医学图像中椎块的定位方法及其装置与流程

本发明涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种医学图像的椎块的定位方法及其装置。

背景技术：

脊柱医学图像，例如脊柱磁共振图像在诊断各种脊柱疾病中具有非常重要的作用，例如脊椎退化性错位，是目前研究椎间盘退变性改变最简单、精确的检查手段。医生通过椎块定位获取更多的脊柱信息，提高诊断精度。例如MR图像全脊柱拼接可以利用定位椎块为多段数据的亮度校正提供信息；骨分析应用可以利用椎块的定位信息作为椎块分割等算法的初始化等。

目前现有技术中椎块定位的方法主要有：

一种椎间盘量化标注的方法。该方法首先应用专家点定位和基于模版的方法对脊柱区域进行粗分割，然后用霍夫曼变化提取脊髓，后根据定位准则，沿着脊髓曲线的方向，将整个脊柱的每一个椎间盘定位，基于所述椎间盘定位椎块信息。该方法通过人际交互现在图像切片中最清晰的图像进行处理，未能有效利用完整的图像切片信息，并且受模板限制，所获取扫描图像的准确性存在偏差。

一种基于曲线拟合，对图像中的候选椎盘/椎块定位点进行筛选的方法。该方法椎块精准定位和精确分割提出，架构比较复杂，精度高但是较耗时。

因此，有必要对现有的椎块定位方法提出改进。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是提供一种医学图像中椎块的定位方法及其装置，用于解决在各类型全脊柱图像中定位椎块信息，以提高诊断图像的质量和精度。

为解决上述技术问题，本发明提供一种医学图像中椎块的定位方法,包括以下步骤:

获取包含若干层二维图像的体数据；

基于所述体数据获取候选椎间盘区域；

检测所述候选椎间盘区域，获取椎间盘区域；

根据所述椎间盘区域定位椎块区域。

进一步的，所述基于所述体数据数据获取候选椎间盘区域，包括：

线增强所述若干层二维图像；

阈值分割线增强后的二维图像，获取每层二维图像上的第一候选椎间盘区域；

根据第一方向对所述第一候选椎间盘区域进行开操作，获取每层二维图像上的第二候选椎间盘区域；

形态学处理所述第二候选区域，获取所述体数据的候选椎间盘区域。

进一步的，所述检测所述候选椎间盘区域，获取椎间盘区域，包括：

根据所述候选椎间盘区域获取若干个连通域；

基于解剖信息，在所述候选椎间盘区域中去除尾椎区域和头部区域；

根据去除尾椎区域和头部区域的所述候选脊椎区域区，获取若干个连通域；

计算各连通域的体积，若连通域的体积位于阈值范围内则保留该连通域；

否则去除该连通域。

进一步的，所述检测所述候选椎间盘区域，获取椎间盘区域，还包括：

获取任意连通域的第一、第二和第三方向；若连通域第三方向与第一方向所在平面和/或第二方向所在平面的夹角小于阈值a，则保留该连通域；

否则去除该连通域；

其中，所述第一、第二和第三方向两两垂直。

进一步的，所述检测所述候选椎间盘区域，获取椎间盘区域，还包括：

计算任意一个连通域的中心点与其它任意两个连通域中心点连线形成的夹角，采用迭代方法保留所述夹角小于阈值b的中心点所在的连通域。

进一步的，所述迭代方法包括：

计算任意一个连通域中心点与其它任意两个连通域中心点连线形成的夹角；

统计夹角大于阈值b的任一中心点出现的频次，去除出现频次最大的中心点所在的连通域；

重复上述步骤，直至任意一个连通域中心点与其它任意两个连通域中心点连线形成的夹角小于阈值b。

进一步的，所述根据所述椎间盘区域定位椎块区域，包括：

在所述椎间盘区域中任选一个连通域；

选取所述连通域的边缘点的集合构成第一边界线；

以所述第一边界线分别沿着第三方向和第三方向逆方向上生长长度c，获取所述连通域对应第三方向和第三方向逆方向的候选椎块区域；

根据所述候选椎块区域，确定所述连通域对应的椎块区域。

进一步的，所述根据所述候选椎块区域，确定所述连通域对应的椎块区域，包括：

分别计算所述连通域对应第三方向和第三方向逆方向的候选椎块区域的图像值的标准差或者梯度；

选取标准差或者梯度较小的候选椎块区域为所述连通域对应的椎块区域；

遍历所有椎间盘区域中的连通域，重复上述步骤，获取对应所述椎间盘区域中各个连通域的若干个椎块区域。

为解决上述技术问题，本发明还提供一种医学图像中椎块的定位装置，包括：

图像获取单元，用于获取包含若干层二维图像的体数据；

候选椎间盘获取单元，用于基于所述体数据获取候选椎间盘区域；所述候选椎间盘获取单元包括，增强子单元、分割子单元、开操作子单元以及形态学处理子单元；

检测单元，用于检测所述候选椎间盘区域，获取椎间盘区域；

定位单元，用于根据所述椎间盘区域定位椎块区域。

进一步的，所述定位单元包括：

候选椎块获取子单元，用于以所述第一边界线分别沿着第二方向和第二方向逆方向上生产长度c，获取所述连通域对应第二方向或第二方向逆方向的候选椎块区域；

判断子单元，用于分别计算所述连通域对应第二方向和第二方向逆方向的候选椎块区域的图像值的标准差；选取标准差较小的候选椎块区域为所述连通域对应的椎块区域。

本发明对比现有技术有如下的有益效果：利用人体解剖信息，通过定位椎间盘区域，进而实现椎块的定位；利用逆海森线增强获取偏暗的椎间盘和椎块的边缘区域，适用于不同图像序列。充分利用脊柱空间信息和形态学习以去除椎间盘假阳性，提高定位精度。上述实施例提供的椎块的定位方法及其装置快速定位椎块，稳定性以及鲁棒性强，提高诊断图像的质量。

【附图说明】

图1为本发明一实施例中的医学图像中椎块的定位装置应用环境示意图；

图2为本发明一实施例中医学图像中椎块的定位装置的示意图；

图3为本发明又一实施例中医学图像中椎块的定位装置的示意图；

图4为本发明实施例中医学图像的椎块的定位方法流程示意图；

图5为本发明实施例中T1、T2和STIR脊柱磁共振图像示意图；

图6为本发明实施例中获取候选椎间盘区域的方法流程示意图；

图7a～7d为本发明一实施例中椎块定位的各步骤结构示意图为本发明实施例中的结果示意图；

图8为本发明实施例中病人坐标系的示意图；

图9为本发明实施例中椎间盘三个主方向的示意图；

图10为本发明实施例中去除椎间盘假阳性的方法流程示意图；

图11为本发明一实施例中定位椎块区域的方法流程示意图；

图12为本发明一实施例中候选椎块区域的结果示意图。

【具体实施方式】

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

其次，本发明利用示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，所述示意图只是实施例，其在此不应限制本发明保护的范围。

为解决上述技术问题，本实施例提供医学图像中椎块的定位装置所在应用环境的示意图。所述应用环境可以包括一个或多个处理系统、一个或多个存储单设备、一个或多个成像系统、一个或多个输入/输出设备，各个单元及设备之间可以是分布式也可以是集中式的，可以是本地的也可以是远程的。

示例性，如图1所示，所述系统包括：成像系统U100，存储设备U200，图像处理系统U300，和输入/输出设备U400。

所述成像系统U100，用于获取医学图像。所述医学图像医学包括但不限于通过各类模态的成像系统扫描采集获得三维或二维图像，所述三维图像包含若干层的二维图像构成的体数据，也可以通过诸如存储系影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication Systems，PACS)等内部或外部存储系统传输获得。所述模态包括但不限于磁共振成像(MRI)、磁共振血管造影(MRA)、计算机断层扫描(CT)、CT血管造影图像(CTA，CT angiography)、正电子发射断层扫描(Positron Emission Tomography，PET)等一种或多种的组合。所述成像系统U100可以将医学图像发送至存储设备U200作存储处理，也可以传输至图像处理系统U300进行图像处理。

