CN112184659A - 一种肺部图像处理方法、装置及设备 - Google Patents

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CN112184659A CN202011018504.8A CN202011018504A CN112184659A CN 112184659 A CN112184659 A CN 112184659A CN 202011018504 A CN202011018504 A CN 202011018504A CN 112184659 A CN112184659 A CN 112184659A
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Abstract

本发明涉及一种肺部图像处理方法、装置及设备，所述方法包括：获取待处理的肺部CT序列图；分割获取二值肺实质掩膜；将二值肺实质掩膜和肺部CT序列图进行点乘处理，获取肺实质区域图像，并对其中的潜在血管区域进行增强处理，获得肺部血管区域；从肺部CT序列图中分割出候选肺结节区域；判断所述肺部血管区域和候选肺结节区域是否存在交集，若是，则对肺部血管区域和候选肺结节区域的交集部分进行分割，对分割后的肺部血管区域和候选肺结节区域进行三维重建显示，以不同颜色渲染所述肺部血管区域和候选肺结节区域。与现有技术相比，本发明能够解决二维CT影像上判断肺结节与周围血管关系难度大、易产生误判等问题。

Description

一种肺部图像处理方法、装置及设备
技术领域
本发明涉及医学图像处理领域，尤其是涉及一种肺部图像处理方法、装置及设备。
背景技术
肺癌是最常见的恶性肿瘤，也是致死率最高的肿瘤。依据GLOBOCAN(GlobalCancer Observatory)数据统计，2018年全球新发肺癌人数为210万例，占比11.6％；死亡人数180万，占所有肿瘤死亡病例的18.4％。新发病例与致死病例占比均居世界首位。依据2018中国癌症中心最新数据统计显示，肺癌发病率位居我国首位，每年发病约78.1万，发病率占所有肿瘤的20.55％；每年肺癌死亡病例约62.6万，死亡率占比为48.5％。约70％的肺癌病例均在肿瘤发生转移或发展为晚期时才被确诊，这使得肺癌在我国的五年存活率低至16.1％，在所有恶性肿瘤排名倒数第3位。肺癌早期的影像表现为肺结节，但由于早期肺结节影像特征不明显，往往易造成漏诊或误诊。
对于传统的肺结节筛查，放射科医生依据临床经验，通过人工查阅CT图像以及肉眼观察的方式，从医学影像中抽象出病灶的特征，对结节进行分析、诊断以及良恶性分类。而是否有血管侵入，周围血管与肺结节的位置关系，是影像科医生判断肺结节良恶性的重要参考。而肺部血管树结构复杂，分枝众多。同时，在临床常规检测诊断肺部疾病所用的CT图像中，血管与肺结节的灰度值相似，甚至部分血管二维切层结构与结节的结节相近，这无疑增加了影像医生的诊断难度。同时，CT图像所呈现的图像为二维切层图像，即使可从横切面、矢状面以及冠状面对病灶进行观察。但在多数病例中，血管与结节在二维切成中会呈现出粘连的假象，而在实际的三维空间中，上述结节与血管不存在粘连，血管只是靠近或从结节周围经过。因为CT图像的成像原理限制，使得上述血管形似与结节粘连，或者穿过血管，从而造成影像科医生的误判。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种肺部图像处理方法、装置及设备，能为影像科医生提供可靠参考，提高诊断的准确率，降低因二维图像信息局限而造成的误诊。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种肺部图像处理方法，该方法包括以下步骤：
获取待处理的肺部CT序列图；
对所述肺部CT序列图进行分割，获取二值肺实质掩膜；
将所述二值肺实质掩膜和肺部CT序列图进行点乘处理，获取肺实质区域图像，并对其中的潜在血管区域进行增强处理，获得肺部血管区域；
