基于先驗知識的CT影像自動勾畫研究及應用

江東 余永建 吳茜

摘要：研究基于先驗信息的區域生長自動分割算法，在Matlab平臺實現三維CT影像的肝臟自動勾畫。首先對圖像進行預處理，包括灰度值歸一化、掩模、利用形態學運算去除支架等冗余信息等，其次利用肝臟的影像特點及先驗知識自動選取一個種子點，采用區域增長算法并利用Canny邊緣檢測算子在合適的時機放寬或者收縮生長準則，及時停止生長，使區域生長算法效果提升，最后使用漫水法對于圖片提取后進行填充，實現CT影像中的肝臟自動分割。通過多組病例測試，本文提出的基于先驗知識的區域增長算法，經過圖像預處理、canny邊緣檢測以及漫水法填充等處理手段，實現了CT影像的肝臟自動勾畫，并取得了較好的效果。

關鍵詞：先驗知識；區域增長；形態學運算；Canny邊緣檢測；漫水法

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）07-0217-02

放療是治療癌癥的三大技術手段之一，利用CT影像信息勾畫器官是制定肝癌放療計劃的前提，傳統手動分割方法繁瑣耗時，結果不可復現，研究與設計全自動的勾畫系統對放療科醫生具有重要意義。肝臟體積較大、形態不規則，與周圍臨近組織CT值相近難以區分，造成肝臟器官的自動勾畫存在較大難度，因此本文基于MATLAB平臺研究并實現CT影像的肝臟自動分割。

1 肝臟自動分割算法

本文利用肝臟的CT影像特征并結合先驗信息，采用區域增長技術實現肝臟CT影像的自動勾畫。具體過程如下：1）在分割前對圖像進行前處理；2）在濾波后圖像的基礎上，利用先驗知識選取一個種子點進行區域增長，利用Canny邊緣檢測算子在合適的時機放寬或者收縮生長準則，及時停止生長，使區域生長算法效果提升；3）對區域增長后的圖像后進行后處理。使用漫水法提取目標空間的封閉區域，將其提取后重新填充，使區域生長算法所得圖像輪廓的凸起、凹陷和角點消失。

1.1 圖像預處理

本文首先采用實現圖像的灰度變換，然后利用各向異性擴散濾波對圖像進行預處理，最后采用形態學運算消除支架信息，預處理結果如圖1所示。其中圖1左圖為本次實驗中用來研究CT原圖，圖1右圖是將原圖經過了預處理后的效果，將兩圖進行比較，不難看出經過了灰度轉換與去噪聲處理后，圖像的對比度有了一定的拉伸，肝臟輪廓更加清楚，且去除了支架信息。

1.2 基于先驗知識的改進區域增長算法

區域生長法先給定圖像中要分割的目標物體內的一個小塊或者種子區域，再在種子區域基礎上不斷將其周圍的像素點以一定的規則加入其中，達到最終將代表該物體的所有像素點結合成一個區目的。區域生長算法的優點是計算簡單可滿足圖像分割的多種要求，既提取CT圖的邊緣信息，又針對某一特定區域的單獨實行分割，所以本文選用區域生長作為分割方法。但是傳統的區域生長法在處理肝臟的分割時，通常難以區分出肝臟與其相鄰的胃、胸腹壁等區域。因此，本文基于肝臟的影像學特征及先驗信息，提出基于先驗信息的區域生長算法，旨在建立并實現基于肝臟自動勾畫。其流程如圖2所示：

步驟1：根據肝臟的解剖特性結構等先驗知識自動選出一個種子點（一般位于肝臟區域中心部分）n=1；

步驟2：檢查該種子點的（2n+1）×（2n+1）鄰域，計算該鄰域的灰度平均值μ和標準差δ；

步驟3：通過計算，符合不等式的像素值可判定為增長點，否則判為不可增長點，其中；

步驟4：如果該鄰域中再沒有新的增長點產生，或滿足某種停止條件，增長結束，令n=n+1，將種子點鄰域擴大，轉向步驟2；其分割結果如圖3所示。

雖然這樣控制生長準則能夠大體分割出肝臟的準確位置，但是還存在一些噪點、毛刺和“空洞”問題，本文采取漫水法對目標區域提取填充、采用Canny邊緣檢測算子對肝臟進行處理。漫水法的優勢在于提取目標區域內的封閉區域，再將其填充，主要針對的是圖像中的“空洞”，如圖4（b）所示。區域增長結束后，如果我們能在合適的時機放寬或者收縮生長準則，及時停止生長，使區域生長算法效果就能得到進一步提升。本文采用Canny邊緣檢測算子，它有良好的信噪比、很好的定位性能和單一邊緣單一響應的優勢。Canny邊緣檢測算子對肝臟進行處理，效果如圖4（c）所示。

可以看出，Canny 算子可以得到連續清晰，單一響應、位置準確的邊緣信息，并且有效地避免了圖像中噪聲的影響。圖5（b）中標出了該張CT切片圖像中肝臟所在，勾畫出了完整的肝臟邊緣，并且幾乎沒有噪聲。最后根據邊緣結果，在原圖進行勾勒，系統自動勾畫結果如圖5（c）所示。

本文用戶界面、算法實現均基于MATLAB平臺。基于上述研究目的，并結合實際臨床應用場景，設計圖形用戶界面如圖6所示。界面包括圖像基本信息區、選擇文件或文件夾區、圖像處理顯示區、勾畫選擇功能區和圖像對比區。系統實現了對肝臟和腦部等圖像的預處理和自動勾畫功能。

3 結論

醫學圖像分割在病情、放射治療等領域應用廣泛。本文提出了基于先驗信息的區域增長算法，并將其應用于肝臟的自動勾畫。首先采用灰度變換、形態學運算等方法對圖像進行預處理操作，增強圖像質量、去除冗余信息；其次，根據先驗知識和肝臟特點自動選擇生長點，采用漫水法對分割后的圖像進行填充；最后采用Canny邊緣檢勾畫出肝臟，實現CT圖像肝臟的自動勾畫。此外，基于Matlab GUI設計、實現了肝臟自動勾畫程序。

參考文獻

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【通聯編輯：朱寶貴】