CN1914640A - 从医学图像中自动提取骨的系统和方法 - Google Patents

Abstract

提供用于从医学图像中自动提取骨的系统和方法。用于从医学图像中自动提取骨的方法包括：对在骨的强度范围内的图像进行阈值处理以产生第一位掩模(240)；腐蚀该第一位掩模以去除血管和骨之间的连接从而产生第二位掩模(250)；从种子点开始在强度范围内对该第二位掩模进行区域增长以使骨与不相连的血管分离并产生第三位掩模(260)；使该第三位掩模膨胀以产生第四位掩模(270)；以及从该种子点开始在强度范围内对第四位掩模进行区域增长，以产生表示骨的第五位掩模(280)。

Description

从医学图像中自动提取骨的系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请要求美国临时申请No.60/539,284的权益，该申请在2004年1月26日提交，其副本在此被引入作为参考。

技术领域

本发明涉及医学图像分析，更具体地，涉及用于从三维(3D)医学图像中自动提取骨结构的系统和方法。

背景技术

当前的三维(3D)体积再现技术、例如最大强度投影(maximumintensity projection)已被开业医生用来从在计算机断层摄影(CT)扫描过程中获得的体数据中提取高强度结构、例如骨。然而，这些技术要求手工输入以从这些数据中去除感兴趣区域(ROI)、例如使血管结构模糊的骨结构。

一种用于从例如一堆基于切片的医学图像数据中提取ROI的技术是手工标记与该图像数据的每个切片上的该区域相关的面积。然而，由于开业医生必须手工标记每个面积区域，所以这种技术耗费时间并且有时并不准确。另一种用于提取ROI的技术是将诸如Livewire之类的自动路径检测技术与插值法组合。还有另一种用于提取ROI的技术是在由强度在给定范围内的一组相连接的血管所限定的ROI上进行区域增长。

然而，这些技术并不提取例如由于强度范围交迭而使骨结构与血管接触的ROI的部分。此外，为了去除这种连接，必须在重新处理该图像之前进行耗费时间的对图像数据的手工校正、例如设置阻断(blocker)。

尽管已经开发出自动图像分割技术来去除骨和血管之间的连接，但它们不适用于大量数据或者高速分析。因此，需要一种图像分析技术，该图像分析技术可以从医学图像数据中提取不需要的对象而无需手工交互，并且该图像分析技术以高速运行。

发明内容

本发明通过提供用于从医学图像中自动提取骨结构的系统和方法来克服前述的以及公知教导中遇到的其它的问题。

在本发明的一个实施方案中，用于从医学图像中自动提取骨结构的方法包括：对医学图像的每个在骨结构的强度范围内的体素进行阈值处理以产生第一位掩模；腐蚀(erode)该第一位掩模以去除血管和骨结构之间的连接从而产生第二位掩模，其中该连接是在该强度范围内的；从种子点开始通过使体素增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第二位掩模进行区域增长以使骨结构与不相连的血管分离并产生第三位掩模；使该第三位掩模膨胀(dilate)以恢复该第三位掩模的表面面积从而产生第四位掩模；以及从该种子点开始通过增长到在该强度范围内的邻近体素中来对第四位掩模进行区域增长，以产生表示骨结构的第五位掩模。

该医学图像是解剖部分的。该强度范围是通过选择骨结构的亮度级确定的、从围绕种子点的面积得到的、以及预先设定的之一。该种子点是通过用户选择表示要从医学图像中去除的对象的点来获得的。要从医学图像中去除的对象是骨结构。

该方法进一步包括对该第五位掩模执行体积再现技术以从该医学图像中提取骨结构。该体积再现技术是最大强度投影、不透明再现(opacity rendering)和有阴影的不透明再现(shaded opacityrendering)中的一种。该医学图像通过计算机断层摄影(CT)和螺旋CT成像技术中的一种获得。

