分割ＣＴ扫描数据的方法和系统技术方案

分割ＣＴ扫描数据的方法，其包括将强度数据转换为转换后的数据值。在第一个可选方案中，该方法包括卷积ＣＴ扫描数据和掩模以获得能量数据，生成能量数据的直方图，以及基于生成的直方图中的能量值分割ＣＴ扫描数据，其中掩模具有带通滤波器特征。在第二个可选方案中，该方法包括将强度数据转换为亨斯菲尔德标度数据，以及基于预定的亨斯菲尔德标度值分割图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及分割CT扫描数据的方法和系统。该方法和系统可以用于移除CT 扫描数据中的头骨区域、识别出血切片(hemorrhagic slice)以及在出血切片中分割出血区 域。
技术介绍
脑卒中是许多国家死亡率和发病率的主要原因之一。及时地诊断评估和治疗可 以帮助患脑卒中的病人恢复由于患脑卒中的过程中丧失的一些神经功能。电子计算机X射线断层扫描技术(CT)在脑卒中的诊断中发挥着重要的作用。 CT在患者的组织和骨骼之间以及在组织和血液之间提供很好的对比。此外，CT在大多 数医院以及紧急服务中是非常有用的。CT也可以用于区别缺血型脑卒中和出血型脑卒 中，出血型脑卒中定义为在头骨内部的血液积聚。有很多不同类型的出血，其中的一些 列举如下脑室内出血(IVH)、脑出血(ICH)、蛛网膜下腔出血、硬脑膜下血肿以及硬 膜外血肿。分割是在包括CT图像在内的许多医学图像分析中的重要步骤。在许多图像识别 程序中，分割为第一阶段。分割能够用于在疾病的诊断、定量评估以及治疗。例如，出 血和血肿区域的准确分割可以帮助临床医生(1、2和3)获取结构信息和量化以及计划治 疗。准确的分割技术也可以帮助临床医生对不同类型的出血进行分类，这样可以帮助临 床医生在考虑溶栓或者在制定治疗计划过程中做出快速相应的临床决定。由于使用人造人工进行分割是困难繁琐的、耗时的，并带有一定的以及主观性 的(观察者间的分割之间的可变性为约为1.7-4.2%)，因此，研究人员已经做出过从通过 各种医学成像模式获得的图像中自动分类和量化健康的和患病的组织和器官的努力。然 而，由于图像的复杂性以及缺乏可以在显示各结构组织中充分捕获可能的变形情况下的 解剖模型，因此医学图像的分割是一项具有挑战性的工作。相对低的信噪比以及医学图 像中通常存在的固有的人造痕迹使得图像的分割更加困难。即使目前已提出了许多分割 算法，但是基于上述原因，提出的算法中大多数算法的应用效果有限，并不能达到研究 人员自己提出的效果。这样，仅有少数的计算机辅助检测算法被用于临床实践中。因此，需要一个精确、健壮和快速的CT扫描数据分割算法来帮助临床医生执行 CT扫描图像的解释和形态上的观测，并帮助临床医生做出决定。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种新的和有用的分割CT扫描数据的系统(segmentation system)。总的来说，本专利技术提出对以强度数据表示的扫描图像进行转换处理，并通过 设置阈值对处理后的强度数据进行窗口化处理以排除扫描图像中无用的部分。在一个例子中，可以对窗口化处理后的数据进行分割，产生掩模，并通过将该掩模与扫描图像或者转换后的数据做乘法运算从而分割出扫描数据。在本专利技术的第一方面，根据法定纹理掩模(law texture mask)生成转换后的数 据，以产生转换后的数据值(在法定术语中称为“能量值”)。法定纹理掩模通过在空 间频率域中代表带通滤波器的矩阵卷积而实现。在本专利技术的第二个方面，根据亨斯菲尔德标度将转换后的数据转换为亨斯菲尔 德标度值，并根据预先转换为亨斯菲尔德的标度值选择一个阈值。本专利技术可以表述为方法或者作为替换地表述为执行这些方法的计算机系统。该 计算机系统可以与获取CT扫描数据的装置进行整合。本专利技术也可以表述为计算机程序产 品，例如记录在切实存在的计算机媒介上，包括可被计算机系统执行的、用于完成本发 明方法步骤的程序指令。