基于兩階段區(qū)域生長(zhǎng)法的肝內(nèi)血管分割算法分析

趙挺

摘要：本文設(shè)定了一種以兩階段區(qū)域生長(zhǎng)法為基礎(chǔ)的肝內(nèi)血管分割算法，其中，第一階段通過三維區(qū)域生長(zhǎng)法，由CT圖像序列獲取肝臟，并由方差雙閾值和均值確定區(qū)域生長(zhǎng)法的生長(zhǎng)準(zhǔn)則，最后利用中值濾波和形態(tài)學(xué)運(yùn)算實(shí)施肝臟序列的降噪處理。第二階段在已經(jīng)獲得的三維肝臟圖像序列中，通過區(qū)域生長(zhǎng)法進(jìn)行血管分割，僅由均值決定區(qū)域生長(zhǎng)法的生長(zhǎng)準(zhǔn)則。三維重建兩階段區(qū)域生長(zhǎng)法獲得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，相比常規(guī)的區(qū)域生長(zhǎng)法三維重建結(jié)果，其準(zhǔn)確性較高。

關(guān)鍵詞：圖像處理；區(qū)域生長(zhǎng)法；肝內(nèi)血管分割；形態(tài)學(xué)算法

目前，臨床上對(duì)于肝部腫瘤進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究，但是，由于肝臟內(nèi)情況較為復(fù)雜，存在較多的管道系統(tǒng)病理和生理變異現(xiàn)象，因而肝臟外科手術(shù)治療的難度和風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)較大，因此，肝臟手術(shù)前的準(zhǔn)確規(guī)劃具有重要的意義。以磁共振成像（MRI）和計(jì)算機(jī)X線斷層攝影（CT）技術(shù)為基礎(chǔ)的二維圖像術(shù)前規(guī)劃，對(duì)于臨床醫(yī)師提出了較高的要求，其需要具有豐富的空間想象力、閱片能力和臨床經(jīng)驗(yàn)。而三維可視化的圖像檢查技術(shù)，則能夠?qū)Ω闻K內(nèi)的血管情況進(jìn)行較為可靠、準(zhǔn)確的觀察和判斷，為手術(shù)治療提供可靠依據(jù)[1-2]。所以，有助于臨床醫(yī)師術(shù)前準(zhǔn)確的肝內(nèi)血管解剖結(jié)構(gòu)規(guī)劃。

1 算法步驟

1.1肝臟分割 鑒于CT圖像邊緣處灰度變化程度較大，而肝臟內(nèi)部灰度的變化幅度則相對(duì)較小，所以，在分割肝臟過程中，可通過方差以及灰度的雙閾值對(duì)區(qū)域生長(zhǎng)條件加以確定。以種子點(diǎn)的8鄰域確定方差的值和均值。一旦確定肝臟部位的種子點(diǎn)，則可按照上文所述的生長(zhǎng)準(zhǔn)則，實(shí)施三維空間內(nèi)的區(qū)域生長(zhǎng)，也就是用三維空間26鄰域區(qū)域生長(zhǎng)取代原本的二維平面8鄰域區(qū)域生長(zhǎng)。完成三維空間的區(qū)域生長(zhǎng)之后，即能夠獲得肝臟輪廓的二值圖像序列。

從上文所得的二值圖像序列，僅僅是肝實(shí)質(zhì)的粗糙輪廓，內(nèi)部可能會(huì)出現(xiàn)較多的孔洞，主要原因在于：①CT圖像內(nèi)存在較為復(fù)雜的肝內(nèi)管道系統(tǒng)以及成像設(shè)備所致的噪聲，其灰度與肝實(shí)質(zhì)之間通常存在一定的差異性。②最終的生長(zhǎng)效果會(huì)直接受到方差閾值和均值閾值的影響，過小的閾值會(huì)加大孔洞，導(dǎo)致區(qū)域的不完整生長(zhǎng)，而過大的閾值則會(huì)生長(zhǎng)出肝臟以外的其他部分。鑒于上述各類影響因素，可通過首先膨脹處理圖像的結(jié)構(gòu)元素，再對(duì)結(jié)果的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行腐蝕膨脹的形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算處理方式，達(dá)到平滑邊緣、填充空洞的作用。一次掩膜處理原始CT圖像序列和二值圖像序列，從而獲得最終的肝臟分割結(jié)果[3-4]。

1.2肝內(nèi)血管分割 根據(jù)上文所得的肝臟圖像可知，血管分割的精度會(huì)在一定程度上收到其內(nèi)部噪聲的影響，進(jìn)而導(dǎo)致閱片醫(yī)師將噪聲點(diǎn)誤認(rèn)為血管區(qū)域。對(duì)于不同的CT切片，可通過二值中值濾波的方式處理噪聲，具體公式如下：

f（x，y）median=med{f（x-k，y-1），（k，l W）}（1）

其中，為處理所得的數(shù)據(jù)，濾波窗口設(shè)定為W，中值濾波處理后，血管部分和肝臟部分存在較為明顯的分界，且血管區(qū)域灰度與肝臟實(shí)質(zhì)區(qū)域灰度均勻分布，這也是后續(xù)區(qū)域生長(zhǎng)血管分割的前提條件[5-6]。

