CN115810095A - 基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质 - Google Patents

基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115810095A
CN115810095A CN202211650438.5A CN202211650438A CN115810095A CN 115810095 A CN115810095 A CN 115810095A CN 202211650438 A CN202211650438 A CN 202211650438A CN 115810095 A CN115810095 A CN 115810095A
Authority
CN
China
Prior art keywords
original
target
hexahedral
hexahedron
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202211650438.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115810095B (zh
Inventor
雷娜
黄继随
任玉雪
方复全
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dalian University of Technology
Capital Normal University
Original Assignee
Dalian University of Technology
Capital Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dalian University of Technology, Capital Normal University filed Critical Dalian University of Technology
Priority to CN202211650438.5A priority Critical patent/CN115810095B/zh
Publication of CN115810095A publication Critical patent/CN115810095A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115810095B publication Critical patent/CN115810095B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本申请提供了基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质,其中,根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格;对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直;若所述第一平面和所述第二平面相互垂直,则将该三个原始六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置;根据该三个原始六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的体素块;根据所述体素块对所述半规管进行表面重建。采用上述方法,以减少进行半规管表面重建时的人力成本。

Description

基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及医学图像处理领域,具体而言,涉及基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质。
背景技术
半规管是人体头部中维持姿势和平衡有关的内耳感受装置,半规管受到损伤或者是物理形状和结构发生变化会导致人体无法保持平衡,所以对半规管物理形状和结构的研究尤为重要;现有技术中,当需要对半规管的物理性状和结构进行研究时,通常是由医生在图像读取软件的测量模块中采用手动方式对半规管进行测量,即采用传统手动的方式对半规管的各项指标和尺寸进行测量,完成诊断。
发明人在研究中发现,在手动对半规管的各项指标和尺寸进行测量的时候,由于人耳内部结构复杂,充斥着大量半规管以外的组织,且半规管的尺寸较小,从而需要医生花费大量时间对半规管在人体头部中所在的位置进行定位和表面重建,从而增加了对半规管进行定位时的人力成本。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质,以减少进行半规管表面重建时的人力成本。
第一方面,本申请实施例提供了一种基于半规管自动定位的表面重建方法,所述方法包括:
根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格,其中,所述原始区域为所述每层原始扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域;
对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直,其中,所述每两个原始六面体网格由所述第一六面体网格和所述第二六面体网格组成;
若所述第一平面和所述第二平面相互垂直,则将该三个原始六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置;
根据该三个原始六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的体素块;
根据所述体素块对所述半规管进行表面重建。
可选地,所述根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格,包括:
对于所述原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像,将该层原始扫描图像中的原始区域的每个区域顶点,分别与相邻层原始扫描图像中的原始区域的每个目标顶点进行相连,以得到候选六面体网格,其中,所述相邻层原始扫描图像为与该层原始扫描图像在所述原始头部断层扫描图像中向上相邻的原始扫描图像,所述每个目标顶点为所述相邻层原始扫描图像中的与所述每个区域顶点在该层原始扫描图像中的原始区域中所处方位相同的顶点;