在本发明的另一个实施方案中，用于从医学图像中自动提取骨的系统包括：存储设备，用于存储程序；处理器，与该存储设备通信，该处理器运行该程序以：对医学图像的每个在骨的强度范围内的体素进行阈值处理以产生第一位掩模；腐蚀该第一位掩模以去除血管和骨结构之间的连接从而产生第二位掩模，其中该连接是在该强度范围内的；从种子点开始通过使体素增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第二位掩模进行区域增长以使骨与不相连接的血管分离并产生第三位掩模；使该第三位掩模膨胀以恢复该第三位掩模的表面面积从而产生第四位掩模；以及从该种子点开始通过增长到在该强度范围内的邻近体素中来对第四位掩模进行区域增长，以产生表示骨的第五位掩模。

该医学图像是解剖部分的。该强度范围是通过选择骨的亮度级确定的、是从围绕该种子点的面积得到的、以及是预先设定的之一。该种子点是通过用户选择表示要从医学图像中去除的对象的点来获得的。要从医学图像中去除的对象是骨。

该处理器进一步运行程序代码以对该第五位掩模执行体积再现技术从而从该医学图像中提取骨。该体积再现技术是最大强度投影、不透明再现和有阴影的不透明再现中的一种。该医学图像通过CT和螺旋CT成像技术中的一种获得。

在本发明的又一个实施方案中，一种计算机程序产品包括计算机可使用的介质，该介质具有记录在其上的用于从医学图像中提取骨结构的计算机程序逻辑，该计算机程序逻辑包括：用于对医学图像的每个在骨结构的强度范围内的体素进行阈值处理以产生第一位掩模的程序代码；用于腐蚀该第一位掩模以去除血管和骨结构之间的连接从而产生第二位掩模的程序代码，其中该连接是在该强度范围内的；用于从种子点开始通过使体素增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第二位掩模进行区域增长以使骨结构与不相连接的血管分离并产生第三位掩模的程序代码；用于使该第三位掩模膨胀以恢复该第三位掩模的表面面积从而产生第四位掩模的程序代码；以及用于从该种子点开始通过增长到在该强度范围内的邻近体素中来对第四位掩模进行区域增长以产生表示骨结构的第五位掩模的程序代码。

在本发明的另一个实施方案中，用于从医学图像中自动提取骨的系统包括：用于对医学图像的每个在骨的强度范围内的体素进行阈值处理以产生第一位掩模的装置；用于腐蚀该第一位掩模以去除血管和骨结构之间的连接从而产生第二位掩模的装置，其中该连接是在该强度范围内的；用于从种子点开始通过使体素增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第二位掩模进行区域增长以使骨与不相连接的血管分离并产生第三位掩模的装置；用于使该第三位掩模膨胀以恢复该第三位掩模的表面面积从而产生第四位掩模的装置；以及用于从该种子点开始通过增长到在该强度范围内的邻近体素中来对第四位掩模进行区域增长以产生表示骨的第五位掩模的装置。

在本发明的另一个实施方案中，用于从医学图像中自动提取骨结构的方法包括：从医学图像中获得种子点；确定骨结构的强度范围；对第二位掩模进行区域增长以产生第三位掩模，其中从种子点开始对该第二位掩模的在该强度范围和与对象的表面的距离内的体素进行区域增长，其中通过腐蚀在该强度范围内的体素的第一位掩模来限定该对象；以及通过将膨胀滤波器应用于在该强度范围内的体素来使该第三位掩模膨胀以产生第四位掩模，并对该第四位掩模进行区域增长以产生表示骨结构的第五位掩模。

在本发明的另一个实施方案中，用于从基于切片的三维(3D)医学图像中自动提取骨的方法包括：从该医学图像中获得骨种子点；确定骨的强度范围；对医学图像的每个在强度范围内的体素进行二进制阈值处理，以产生第一位掩模；将形态学的腐蚀滤波器应用于该第一位掩模以去除血管和骨之间的连接，从而产生第二位掩模，其中该连接是在该强度范围内的；从该种子点开始通过使在该强度范围内的体素增长来对第二位掩模进行区域增长，以使骨与不相连接的血管分离并产生第三位掩模；将膨胀滤波器应用于该第三位掩模以恢复该第三位掩模的表面面积从而产生第四位掩模；从该种子点开始在该强度范围内对该第四位掩模进行区域增长以产生表示骨的第五位掩模；以及对该第五位掩模执行体积再现技术以从该医学图像中提取骨。

