專利名稱：彩色多窗ct圖像的自動生成方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種CT圖像的自動處理方法，特別涉及一種彩色多窗CT圖像的自動生成方法，該方法涉及到圖像分割技術，偽彩色技術，以及多窗技術與不同色調(diào)的影射關系的建立。
背景技術：
CT圖像的處理技術，目前主要是根據(jù)其成像原理，通過相應的單灰級窗技術在相應的CT圖像中將所關心的部分進行增強，給醫(yī)生提供病情診斷的依據(jù)。因為病灶轉(zhuǎn)移會導致侵蝕到其他的臟器或組織，例如，癌細胞的擴散轉(zhuǎn)移。所以多窗技術在反映這個問題上就顯得非常重要。雖然多窗技術解決了不同臟器同時增強顯示的問題，但是由于多個臟器同時顯示，又給觀察者視線上造成了非常大的干擾，對醫(yī)生的正確診斷造成不小的影響。因此目前在診斷中常用的還是單窗技術。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服已有技術中多窗顯示時同一種色彩造成觀察上的干擾而影響醫(yī)生正確診斷病灶的缺點，提出一種彩色多窗CT圖像的自動生成方法，該方法采用圖像分割技術，將CT圖像中所包含的不同臟器組織的區(qū)域進行分割，并對分割后的不同區(qū)域進行對比度增強，最后，用偽彩色技術，對不同區(qū)域用不同色調(diào)的顏色進行著色處理，完成多窗彩色CT圖像的自動生成。
實現(xiàn)上述發(fā)明目的的技術方案是首先，對CT圖像進行區(qū)域分割，使不同的臟器或組織分別屬于不同的局部區(qū)域。分割方法是利用CT成像時不同臟器或組織的不同CT值的分布范圍，以及臟器的拓撲結(jié)構(gòu)信息進行自動區(qū)域分割；其次是對分割后的區(qū)域進行校正處理。校正處理的目的是，在CT圖像中，有可能存在因病變導致臟器的部分CT值改變，而使其導致誤分割的現(xiàn)象。這時，我們根據(jù)正常人體組織的結(jié)構(gòu)特性，將發(fā)生病變的局部區(qū)域進行提取，并給這個部分進行特殊色調(diào)的著色處理；第三，對所分割出的不同區(qū)域，用不同的色調(diào)進行著色處理，不同區(qū)域色彩的選擇，可以選用軟件系統(tǒng)提供的默認值，也可以在界面上由用戶自己自由選擇，最終生成病理報表，將多窗彩色CT圖像與診斷結(jié)果同時打印輸出。本發(fā)明克服了已有技術中多窗顯示時因無色彩區(qū)分(灰度圖)而造成觀察上的干擾，使醫(yī)生容易正確地診斷病灶的所在位置。


圖1是CT原圖；圖2是肺窗二值圖像；圖3是肌肉二值圖像；圖4是骨窗二值圖像；圖5是從圖2獲得的肺部大致區(qū)域；圖6是獲得的人體組織所在的大致區(qū)域；圖7是刪除文字等噪聲后的人體組織區(qū)域；圖8是圖5的反相圖像；
圖9是對圖8貼標簽去噪的結(jié)果；圖10是對圖9貼標簽去噪的結(jié)果；圖11是提取出的骨骼區(qū)域；圖12是提取出的肌肉區(qū)域；圖13是肺部區(qū)域原圖信息；圖14是肺部區(qū)域增強信息；圖15是肌肉區(qū)域增強信息；圖16是骨骼區(qū)域增強信息；圖17是肺部偽彩色圖；圖18是肌肉區(qū)域偽彩色圖；圖19是骨骼區(qū)偽彩色圖；圖20是多窗彩色CT圖像；圖21是帶有病灶的原圖；圖22是病灶染色的多窗彩色CT圖；圖23是對CT圖像進行增強、著色與多窗顯示流程圖；圖24是區(qū)域分割流程圖；圖25是病灶部分處理流程圖。
