及医学图像的对象识别技术领域，更为具体地，涉及一种基于CT矢状位图像的椎骨和椎间盘形状位置参数识别方法。
背景技术
对于机架不可倾斜的CT机，可利用螺旋扫描得到的椎骨横断面图像，通过MPR技术获得患者的椎骨矢状位图像。在矢状位图像上对感兴趣的椎间盘部分设定起始位置、终止位置、倾斜角度和图像数后，可以利用批处理功能获得符合该椎间盘参数（如倾斜角度与椎间盘高度）的若干横断面图像，以方便用户的观察和辅助用户诊断。
在当前的CT机成像应用过程中，倾斜角度与椎间盘高度的确定都是通过医师手动设置的，如果能够让计算机根据矢状位图像自动完成这些操作，则会大大简化医师的操作流程，与此同时也能够改善用户体验。
因此，在基于CT矢状位图像的椎间盘批处理方面，需要一种能辅助医师自动识别出椎骨和椎间盘形状位置参数的方法，以实现快速完成椎骨和椎间盘相关的成像功能。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，以快速自动获得椎间盘的截面图、椎骨的截面图。
本发明提供一种椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，包括：
在CT矢状位图像中，将待识别的最后一节椎骨确定为初始椎骨，在初始椎骨的中心部分选取一点作为初始椎骨识别中心Q0(x,y)，并根据初始椎骨识别中心Q0(x,y)确定椎骨识别推进方向，椎骨识别推进方向为从下至上；
根据初始椎骨识别中心，确定初始椎骨的形状位置参数（xz,yz）、wz、hz、θz；
根据初始椎骨与沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的位置关系，确定椎间盘的形状位置参数hd，
根据初始椎骨的形状位置参数（xz,yz）、wz、hz、θz和椎间盘的形状位置参数hd确定沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的识别中心Q0(x＇,y＇)；
根据下一节椎骨的识别中心Q0(x＇,y＇)确定下一节椎骨的形状位置参数(x'z,y＇z)、wz＇、h＇z、θ＇z；
根据初始椎骨形状位置参数（xz,yz）、wz、θz和下一节椎骨的形状位置参数(x'z,y＇z)、wz、hz、确定椎间盘的形状位置参数（xd,yd）、wd、θd；
重复确定下一节椎骨的识别中心、下一节椎骨的形状位置参数以及椎间盘的形状位置参数的过程，直至确定所有椎骨和椎间盘的形状位置参数。
利用上述根据本发明的椎骨和椎间盘形状位置参数识别方法，可以在医师手动输入初始椎骨识别中心后，自动确定图像中每一节椎间盘的倾角和高度，以便医师选择感兴趣的间盘进行后续的批处理操作。该技术在节省医师操作时间、简化操作流程的同时也对用户体验有了一定的改善。
为了实现上述以及相关目的，本发明的一个或多个方面包括后面将详细说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明了本发明的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本发明的原理的各种方式中的一些方式。此外，本发明旨在包括所有这些方面以及它们的等同物。
附图说明
通过参考以下结合附图的说明及权利要求书的内容，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：
图1为根据本发明的椎骨和椎间盘形状位置参数识别方法的流程图；
图2为根据本发明实施例的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法的流程图；
图3为根据本发明实施例的椎骨模板示意图；
图4为根据本发明实施例的确定下一节椎骨识别中心的过程图。
在所有附图中相同的标号指示相似或相应的特征或功能。
具体实施方式
在下面的描述中，出于说明的目的，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。并且在实施例中，对公知的方法和结构不做详述。
图1示出了根据本发明的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法的流程。