前述特征是典型实施方案的并被提供来帮助理解本发明。应该理解，不应将它们认为是对如由权利要求所限定的本发明的限制或者是对权利要求等同物的限制。因此，特征的该概述在确定等同物时不应被认为是决定性的。本发明的附加特征将在下列描述中根据附图以及根据权利要求而变得显而易见。

附图说明

图1是根据本发明示例性实施方案的用于从医学图像中自动提取骨的系统的框图；

图2是示出根据本发明示例性实施方案的用于从医学图像中自动提取骨结构的方法的流程图；

图3A示出通过执行图2中的步骤240在计算机断层摄影(CT)血管造影术数据集中生成的位掩模；

图3B示出通过执行图2中的步骤250在CT血管造影术数据集中生成的被腐蚀的位掩模；

图4A示出通过执行图2中的步骤280在CT血管造影术数据集中生成的骨的位掩模；

图4B示出通过执行图2中的步骤280在CT血管造影术数据集中生成的另一个骨的位掩模；

图5A示出通过执行传统区域增长算法在CT血管造影术数据集中生成的位掩模；

图5B示出通过执行图2中的步骤220-280在CT血管造影术数据集中生成的位掩模；

图6A示出包括骨结构的CT血管造影术数据集的三维(3D)再现图像；以及

图6B示出除去通过执行图2中的步骤220-290生成的骨结构的、图6A的CT血管造影术数据集的3D再现图像。

具体实施方式

图1是根据本发明示例性实施方案的用于从医学图像中自动提取骨的系统100的框图。如图1中所示，该系统100尤其包括连接在例如以太网120上的扫描设备105、个人计算机(PC)110以及操作者控制台115。扫描设备105可以是计算机断层摄影(CT)或者螺旋CT成像设备。

也可以是便携式或者膝上型计算机的PC 110包括中央处理单元(CPU)125和存储器130，该中央处理单元(CPU)125和存储器130被连接到输入150和输出155。CPU 125包括骨提取模块145，该骨提取模块包括一种或者多种用于从医学图像中提取骨或者骨的一部分的方法。

存储器130包括随机存取存储器(RAM)135和只读存储器(ROM)140。存储器130还可以包括数据库、磁盘驱动器、磁带驱动器等等或者其组合。RAM 135起数据存储器的作用，该数据存储器存储在程序在CPU 125中执行期间所使用的数据，并且被用作工作区。ROM 140起程序存储器的作用，用于存储在CPU 125中执行的程序。输入150由键盘、鼠标等等构成，且输出155由液晶显示器(LCD)、阴极射线管(CRT)、打印机等等构成。

由操作者控制台115来控制对系统100的操作，该操作者控制台115包括例如键盘的控制器165以及例如CRT显示器的显示器160。操作者控制台115与PC 110和扫描设备105通信，以便由扫描设备105收集的图像数据能够通过PC 110被重建成一堆二维(2D)切片并被再现为三维(3D)数据，并在显示器160上被查看。应该理解，PC 110可以被配置成在没有操作者控制台115的情况下通过使用例如输入150和输出155设备来执行由控制器165和显示器160执行的某些任务来对由扫描设备105提供的信息进行操作和显示。

操作者控制台115进一步包括任何合适的图像再现系统/工具/应用，该图像再现系统/工具/应用程序能使用例如3D图形卡来处理所获得的图像数据集(或者其一部分)的数字图像数据以在显示器160上产生并显示2D和/或3D图像。更具体地，该图像再现系统可以是提供图像数据的2D/3D再现和可视化并在通用或者专用计算机工作站上运行的应用程序。PC 110还可以包括用于处理所获得的图像数据集的数字图像数据以产生并显示2D和/或3D图像的图像再现系统/工具/应用程序。