将所述原始头部断层扫描图像中的所有候选六面体网格进行叠加后得到所述原始六面体网格。
可选地,在对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直后,所述方法还包括:
若所述每三个原始六面体网格中所有的第一平面和第二平面均不相互垂直,则对所述原始头部断层扫描图像中的所有像素点进行膨胀腐蚀操作,以得到目标头部断层扫描图像;
根据所述目标头部断层扫描图像中的每层目标扫描图像的目标区域构建用于描述骨头拓扑结构的目标六面体网格,其中,所述目标区域为所述每层目标扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域;
对于每三个目标六面体网格中的每两个目标六面体网格,判断第三六面体网格的同调群生成元所在的第三平面和第四六面体网格的同调群生成元所在的第四平面是否相互垂直,其中,所述每两个目标六面体网格由所述第三六面体网格和所述第四六面体网格组成;
若所述第三平面和所述第四平面相互垂直,则将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置。
可选地,在将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置后,所述方法还包括:
根据该三个目标六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的目标体素块;
根据所述目标体素块对所述半规管进行表面重建。
第二方面,本申请实施例提供了一种基于半规管自动定位的表面重建装置,所述装置包括:
原始网格构建模块,用于根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格,其中,所述原始区域为所述每层原始扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域;
第一判断模块,用于对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直,其中,所述每两个原始六面体网格由所述第一六面体网格和所述第二六面体网格组成;
半规管定位模块,用于若所述第一平面和所述第二平面相互垂直,则将该三个原始六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置;
体素块确定模块,用于根据该三个原始六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的体素块;
第一重建模块,用于根据所述体素块对所述半规管进行表面重建。
可选地,所述原始网格构建模块在用于根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格时,具体用于:
对于所述原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像,将该层原始扫描图像中的原始区域的每个区域顶点,分别与相邻层原始扫描图像中的原始区域的每个目标顶点进行相连,以得到候选六面体网格,其中,所述相邻层原始扫描图像为与该层原始扫描图像在所述原始头部断层扫描图像中向上相邻的原始扫描图像,所述每个目标顶点为所述相邻层原始扫描图像中的与所述每个区域顶点在该层原始扫描图像中的原始区域中所处方位相同的顶点;
将所述原始头部断层扫描图像中的所有候选六面体网格进行叠加后得到所述原始六面体网格。
可选地,所述装置还包括:
目标图像确定模块,用于在对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直后,若所述每三个原始六面体网格中所有的第一平面和第二平面均不相互垂直,则对所述原始头部断层扫描图像中的所有像素点进行膨胀腐蚀操作,以得到目标头部断层扫描图像;
目标网格构建模块,用于根据所述目标头部断层扫描图像中的每层目标扫描图像的目标区域构建用于描述骨头拓扑结构的目标六面体网格,其中,所述目标区域为所述每层目标扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域;
第二判断模块,用于对于每三个目标六面体网格中的每两个目标六面体网格,判断第三六面体网格的同调群生成元所在的第三平面和第四六面体网格的同调群生成元所在的第四平面是否相互垂直,其中,所述每两个目标六面体网格由所述第三六面体网格和所述第四六面体网格组成;
第二半规管定位模块,用于若所述第三平面和所述第四平面相互垂直,则将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置。
可选地,所述装置还包括:
目标体素块确定模块,用于在将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置后,根据该三个目标六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的目标体素块;
第二重建模块,用于根据所述目标体素块对所述半规管进行表面重建。
第三方面,本申请实施例提供了一种计算机设备,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当计算机设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面中任一种可选地实施方式中所述的基于半规管自动定位的表面重建方法的步骤。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面中任一种可选地实施方式中所述的基于半规管自动定位的表面重建方法的步骤。
本申请提供的技术方案包括以下有益效果:
根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头拓扑结构的原始六面体网格,其中,所述原始区域为所述每层原始扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域;通过上述步骤,能够通过头部断层扫描图像中像素点的灰度值将表示骨头的区域进行筛选,缩小了对半规管进行定位的范围。
对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直,其中,所述每两个原始六面体网格由所述第一六面体网格和所述第二六面体网格组成;通过上述步骤,能够根据半规管的拓扑结构从用于表示骨头的六面体网格中确定出用于表示半规管的六面体网格。