如图1所示，当CT机获得患者的椎骨CT矢状位图像时，在CT矢状位图像中，将待识别的最后一节椎骨确定为初始椎骨，在初始椎骨的中心部分选取一点作为初始椎骨识别中心Q0(x,y)，并根据初始椎骨识别中心Q0(x,y)确定椎骨识别推进方向，椎骨识别推进方向为从下至上（步骤S110）；在确定椎骨识别推进方向后，根据初始椎骨识别中心，确定初始椎骨的形状位置参数（xz,yz）、wz、hz、θz（步骤S120）；在确定椎骨的形状位置参数后，再根据初始椎骨与沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的位置关系，确定椎间盘的形状位置参数hd（步骤S130），在确定椎间盘的形状位置参数后，根据初始椎骨的形状位置参数（xz,yz）、wz、hz、θz和椎间盘的形状位置参数hd确定沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的识别中心Q0(x＇,y＇)（步骤S140）；然后，根据下一节椎骨的识别中心Q0(x＇,y＇)确定下一节椎骨的形状位置参数(x'z,y＇z)、wz＇、h＇z、θ＇z（步骤S150）；在步骤S160中，根据初始椎骨形状位置参数（xz,yz）、wz、θz和下一节椎骨的形状位置参数(x'z,y＇z)、wz、hz、确定椎间盘的形状位置参数（xd,yd）、wd、θd；最后，重复确定下一节椎骨的识别中心、下一节椎骨的形状位置参数以及椎间盘的形状位置参数的过程，直至确定所有椎骨和椎间盘的形状位置参数（步骤S170）。
下面将以一个具体实施例对本发明的具体技术方案进行详细地说明。
图2示出了根据本发明实施例的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法的流程。
如图2所示，本发明提供的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，包括：
S210：选取初始椎骨识别中心，人工选取当前CT矢状位图像中最后一节椎骨的中心部分的一点，作为初始椎骨识别中心。
S220：识别椎骨，根据选取的初始椎骨识别中心，应用椎骨模板，识别出椎骨的形状位置参数，包括：椎骨中心点的坐标（xz,yz），椎骨的宽wz和高hz，椎骨与水平方向所成的角度θz。
其中在第一块椎骨的识别中，椎骨识别中心是由人工给定的，在后续的识别过程中，椎骨识别中心由步骤S240计算得出；椎骨识别中心的作用是在椎骨识别中对椎骨模板中心的变化范围做一定限制，具体的识别方法将在后面详细描述。
S230：识别椎间盘，估计出上述椎骨（当前CT矢状位图像中的最后一节椎骨）的相关参数之后，根据该椎骨的上边缘的所有点，向上搜索下一节椎骨的下边缘点，计算所有上下边缘点的距离的平均值作为该椎骨上邻的间盘的高度hd。
S240：计算下一节椎骨的识别中心Q0(x＇,y＇)，根据识别出的椎骨的形状位置参数估算出上方相邻椎骨的中心位置，作为下一节椎骨的识别中心Q0(x＇,y＇)；下一节椎骨识别中心的计算公式为：
x′=xz+(hz+hd)*sinθz；
y′=yz+(hz+hd)*cosθz；其中，
x＇为下一节椎骨识别中心的横坐标，y＇为下一节椎骨识别中心的纵坐标。
S250：识别下一节椎骨，根据计算出的下一节椎骨的识别中心Q0(x＇,y＇)应用椎骨模板识别下一节椎骨的形状位置参数(x'z,y＇z)、wz＇、h＇z、θ＇z。
其中，在识别出下一节椎骨的形状位置参数之后，根据识别出的椎骨的形状位置参数（xz,yz）、wz、θz与识别出的下一节椎骨的形状位置参数(x'z,y＇z)、wz＇、θ＇z，估计出这两节椎骨的椎间盘的形状位置参数（xd,yd）、wd、θd。
S260：识别所有椎骨和椎间盘，循环执行上述步骤S230～S250，直到识别出所有椎骨的形状位置参数和所有椎间盘的形状位置参数。
S280：产生图像，在识别出所有椎骨的形状位置参数和所有椎间盘的形状位置参数后（包括厚度和倾角），根据识别出的形状位置参数，可以对医师选定的椎骨或椎间盘产生所需的一个或多个截面图像。
为了更详细的说明本发明的椎骨及椎间盘形状位置参数的识别方法，图3示出了根据本发明实施例的椎骨模板。
如图3所示，本发明实施例的识别椎骨的过程为：
首先，考虑到椎骨图像有明显的边缘，并近似为矩形，所以可以将椎骨图像简化为一个具有边缘的矩形框。
同时，考虑在椎骨内部各个点的CT值复合高斯分布，通过归一化操作