如图1中所示，骨提取模块145还被PC 110用于接收和处理数字图像数据，如上面所述，数字图像数据可以是原始图像数据的形式、2D重建数据(例如轴向切片)的形式、或者诸如体积图像数据或者多平面重定格式之类的3D重建数据的形式、或者这种格式的任意组合。数据处理结果可以经由网络120从PC 110输出到操作者控制台115中的图像再现系统以便根据该数据处理结果产生图像数据的2D和/或3D再现，其中数据处理结果例如是器官或者解剖结构的分割、颜色或者强度变化等等。

图2是示出根据本发明示例性实施方案的用于从医学图像中自动提取骨结构的方法的流程图。如图2中所示，从例如解剖部分获取医学图像、例如基于切片的医学图像(步骤210)。这通过使用扫描设备105、在该实施例中CT扫描器来完成，在操作者控制台115处操作该扫描设备以扫描解剖部分，从而产生与该部分相关的一系列2D图像。该解剖部分的2D图像可以然后被转换或者变换成3D再现的图像。

在获取图像以后，从图像中获得种子、例如骨种子(步骤220)。该骨种子是3D点，其将用作区域增长操作的种子点。该骨种子可以由开业医生利用例如鼠标在显示器160上的图像的一部分中选择点来手工地获得。图像的所选择的部分可以是开业医生想要从图像中提取的对象、例如骨或者骨的一部分(例如，骨结构)。

骨种子或者一组相关的骨种子点也可以通过例如将图像的强度阈值预先设定为通常用于识别高密度骨结构的水平来自动地获得。例如，通过将阈值设置为通常表示高密度骨结构的1200霍斯菲耳德氏(Hounsfield)单位的值，图像中具有高于该阈值的值的所有体素都可以被用作种子点以从该图像中提取骨。因此，消除对手工选择该种子点的需要。

一获得该骨种子，就确定例如图像中的骨结构的强度范围(步骤230)。该强度范围可以通过例如用户选择骨结构的亮度级来手工确定，或者通过预先设定强度范围来自动确定。该强度范围还可以通过分析该图像的体积直方图以找到与围绕该骨结构的区域相关的所希望的强度范围来确定。

一旦确定了骨种子和骨结构的强度范围，就对该图像的每个体素进行阈值处理(步骤240)。更具体地，对每个体素进行二进制阈值处理，其中每个体素的在位掩模中用0或者1表示的值(例如其灰度值)低于所选择的阈值(例如其位掩模值是0)或者大于或者等于该阈值(例如其位掩模值是1)。从而产生基于骨结构的二进制阈值的第一位掩模，该第一位掩模包括例如对比流体增强的血管和器官。在图3A中示出了利用股骨的CT血管造影术数据集产生的第一位掩模的实例，其包括围绕骨的血管。

在替代方案中，可以在步骤240中执行从该种子点或者这些种子点开始的二进制区域增长。在这样做时，如果邻接这些种子点的体素的灰度级值大于或者等于所选择的阈值，那么它们在位掩模中用1表示，从而在位掩模中形成1的接合区域。所有其它与该阈值不相交或者低于该阈值的体素被赋予零灰度级值。尽管在该步骤中进行区域增长在计算上比进行二进制阈值处理更加昂贵，但是区域增长允许施加例如平均值、方差、或者手工设置的阻断的额外约束。

在产生该第一位掩模以后，对该第一位掩模进行腐蚀以去除血管、例如动脉和骨结构之间的连接(步骤250)。更具体地，将形态学的腐蚀滤波器应用于该第一位掩模以去除血管和骨结构之间的在骨结构强度范围内的连接以产生第二(例如，腐蚀的)位掩模。在图3B中示出了第二位掩模的实例，其是图3A的第一位掩模的腐蚀版本。如从图3B的放大部分(a)中可以观察到的那样，血管和骨之间的连接被去除了。