若所述第一平面和所述第二平面相互垂直,则将该三个原始六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置,并根据该三个原始六面体网格对所述半规管进行表面重建;通过上述步骤,对半规管进行自动定位后对用于表示半规管的六面体网格进行表面重建,以得到半规管的三维模型。
采用上述方法,在根据半规管的密度特性从断层扫描图像中缩小半规管所在位置的范围,并根据半规管的拓扑结构特征定位出表示半规管的六面体网格后,使用用于表示半规管的六面体网格对半规管进行表面重建,以减少进行半规管表面重建时的人力成本。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本发明实施例一所提供的一种基于半规管自动定位的表面重建方法的流程图;
图2示出了本发明实施例一所提供的一种同调群说明示例的示意图;
图3示出了本发明实施例一所提供的一种原始六面体网格确定方法的流程图;
图4示出了本发明实施例一所提供的一种六面体网格构建结果的示意图;
图5示出了本发明实施例一所提供的一种半规管自动定位方法的流程图;
图6示出了本发明实施例一所提供的第二种基于半规管自动定位的表面重建方法的流程图;
图7示出了本发明实施例二所提供的一种基于半规管自动定位的表面重建装置的结构示意图;
图8示出了本发明实施例二所提供的第二种基于半规管自动定位的表面重建装置的结构示意图;
图9示出了本发明实施例二所提供的第三种基于半规管自动定位的表面重建装置的结构示意图;
图10示出了本发明实施例三所提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
为便于对本申请进行理解,下面结合图1示出的本发明实施例一所提供的一种基于半规管自动定位的表面重建方法的流程图描述的内容对本申请实施例一进行详细说明。
参见图1所示,图1示出了本发明实施例一所提供的一种基于半规管自动定位的表面重建方法的流程图,其中,所述方法包括步骤S101~S103:
S101:根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格,其中,所述原始区域为所述每层原始扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域。
具体的,头部断层扫描图像通常为CT(Computed Tomography,电子计算机断层扫描)图像,CT是用X射线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描,由探测器接收透过该层面的X射线,转变为可见光后,由光电转换变为电信号,再经模拟或数字转换器转为数字,输入计算机处理;在对人体进行断层图像扫描时,是在垂直方向上由下到上或者由上到下一层一层进行的,在将扫描得到的信息进行处理后得到的图像为多个断面扫描图像,这些断面扫描图像分别能够展示人体在不同高度的水平面上的不同形态。
原始头部断层扫描图像中包括至少一层原始扫描图像,首先对于每层原始扫描图像,遍历该层原始扫描图像中的每个像素点,将灰度值在标准骨头的灰度值范围内的相连通的像素点集合作为一个原始区域,那么每层原始扫描图像中会包括多个原始区域,其中,标准骨头的灰度值范围可能会根据CT成像的效果或者是光线原因有所变化,具体的可以根据实际成像结果进行调整。
由于每层原始扫描图像中都有多个原始区域,(可看作是多个在同一水平平面上具有边界的平面图形),所有的原始扫描图像层在竖直方向上叠加起来后,每层原始扫描图像中的多个在垂直方向上连通的原始区域也会进行叠加(可看作多平面图形向该平面图形所在平面的法线方向进行延展,得到多个具有边界的立体空间),对多个原始区域叠加得到的多个立体空间构建用于描述该空间拓扑结构的六面体网格,能够得到多个用于描述骨头拓扑结构的六面体网格,这些六面体网格能够表示头部骨头的位置和形状。
S102:对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直,其中,所述每两个原始六面体网格由所述第一六面体网格和所述第二六面体网格组成。
具体的,同调群是代数拓扑的概念,是用一些Abel群(met-Abelian group,亚阿贝尔群)来研究拓扑空间,特别是拓扑空间的亏格、边界等性质,本申请主要关注亏格,参见图2所示,图2示出了本发明实施例一所提供的一种同调群说明示例的示意图,其中,在圆环中闭曲线X1是所围区域的边界,称为一维闭链X1同调于零;而X2、X3都不是自己所围区域的边界,称X2和X3均是不同调于零的闭链。但X2和X3合起来是共同所围区域的边界,则称一维闭链X2和X3同调,类似地可对各维闭链定义同调的概念,用同调这等价关系对各维闭链进行等价分类,就得到各维同调群,用它来刻画拓扑空间包含各维洞的情况,而同调群生成元就是Abel群的生成元。
考虑到半规管的在人脑中的组成和拓扑结构,即是由三块两两相互垂直的骨头组成的,所以在确定步骤S101中得到的多个六面体网格中的用于表示半规管的六面体网格时,需要对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直,其中,所述每两个原始六面体网格由所述第一六面体网格和所述第二六面体网格组成,即遍历所有原始六面体网格,分别判断每三个原始六面体网格中的任意两个原始六面体网格的同调群生成元所在的平面是否都相互垂直。
例如,当原始六面体网格中包括四个六面体网格,即六面体网格A,六面体网格B,六面体网格C和六面体网格D时,对于六面体网格A,六面体网格B和六面体网格C,判断六面体网格A的同调群生成元所在的平面和六面体网格B的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,且六面体网格B的同调群生成元所在的平面和六面体网格C的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,且六面体网格C的同调群生成元所在的平面和六面体网格A的同调群生成元所在的平面是否相互垂直;对于六面体网格B,六面体网格C和六面体网格D,判断六面体网格B的同调群生成元所在的平面和六面体网格C的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,且六面体网格C的同调群生成元所在的平面和六面体网格D的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,且六面体网格D的同调群生成元所在的平面和六面体网格B的同调群生成元所在的