基于先验知识的CT影像自动勾画研究及应用
2019-05-24江东余永建吴茜
江东 余永建 吴茜
摘要：研究基于先验信息的区域生长自动分割算法，在Matlab平台实现三维CT影像的肝脏自动勾画。首先对图像进行预处理，包括灰度值归一化、掩模、利用形态学运算去除支架等冗余信息等，其次利用肝脏的影像特點及先验知识自动选取一个种子点，采用区域增长算法并利用Canny边缘检测算子在合适的时机放宽或者收缩生长准则，及时停止生长，使区域生长算法效果提升，最后使用漫水法对于图片提取后进行填充，实现CT影像中的肝脏自动分割。通过多组病例测试，本文提出的基于先验知识的区域增长算法，经过图像预处理、canny边缘检测以及漫水法填充等处理手段，实现了CT影像的肝脏自动勾画，并取得了较好的效果。
关键词：先验知识；区域增长；形态学运算；Canny边缘检测；漫水法
中图分类号：TP391 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）07-0217-02
放疗是治疗癌症的三大技术手段之一，利用CT影像信息勾画器官是制定肝癌放疗计划的前提，传统手动分割方法繁琐耗时，结果不可复现，研究与设计全自动的勾画系统对放疗科医生具有重要意义。肝脏体积较大、形态不规则，与周围临近组织CT值相近难以区分，造成肝脏器官的自动勾画存在较大难度，因此本文基于MATLAB平台研究并实现CT影像的肝脏自动分割。
1 肝脏自动分割算法
本文利用肝脏的CT影像特征并结合先验信息，采用区域增长技术实现肝脏CT影像的自动勾画。具体过程如下：1）在分割前对图像进行前处理；2）在滤波后图像的基础上，利用先验知识选取一个种子点进行区域增长，利用Canny边缘检测算子在合适的时机放宽或者收缩生长准则，及时停止生长，使区域生长算法效果提升；3）对区域增长后的图像后进行后处理。使用漫水法提取目标空间的封闭区域，将其提取后重新填充，使区域生长算法所得图像轮廓的凸起、凹陷和角点消失。
1.1 图像预处理
本文首先采用实现图像的灰度变换，然后利用各向异性扩散滤波对图像进行预处理，最后采用形态学运算消除支架信息，预处理结果如图1所示。其中图1左图为本次实验中用来研究CT原图，图1右图是将原图经过了预处理后的效果，将两图进行比较，不难看出经过了灰度转换与去噪声处理后，图像的对比度有了一定的拉伸，肝脏轮廓更加清楚，且去除了支架信息。
1.2 基于先验知识的改进区域增长算法
区域生长法先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区目的。区域生长算法的优点是计算简单可满足图像分割的多种要求，既提取CT图的边缘信息，又针对某一特定区域的单独实行分割，所以本文选用区域生长作为分割方法。但是传统的区域生长法在处理肝脏的分割时，通常难以区分出肝脏与其相邻的胃、胸腹壁等区域。因此，本文基于肝脏的影像学特征及先验信息，提出基于先验信息的区域生长算法，旨在建立并实现基于肝脏自动勾画。其流程如图2所示：
步骤1：根据肝脏的解剖特性结构等先验知识自动选出一个种子点（一般位于肝脏区域中心部分）n=1；
步骤2：检查该种子点的（2n+1）×（2n+1）邻域，计算该邻域的灰度平均值μ和标准差δ；
步骤3：通过计算，符合不等式
步骤4：如果该邻域中再没有新的增长点产生，或满足某种停止条件，增长结束，令n=n+1，将种子点邻域扩大，转向步骤2；其分割结果如图3所示。
虽然这样控制生长准则能够大体分割出肝脏的准确位置，但是还存在一些噪点、毛刺和“空洞”问题，本文采取漫水法对目标区域提取填充、采用Canny边缘检测算子对肝脏进行处理。漫水法的优势在于提取目标区域内的封闭区域，再将其填充，主要针对的是图像中的“空洞”，如图4（b）所示。区域增长结束后，如果我们能在合适的时机放宽或者收缩生长准则，及时停止生长，使区域生长算法效果就能得到进一步提升。本文采用Canny边缘检测算子，它有良好的信噪比、很好的定位性能和单一边缘单一响应的优势。Canny边缘检测算子对肝脏进行处理，效果如图4（c）所示。
可以看出，Canny 算子可以得到连续清晰，单一响应、位置准确的边缘信息，并且有效地避免了图像中噪声的影响。图5（b）中标出了该张CT切片图像中肝脏所在，勾画出了完整的肝脏边缘，并且几乎没有噪声。最后根据边缘结果，在原图进行勾勒，系统自动勾画结果如图5（c）所示。
本文用户界面、算法实现均基于MATLAB平台。基于上述研究目的，并结合实际临床应用场景，设计图形用户界面如图6所示。界面包括图像基本信息区、选择文件或文件夹区、图像处理显示区、勾画选择功能区和图像对比区。系统实现了对肝脏和脑部等图像的预处理和自动勾画功能。
3 结论
医学图像分割在病情、放射治疗等领域应用广泛。本文提出了基于先验信息的区域增长算法，并将其应用于肝脏的自动勾画。首先采用灰度变换、形态学运算等方法对图像进行预处理操作，增强图像质量、去除冗余信息；其次，根据先验知识和肝脏特点自动选择生长点，采用漫水法对分割后的图像进行填充；最后采用Canny边缘检勾画出肝脏，实现CT图像肝脏的自动勾画。此外，基于Matlab GUI设计、实现了肝脏自动勾画程序。
参考文献
[1] 王小东，冯筠，鲁定国，等.基于先验知识的肝脏轮廓线提取算法研究[J].计算机应用研究，2014，31（1）：281-284.
[2] 罗清，林伟，秦文健.基于先验形状信息核图割模型的肝脏分割方法[J].计算机工程与设计，2014，35（6）：2084-2090.
[3] 刘航.基于CT图像的肝肾自动分割方法研究[J].核能科学与工程，2014，06（02）：360-365.
[5] 仇清涛，段敬豪，巩贯忠，等.基于三维动态区域生长算法的肝脏自动分割[J].中国医学物理学杂志，2017，34（7）：660-665.
[6] 于万波.基于MATLAB的图像处理[M].北京：清华大学出版社，2008.
【通联编辑：朱宝贵】