在血管區(qū)域進(jìn)行種子點(diǎn)的選擇，按照上文所述的方法實(shí)施三維空間的區(qū)域生長(zhǎng)。因?yàn)楦蝺?nèi)存在較多的血管分支，實(shí)施一次區(qū)域生長(zhǎng)之后，無法獲得那些較小的分支。因此，可以在血管較為細(xì)小的部位進(jìn)行種子點(diǎn)的選擇，并實(shí)施區(qū)域生長(zhǎng)，對(duì)比分析前一次的結(jié)果和區(qū)域生長(zhǎng)后的結(jié)果，并對(duì)其實(shí)施運(yùn)算和邏輯分析[7-8]。實(shí)現(xiàn)中值濾波的C語言核心代碼如下。

for（int i=2；i

{for（int j=2；j

{if（src[i][j]！=0）

{int m=0；

for（int x=i-（wina/2）；x<=i+（wina/2）；x++）

{for（int y=j-（winb/2）；y<=j+（winb/2）；y++）

{arr[m]=src[x][y]；

m++；

}}

med[i][j]=GetMedNum（arr，wina，winb）；

}

else

med[i][j]=src[i][j]；

}}

中值濾波后，再次利用區(qū)域生長(zhǎng)進(jìn)行血管分割。

2 結(jié)果分析

本演技所用PC機(jī)配置情況：2GB內(nèi)存，主頻2.8GHz，CPU G640，研究過程以Visual Studio 2010的C語言為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)。最后，通過中科院自動(dòng)化所研制的開源軟件3D Med進(jìn)行血管重建。

選擇完種子點(diǎn)以后，首先對(duì)圖像序列內(nèi)不同像素點(diǎn)的方差和均值加以計(jì)算，隨后對(duì)區(qū)域生長(zhǎng)的適當(dāng)閾值進(jìn)行人工設(shè)置。通過反復(fù)的實(shí)驗(yàn)研究，最終確定出方差閾值和均值閾值設(shè)定為25時(shí)，能夠獲得最佳的分割效果。圖1為區(qū)域生長(zhǎng)處理后的二值肝臟圖像，圖2為通過形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算處理所得的結(jié)果。CT圖像掩膜和形態(tài)學(xué)處理后的圖像，即為肝臟分割圖像。

經(jīng)過去噪處理后，能夠得到肝內(nèi)血管分割結(jié)果，肝內(nèi)血管分割第二次使用區(qū)域生長(zhǎng)法，其生長(zhǎng)準(zhǔn)則與肝臟分割基本相同，僅僅需要分析均值閾值，并將其生長(zhǎng)條件。選擇血管分割的時(shí)機(jī)會(huì)直接影響均值閾值的大小進(jìn)而改變實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，如果閾值設(shè)定為28，則能夠獲得最佳的分割結(jié)果。當(dāng)一次生長(zhǎng)沒有得到完整的結(jié)果時(shí)，需要再次選擇種子點(diǎn)，一般經(jīng)過2～3次選擇即可得到最終的結(jié)果。

有傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)法研究結(jié)果可知，肝內(nèi)血管能夠準(zhǔn)確分割出，然而，也會(huì)同時(shí)分割出一些肝臟外部的器官，因而分割結(jié)果相對(duì)較差。利用三維重建結(jié)果進(jìn)行分析，本研究所選算法能夠達(dá)到最佳的肝臟血管分割結(jié)果，從而獲得較為滿意的血管圖，具有較高的有效性和可行性。

3 總結(jié)

綜上所述，對(duì)于常規(guī)區(qū)域生長(zhǎng)法存在的缺陷，本研究設(shè)定了一種以兩階段區(qū)域生長(zhǎng)的CT圖像肝內(nèi)血管分割方法，也就是肝內(nèi)血管分割與肝臟分割的過程。研究結(jié)果證實(shí)，相比傳統(tǒng)的區(qū)域生長(zhǎng)方法，本文所選擇的算法能夠?qū)θ?jí)血管進(jìn)行準(zhǔn)確的分離，未見中斷和分叉問題，因而結(jié)果準(zhǔn)確性更高，由此可知，本文所選擇的方法具有較高的有效性和可行性，能夠?yàn)槿蘸蟮氖中g(shù)治療提供可靠基礎(chǔ)[9-10]。

參考文獻(xiàn)：

[1]姜維，呂曉琪，任曉英，等. 結(jié)合區(qū)域生長(zhǎng)與圖割算法的冠狀動(dòng)脈CT血管造影圖像三維分割[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2015，35（5）：1462-1463.

[2]許新征，丁世飛，史忠植，等.圖像分割的新理論和新方法[J].電子學(xué)報(bào)， 2010， 38（2）：76-82.

[3]尚巖峰，汪輝，汪寧，等.管狀特性和主動(dòng)輪廓的3維血管自動(dòng)提取[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2013，18（3）：290-298.

[4]呂倩，高君，高鑫.基于圖割及均值漂移的合成孔徑雷達(dá)圖像強(qiáng)散射目標(biāo)分割[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2014，34（7）：2018-2022.

[5]尚巖峰，汪寧，汪輝.基于區(qū)域能量最小和主動(dòng)輪廓模型的醫(yī)學(xué)目標(biāo)提取[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2012，29（7）：2715-2718.

[6]蔣世忠，易法令，湯浪平，等.基于圖割的MRI腦部圖像腫瘤提取方法[J].計(jì)算機(jī)工程，2010，36（7）：217-219.

[7]劉松濤，殷福亮.基于圖割的圖像分割方法及其新進(jìn)展[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2012，38（6）：911-922.

[8]劉艷麗，趙衛(wèi)東，陳宇飛等. 基于Hessian矩陣和區(qū)域生長(zhǎng)的肝血管樹的分割算法研究[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2011，4（1）：113-114.

[9]王義，張友磊，PeitgenHeinz-Otto，等.肝內(nèi)血管的三維重建及肝癌局部解剖性切除[J].中國(guó)普通外科雜志，2008，23（12）：914-917.

[10]孫俊旗，孟志華，陳振松，等.磁共振虛擬肝血管三維重建在肝切除術(shù)中的應(yīng)用[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，2010，26（5）：910-913.

編輯/蔡睿琳