一種腦切片圖像分割新法

侯發(fā)忠鄒北驥+劉召斌周支元

摘要：針對(duì)腦切片的特點(diǎn)和普通分割方法的不足，提出一種基于改進(jìn)的Otsu分割方法，在Otsu分類(lèi)后的交叉區(qū)域，預(yù)先指定若干個(gè)前、背景點(diǎn)，再以這些關(guān)鍵點(diǎn)的閾值進(jìn)行最小類(lèi)間方差分割，同時(shí)用關(guān)鍵點(diǎn)的閾值建立等高線(xiàn)，根據(jù)相鄰切片圖像的組織閾值具有相似性，依次將單張切片的分割結(jié)果作為相鄰切片分割的初始值，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)據(jù)集中的組織連續(xù)自動(dòng)分割。結(jié)果表明：該方法能準(zhǔn)確從彩色人腦切片圖像中分割提取出復(fù)雜的器官組織，克服了其它方法的缺陷和交互式方法的人工依賴(lài)，并提高了分割的精度。

關(guān)鍵詞：切片圖像； Otsu算法； 多層分割；三維重建

中圖分類(lèi)號(hào)：TP399文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1引言

隨著數(shù)字人概念的提出，人體器官三維重建是目前圖像處理中的一個(gè)研究熱點(diǎn)之一，近年來(lái)，人們對(duì)CT斷層掃描的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行三維重建的技術(shù)進(jìn)行了深入的研究，取得了很好的效果，但CT圖像灰度是以Hounsfield標(biāo)度表示的，標(biāo)度共有4095個(gè)梯度，映射到顯示器的256個(gè)灰階上后忽略了大量的灰階，省去了很多細(xì)節(jié)， 影響了三維重建的效果。于是人們開(kāi)始著手用斷面切削來(lái)采集數(shù)據(jù)。切削活體或近活體斷面而采集到的數(shù)據(jù)成像是平面彩色的，分辨率高， 具有更真實(shí)、顏色信息更豐富、能夠體現(xiàn)精細(xì)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)、更能反應(yīng)經(jīng)絡(luò)和病變細(xì)節(jié)等特點(diǎn)，成為新的重建數(shù)據(jù)源，而切片圖像中各解剖結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確分割是制約模型重建精度的關(guān)鍵因素。人腦解剖結(jié)構(gòu)復(fù)雜，組織器官形狀不規(guī)則，腦部切片圖像中不同的組織相互包繞，各個(gè)組織間缺乏鮮明的邊界和輪廓，分割難度更大。目前關(guān)于腦部切片圖像的分割通常是將腦組織作為一個(gè)整體進(jìn)行分割，即研究主要集中在顱骨和腦組織的分離，而對(duì)腦部圖像中各個(gè)組織器官的分割研究甚少。由于技術(shù)的復(fù)雜性而成為切片圖像三維可視化發(fā)展的瓶頸。但小器官的分割對(duì)醫(yī)生判斷患者疾病的真實(shí)情況并做出相應(yīng)的診斷計(jì)劃至關(guān)重要。目前已有學(xué)者研究出不少邊緣檢測(cè)、區(qū)域分割及目標(biāo)提取的方法，最近研究有孫立曄等提到基于Markov隨機(jī)場(chǎng)理論的鼠腦切片顯微圖像的分割研究[1]，李梭等提出的蜂窩狀的交互式三維分割方法[2]，但尚沒(méi)有一種普遍適用圖像分割方法，只是針對(duì)某一具體應(yīng)用而采用相對(duì)行之有效的算法，專(zhuān)門(mén)對(duì)于人腦切片真彩色圖像分割的研究相對(duì)更少，代表性的有巫兆聰?shù)壤酶咚沟屯V波和概率統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法[3]，對(duì)圖片進(jìn)行區(qū)域自適應(yīng)閾值分割， 提取分割標(biāo)記， 然后采用Meyer 算法進(jìn)行標(biāo)記分水嶺分割，算法復(fù)雜，且仍會(huì)出現(xiàn)比較嚴(yán)重的過(guò)分分割現(xiàn)象；李中健等采用將Otsu 算法推廣到多閾值彩色圖像分割中[4]，提出先在眾多極大值中尋找有意義峰值，根據(jù)峰值將直方圖劃分成多個(gè)待分割區(qū)間，算法完整，但分割出的邊界不夠圓潤(rùn)；唐占紅等采用Marching Cubes（ MC） 算法分割圖像來(lái)重建[5]，MC 算法其實(shí)質(zhì)采用的是閾值分割算法， 改進(jìn)后限制了其應(yīng)用范圍.實(shí)施過(guò)程復(fù)雜；文麗麗等提出了一種基于改進(jìn)Snake模型的自動(dòng)分割算法[6]，利用其能提取任意輪廓的優(yōu)勢(shì)來(lái)提取人腦切片圖像中復(fù)雜的小腦結(jié)構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)整個(gè)腦部數(shù)據(jù)集中小腦組織的連續(xù)自動(dòng)分割，實(shí)現(xiàn)了對(duì)小腦組織的單獨(dú)分離提取，分割結(jié)果較為理想。但對(duì)于離散或梯度值變化較小的區(qū)域的精細(xì)分割效果不明顯，且不能實(shí)現(xiàn)多層分割；與文章技術(shù)最近的是李敏等人提出的改進(jìn)最大類(lèi)間方差的方法[7]，但其改進(jìn)方向是基于類(lèi)方差，添加均方差，但算法中方差的迭代計(jì)算量較大，分割速度慢，必須在高性能的圖像工作站上實(shí)現(xiàn)，不太實(shí)用。本文在這些基礎(chǔ)上提出了一種基于Otsu分類(lèi)后再手工指定基于若干個(gè)分割點(diǎn)，細(xì)分交叉部分，不同于迭代，也不同于手工分割，更不同于簡(jiǎn)單的區(qū)域增長(zhǎng)，引入等高線(xiàn)概念可輕松進(jìn)行多層分割。實(shí)現(xiàn)效果基本達(dá)到多層分割要求，克服了計(jì)算量大和分割速度慢的缺陷。