利用第一3D U-net网络从所述肺部CT序列图中分割出候选肺结节区域；
判断所述肺部血管区域和候选肺结节区域是否存在交集，若是，则利用第二3D U-net网络对所述肺部血管区域和候选肺结节区域的交集部分进行分割，对分割后的肺部血管区域和候选肺结节区域进行三维重建显示，若否，则直接进行所述肺部血管区域和候选肺结节区域的三维重建显示，进行所述三维重建显示时，以不同颜色渲染所述肺部血管区域和候选肺结节区域，从而清晰实现对肺部血管与结节位置关系的显示。
进一步地，对所述血管区域进行增强处理具体包括：
以不同尺度的高斯滤波核对所述肺实质区域图像进行高斯滤波，获得多尺度图像集合；
利用Krissian函数分别对所述多尺度图像集合中每个尺度的图像进行增强滤波；
以像素点为计算单位，获取肺实质区域图像中每个像素点在所有尺度下的Krissian滤波结果最大值；
对所述Krissian滤波结果最大值进行骨架化处理，获取血管树的初步三维骨架；
对所述初步三维骨架进行二值化处理，从而获得增强后的肺部血管区域。
进一步地，所述Krissian函数的公式为：
Figure BDA0002699905450000021
其中，R(x，σ，θ)表示尺度为σ的多尺度图像fσ(x，y)中，像素点x在角度为θ处的Krissian响应值；(x+θσυa)表示像素点x的一个边缘点，θ表示当前检测边缘点角度值，且θ＝θ+da，υa表示旋转向量：υa＝cosav3+cosav2，其中，v3、v2表示像素点x的Hessian矩阵特征值。
进一步地，对所述初步三维骨架进行二值化处理具体包括：
取最小骨架单元为(xi-1，xi，xi+1)，其中xi-1，xi，xi+1为所述初步三维骨架上三个邻接的体素点，分别取三个点在Krissian函数下获取最大响应值的边缘点集合
Figure BDA0002699905450000031
获取每个最小骨架单元中每个骨架点与对应边缘点集合中每个边缘点的连线，求取连线上的平均灰度值，以该平均灰度值作为对应骨架点的局部最优阈值；
基于所述局部最优阈值对最小单元骨架及其连线上的点进行阈值化处理，从而完成二值化处理。
进一步地，从所述肺部CT序列图中分割出候选肺结节具体包括：
获取需观测的肺结节中心点集合；
依次对以每一个肺结节中心点为中心的区域进行阈值分割，获取初步肺结节区域；
对所述初步肺结节区域进行修剪处理，获得结节图像块集合；
采用三维U-Net网络分别对所述结节图像块集合中的每个结节子图像块进行分割，从而获取精细的候选肺结节区域。
本发明还提供一种肺部图像处理装置，包括：
CT图像获取模块，用于获取待处理的肺部CT序列图；
第一分割模块，用于对所述肺部CT序列图进行分割，获取二值肺实质掩膜；
增强模块，用于将所述二值肺实质掩膜和肺部CT序列图进行点乘处理，获取肺实质区域图像，并对其中的潜在血管区域进行增强处理，获得肺部血管区域；
第二分割模块，用于利用第一3D U-net网络从所述肺部CT序列图中分割出候选肺结节区域；
第三分割模块，用于判断所述肺部血管区域和候选肺结节区域是否存在交集，在判断结果为是时，利用第二3D U-net网络对所述肺部血管区域和候选肺结节区域的交集部分进行分割；
显示模块，对获得的肺部血管区域和候选肺结节区域进行三维重建显示，并以以不同颜色渲染所述肺部血管区域和候选肺结节区域。
进一步地，所述增强模块包括：
高斯滤波单元，用于以不同尺度的高斯滤波核对所述肺实质区域图像进行高斯滤波，获得多尺度图像集合；
增强滤波单元，用于利用Krissian函数分别对所述多尺度图像集合中每个尺度的图像进行增强滤波；
最大滤波结果计算单元，用于以像素点为计算单位，获取肺实质区域图像中每个像素点在所有尺度下的Krissian滤波结果最大值；
骨架化处理单元，用于对所述Krissian滤波结果最大值进行骨架化处理，获取血管树的初步三维骨架；
二值化处理单元，对所述初步三维骨架进行二值化处理，从而获得增强后的肺部血管区域。
进一步地，对所述初步三维骨架进行二值化处理具体包括：