附图说明本专利技术的实施方案现在将给予示出，例子仅参考以下附图，其中图1示出作为方法100的本专利技术第一个实施方案的流程图，方法100移除了对应 于不在后颅窝附近的CT扫描容积的切片的头骨的CT扫描数据部分；图2(a)-(e)示出原始的CT扫描图像以及在原始的CT扫描图像上应用方法100 的结果；图3示出本专利技术的第二个实施方案的流程图，其移除了对应于不在后颅窝附近 的CT扫描容积的切片的头骨的CT扫描数据部分；图4(a)-(c)示出原始的CT扫描图像以及在原始的CT扫描图像上应用方法300 的步骤302和304的结果；图5(a)_(d)示出从方法300的步骤302中获得的窗口化强度图像，以及从方法 300的步骤304中获得的能量图像，以及它们各自对应的傅立叶幅度谱；图6示出从方法300的步骤306中获得的平滑直方图的一个例子；图7(a)-(f)示出原始的CT扫描图像以及在原始的CT扫描图像上应用方法300 的结果；图8示出方法800的例子的流程图，其移除对应于在后颅窝附近的CT扫描容积 的切片的头骨的CT扫描数据部分，且该方法在图1和图3的实施方案中是有用的；图9(a)-(e)示出在后颅窝附近的CT扫描容积的两个切片的窗口化强度图像以及 在这些切片上应用方法800的结果；图10示出作为方法1000的本专利技术进一步的实施方案的流程图，方法1000识别 和分割CT扫描容积中的出血切片；图11示出不同组织类型的CT数字的亨斯菲尔德标度；图12示出作为方法1200的本专利技术的进一步实施方案的流程图，方法1200识别 和分割CT扫描容积中的出血切片；图13示出从方法1200中的步骤1208获得的平滑直方图的一个例子；图14(a)-(e)示出原始的CT扫描图像以及在原始的CT扫描图像上应用方法 1200的结果；图15示出作为方法1500的本专利技术进一步实施方案的流程图，其在CT扫描容积中分割出血切片；图16 (a)-(f)示出在CT扫描容积的第一个出血切片上应用方法1500的结果；图17 (a)-(f)示出在CT扫描容积的第二个出血切片上应用方法1500的结果；图18示出方法1800的流程图，该方法可以应用在某些实施例上方案中并分割导 管(catheter)区域；图19(a)-(g)示出原始CT扫描图像以及在原始CT扫描图像上应用方法1800的结果；图20(a)-(e)示出CT扫描容积的切片的强度图像和该强度图像的直方图；图21(a)-(e)示出CT扫描容积的能量图像和该能量图像的直方图。具体实施例方式方法100 =不在后颅窝附沂的切片的头颅移除方法的第一个例子。参照图1，作为本专利技术的第一个实施例，方法100的步骤被示出。本方法移除对 应于CT扫描容积的切片的头骨的CT扫描数据部分。方法100的输入是多个CT扫描容积的切片(例如CT扫描图像)。在一个例 子中，各CT扫描图像为医疗数位影像传输协定(DICOM)格式。然后对各切片执行102 至110的一系列步骤。作为替换，可以直接地对CT扫描容积执行步骤102至110。在方法100中，仅对不在后颅窝附近的切片执行步骤102至110。在本说明书 中，在后颅窝附近的切片定义为两个至三个离后颅窝最近的切片。在一个例子中，CT扫描被假定从后颅窝开始至头的顶部进行，因为依照放射 线学这是常用惯例。从而，最初的两个至三个扫描切片是后颅窝附近的切片。在另一 个例子中，由于在大脑顶部的形状或者横截面区域不同于大脑后颅窝的形状或者横截面 区域，后颅窝附近的切片基于组织区域的形状而被确定为如图9(a)所示的切片数图示。 作为替换，后颅窝通过定位大脑内的松果体被定位或者通过大脑的塔莱拉坐标(Talairach coordinates)和离后颅窝最近的两个至三个切片被视为后颅窝附近的切片进行定位。在步骤102中，根据使用从DICO本文档来自技高网...

