CN105913432A - 基于ct序列图像的主动脉提取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于CT序列图像的主动脉提取方法，首先，获取CT序列图像；然后，将所述CT序列图像进行三维重建，获得体数据图像；再对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像；接下来，在所述二值化图像中，根据人体主动脉位置的先验信息自动找出包含主动脉所在位置的粗ROI；然后，提取出所述粗ROI的多个横断面；再对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构；接下来，从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点；最后，对所述主动脉生长种子点进行区域生长，获得主动脉。相较于现有技术，本发明全过程中不需要人工辅助参与，可以实现无人化作业，提供了一种准确、快速的主动脉提取方法。

Description

基于CT序列图像的主动脉提取方法及装置

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于CT序列图像的主动脉提取方法和一种基于CT序列图像的主动脉提取装置。

背景技术

CT(Computed Tomography)，即电子计算机断层扫描，它是利用精确准直的X线束、γ射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描，具有扫描时间快，图像清晰等特点，可用于多种疾病的检查。CT图像是层面图像，常用的是横断面，为了显示整个器官，CT扫描的结果为一系列CT序列图像。

CT图像是由一定数目由黑到白不同灰度的像素按矩阵排列所构成，是灰度图，相邻同质组织、器官之间的灰度差异较小，不易于识读，在实际应用中，往往只需要对CT图像中的某一个组织或器官进行分析，为了避免周围组织的影响，现有技术中，提出了针对CT图像中心脏、肝脏等器官的提取技术，但现有提取技术仍存在不足，一方面，在提取过程中需要人工辅助参与，不能实现无人化作业；另一方面，对与周围组织灰度差异较小的主动脉尚无一种准确、快速的提取技术。

发明内容

针对现有技术中的上述缺陷，本发明提供了一种基于CT序列图像的主动脉提取方法和一种基于CT序列图像的主动脉提取装置，以实现不需要人工辅助即可快速、准确的提取出CT图像中的主动脉，为医生诊断主动脉血管相关疾病提供有效的帮助。

第一方面，本申请提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法，包括：

获取CT序列图像；

将所述CT序列图像进行三维重建，获得体数据图像；

对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像；

在所述二值化图像中，根据人体主动脉位置的先验信息自动找出包含主动脉所在位置的粗ROI；

提取出所述粗ROI的多个横断面；

对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构；

从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点；

对所述主动脉生长种子点进行区域生长，获得主动脉。

可选的，所述对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像，具体包括：

根据预设的CT值阈值，对所述体数据图像中的CT值进行阈值分割，获得包含血管的二值化图像。

可选的，在对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像前，还包括：

对所述体数据图像进行各向异性滤波，获得平滑的体数据图像。

可选的，在对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像后，还包括：

对所述二值化图像进行形态学开闭运算，以去除所述二值化图像中的毛刺以及填充所述二值化图像中的细小缺口。

可选的，所述对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构，具体包括：

根据主动脉血管的物理直径范围和所述CT序列图像的分辨率，计算获得主动脉血管的像素直径范围；

根据所述主动脉血管的像素直径范围，对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得符合所述主动脉血管的像素直径范围的多个圆形结构。

可选的，所述从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点，具体包括：

对每个所述横断面中的多个圆形结构，分别穷举判断其中任意两个圆形结构之间的距离是否小于所述两个圆形结构的半径之和，若小于，则说明所述两个圆形结构均不是主动脉生长种子点，予以排除；

