一種關于ct腦出血圖像的處理方法

專利名稱：一種關于ct腦出血圖像的處理方法
技術領域：
本發明涉及CT圖像處理技術領域，具體涉及關于CT腦出血圖像的處 理方法，用于精確確定急性腦出血區域的位置。
背景技術：
急性腦內出血指的是在腦內的新近出血，這是非常緊急和危險的征 兆，其準確快速的^r測是有效處理與治療的前提。對于急性腦出血，受過 良好訓練的放射科醫務人員能夠較好地辨認，但是當出血較少或出血被正 常組織所掩蓋時也會出錯；受過良好訓練的放射科醫務人員通常用手工標 定和計算腦出血體積，這不但費時，且難于控制精度，得到的是分散的二 維圖片而不是整體的三維信息。更糟糕的是，出血病人進入急診室時，閱 片者多為急診科醫師，他們的CT讀片知識是有限的，從而不能有效地辨認 出血。因此研究快速準確地檢測急性腦出血具有重要的臨床意義。關于腦出血的自動4全測國內外的研究較少。《Chan T. Computer aided detection of small acute intracranial hemorrhage on computer tomography of brain》(Computerized Medical Image and Graphics 2007; 31:285-298)研究了小 出血的自動檢測，其中矢狀面的提取基于腦室的對稱性，高達30%的情況 不能準確實現而要求人的干預，對于一^:出血(包括小出血和大出血)由 于可能較大的占位效應，將會有更高比例的數據不能求出中矢狀面；基于 頂帽變換(top-hattransformation)刻畫灰度的局部對比度，其數學形態學結構 元大小難于確定(必須大于出血的直徑，而出血的直徑不定)；尋找可能的 出血區域時需要計算wlF(x,y) + w2G(x，y)〉T 和知道該區域對應的腦結構，其中wl、 w2與T是三個待定參數，F(x，y) 與G(x,y)分別表示在(x,y)處的對比度以及對中矢狀面的灰度不對稱性,如 何確定這三個參數使其不依賴于不同的掃描設備是比較困難的，對于C T 數據精確確定其解剖位置是困難的(由于空間分辨率低，加上數據對應于 病變，難于精確找到需要的腦標志點)；另外，處理時間較長，平均每幅圖 像需要1 5秒(以一套數據1 2幅圖像計算，時間為3分鐘)。Maldjian等(Maldjian JA, Chalela J, Kasner SE， Liebeskind D, Detre JA.)的《Automated CT segmentation and analysis for acute middle cerebral artery stroke.》(American Journal of Radiology 2001; 22:1050-1055 )探討了基于腦圖譜直 接進行灰度比較的方法，這太過簡化，且正如前面所述，數據難于與腦圖 譜實現精確對應。依賴于腦圖譜與數據較精確的配準的方法，其中這種配 準是不可能精確實現的，原因有二 一，由于臨床CT數據的較低空間分辨 率不能精確確定配準所需要的腦標志點，二，出現出血后腦組織可能出現 移位或形變從而難于建立正常腦圖譜和非正常腦組織之間的空間對應關 系，因此借助腦圖譜的精確定位確定非正常區在原理上講是不可行的。尚 斌和徐良賢的《一種中風病人腦出血CT圖像序列的自動分割方法》(計算 機工程2004: 33 (增刊):356-357 )采用與Maldjian等相似的方法先實現 圖像與腦圖譜的匹配，然后利用模糊C均質聚類識別方法，只能處理非常 簡單的圖像。所以目前急需尋找到一種能快速、準確處理CT腦出血圖像的 方法。'發明內容本發明結合腦內急性腦出血的圖像及解剖特征，能快速準確地對CT腦 出血圖像進行處理，從而獲得急性出血區域圖像，為醫務人員診斷急性腦 出血提供了精確的資料。本發明是一種關于CT腦出血圖像的處理方法，所述方法按以下步驟進行A、 獲得病人腦部CT圖像數據；B、 利用模糊C-均值聚類方法識別CT圖像中的腦部組織，獲得腦組織 二值圖像；C、 計算腦中矢狀面，并確定中矢狀線；C)、基于點對區域的廣義不對稱性度量，估計在腦組織圖像內部相對于 中矢狀線的廣義不對稱性特征，獲得腦組織圖像像素的廣義不對稱性特征 數據；E、 計算急性腦出血的灰度闊值、不對稱性閾值、局部對比度閾值、部 分容積灰度閾值；F、 利用獲得的灰度閾值、不對稱性閾值和部分容積灰度閾值對腦部組 織圖像像素進行二值化處理；G、 對二值化處理后圖像的前景連通區域，利用局部對比度閾值進行局 部對比度約束，即如果其局部對比度不小于局部對比度閾值，則保留其為 前景連通區域，否則將其設置為背景連通區域，從而獲得初始急性腦出血 二值圖像。其中，所述步驟B按以下步驟進行Bl、利用模糊C-均值聚類識別方法將腦部CT圖像數據按灰度值的高 低分類，從而確定兩個灰度閾值，即去掉頭顱骨的高灰度閾值和去掉其它 非腦組織的低信號閾值；B2、對腦部CT圖像數據，利用所述高灰度閾值和低信號閾值作為約束 條件對其進行二值化處理；B3、查找二值化處理之后的圖像數據，對擁有最多非零像素且空間連 通的前景連通區域，填充該連通區域內孔的處理，并進行填充該連通區域內孔的處理，并在一預設位置以下的每個軸向切片上檢查二維前景區域， 以去除孤立的二維前景連通區域，從而獲得腦組織二值圖像，從而獲得腦 組織二值圖像。