腐蚀滤波器通过例如将模板/结构元素(例如，球体或者立方体)应用于所有图像表面点并且取消所有被结构元素覆盖的体素的标记来修改该第一位掩模，图像表面点是被标记的体素(例如，骨结构强度范围内的体素)，这些体素还邻接未被标记的体素。从而，将骨减少到其核心结构并去除所有例如小对比度增强的血管和骨之间的连接，从而产生第二位掩模。

在腐蚀步骤250之后，进行区域增长以使骨结构与不相连接的血管分离(步骤260)。特别地，从该骨种子点或者这些骨种子点开始在第二位掩模中进行区域增长以从第二位掩模中去除所有与任何骨种子点分离的区域、例如不相连的血管和器官，以生成第三位掩模。

一旦产生了第三位掩模，使其膨胀(例如扩展)以恢复所腐蚀的第三位掩模的表面面积以生成第四位掩模(步骤270)。更具体地，对最初被标记的并且然后被腐蚀的体素进行重新标记，从而生成骨结构的第四(例如所估计的)位掩模。换句话说，在步骤270中，膨胀滤波器通过将模板/结构元素应用于所有表面点来修改第三位掩模，并标记所有被结构元素覆盖的体素，从而使骨的核心结构膨胀，其中表面点是邻接未被标记的体素的被标记的体素。然而，骨结构的第四位掩模可能包括来自其周围面积的一些图像残余。

随后，进行另一区域增长以生成第五位掩模(步骤280)。这例如通过从骨种子点开始区域增长并且然后增长到由第四位掩模所约束的骨结构的强度范围内的相邻体素中以生成表示骨结构的第五位掩模来完成。

在CT血管造影术数据集中生成的第五位掩模的实例在图4A和4B中示出。具体地，图4A示出针对股骨生成的第五位掩模，且图4B示出针对肋骨生成的第五位掩模。第五位掩模的另一个实例在图5B中示出，其可以与图5A的使用传统区域增长算法生成的二进制位掩模进行对比。如可以从图5A和5B中观察到的那样，第五位掩模已经去除了附着到骨上的任何器官或者血管，从而导致腹部骨结构的清楚表示，而二进制位掩模包括例如连接到腹部骨结构上的器官和血管之类的残余物。

由步骤280产生的第五位掩模可以然后被用于从图像的3D显示(visualization)中排除它所表示的骨。例如，可以对第五位掩模执行诸如最大强度投影、不透明再现或者画有阴影的不透明再现之类的体积再现技术，以从图像中提取骨结构(步骤290)。从而，导致具有从中所提取的骨的再现图像，如例如图6B中所示，该再现图像与图6A中所示的使用传统再现技术再现的并仍显示骨结构的图像不同。

因此，根据本发明示例性实施方案，可以将骨结构或者其它不需要的对象从医学图像中去除，以便用户不需要手工交互就能观察下面的图像数据、例如血管。尽管，在某些情况下，也可以进行手工交互，例如当在医学图像中选择初始种子点或者选择骨结构的强度范围时，这里讨论的方法步骤中的剩余步骤被自动执行。此外，该方法的可能发生手工交互的最初两个步骤也可以被自动执行，从而使得方法步骤能够无缝地执行。因此，例如，希望使用根据本发明的方法来修改医学图像数据的开业医生可以简单地选择显示器160上的图标以执行该方法，从而从医学图像中去除落在预先设定的强度范围内的不需要的对象。另一方面，开业医生可以选择要从该图像中去除的一个对象或多个对象的种子点和强度范围，并且然后选择显示器上的图标以执行该方法。

