CN106875405A - 基于广度优先搜索的ct图像肺实质模板气管消除方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，依次进行以下步骤：(1)、从肺实质模板中的遍历像素开始遍历；(2)、判断是否遍历结束，如是，执行(8)；如否，执行(3)；(3)、获得下一个遍历像素；(4)、判断该像素是否遍历，如是，执行(2)；如否，执行(5)；(5)、判断该像素值是否为1，如是，执行(6)；如否，执行(7)；(6)、广度优先搜索像素值为1的连通区域，再执行(2)；(7)、将该点标记为已遍历，再执行(2)；(8)、判断是否连通区域有三个，如是，执行(9)；如否，则得到肺实质最终模版；(9)、将面积最小的连通区域内所有的像素点的像素值置0，得到肺实质最终模版。

Description

基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法

技术领域

本发明涉及一种基于广度优先搜索的肺部CT图像肺实质模板气管区域消除方法。

背景技术

随着医学成像技术的发展和成熟，医学影像在肺部疾病诊断中的起到了重要的作用。CT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，它已经是肺部疾病检查的一个重要手段。在计算机辅助检测中，需要对肺部CT图像进行特征提取、分析和识别等，而普通的肺部CT图像中除了肺实质，还有一些其他的器官和组织，以及CT图像背景，直接对整张CT图像进行特征提取，会影响识别的精度，因此，需要对肺部CT图像进行肺实质的分割。现有的方法中往往是通过迭代阈值法、区域生长法等方法得到肺实质分割模板，通过模板对原始肺部CT图像进行掩模操作得到肺实质图像，而得到的肺实质分割模板往往会存在气管区域，这样提取到的肺实质就会包含气管区域，如果对图像进行膨胀操作，可能会导致肺实质区域和气管区域连通，造成干扰，同时，存在气管区域对肺实质提取ROI，即感兴趣区域，以及计算机辅助诊断也会存在不同程度的干扰。因此，需要对现有技术进行改进。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，即，一种基于广度优先搜索的肺部CT图像肺实质模板气管区域消除方法。

为了解决上述问题，本发明提供一种基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，以肺实质模板左下角的像素点为坐标原点(0，0)，建立二维x-y坐标系，每个坐标点代表一个像素，每一个点包含三个属性：1)、该点的像素值p，属于肺实质和气管区域的部分为1，其余区域为0；2)、该点是否已遍历的标识变量visited，已遍历的点visited为1，未遍历的点visited为0；3)、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域；

消除方法包括依次进行以下步骤：

(1)从肺实质模板中的遍历像素(0，0)开始遍历；

(2)判断是否遍历结束(肺实质模板全部的像素被遍历)，如果是，则执行(8)；如果否，则执行(3)；

此步骤(2)的判断规则为按从左到右，从下到上的顺序遍历像素点，当遍历到最右上角的点(即(max-x-1,max-y-1))时，遍历结束；因此，当前遍历的点是最右上角的点时，判断为“是”；当前遍历的点不是最右上角的点时，判断为“否”；

(3)获得下一个遍历像素，获得顺序为肺实质模板的外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x-1)；

(4)判断该像素是否遍历，如果是，则执行(2)；如果否，则执行(5)；

此步骤(4)的判断规则同步骤(2)；

(5)判断该像素值是否为1，如果是，则执行(6)；如果否，则执行(7)；

(6)广度优先搜索像素值为1的连通区域，再执行(2)；

(7)将该点标记为已遍历，再执行(2)；

(8)判断是否连通区域有三个，如果是，则执行(9)；如果否，则得到肺实质最终模版；

(9)将面积最小的连通区域内所有的像素点的像素值置0(即，将面积最小的连通区域置0)，得到肺实质最终模版。

作为本发明的基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法的改进：遍历的顺序为循环遍历肺实质模板中每一个点外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x–1)；

遍历肺实质模板像素点流程为：

(1)使y＝0；

(2)判断y是否等于max-y，如果等于，过程结束；如果不等于，则执行(3)；

(3)使x＝0；

(4)判断x是否等于max-x，如果等于，则给y加上1，执行(2)；如果不等于，则执行(5)；

(5)判断visited是否等于1，如果等于，则执行(6)；如果不等于，则使visited＝1后执行(7)；

(6)使x加上1，再执行(4)；

(7)使visited等于1；

(8)判断p是否等于1，如果等于，则执行(9)；如果不等于；则执行(6)；

(9)使counter加上1；

(10)搜索连通区域后再执行(6)。

作为本发明的基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法的进一步：未遍历过的点构造一个栈数据结构stack，和一个数组array，用于记录连通区域的像素数量，即该连通区域的面积，array中的初始值均为1；