其中，所述步驟C中，根據腦CT數據，采用基于局部對稱性和奇異點剔出的方法計算中矢狀面。其中，所述步驟C中，若采用基于局部對稱性和奇異點剔出的方法計 算中矢狀面失敗(即非奇異點的個數不夠多，或著說非常少，比如非奇異 點的個數不足6個)，則對于腦組織二值圖像數據，采用腦輪廓擬合計算和 奇異點剔出相結合的方法，對腦CT軸向切片圖像進行計算，從而計算出腦 中矢狀面；所述計算中矢狀面的方法按照以下過程進行Cl、利用橢圓函數逼近腦CT軸向切片圖像的腦輪廓；C2、用橢圓的長軸逼近所要計算的軸向切片圖像的對稱線，由所有計 算的對稱線通過奇異點剔出方法估計所需中矢狀面。其中，所述步驟C中，若采用腦輪廓擬合計算和奇異點剔出相結合的 方法計算中矢狀面失敗(即非奇異點的個數不夠多，或著說非常少，比如 非奇異點的個數不足6個)，則使用頭顱二值圖像的頭顱輪廓擬合計算和奇 異點剔出相結合的方法，對腦CT軸向切片圖^f象進行計算，從而計算出腦中 矢狀面。其中，所述步驟D按照以下過程估計腦組織圖像內部相對于中矢狀線 的廣義不對稱性特征數據D1 、在同 一軸向切片中計算腦組織圖像中每個像素點相對于中矢狀線 的對稱點；D2、確定以每個對稱點為中心的鄰域內像素點的灰度最大值；D3、用像素點的灰度值與相對應的灰度最大值相減，求取該像素點的廣義不對稱性特征數據，所述相對應的灰度最大值是指以該像素點對稱點為中心的鄰域內像素點的灰度最大值。其中，所述步驟E中，按以下步驟計算急性腦出血的灰度閾值El、查找廣義不對稱性特征數據大于臨界閾值的所有像素點，該臨界 閾值大于由灰質與白質造成的腦組織廣義不對稱性特征；E2、按照下述公式，計算上一步查找到的像素點的灰度閾值/^e77z = avgl - sdl,其中，/2M772為所求灰度閾值，avgl為上一步查找到的像素點的灰度均 值，sdl為上一步查找到的像素點的灰度方差。其中，所述步驟E中，根據腦組織內部像素點的灰度直方圖，計算急 性腦出血的局部對比度閾值、不對稱性閾值、部分容積灰度閾值。其中，所述步驟F中，二值化處理采用以下方式對腦組織的廣義邊 界像素，若該像素點的灰度值不小于部分容積灰度閾值，且其廣義不對稱 性特征數據不小于不對稱性閾值，則該像素點設置為初始急性腦出血二值圖像的前景像素；對于腦組織的內部像素，若該像素點的灰度值不小于灰 度閾值，且該像素點的廣義不對稱性特征數據不小于不對稱性閾值，則該 像素點設置為初始急性腦出血二值圖像的前景像素；若像素點不屬于上述 兩種情況，則該像素點設置為初始急性腦出血二值圖像的背景像素。其中，所述方法還包括以下步驟Hl、搜索巖骨以下的軸向切片圖像 數據，并運用灰度和局部對比度閾值判定在第四腦室附近有無高信號區， 若有則將此高信號區設置為初始急性腦出血區域的前景像素，從而獲得含 有第四腦室附近急性腦出血特征的初始急性腦出血區域圖像。其中，所述方法還包括以下步驟H21、查找初始急性腦出血區域圖像數據，并對其按以下方式進行二值 化處理對腦組織前景像素的內部像素，若其灰度值不小于灰度閾值，則 設置該像素為 一臨時的二值圖像的前景像素；對腦組織前景像素的廣義邊 界像素，若其灰度值不小于部分容積灰度閾值，則設置該像素為一臨時的 二值圖像的前景像素；其他情況設置為 一臨時的二值圖像的背景像素；H22、對一臨時的二值圖像的圖像的前景連通區域，利用局部對比度閾值進行局部對比度約束，即若其局部對比度不小于局部對比度閾值，則將 其設置為急性腦出血二值圖像的前景連通區域。其中，所述方法還包括以下步驟H3、對在初始急性腦出血區域圖像 的前景像素的鄰域內^^查背景像素，將灰度值比灰質灰度高的，且其廣義 不對稱性特征數據不小于不對稱性閾值與一常數之差的背景像素設為初始 急性腦出血二值圖像的前景像素，該常數是一個經驗數據，可以在[5, 15] 內變化，結果影響不是很大。其中，所迷方法還包括以下步驟H4、檢測初始急性腦出血區域圖像 的前景線狀連通區域，并將其設為初始急性腦出血二值圖像的背景像素。其中，所迷方法還包括以下步驟H5、查找初始急性腦出血區域圖像 的邊緣像素，并將鄰域內大于0.5個出血像素的邊緣像素設為初始急性腦出 血二值圖像的前景4象素。本發明可以采用非增強型CT獲得腦CT圖像數據，并根據急性腦出血在非增強型CT圖像中呈現高信號的特點，利用急性腦出血的灰度特性(高亮度)、對中矢狀面的不對稱性(通常不會在左右半腦的對稱位置呈現高信號，腦室出血可呈現對稱性而被特殊處理)以及急性腦出血比其周圍的腦組織的信號高(局部對比度特性)，這三項特征有效地剔出非出血的高信號(例如，釣化呈現對中矢狀面的對稱性、成像偽影導致的高信號通常不會有高的局部對比度和非對稱性)，從而獲得急性腦出血區域圖像。其中，由 于部分容積效應引起的高信號可以根據其空間特征予以消除，即這些像素靠近頭顱骨，位于腦的邊界。相對于現有技術的方法，本發明具有以下優點1、 在一般腦出血及腦出血嚴重的情況下，能自動準確地提取中矢狀面， 從而確定急性腦出血區域腦組織的不對稱性特征，不需人為干預2、 本發明提出的基于廣義不對稱性來是基于點與一個區域的灰度最大值之間差別，能對噪聲和中矢狀面提取的誤差不敏感。3、 本發明提出了自適應的參數計算方法，且對來自日本、中國哈爾濱、 廣州、'深圳的正常和腦出血(微小出血以及中度出血和超大出血)CT數據 進行了測試，表明了參數確定的廣泛的自'適應性。4、 本發明避免利用腦圖譜，所使用的只是較寬松的解剖知識。5、 本發明提出了相應的措施以區分出血高信號與其它非出血的高信 號，還有本發明能能夠找出對中矢狀面對稱的急性腦出血區、能夠恢復較 亮急性腦出血周圍較暗的急性腦出血、能恢復部分容積效應引起的急性腦 出血像素。6、 本發明基于較簡單的運算、處理速度快，能在20秒以內獲得急性腦 出血區域圖像，并根據圖像計算出出血體積和位置，以便醫務人員快速地 采取治療。


