专利名称：一种提取脑部ct图像骨骼方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种提取脑部CT图像骨骼方法及装置。
背景技术：
CT是一种功能齐全的病情探测仪器，它是电子计算机X线断层扫描技术简称。CT 图像是以不同的灰度来表示，反映器官和组织对χ线的吸收程度。因此，与χ线图像所示的黑白影像一样，黑影表示低吸收区，即低密度区，如肺部；白影表示高吸收区，即高密度区， 如骨骼。人体软组织的密度差别虽小，吸收系数虽多接近于水，也能形成对比而成像。这是 CT的突出优点。所以，CT可以更好地显示由软组织构成的器官，如脑、脊髓、纵隔、肺、肝、 胆、胰以及盆部器官等，并在良好的解剖图像背景上显示出病变的影像。CT图像是层面图像，常用的是横断面。为了显示整个器官，需要多个连续的层面图像。当前在临床上，多层螺旋CT血管造影(MSCTA，multi-slice spiral CT angiography)是一种新型的血管造影技术，通过该技术得到的图像称为CTA图像。该技术对病人无创伤，为医生观察诊断脑血管疾病提供了方便可靠的依据。通常通过CT图像和CTA图像的配准减影技术获得颅内血管影像。其原理是将脑部CT图像和CTA图像进行配准，然后提取CT图像中的骨骼影像，按照提取出的骨骼的空间位置，对应到CTA图像中，即可把CTA图像中的高亮度的骨骼去掉，剩下的高亮度像素表示的则是血管影像，再应用最大密度投影或者体重建方法将去除骨骼后的CTA图像进行三维可视化，即可看到清晰的血管影像。由于CTA图像中骨骼的去除完全依赖于从CT中提取的骨骼影像的准确性和配准的准确性，因此国内外的研究者都将配准算法的研究作为研究CTA减影技术的重点，而骨骼影像的提取则是根据经验值提前设定。这样做虽然比较省时，但是对于实际临床图像中可能出现的多种灰度值不统一的情况，提前设定骨骼的经验值显然会阻碍算法的应用，造成错误的结果。例如，
图1所示为现有技术的两幅脑组织的原始图像，从图中可以很明显的确定， 两幅图像的明暗度不同。将图1所示两幅图像的灰度值范围都映射到0-4096范围内后，统计各自灰度值直方图的范围，统计结果如图2所示。其中，图Ia所示脑组织对应的灰度值直方图分布范围如图加所示，图Ib所示脑组织对应的灰度值直方图分布范围如图2b所示。从图2中可以明显看出，两幅同样为脑部组织的CT图像的像素点的灰度值分布范围有很大差别，如果通过事先设定骨骼阈值范围的方式来去除脑骨骼组织就会出现错误， 即有可能将本应是脑骨骼的图像留下了，或将本应不是脑骨骼的图像去除了。因此，如何能够准确的提取出CT图像的脑骨骼是保证能够准确呈现出脑血管影像的关键的步骤之一，是个亟需解决的问题
发明内容
本发明实施例的提供一种提取脑部CT图像骨骼方法及装置，能准确的从脑CT图像中提取出骨骼图像，以保证后续成像的准确性。本发明实施例提供了一种提取脑部CT图像骨骼方法，包括对原始脑部CT图像的像素点进行灰度映射获得对应的灰度直方图，根据所述灰度直方图获得第一预设分割阈值；根据第一预设分割阈值计算背景像素灰度阈值，根据背景像素灰度阈值去除所述原始脑部CT图像中的背景像素点，获得预处理脑部CT图像；基于所述预处理脑部CT图像，计算骨阈值；在所述预处理脑部CT图像中查找所有灰度值大于等于所述骨阈值的像素点，提取所述像素点对应的图像，该图像为脑CT图像中的脑骨骼。其中，所述根据第一预设分割阈值计算背景像素灰度阈值的步骤包括设所述原始脑部CT图像中像素点的灰度值范围为(minv，maxv)，其中，minv为最小灰度值，maxv为最大灰度值；
权利要求
1.一种提取脑部CT图像骨骼方法，其特征在于，包括对原始脑部CT图像的像素点进行灰度映射获得对应的灰度直方图，根据所述灰度直方图获得第一预设分割阈值；根据第一预设分割阈值计算背景像素灰度阈值，根据背景像素灰度阈值去除所述原始脑部CT图像中的背景像素点，获得预处理脑部CT图像； 基于所述预处理脑部CT图像，计算骨阈值；在所述预处理脑部CT图像中查找所有灰度值大于等于所述骨阈值的像素点，提取所述像素点对应的图像，该图像为脑CT图像中的脑骨骼。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设分割阈值计算背景像素灰度阈值的步骤包括设所述原始脑部CT图像中像素点的灰度值范围为(minv，maxv)，其中，minv为最小灰度值,maxv为最大灰度值；令阈值间隔为detavalue，其中detavalue =maxv一minv ；将所述原始脑部CT图像的灰度值映射到o-detavalue区间内；在所述Ο-detavalue区间内对每层脑CT图像分别进行灰度直方图统计，获得各灰度值 累禾只比例丑Λ
