一種醫學圖像中皮膚區域的提取方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種醫學圖像處理方法，尤其涉及一種用于在醫學圖像中提取皮膚區域的方法。
【背景技術】
[0002]患者皮膚區域的提取對于經皮穿刺手術有著重要的作用，皮膚區域提取的精度直接影響進針點位置的選取、進針路徑的規劃，繼而影響后續的整個穿刺過程。目前的醫學圖像處理軟件中，患者皮膚區域提取工作一般都需要用戶的手動干預，如設定閾值、刪選非皮膚區域等，提取方法耗時繁瑣。公開號為1555028的中國發明專利申請公開了一種醫學圖像分割中關于皮膚的自動提取方法，該方法需要根據圖像數據類型建立不同的皮膚組織數學模型，然后利用區域增長等算法進行皮膚提取。該方法雖然可以自動提取出患者皮膚區域，但處理復雜，比較耗時，不能很好適用于實際的臨床診斷。
【發明內容】
[0003]本發明的目的在于提供一種可準確、快速地從醫學圖像數據中提取出患者皮膚組織區域的方法。
[0004]為了實現上述目的，本發明采取如下的技術解決方案:
[0005]—種醫學圖像中皮膚區域的提取方法，包括以下步驟:
[0006]步驟1、導入患者的醫學圖像，得到序列切片圖像；
[0007]步驟2、對序列切片圖像進行二值化處理，得到序列二值化切片圖像；
[0008]步驟3、對序列二值化切片圖像進行高灰度值點搜索，當搜索到高灰度值點時，判斷其是否為孤立點，如果是則繼續搜索，否則以該高灰度值點為起始點進行輪廓追蹤，得到輪廓點集個數，然后判斷輪廓點集個數是否大于預設閾值，如果是則皮膚區域輪廓提取成功，否則繼續搜索下一個高灰度值點，直到獲得的輪廓點集個數大于預設閾值，得到序列皮膚輪廓圖像;所述預設閾值為序列切片圖像周長的η倍；
[0009]步驟4、對序列皮膚輪廓圖像進行區域填充，得到序列包含皮膚區域圖像；
[0010]步驟5、對序列包含皮膚區域圖像進行面提取，得到皮膚區域的三維面數據，完成皮膚區域的提取。
[0011]進一步的，所述步驟2中采用OTSU算法對圖像進行二值化處理。
[0012]進一步的，所述步驟3中孤立點的判斷方法為:計算以該點為中心的八鄰域內的像素值之和，若為O，則是孤立點；否則，不是孤立點。
[0013]進一步的，所述步驟3中采用八鄰域邊界跟蹤算法進行輪廓追蹤。
[0014]進一步的，所述步驟4中采用四連通域算法對皮膚輪廓內部進行區域填充。
[0015]進一步的，所述步驟5中采用MC算法或雙等值面提取算法或泊松重建算法進行面提取。
[0016]進一步的，所述步驟3中η的取值為0.2?0.5。
[0017]進一步的，所述步驟3中η的取值為0.3。
[0018]由以上技術方案可知，本發明方法對患者醫學圖像二值化處理后，通過搜索高灰度值點，并進行輪廓追蹤，以提取切片圖像皮膚輪廓，然后對皮膚輪廓內部進行區域填充，最后進行面提取，從而得到皮膚區域的三維面數據，完成皮膚區域的提取。方法實現簡單、速度快，適用于各類圖像處理軟件，可很好地滿足射頻消融、微波消融、放射治療計劃系統等術前規劃與術中導航的實際臨床需求。
【附圖說明】
[0019]為了更清楚地說明本發明實施例，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖做簡單介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0020]圖1為本發明方法的流程圖；
[0021]圖2為原始圖像；
[0022 ]圖3為二值化處理后得到的圖像；
[0023]圖4為采用八連通域算法追蹤到的皮膚輪廓圖像；
[0024]圖5為皮膚輪廓內區域填充后的圖像；
[0025]圖6為本發明方法提取得到的患者皮膚的三維面數據。
【具體實施方式】
[0026]為了讓本發明的上述和其它目的、特征及優點能更明顯，下文特舉本發明實施例，并配合所附圖示，做詳細說明如下。
[0027]參照圖1，圖1為本發明方法的流程圖，本發明的醫學圖像中皮膚區域的提取方法步驟如下:
[0028]步驟1、導入患者的醫學圖像，得到序列切片圖像，序列切片圖像的寬為width，高為height，序列切片圖像如圖2所不；
[0029]步驟2、對序列切片圖像進行二值化處理，得到序列二值化切片圖像;本實施例中采用OTSU算法對圖像進行二值化處理，二值化處理后的圖像如圖3所示；
[0030]步驟3、對序列二值化切片圖像進行高灰度值點搜索，從圖像的左上角邊界向內開始搜索，當搜索到高灰度值點時，判斷其是否為孤立點，如果是則繼續搜索，否則以該高灰度值點為起始點進行輪廓追蹤，得到以該灰度值點為起點進行輪廓追蹤得到的輪廓點集個數，然后判斷輪廓點集個數是否大于預設閾值，如果是則皮膚區域輪廓提取成功，否則繼續搜索，直到獲得的輪廓點集個數大于預設閾值;對所有序列二值化切片圖像處理完畢后，得到序列皮膚輪廓圖像，如圖4所示；