圖1是本發明關于CT腦出血圖像處理方法的流程圖； 圖2是利用模糊C-均值聚類方法獲得腦組織圖像的方法流程圖； 圖3是腦部的軸向切片圖像； 圖4是圖3的頭顱二值圖像； 圖5是圖3的腦組織圖像； 圖6是圖3的中矢狀線圖像； 圖7是采用本發明獲得的急性腦出血區域的圖像； 圖8是腦組織內部像素點的歸一化灰度直方圖； 圖9是含有腦出血與鈣化及偽影的圖像，圖中，l表示條狀偽影，2表 示鉤化，3表示腦出血；圖IO是頭顱骨的CT圖像；圖ll是頭顱骨的腦組織圖像，圖中，4表示頭顱骨。
具體實施方式
以下將詳細描述本發明的各較佳實施例。如圖l所示，本發明的關于CT腦出血圖像的處理方法，可用于通用計算機或CT圖像的圖像處理系統上，按以下步驟A至步驟G進行A、 利用非增強型CT獲得病人腦部CT圖像數據，該腦部CT圖像的 CT數據(按標準DICOM格式保存)根據其窗位和窗寬自動轉換為8位的 數據文件，每一個圖像點被稱為像素(或體素，以下用像素表示)，像素的 灰度為在0至255之間取值。通過獲取多個腦部軸向切片、矢狀切片或冠 狀切片后，經轉換可獲得三維CT圖像，三維圖像坐標系為X為從左至右， Y為從前至后，Z為從上到下，Z為常數的切片稱為軸向切片(也稱水平面 切片)，Y為常數的切片稱為冠狀切片，X為常數的切片稱為矢狀切片，第 n個軸向切片的Z坐標為n(n為自然數)，其圖像如圖3所示。B、 利用模糊C-均值聚類方法識別上述CT圖像中的腦部組織，并進行 圖像二值化處理，獲得腦組織的二值圖像brain(x,y，z)，如圖5所示。如圖 2所示，這一步具體可采用以下步驟進行Bl、利用模糊C-均值聚類識別方法將腦部CT圖像數據按灰度值的高 低分類，從而確定兩個灰度閾值，即去掉頭顱骨的高灰度閾值和去掉其它 非腦組織的低信號閾值；B2、對腦部CT圖像數據，利用所述高灰度閾值和低信號閾值作為約束 條件對腦部CT圖像數據進行二值化處理；B3、查找二值化處理之后的圖像數據，對擁有最多非零像素且空間連 通的前景連通區域，進行填充該連通區域內孔的處理，并進行填充該連通 區域內孔的處理，并在一預設位置以下的每個軸向切片上^r查二維前景區 域，以去除孤立的二維前景連通區域(也就是為了去掉眼眶(orbit)以下的肌肉等非腦組織所產生的高信號，具體可以通過圖像處理檢測眼眶的位置用 于設定所述的"預設位置"，然后從該位置以下檢查每個軸向切片的二維前 景連通區域，僅當它與上一個軸向切片足夠多(比如說至少50%)的前景 像素相鄰時才保留，否則將其設置為背景像素即非腦像素。這里所說的相鄰即是不孤立。)，從而獲得腦組織圖像brain(x,y，？)。這一過程中，利用模 糊C-均值聚類對CT圖像按照灰度值的高低可以分為四類第一類的最大 灰度,可作為去掉其它非腦組織(如空氣和腦髓液)的低信號閾值Tback; 第四類的平均灰度，可作為去掉頭顱骨的高灰度Tb。ne;第三類的灰度均值 fcmMean[3]和方差fcmSD[3]將被用來補償部分容積效應和恢復較暗的急性 腦出血。上述B1至B3的過程可以參見以下頭顱二值圖像head(x,y,z)的處理原 理。獲取頭顱二值圖像head(x， y, z)由兩個步驟來實現 (1 )按以下公式進行二值化，上式中，g(x,y，z)為像素點(x,y,z)的灰度值。(2)找到AOc,;;，z)中最大的前景連通區域(該區域的每個像素均為 5,(x，:^)中的l像素，且它們在空間中連通，擁有最多的像素數)并填充該 連通區域內的孔所得到的二值圖像即是head(x，y,z),如圖4所示。 采用與上述方法類似的過程可求得腦組織圖像，包括根據兩個灰度閾值 CIWk與Tb。ne)進行二值化處理、數學形態學處理以斷開腦與非腦的連接、找 到最大的前景連通區域并填充、去掉眼眶(orbit)以下的肌肉等非腦組織等， 其詳細操作過程可以參見括弧內的參考文獻(Hu QM, Qian GY, Aziz A, Nowinski WL. Segmentation of brain from computed tomography head images (由CT頭盧貞圖像分割腦組織).Proceedings of the 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference: 155—1 - 155_4.)。C、計算腦中矢狀面，并確定中矢狀線。 從解剖學角度上講，中矢狀面將人腦分成左右半腦。