所述存储设备U200可以为具有存储功能的设备。存储成像系统U100收集的数据(例如，成像系统拍摄的医学图像)和图像处理系统U300工作中产生的各种数据。所述存储设备U200可以是本地的，也可以是远程的。所述存储设备U200可以将信息数字化后再以利用电、磁或光学等方式的存储设备加以存储。所述存储设备U200也可以用来存放各种信息例如程序和数据等。以上提及的存储设备只是列举了一些例子，本实施例中，椎块的定位装置的工作环境中可以使用的存储设备并不局限于此。

所述图像处理系统U300，包括所述椎块的定位装置，如图2和图3用于处理所述医学图像，获取定位椎块区域的结果。本实施例中，所述椎块的定位装置包括图像获取单元U310和候选椎间盘获取单元U320、检测单元U330和定位单元U340。

图像获取单元U310，用于获取获取包含若干层二维图像的体数据。所述体数据可以通过所述成像系统U100或所述存储设备U200获取。

所述候选椎间盘获取单元U320，用于用于基于所述体数据获取候选椎间盘区域，包括增强子单元U321、分割子单元U322、开操作子单元U324以及形态学处理子单元U324。所述增强子单元U321，用于所述若干层二维图像，逐层增强二维图像中的线状区域。例如椎间盘边缘区域，脊柱、脊髓等。所述分割子单元U322，用于分割线增强后的二维图像，获取每层二维图像上的第一候选椎间盘区域；所述开操作子单元U323，用于根据第一方向对所述第一候选椎间盘区域进行开操作，获取每层二维图像上的第二候选椎间盘区域；所述第一方向可以是病人坐标系中的x方向(头脚方向)，所述开操作是指保留x方向上的连通域，腐蚀y方向上的连通域(例如脊髓区域)，二维图像中表现为仅包括仅保留x方向上的连通域。所述形态学处理子单元U324，用于形态学处理所述第二候选区域，获取所述体数据的候选椎间盘区域，去除碎骨，脊髓等噪音区域，并将处理结果与所述体数据融合，获取所述体数据的候选椎间盘区域。

所述定位单元U340，用于根据所述椎间盘区域定位椎块区域，包括候选椎块获取子单元U341，用于以所述第一边界线分别沿着第二方向和第二方向逆方向上生产长度b，获取所述连通域对应第二方向或第二方向逆方向的候选椎块区域；以及判断子单元U342，用于分别计算所述连通域对应第二方向和第二方向逆方向的候选椎块区域的图像值的标准差；选取标准差较小的候选椎块区域为所述连通域对应的椎块区域。

所述输入/输出设备U400可以向图像处理系统U300输入数据，也可以接收图像处理系统U300输出的数据，例如椎块的定位结果结果，并将输出的数据以数字、字符、图像、声音等形式表示出来。输出的数据可以发送给外接设备，也可以不发送。不发送的输出数据可以存储在存储设备中。所述输入/输出设备可以包括但不限于显示设备、打印设备、绘图仪、影像输出系统、语音输出系统、磁记录设备等中的一种或几种的组合。在一些实施例中，有些外接设备可以同时起到输入和输出的作用，例如，台式电脑、笔记本、智能手机、平板电脑、个人数码助理(personal digital assistance，PDA)等。

上述图像处理系统U300可以实际存在于应用系统中，也可以通过云计算平台完成相应功能。其中，云计算平台包括但不限于存储数据为主的存储型云平台、以处理数据为主的计算型云平台以及兼顾数据存储和处理的综合云计算平台。系统所使用的云平台可以是公共云、私有云、社区云或混合云等。例如，根据实际需要，系统接收的一些医学图像，可以通过云平台进行计算和/或存储。另一些医学图像，可以通过本地诊断单元和/或系统数据库进行计算和/或存储。

