專利名稱：一種在數(shù)字減影血管造影圖像中分割血管數(shù)據(jù)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)成像技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種在數(shù)字減影血管造影圖像中分割血管數(shù)據(jù)的方法。
背景技術(shù)：
數(shù)字減影血管造影(DSADigital Subtraction Angiography)技術(shù)在臨床已應(yīng)用20多年，是心腦血管疾病無創(chuàng)診斷與介入治療手術(shù)導(dǎo)航的重要依據(jù)。DSA圖像處理中的一個關(guān)鍵任務(wù)就是進行圖像分割，以使血管的生理特征能夠更清楚的顯示出來，結(jié)構(gòu)分析、運動分析、三維可視化等后續(xù)操作，以及圖像引導(dǎo)手術(shù)、腫瘤放射治療、治療評估等應(yīng)用研究都是以圖像分割為基礎(chǔ)的。由于X射線經(jīng)過的組織厚度以及血液中的造影劑濃度不均勻，經(jīng)過剪影后的圖像不能完全消除人體組織引起的噪聲信號，背景和目標混雜在一起。另外，人體的組織結(jié)構(gòu)和形狀很復(fù)雜，而且人與人之間有相當大的差異。因此血管的分割是一項困難的任務(wù)。
C.Kirbas和F.Quek提出，現(xiàn)有的的血管分割技術(shù)大致可以分為6大類模式識別方法、基于模型的方法、基于跟蹤的方法、人工智能方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、管狀物體檢測法，其中一些類型還可以細分(見“血管提取技術(shù)和算法的綜述”，ACM Computing Surveys，36(2)81-121，2004)。而閾值分割是最常見的直接檢測區(qū)域的分割方法，其優(yōu)點是簡單，同時對于不同類的物體灰度值或其他特征值相差很大時，它能很有效的對圖像進行分割，但它對圖像中不存在明顯灰度差異或灰度值范圍有較大重疊的圖像分割問題難以得到準確的結(jié)果。另外，由于它僅僅考慮圖像的灰度信息而不考慮圖像的空間信息，所以對噪聲和灰度不均勻很敏感。
閾值分割方法分為全局閾值分割和局部閾值分割技術(shù)。早期用得較普遍的是全值閾值分割方法，但其并不適用于某些情況。以亮目標和暗背景的圖像為例，目標的某些區(qū)域可能比背景的部分區(qū)域要暗，則任意一個確定的門限無法完全將目標和背景分離開來。也就是說，現(xiàn)有的全局分割技術(shù)很難在血管和背景灰度范圍接近的局部地方取得好的分割效果，不適用于灰度直方圖呈細窄的單峰分布的DSA圖像，很難分得連續(xù)的血管段。
而另一方面，現(xiàn)有的局部閾值分割技術(shù)通常對圖像進行分塊后，對每個子塊分別計算分割門限。由于未判斷子塊中是否存在血管，因此對不含血管的背景區(qū)域也將得到一個分割結(jié)果，這顯然是不合理的。雖然直方圖雙峰法計算分割門限時，可利用直方圖的雙峰性在一定程度上對子塊中是否存在血管作出判決，但其要求子塊內(nèi)所含血管點數(shù)和背景點數(shù)相當，這是十分苛刻很難滿足的，且當子塊較小，包含的象素數(shù)較少時，直方圖雙峰性的判斷本身也存在困難。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種在數(shù)字減影血管造影圖像中分割血管數(shù)據(jù)的方法，該方法能對DSA圖像有效分割，并且操作簡便，工作效率高。