具體實施例方式
以下結(jié)合附圖和流程圖對本發(fā)明作進一步的詳細描述。
本發(fā)明的彩色多窗CT圖像的自動生成方法，分為以下幾個具體步驟完成。
一、區(qū)域分割，其流程如圖24所示。
在這里，區(qū)域分割的目的是將CT圖像中所包含的不同臟器或組織所在區(qū)域進行分割。下面以肺部CT圖像為例，對區(qū)域分割方法進行詳細說明。
第1步二值處理在CT圖像中，每種臟器或組織都有其特定的CT值，換句話說，每種不同的臟器或組織都有其不同的窗寬和窗位。因此本發(fā)明提供兩種確定閾值方式供用戶選擇，第1種是根據(jù)成像原理設置默認方式，選擇固定的某個臟器或組織的窗寬和窗位。第2種模式是用戶可根據(jù)具體的需要手動調(diào)整窗寬和窗位。
參照圖1的CT原圖，因為胸部的CT圖像中主要包含三個臟器部分肺部、肌肉和骨頭，包括縱隔，脂肪等。由兩個閾值即可將三個不同的區(qū)域進行分割，分割算法如下 經(jīng)過閾值處理后得到圖2的肺窗二值圖像、圖3的肌肉二值圖像和圖4的骨窗二值圖像；第2步二值圖像的校正處理從圖1的CT原圖、圖2的肺窗二值圖像、圖3的肌肉二值圖像以及圖4的骨窗二值圖像圖可以看到，雖然三個區(qū)域被分割出來，但是存在一些問題。對于肺部區(qū)域，因為圖像中無人體組織的區(qū)域也是暗區(qū)，所以被當作肺部區(qū)域一同被提取出來；肺紋理中CT值小的部分，灰度值進入了肌肉窗，骨頭區(qū)域中較暗的部分，如脊椎骨中部含有骨髓的部分。為此需要進行后處理。
1)刪除無人體組織部分首先對閾值處理后的圖像進行貼標簽處理，之后對每個標簽目標物進行判別，設Ωi是第i個標簽目標，其面積為Si，當Si＞Ts(Ts為閾值)時，再判斷Ωi的點是否分布在畫面的邊緣上，如果是，則為無人體組織的區(qū)域，進行刪除。否則，則保留。對圖2的肺窗二值圖像處理的結(jié)果如圖5的肺部大致區(qū)域所示。為了去除圖像中的文字部分，將圖3、圖4和圖5相加，得到圖6的人體組織所在的大致區(qū)域，從圖6的人體組織所在的大致區(qū)域可以看到，最大的白色區(qū)域是整個人體組織區(qū)域，所以對圖6進行貼標簽處理，只保留面積最大的目標物，得到圖7刪除文字等噪聲后的人體組織區(qū)域。
2)對誤分割部分進行校正處理a.按照CT值從大到小的順序進行處理，首先對肺部區(qū)域進行校正處理，將圖5肺部大致區(qū)域反相得到圖8的肺部大致區(qū)域反相圖，對其進行貼標簽處理，之后，對每個標簽的平均坐標值按照下式進行計算。
公式1每個標簽的平均坐標值設Ωi是第i個標簽目標，(xk(i)，yk(i))∈Ωi(k＝1，2，...，Ni)為該對象中的像素點坐標，則坐標均值(x(i)，y(i)為x‾(i)=Σk=1Nixk(i),]]>y‾(i)=Σk=1Niyk(i)]]>公式2標簽目標所在的位置標簽目標所在的位置按下式計算該標簽目標所在的位置Si=x‾(i)2+y‾(i)2]]>當Si不在規(guī)定范圍內(nèi)的話，則刪除該目標物。這樣，所留下來的部分恰好是希望獲得的局部區(qū)域。對所得到區(qū)域再進行一次反向處理，得到圖9貼標簽去噪的結(jié)果。
對圖9再做一次貼標簽處理，再計算一次目標物的平均坐標，對不滿足規(guī)定范圍的目標物進行刪除，得到肺部區(qū)域如圖10所示貼標簽去噪的結(jié)果。