平面是否相互垂直;对于六面体网格A,六面体网格C和六面体网格D,判断六面体网格A的同调群生成元所在的平面和六面体网格C的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,且六面体网格C的同调群生成元所在的平面和六面体网格D的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,且六面体网格D的同调群生成元所在的平面和六面体网格A的同调群生成元所在的平面是否相互垂直;对于六面体网格A,六面体网格B和六面体网格D,判断六面体网格A的同调群生成元所在的平面和六面体网格B的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,且六面体网格A的同调群生成元所在的平面和六面体网格D的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,且六面体网格B的同调群生成元所在的平面和六面体网格D的同调群生成元所在的平面是否相互垂直。
S103:若所述第一平面和所述第二平面相互垂直,则将该三个原始六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置。
具体的,若原始六面体网格中存在三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格的同调群所在的平面均垂直,则将该三个原始六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置,即根据该三个原始六面体网格定位出半规管所在的位置。
例如,若六面体网格A的同调群生成元所在的平面和六面体网格B的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,且六面体网格B的同调群生成元所在的平面和六面体网格C的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,且六面体网格C的同调群生成元所在的平面和六面体网格A的同调群生成元所在的平面是否相互垂直,则将六面体网格A,六面体网格B和六面体网格C确定为进行表面重建的六面体网格,并根据六面体网格A,六面体网格B和六面体网格C确定为半规管所在的位置。
S104:根据该三个原始六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的体素块。
具体的,体素(voxel)是像素(pixel)的3D扩展,像2D中的像素一样,基于体素的表示在3D空间中也有着规则的结构,有关三维场景重建、语义理解方面,也可以通过体素这一表现形式来实现,在这里我们将有关于体素的表达形式分为密集体素表示、稀疏体素表示和通过点云转体素化的形式,基于体素的表示方法传统上是密集表示法,它通过3D空间中的体积网格来描述3D形状数据,网格中的每个体素都会记录其占用状态(即已占用或未占用),在实际应用中,在确定用于表示半规管的六面体网格后,根据该三个原始六面体网格的同调群生成元确定出用于表示半规管的拓扑结构的体素块。
S105:根据所述体素块对所述半规管进行表面重建。
具体的,在确定出用于表示半规管的拓扑结构的体素块后,可以直接根据这些体素块进行三维表面重建,得到的模型就是半规管的三维模型。
根据步骤S103中定位出的用于指代半规管的六面体网格进行三维建模,能够提供半规管完整的三维几何信息,并提取更加丰富的几何特征,量化半规管的各项指标,便于医生参考,辅助诊断,降低漏诊率和误诊率。
在一个可行的实施方案中,参见图3所述,图3示出了本发明实施例一所提供的一种原始六面体网格确定方法的流程图,其中,所述根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格,包括步骤S301~S302:
S301:对于所述原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像,将该层原始扫描图像中的原始区域的每个区域顶点,分别与相邻层原始扫描图像中的原始区域的每个目标顶点进行相连,以得到候选六面体网格,其中,所述相邻层原始扫描图像为与该层原始扫描图像在所述原始头部断层扫描图像中向上相邻的原始扫描图像,所述每个目标顶点为所述相邻层原始扫描图像中的与所述每个区域顶点在该层原始扫描图像中的原始区域中所处方位相同的顶点。
具体的,由于每层原始扫描图像是垂直叠加的,每层原始扫描图像中的原始区域和相邻层原始扫描图像中的原始区域会存在部分像素点能够上下连通的情况,将这些存在像素点能够上下连通的原始区域的顶点分别与相邻层的对应顶点相连;每个原始区域的顶点的选取数量为四个,分别是该原始区域中离区域中心点距离最远的四个边界像素点;在对每层原始区域的顶点进行连接时,分别计算当前层的每个顶点与相邻层的所有顶点之间的距离,选择相邻层最小距离的顶点作为与当前层该顶点相连接的顶点进行连接,然后计算当前层其余顶点与相邻层其余顶点之间的距离,选择相邻层最小距离的顶点作为与当前层该其余顶点相连接的顶点进行连接,以此类推,直至实现每层原始区域顶点的一一连接,从而得到多个由原始区域和连接线组成的立体空间,即候选六面体网格。
例如,参见图4所示,图4示出了本发明实施例一所提供的一种六面体网格构建结果的示意图,其中,现有三层原始扫描图像,竖直方向从上到下依次为第一原始扫描图像、第二原始扫描图像和第三原始扫描图像,其中,第一原始扫描图像中的第一原始区域具有四个顶点,顶点E、顶点F、顶点G和顶点H,第二原始扫描图像中的第二原始区域具有四个顶点,顶点I、顶点J、顶点K和顶点L,第三原始扫描图像中的第三原始区域具有四个顶点,顶点M、顶点N、顶点O和顶点P,且第一原始区域与第二原始区域具有上下连通(在水平方向上位于相同的位置)的像素点,第二原始区域与第三原始区域不具有上下连通的像素点,则仅将第一原始区域的顶点和第二原始区域的顶点相连,而不考虑第三原始区域;具体连接步骤如下:依次判断顶点E与顶点I、顶点J、顶点K和顶点L之间的距离,若顶点E与顶点I之间的距离最近,则将顶点E和顶点I相连;然后继续判断顶点F和顶点J、顶点K和顶点L之间的距离,若顶点F和顶点J之间的距离最近,则将顶点F和顶点J相连;然后继续判断顶点G和顶点K、顶点L之间的距离,若顶点G和顶点K之间的距离最近,则将顶点G和顶点K相连;然后将剩余的顶点H和顶点L相连,从而得到一个由顶点E、顶点F、顶点G、顶点H、顶点E、顶点F、顶点G和顶点H构成的六面体网格。