2數(shù)據(jù)的獲取

將鉆銑床所處的室內(nèi)進(jìn)行安裝冷凍裝置[8]，使室溫可控制在0℃～-20℃之間，解決汽化和冰霜問(wèn)題；選擇車(chē)禍死亡、 家屬自愿捐獻(xiàn)供醫(yī)學(xué)研究、無(wú)器質(zhì)性病變和缺損的男性標(biāo)本一具；選用紅色乳膠填充劑預(yù)處理，將標(biāo)本按照標(biāo)準(zhǔn)解剖學(xué)姿勢(shì)定位后，置-30℃冷庫(kù)冷凍1周；選用立臥式（ZX5026）鉆銑床，在刀盤(pán)平均裝上3塊（80 mm×30 mm）鎢鋼銑刀；選擇了佳能EOS7D數(shù)碼相機(jī)，EF 24mm f/1.4 L鏡頭，采用垂直于切片面的角度拍攝，改造成支持計(jì)算機(jī)控制拍照；削切一次，采集照片一張。設(shè)備如圖1.a所示。共獲取0.1 mm 間距切片圖像627 張， 大小為3024×2016 象素、TIF 格式，從頭頂?shù)较骂M骨髁突部按0.5 mm 間距抽取用于重建的切片共計(jì)180 張， 以JPG 格式保存，切片源圖如圖1.b所示。

3切片三維建模流程

人體切片圖像的三維建模主要是指以削切冰凍器官成斷層圖像為基礎(chǔ)，綜合運(yùn)用各種圖像處理技術(shù)，構(gòu)造成三維可視化模型。其過(guò)程關(guān)鍵步驟如圖2所示：