b.對骨骼區(qū)域進行校正處理骨骼區(qū)域出現(xiàn)的問題主要是信息的丟失，因此，校正處理是對缺損的部分進行填充，填充的方法是對其進行閉運算。所述的閉運算為對二值圖像先進行四近鄰的膨脹運算，因著點、線的加粗，使原來間斷的線被連接起來，之后再進行一次四近鄰的腐蝕運算，可以將前面加粗的點線恢復，并且不破壞其已經(jīng)連接起來的拓撲結(jié)構(gòu)。例如，將圖4的骨窗二值圖像去除文字部分之后，進行閉運算處理，得到圖11的骨骼區(qū)域。
所述的腐蝕運算是設集合A被集合B腐蝕，則表示為AΘB，其定義為AΘB＝{xB+xA}其中表示子集關系，A稱為輸入圖像，B稱為結(jié)構(gòu)元素。如果把B看作模板，那么，AΘB則由在平移模板的過程中，所有可以填入A內(nèi)部的模板的原點組成。
所謂的膨脹運算是腐蝕運算的對偶運算(逆運算)，可以通過對腐蝕來定義。AB，其定義為AB＝[AcΘ(-B)]c其中，Ac代表A的補集。為了利用B膨脹A，可將B相對原點旋轉(zhuǎn)180度得到-B，再利用-B對Ac腐蝕，腐蝕結(jié)果的補集，便是所求的結(jié)果。
例如，將圖4的骨窗二值圖像去除文字部分之后，進行閉運算處理，得到圖11的骨骼區(qū)域。
c.對肌肉區(qū)域進行校正當獲得肺部區(qū)域和骨骼區(qū)域之后，對肌肉區(qū)域的校正用公式3即可獲得圖12肌肉區(qū)域＝圖7刪除文字等噪聲后的人體組織區(qū)域-圖10對圖9貼標簽去噪的結(jié)果-圖11提取出的骨骼區(qū)域圖12即為校正后得到的肌肉區(qū)域。
根據(jù)上面的處理，就完成了對不同臟器的區(qū)域分割。對于其他部位CT圖像的處理可以采用相同的方法進行。
二、如圖23所示，對CT圖像進行增強與著色1)圖像的增強在獲得二值圖像之后，將區(qū)域二值圖像與原圖作“與”操作，以肺區(qū)為例，經(jīng)過區(qū)域分割之后，得到圖13的肺部區(qū)域原圖信息，對圖13進行圖像增強，增強方法可以采用一般的灰級窗展寬技術，也可以采用直方圖均衡化方法，增強圖為圖14的肺部區(qū)域增強信息。
對其他的組織區(qū)域進行相同的操作，獲得圖15的肌肉區(qū)域增強信息和圖16的骨骼區(qū)域增強信息。
2)進行著色處理當獲得若干個分割的單窗CT增強圖像之后，選擇一個用戶觀察習慣的顏色，例如，選擇該顏色值為(RC，GC，BC)，按照下面的偽彩色影射公式4，對該區(qū)域進行著色。
其中f原圖的灰度值，M，N為原圖的長和寬Cmax＝max{RC，GC，BC}Cmax實際上確定了偽彩色的色調(diào)。例如，當Cmax＝RC時，該區(qū)域偏暖色調(diào)。
獲得圖17的肺部偽彩色圖、圖18的肌肉區(qū)域偽彩色圖及圖19的骨骼區(qū)偽彩色圖。
3)多窗合成最后，將所得到的各個分割開的單窗偽彩色圖像進行合成，因為每個區(qū)域采用不同偽彩進行描述，所以在進行多窗觀察時，根據(jù)人眼的視覺習慣，相互干擾減弱的同時，可以進行不同組織的聯(lián)合觀察，這樣就有利于對病變的轉(zhuǎn)移進行合理的論證，得到結(jié)果圖20的多窗彩色CT圖像。
三、如圖25所示，對病灶部分進行處理病灶區(qū)域的確定病灶區(qū)域的確定可以按照人體組織的拓撲結(jié)構(gòu)給出一個可能的病灶區(qū)域，參照圖21帶有病灶的原圖，根據(jù)兩葉肺近似為鏡像關系，獲得左側(cè)肺部的一個病灶區(qū)域，對病灶區(qū)域選擇與正常組織不同的顏色按照公式4進行著色，得到圖22病灶染色的多窗彩色CT圖。