需要注意的是，成像系统U100、存储设备U200、图像处理系统U300、输入/输出设备U400之间的连接或通信可以是有线的，也可以是无线的。

以上对于医学图像中椎块的定位装置及其应用环境的描述，仅为描述方便，并不能把本申请限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个单元进行任意组合，或者构成子系统与其他单元连接，对实施上述方法和系统的应用领域形式和细节上的各种修正和改变。例如，存储设备U200可以是具有数据存储功能的云计算平台，包括但不限于公用云、私有云、社区云和混合云等。诸如此类的变形，均在本申请的保护范围之内。

为了解决现有技术中快速定位椎块的方法，本实施例提供一种医学图像的椎块的定位方法，如图4本发明实施例中医学图像的椎块的定位方法流程示意图所示，所述方法包括：

步骤S410，获取包含若干层二维图像的体数据；所述医学图像医学包括但不限于通过各类模态的成像系统扫描采集获得三维或二维图像，所述三维图像包含若干层的二维图像构成的体数据，也可以通过诸如存储系影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication Systems，PACS)等内部或外部存储系统传输获得。所述模态包括但不限于磁共振成像(MRI)、磁共振血管造影(MRA)、计算机断层扫描(CT)、CT血管造影图像(CTA，CT angiography)、正电子发射断层扫描(Positron Emission Tomography，PET)等一种或多种的组合，也可以是纵向弛豫(T1)、横向弛豫(T2)和快速翻转恢复序列(STIR)等不同序列的磁共振图像，本发明对此不作具体限制，本实施例中优选脊柱磁共振图像；所述的体数据通常为扫描计划中为获取准确扫描参数而进行的粗扫描得到十几层或几十层等若干层二维图像构成的序列图像。

示例性的，本实施例中体数据以对于T1、T2和STIR等不同序列脊柱磁共振图像为例。脊柱磁共振图像中脂肪组织呈高亮状态，所以对于脊柱区域，不同序列下椎间盘的亮度并不均一，如图5所示，对于T1和T2序列，椎间盘呈较暗状态，对于STIR序列中，椎间盘亮度不一，而对于在脑部附近的脑脊髓液的亮度，对于T1序列呈灰色，而对于T2和STIR序列则呈白皙，因此，现有技术中，难以在不同类型的医学图像中实现椎块的定位，需要提供一种改进的定位方法，以适用于各种类型的医学图像。

步骤S420，基于所述体数据获取候选椎间盘区域。为加速后续处理速度，也可以先对所述体数据做去除背景操作，具体的，可以通过程序预设，或者通过统计灰度直方图等自动程序提供自适应的阈值，去除背景空气部分，例如将背景部分的图像值设置为0。

由于人类脊柱由33块椎块借韧带、关节及椎间盘连接而成，形成一个易变形的脊柱柱体。脊块分为颈椎、胸椎，腰椎，骶骨和尾骨。本实施例中，通过定位椎间盘区域，进而实现椎块的定位。如图6所示是一个获取候选椎间盘区域的方法流程图，包括：

步骤S421，线增强所述若干层二维图像；如图5所示，于T1、T2和STIR等不同序列脊柱磁共振图像中，脊髓、脂肪组织、椎间盘的亮度并不相同，而椎间盘和椎块的边缘部分呈现偏暗的线状结果。因此根据该特性，本实施例中，采用线增强方法增强逐层增强所述二维图像中图像值较低的线状结构，例如基于海森线增强方法，将取海森矩阵负号逐层处理所述二维图像，获取如图7a所示的线增强结果。

步骤S422，阈值分割线增强后的二维图像，获取每层二维图像上的第一候选椎间盘区域；将前述步骤获取的线增强后的二维图像，该图像主要包括椎块、椎间盘、脊髓等脊椎组织，以及脂肪组织，非脊柱组织等噪音。因此需要通过阈值分割获取第一候选椎间盘区域，如图7b所示。本实施例采用阈值分割方法，该阈值可以通过统计所述增强后的二维图像中各个像素的灰度直方图获取，也可以通过输入/输出设备U400预设或者图像处理系统U300中的软件程序确定。

