專利名稱：一種三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割領(lǐng)域，更具體地，涉及一種應(yīng)用于血管分割的三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法。
背景技術(shù)：
目前，醫(yī)學(xué)圖像分割算法大多基于二維圖像來研究，應(yīng)用到三維數(shù)據(jù)中也是直接對(duì)三維數(shù)據(jù)中的每一個(gè)切片來進(jìn)行二維分割，然后組合成三維目標(biāo)模型。這些方法沒有考慮到圖像中與切片垂直方向上的圖像相關(guān)信息，即沒有考慮三維數(shù)據(jù)中垂直方向的數(shù)據(jù)相關(guān)性，造成分割精度不夠。同時(shí)，現(xiàn)行方法難以實(shí)現(xiàn)小血管的提取，三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中的小血管分割通常以犧牲算法效率為代價(jià)進(jìn)行，不能滿足臨床應(yīng)用對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理精確性和實(shí)時(shí)性的要求。

發(fā)明內(nèi)容
為了提高醫(yī)學(xué)圖像分割的實(shí)用性和精確性，本發(fā)明提出了一種三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，充分利用數(shù)據(jù)相關(guān)性，結(jié)合血管走向通常是偏垂直方向的特點(diǎn)，高效提取出豐富的血管。本發(fā)明的技術(shù)方案為:一種三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，包括如下步驟:S1.使用二維輸入設(shè)備讀入二維圖像序列，構(gòu)建三維數(shù)據(jù)體作為輸入數(shù)據(jù)，并從中選取相應(yīng)的三維數(shù)據(jù)體素點(diǎn)；

S2.取三維數(shù)據(jù)體素點(diǎn)臨近八個(gè)方向點(diǎn)定義體素點(diǎn)的特征，并構(gòu)建體素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的Clifford特征向量；S3.將三維數(shù)據(jù)血管體素點(diǎn)作為分割算法的種子點(diǎn)，選取種子點(diǎn)八方向特征，構(gòu)建種子點(diǎn)對(duì)應(yīng)的Clifford特征向量；S4.通過種子點(diǎn)與體素點(diǎn)Clifford特征向量對(duì)應(yīng)的乘積的性質(zhì),判斷體素點(diǎn)是否為血管點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)有效數(shù)據(jù)從整體數(shù)據(jù)中的分離；S5.判斷為血管點(diǎn)的體素點(diǎn)寫出到要輸出的三維數(shù)據(jù)體，直接為三維顯示提供數(shù)據(jù)；S6.分割結(jié)束，三維數(shù)據(jù)體以二維圖像序列形式輸出保存。優(yōu)選地，所述步驟SI所輸入的數(shù)據(jù)和步驟S6所輸出的數(shù)據(jù)形式均為三維醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)。優(yōu)選地，所述步驟SI采用先橫軸再縱軸最后豎軸的次序?qū)θS數(shù)據(jù)體遍歷讀取體素點(diǎn)。優(yōu)選地，所述步驟S2和步驟S3中將數(shù)據(jù)點(diǎn)的八方向特征定義為:取體素點(diǎn)前、后、左、右、上、下、上上、下下八個(gè)方向體素點(diǎn)來代表當(dāng)前點(diǎn)。優(yōu)選地，所述步驟S2和步驟S3中將數(shù)據(jù)點(diǎn)特征與Clifford代數(shù)相結(jié)合，采用數(shù)據(jù)點(diǎn)的周圍八個(gè)方向點(diǎn)的數(shù)據(jù)值(X1, X2, x3，x4，x5，X6, X7, X8)構(gòu)成當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的Clifford特征向量。優(yōu)選地，所述步驟S3中采用直接輸入體素點(diǎn)三維坐標(biāo)的方法，指定三維數(shù)據(jù)體中血管種子體素點(diǎn)。優(yōu)選地,所述步驟S4中數(shù)據(jù)點(diǎn)的比較采用Clifford代數(shù)理論中兩個(gè)Clifford代數(shù)相等則乘積為-1的性質(zhì)，設(shè)定精確度，在精確度允許范圍內(nèi)，考查兩個(gè)Clifford特征向量的乘積，從而判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)的血管屬性。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的效果:本發(fā)明的圖像數(shù)據(jù)分割方法在保證圖像數(shù)據(jù)快速有效分割的同時(shí)，操作也更簡單，具有廣泛的應(yīng)用前景；并且本發(fā)明在圖像分割領(lǐng)域開辟了新的途徑。