本發(fā)明提供的一種在數(shù)字減影血管造影圖像中分割血管數(shù)據(jù)的方法，其步驟為(1)將DSA圖像劃分成N個互不重疊的a1×a2大小的子塊E1、E2、……、EN，其中，d≤a1≤2d，d≤a2≤2d，d為血管直徑的最大值，令l＝1；(2)判斷各區(qū)域b1l、b2l、b3l、b4l中是否包含血管，b1l、b2l、b3l、b4l為大小為b1×b2且包含子塊El在內(nèi)的四個區(qū)域，其中，max(a1，a2)≤b1≤3max(a1，a2)，max(a1，a2)≤b2≤3max(a1，a2)；判斷過程為(2.1)計算各區(qū)域bkl的方差值σkl，k＝1、2、3和4；(2.2)將方差值σkl與血管存在性標準的門限σTl進行比較，如果區(qū)域bkl的方差σkl小于σTl，則記該區(qū)域為背景；否則，計算該區(qū)域的分割門限，記為Tkl；(3)對各區(qū)域的重疊子塊進行分割
如果四個區(qū)域bkl均被判定為背景，則將這四個區(qū)域的重疊子塊El判為背景；如果四個區(qū)域中只有一個區(qū)域bλl被判定包含血管，1≤λ≤4，則將該區(qū)域的分割門限Tλl作為子塊El的分割門限Tkl；如果四個區(qū)域中不只一個區(qū)域被判定包含血管，則對于針對不同區(qū)域bkl已求出的分割門限Tkl，選取其中一個最優(yōu)的門限作為El的分割門限Tl；(4)令l＝l+1，對子塊El重復(fù)步驟(2)和(3)，完成整幅DSA圖像的分割。
上述步驟(2.2)中門限σTl采用以下方法確定預(yù)先訓(xùn)練DSA圖像中大量的b1×b2大小的區(qū)域，得到對應(yīng)于方差的不同取值范圍的概率曲線p(x)，其中x軸表示b1×b2大小的區(qū)域的方差的不同取值范圍而p(x)表示方差在不同取值范圍的概率，假設(shè)p1(x)對應(yīng)于僅含背景的b1×b2大小的區(qū)域而p2(x)對應(yīng)于同時包含血管和背景的b1×b2大小的區(qū)域，選擇p1(x)和p2(x)曲線的交點處的xT值作為血管存在性門限的范圍，范圍xT的中值σTl被用來作為區(qū)域El的血管存在性標準的門限。
上述步驟(3)采用以下方法確定子塊El的分割門限Tl設(shè)共有m個區(qū)域被判定包含血管，2≤m≤4，對子塊El，設(shè)分別對其取門限Tkl后所得的二值子塊為Ekl，假設(shè)二值子塊Ekl的象素值為Ekl(i，j)，計算Ekl的方差作為選取分割門限Tl的測度Vkl=Σ[Ekl(i,j)-Σi=1,j=1i=a1,j=a2Ekl(i,j)/(a1×a2)]2/(a1×a2)---(I)]]>2≤k≤n；1≤i≤a1，1≤j≤a2；選取Vkl中的最大值所對應(yīng)的門限Tkl作為子塊El的分割門限Tl。
本發(fā)明針對現(xiàn)有全局閾值分割技術(shù)以及部分局部閾值分割技術(shù)對DSA圖像處理的缺陷，根據(jù)DSA圖像的特點，提出一種基于血管直徑先驗知識以及重疊分塊技術(shù)的局部閾值分割方法。本發(fā)明根據(jù)血管直徑的先驗知識將圖像分成若干區(qū)域，所取區(qū)域大小保證在區(qū)域內(nèi)絕對含有背景，因此區(qū)域只存在兩種可能性包含血管和只含背景。本發(fā)明采取一些判斷準則預(yù)先判斷區(qū)域內(nèi)是否包含血管，然后對包含血管的區(qū)域采用一種閾值分割方法求取其分割門限，對只包含背景的區(qū)域直接將其標記為背景。同時本發(fā)明還采用重疊分塊技術(shù)，綜合考慮重疊區(qū)域象素信息來為區(qū)域的重疊子塊選取最優(yōu)門限，這樣可以避免在血管所占比例較少的子塊內(nèi)局部閾值分割技術(shù)形同全局閾值分割技術(shù)，改善局部閾值分割的效果。