取最小骨架单元为(xi-1，xi，xi+1)，其中xi-1，xi，xi+1为所述初步三维骨架上三个邻接的体素点，分别取三个点在Krissian函数下获取最大响应值的边缘点集合
Figure BDA0002699905450000041
获取每个最小骨架单元中每个骨架点与对应边缘点集合中每个边缘点的连线，求取连线上的平均灰度值，以该平均灰度值作为对应骨架点的局部最优阈值；
基于所述局部最优阈值对最小单元骨架及其连线上的点进行阈值化处理，从而完成二值化处理。
进一步地，所述第二分割模块包括：
初步阈值分割单元，用于获取需观测的肺结节中心点集合，依次对以每一个肺结节中心点为中心的区域进行阈值分割，获取初步肺结节区域；
修剪单元，用于对所述初步肺结节区域进行修剪处理，获得结节图像块集合；
精细分割单元，用于采用三维U-Net网络分别对所述结节图像块集合中的每个结节子图像块进行分割，从而获取精细的候选肺结节区域。
本发明还提供一种计算机设备，包括：
处理器；
存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器耦合于所述存储器，用于读取所述存储器存储的程序指令，并作为响应，执行如上所述方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明分别对肺部CT图像中的肺血管区域和肺结节区域进行分割处理，并对交集部分进行精细分割，能够直观、准确进行肺部血管与结节位置关系的三维显示，为影像科医生提供可靠参考，提高诊断的准确率，降低因二维图像信息局限而造成的误诊，解决了在二维CT影像上判断肺结节与周围血管关系难度大、易产生误判等问题。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明实施例中使用的3D U-net网络结构示意图；
图3为本发明获得的分割结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种肺部图像处理方法，该方法包括：
步骤1、获取待处理的肺部CT序列图I。肺部CT序列图为DICOM格式。
步骤2、对所述肺部CT序列图进行分割，获取二值肺实质掩膜mask_lung。
本实施例中，采用文献《Automatic Lung Segmentation for AccurateQuantitation of Volumetric X-Ray CT Images》中的方法进行该步骤的分割。该方法使用最佳阈值法自动选择表征每个被试肺实质影像灰度特征的分割阈值，该阈值在同一被试的重复扫描中几乎不变，在不同被试中阈值也不同，具有很强的特异性；并且在肺容积变化方面表现优异。
步骤3、将所述二值肺实质掩膜和肺部CT序列图进行点乘处理，获取肺实质区域图像，并对其中的潜在血管区域进行增强处理，获得肺部血管区域。
本实施例中，采用文献《Model-Based Detection of Tubular Structures in 3DImages》中的增强方法对潜在血管区域进行增强。该方法以血管尺度为参考，结合两种增强滤波函数的优点，可同时保证对各尺寸，各对比度的血管都有较好的敏感性以及特异性。
步骤3-1：将步骤2中获取的二值肺实质掩膜mask_lung，与原始序列图I进行点乘，从而获取肺实质区域图像lung_region。
步骤3-2：设置多尺度分析核σ集合：
σi＝{σ1，σ2...σi}，with i＝1，2...10
其中，i表示多尺度分析核大小，σ1表示半径大小为1个像素点的高斯滤波核。
该多尺度分析核σ能够较好地保留图像的高频信息，在后续多尺度图像分析中减少血管边缘模糊。
分别设置滤波核大小为σi的高斯滤波核，对肺实质区域图像lung_region进行高斯滤波，即多尺度分析，从而获取多尺度图像集合：
fσ(x，y)＝{f1(x，y)，f2(x，y)...f10(x，y)}
其中，f1(x，y)表示高斯滤波核为σ1，即半径大小为1个像素点的高斯滤波核，所获取的滤波结果。
步骤3-3：利用Krissian函数，对多尺度图像集合中每个尺度的图像进行增强滤波，Krissian函数的公式为：
Figure BDA0002699905450000061
其中，R(x，σ，θ)表示尺度为σ的多尺度图像fσ(x，y)中，像素点x在角度为θ处的Krissian响应值；(x+θσυa)表示像素点x的一个边缘点(边界点)，它由待检测像素点x坐标与检测半径θσυa相加得到，θ表示当前检测边缘点角度值，且θ＝θ+da，υa表示旋转向量：υa＝cosav3+cosav2，其中，ν3、v2表示像素点x的Hessian矩阵特征值，改变a的值可获取一系列边缘点集合Pa。上述Krissian函数利用了血管的边界信息，在Hessian矩阵血管增强滤波器的基础上进一步对体素点进行边界度计算，可检测出更多的细小管状结构。
上述Krissian函数对多尺度图像集合中的图像分别进行滤波，获取结果为：
Kσ(x，y)＝{K1(x，y)，K2(x，y)...K10(x，y)}
其中，K1(x，y)表示尺度为1的图像所获取的Krissian函数滤波结果。
之后，以像素点为计算单位，获取lung_region中每个像素点在所有尺度下，Krissian滤波结果的最大值，计算公式如下所示：
Kmax(x，y)＝max(σKσ(x，y))，withσ＝1，2，...，10
其中，Kmax(x，y)表示坐标值为(x，y)的像素点x的最终响应值。Kmax则表示lung_region图像最终的滤波结果，Kmax中像素点的像素值，表示该点属于血管区域可能性的大小，值越大，则表示可能性越大。
步骤3-4：对Kmax结果进行骨架化处理，获取血管树的初步三维骨架。
本实施例中，利用文献《Building Skeleton Models via 3-D Medial SurfaceAxis Thinning Algorithms》中的方法进行骨架化处理，方法可充分保障分割气管的完整性。
步骤3-5：取最小骨架单元为(xi-1，xi，xi+1)，其中xi-1，xi，xi+1为三维骨架上三个26邻接的体素点。分别取三个点在Krissian函数下获取最大响应值的边缘点集合
Figure BDA0002699905450000071
然后分别连接最小骨架单元xi-1，xi，xi+1与对应的边缘点集合
Figure BDA0002699905450000072
从而获取每个最小单元骨架点与对应边缘集合点的所有连线，求取连线上的平均灰度值，从而获取该骨架点的局部最优值，计算公式如下所示：
Figure BDA0002699905450000073
其中，L运算表示，分别连接xi与边界点集合
Figure BDA0002699905450000074
并求取其连线上响应值与原始图像灰度值平均值。
获取局部最优阈值Thpart后，对最小单元骨架及其连线上的点进行阈值化处理，从而获取二值图像。
步骤3-6：对初步三维骨架中所有的最小骨架单元进行步骤3-5的操作，从而获取最终的肺部血管区域。
步骤4、利用第一3D U-net网络从在输入的原始CT序列图中分割出候选肺结节区域。其中，U-Net架构在不同的医学图像分割应用中展现出非常好的性能，而3D U-net网络更是利用了待分割结节组织的三维连通性，对3D的CT图像在三个方向上进行编码，保证隔层肺结节组织之间的变化连续性，更好的选择出候选结节区域。
步骤4-1：通过交互的方式，点击选取需观测的肺结节中心区域，并获取肺结节中心点结合：ni＝{n1，n2，...，nn}，with i＝1，2，...，n，其中ni代表第i个结节的三维空间坐标点，即ni＝(xi，yi，zi)。
步骤4-2：依次对以ni为中心的区域进行阈值分割，获取初步的肺结节区域。
步骤4-3：对获取的肺结节区域，进行修剪，修剪大小为50*50*Sz的图像块，其中Sz表示结节在Sz轴方向上的切层数。修剪后，获得结节图像块集合nodei＝{node1，node2，...，nodei}，with i＝1，2，...，n，其中nodei表示第i个结节子图像块。
步骤4-4：将获取的结节子图像块分别代入第一3D U-net网络(3D-UNET-1网络)进行分割，从而获取精细的结节区域。
步骤5、判断所述肺部血管区域和候选肺结节区域是否存在交集，以避免将肺部血管误诊为肺结节，增加鲁棒性。若是，则利用第二3D U-net网络(3D-UNET-2网络)对所述肺部血管区域和候选肺结节区域的交集部分进行分割，执行步骤6，若否，则直接执行步骤6。
上述3D-UNET-1与3D-UNET-2的网络结构相同，但用于训练网络的数据不同。3D-UNET-2网络更加针对于血管与结节区域的区分，3D-UNET-1更加注重于肺结节与非结节区域的区分。
步骤6、对分割后的肺部血管区域和候选肺结节区域进行三维重建显示，进行所述三维重建显示时，以不同颜色渲染所述肺部血管区域和候选肺结节区域，从而清晰实现对肺部血管与结节位置关系的显示。
实施例2
本实施例提供一种肺部图像处理装置，包括：CT图像获取模块，用于获取待处理的肺部CT序列图；第一分割模块，用于对所述肺部CT序列图进行分割，获取二值肺实质掩膜；增强模块，用于将所述二值肺实质掩膜和肺部CT序列图进行点乘处理，获取肺实质区域图像，并对其中的潜在血管区域进行增强处理，获得肺部血管区域；第二分割模块，用于利用第一3D U-net网络从所述肺部CT序列图中分割出候选肺结节区域；第三分割模块，用于判断所述肺部血管区域和候选肺结节区域是否存在交集，在判断结果为是时，利用第二3D U-net网络对所述肺部血管区域和候选肺结节区域的交集部分进行分割；显示模块，对获得的肺部血管区域和候选肺结节区域进行三维重建显示，并以以不同颜色渲染所述肺部血管区域和候选肺结节区域。其余同实施例1。
实施例3
本实施例提供一种计算机设备，包括处理器和存储处理器可执行指令的存储器，其中，所述处理器耦合于所述存储器，用于读取所述存储器存储的程序指令，并作为响应，执行如实施例1所述方法中的步骤。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种肺部图像处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取待处理的肺部CT序列图；
对所述肺部CT序列图进行分割，获取二值肺实质掩膜；
将所述二值肺实质掩膜和肺部CT序列图进行点乘处理，获取肺实质区域图像，并对其中的潜在血管区域进行增强处理，获得肺部血管区域；
利用第一3D U-net网络从所述肺部CT序列图中分割出候选肺结节区域；
判断所述肺部血管区域和候选肺结节区域是否存在交集，若是，则利用第二3D U-net网络对所述肺部血管区域和候选肺结节区域的交集部分进行分割，对分割后的肺部血管区域和候选肺结节区域进行三维重建显示，若否，则直接进行所述肺部血管区域和候选肺结节区域的三维重建显示，进行所述三维重建显示时，以不同颜色渲染所述肺部血管区域和候选肺结节区域。
2.根据权利要求1所述的肺部图像处理方法，其特征在于，对所述血管区域进行增强处理具体包括：
以不同尺度的高斯滤波核对所述肺实质区域图像进行高斯滤波，获得多尺度图像集合；
利用Krissian函数分别对所述多尺度图像集合中每个尺度的图像进行增强滤波；
以像素点为计算单位，获取肺实质区域图像中每个像素点在所有尺度下的Krissian滤波结果最大值；
对所述Krissian滤波结果最大值进行骨架化处理，获取血管树的初步三维骨架；
对所述初步三维骨架进行二值化处理，从而获得增强后的肺部血管区域。
3.根据权利要求2所述的肺部图像处理方法，其特征在于，所述Krissian函数的公式为：
Figure FDA0002699905440000011
其中，R(x，σ，θ)表示尺度为σ的多尺度图像fσ(x，y)中，像素点x在角度为θ处的Krissian响应值；(x+θσva)表示像素点x的一个边缘点，θ表示当前检测边缘点角度值，且θ＝θ+da，va表示旋转向量：va＝cos aν3+cos aν2，其中，ν3、ν2表示像素点x的Hessian矩阵特征值。
4.根据权利要求2所述的肺部图像处理方法，其特征在于，对所述初步三维骨架进行二值化处理具体包括：