對于正常人，其左右半腦大致對稱，因此CT圖像對中矢狀面呈現較強的對稱性。然而，腦出血會破壞腦組織內的灰度分布，并有可能導致腦組織的形變和/或移位， 因此腦出血病人的中矢狀面的確定具有挑戰性。在本發明中，采用以下方 法計算中矢狀面。根據腦CT數據，可以采用精度較高的基于局部對稱性和奇異點剔出的 方法計算中矢狀面，具體可以參見括弧內的文獻資料(Hu QM, Nowinski WL. A rapid algorithm for robust and automatic extraction of the midsagittal plane of the human cerebrum from neuroimages based on local symmetry and outlier removal (—種快速、自動和魯棒地基于局部對稱性和奇異點剔出估計大腦 中矢狀面的算法).NeuroImage 2003; 20(4): 2154-2166 )。'當CT圖像數據呈現較大的灰度異常分布時，上述方法將不能提供足 夠多(比如說6個點)的非奇異點(inlier),這時可用腦組織圖像brain(x, y, z) 估計中矢狀面，也就是說采用腦輪廓擬合計算和奇異點剔出相結合的方法， 對腦CT軸向士刀片圖像進行計算，從而估計出腦中矢狀面。比如，先利用橢 圓函數逼近腦CT軸向切片圖像的腦組織輪廓，然后用橢圓的長軸來逼近所 要計算的軸向切片圖像的對稱線，由所有估計的對稱線通過奇異點剔出來估計所需中矢狀面。如果上述方法還是不能得到足夠多(比如說6個點) 的非奇異點，可采用類似于腦組織圖像的方法，利用上述頭顱二值圖像head(x， y, z)估計中矢狀面。所估計或計算出的中矢狀面與軸向切片的交線 即為所需提取的中矢狀線或簡稱中矢狀線，如圖6所示，圖像中的斜線即 為所求取的軸向切片的中矢狀線。上述對中矢狀面求取的基本思路是只處理含有較大腦組織區域的軸 向切片。具體可以按照以下方式選取所需處理的軸向切片可計算每個軸 向切片的平均灰度，avg(i)表示第i個軸向切片的平均灰度，所有軸向切片的最大平均灰度計為avgMax (對應于靠中間的軸向切片z-zM)由zM至1 找出第一個平均灰度小于0.6avgMax的軸向切片(z=zS),從zM到zSize (zSize是圖像的總軸向切片數)找到第一個平均灰度小于0.8avgMax的軸向 切片(z-zE)，則只對zS到zE的軸向切片計算對稱線。)D、基于點對區域的廣義不對稱性度量，魯棒地估計在腦組織圖像內部 相對于中矢狀線的廣義不對稱性特征，獲得腦組織圖像像素的廣義不對稱 性特征數據。這一步計算的目的是刻畫急性腦出血的空間不對稱性，換 句話說，對于兩邊都比較亮的區域，除了對應于腦室出血外， 一般它不應 被當作急性腦出血，可以通過廣義不對稱性圖像而排除。這一步驟中，具體如何估計腦組織圖像內部相對于中矢狀線的廣義不 對稱性特征數據，可以采用如下方式首先、在同一軸向切片中計算腦組織圖像中每個像素點相對于中矢狀 線的對稱點；其次、確定以每個對稱點為中心的鄰域內像素點的灰度最大值； 最后、用像素點的灰度值與相對應的灰度最大值相減，求取該像素點 的廣義不對稱性特征數據，所述相對應的灰度最大值是指以該像素點對稱 點為中心的鄰域內像素點的灰度最大值。以下采用以軸向切片的處理方法 為例，具體說明上述方法的原理。對圖像中的任意像素點(;c, 乂 z),在同一軸向切片上計算出其對中矢狀 線的對稱點(x', /， z)，用N代表以(;c'， /, z)為中心且包含O'， /， z)的鄰 域，用/w0c'，/，z)表示該鄰域的灰度最大值，則在(x,yz)處的廣義不對稱性 定義為<formula>formula see original document page 16</formula>上式中，asym(x，y，z)即為所求取的廣義不對稱性特征數據。由f 興趣的只是急性腦出血的高信號，因此不對#性的低信號可以不予考慮。由于中矢狀面的計算可能有誤差，在CT成像時掃描的方位可能有傾斜而導致&yz)對中矢狀面的對稱點偏離(;c', /,Z)(即，不在同一軸向切片上)， 因此直接用, /, Z)與乂 Z)相減會導致不對稱性對傾斜掃描及中矢狀 面計算誤差的敏感，用(x'， /，力鄰域灰度的最大值就能增強魯棒性，其中 鄰域的大小依賴于軸向切片的傾斜程度及所提取的中矢狀面的精度，例如， 鄰域大小可取為7x7。E、計算急性腦出血的灰度閾值、不對稱性閾值、局部對比度閾值、部 分容積灰度閾值。腦組織像素就是所有那些brain(x, y, z)函數值為1的像素，即腦組織圖 像的前景像素或目標像素。對任意的腦組織像素，在同一軸向切片上，如 果在其5x5鄰域內至少有1個非腦組織的點，那么這個像素就有可能受部 分容積效應影響，這個像素就叫做廣義腦邊界像素，其它的腦組織像素就 叫做腦組織內部像素。對于所有像素(X, 乂 Z)，如果fl^W(X， y Z)^^)(^)為一由經驗確定的常數，為20左右，經驗表明對于0 255的CT腦圖像，白質與灰質的灰度差別一 般小于20,因此，大于20的廣義非對稱性不是由灰質與白質的灰度差造成 的)，'計算這些像素的灰度均值avgl和灰度方差sdl，則可以求取所述的灰 度閾值/2ae77z。具體可按以下步驟計算首先、查找廣義不對稱性特征數據大于臨界閾值的所有像素點，該臨 界閾值大于由灰質與白質造成的腦組織廣義不對稱性特征(即經驗值20);其次、按照下述公式，計算上一步查找到的像素點的灰度閾值:te77z = avgl _ sdl。對于上述局部對比度閾值、不對稱性閾值、部分容積灰度閾值的求取 可以依據腦組織內部像素點的灰度直方圖，如圖8所示。統計腦組織內部4象素點的灰度直方圖，如圖8所示，其縱軸為某一灰 度出現的頻率(已經歸一化，即最大頻率對應于1)，在最大頻率灰度兩邊頻率降低，降至一半頻率的左邊的灰度為TT1,右邊為TT2。可以粗略地 說，