圖1示出了本方法的流程圖；圖2示出了子塊El與子塊bkl(k＝1，2，3，4)的位置示意圖；圖3示出了對應(yīng)于b1×b2大小的區(qū)域的方差的不同取值范圍的概率曲線p(x)；圖4所示的反映了在本發(fā)明的典型實施例中使用上述方法與其他全局和局部閾值分割方法的一個比較結(jié)果，其中，圖4a表示原始肝臟DSA圖像；圖4b表示本方法的分割結(jié)果；圖4c表示基于非重疊分塊的局部閾值分割結(jié)果；圖4d表示用Bernsen的方法的分割結(jié)果；圖4e用Niblack的方法的分割結(jié)果；圖4f表示用全局閾值分割方法的結(jié)果。
具體實施例方式
將參考附圖來說明本發(fā)明的典型實施例。
下面的說明將假定圖像含有暗目標和亮背景，以門限T進行分割可以將灰度值小于或等于T值的象素以及大于T值的象素分別劃分為目標和背景，得到一個二值圖像。相應(yīng)的，在二值圖像中，象素值為0對應(yīng)目標，象素值為1對應(yīng)背景。這里的1與0都是邏輯值。當然，本發(fā)明同樣適用于亮目標和暗背景的情況。
下面結(jié)合圖1詳細說明本發(fā)明的步驟(1)將DSA圖像劃分成N個互不重疊的a1×a2大小的子塊El，l＝1，2…N，其中，d≤a1≤2d，d≤a2≤2d，在此d被假設(shè)為血管直徑的最大值，大小為b1×b2且包含子塊El在內(nèi)的區(qū)域為b1l、b2l、b3l、b4l，其中，max(a1，a2)≤b1≤3max(a1，a2)，max(a1，a2)≤b2≤3max(a1，a2)；(2)判斷各區(qū)域b1l、b2l、b3l、b4l中是否包含血管，其過程為(2.1)計算各區(qū)域b1l、b2l、b3l、b4l的方差值σkl；(2.2)將方差值σkl與血管存在性標準的門限σTl進行比較，如果區(qū)域bkl的方差σkl小于σTl，說明該區(qū)域內(nèi)很均勻，則記該區(qū)域為背景；否則，采用一種分割方法(本發(fā)明采用的是Otsu法，即最大類間方差法，當然，也可采用其他閾值分割方法如矩不變法、直方圖凹度分析法、最大熵法等)計算該區(qū)域的分割門限，記為Tkl。其中，門限σTl通過DSA圖像的先驗知識得到，具體方法如下預(yù)先訓(xùn)練DSA圖像中大量的b1×b2大小的區(qū)域，得到如圖3所示的對應(yīng)于方差的不同取值范圍的概率曲線p(x)，其中x軸表示b1×b2大小的區(qū)域的方差的不同取值范圍而p(x)表示方差在不同取值范圍的概率。假設(shè)p1(x)對應(yīng)于僅含背景的b1×b2大小的區(qū)域而p2(x)對應(yīng)于同時包含血管和背景的b1×b2大小的區(qū)域。選擇p1(x)和p2(x)曲線的交點處的xT值作為血管存在性門限的范圍，以使判定一個給定區(qū)域是僅包含背景還是同時包含血管和背景時的平均出錯率降至最小。范圍xT的中值σTl被用來作為區(qū)域El的血管存在性標準的門限。
(3)綜合各重疊區(qū)域的分割情況對各區(qū)域的重疊子塊進行分割，具體方法如下如果四個區(qū)域bkl(k＝1，2，3，4)均被判定為背景，則將這四個區(qū)域的重疊子塊El也判為背景；如果四個區(qū)域中只有一個區(qū)域bλ1(1≤λ≤4)被判定包含血管，則將該區(qū)域的分割門限Tλ1作為子塊El的分割門限；如果四個區(qū)域中不只一個區(qū)域被判定包含血管，則對于針對不同區(qū)域bkl已求出的門限Tkl，選取其中最優(yōu)的一個門限作為El的分割門限Tl。