对每个所述横断面，分别计算剩余的圆形结构的占空比，取占空比最大的圆形结构作为所述横断面中的种子点潜在圆形结构；

计算所有所述种子点潜在圆形结构的位置的数学期望和标准差，选择距所述数学期望在一个标准差以内的占空比最大的所述种子点潜在圆形结构的位置作为主动脉生长种子点。

第二方面，本申请提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取装置，包括：

CT序列图像获取模块，用于获取CT序列图像；

三维重建模块，用于将所述CT序列图像进行三维重建，获得体数据图像；

二值化处理模块，用于对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像；

ROI圈定模块，用于在所述二值化图像中，根据人体主动脉位置的先验信息自动找出包含主动脉所在位置的粗ROI；

横断面提取模块，用于提取出所述粗ROI的多个横断面；

圆形检测模块，用于对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构；

种子点筛选模块，用于从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点；

区域生长模块，用于对所述主动脉生长种子点进行区域生长，获得主动脉。

可选的，所述二值化处理模块，包括：

二值化处理单元，用于根据预设的CT值阈值，对所述体数据图像中的CT值进行阈值分割，获得包含血管的二值化图像。

可选的，所述基于CT序列图像的主动脉提取装置，还包括：

滤波模块，用于对所述体数据图像进行各向异性滤波，获得平滑的体数据图像。

可选的，所述基于CT序列图像的主动脉提取装置，还包括：

形态学运算模块，用于对所述二值化图像进行形态学开闭运算，以去除所述二值化图像中的毛刺以及填充所述二值化图像中的细小缺口。

可选的，所述圆形检测模块，包括：

直径范围计算单元，用于根据主动脉血管的物理直径范围和所述CT序列图像的分辨率，计算获得主动脉血管的像素直径范围；

圆形检测单元，用于根据所述主动脉血管的像素直径范围，对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得符合所述主动脉血管的像素直径范围的多个圆形结构。

可选的，所述种子点筛选模块，包括：

距离判断单元，用于对每个所述横断面中的多个圆形结构，分别穷举判断其中任意两个圆形结构之间的距离是否小于所述两个圆形结构的半径之和，若小于，则说明所述两个圆形结构均不是主动脉生长种子点，予以排除；

占空比计算单元，用于对每个所述横断面，分别计算剩余的圆形结构的占空比，取占空比最大的圆形结构作为所述横断面中的种子点潜在圆形结构；

种子点选择单元，用于计算所有所述种子点潜在圆形结构的位置的数学期望和标准差，选择距所述数学期望在一个标准差以内的占空比最大的所述种子点潜在圆形结构的位置作为主动脉生长种子点。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明提供的基于CT序列图像的主动脉提取方法，利用三维重建、二值化处理、粗ROI圈定、hough圆形检测等技术获得主动脉生长种子点，再通过区域生长获得主动脉，全过程中不需要人工辅助参与，可以实现无人化作业，同时对与周围组织灰度差异较小的主动脉提供了一种准确、快速的提取技术。

本发明提供的用于一种基于CT序列图像的主动脉提取装置，与上述基于CT序列图像的主动脉提取方法属于相同的发明构思，具有相同的有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1示出了本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例的流程图；

图2示出了本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例中二值化图像的一个横断面的示意图；

图3示出了本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例中形态学开闭运算后的二值化图像的一个横断面示意图；

图4示出了本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例中hough圆形检测结果的示意图；

图5示出了本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例中筛选出的主动脉种子点的示意图；

图6示出了本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例中区域生长后获得的主动脉的示意图；

图7示出了本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取装置实施例的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只是作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。

需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

为了便于理解，在此对本发明的发明构思进行说明，本发明提供的基于CT序列图像的主动脉提取方法和本发明提供的基于CT序列图像的主动脉提取方法是配合实施的，其执行主体分别为触屏智能终端和智能电视，主要是通过游戏控制场景模板建立触屏智能终端与智能电视的关联，并将触屏智能终端的触摸屏划分为多个子触控区域，当用户在所述子触控区域中进行触控操作时，所述触屏智能终端生成相应的触屏操作指令，然后将所述触屏操作指令发送给所述智能电视以进一步由所述智能电视转换为对应触屏游戏的触屏手势数据，或者将所述触屏操作指令转换为对应所述触屏游戏的触屏手势数据后发送给所述智能电视，进而实现利用所述触屏智能终端对所述智能电视中运行的触屏游戏的操控。

请参考图1，其为本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例的流程图，所述基于CT序列图像的主动脉提取方法包括以下步骤：