是腦組織中較有代表性的信號。推廣到一般，對于任意 變量的直方圖，其[TT1， TT2]大致地表示了該變量有代表性的取值，亦即 該變量有代表性的取值下限是TT1，上限是TT2。對于腦組織圖像中灰度位于[TT1， TT2]的像素計算其局部對 比度,(定義為g(x， j;， z)減去其8鄰域灰度的最小值)，統計所有這些局部對 比度的直方圖并得到其代表性的取值區域為[TTLd, TTLC2]，則局部對比度 閾^f直/c77z為/c772 = TTLC2 + 5 。對于腦組織圖像中灰度位于[TT1， TT2]的像素(《yz),統計所有廣義 非對稱性數據大于零的a^m(x， y z)直方圖，并得到其代表性的取值區域為 [TTasyml， TTasym2]，則不對稱性閾值a矽m777為o^m772 -TTasym2 + 5,這里 的裕量5由經驗得到。對于Z坐標為z的軸向切片，找到所有廣義腦邊界像素的灰度最大值gmax^)和灰度最小值gminl(Z)，則對這些廣義腦邊界像素，其部分容積灰度闞值pv772(z)為； v772(z) = (3xgmaxl(z)+gminl(z))/4 。F、利用上述獲得的灰度閾值、不對稱性閾值和部分容積灰度閾值對腦 部組織圖像像素進行二值化處理。這一步驟的具體過程是對腦組織的廣 義邊界像素，若其灰度值不小于部分容積灰度闊值，且其廣義不對稱性特 征數據不小于不對稱性閾值，則該像素點設置為初始急性腦出血二值圖像 的前景像素；對腦組織的內部像素，若其灰度值不小于灰度閾值，且其廣 義不對稱性特征凄t據不小于不對稱性閾值，則該像素點設置為初始急性腦 出血；值圖像的前景像素；若像素點不屬于上述兩種情況，則該像素點設 為初始急性腦出血二值圖像的背景像素。以下用公式表示上述二值化處理 的原理。對于腦組織像素，基于灰度與不對稱性進行二值化處理后，得到￡20c，>>,z),如下所示:1，如果(;c,乂z)為腦組織的廣義邊界，且g(x，乂z)2pvr/j(/)和o砂附(x,y,z)》fl^w77 1，如果O，y,z)為腦組織的內部像素，且g(X;;,z) 2 /zae77 和"^wO:，；;,z) 2 asymr/j 0，上述兩條件均不能滿足上述式中，gO，j力為像素點(x， y z)的灰度值；p77K/)為Z坐標為i的 軸向切片上，廣義腦邊界像素的部分容積灰度閾值；^e"為急性腦出血部 分腦組織圖像的灰度閾值；朋戶(jc,》,z)為像素點(;c, 乂 z)的廣義不對稱性數 據；a^m77 為急性腦出血部分腦組織圖像的不對稱性閾值。G、對二值化處理后圖像A(x,j;,z)的前景連通區域，計算其局部對比度 并與局部對比度閾值比較，如果其局部對比度不小于局部對比度閾值則保 留該前景連通區域，否則將其設置為背景連通區域，從而獲得初始急性腦 出血區二^直圖{象(其函lt可以定義為ZM"/foemO,;;,z))。上述前景連通區域是圖像處理中比較常用的概念，如何找出A(x,;;，z)的 所有前景的連通區域(其中，每一前景連通區i或在空間上是26-鄰域連通的) 具體可以參照中括號內的文獻資料Hu QM， Qian GY, Nowinski WL. Fast connected-component .labeling in three-dimensional binary images based on iterative recursion. Computer Vision and Image Understanding 2005; 99:414_434。對于每一前景連通區域在空間上是26-鄰域連通的前景連通區 ^或，其每個^f象素(x， 乂 z)i勻為52(x,>>，z)的前景"f象素(艮卩，52(;k:,j;,z)^ 1)。對每 一個前景連通區域，其大小為該區域像素數目，對應的相鄰背景^f象素為那 些52(jc，乂z)的背景像素(即，52(;c，;v,z)= 0)，在它們的3x3鄰域內至少含有 一個該前景連通區域像素。任何一個52(x, j/,z)前景連通區域的局部對比度可以定義為該連通區域所有像素的灰度平均值減去該前景連通區域對應的相鄰背景像素灰度的平 均值。 一種可能的實施方案如下。對于A(;c,j^)的所有前景連通區域，如果其像素數目大于num0且其局部對比度大于局部對比度閾值/c77z，則該前景連通區域的所有像素在 /wYZ/ae附(x，y,z)中i殳置為1, /""/fog附(x,;;,z)的其它Y象素設置為0。 