圖1為數(shù)據(jù)點(diǎn)八方向點(diǎn)同Clifford特征向量各元的對(duì)應(yīng)關(guān)系。圖2為本發(fā)明具體實(shí)施例的流程圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的描述，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不限于此。為了提高醫(yī)學(xué)圖像分割的實(shí)用性和精確性，本發(fā)明充分利用數(shù)據(jù)相關(guān)性，結(jié)合血管走向通常是偏垂直方向的特點(diǎn)，考慮到醫(yī)學(xué)圖像中的細(xì)小血管，提出一種基于Clifford代數(shù)理論的三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，用以高效的提取出豐富的血管。其具體實(shí)現(xiàn)方式:首先，使用CT掃描的血管造影DICOM圖像序列為原始數(shù)據(jù)，用醫(yī)學(xué)處理工具包ITK中的GDCM接口讀入系統(tǒng)，在系統(tǒng)內(nèi)構(gòu)成三維體數(shù)據(jù)。體數(shù)據(jù)中，定義圖像所在平面為橫縱軸平面(X-Y平面)，序列方向?yàn)樨Q軸(Z軸)，每個(gè)點(diǎn)都有對(duì)應(yīng)的唯一坐標(biāo)位置。定義好的體數(shù)據(jù)作為方案處理的輸入數(shù)據(jù)。其次，為數(shù)據(jù)點(diǎn)選取特征來代表數(shù)據(jù)點(diǎn)的屬性。特征定義利用了兩點(diǎn)因素:1、數(shù)據(jù)點(diǎn)本身與其鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)具有相關(guān)性質(zhì)2、血管走向通常為偏垂直方向(Z軸方向)。由此提出數(shù)據(jù)點(diǎn)特征定義:定義每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)取其前、后、左、右、上、下、上上、下下八個(gè)方向的鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)來表示當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征，即X軸方向和Y軸方向(水平方向)各采用與數(shù)據(jù)點(diǎn)相鄰的兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(鄰域?yàn)?)，Z軸方向(垂直方向)采用與數(shù)據(jù)點(diǎn)相鄰的兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)和與數(shù)據(jù)點(diǎn)相隔一點(diǎn)的兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(鄰域?yàn)?)。八個(gè)鄰域點(diǎn)的數(shù)據(jù)值(X1, X2, X3, X4，X5, X6, X7, X8)，代表當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)特征。再次，利用八個(gè)鄰域點(diǎn)的數(shù)據(jù)值(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8)構(gòu)成Clifford代數(shù)的虛部，實(shí)部賦值為O。所構(gòu)成的Clifford代數(shù)稱為當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的Clifford特征向量。根據(jù)Clifford代數(shù)理論中兩個(gè)純虛數(shù)Clifford代數(shù)相等則乘積為_1的性質(zhì)，比較兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的相似性，在本發(fā)明中具體用以區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)體中的血管點(diǎn)和非血管點(diǎn)。具體步驟為:1、根據(jù)先驗(yàn)知識(shí),選擇輸入體數(shù)據(jù)中血管和血管邊緣上的若干血管點(diǎn)作為血管特征點(diǎn)；2、選擇體數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)灰度值與血管特征點(diǎn)灰度值相差在一定范圍內(nèi)的所有點(diǎn)為參與計(jì)算的數(shù)據(jù)點(diǎn)；3、計(jì)算血管特征點(diǎn)的Clifford特征向量和參與計(jì)算的數(shù)據(jù)點(diǎn)的Clifford特征向量,求得兩個(gè)向量的乘積；4、兩個(gè)Clifford特征向量的乘積越接近-1，數(shù)據(jù)點(diǎn)為特征點(diǎn)所代表的血管點(diǎn)的可能性越大，反之?dāng)?shù)據(jù)點(diǎn)更傾向于非血管點(diǎn)的可能。由此設(shè)定精確度，在精確度允許范圍內(nèi)的點(diǎn)為血管點(diǎn)；5、遍歷所有數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行判斷。Clifford代數(shù)乘法的矢量積表示性質(zhì)具體為:設(shè):
權(quán)利要求