Figure BDA0000383568690000061
后，椎骨内部各点的归一化值的概率接近1；而在边缘处各个点的CT值显然不符合高斯分布，因而
Figure BDA0000383568690000062
值的概率会比1小很多。
另一方面，考虑CT图像的梯度U(G)：在椎骨内部，由于各点CT值较均匀，因而各个点CT值的梯度U(G)较小；在椎骨边缘处，由于各个点CT值的变化大，因而梯度U(G)会比内部大很多。
综合上述，可以用图3所示的椎骨模板来作为椎骨识别中的评价模型。
椎骨模板为一个带边缘的矩形框，椎骨模板的形状位置参数包括(x,y,w,h,wb,hb,θ)；其中，(x,y)是椎骨模板中心点的坐标，w和h是椎骨模板内部的宽和高，θ是椎骨模板与水平方向所成的角度，wb和hb是椎骨模板边缘的宽和高，对所有椎骨可取一个常数；椎骨模板是二值矩阵，椎骨模板中每个点取值0或1，每个椎骨模板有两种形式，一种是椎骨模板正片T：椎骨模板内部为0，椎骨模板边缘为1；另一种是椎骨模板负片T＇：椎骨模板内部为1，椎骨模板边缘为0。
显然，椎骨模板正片T适合于做为椎骨梯度U(G)的模型；模板负片T＇适合于作为归一化值U(I)的模型。
在识别椎骨过程中，可以通过计算CT图像归一化值
Figure BDA0000383568690000071
和模板负片T＇的协方差PI=corr(T′,U(I))来评价模板和椎骨像素值的相关性；通过计算CT图像的梯度U(G)值和模板正片T的协方差PG=corr(T,U(G))来评价模板和椎骨图像梯度的相关性；乘积P=PI*PG可用来评价模板与椎骨图像的整体相关度。
于是，识别椎骨的问题就转化为求解最优椎骨模板使上述整体相关度最优的问题。也就是在上述整体相关度做评价函数的情况下，对椎骨模板形状位置参数做最优估计，需要估计出：模板中心点的坐标(x,y)，模板内部的宽和高w和h，模板与水平方向所成的角度θ。
求解最优椎骨模板问题的可以通过粒子滤波算法来完成，并且，为了减小需搜索的形状位置参数空间以加快速度，对粒子滤波算法中的待求形状位置参数范围做如下约束：
水平方向坐标x∈(Q0.x-10mm,Q0.x+10mm)；
垂直方向坐标y∈(Q0.y-5mm,Q0.y+5mm)；
模板的长宽比
Figure BDA0000383568690000072
其中，Q0为所述椎骨识别中心，Q0.x为其横坐标Q0.y为其纵坐标。
依据临床经验，实际椎骨中心在估计出的所述椎骨识别中心的左右10mm，上下5mm范围内；椎骨的宽高比在1到1.5之间。
使用上述算法得出最优椎骨模板的形状位置参数（x*,y*,w*,h*,w* b,h* b,θ*），根据最优椎骨模板的形状位置参数得出椎骨的形状位置参数（xz,yz,wz,hz,θz），其中，
（xz,yz）为椎骨中心点的坐标，xz=x*，yz=y*；
wz为椎骨宽度，wz=w*+2·w* b；
hz为椎骨高度，hz=h*+2·h* b；
θz为椎骨与水平线的角度，θz=θ*。
图4示出了根据本发明实施例的计算下一节椎骨的识别中心的过程。
如图4所示，将下方椎间盘高度作为上方相邻椎间盘高度的估计值，将当前椎骨的高度作为上方相邻椎骨高度的估计值，将当前椎骨的倾斜角度作为相邻椎骨的倾斜角度的估计值，因而得到下一节椎骨的识别中心的计算公式：
x′=xz+(hz+hd)*sinθz；
y′=yz+(hz+hd)*cosθz；
其中，x＇为下一节椎骨识别中心的横坐标，y＇为下一节椎骨识别中心的纵坐标。
上面参照附图以示例的方式描述了根据本发明的椎骨和椎间盘形状位置参数识别方法。但是，本领域技术人员应当理解，对于上述本发明所提出的椎骨和椎间盘形状位置参数识别方法，还可以在不脱离本发明内容的基础上做出各种改进。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。

Claims (5)

1.一种椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，包括：
在CT矢状位图像中，将待识别的最后一节椎骨确定为初始椎骨，在所述初始椎骨的中心部分选取一点作为初始椎骨识别中心Q0(x,y)，并根据初始椎骨识别中心Q0(x,y)确定椎骨识别推进方向，所述椎骨识别推进方向为从下至上；
根据所述初始椎骨识别中心，确定所述初始椎骨的形状位置参数（xz,yz）、wz、hz、θz；