num0為一 常數，目的是去掉那些孤立點噪聲，對于在軸向切片的像素大小為1毫米 左右的圖像，num0可設置為10。 一般地，如果圖像在X與Y方向上的分 辨率為voxX與voxY (單位為每像素毫米)，則num0可設為10/ ( voxXx雨Y)。上述步驟A至步驟G的圖像處理過程，基本上從CT圖像中分離獲得 了初始急性腦出血區域圖像，可以用于醫務人員判斷急性腦出血病癥，這 種利用計算機進行圖像處理獲得初始急性腦出血區域圖像的方法，可以方 便醫務人員精確定位急性腦出血的位置。對于上述方法的過程，本發明還給出了以下幾個步驟，用于補償圖像 處理誤差。一、補償在第四腦室附近的急性腦出血。由于位于第四腦室附近的急性腦出血通常對中矢狀面呈現對稱性，因 此初始的急性腦出血區域/m'^faem(;c,;;, z)將不包含這部分出血，可以通過找 到第四腦室所在的軸向切片并搜索這些軸向切片來實現其補償。所以上述方法在步驟G之后還包括步驟Hl:搜索巖骨以下的軸向切片圖像數據，并運用灰度和局部對比度闊值判 定在第四腦室附近有無高信號區，若有則將此高信號區設置為初始急性腦 出血區域的前景像素，從而獲得含有第四腦室附近急性腦出血特征的初始 急性腦出血區域圖像。實際中，可以通過找到出現巖骨(petrous bone)的最上面的軸向切片z = zp，并搜索Z&p的軸向切片。對于這些切片，只運用灰度和局部對比度閾 值判定在第四腦室附近有無高信號區(與步驟F相似，只是去掉o^m(x，；;， z)^;a^m772的限制)。若有，則將這些高信號區的像素設置為,'m',/foem(x,;;,z)的前景。出現巖骨的軸向切片zp可以通過分析切片的腦組織面積(bmin(x， y, z) 為l的像素數目總和)來實現。設具有最大腦組織面積的切片的z坐標為 zM, area(z)表示軸向切片z的月鹵組織面積，則zp ^zM， area(zp)〈0.8xarea(zM); 所有介于zM與Zp的z, area(z)^0.8xarea(zM)。二、補償對中矢狀面對稱的急性腦出血。當急性腦出血區域/wY//Mm(x，>;,z)在中矢狀面的左右兩側都有前景像素 時，表明腦出血已經分散于左右半腦，這時的腦出血有可能出現對中矢狀 面對稱的情況，而未被設置為/wY/Z"emO,少,z)的前景像素。這些出血像素具有 如下特點灰度高信號、比周圍的非出血信號亮、與/mYZ/aew(;c,:^)中的某 些前景像素相鄰。因此這些出血像素可以通過灰度閾值處理、；險查局部對 比度以及跟現有的/""/foew(;c，;/,z)前景像素相鄰來檢測出。因此對于這種情 況采用以下方式彌補首先，查找初始急性腦出血區域圖像數據，并對其按以下方式進行二 值化處理，獲得一臨時的二值圖像^(;c,;^):<formula>formula see original document page 21</formula>然后，對二值化處理后圖像A(u,z)的前景連通區域，求出局部對比度 并與局部對比度閾值比較，從而在初始急性腦出血區域圖像中添加左右對 稱的腦出血信號特征。對于5";c,;^)的前景連通區域，如果其局部對比度不 小于/c77z，且至少有一個屬于該連通區域的像素位于/"!7//^附(1,;^)的一個 前景像素的8-鄰域，則將A(;c,j^)的這個前景連通區域的所有像素的 /"u)設置為前景，從而恢復左右對稱的腦出血高信號。三、確定急性腦出血周圍較暗的出血像素。出血像素呈現一定的灰度變化，至此已找到的出血像素滿足灰度、局 部對比度以及非對稱性閾值條件，它們可被稱為核心腦出血像素(corehaemorrhage pixels)。對/""/foemO,少,z)的前景l象素在其5x5鄰域內^r查那些背景像素，如果其灰度比灰質的灰度為高(即， g(U，z)^(/7ae77z+fcmMean[3]+fcmSD[3])/2 ),且其非對稱性a^w(jc，j;，z) 2wTTz-10),則將/mY7/ae附0，少,z)設置為前景，從而在初始急性腦出血區域 圖像中補償了周圍較暗的急性腦出血特征。這一步意義重大，從概念上講， 急性腦出血呈現一定的灰度變化，前面的步驟A至步驟G能確定急性腦出 血中較亮的部分，這一步用來確定較暗的部分。這種策略是一種較優的策 略，即用一種參數時要么包括一些較低的非出血信號(閾值較低)或丟掉 一些靠近邊緣的較低的出血信號。四、去除非出血的高信號。已找到的急性月鹵出血像素(/mY7/a柳0,y， z) = 1 ，即ZwY7foew(;c， _y， z)中的前 景像素)可能對應于非出血的高信號，應想辦法將它們消除。線狀的高信號(如圖9示)可通過4企測/"/近"m(;c，;^)的前景線狀連通 區域而消除(將此連通區域的所有像素在/mY/foew(;c，y,z)中設置為背景像 素)。鉤化通常為小(比如說小于150mm2)的類圓形區域，同時在幾個相鄰 的軸向切片中出現。鈣化區域通常呈現較高的亮度，通過對中矢狀面的對 稱性可以被消除。當CT成像比較傾斜時，計算非對稱性圖像o^w(;c, y z) 所用的7x7鄰域可能太小，不足以找到一邊釣化像素的另一邊所對應的鈣 化像素。