步骤S423，根据第一方向对所述第一候选椎间盘区域进行开操作，获取每层二维图像上的第二候选椎间盘区域。如图8和9所示，在病人坐标系中，X方向代表人体左右方向，Y方向代表前后方向，Z方向代表人体头脚方向。由于椎间盘在空间形态上呈圆盘状，根据椎间盘坐标系，椎间盘第一方向与第二方向所在平面沿Y轴平行或与Y方向坐在坐标轴夹角(-45°,45°)之间，因此本实施例汇总可以沿着Y方向对过阈值分割获取第一候选椎间盘区域进行开操作，用以去除Z方向上的线状连通域，例如脊髓、脂肪组织等噪音，每层二维图像上的第二候选椎间盘区域，如图7c所示。在一些实施例中，对于体数据而言，可以在YZ方向所在平面，即矢状面的二维图像和或XZ方向所在平面，即冠状面的二维图像经过S421～S423步骤处理后，分别对冠状面和矢状面所在的二维图像上的第一候选椎间盘区域沿病人坐标系中的X方向进行开操作，获取如图7c和7b所示的所述第二候选椎间盘区域。

步骤S424，形态学处理所述第二候选区域，获取所述体数据的候选椎间盘区域。经过上述步骤处理后的所述第二候选区域中，还包含一系列离散点，例如开操作中保留的脊髓孤立点，因此需要通过形态学处理所述第二候选区域中的非椎间盘区域。采用形态学操作，例如X方向上的核函数，去除噪音点，示例性的，因为诸如脊髓等噪音点在二维矢状面图像上X方向上的长度较短，故设定阈值，优选阈值为5毫米，去除小于5毫米的像素点构成的区域，从而去除脊髓、孤立点等明显的噪音，获取所述提数据的候选椎间盘区域。

执行步骤S430：检测所述候选椎间盘区域，获取椎间盘区域。由于前述步骤中获取的候选椎间盘区域包含椎间盘假阳性，所述假阳性是指因为种种原因把不具备阳性症状的病理检测出阳性的结果，例如所述椎间盘假阳性为线增强及预处理操作后获取的非椎间盘点，例如部分脊髓点，因此需要检测所述检测所述候选椎间盘区域，以去除椎间盘假阳性，获取椎间盘区域。

本实施例中，根据椎间盘在空间位置关系，以及呈圆盘状的结构特征去除椎间盘假阳性，所述方法如图10所示，包括如下步骤：

1)根据所述候选椎间盘区域获取若干个连通域；基于解剖信息，在所述候选椎间盘区域中去除尾椎区域和头部区域；由于全脊柱体数据中，对于颈椎区域的上半部分一般为头部，没有椎体部分，而腰段部分的体数据中的尾椎过小，可以不作检测，根据这些解剖信息可以去除一部分检测到脑部或膀胱边缘的假阳性,保留脊柱的主体部分。

2)根据去除尾椎区域和头部区域的所述候选脊椎区域区，获取若干个三维连通域；计算各连通域的体积，若连通域的体积位于阈值范围内则保留该连通域；否则去除该连通域。通过本步骤去除不符合人体椎间盘体积大小的连通域。示例性的，对于X、Y和Z三方向上分辨率均为1毫米的图像，一般人体椎间盘大小范围应为100至2000毫米，若连通域的体积位于该阈值范围内则保留该连通域，否则去除该连通域。

4)获取任意连通域的第一、第二和第三方向；若连通域第三方向与一方向所在平面和/或第二方向所在平面的夹角小于阈值a，则保留该连通域；否则去除该连通域；本步骤中，通过分析主方向是否符合间椎盘的形态特征。因为椎间盘在空间中呈圆盘状，并且沿病人坐标系Y轴平行或者左侧小于45度或者右侧小于45度向下倾斜，根据该形态学特征进行判断，若连通域第三方向与头脚方向(即Z方向)所在平面的夹角小于阈值a，则保留该连通域，否则去除该连通域。其中椎间盘的三个主方向如图9所示，所述第一、第二和第三方向两两垂直计算任意连通域第一、第二和第三方向。