值得注意的是,若仅存在两层需要连接的原始区域,则会得到一个六面体网格,若存在多层需要连接的原始区域,则会得到多个六面体网格,一个或者多个六面体网格都可以作为候选六面体网格。
S302:将所述原始头部断层扫描图像中的所有候选六面体网格进行叠加后得到所述原始六面体网格。
具体的,将步骤S301中得到的一个或者多个候选六面体网格(部分)进行叠加后能够得到所述原始六面体网格(整体)。
在一个可行的实施方案中,参见图5所述,图5示出了本发明实施例一所提供的一种半规管自动定位方法的流程图,其中,在对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直后,所述方法包括步骤S501~S504:
S501:若所述每三个原始六面体网格中所有的第一平面和第二平面均不相互垂直,则对所述原始头部断层扫描图像中的所有像素点进行膨胀腐蚀操作,以得到目标头部断层扫描图像。
具体的,在对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直后,可能会由于断层扫描图像的图像存在噪音或者时图像质量较差,所以出现不存在包含两两相互垂直的六面体网格的同调群生成元的平面的三个原始六面体网格,所以需要对原始扫描图像进行图像处理,图像处理方法包括图像腐蚀和图像膨胀两部分。
首先遍历原始头部断层扫描图像中的所有第二像素点,其中,所述所有第二像素点为所述原始头部断层扫描图像中的所有像素点;对于所述所有第二像素点中的每个第二像素点,判断该第二像素点的第三灰度值和第二像素点组的第四灰度值是否与预设的图像腐蚀结构元素一致,其中,所述第二像素点组包括与该第二像素点相邻的像素点;若所述第三灰度值和所述第四灰度值与所述图像腐蚀结构元素不一致,则删除该第二像素点,以得到第二原始头部断层扫描图像(图像腐蚀)。
然后遍历经过图像腐蚀后的第二原始头部断层扫描图像中的所有第一像素点,其中,所述所有第一像素点为所述候选头部断层扫描图像中的所有像素点;对于所述所有第一像素点中的每个第一像素点,判断该第一像素点的第一灰度值和第一像素点组的第二灰度值是否与预设的图像膨胀结构元素存在交点,其中,所述第一像素点组包括与该第一像素点相邻的像素点;若所述第一灰度值和所述第二灰度值与所述图像膨胀结构元素不存在交点,则删除该第一像素点,以得到目标头部断层扫描图像(图像膨胀)。
S502:根据所述目标头部断层扫描图像中的每层目标扫描图像的目标区域构建用于描述骨头拓扑结构的目标六面体网格,其中,所述目标区域为所述每层目标扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域。
S503:对于每三个目标六面体网格中的每两个目标六面体网格,判断第三六面体网格的同调群生成元所在的第三平面和第四六面体网格的同调群生成元所在的第四平面是否相互垂直,其中,所述每两个目标六面体网格由所述第三六面体网格和所述第四六面体网格组成。
S504:若所述第三平面和所述第四平面相互垂直,则将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置。
具体的,步骤S501~S504中是根据经过膨胀腐蚀后得到的目标头部断层扫描图像中的目标区域构建六面体网格,然后根据六面体网格对半规管进行定位,具体的实现方式可以参考步骤S101~S103。
在一个可行的实施方案中,参见图6所述,图6示出了本发明实施例一所提供的第二种基于半规管自动定位的表面重建方法的流程图,其中,在将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置后,所述方法还包括步骤S601~S602:
S601:根据该三个目标六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的目标体素块。
S602:根据所述目标体素块对所述半规管进行表面重建。
具体的,步骤S601~S602中是根据目标六面体网格对半规管进行重建的过程,具体的实现方式可以参考步骤S104~S105。
实施例二
参见图7所示,图7示出了本发明实施例二所提供的一种基于半规管自动定位的表面重建装置的结构示意图,其中,如图7所示,本发明实施例二所提供的一种基于半规管自动定位的表面重建装置包括:
原始网格构建模块701,用于根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格,其中,所述原始区域为所述每层原始扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域。
第一判断模块702,用于对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直,其中,所述每两个原始六面体网格由所述第一六面体网格和所述第二六面体网格组成;
半规管定位模块703,用于若所述第一平面和所述第二平面相互垂直,则将该三个原始六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置;
体素块确定模块704,用于根据该三个原始六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的体素块;
第一重建模块705,用于根据所述体素块对所述半规管进行表面重建。
在一个可行的实施方案中,所述原始网格构建模块在用于根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格时,具体用于:
对于所述原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像,将该层原始扫描图像中的原始区域的每个区域顶点,分别与相邻层原始扫描图像中的原始区域的每个目标顶点进行相连,以得到候选六面体网格,其中,所述相邻层原始扫描图像为与该层原始扫描图像在所述原始头部断层扫描图像中向上相邻的原始扫描图像,所述每个目标顶点为所述相邻层原始扫描图像中的与所述每个区域顶点在该层原始扫描图像中的原始区域中所处方位相同的顶点;将所述原始头部断层扫描图像中的所有候选六面体网格进行叠加后得到所述原始六面体网格。
在一个可行的实施方案中,参见图8所示,图8示出了本发明实施例二所提供的第二种基于半规管自动定位的表面重建装置的结构示意图,其中,所述装置还包括:
目标图像确定模块801,用于在对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直后,若所述每三个原始六面体网格中所有的第一平面和第二平面均不相互垂直,则对所述原始头部断层扫描图像中的所有像素点进行膨胀腐蚀操作,以得到目标头部断层扫描图像;