广度优先搜索像素值为1的连通区域的过程为：

(1)判断stack是否为空，如果是，则结束；如果否，则执行(2)；

(2)从stack中取出一个点A(x，y)，即出栈；

(3)使visited＝1，即该点标记为已遍历；

(4)使n＝counter，即将该点的所属连通区域序号置为counter；

(5)使array[counter-1]＝array[counter-1]+1，即将array中和counter对应的位置计数加1；

(6)得到(x，y+1)、(x，y-1)、(x+1，y)和(x-1，y)四个点，依次进行判断；

(7)判断四个点是否均已判断，如果是，执行(1)；如果否，执行(8)；

(8)判断是否visited＝0且p＝1，如果是则执行(9)；如果否，执行(7)；

(9)将该点入栈，再执行(7)。

作为本发明的基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法的进一步：判断是否连通区域有三个和将面积最小的连通区域置0的过程为：

(1)使y＝0；

(2)判断y是否等于max-y，如果等于，过程结束得到肺实质最终模版；如果不等于，则执行(3)；

(3)使x＝0；

(4)判断x是否等于max-x，如果等于，则给y加上1，执行(2)；如果不等于，则执行(5)；

(5)判断n是否等于n-min，如果等于，则时p＝0后执行(6)；如果不等于，则直接执行(6)；

(6)x加上1后执行(4)。

备注说明：

max-x对应横坐标的最大值，即图像的右边界，数据来自图像横向的长度(像素点)；

max-y对应纵坐标的最大值，即图像的上边界，数据来自图像纵向的长度(像素点)；

n-min对应array[0]、array[1]和array[2]中的最小值对应的序号，如array[1]是array[0]、array[1]和array[2]中的最小值，则n-min＝1。

本发明具有如下技术优势：

1、已有的公开方法中，并没有明确说明生长的具体步骤，且一般的生长是基于深度优先搜索的方式，当图像很大时，可能会导致递归深度过大，栈溢出的问题。而本发明是基于广度优先搜索的方式扩展连通区域，解决了该问题，并给出了详细的技术说明。

2、已有的气管去除的公开方法中，对气管区域的判定是基于图像灰度值特点的，由于气管内充满气体，CT值很低，而外层组织的CT值较高，以CT值范围的不同来提取气管区域，这种方法需要对原CT图像进行操作，而不是二值化的模板图像，会受拍摄等因素的影响。本发明对气管区域的判定是基于面积大小的特点的，即气管区域的面积小于肺实质区域的面积。在获取到各连通区域后，需要统计各连通区域的面积，面积最小的区域为气管区域，将其去除。这种方法是对二值化的模板图像进行操作，减少了CT值变化的不确定性。

3、已有的公开方法中，初始种子点的选取往往需要手工干预，增加了工作量和复杂度。本发明采用遍历像素点的方式，自动搜索种子点并生长，提高了效率，也减少了误差。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。

图1为本发明肺实质模板气管消除流程图；

图2为本发明遍历肺实质模板像素点流程图；

图3为搜索连通区域流程图；

图4为去除面积最小连通区域流程图；

图5为去除气管区域前的肺实质模板图；

图6为去除气管区域后的肺实质模板图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行进一步描述，但本发明的保护范围并不仅限于此。

实施例1、基于广度优先搜索的肺部CT图像肺实质模板气管区域消除方法，如图1～4所示，包括遍历肺实质模板像素点，搜索连通区域和去除面积最小连通区域三个步骤。

备注说明：图1体现的是本发明的整体过程，图2体现的是图1中遍历像素点的部分，相当于主循环，包括图1中“检测遍历结束”、“获得下一个遍历像素”、“判断该像素点已遍历”、“判断该像素点值为1”和“将该点标记为已遍历”步骤。

以肺实质模板左下角的像素点为坐标原点(0，0)，建立二维x-y坐标系，每个坐标点代表一个像素，假设肺实质模板的长宽像素数分别为max-x和max-y，则肺实质模板的四个顶点坐标分别为(0，0)、(0，max-y)、(max-x，0)和(max-x，max-y)。每一个点包含三个属性：

1)、该点的像素值p。由于处理的是二值化的肺实质模板，因此像素值的取值为0或1，属于肺实质和气管区域的像素值为1，其余区域像素值为0。

2)、该点是否已遍历的标识变量visited，已遍历的点visited为1，未遍历的点visited为0。

3)、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域。

从(0，0)开始，循环遍历肺实质模板中每一个点，外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x–1)，对于每一个遍历到的点(x，y)，进行以下三个步骤：

步骤一，遍历肺实质模板像素点：

操作1、检测是否遍历结束，若未结束，则获得下一个遍历像素点，判断该点是否已遍历，即visited是否为1，若已遍历该点，即visited＝1，则该像素已遍历，重回检测是否“遍历结束”，该点操作结束；若未遍历该点，即visited＝0，则将该点标记为已遍历，即visited＝1，并进行操作2。

操作2、判断该点的像素值p，若p＝0，则表示该点为不相关区域，则将该点标记为已遍历，重回检测是否“遍历结束”，结束该点操作，遍历下一个点；若p＝1，即该点属于肺实质或气管区域，则以该点为种子点，进行连通区域的搜索，即进行步骤二，并将counter计数加1，即counter＝counter+1。

构造一个整型连通区域计数器counter，counter初始值为0。

步骤一的过程如下：

(1)使y＝0；

(2)判断y是否等于max-y，如果等于，过程结束；如果不等于，则执行(3)；

(3)使x＝0；

(4)判断x是否等于max-x，如果等于，则给y加上1，执行(2)；如果不等于，则执行(5)；

(5)判断visited是否等于1，如果等于，则执行(6)；如果不等于，则使visited＝1后执行(7)；

(6)使x加上1，再执行(4)；

(7)使visited等于1；

(8)判断p是否等于1，如果等于，则执行(9)；如果不等于；则执行(6)；

(9)使counter加上1；

(10)搜索连通区域(即步骤二)后再执行(6)。

该步骤一为肺部CT图像肺实质模板气管区域消除的主循环部分，顺序遍历肺实质模板中所有的像素点，对遍历到的点进行值和遍历状态的判断，并做出相应的操作。

步骤二，搜索连通区域：

在步骤一的操作2中若p＝1，则将该点设为连通区域搜索的种子点，以该种子点为起点，以广度优先搜索方式，得到该种子点所在的连通区域，并进行标记和计数。

广度优先搜索方式为：构造一个栈数据结构stack，和一个数组array，用于记录连通区域的像素数量，即该连通区域的面积，array中的初始值均为1。当给定一个种子点(x，y)时，counter计数加1，即counter＝counter+1，将该种子点的所属连通区域序号置为counter，即n＝counter，并将array中和counter对应的位置计数加1，即array[counter-1]＝array[counter-1]+1。依次判断和该点相邻的四个点，即(x，y+1)、(x，y-1)、(x+1，y)、(x-1，y)，若某个相邻的点未遍历且值为1，即visited＝0且p＝1，则将该点入栈stack。之后开始如图3所示的循环操作：

当stack非空时，从stack中取出一个点，即出栈，将该点标记为已遍历，即visited＝1，将该点的所属连通区域序号置为counter，即n＝counter，并将array中和counter对应的位置计数加1，即array[counter-1]＝array[counter-1]+1。依次判断和该点相邻的四个点，即(x，y+1)、(x，y-1)、(x+1，y)、(x-1，y)，如果四个点均已判断则重回判断是否“stack为空”；如果未全部判断就按(x，y+1)、(x，y-1)、(x+1，y)、(x-1，y)顺序选取一个相邻的点，判断该点是否未遍历且值为1，即判断是否“visited＝0且p＝1”，若visited＝0且p＝1则将该点入栈stack后重回判断“四个点均已判断”；不然则直接重回判断“四个点均已判断”。

当stack为空时结束，该连通区域搜索完成。

步骤二的过程如下：

(1)判断stack是否为空，如果是，则结束；如果否，则执行(2)；

(2)从stack中取出一个点A(x，y)，即出栈；

(3)使visited＝1，即该点标记为已遍历；

(4)使n＝counter，即将该点的所属连通区域序号置为counter；

(5)使array[counter-1]＝array[counter-1]+1，即将array中和counter对应的位置计数加1；

(6)得到(x，y+1)、(x，y-1)、(x+1，y)和(x-1，y)四个点，依次进行判断；

(7)判断四个点是否均已判断，如果是，执行(1)；如果否，执行(8)；

说明：上述“判断四个点是否均已判断”，是指判断其是否为未遍历的连通区域内的点，即visited＝0且p＝1，上下左右四个点都需要进行这样的判断，该过程是一个连通区域生长的过程。

(8)判断是否visited＝0且p＝1，如果是则执行(9)；如果否，执行(7)；

说明：上述“visited＝0且p＝1”需同时满足，才判定为“是”；反之，判定为“否”；

(9)将该点入栈，再执行(7)。

该过程通过遍历所有像素点的方式，找到所有连通区域中属于肺实质和气管区域且未遍历过的点设为连通区域搜索的种子点，从而找到所有连通区域。

步骤三，去除面积最小连通区域：

在进行完步骤一和步骤二后，找到面积最小，即像素点数量最少的连通区域，将该区域中所有点的值设置为0，即得到消除气管区域后的肺实质模板。过程为：

查看步骤二中记录的连通区域计数器counter，若counter＝3，则表示存在气管区域，需要将气管区域去除。

说明：因为counter表示连通区域的数量，正常的情况，如果不存在气管区域，只存在左右肺，那么得到的连通区域为两个，即左右肺，counter＝2；若counter＝3，则表示除了左右肺外还有一个连通区域，该连通区域即为气管区域。在肺部CT图像中，左右肺实质的面积大于气管区域的面积，因此面积最小的连通区域即为气管区域对应的连通区域。

统计步骤二中记录的数组array，比较array[0]、array[1]和array[2]中的最小值对应的序号n-min，进行以下操作：

该操作流程如附图4所示。从(0，0)开始，循环遍历肺实质模板中每一个点，外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x-1)，对于每一个遍历到的点(x，y)，判断该点的所属连通区域序号n是否和n-min相等，若不相等，表示该点不是面积最小的连通区域内的点，则对该点不进行操作，继续遍历；若相等，则表示该点是面积最小的连通区域内的点，该点属于气管区域，将该点的值设置为0，即p＝0，这样就从二值化的肺实质模板中将该点设置为背景区域，即将该点从肺实质模板中去除。过程如下：

(7)使y＝0；

(8)判断y是否等于max-y，如果等于，过程结束；如果不等于，则执行(3)；

(9)使x＝0；

(10)判断x是否等于max-x，如果等于，则给y加上1，执行(2)；如果不等于，则执行(5)；

(11)判断n是否等于n-min，如果等于，则使p＝0后执行(6)；如果不等于，则直接执行(6)；

(12)x加上1后执行(4)。

遍历完成后，即将肺实质模板中气管区域的像素值均设置为0，达到了从肺实质模板中去除气管区域的效果。

说明：上述操作是针对肺实质分割的模板进行的，肺实质模板是用来从肺部CT图像中提取肺实质的。遍历完成后，得到的肺实质模板中的气管区域被消除了，剩下的是左右肺区域，即肺实质区域。用这个“新的”肺实质模板，对肺部CT图像进行掩模操作，即将肺实质模板和肺部CT图像的像素点一一对应，肺实质模板中像素点为1的位置，CT图像中对应的点保留不变；肺实质模板中像素点为0的位置，CT图像中对应的点像素置为0，这样通过肺实质模板对CT图像的掩模操作，使得CT图像中肺实质的部分像素保留，其他部分像素为0，即提取出了肺实质。而原有的肺实质模板中除了肺实质区域，还有气管区域，因此，本发明对其进行去除，得到去除气管区域后的肺实质模板，而通过该肺实质模板对CT图像进行掩模操作得到肺实质的过程，属于公知技术。

因此，本发明的整个过程为：

(1)从肺实质模板中的遍历像素(0，0)开始遍历；

(2)判断是否遍历结束(肺实质模板全部的像素被遍历)，如果是，则执行(8)；如果否，则执行(3)；

(3)获得下一个遍历像素，获得顺序为肺实质模板的外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x-1)；

(4)判断该像素是否遍历，如果是，则执行(2)；如果否，则执行(5)；

(5)判断该像素值是否为1，如果是，则执行(6)；如果否，则执行(7)；

(6)广度优先搜索像素值为1的连通区域，再执行(2)；

(7)将该点标记为已遍历，再执行(2)；

(8)判断是否连通区域有三个，如果是，则执行(9)；如果否，则得到肺实质最终模版；

(9)将面积最小的连通区域内所有的像素点的像素值置0，得到肺实质最终模版。

说明：最终的肺实质模板在去除了气管区域后，剩下的两块连通区域即为肺实质对应的连通区域。

基于广度优先搜索的肺部CT图像肺实质模板气管区域消除方法根据气管区域面积小于肺实质区域的特点，通过广度优先索搜的方法，从肺实质模板中找到气管区域，并将气管区域进行消除，得到消除了气管区域后的肺实质模板，使提取得到的肺实质中不包含气管区域，减少了干扰，也为计算机辅助诊断提供帮助，提高准确性。去除气管区域前的肺实质模板如图5所示，采用本发明方法所得的去除气管区域后的肺实质模板如图6所示。

最后应说明的是：以上各实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照签署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：其依然可以对前处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发明各实施例方案的范围。

Claims (4)

1.基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，其特征在于：以肺实质模板左下角的像素点为坐标原点(0，0)，建立二维x-y坐标系，每个坐标点代表一个像素，每一个点包含三个属性：1)、该点的像素值p，属于肺实质和气管区域的部分为1，其余区域为0；2)、该点是否已遍历的标识变量visited，已遍历的点visited为1，未遍历的点visited为0；3)、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域、该点所属连通区域的序号n，初始为0，0表示除肺实质和气管以外的区域；

消除方法包括依次进行以下步骤：

(1)从肺实质模板中的遍历像素(0，0)开始遍历；

(2)判断是否遍历结束，如果是，则执行(8)；如果否，则执行(3)；

(3)获得下一个遍历像素，获得顺序为肺实质模板的外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x-1)；

(4)判断该像素是否遍历，如果是，则执行(2)；如果否，则执行(5)；

(5)判断该像素值是否为1，如果是，则执行(6)；如果否，则执行(7)；

(6)广度优先搜索像素值为1的连通区域，再执行(2)；

(7)将该点标记为已遍历，再执行(2)；

(8)判断是否连通区域有三个，如果是，则执行(9)；如果否，则得到肺实质最终模版；

(9)将面积最小的连通区域内所有的像素点的像素值置0，得到肺实质最终模版。

2.根据权利要求1所述的基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，其特征在于：遍历的顺序为循环遍历肺实质模板中每一个点外层循环为y从0到(max-y–1)，内层循环为x从0到(max-x–1)；

遍历肺实质模板像素点流程为：

(1)使y＝0；

(2)判断y是否等于max-y，如果等于，过程结束；如果不等于，则执行(3)；

(3)使x＝0；

(4)判断x是否等于max-x，如果等于，则给y加上1，执行(2)；如果不等于，则执行(5)；

(5)判断visited是否等于1，如果等于，则执行(6)；如果不等于，则使visited＝1后执行(7)；

(6)使x加上1，再执行(4)；

(7)使visited等于1；

(8)判断p是否等于1，如果等于，则执行(9)；如果不等于；则执行(6)；

(9)使counter加上1；

(10)搜索连通区域后再执行(6)。

3.根据权利要求1或2所述的基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，其特征在于：未遍历过的点构造一个栈数据结构stack，和一个数组array，用于记录连通区域的像素数量，即该连通区域的面积，array中的初始值均为1；

广度优先搜索像素值为1的连通区域的过程为：

(1)判断stack是否为空，如果是，则结束；如果否，则执行(2)；

(2)从stack中取出一个点A(x，y)，即出栈；

(3)使visited＝1，即该点标记为已遍历；

(4)使n＝counter，即将该点的所属连通区域序号置为counter；

(5)使array[counter-1]＝array[counter-1]+1，即将array中和counter对应的位置计数加1；

(6)得到(x，y+1)、(x，y-1)、(x+1，y)和(x-1，y)四个点，依次进行判断；

(7)判断四个点是否均已判断，如果是，执行(1)；如果否，执行(8)；

(8)判断是否visited＝0且p＝1，如果是则执行(9)；如果否，执行(7)；

(9)将该点入栈，再执行(7)。

4.根据权利要求1～3任一所述的基于广度优先搜索的CT图像肺实质模板气管消除方法，其特征在于，判断是否连通区域有三个和将面积最小的连通区域置0的过程为：

(1)使y＝0；

(2)判断y是否等于max-y，如果等于，过程结束得到肺实质最终模版；如果不等于，则执行(3)；

(3)使x＝0；

(4)判断x是否等于max-x，如果等于，则给y加上1，执行(2)；如果不等于，则执行(5)；

(5)判断n是否等于n-min，如果等于，则时p＝0后执行(6)；如果不等于，则直接执行(6)；

(6)x加上1后执行(4)。