5)计算任意一个连通域中心点与其它任意两个连通域中心点连线形成的夹角，采用迭代方法保留所述夹角小于阈值b的中心点所在的连通域。因为椎间盘在空间中呈现管状结构，所以中心点连线组夹角应该小于阈值b，故可以通过分析中心夹角大小去除椎间盘假阳性，通过所述迭代方法，依次去除不满足结构信息特征的连通域，包括如下步骤：

任意一个连通域中心点与其它任意两个连通域中心点连线形成的夹角；统计夹角大于阈值b的任一中心点出现的频次，去除出现频次最大的中心点所在的连通域；重复上述步骤，直至任意一个连通域中心点与其它任意两个连通域中心点连线形成的夹角小于阈值b为止；其中所述阈值b取值范围为小于45度。

本步骤S430中，通过对连通域的体积、主方向特性和空间管状结构的形态学综合判定，充分利用椎间盘形态学特性去除椎间盘假阳性，获取椎间盘点的稳定性和鲁棒性高。需要说明的是还可以通过其他根据椎间盘形态学特征去除椎间盘假阳性，比如检测在空间中是否为圆盘结构，本实施例对此不作具体限定。

执行步骤S440，根据所述椎间盘区域定位椎块区域。由于人类脊柱构造中，椎块借韧带、关节及椎间盘连接而成，形成一个易变形的脊柱柱体，因此本步骤中，通过前述步骤获取的椎间盘区域，实现椎块的定位。示例性的，所述定位椎块区域的方法如图11所示：

步骤S441，在所述椎间盘区域中任选一个连通域。

步骤S442～步骤S443，选取所述连通域的边缘点的集合构成第一边界线；以所述第一边界线分别沿着第三方向和第三方向逆方向上生长长度c，获取所述连通域对应第三方向和第三方向逆方向的候选椎块区域。在一些实施例中，所述第一边界线，可以是选取所述连通域的边缘点的集合中的一段，例如图12所示，可以选取所述边缘点的集合的中间区域，使得候选椎块区域在生长过程中避免长到非椎体区域。所述第三方向可以是如图9所示椎间盘圆盘平面的法向方向，也可是病人坐标系中的Z方向。本实施例中选取病人坐标系Z方向，即第三方向。所述生长长度c是椎间盘到椎块的长度，是以生长过程中碰到其他连通域时停止所获取。

步骤S444～步骤S445，根据所述候选椎块区域，确定所述连通域对应的椎块区域。在一些实施例中，分别计算所述连通域对应第三方向和第三方向逆方向的候选椎块区域的图像值的标准差；选取标准差较小的候选椎块区域为所述连通域对应的椎块区域；根据椎体结构，所述第一边界线一侧是椎块区域，该区域内部图像值较为均一，二另一侧是椎间盘和椎块区域，该区域中的图像灰度值的标准差相对较大，或者梯度有突越，因此，可以根据第三方向和第三方向逆方向的候选椎块区域的图像值的标准差的大小，选取较小的候选椎块区域为所述连通域对应的椎块区域。遍历所有椎间盘区域中的连通域，重复上述步骤，获取对应所述椎间盘区域中各个连通域的若干个椎块区域。将体数据中根据获取若干个椎块区域高亮椎块区域，获得如图7的椎块的定位结果。

综上所述，本发明提供一种医学图像中椎块的定位及其装置，通过利用体数据中本实施例中，通过定位椎间盘区域，进而实现椎块的定位；利用逆海森线增强获取偏暗的椎间盘和椎块的边缘区域，适用于不同图像序列；充分利用脊柱空间信息和形态学习以去除椎间盘假阳性，提高定位精度。上述实施例提供的椎块的定位方法及其装置快速定位椎块，稳定性以及鲁棒性强，提高诊断图像的质量。

虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，并不能把本申请限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该流程的原理后，可以对该流程的一个或多个操作进行细节上的改变。例如，调整操作顺序、融合操作、分拆操作、去掉一个或多个操作、增加一个或多个操作等。这些改变都不会脱离权利要求的保护范围。