如果病灶區(qū)域比較小，或者特征比較微弱，則用戶可以根據(jù)界面提供的手寫畫筆，將觀測到的病灶區(qū)進行圈定，之后，利用公式4也可以對所圈定的病灶區(qū)進行著色。
本發(fā)明的優(yōu)點與顯著效果在于因為人眼對顏色的分辨能力比對亮度的分辨能力強，因此，在醫(yī)學影像學常常用到偽彩色技術。一般現(xiàn)有的偽彩色技術是根據(jù)色溫的原理，對不同亮暗進行不同的偽彩色影射，例如較暗的部分用藍色，逐漸過渡到較亮的部分為紅色。這種技術在紅外測試儀器，例如紅外乳腺儀等。以及彩色超聲上多用，但是對于CT圖像來說，這種經(jīng)典的偽彩色方法則不適用。因此，本發(fā)明提出了不同區(qū)域不同色調(diào)，在相同區(qū)域中，用同色調(diào)不同深淺顏色對內(nèi)部組織進行增強處理的方法，可以實現(xiàn)多窗同時顯示。因為不同區(qū)域的色調(diào)不相同，所以多窗顯示時，不但不會造成視覺上的干擾，而且可以便于觀察病變在不同組織間的遷移狀態(tài)。
權(quán)利要求
1.一種彩色多窗CT圖像的自動生成方法，包括將CT圖像中所包含的不同臟器或組織所在的區(qū)域進行分割，形成單灰級的多窗圖像，其特征在于包括以下步驟一、區(qū)域分割步驟1)二值處理提供兩種確定的閾值方式①、選擇固定的某個臟器或組織的窗寬和窗位；②、根據(jù)具體的需要手動調(diào)整窗寬和窗位。2)二值圖像的校正處理①、刪除無人體組織部分首先對二值處理后的圖像貼標簽，之后對每個標簽目標物進行判別，如為無人體組織的區(qū)域，進行刪除，否則，則保留。②、對誤分割部分進行校正處理a、按CT值從大到小進行處理，將圖反相并對其貼標簽，對每個標簽的平均坐標值進行計算，計算該標簽目標所在的位置；當標簽目標不在規(guī)定范圍內(nèi)時，刪除該目標物，留下的部分即為人體組織區(qū)域；對所得區(qū)域再進行反向處理，再一次計算目標物的位置，對不滿足規(guī)定范圍的目標物進行刪除，得到較精確的人體組織區(qū)域圖像。b、對骨骼區(qū)域缺損的部分進行填充；c、對肌肉區(qū)域的校正是用保留下來的人體組織部分去除校正處理后的部分，再去除對骨骼區(qū)域缺損部分的校正，即得到校正后的肌肉區(qū)域。二、對校正后的CT圖像進行增強與著色。1)圖像的增強在獲得二值圖像后，將區(qū)域二值圖像與原圖作“與”操作，得到人體組織區(qū)域原像，然后對該圖進行增強處理，得到人體組織區(qū)域增強圖像和肌肉區(qū)域增強圖像；2)圖像的著色當獲得獲得若干個分割的單窗CT增強圖像之后，選擇顏色，對該區(qū)域進行著色，得到多個偽彩色增強CT圖像；3)最后，將所得到的多個分割的單窗偽彩色圖像進行合成，合成的方法是，將幾個單窗圖17，18，19進行“或”操作，即可得到彩色多窗CT圖像。三、病灶部分的處理病灶區(qū)域的確定按照人體組織的拓撲結(jié)構(gòu)給出一個可能的病灶區(qū)域，對病灶區(qū)域選擇與正常組織不同的顏色進行著色，即可得到彩色多窗CT病灶圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的彩色多窗CT圖像的自動生成方法，其特征在于所述的對二值處理后的圖像貼標簽，之后對每個標簽目標物進行判別的方法是設Ωi是第i個標簽目標，其面積為Si，當Si＞閾值Ts時，再判斷Ωi的點是否分布在畫面的邊緣上，如果是，則為無人體組織的區(qū)域，進行刪除，否則，則保留。