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据背景像素灰度阈值去除所述原始脑部CT图像中的背景像素点，获得预处理脑部CT图像的步骤包括查找并去除所有灰度值小于所述背景像素灰度阈值的像素点，从而去除所述原始脑部 CT图像中的背景像素点，获得预处理脑部CT图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算骨阈值的步骤包括设所述预处理脑部CT图像有N个像素，detavalue-k'个灰度级i，i = k' , k' +1，
5.一种提取脑部CT图像骨骼装置，其特征在于，包括灰度映射单元，用于对所述原始脑部CT图像的像素点进行灰度映射，获得对应的灰度直方图，根据所述灰度直方图获得所述脑部CT图像的灰度值的第一预设分割阈值；背景像素去除单元，用于根据第一预设分割阈值计算背景像素灰度阈值，根据背景像素灰度阈值去除所述原始脑部CT图像中的背景像素点，获得预处理脑部CT图像； 骨阈值计算单元，用于基于所述预处理脑部CT图像，计算骨阈值； 脑骨骼提取单元，用于在所述预处理脑部CT图像中查找所有灰度值大于等于所述骨阈值的像素点，提取所述像素点对应的图像，该图像为脑CT图像中的脑骨骼。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述背景像素去除单元包括 第一计算单元，用于根据第一预设分割阈值计算背景像素灰度阈值；第二计算单元，用于根据背景像素灰度阈值去除所述原始脑部CT图像中的背景像素点，获得预处理脑部CT图像。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一计算单元包括第一设置子单元，用于设所述原始脑部CT图像中像素点的灰度值范围为(minv， maxv)，其中，minv为最小灰度值，maxv为最大灰度值；令阈值间隔为detavalue，其中 detavalue = maxv-minv ；灰度值累积比例计算单元，用于将所述原始脑部CT图像的灰度值映射到0-detavalue 区间内；在所述Ο-detavalue区间内对每层脑CT图像分别进行灰度直方图统计，获得各k Q灰度值累禾只比例丑Λ·= Σ TTi^k = Iiiin value, ".,max value,其中，minvalue 禾口/二mill value ^ allmaxvalue分别表示所述原始脑CT图像中像素点所表示的最小和最大灰度值，Ci表示灰度值为i的像素点个数，Call表示图像中像素点的总个数，k值即为背景像素灰度阈值的参考值；第一判断子单元，用于判断所述累积比例HAk是否大于等于第一预设分割阈值，且k的值小于detavalue^O. 1，若是，则设置背景像素灰度阈值k'为detavalue^O. 1 ；否则，设置背景像素灰度阈值k'为HAk大于等于第一预设分割阈值时的k值。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述骨阈值计算单元包括第二设置子单元，用于设所述预处理脑部CT图像有N个像素，detavalue-k'个灰度级dQtavaluei，i=k' ,k' +l,k' +2，...，detavalue ；灰度值为i的像素个数为叫，则Ar= Σ巧；其!=k'fl detavalue中，k'为所述背景像素灰度阈值；灰度值为i的像素的概率密度为且σρ,:ι.t,AslavalueTipΣ Ρι第三计算单元，用于令各 ，，detF= det^e 〃-合‘“-^O = Σρ,,叫=Σ户,μ,. = Σψ, ,"。,队-~co~ ,i=k'问丨+1i=k'ujOω\且 U0Q^p1Q1 = μ r, ω 0+ ω j = 1;其中，tl为骨分割阈值，Oci为灰度级低于或等于tl的所有点的概率密度之和，Co1 为灰度级高于tl的所有点的概率密度之和，μ ^为图像总体平均灰度，μ ^为灰度级低于或等于ti的所有点平均灰度，P1为灰度级高于ti的所有点的平均灰度，类间方差为的=(OM0-^r)1+ (oM -/O全文摘要
本申请公开了一种提取脑部CT图像骨骼方法及装置，包括对原始脑部CT图像的像素点进行灰度映射获得对应的灰度直方图，根据所述灰度直方图获得第一预设分割阈值；根据第一预设分割阈值计算背景像素灰度阈值，根据背景像素灰度阈值去除所述原始脑部CT图像中的背景像素点，获得预处理脑部CT图像；基于所述预处理脑部CT图像，计算骨阈值；在所述预处理脑部CT图像中查找所有灰度值大于等于所述骨阈值的像素点，提取所述像素点对应的图像，该图像为脑CT图像中的脑骨骼。应用本发明，避免了提前对骨阈值进行经验值设定而造成的提取骨骼错误。此外，本申请能在短时间内提取出脑部骨骼的故影像，不会给整体算法的运算速度带来负面影响。
文档编号G06T7/00GK102419864SQ20111026071
公开日2012年4月18日 申请日期2011年9月5日 优先权日2011年9月5日
发明者任福龙, 杨金柱, 栗伟, 袁玉亮, 覃文军, 赵大哲, 韩芳芳 申请人:东软集团股份有限公司