[0031]本實施例中孤立點的判斷方法為:計算以該點為中心的八鄰域內的像素值之和，若為O，則是孤立點；否則，不是孤立點；找到非孤立點的高灰度值點后采用八鄰域邊界跟蹤算法進行輪廓追蹤；
[0032]本步驟中預設閾值為序列切片圖像周長的η倍，即預設閾值d= n*C，式中的C為序列切片圖像的周長，即0=(*丨(11:11+116丨8111:)*2，11的取值范圍為0.2?0.5，優選的11 = 0.3;
[0033]步驟4、對序列皮膚輪廓圖像進行區域填充，得到序列包含皮膚區域圖像;本實施例采用四連通域算法對皮膚輪廓內部進行區域填充，填充后的圖像如圖5所示；
[0034]步驟5、對序列包含皮膚區域圖像進行面提取，得到皮膚區域的三維面數據;本步驟中可采用MC(Marching Cube)算法、雙等值面提取、泊松重建算法等各種經典面提取算法進行面提取，本實施例采用MC算法進行面提取，得到的皮膚區域的三維面數據如圖6所示，完成皮膚區域的提取。
[0035]本實施例采用八鄰域邊界追蹤算法定位追蹤皮膚輪廓，采用四連通域算法去皮膚輪廓內部區域進行填充，可以精確、自動地提取出患者皮膚區域。
[0036]對所公開的實施例的上述說明，使本領域專業技術人員能夠實現或使用本發明。對這些實施例的多種修改對本領域的專業技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現。因此，本發明將不會被限制于本文所示的實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬范圍。
【主權項】
1.一種醫學圖像中皮膚區域的提取方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟1、導入患者的醫學圖像，得到序列切片圖像； 步驟2、對序列切片圖像進行二值化處理，得到序列二值化切片圖像； 步驟3、對序列二值化切片圖像進行高灰度值點搜索，當搜索到高灰度值點時，判斷其是否為孤立點，如果是則繼續搜索，否則以該高灰度值點為起始點進行輪廓追蹤，得到輪廓點集個數，然后判斷輪廓點集個數是否大于預設閾值，如果是則皮膚區域輪廓提取成功，否則繼續搜索下一個高灰度值點，直到獲得的輪廓點集個數大于預設閾值，得到序列皮膚輪廓圖像;所述預設閾值為序列切片圖像周長的η倍； 步驟4、對序列皮膚輪廓圖像進行區域填充，得到序列包含皮膚區域圖像； 步驟5、對序列包含皮膚區域圖像進行面提取，得到皮膚區域的三維面數據，完成皮膚區域的提取。2.根據權利要求1所述的醫學圖像中皮膚區域的提取方法，其特征在于:所述步驟2中采用OTSU算法對圖像進行二值化處理。3.根據權利要求1所述的醫學圖像中皮膚區域的提取方法，其特征在于:所述步驟3中孤立點的判斷方法為:計算以該點為中心的八鄰域內的像素值之和，若為0，則是孤立點；否貝IJ，不是孤立點。4.根據權利要求1或3所述的醫學圖像中皮膚區域的提取方法，其特征在于:所述步驟3中采用八鄰域邊界跟蹤算法進行輪廓追蹤。5.根據權利要求1所述的醫學圖像中皮膚區域的提取方法，其特征在于:所述步驟4中采用四連通域算法對皮膚輪廓內部進行區域填充。6.根據權利要求1所述的醫學圖像中皮膚區域的提取方法，其特征在于:所述步驟5中采用MC算法或雙等值面提取算法或泊松重建算法進行面提取。7.根據權利要求1所述的醫學圖像中皮膚區域的提取方法，其特征在于:所述步驟3中η的取值為0.2?0.5。8.根據權利要求1或7所述的醫學圖像中皮膚區域的提取方法，其特征在于:所述步驟3中η的取值為0.3。
【專利摘要】一種醫學圖像中皮膚區域的提取方法，步驟如下：導入患者的醫學圖像，得到序列切片圖像；對序列切片圖像進行二值化處理；對序列二值化切片圖像進行高灰度值點搜索，當搜索到高灰度值點時，判斷其是否為孤立點，如果是則繼續搜索，否則以該高灰度值點為起始點進行輪廓追蹤，得到輪廓點集個數，然后判斷輪廓點集個數是否大于預設閾值，如果是則皮膚區域輪廓提取成功，否則繼續搜索下一個高灰度值點，直到獲得的輪廓點集個數大于預設閾值，得到序列皮膚輪廓圖像；對序列皮膚輪廓圖像進行區域填充；對序列包含皮膚區域圖像進行面提取，得到皮膚區域的三維面數據，完成皮膚區域的提取。本發明方法實現簡單、速度快，可滿足多種臨床需求。
【IPC分類】G06T7/00
【公開號】CN105590322
【申請號】CN201610061290
【發明人】陳慶輝, 葉鵬飛, 謝波, 陳鋼, 梁萍, 程志剛
【申請人】珠海和佳醫療設備股份有限公司, 珠海和佳生物電子科技有限公司
【公開日】2016年5月18日
【申請日】2016年1月28日