步骤S101：获取CT序列图像。

本步骤，获取CT序列图像，所述CT序列图像为人体胸部的多个不同层面的CT图像。

步骤S102：将所述CT序列图像进行三维重建，获得体数据图像。

在通过步骤S101获取CT序列图像后，即可将所述CT序列图像利用医学影像控制软件Mimics、3DMSR等进行三维重建，获得体数据图像。

步骤S103：对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像。

由CT图像的成像原理可知，人体不同器官对应的CT值在不同范围，如：骨头值：+400HU，血浆：3HU～14HU，血液：13HU～32HU，肌肉：40HU～80HU(HU为CT值的单位)。由于CT图像为灰度图，不便于进行识别，因此，本步骤对所述体数据图像进行二值化处理，转换成非黑即白的二值化图像。

在本申请提供的一个实施例中，所述对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像，具体包括：

根据预设的CT值阈值，对所述体数据图像中的CT值进行阈值分割，获得包含血管的二值化图像。

在实施时，可以采用阈值分割算法进行阈值分割，所述阈值分割算法的数学算法可以是：

式中，t为CT值大小，a和b分别为CT值阈值的下限和上限，在本申请提供的一个实施例中，a＝100，b＝500。

请参考图2，其为本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例中二值化图像的一个横断面的示意图。

为了提高本方法提取主动脉的准确性，在本申请提供的一个实施例中，在步骤S103前，还包括：

对所述体数据图像进行各向异性滤波，获得平滑的体数据图像。

由于各项异性滤波具有平滑图像的同时对边缘信息保持较好的特性，因此，本实施例应用各项异性滤波进行平滑图像处理，可以得到平滑的CT图像。

此外，为了减小二值化图像中毛刺、缺口等噪声的影响，提高本方法提取主动脉的准确性，在本申请提供的一个实施例中，在步骤S103后，还包括：

对所述二值化图像进行形态学开闭运算，以去除所述二值化图像中的毛刺以及填充所述二值化图像中的细小缺口。

请参考图3，其为本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例中形态学开闭运算后的二值化图像的一个横断面示意图。

其中，形态学运算是针对二值图像依据数学形态学(Mathematical Morphology)的集合论方法发展起来的图像处理方法。通常形态学图像处理表现为一种邻域运算形式，一种特殊定义的邻域称之为“结构元素”(Structure Element)，在每个象素位置上它与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算，逻辑运算的结果为输出图像的相应象素。形态学运算的效果取决于结构元素的大小、内容以及逻辑运算的性质。常见的形态学运算有腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)。

先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。

通常，由于噪声的影响，图像在阈值化后所得到边界往往是很不平滑的，物体区域具有一些噪声孔，背景区域上散布着一些小的噪声物体。连续的开和闭运算可以有效地改善这种情况。有时需要经过多次腐蚀之后再加上相同次数的膨胀，才可以产生比较好的效果。

形态学开闭运算为现有技术中成熟的图像处理算法，此处不再赘述。

步骤S104：在所述二值化图像中，根据人体主动脉位置的先验信息自动找出包含主动脉所在位置的粗ROI。

本步骤，可以根据CT扫描的方向，人的心脏与主动脉位置的先验信息来提取包含主动脉的粗ROI。其中，ROI(region of interest)为感兴趣区域。在机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域。在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来自动找出感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。在图像处理领域，感兴趣区域(ROI)是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点，圈定该区域以便进行进一步处理，可以减少处理时间，增加精度。

在本申请提供的一个实施例中，所述粗ROI定位方法选取的为Z轴坐标范围为[T/4，3T/8]，其中T代表体数据的序列图像数量。

步骤S105：提取出所述粗ROI的多个横断面。

由于所述粗ROI是基于体数据的二值化图像圈定的，本步骤，提取出所述粗ROI的多个横断面，以分别对每个横断面进行处理。

步骤S106：对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构。

血管的横断面可近视为圆形结构，由于主动脉血管的直径范围为2～4cm，利用当前CT序列图像的分辨率，可求得主动脉在图像像素的直径范围为W，然后根据hough变换原理，限定圆的直径范围为W，则可以检测得到多个圆形结构，所述多个圆形结构即为主动脉血管的潜在位置。

在本申请提供的一个实施例中，所述对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构，具体包括：

根据主动脉血管的物理直径范围和所述CT序列图像的分辨率，计算获得主动脉血管的像素直径范围；

根据所述主动脉血管的像素直径范围，对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得符合所述主动脉血管的像素直径范围的多个圆形结构。