目标网格构建模块802,用于根据所述目标头部断层扫描图像中的每层目标扫描图像的目标区域构建用于描述骨头拓扑结构的目标六面体网格,其中,所述目标区域为所述每层目标扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域;
第二判断模块803,用于对于每三个目标六面体网格中的每两个目标六面体网格,判断第三六面体网格的同调群生成元所在的第三平面和第四六面体网格的同调群生成元所在的第四平面是否相互垂直,其中,所述每两个目标六面体网格由所述第三六面体网格和所述第四六面体网格组成;
第二半规管定位模块804,用于若所述第三平面和所述第四平面相互垂直,则将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置。
在一个可行的实施方案中,参见图9所示,图9示出了本发明实施例二所提供的第三种基于半规管自动定位的表面重建装置的结构示意图,其中,所述装置还包括:
目标体素块确定模块901,用于在将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置后,根据该三个目标六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的目标体素块;
第二重建模块902,用于根据所述目标体素块对所述半规管进行表面重建。
实施例三
基于同一申请构思,参见图10所示,图10示出了本发明实施例三所提供的一种计算机设备的结构示意图,其中,如图10所示,本申请实施例三所提供的一种计算机设备1000包括:
处理器1001、存储器1002和总线1003,所述存储器1002存储有所述处理器1001可执行的机器可读指令,当计算机设备1000运行时,所述处理器1001与所述存储器1002之间通过所述总线1003进行通信,所述机器可读指令被所述处理器1001运行时执行上述实施例一所示的基于半规管自动定位的表面重建方法的步骤。
实施例四
基于同一申请构思,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行上述实施例中任一项所述的基于半规管自动定位的表面重建方法的步骤。
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,上述描述的系统和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本发明实施例所提供的进行基于半规管自动定位的表面重建的计算机程序产品,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。
本发明实施例所提供的一种基于半规管自动定位的表面重建装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本发明实施例所提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。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,前述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,均可以参考上述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露装置和方法,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,在本发明提供的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。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释,此外,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述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:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于半规管自动定位的表面重建方法,其特征在于,所述方法包括:
根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格,其中,所述原始区域为所述每层原始扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域;
对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直,其中,所述每两个原始六面体网格由所述第一六面体网格和所述第二六面体网格组成;
若所述第一平面和所述第二平面相互垂直,则将该三个原始六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置;
根据该三个原始六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的体素块;
根据所述体素块对所述半规管进行表面重建。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格,包括:
对于所述原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像,将该层原始扫描图像中的原始区域的每个区域顶点,分别与相邻层原始扫描图像中的原始区域的每个目标顶点进行相连,以得到候选六面体网格,其中,所述相邻层原始扫描图像为与该层原始扫描图像在所述原始头部断层扫描图像中向上相邻的原始扫描图像,所述每个目标顶点为所述相邻层原始扫描图像中的与所述每个区域顶点在该层原始扫描图像中的原始区域中所处方位相同的顶点;
将所述原始头部断层扫描图像中的所有候选六面体网格进行叠加后得到所述原始六面体网格。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直后,所述方法还包括:
若所述每三个原始六面体网格中所有的第一平面和第二平面均不相互垂直,则对所述原始头部断层扫描图像中的所有像素点进行膨胀腐蚀操作,以得到目标头部断层扫描图像;
根据所述目标头部断层扫描图像中的每层目标扫描图像的目标区域构建用于描述骨头拓扑结构的目标六面体网格,其中,所述目标区域为所述每层目标扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域;
