一种肺部CT图像中肺结节的分割方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109214397A(43)申请公布日2019.01.15(21)申请号201811073727.7(22)申请日2018.09.14(71)申请人郑州大学地址450000河南省郑州市高新区科学大道100号(72)发明人董敏李舒意孙燚段鋆心穆晓敏(74)专利代理机构郑州慧广知识产权代理事务所(特殊普通合伙)41160代理人董晓慧(51)Int.Cl.G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06T7/11(2017.01)权利要求书1页说明书8页附图6页(54)发明名称一种肺部CT图像中肺结节的分割方法(57)摘要本发明提出了一种肺部CT图像中肺结节的分割方法，包括以下步骤：(1)从肺部图像中提取包含肺结节在内的肺实质轮廓线，获取肺实质图像；(2)对步骤(1)中的肺实质图像采用聚类算法对疑似肺结节的区域进行分割；(3)对步骤(2)疑似肺结节的区域采用图像圆度法去除区域中形状近长条型的部分，排除血管或气管的干扰；(4)根据步骤(3)中疑似肺结节的区域的大小，构建高斯模板，选择相关系数较高的区域完成肺结节的提取。本发明考虑了孤立性肺结节的形状特点以及由肺部CT值的变化形成的图像灰度值分布的特征，减小肺结节分割结果的误差。CN109214397ACN109214397A权利要求书1/1页1.一种肺部CT图像中肺结节的分割方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)从肺部图像中提取包含肺结节在内的肺实质轮廓线，获取肺实质图像；(2)对步骤(1)中的肺实质图像采用聚类算法对疑似肺结节的区域进行分割；(3)对步骤(2)疑似肺结节的区域采用图像圆度法去除区域中形状近长条型的部分，排除血管或气管的干扰；(4)根据步骤(3)中疑似肺结节的区域的大小，构建高斯模板，选择相关系数较高的区域完成肺结节的提取。2.根据权利要求1所述的一种肺部CT图像中肺结节的分割方法，其特征在于：步骤(1)中，通过迭代法对肺部图像计算阈值，进行阈值分割，得到二值图像；通过形态学方法提取肺部图像中的整体轮廓线，然后利用连通区域标注分出不同的部分，经过轮廓选择，从而得到肺实质轮廓线。3.根据权利要求2所述的一种肺部CT图像中肺结节的分割方法，其特征在于：轮廓提取中，为获得完整且干扰较少的轮廓线，形态学方法中结构元素设定的形状为方形，大小近似肺部图像长度的1/120。4.根据权利要求2或3所述的一种肺部CT图像中肺结节的分割方法，其特征在于：对整体轮廓线进行两次闭运算，填充细小的缝隙使轮廓线连通，然后对整体轮廓线图进行8连通区域标注。5.根据权利要求4所述的一种肺部CT图像中肺结节的分割方法，其特征在于：得到肺实质轮廓线的方法包括以下步骤：1)判断二值图像中间一行像素点上，从左到右或者从右到左的第一点的值；2)若该值为1，则轮廓图上这一行从左到右或者从右到左的第二段为1的点必为肺实质轮廓线上的点；3)若该值为0，则轮廓图第一段为1的点必为肺实质轮廓线上的点；4)找出这两点在图像中的位置，对应连通域标注内容找出肺实质轮廓线。6.根据权利要求2所述的一种肺部CT图像中肺结节的分割方法，其特征在于：获得肺实质轮廓线后，先将内部填充，利用形态学闭运算去除外部多余的轮廓线，对外部进行修正，修整外部之后，仅选取外部连通区域，然后去除内部干扰，获取完整的肺实质图像。7.根据权利要求2所述的一种肺部CT图像中肺结节的分割方法，其特征在于：步骤(2)中，采用模糊C均值聚类方法对灰度值进行分类，聚类类别设为4，模糊系数设为2，提取肺实质中灰度值最高的部分为疑似肺结节的区域。8.根据权利要求2所述的一种肺部CT图像中肺结节的分割方法，其特征在于：步骤(3)中，圆度图像法包括以下步骤：1)将图像中的像素个数看作是面积，通过matlab中find函数找到连通区域的像素个数，记为m；2)通过连通区域中的点的位置信息，找出连通区域的列向量最大值ymax最小值ymin，行向量最大值xmax最小值xmin，选择两组差值最大的数作为圆的直径，计算面积，记为M；3)m/M与1越接近，标示连通区域更接近圆，对提取的灰度值最高的各小部分进行计算，去除圆度明显比较差的部分。2CN109214397A说明书1/8页一种肺部CT图像中肺结节的分割方法技术领域[0001]本发明涉及图像分割技术领域，特别是指一种肺部CT图像中肺结节的分割方法。背景技术[0002]肺癌是癌症中致死高发原因，因为其早期无症状显示使得疾病很难被检测到，当疾病发现时癌症已经转移，这使得肺癌难以治疗，肺癌病症早期往往会有肺部结节症状，如今肺结节检测多采用胸部CT扫描，扫描结果具有图像清晰，准确等特点，但一个病人的检测结果会有上百张图，在寻找上大量花费放