取最小骨架单元为(xi-1，xi，xi+1)，其中xi-1，xi，xi+1为所述初步三维骨架上三个邻接的体素点，分别取三个点在Krissian函数下获取最大响应值的边缘点集合
Figure FDA0002699905440000021
获取每个最小骨架单元中每个骨架点与对应边缘点集合中每个边缘点的连线，求取连线上的平均灰度值，以该平均灰度值作为对应骨架点的局部最优阈值；
基于所述局部最优阈值对最小单元骨架及其连线上的点进行阈值化处理，从而完成二值化处理。
5.根据权利要求1所述的肺部图像处理方法，其特征在于，从所述肺部CT序列图中分割出候选肺结节具体包括：
获取需观测的肺结节中心点集合；
依次对以每一个肺结节中心点为中心的区域进行阈值分割，获取初步肺结节区域；
对所述初步肺结节区域进行修剪处理，获得结节图像块集合；
采用三维U-Net网络分别对所述结节图像块集合中的每个结节子图像块进行分割，从而获取精细的候选肺结节区域。
6.一种肺部图像处理装置，其特征在于，包括：
CT图像获取模块，用于获取待处理的肺部CT序列图；
第一分割模块，用于对所述肺部CT序列图进行分割，获取二值肺实质掩膜；
增强模块，用于将所述二值肺实质掩膜和肺部CT序列图进行点乘处理，获取肺实质区域图像，并对其中的潜在血管区域进行增强处理，获得肺部血管区域；
第二分割模块，用于利用第一3D U-net网络从所述肺部CT序列图中分割出候选肺结节区域；
第三分割模块，用于判断所述肺部血管区域和候选肺结节区域是否存在交集，在判断结果为是时，利用第二3D U-net网络对所述肺部血管区域和候选肺结节区域的交集部分进行分割；
显示模块，对获得的肺部血管区域和候选肺结节区域进行三维重建显示，并以以不同颜色渲染所述肺部血管区域和候选肺结节区域。
7.根据权利要求6所述的肺部图像处理装置，其特征在于，所述增强模块包括：
高斯滤波单元，用于以不同尺度的高斯滤波核对所述肺实质区域图像进行高斯滤波，获得多尺度图像集合；
增强滤波单元，用于利用Krissian函数分别对所述多尺度图像集合中每个尺度的图像进行增强滤波；
最大滤波结果计算单元，用于以像素点为计算单位，获取肺实质区域图像中每个像素点在所有尺度下的Krissian滤波结果最大值；
骨架化处理单元，用于对所述Krissian滤波结果最大值进行骨架化处理，获取血管树的初步三维骨架；
二值化处理单元，对所述初步三维骨架进行二值化处理，从而获得增强后的肺部血管区域。
8.根据权利要求7所述的肺部图像处理装置，其特征在于，对所述初步三维骨架进行二值化处理具体包括：
取最小骨架单元为(xi-1，xi，xi+1)，其中xi-1，xi，xi+1为所述初步三维骨架上三个邻接的体素点，分别取三个点在Krissian函数下获取最大响应值的边缘点集合
Figure FDA0002699905440000031
获取每个最小骨架单元中每个骨架点与对应边缘点集合中每个边缘点的连线，求取连线上的平均灰度值，以该平均灰度值作为对应骨架点的局部最优阈值；
基于所述局部最优阈值对最小单元骨架及其连线上的点进行阈值化处理，从而完成二值化处理。
9.根据权利要求6所述的肺部图像处理装置，其特征在于，所述第二分割模块包括：
初步阈值分割单元，用于获取需观测的肺结节中心点集合，依次对以每一个肺结节中心点为中心的区域进行阈值分割，获取初步肺结节区域；
修剪单元，用于对所述初步肺结节区域进行修剪处理，获得结节图像块集合；
精细分割单元，用于采用三维U-Net网络分别对所述结节图像块集合中的每个结节子图像块进行分割，从而获取精细的候选肺结节区域。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：
处理器；
存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器耦合于所述存储器，用于读取所述存储器存储的程序指令，并作为响应，执行如权利要求1-5中任一项所述方法中的步骤。
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