其中，所述根据主动脉血管的物理直径范围和所述CT序列图像的分辨率，计算获得主动脉血管的像素直径范围的数学算法可以是：

W＝r/resolution

式中，W所述主动脉血管的像素直径范围，为r为主动脉血管的物理直径范围，resolution为CT序列图像的分辨率。

请参考图4，其为本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例中hough圆形检测结果的示意图(仅一个横断面)，本实施例中，通过hough变换，在每一帧横断面中检测出三个圆形结构。

步骤S107：从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点。

上述多个圆形结构即为主动脉血管的潜在位置，本步骤，需要从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点。

在本申请提供的一个实施例中，所述从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点，具体包括：

对每个所述横断面中的多个圆形结构，分别穷举判断其中任意两个圆形结构之间的距离是否小于所述两个圆形结构的半径之和，若小于，则说明所述两个圆形结构均不是主动脉生长种子点，予以排除；

对每个所述横断面，分别计算剩余的圆形结构的占空比，取占空比最大的圆形结构作为所述横断面中的种子点潜在圆形结构；

计算所有所述种子点潜在圆形结构的位置的数学期望和标准差，选择距所述数学期望在一个标准差以内的占空比最大的所述种子点潜在圆形结构的位置作为主动脉生长种子点。

例如：

通过hough变换，可以得到所述圆形结构的半径R，圆中心点坐标为(x_o,y_o)。由粗ROI中的横断面二值化图像之后的结构可知，存在一个独立的圆形结构(即主动脉血管横断面)，如有圆形结构相交则认为当前两个圆形结构不是主动脉血管位置，可通过下式计算两个圆形结构之间的距离dist，如dist小于所述两个圆形结构的半径之和，则予以排除。

$dist=\sqrt{{(x_{oi}-x_{oj})}^2+{(y_{oi}-y_{oj})}^2}$

$dist=\left\{\begin{array}{c}1,dist>=r_{oi}+r_{oj}\\ 0,dist<r_{oi}+r_{oj}\end{array}\right.$

式中，r_oi,(x_oi,y_oi)为第i个圆形结构的半径与中心点坐标，r_oj,(x_oj,y_oj)为第j个圆形结构的半径与中心点坐标。

接下来，由于二值化分割图像得到的是一个非黑即白的图像，圆内部对应的是白色部分，像素值为1，黑色部分对应像素值为0。对每一帧图像统计所述圆形结构内白色像素点的个数，设为whitesum，并计算所述圆形结构内前景占空比fillfactor。取占空比最大的为当前横断面主动脉血管的位置，即所述横断面中的种子点潜在圆形结构，具体数学算法如下式：

$Max({\mathrm{fillfactor}}_i={\&Sigma;}_{(x,y)\&Subset;{\mathrm{cicle}}_i}(if\left(pixel\left(x,y\right)==1\right)/{\mathrm{\&pi;r}}^2)$

式中，fillfactor_i为第i个圆形结构的占空比，pixel(x，y)为点(x，y)的像素值大小，(x，y)为属于第i个圆形结构内的坐标点，Max为求最大值函数。

最后，设粗ROI包含n个横断面，第i个横断面得到种子点潜在圆形结构的位置为(x_io,y_io)，则粗ROI所有横断面中种子点潜在圆形结构的位置的期望为E，标准差为δ，选择距中心位置(即期望)为1个δ内的占空比最大的种子点潜在圆形结构作为主动脉生长种子点，请参考图5，其为本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例中筛选出的主动脉种子点的示意图，通过步骤S106检测出的三个圆形结构中，上边两个相交，被排除，经过上述算法，对多个所述横断面进行比较后，筛选出一个主动脉种子点。

其中，计算期望的算法可以是：

$E=(\frac{1}{n}\underset{i=1:n}{\&Sigma;}{x}^i,\frac{1}{n}\underset{i=1:n}{\&Sigma;}{y}^i)$