4問(wèn)題提出

流程中的前四步所遇到的問(wèn)題，筆者的相關(guān)文獻(xiàn)已闡述，詳見(jiàn)參考文獻(xiàn)[9]。進(jìn)展到第五步時(shí)面臨一個(gè)問(wèn)題：鉆銑床所采取的切片圖像由于成像原理和組織本身的特性差異，圖像的形成受到冰花、切割偏移、局部體效應(yīng)和組織互包含等影響，與普通圖像比較，不可避免的具有模糊、不均勻性、器官界線(xiàn)很不明顯等特點(diǎn)。從圖1.b的樣圖中右眼球的位置不難看出：此層圖片既有上層肉組織的沾染，也有因眼球房水透明拍到的底層組織，可謂是肉中有骨，骨中有肉，這就給分割帶來(lái)了困難。傳統(tǒng)的分割技術(shù)不能分割出眼球的形狀，有的算法甚至完全失敗，但切片圖片反映的細(xì)節(jié)是CT圖像遠(yuǎn)遠(yuǎn)所不能及的，如果做大多的前期處理，就失去了做切片建模的意義，所以必須找到一種分割此類(lèi)圖片的方法。

經(jīng)查找文獻(xiàn)和反復(fù)實(shí)驗(yàn)，筆者采用了一種在經(jīng)典的Otsu 分割法的基礎(chǔ)上加入半自動(dòng)植入種子點(diǎn)的方法，再以這些關(guān)鍵點(diǎn)的閾值進(jìn)行最小類(lèi)間方差分割，同時(shí)用關(guān)鍵點(diǎn)的閾值建立等高線(xiàn)，根據(jù)相鄰切片圖像的組織閾值具有相似性，依次將單張切片的分割結(jié)果作為相鄰切片分割的初始值，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)據(jù)集中的組織連續(xù)自動(dòng)分割。

6性能分析

文中采用切片圖1.b的圖像，分別嘗試幾中較有代表性的分割方法進(jìn)行分割，從作者做的實(shí)驗(yàn)的角度上論述幾種方法的各自特點(diǎn)。如圖8所示：

雙峰法分割彩色分割分水嶺法分割

Snake模型分割最大類(lèi)間方差分割修進(jìn)后分割

從中可以看出，簡(jiǎn)單的沿用傳統(tǒng)的方法，因?yàn)閳D片中腦白峰值過(guò)于明顯，雙峰法、彩色分割法、分水嶺法幾乎分割失敗，snake模型分割效果達(dá)到了預(yù)期效果，但邊界沒(méi)有收斂，采用最大類(lèi)間方差并進(jìn)行迭代能分割出眼睛，但邊界不圓滿(mǎn)，存在過(guò)分分割現(xiàn)象，本文修進(jìn)的方法在針對(duì)此類(lèi)圖像分割上，界線(xiàn)較明顯，輪廓較分明，曲面較好，符合實(shí)現(xiàn)情況，達(dá)到建模要求。

7小結(jié)

針對(duì)腦標(biāo)本切片采集的數(shù)字圖像在進(jìn)行三維重建的過(guò)程中遇到的分割問(wèn)題，提出了一種基于Otsu分割算法改進(jìn)方法，方法不同迭代，也不同于大量的手工分割，更不同于簡(jiǎn)單的區(qū)域增長(zhǎng)，實(shí)驗(yàn)表明方法的改進(jìn)，加上等高線(xiàn)概念的引入，在切片圖像的多層分割處理上減小搜索區(qū)域、處理速度快、實(shí)驗(yàn)簡(jiǎn)單、三維可視化效果良好，基本上滿(mǎn)足了臨床、教學(xué)上的應(yīng)用需求，有益于切片器官重建的廣泛開(kāi)展。但文中只是針對(duì)實(shí)驗(yàn)中特殊的區(qū)域部分有著特殊的處理效果，邊界線(xiàn)的圓滑處理等有待進(jìn)一步探討。

參考文獻(xiàn)

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