1.一種三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，其特征在于，包括如下步驟: S1.使用二維輸入設(shè)備讀入二維圖像序列，構(gòu)建三維數(shù)據(jù)體作為輸入數(shù)據(jù)，并從中選取相應(yīng)的三維數(shù)據(jù)體素點(diǎn)； S 2.取三維數(shù)據(jù)體素點(diǎn)臨近八個(gè)方向點(diǎn)定義體素點(diǎn)的特征，并構(gòu)建體素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的Clifford特征向量； 53.將三維數(shù)據(jù)血管體素點(diǎn)作為分割算法的種子點(diǎn)，選取種子點(diǎn)八方向特征，構(gòu)建種子點(diǎn)對(duì)應(yīng)的Clifford特征向量； 54.通過種子點(diǎn)與體素點(diǎn)Clifford特征向量對(duì)應(yīng)的乘積的性質(zhì),判斷體素點(diǎn)是否為血管點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)有效數(shù)據(jù)從整體數(shù)據(jù)中的分離； 55.判斷為血管點(diǎn)的體素點(diǎn) 寫出到要輸出的三維數(shù)據(jù)體，直接為三維顯示提供數(shù)據(jù)； 56.分割結(jié)束，三維數(shù)據(jù)體以二維圖像序列形式輸出保存。
2.根據(jù)權(quán)利要求書I所述的三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，其特征在于，所述步驟SI所輸入的數(shù)據(jù)和步驟S6所輸出的數(shù)據(jù)形式均為三維醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求書I所述的三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，其特征在于，所述步驟SI采用先橫軸再縱軸最后豎軸的次序?qū)θS數(shù)據(jù)體遍歷讀取體素點(diǎn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求書I所述的三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，其特征在于，所述步驟S2和步驟S3中將數(shù)據(jù)點(diǎn)的八方向特征定義為:取體素點(diǎn)前、后、左、右、上、下、上上、下下八個(gè)方向體素點(diǎn)來代表當(dāng)前點(diǎn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求書I所述的三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，其特征在于，所述步驟S2和步驟S3中將數(shù)據(jù)點(diǎn)特征與Clifford代數(shù)相結(jié)合，采用數(shù)據(jù)點(diǎn)的周圍八個(gè)方向點(diǎn)的數(shù)據(jù)值(X1,X2，X3, X4, X5，X6, X7, X8)構(gòu)成當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的Clifford特征向量。
6.根據(jù)權(quán)利要求書I所述的三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，其特征在于，所述步驟S3中采用直接輸入體素點(diǎn)三維坐標(biāo)的方法，指定三維數(shù)據(jù)體中血管種子體素點(diǎn)。
7.根據(jù)權(quán)利要求書I所述的三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，其特征在于，所述步驟S4中數(shù)據(jù)點(diǎn)的比較采用Clifford代數(shù)理論中兩個(gè)Clifford代數(shù)相等則乘積為-1的性質(zhì),設(shè)定精確度，在精確度允許范圍內(nèi)，考查兩個(gè)Clifford特征向量的乘積，從而判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)的血管屬性。
全文摘要
本發(fā)明提出一種三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分割方法，包括如下步驟使用二維輸入設(shè)備讀入二維圖像序列，構(gòu)建三維數(shù)據(jù)體作為輸入數(shù)據(jù)；取三維數(shù)據(jù)體素點(diǎn)臨近八個(gè)方向點(diǎn)定義體素點(diǎn)的特征，并構(gòu)建體素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的Clifford特征向量；將三維數(shù)據(jù)血管體素點(diǎn)作為分割算法的種子點(diǎn)，通過種子點(diǎn)與體素點(diǎn)Clifford特征向量對(duì)應(yīng)的乘積的性質(zhì)，判斷體素點(diǎn)是否為血管點(diǎn)；判斷為血管點(diǎn)的體素點(diǎn)寫出到要輸出的三維數(shù)據(jù)體。本發(fā)明利用三維數(shù)據(jù)自身相關(guān)性，結(jié)合血管走向通常是偏垂直方向的特點(diǎn)，快速分割出豐富的血管。這種方法的內(nèi)容簡單，可實(shí)現(xiàn)性好，模塊化容易實(shí)現(xiàn)，有著較強(qiáng)的移植性，在領(lǐng)域內(nèi)具有開創(chuàng)性，可以向虛擬手術(shù)和臨床導(dǎo)航手術(shù)中推廣。
文檔編號(hào)G06T7/00GK103247043SQ201310079228
公開日2013年8月14日 申請(qǐng)日期2013年3月12日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月12日
發(fā)明者鮑蘇蘇, 李興民, 高有, 方馳華, 戴高遠(yuǎn), 潘家輝 申請(qǐng)人:華南師范大學(xué), 南方醫(yī)科大學(xué)珠江醫(yī)院