应该理解，在本发明的替代实施方案中，可以将多个图像处理步骤组合为单程或者单个步骤以进一步优化上面参考图2所描述的方法的处理时间。例如，在步骤240-260中进行的处理可以被组合为单个区域增长操作，该单个区域增长操作从骨种子点开始，并确定具有高于骨结构的阈值的灰度级的、体素的接合区域，该骨结构离对象的表面具有规定的距离，该距离从腐蚀结构元素的尺寸获得。这生成第三位掩模。类似地，在步骤270和280中进行的处理也可以被组合为要对该第三位掩模执行的膨胀操作，如果例如，只有当用于生成第五位掩模的体素被膨胀滤波器的结构元素覆盖并且它们的灰度级在骨结构的阈值之上时才对它们进行标记。

此外还应该理解，由于附图中描绘的一些组成系统的部件和方法步骤可以以软件实现，所以系统部件(或者方法步骤)之间的实际连接可以根据对本发明进行编程的方式而不同。当给定在此所提供的本发明的教导时，本领域普通技术人员将能够设想这些以及相似的本发明的实施或者配置。

也应该理解，上面的描述仅仅表示说明性实施方案。为了方便读者，上面的描述集中在可能的实施方案的典型例子上，该例子说明本发明的原理。该描述并不试图穷举所有可能的变化。替代的实施方案可能不是针对本发明的特定部分提出的，或者其它没有描述的替代方案可能可用于一部分，不应该认为放弃那些替代实施方案。在不背离本发明的精神和范围的情况下可以实施其它应用和实施方案。

因此，并不打算将本发明限制于明确描述的实施方案，因为可以产生上述内容的许多置换和组合以及包括上述内容的不具有创造性的(non-inventive)替代的实施，但本发明应根据下列权利要求来限定。应该理解，那些未被描述的实施方案中的许多落在下列权利要求以及其它等同物的文字范围内。

Claims (20)

1.一种用于从医学图像中自动提取骨结构的方法，包括：

对医学图像的每个在骨结构的强度范围内的体素进行阈值处理以产生第一位掩模；

腐蚀该第一位掩模以去除血管和骨结构之间的连接从而产生第二位掩模，其中该连接是在该强度范围内的；

从种子点开始通过使体素增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第二位掩模进行区域增长，以使骨结构与不相连的血管分离并产生第三位掩模；

使该第三位掩模膨胀以恢复该第三位掩模的表面面积从而产生第四位掩模；以及

从该种子点开始通过增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第四位掩模进行区域增长，以产生表示骨结构的第五位掩模。

2.如权利要求1所述的方法，其中该医学图像是解剖部分的。

3.如权利要求1所述的方法，其中该强度范围是通过选择骨结构的亮度级确定的、从围绕该种子点的面积得到的、以及预先设定的之一。

4.如权利要求1所述的方法，其中该种子点是通过用户选择表示要从医学图像中去除的对象的点来获得的。

5.如权利要求4所述的方法，其中要从医学图像中去除的对象是骨结构。

6.如权利要求1所述的方法，进一步包括：

对该第五位掩模执行体积再现技术以从该医学图像中提取骨结构。

7.如权利要求6所述的方法，其中该体积再现技术是最大强度投影、不透明再现和有阴影的不透明再现中的一种。

8.如权利要求1所述的方法，其中该医学图像是通过计算机断层摄影(CT)和螺旋CT成像技术中的一种获得的。

9.一种用于从医学图像中自动提取骨的系统，包括：

存储设备，用于存储程序；

处理器，与该存储设备通信，该处理器运行该程序以：

对医学图像的每个在骨的强度范围内的体素进行阈值处理以产生第一位掩模；

腐蚀该第一位掩模以去除血管和骨结构之间的连接从而产生第二位掩模，其中该连接是在该强度范围内的；

从种子点开始通过使体素增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第二位掩模进行区域增长以使骨与不相连的血管分离并产生第三位掩模；