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的彩色多窗CT圖像的自動生成方法，其特征在于所述的對每個標簽的平均坐標值進行計算的方法如下設Ωi是第i個標簽目標，(xk(i),yk(i))∈Ωi(k=1,2,...,Ni)]]>為該對象中的像素點坐標，則坐標均值(x(i)，y(i))為x‾(i)=Σk=1Nixk(i),]]>y‾(i)=Σk=1Niyk(i)]]>按下式計算該標簽目標所在的位置Si=x‾(i)2+y‾(x)2]]>當Si不在規(guī)定范圍內(nèi)的話，則刪除該目標物，這樣，所留下來的部分恰好是希望獲得的局部區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的彩色多窗CT圖像的自動生成方法，其特征在于所述的對骨骼區(qū)域缺損的部分進行填充的方法是對其進行閉運算。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的彩色多窗CT圖像的自動生成方法，其特征在于所述的增強方法可以采用一般的灰級窗展寬技術，也可以采用直方圖均衡化方法。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的彩色多窗CT圖像的自動生成方法，其特征在于所述的選擇顏色按照下面的偽彩色影射公式，對該區(qū)域進行著色選擇可表示某個區(qū)域偽彩色的色度，在該色度下的顏色值為(RC，GC，BC)，根據(jù)所選擇的偽彩色色度，對該區(qū)域進行不同亮度下的影射，以獲得相同色調(diào)不同深淺的顏色。 其中f為原圖的灰度值，M，N為原圖的長和寬Cmax＝max{RC，GC，BC}，Cmax實際上確定了偽彩色的色調(diào)，獲得的偽彩色結(jié)果圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的彩色多窗CT圖像的自動生成方法，其特征在于所述的閉運算為對二值圖像先進行四近鄰的膨脹運算，因著點、線的加粗，使原來間斷的線被連接起來，之后再進行一次四近鄰的腐蝕運算，可以將前面加粗的點線恢復，并且不破壞其已經(jīng)連接起來的拓撲結(jié)構(gòu)。
全文摘要
本發(fā)明提供了一說明書摘要種彩色多窗CT圖像的自動生成方法。該方法首先是對CT圖像進行區(qū)域分割，使不同的臟器或組織分別屬于不同的局部區(qū)域。分割方法是利用CT成像時不同臟器或組織的不同CT值的分布范圍，以及臟器的拓撲結(jié)構(gòu)信息進行自動區(qū)域分割；其次是對分割后的區(qū)域進行校正處理。第三，對所分割出的不同區(qū)域，用不同的色調(diào)進行著色處理，最終生成病理報表，將多窗彩色CT圖像與診斷結(jié)果同時打印輸出。本發(fā)明克服了已有技術中多窗顯示時同一種色彩造成觀察上的干擾，使醫(yī)生容易正確的診斷病灶的所在位置。
文檔編號G06T5/00GK1547161SQ20031011896
公開日2004年11月17日 申請日期2003年12月8日 優(yōu)先權(quán)日2003年12月8日
發(fā)明者朱虹, 鄧杰航, 朱 虹 申請人:西安理工大學