对于每三个目标六面体网格中的每两个目标六面体网格,判断第三六面体网格的同调群生成元所在的第三平面和第四六面体网格的同调群生成元所在的第四平面是否相互垂直,其中,所述每两个目标六面体网格由所述第三六面体网格和所述第四六面体网格组成;
若所述第三平面和所述第四平面相互垂直,则将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置后,所述方法还包括:
根据该三个目标六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的目标体素块;
根据所述目标体素块对所述半规管进行表面重建。
5.一种基于半规管自动定位的表面重建装置,其特征在于,所述装置包括:
原始网格构建模块,用于根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格,其中,所述原始区域为所述每层原始扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域;
第一判断模块,用于对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直,其中,所述每两个原始六面体网格由所述第一六面体网格和所述第二六面体网格组成;
半规管定位模块,用于若所述第一平面和所述第二平面相互垂直,则将该三个原始六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置;
体素块确定模块,用于根据该三个原始六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的体素块;
第一重建模块,用于根据所述体素块对所述半规管进行表面重建。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述原始六面体网格构建模块在用于根据原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像的原始区域构建用于描述骨头的原始六面体网格时,具体用于:
对于所述原始头部断层扫描图像中的每层原始扫描图像,将该层原始扫描图像中的原始区域的每个区域顶点,分别与相邻层原始扫描图像中的原始区域的每个目标顶点进行相连,以得到候选六面体网格,其中,所述相邻层原始扫描图像为与该层原始扫描图像在所述原始头部断层扫描图像中向上相邻的原始扫描图像,所述每个目标顶点为所述相邻层原始扫描图像中的与所述每个区域顶点在该层原始扫描图像中的原始区域中所处方位相同的顶点;
将所述原始头部断层扫描图像中的所有候选六面体网格进行叠加后得到所述原始六面体网格。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
目标图像确定模块,用于在对于每三个原始六面体网格中的每两个原始六面体网格,判断第一六面体网格的同调群生成元所在的第一平面和第二六面体网格的同调群生成元所在的第二平面是否相互垂直后,若所述每三个原始六面体网格中所有的第一平面和第二平面均不相互垂直,则对所述原始头部断层扫描图像中的所有像素点进行膨胀腐蚀操作,以得到目标头部断层扫描图像;
目标网格构建模块,用于根据所述目标头部断层扫描图像中的每层目标扫描图像的目标区域构建用于描述骨头拓扑结构的目标六面体网格,其中,所述目标区域为所述每层目标扫描图像中灰度值在标准骨头的灰度值范围内的区域;
第二判断模块,用于对于每三个目标六面体网格中的每两个目标六面体网格,判断第三六面体网格的同调群生成元所在的第三平面和第四六面体网格的同调群生成元所在的第四平面是否相互垂直,其中,所述每两个目标六面体网格由所述第三六面体网格和所述第四六面体网格组成;
第二半规管定位模块,用于若所述第三平面和所述第四平面相互垂直,则将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
目标体素块确定模块,用于在将该三个目标六面体网格所在的位置确定为半规管所在的位置后,根据该三个目标六面体网格的同调群生成元确定用于描述所述半规管的目标体素块;
第二重建模块,用于根据所述目标体素块对所述半规管进行表面重建。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当计算机设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至4中任一所述的基于半规管自动定位的表面重建方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至4中任意一项所述的基于半规管自动定位的表面重建方法的步骤。
CN202211650438.5A 2022-12-21 2022-12-21 基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质 Active CN115810095B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211650438.5A CN115810095B (zh) 2022-12-21 2022-12-21 基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211650438.5A CN115810095B (zh) 2022-12-21 2022-12-21 基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115810095A true CN115810095A (zh) 2023-03-17
CN115810095B CN115810095B (zh) 2023-08-29

Family

ID=85486490

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211650438.5A Active CN115810095B (zh) 2022-12-21 2022-12-21 基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115810095B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1638459A2 (en) * 2003-06-11 2006-03-29 Case Western Reserve University Computer-aided-design of skeletal implants