使该第三位掩模膨胀以恢复该第三位掩模的表面面积从而产生第四位掩模；以及

从该种子点开始通过增长到在该强度范围内的邻近体素中来对第四位掩模进行区域增长，以产生表示骨的第五位掩模。

10.如权利要求9所述的系统，其中该医学图像是解剖部分的。

11.如权利要求9所述的方法，其中该强度范围是通过选择骨的亮度级确定的、从围绕该种子点的面积得到的、以及预先设定的之一。

12.如权利要求9所述的系统，其中该种子点是通过用户选择表示要从医学图像中去除的对象的点来获得的。

13.如权利要求12所述的系统，其中要从医学图像中去除的对象是骨。

14.如权利要求9所述的系统，其中该处理器进一步运行程序代码以：

对该第五位掩模执行体积再现技术以从该医学图像中提取骨。

15.如权利要求14所述的系统，其中该体积再现技术是最大强度投影、不透明再现和有阴影的不透明再现中的一种。

16.如权利要求9所述的系统，其中该医学图像通过计算机断层摄影(CT)和螺旋CT成像技术中的一种获得。

17.一种计算机程序产品，包括计算机可使用的介质，该计算机可使用的介质具有记录在其上的计算机程序逻辑，该计算机程序逻辑用于从医学图像中提取骨结构，该计算机程序逻辑包括：

用于对医学图像的每个在骨结构的强度范围内的体素进行阈值处理以产生第一位掩模的程序代码；

用于腐蚀该第一位掩模以去除血管和骨结构之间的连接从而产生第二位掩模的程序代码，其中该连接是在该强度范围内的；

用于从种子点开始通过使体素增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第二位掩模进行区域增长以使骨结构与不相连的血管分离并产生第三位掩模的程序代码；

用于使该第三位掩模膨胀以恢复该第三位掩模的表面面积从而产生第四位掩模的程序代码；以及

用于从该种子点开始通过增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第四位掩模进行区域增长以产生表示骨结构的第五位掩模的程序代码。

18.一种用于从医学图像中自动提取骨的系统，包括：

用于对医学图像的每个在骨的强度范围内的体素进行阈值处理以产生第一位掩模的装置；

用于腐蚀该第一位掩模以去除血管和骨结构之间的连接从而产生第二位掩模的装置，其中该连接是在该强度范围内的；

用于从种子点开始通过使体素增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第二位掩模进行区域增长以使骨与不相连的血管分离并产生第三位掩模的装置；

用于使该第三位掩模膨胀以恢复该第三位掩模的表面面积从而产生第四位掩模的装置；以及

用于从该种子点开始通过增长到在该强度范围内的邻近体素中来对该第四位掩模进行区域增长以产生表示骨的第五位掩模的装置。

19.一种用于从医学图像中自动提取骨结构的方法，包括：

从医学图像中获得种子点；

确定骨结构的强度范围；

对第二位掩模进行区域增长以产生第三位掩模，其中从种子点开始对该第二位掩模的在该强度范围和与对象的表面的距离内的体素进行区域增长，其中通过腐蚀在该强度范围内的体素的第一位掩模来限定该对象；以及

通过将膨胀滤波器应用于在该强度范围内的体素来使该第三位掩模膨胀以产生第四位掩模，并对该第四位掩模进行区域增长以产生表示骨结构的第五位掩模。

20.一种用于从基于切片的三维(3D)医学图像中自动提取骨的方法，包括：

从该医学图像中获得骨种子点；

确定骨的强度范围；

对该医学图像的每个在该强度范围内的体素进行二进制阈值处理，以产生第一位掩模；

将形态学的腐蚀滤波器应用于该第一位掩模以去除血管和骨之间的连接，从而产生第二位掩模，其中该连接是在该强度范围内的；

从该种子点开始通过使在该强度范围内的体素增长来对第二位掩模进行区域增长，以使骨与不相连的血管分离并产生第三位掩模；

将膨胀滤波器应用于该第三位掩模以恢复该第三位掩模的表面面积从而产生第四位掩模；

从该种子点开始在该强度范围内对该第四位掩模进行区域增长以产生表示骨的第五位掩模；以及

对该第五位掩模执行体积再现技术以从该医学图像中提取骨。

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