步骤S108：对所述主动脉生长种子点进行区域生长，获得主动脉。

在获得主动脉生长种子点后，本步骤，即可利用区域生长算法，对所述主动脉生长种子点进行生长，可以快速的得到主动脉，请参考图6，其为本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例中区域生长后获得的主动脉的示意图。

其中，区域生长算法也称区域生长方法，是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域(种子点如小邻域或甚至于每个象素)开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。是现有技术中成熟的图像分割处理方法，此处不再赘述，其也在本申请的保护范围之内。

至此，通过步骤S101至步骤S108，完成了本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取方法实施例的流程。

本发明提供的基于CT序列图像的主动脉提取方法，利用三维重建、二值化处理、粗ROI圈定、hough圆形检测等技术获得主动脉生长种子点，再通过区域生长获得主动脉，全过程中不需要人工辅助参与，可以实现无人化作业，同时对与周围组织灰度差异较小的主动脉提供了一种准确、快速的提取技术。

在上述的实施例中，提供了一种基于CT序列图像的主动脉提取方法，与之相对应的，本申请还提供一种基于CT序列图像的主动脉提取装置。请参考图7，其为本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取装置实施例的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取装置实施例，包括：

CT序列图像获取模块101，用于获取CT序列图像；

三维重建模块102，用于将所述CT序列图像进行三维重建，获得体数据图像；

二值化处理模块103，用于对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像；

ROI圈定模块104，用于在所述二值化图像中，根据人体主动脉位置的先验信息自动找出包含主动脉所在位置的粗ROI；

横断面提取模块105，用于提取出所述粗ROI的多个横断面；

圆形检测模块106，用于对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构；

种子点筛选模块107，用于从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点；

区域生长模块108，用于对所述主动脉生长种子点进行区域生长，获得主动脉。

在本申请提供的一个实施例中，所述二值化处理模块103，包括：

二值化处理单元，用于根据预设的CT值阈值，对所述体数据图像中的CT值进行阈值分割，获得包含血管的二值化图像。

在本申请提供的一个实施例中，所述基于CT序列图像的主动脉提取装置，还包括：

滤波模块，用于对所述体数据图像进行各向异性滤波，获得平滑的体数据图像。

在本申请提供的一个实施例中，所述基于CT序列图像的主动脉提取装置，还包括：

形态学运算模块，用于对所述二值化图像进行形态学开闭运算，以去除所述二值化图像中的毛刺以及填充所述二值化图像中的细小缺口。

在本申请提供的一个实施例中，所述圆形检测模块106，包括：

直径范围计算单元，用于根据主动脉血管的物理直径范围和所述CT序列图像的分辨率，计算获得主动脉血管的像素直径范围；

圆形检测单元，用于根据所述主动脉血管的像素直径范围，对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得符合所述主动脉血管的像素直径范围的多个圆形结构。

在本申请提供的一个实施例中，所述种子点筛选模块107，包括：

距离判断单元，用于对每个所述横断面中的多个圆形结构，分别穷举判断其中任意两个圆形结构之间的距离是否小于所述两个圆形结构的半径之和，若小于，则说明所述两个圆形结构均不是主动脉生长种子点，予以排除；

占空比计算单元，用于对每个所述横断面，分别计算剩余的圆形结构的占空比，取占空比最大的圆形结构作为所述横断面中的种子点潜在圆形结构；

种子点选择单元，用于计算所有所述种子点潜在圆形结构的位置的数学期望和标准差，选择距所述数学期望在一个标准差以内的占空比最大的所述种子点潜在圆形结构的位置作为主动脉生长种子点。

以上，为本发明提供的一种基于CT序列图像的主动脉提取装置实施例说明。

需要说明的是，本发明附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本发明实施例所提供的基于CT序列图像的主动脉提取装置可以是计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种基于CT序列图像的主动脉提取方法，其特征在于，包括：

获取CT序列图像；

将所述CT序列图像进行三维重建，获得体数据图像；

对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像；

在所述二值化图像中，根据人体主动脉位置的先验信息自动找出包含主动脉所在位置的粗ROI；

提取出所述粗ROI的多个横断面；

对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构；

从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点；

对所述主动脉生长种子点进行区域生长，获得主动脉。

2.根据权利要求1所述的基于CT序列图像的主动脉提取方法，其特征在于，所述对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像，具体包括：