根据所述初始椎骨与沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的位置关系，确定椎间盘的形状位置参数hd；
根据所述初始椎骨的形状位置参数（xz,yz）、wz、hz、θz和所述椎间盘的形状位置参数hd确定沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的识别中心Q0(x＇,y＇)；
根据所述下一节椎骨的识别中心Q0(x＇,y＇)确定下一节椎骨的形状位置参数(x'z,y＇z)、wz＇、h＇z、θ＇z；
根据所述初始椎骨形状位置参数（xz,yz）、wz、θz和所述下一节椎骨的形状位置参数(x'z,y＇z)、wz、hz、确定所述椎间盘的形状位置参数（xd,yd）、wd、θd；
重复确定下一节椎骨的识别中心、下一节椎骨的形状位置参数以及椎间盘的形状位置参数的过程，直至确定所有椎骨和椎间盘的形状位置参数。
2.如权利要求1所述的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，其中，在确定所述椎骨的形状位置参数的过程中，
设定一带边矩形的椎骨模板；其中，
所述椎骨模板的形状位置参数包括(x,y,w,h,wb,hb,θ)，其中，(x,y)是所述椎骨模板中心点的坐标，w和h是所述椎骨模板内部的宽和高，θ是所述椎骨模板与水平方向所成的角度，wb和hb是所述椎骨模板边缘的宽和高；
针对所述椎骨模板所覆盖的椎骨CT矢状位图像中的每一点，取所述点周围的一个预设区域，确定所述区域的CT值的均值μ和方差σ，并对所述椎骨模板内所有像素进行归一化处理，归一化处理公式为：其中I(s)是像素的CT值；像素值相关系数PI为U(I)与所述椎骨模板负片T＇的协方差：PI=corr(T′,U(I))；
对所述椎骨模板所覆盖的椎骨CT矢状位图像中的每一点，计算出其CT值的梯度U(G)；梯度相关系数PG为U(G)与模板正片T的协方差：PG=corr(T,U(G))；
确定所述椎骨模板与椎骨CT矢状位图像的整体相关度P，其中，P为所述像素值相关系数PI与所述梯度相关系数PG的乘积：P=PI*PG；
采用粒子滤波算法确定使所述椎骨模板与椎骨CT图像的整体相关度P最优的最优椎骨模板的形状位置参数（x*,y*,w*,h*,w* b,h* b,θ*），并且，以所述最优椎骨模板的形状位置参数作为所述椎骨的形状位置参数（xz,yz,wz,hz,θz），其中，
（xz,yz）为椎骨中心点的坐标，xz=x*，yz=y*；
wz为椎骨宽度，wz=w*+2*w* b；
hz为椎骨高度，hz=h*+2*h* b；
θz为椎骨与水平线的角度，θz=θ*。
3.如权利要求2所述的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，其中，在采用粒子滤波算法确定所述最优椎骨模板的形状位置参数的过程中，对粒子滤波算法中产生粒子的参数范围做如下约束：
水平方向坐标x∈(Q0.x-10mm,Q0.x+10mm)；
垂直方向坐标y∈(Q0.y-5mm,Q0.y+5mm)；
模板的长宽比
Figure FDA0000383568680000031
其中，Q0.x为所述初始椎骨识别中心的横坐标；Q0.y为所述初始椎骨识别中心的纵坐标。
4.如权利要求1所述的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，其中，
在确定椎间盘的形状位置参数hd的过程中，以所述初始椎骨的上边缘与沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的下边缘距离的平均值作为所述椎间盘的高度hd。
5.如权利要求1所述的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，其中，在确定沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的识别中心Q0(x＇,y＇)的过程中，
x′=xz+(hz+hd)*sinθz；
y′=yz+(hz+hd)*cosθz。
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