下面介紹對于多個備選門限選取分割門限Tl的方法設(shè)共有m個區(qū)域被判定包含血管(2≤m≤4)，采用可以表示區(qū)域內(nèi)部均勻性的方差作為選取分割門限Tl的測度對子塊El，設(shè)分別對其取門限Tkl后所得的二值子塊為Ekl，假設(shè)二值子塊Ekl的象素值為Ekl(i，j)，計算Ekl的方差作為選取分割門限Tl的測度
Vkl=Σ[Ekl(i,j)-Σi=1,j=1i=a1,j=a2Ekl(i,j)/(a1×a2)]2/(a1×a2)---(1)]]>在此，2≤k≤n；1≤i≤a1，1≤j≤a2。
Vkl越大表示區(qū)域內(nèi)灰度越不均勻，即包含的目標血管越多，背景越少。本發(fā)明選取Vkl中的最大值所對應(yīng)的門限Tkl作為子塊El的分割門限。
對所有子塊El重復(fù)(2)(3)過程，即完成了對整幅DSA圖像的分割。
對于亮目標和暗背景的情況所采取的步驟同上，只不過對子塊求得分割門限T時，將灰度值小于或等于T值的象素以及大于T值的象素分別劃分為背景和目標，得到的二值圖像中，象素值為1對應(yīng)目標，象素值為0對應(yīng)背景，這里的1與0都是邏輯值。
圖4所示的反映了在本發(fā)明的典型實施例中使用上述方法以及與其他全局和局部閾值分割方法的一個比較結(jié)果。從中可以看出，對整幅圖像選一個全局門限很難在血管和背景的灰度范圍彼此接近的局部區(qū)域?qū)⒀芏螐谋尘爸蟹指畛鰜?，部分微細血管難以被有效保留，甚至出現(xiàn)不連續(xù)的血管段。而本發(fā)明因為采取了一些判斷準則來去除背景點以及基于血管直徑的先驗知識的重疊分塊技術(shù)，在有效去除背景點的同時盡可能保留了有用信息，和其他局部閾值分割技術(shù)(比如Bernsen的方法、Niblack的方法、基于非重疊分塊的局部閾值分割方法等)相比，可以達到更好的二值分割結(jié)果。同時本發(fā)明具有執(zhí)行效率高的特點。
根據(jù)本發(fā)明的典型實施例，用于實現(xiàn)本發(fā)明的計算機系統(tǒng)可以包括，特別是，中央處理器(CPU)、存儲器和輸入/輸出(I/O)接口。計算機系統(tǒng)通常通過I/O接口與顯示器和諸如鼠標和鍵盤此類的各種輸入設(shè)備相連，配套電路可以包括像高速緩存、電源、時鐘電路和通信總線這樣的電路。存儲器可以包括隨機存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、磁盤驅(qū)動器、磁帶機等，或它們的組合。計算機平臺還包括操作系統(tǒng)和微指令代碼。此處所述各種過程和功能可以是通過操作系統(tǒng)執(zhí)行的微指令代碼或應(yīng)用程序(或它們的組合)的一部分。此外，各種其他外圍設(shè)備可以連接到該計算機平臺，如附加數(shù)據(jù)存儲設(shè)備和打印設(shè)備。
還應(yīng)理解，因為附圖中所述的某些構(gòu)成系統(tǒng)的組件和方法步驟可以軟件形式來實現(xiàn)，所以系統(tǒng)組件(或過程步驟)之間的實際連接可能有所不同，具體視本發(fā)明的編程方式而定?；诖颂幪岢龅谋景l(fā)明原理，相關(guān)領(lǐng)域的普通專業(yè)人員可以設(shè)想本發(fā)明的這些以及類似實施方案或配置。
權(quán)利要求
1.一種在數(shù)字減影血管造影圖像中分割血管數(shù)據(jù)的方法，其步驟為(1)將DSA圖像劃分成N個互不重疊的a1×a2大小的子塊E1、E2、......、EN，其中，d≤a1≤2d，d≤a2≤2d，d為血管直徑的最大值，令l＝1；(2)判斷各區(qū)域b1l、b2l、b3l、b4l中是否包含血管，b1l、b2l、b3l、b4l為大小為b1×b2且包含子塊El在內(nèi)的四個區(qū)域，其中，max(a1，a2)≤b1≤3max(a1，a2)，max(a1，a2)≤b2≤3max(a1，a2)；判斷過程為(2.1)計算各區(qū)域bkl的方差值σkl，k＝1、2、3和4；(2.2)將方差值σkl與血管存在性標準的門限σTl進行比較，如果區(qū)域bkl的方差σkl小于σTl，則記該區(qū)域為背景；否則，計算該區(qū)域的分割門限，記為Tkl；(3)對各區(qū)域的重疊子塊進行分割如果四個區(qū)域bkl均被判定為背景，則將這四個區(qū)域的重疊子塊El判為背景；如果四個區(qū)域中只有一個區(qū)域bλl被判定包含血管，1≤λ≤4，則將該區(qū)域的分割門限Tλl作為子塊El的分割門限Tkl；如果四個區(qū)域中不只一個區(qū)域被判定包含血管，則對于針對不同區(qū)域bkl已求出的分割門限Tkl，選取其中一個最優(yōu)的門限作為El的分割門限Tl；(4)令l＝l+1，對子塊El重復(fù)步驟(2)和(3)，完成整幅DSA圖像的分割。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于門限σTl采用以下方法確定預(yù)先訓(xùn)練DSA圖像中大量的b1×b2大小的區(qū)域，得到對應(yīng)于方差的不同取值范圍的概率曲線p(x)，其中x軸表示b1×b2大小的區(qū)域的方差的不同取值范圍而p(x)表示方差在不同取值范圍的概率，假設(shè)p1(x)對應(yīng)于僅含背景的b1×b2大小的區(qū)域而p2(x)對應(yīng)于同時包含血管和背景的b1×b2大小的區(qū)域，選擇p1(x)和p2(x)曲線的交點處的xT值作為血管存在性門限的范圍，范圍xT的中值σTl被用來作為區(qū)域El的血管存在性標準的門限。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于步驟(3)采用以下方法確定子塊El的分割門限Tl設(shè)共有m個區(qū)域被判定包含血管，2≤m≤4，對子塊El，設(shè)分別對其取門限Tkl后所得的二值子塊為Ekl，假設(shè)二值子塊Ekl的象素值為Ekl(i，j)，計算Ekl的方差作為選取子塊El的分割門限Tl的測度Vkl=Σ[Ekl(i,j)-Σi=1,j=1i=a1,j=a2Ekl(i,j)/(a1×a2)]2/(a1×a2)]]>2≤k≤n；1≤i≤a1，1≤j≤a2；選取Vkl中的最大值所對應(yīng)的門限Tkl作為子塊El的分割門限Tl。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種在數(shù)字減影血管造影圖像中分割血管數(shù)據(jù)的方法，其步驟為①將DSA圖像劃分成N個互不重疊的a1×a2大小的子塊E
文檔編號G06K9/34GK1897034SQ20061001929
公開日2007年1月17日 申請日期2006年6月7日 優(yōu)先權(quán)日2006年6月7日
發(fā)明者桑農(nóng), 張?zhí)煨? 王岳環(huán), 鐘勝, 李恒, 彭維雪, 李艷西 申請人:華中科技大學(xué)