這時可通過增大鄰域大小(比如llxll)并考慮鄰近的軸向切片， 即，fN(x，，y，，z)由fN(x，,y，，z-l)、 fN(x,， y，， z-l)及fN(x，， y，， z+l)的最大值來代 表，若這些,'"/^foem(x，;;，z)的前景像素不再滿足非對稱性條件則將對應的 /"W/"em0c,;;力設置為0,即將這部分的前景連通區域設置為背景像素，從而 在初始急性腦出血區域圖像中去除非出血的高信號特征。由于成像比較傾斜或頭顱骨左右不太對稱，有可能出現部分骨頭被當 作腦組織(填充填入)且在圖像中呈現不對稱性而被誤判為急性腦出血的情況(如圖lO和ll)。這通常發生在巖骨以下的軸向切片(z^zp),這種高信 號可以通過灰度閾值來實現，即對z^zp的所有/m'r/Zaew(x，:v,z)的前景像素， 如果g(X, y, Z)^rb。ne則將其改變為背景像素。五、確定急性腦出血周圍的部分容積效應像素。由于部分容積效應，鄰近腦出血邊界的像素呈現中間灰度，如果腦出血部分大于0.5個像素則該像素應被判定為出血像素。這可通過灰度比較來 實現。設像素(x，乂z)為前景像素，考慮水平直線段(x+7，乂z)與0c+2,乂z), 其中,/"/tf/ae附(x，_y，z) = 1， /mY//aew(x+/，_y， z) = 0， z.mY//"aew(x+2' y， z) = 0。如果g(x+7，少，z》(/2ae772+fcmMean[3〗-fcmSD[3])/2且g(x+入乂 z) > (g(x， y， z) + g(x+2， y, z))/2,則可認定在(x+7，y, z)處腦出血比例大于0.5而判 定(jc+/, 乂 r)為出血^f象素(即，將/""/foew(x + lj，z)"i殳置為前景)。對垂直 或其它方位的直線可采用類似的方法補償部分容積效應。上述這一過程中，通過查找初始急性腦出血區域圖像的邊緣像素，并 將鄰域內大于0.5個出血像素的邊緣像素設為前景像素，用于補償部分容積 效應產生的急性腦出血像素。上述步驟一至步驟五的順序可以任意選擇，并均位于步驟G之后，如 圖l所示，在步驟G之后，步驟一至步驟五可以按上述描述的順序依次執 行，并得到最終急性腦出血區域圖像，如圖7所示。現以對臨床CT數據說明本技術方案及所能達到的效果。采用如圖l所述 的步驟，從臨床Dicom數據經自動數據轉換得到原始圖像g(x,y,z);并對該 圖像按照上述所說的方案進行圖像處理之后，可得圖7所示的急性腦出血區 域圖像。如果上述過程至確定第四腦室附近的急性腦出血止所得到的急性 腦出血像素數仍為零，則此數據對應于非出血；否則，由所計算的出血區 域可得到出血體積以決定是否手術，由相隔一定時間得到的同 一病人的CT 數據檢測并比較急性腦出血以判定是否為進展型腦出血，并提供急性腦出 血的三維整體以及空間位置幫助醫務人員把握出血的狀況以制定合適的治療方案。
上述各具體步驟的舉例說明較為具體，并不能因此而認為是對本發明 的專利保護范圍的限制，本發明的專利保護范圍應以所附權利要求為準。
權利要求
1、一種關于CT腦出血圖像的處理方法，其特征在于，所述方法按以下步驟進行A、獲得病人腦部CT圖像數據；B、利用模糊C-均值聚類方法識別CT圖像中的腦部組織，獲得腦組織的二值圖像；C、計算腦中矢狀面，并確定中矢狀線；D、基于點對區域的廣義不對稱性度量，估計在腦組織圖像內部相對于中矢狀線的廣義不對稱性特征，獲得腦組織圖像像素的廣義不對稱性特征數據；E、計算急性腦出血的灰度閾值、不對稱性閾值、局部對比度閾值、部分容積灰度閾值；F、利用獲得的灰度閾值、不對稱性閾值和部分容積灰度閾值對腦部組織圖像像素進行二值化處理；G、對二值化處理后圖像的前景連通區域，如果其局部對比度不小于局部對比度閾值，則保留其為前景連通區域，否則將其設置為背景連通區域，從而獲得初始急性腦出血二值圖像。
2、根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟B按以下步驟 進行Bl、利用模糊C-均值聚類識別方法將腦部CT圖像數據按灰度值的高 低分類，從而確定兩個灰度閾值，即去掉頭顱骨的高灰度閾值和去掉其它 非腦組織的低信號閾值；B2、對腦部CT圖像數據，利用所述高灰度閾值和低信號閾值作為約束 條件對其進行二值化處理；B3、查找二值化處理之后的圖像數據，對擁有最多非零像素且空間連 通的前景連通區域，進行填充該連通區域內3L的處理，并在一預設位置以 下的每個軸向切片上檢查二維前景區域，以去除孤立的二維前景連通區域， 從而獲得腦組織二值圖像。
3、 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟C中，根據腦 CT數據，采用基于局部對稱性和奇異點剔出的方法計算中矢狀面。
4、 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟C中，采用腦 輪廓擬合計算和奇異點剔出相結合的方法，估計出腦中矢狀面，包括如下 步驟C1 、利用橢圓函數逼近腦CT軸向切片圖,像的腦輪廓； C2、用橢圓的長軸逼近所要計算的軸向切片圖像的對稱線，由所有計 算的對稱線通過奇異點剔出方法估計所需中矢狀面。