CN108013892A (zh) * 2016-10-31 2018-05-11 北京东软医疗设备有限公司 多平面重建方法和系统
CN112580229A (zh) * 2020-10-26 2021-03-30 复旦大学附属中山医院 一种高保真度的人内耳有限元模型的建立方法
CN113012282A (zh) * 2021-03-31 2021-06-22 深圳市慧鲤科技有限公司 三维人体重建方法、装置、设备及存储介质
CN113223724A (zh) * 2021-05-17 2021-08-06 河北省中医院(河北中医学院第一附属医院) 一种腰椎后纵韧带六面体有限元模型的建模方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1638459A2 (en) * 2003-06-11 2006-03-29 Case Western Reserve University Computer-aided-design of skeletal implants
CN108013892A (zh) * 2016-10-31 2018-05-11 北京东软医疗设备有限公司 多平面重建方法和系统
CN112580229A (zh) * 2020-10-26 2021-03-30 复旦大学附属中山医院 一种高保真度的人内耳有限元模型的建立方法
CN113012282A (zh) * 2021-03-31 2021-06-22 深圳市慧鲤科技有限公司 三维人体重建方法、装置、设备及存储介质
CN113223724A (zh) * 2021-05-17 2021-08-06 河北省中医院(河北中医学院第一附属医院) 一种腰椎后纵韧带六面体有限元模型的建模方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
黄平;李正东;邵煜;邹冬华;刘宁国;李立;陈圆圆;万雷;陈忆九;: "基于MSCT和Mimics软件构建人体颅骨三维有限元模型", 法医学杂志, no. 01 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115810095B (zh) 2023-08-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103971403B (zh) 用于曲线重建成像的方法和系统
JP4974887B2 (ja) 3d管状オブジェクトのパラメータに関する情報を表示するための画像処理システム
US7805177B2 (en) Method for determining the risk of rupture of a blood vessel
US7822246B2 (en) Method, a system and a computer program for integration of medical diagnostic information and a geometric model of a movable body
US10192352B2 (en) Method, device and system for simulating shadow images
JP2017503236A (ja) 3d印刷のためのボリュームレンダリング多角形
US10861158B2 (en) Method and system for acquiring status of strain and stress of a vessel wall
US20100079456A1 (en) Method for determining a 3D surface approaching the object boundary of an object in a digital 3D data set
US20200082618A1 (en) Isosurface generation method and visualization system
CN110070612A (zh) 一种基于生成对抗网络的ct图像层间插值方法
EP2631877A2 (en) Mesh generating apparatus and method
Wood et al. Quantitative 3D reconstruction of airway and pulmonary vascular trees using HRCT
CN115810095A (zh) 基于半规管自动定位的表面重建方法、装置、设备及介质
KR101514795B1 (ko) 혈관의 정량화 방법
JP2005525863A (ja) 医療用データの統合された視覚化用の医療用視検システム及び画像処理
CN110111318A (zh) 一种环形伪影的检测方法和系统
CN114332411A (zh) 一种三维图形实时网格的生成方法
Bracco et al. Fast strain mapping in abdominal aortic aneurysm wall reveals heterogeneous patterns
CN115761131A (zh) 针对血管的三维建模方法、装置、电子设备及存储介质
CN116342608B (zh) 基于医学图像的支架贴壁性度量方法、装置、设备及介质
JP4572401B2 (ja) 医療用三次元可視化画像の自動最適化
Rier GENERATION AND SEGMENTATION OF 3D MODELS OF BONE FROM CT IMAGES BASED ON 3D POINT CLOUDS
Simini et al. Renal volume estimation by Ultrasound parallel scanning for polycystic kidney disease follow-up
Preethi et al. 3D Echocardiogram Reconstruction Employing a Flip Directional Texture Pyramid.
KR101373174B1 (ko) 공간가속구조의 다각형 데이터 처리방법 및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant