CN111161258B - 基于能谱曲线统计指纹的能谱ct图像分割方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及医学图像处理技术领域，具体公开了一种基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法，包括：步骤一、输入待测能谱CT序列图像；步骤二、对目标区域的各像素点基于其能谱曲线进行无监督聚类；步骤三，以一个卷积形状为“卷积核”，对目标区域进行等步长的图像卷积，每一步即对卷积形状内像素的能谱曲线按其类别进行统计，并将统计结果与已知能谱曲线统计指纹进行相似度计算；步骤四：当某一点的相似度计算的结果高于某个阈值，则认为已检测到近似的占位性病灶点；步骤五：对所述目标区域进行已检测到的近似的占位性病灶点与其他组织点的图像分割。通过本方案能减轻患者的负担，也便于外科医生进行手术规划。

Description

基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法。

背景技术

传统的CT扫描模式是混合能量的，所得到的CT图像只能代表物质密度，而不能代表物质的成分。根据物理学原理，一定物质对应一系列单一能量X射线照射，其衰减曲线是唯一的，这就是能谱曲线。所以能谱曲线具有可以分辨物质性质的能力。

能谱CT改变了传统CT的扫描模式，即由kVp混合能量成像，转变为keV单能量成像。可以提供传统图像外多个单能量图像(这些单能量图像在空间位置上是完全相同的，换句话说每个能量图上的坐标相同的点代表的位置是相同的)、基物质图像、能谱曲线以及有效原子序数等，并进行物质分解和组织定性。

通过能谱CT扫描所得的数据集称为能谱CT数据集，可视化后则为能谱CT图像空间，空间中每个点的能谱CT数据可以用fi(x,y,z)来表示，x,y,z分别是长、宽、高。i是能谱CT的谱数据，即空间每一个点有n个能谱CT数据，每个能谱CT数据分别对应一定的能谱值。例如，某能谱CT由40keV到140keV，每隔10keV扫描一次。即，i＝1，对应40keV；i＝2对应50keV；i＝3对应60keV；......i＝11对应140keV。因此，空间任意一点对应有n个能谱CT数据，即：

F(x,y,z)＝[f1(x,y,z),f1(x,y,z),f1(x,y,z)...fn(x,y,z)]；

空间中一个点的这n个能谱CT数据组成了所谓能谱曲线。

这就是说在空间对比和时间分辨率外提供了能量分辨率和解析化学成分的“化学分辨率”，这些信息都是以往的CT无法获取的。因此，当前技术发展的趋势是采用更为高效的能谱CT扫描进行占位性病灶的组织定性检测，例如肝结节的良恶性检测。

但另一方面，由于占位性病灶(例如肝结节)的化学组成较为复杂且不统一，在能谱CT图像中，即便是同一个占位性病灶，其各个图像点所表现出能谱曲线也存在着差异，那么如何从整个能谱CT图像中准确的将目标占位性病灶部分分割出来，从而为医生的诊断和手术规划提供更为可靠的依据是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明意在提供一种将由能谱CT数据集中具有相似统计指纹的点的集合作为同一类，从而将目标占位性病灶从能谱CT图像中分割出来的方法，从而为医生的诊断和手术规划提供更为可靠的依据。

本发明中的基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法，包括：

步骤一、输入待测能谱CT序列图像；

步骤二、对目标区域的各像素点基于其能谱曲线进行无监督聚类；

步骤三，以一个卷积形状为“卷积核”，对目标区域进行等步长的图像卷积，每一步即对卷积形状内像素的能谱曲线按其类别进行统计，并将统计结果与已知的占位性病灶点的能谱曲线统计指纹进行相似度计算，计算结果标记为当前卷积点的相似度；

步骤四：当某一点的相似度计算的结果高于某个阈值，则认为已检测到近似的占位性病灶点；

步骤五：对所述目标区域进行已检测到的近似的占位性病灶点与其他组织点的图像分割。

本发明的效果是：通过图像卷积获得目标点及其周围区域内的点的能谱曲线统计特征与已经获取的占位性病灶的能谱曲线统计特征进行比对，以判断目标点是否为病灶点，该方法无需使用增强剂，同时由于能谱CT的X射线剂量不到普通CT的一半，因此被测者受到X射线的辐射量也相对低，减轻的了患者的负担，对身体的损害相对小，所得图像分割结果可以直接获得三维重建的结果，便于外科医生进行手术规划。

进一步的，所述步长为一个像素点的距离。

保证对尽可能多的点进行判断。

进一步的，所述卷积形状为以当前卷积点为中心的球形或正方形。

该形状使形状内在点在中心卷积点周围均匀分布。

进一步的，所述的无监督聚类采用的判断准则为，两点的能谱曲线向量内对应同一能谱值的两个数据值之间的差值的绝对值均小于给定阈值，则判断为同一类。

进一步的，所述能谱CT序列图像均采用keV值从40到140，每10keV为一个采样点进行扫描得到的能谱CT序列图像。

确保曲线上有足够多的点，以保证其所抽样的曲线的特性得以保留。

进一步的，所述能谱CT序列图像采用每隔1毫米扫描一次的能谱CT序列图像。

保证各层间的距离足够小以确保相邻两层为同一个组织类型(病灶或正常组织)的概率。

进一步的，在所述无监督聚类中，空间中每个点的数据值采用它们的8邻域平均值。

针对噪声较大的输入数据提高其分割的准确性。

进一步的，在所述无监督聚类中，空间中每个点的数据值为它们的26邻域平均值。

针对噪声较大的输入数据提高其分割的准确性。

进一步的，还包括指纹统计阶段，包括：基于已知病例的能谱CT序列图像，对各已知的占位性病灶区域内的各个点的能谱曲线进行无监督聚类；统计一共有多少类能谱曲线；计算每一个类的像素点数量在占位性病灶区域内总像素点数中所占的比率，得到其“归一化直方图”，即称为统计指纹。

通过统计已知的病灶区域内能谱曲线的种类、及各个种类在总类数中所占的比率，形成统计特性。通过大数据获取占位性病灶的能谱曲线统计特征用于检测病灶良恶性。

附图说明

图1为本发明实施例中的基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

如图1所示，本实施例中的基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法共分为两个阶段。

第一阶段：指纹统计阶段

该阶段意在获取能谱CT图像空间中，占位性病灶点的能谱曲线统计“指纹”，可通过对已获得病理确认的大量能谱CT图像中的占位性病灶点进行分割，然后对分割出的占位性病灶点部分进行能谱曲线统计；

具体的，第一步，先对已知的占位性病灶区域内的各个点的能谱曲线进行无监督聚类，从而把该区域所有的点都归类；

第二步，统计一共有多少类；

第三步，计算每一个类的像素点数量在占位性病灶区域内总像素点数中所占的比率，也就是“归一化直方图”，即称为统计指纹。

例如，对确诊的肝癌病例的肝脏区域每1毫米间隔为一层，实施一组扫描；要求扫描的能谱范围要覆盖低和高的电子伏特；本实施例中，使用的范围是40keV到140keV，即每10keV有一副CT图像数据，也就是说，每一扫描层有11个CT图像数据，进而形成每层的每个像素点的能谱曲线向量。如此，即可获取大量已经确定的肝癌病例的能谱CT图像空间，再从中根据之前的诊断，分割出肿瘤部分的能谱CT序列图像，进而得到肿瘤部分每个像素点的能谱曲线向量，再通过无监督聚类和统计最终可获取肿瘤点的统计“指纹”。

对肿瘤点的能谱曲线的无监督聚类，是利用各点间的相似度进行的，可采用如下的方式：

建立一个空间三维的标记数组V，其中v(x,y,z)初始全部为0，取得一样本店的能谱曲线向量；

F(x,y,z)＝[f1(x,y,z),f2(x,y,z),f3(x,y,z)...f11(x,y,z)]

并对该点标记v(x,y,z)＝1；

另取一点fi(x′,y′,z′)的能谱曲线向量

F(x′,y′,z′)＝

[f1(x′,y′,z′),f2(x′,y′,z′),f3(x′,y′,z′)...f11(x′,y′,z′)]

比较F(x,y,z)与F(x′,y′,z′)：

如果下列表达式成立，则对标记数组V内的v(x′,y′,z′)赋值1；

|fi(x,y,z)-fi(x′,y′,z′)|≤ε,i＝1......n；

ε是一个给定的阈值，最小值为零，可以根据处理的结果进行调节；一些实施例中，该值优选的为0至图像数据中最大值的5％。

继续比较下一个点，直到所有的点都比较完毕，比较的结果也就记录在了标记数组V中。

在余下的v(x,y,z)＝0的点中再次选取一个样本点，此时v(x,y,z)赋值2，在与另一个v(x′,y′,z′)＝0的点进行比较，如果符合相似原则，则两点属于一类，给标记数组V中的本次v(x′,y′,z′)赋予与本次v(x,y,z)同样的值以标记为同类再取下一个v(x,y,z)＝0的点，否则直接取下一个v(x,y,z)＝0的点；

以此类推，则直至所有的点都被标记，也就是说没有v(x,y,z)＝0的点，再根据标记数组V中的值进行聚类，取值相同的为一类。

值得注意的是，但本发明可用的相似原则不限于此，在某些实施例中，相似原则还可以是两个向量之间的差值的模小于一个给定阈值，也可以是两个向量之间的方差小于一个给定阈值，还可以是对应同一keV值的两个值之间的差值的绝对值的均值小于给定阈值，以及其他一切可以判断两曲线之间相似度的原则。

值得注意的是,在某些实施例中fi(x,y,z)和fi(x′,y′,z′)的取值，可以是它们的8邻域或者是26邻域，目的是针对噪声比较严重的系列图像，具体的取法如下：

8邻域的取法：

26邻域的取法：

完成聚类后，统计所有的肿瘤点一共被分成了多少类，计算每一个类的像素点的数量在肿瘤区域内总像素点数中所占的比率，也就是生成“归一化直方图”，即称为统计指纹。

第二阶段：占位性病灶点的识别；同样以肝脏的恶性肿瘤(肝癌)为例；

第一步，输入待测者薄层能谱CT数据(同样选取1mm每层)；

第二步，分割出肝脏区域，并对该区域进行如上所述的无监督能谱曲线聚类；

第三步，设计一个小的卷积形状，该形状的大小可以调节，例如一半径为N像素单位的以当前卷积点为中心的球形或边长为2N像素单位的以当前卷积点为中心的正方形；

第四步，以此卷积形状为“卷积核”，对肝脏区域进行卷积，卷积过程步长以一个像素为长度，每卷积一步，就对卷积形状内像素的能谱曲线进行“指纹”统计，并将其与之前得到的肿瘤点的统计指纹进行相似度计算，计算结果进行标记。

第五步：输出检测结果，当相似度计算的结果高于某个阈值(此处可理解过置信度)时，换句话说就是在卷积过程中发现有区域的统计指纹与事先统计的肿瘤点的统计指纹相同或者近似时，认为已检测到近似的肿瘤点，该阈值可根据实际操作进行调整，还可设立多个阈值以获得多组精度不同的结果。

最终，在能谱CT图像中对检测出的肿瘤点与肝脏进行分割，分割的结果进行三维重建，供外科医生进行诊断与手术规划；统计指纹的相似度，即归一化直方图的相似度计算，在图像处理领域是较为常见的技术手段，在此不做赘述。

本实施例通过统计已知的病灶区域内能谱曲线的种类、及各个种类在总类数中所占的比率，形成统计特性，以大数据获取占位性病灶的能谱曲线统计特征用于检测病灶良恶性，进而通过图像卷积获得目标点及其周围区域内的点的能谱曲线统计特征与已经获取的占位性病灶的能谱曲线统计特征进行比对，以判断目标点是否为病灶点，该方法无需使用增强剂，同时由于能谱CT的X射线剂量不到普通CT的一半，因此被测者受到X射线的辐射量也相对低，减轻的了患者的负担，对身体的损害相对小，所得图像分割结果可以直接获得三维重建的结果，便于外科医生进行手术规划。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构和/或特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (7)

1.基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法，其特征在于，包括：

步骤一、输入待测能谱CT序列图像；

步骤二、对目标区域的各像素点基于其能谱曲线进行无监督聚类；

步骤三，以一个卷积形状为“卷积核”，对目标区域进行等步长的图像卷积，每一步即对卷积形状内像素的能谱曲线按其类别进行统计，并将统计结果与已知的占位性病灶点的能谱曲线统计指纹进行相似度计算，计算结果标记为当前卷积点的相似度；

步骤四：当某一点的相似度计算的结果高于某个阈值，则认为已检测到近似的占位性病灶点；

步骤五：对所述目标区域进行已检测到的近似的占位性病灶点与其他组织点的图像分割；

步骤三包括以下内容：

设计一个小的卷积形状，该形状的大小为以半径为N像素单位的以当前卷积点为中心的球形或边长为2N像素单位的以当前卷积点为中心的正方形；

以此卷积形状为“卷积核”，卷积过程步长以一个像素为长度，每卷积一步，就对卷积形状内像素的能谱曲线进行“指纹”统计，并将其与之前得到的肿瘤点的统计指纹进行相似度计算，计算结果进行标记。

2.根据权利要求1所述的基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法，其特征在于：所述的无监督聚类采用的判断准则为，两点的能谱曲线向量内对应同一能谱值的两个数据值之间的差值的绝对值均小于给定阈值，则判断为同一类。

3.根据权利要求1所述的基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法，其特征在于：所述能谱CT序列图像均采用keV值从40到140，每10keV为一个采样点进行扫描得到的能谱CT序列图像。

4.根据权利要求1所述的基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法，其特征在于：所述能谱CT序列图像采用每隔1毫米扫描一次的能谱CT序列图像。

5.根据权利要求2所述的基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法，其特征在于：在所述无监督聚类中，空间中每个点的数据值采用它们的8邻域平均值。

6.根据权利要求2所述的基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法，其特征在于：在所述无监督聚类中，空间中每个点的数据值为它们的26邻域平均值。

7.根据权利要求1所述的基于能谱曲线统计指纹的能谱CT图像分割方法，其特征在于：还包括指纹统计阶段，包括：基于已知病例的能谱CT序列图像，对各已知的占位性病灶区域内的各个点的能谱曲线进行无监督聚类；统计一共有多少类能谱曲线；计算每一个类的像素点数量在占位性病灶区域内总像素点数中所占的比率，得到其“归一化直方图”，即称为统计指纹。

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