根据预设的CT值阈值，对所述体数据图像中的CT值进行阈值分割，获得包含血管的二值化图像。

3.根据权利要求1所述的基于CT序列图像的主动脉提取方法，其特征在于，在对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像前，还包括：

对所述体数据图像进行各向异性滤波，获得平滑的体数据图像。

4.根据权利要求1所述的基于CT序列图像的主动脉提取方法，其特征在于，在对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像后，还包括：

对所述二值化图像进行形态学开闭运算，以去除所述二值化图像中的毛刺以及填充所述二值化图像中的细小缺口。

5.根据权利要求1所述的基于CT序列图像的主动脉提取方法，其特征在于，所述对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构，具体包括：

根据主动脉血管的物理直径范围和所述CT序列图像的分辨率，计算获得主动脉血管的像素直径范围；

根据所述主动脉血管的像素直径范围，对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得符合所述主动脉血管的像素直径范围的多个圆形结构。

6.根据权利要求1所述的基于CT序列图像的主动脉提取方法，其特征在于，所述从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点，具体包括：

对每个所述横断面中的多个圆形结构，分别穷举判断其中任意两个圆形结构之间的距离是否小于所述两个圆形结构的半径之和，若小于，则说明所述两个圆形结构均不是主动脉生长种子点，予以排除；

对每个所述横断面，分别计算剩余的圆形结构的占空比，取占空比最大的圆形结构作为所述横断面中的种子点潜在圆形结构；

计算所有所述种子点潜在圆形结构的位置的数学期望和标准差，选择距所述数学期望在一个标准差以内的占空比最大的所述种子点潜在圆形结构的位置作为主动脉生长种子点。

7.一种基于CT序列图像的主动脉提取装置，其特征在于，包括：

CT序列图像获取模块，用于获取CT序列图像；

三维重建模块，用于将所述CT序列图像进行三维重建，获得体数据图像；

二值化处理模块，用于对所述体数据图像进行二值化处理，获得二值化图像；

ROI圈定模块，用于在所述二值化图像中，根据人体主动脉位置的先验信息自动找出包含主动脉所在位置的粗ROI；

横断面提取模块，用于提取出所述粗ROI的多个横断面；

圆形检测模块，用于对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得多个圆形结构；

种子点筛选模块，用于从所述多个圆形结构中筛选出主动脉生长种子点；

区域生长模块，用于对所述主动脉生长种子点进行区域生长，获得主动脉。

8.根据权利要求7所述的基于CT序列图像的主动脉提取装置，其特征在于，所述二值化处理模块，包括：

二值化处理单元，用于根据预设的CT值阈值，对所述体数据图像中的CT值进行阈值分割，获得包含血管的二值化图像。

9.根据权利要求7所述的基于CT序列图像的主动脉提取装置，其特征在于，所述圆形检测模块，包括：

直径范围计算单元，用于根据主动脉血管的物理直径范围和所述CT序列图像的分辨率，计算获得主动脉血管的像素直径范围；

圆形检测单元，用于根据所述主动脉血管的像素直径范围，对所述粗ROI的多个横断面分别进行hough圆形检测，获得符合所述主动脉血管的像素直径范围的多个圆形结构。

10.根据权利要求7所述的基于CT序列图像的主动脉提取装置，其特征在于，所述种子点筛选模块，包括：

距离判断单元，用于对每个所述横断面中的多个圆形结构，分别穷举判断其中任意两个圆形结构之间的距离是否小于所述两个圆形结构的半径之和，若小于，则说明所述两个圆形结构均不是主动脉生长种子点，予以排除；

占空比计算单元，用于对每个所述横断面，分别计算剩余的圆形结构的占空比，取占空比最大的圆形结构作为所述横断面中的种子点潜在圆形结构；

种子点选择单元，用于计算所有所述种子点潜在圆形结构的位置的数学期望和标准差，选择距所述数学期望在一个标准差以内的占空比最大的所述种子点潜在圆形结构的位置作为主动脉生长种子点。