5、 根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟C中，使用頭 顱二值圖像的頭顱輪廓擬合估計和奇異點剔出相結合的方法，對腦CT軸向 切片圖像進行計算，從而計算出腦中矢狀面。
6、 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟D按照以下過 程估計腦組織圖像內部相對于中矢狀線的廣義不對稱性特征數據Dl 、在同 一軸向切片中計算腦組織圖像中每個像素點相對于中矢狀線 的對稱點；D2、瑜定以每個對稱點為中心的鄰域內像素點的灰度最大值；D3、用像素點的灰度值與相對應的灰度最大值相減，求取該像素點的廣義不對稱性特征數據，所述相對應的灰度最大值是指以該像素點對稱點為中心的鄰域內像素點的灰度最大值。
7、 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟E中，按以下 步驟計算急性腦出血的灰度閾值gl、查找廣義不對稱性特征數據大于臨界閾值的所有像素點，該臨界 閾值大于灰質與白質造成的腦組織廣義不對稱性特征；E2、按照下述公式，計算上一步查找到的像素點的灰度閾值/zae77z = avgl - sdl,吝中，/z"e772為所求灰度閾值，avgl為上一步查找到的像素點的灰度均 值，sdl為上一步查找到的像素點的灰度方差。
8、 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟E中，根據腦 組織內部像素點的灰度直方圖，計算急性腦出血的局部對比度閾值、不對 稱性陶值、部分容積灰度閾值。
9、 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟F中，二值化 處理采用以下方式對腦組織的廣義邊界像素，若其灰度值不小于部分容積灰度闊值，且 其廣義不對稱性特征數據不小于不對稱性閾值，則該像素點設置為初始急 性腦出血二值圖像的前景像素；對腦組織的內部像素，若其灰度值不小于 灰度閾值，且其廣義不對稱性特征數據不小于不對稱性閾值，則該像素點 設置為初始急性腦出血二值圖像的前景像素；若像素點不屬于上述兩種情 況，則該像素點設置為初始急性腦出血二值圖像的背景像素。
10、 根據權利要求1所述的方法，其特4正在于，所述方法還包括以下 步驟Hl、搜索巖骨以下的軸向切片圖像數據，并運用灰度和局部對比度 閾值判定在第四腦室附近有無高信號區，若有則將此高信號區設置為初始 急性腦出血區域的前景像素，從而獲得含有第四腦室附近急性腦出血特征 的初始急性腦出血區域圖像。
11、 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括以下步驟H21、查找初始急性腦出血區域圖像數據，并對其按以下方式進行二值 化處理對于腦前景像素的內部像素，若其灰度不小于灰度閾值，則設置 該像素為一臨時的二值圖像的前景像素；對于腦前景像素的廣義邊界像素， 若其灰度值不小于部分容積灰度閾值，則設置該像素為這一臨時二值圖像 的前景像素；其他情況設置為這一臨時二值圖像的背景像素；H22、對這一臨時二值圖像的前景連通區域，若其局部對比度不小于局 部對比度閾值，則將其設置為初始急性腦出血二值圖像的前景連通區域。
12、 根據權利要求1所述的方法，其特4正在于，所述方法還包括以下 步驟H3、對在初始急性腦出血區域圖像的前景像素的鄰域內檢查背景像 素，將灰度值比灰質灰度高的，且其廣義不對稱性特征數據不小于不對稱 性閾值與 一常數之差的背景像素設為初始急性腦出血二值圖像的前景像 素。
13、 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括以下 步驟H4、檢測初始急性腦出血區域圖像的前景線狀連通區域，并將其設 為初始急性腦出血二值圖像的背景像素。
14、 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括以下 步驟H5、查找初始急性腦出血區域圖像的邊緣像素，并將鄰域內大于0.5 個出血像素的邊緣像素設為初始急性腦出血二值圖像的前景像素。
全文摘要
本發明公開了一種關于CT腦出血圖像的處理方法，根據非奇異點個數自動選取原始數據的灰度圖像、腦組織二值圖像或頭顱二值圖像，基于奇異點剔出與形狀擬合計算腦中矢狀面；基于點對區域的廣義不對稱性度量魯棒地刻畫急性腦出血對中矢狀面的不對稱性；自適應地計算出急性腦出血的灰度閾值、廣義不對稱性閾值、局部對比度閾值和部分容積效應閾值；通過搜索巖骨以下的軸向切片確定第四腦室附近的急性腦出血；由已求出的非對稱性出血求取對中矢狀面呈現對稱的急性腦出血；由已確定的較亮(灰度較高)的急性腦出血確定其周圍較暗的急性腦出血；去除非急性腦出血的高信號；確定部分容積效應引起的急性腦出血像素，從而獲得最終的急性腦出血區域圖像。
文檔編號A61B6/03GK101238987SQ20071007695
公開日2008年8月13日 申請日期2007年9月6日 優先權日2007年9月6日
發明者胡慶茂 申請人:深圳先進技術研究院