【技术保护点】
分割ＣＴ扫描数据的方法，该ＣＴ扫描数据为一系列ＣＴ扫描装置获得的强度值，该方法包括如下步骤：　　（ａ）在空间频率域中，卷积具有表示带通滤波器的纹理掩模矩阵的ＣＴ扫描数据，以获得转换的数据值；　　（ｂ）生成转换的数据值的直方图；　　（ｃ）在直方图中识别出至少一个峰和／或至少一个谷；以及　　（ｄ）基于识别出的峰和谷值，阈值化所述转换的数据值。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2008-3-3 61/033,1051.分割CT扫描数据的方法，该CT扫描数据为一系列CT扫描装置获得的强度值， 该方法包括如下步骤(a)在空间频率域中，卷积具有表示带通滤波器的纹理掩模矩阵的CT扫描数据，以 获得转换的数据值；(b)生成转换的数据值的直方图；(c)在直方图中识别出至少一个峰和/或至少一个谷；以及(d)基于识别出的峰和谷值，阈值化所述转换的数据值。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述步骤(b)包括以下子步骤(i)计算所述转换的数据值的初步直方图；以及(ii)滤波所述初步的直方图，以生成所述转换的数据值的直方图。3.根据权利要求1或者2所述的方法，在步骤(a)之前，该方法进一步包括使用来自 CT扫描数据的DICOM头中的窗口信息来窗口化所述CT扫描数据的步骤。4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(C)包括识别组织值和背景谷，以及步骤 (d)包括以下子步骤ω在转换的数据值介于组织谷和背景谷之间的点处上获得具有非零值的掩模；以及 ( )使用所述掩模移除头骨区域。5.根据权利要求4所述的方法，在所述子步骤(ii)之前，该方法进一步包括对所述掩 模执行形态学运算的步骤。6.根据权利要求6所述的方法，其中所述形态学运算包括开运算、膨胀运算和图像填 充运算的一个或者多个组。7.从包括在后颅窝附近的CT扫描切片和不在后颅窝附近的CT扫描切片的CT扫描 数据中移除头骨区域的方法，该方法包括以下步骤(i)分割所述CT扫描数据，以通过依照权利要求4至6中的任一权利要求所述的方 法移除所述不在后颅窝附近的CT扫描切片的头骨区域；以及(ii)使用所述不在后颅窝附近的CT扫描切片数据被分割后的CT扫描数据来分割在 后颅窝附近的CT扫描切片。8.在CT扫描数据中识别和分割出血切片的方法，该方法包括以下步骤(a)通过权利要求1的方法分割CT扫描数据，其中所述步骤(d)包括以下子步骤， 设定对应不在确定范围内的转换的数据值的点的数据值；以及(b)识别CT扫描数据的切片，所述切片包括当非零数据值在阈值之上的出血切片。9.根据权利要求8所述的方法，其中步骤(d)包括以下子步骤(i)确定在生成的直方图中的在组织谷处的多个转换的数据值是否比参数α乘以在对 应的组织峰处的转换数据值小；以及如果是这样的话(ii)聚类具有转换后的数据值在零和背景谷处的转换数据值之间的CT扫描数据中的点。(iii)在具有更高的转换后的数据值的聚类中，设定CT扫描数据的零点。10.根据权利要求9所述的方法，包括如果确定是否定的话，如果在生成的直方图 中的在组织谷处的转换数据值为负(i)用在直方图的组织谷处的转换数据值来阈值化能量数据；(ii)设定以转换后的数据值比在组织谷处的转换数据值低的CT扫描数据零点分割CT 扫描数据。11.在CT扫描数据中分割出血区域的方法，该方法包括通过权利要求1所述的方法 分割CT扫描数据的步骤，其中所述步骤(d)包括以下子步骤ω分割能量数据为前景范围和背景范围；以及(ii)将分割的能量数据的前景范围的空间信息绘制为CT扫描数据，以分割CT扫描 数据。12.根据权利要求11所述的方法，其中如果Tv< (Sv+0.5* (Tp-Sv)),其中Tv为组织 谷的转换后的数据值，且Sv*头骨谷的转换后的数据值，那么步骤ω包括阈值化或者 聚类能量数据的子步骤，以分割能量值为前景范围和背景范围。13.根据权利要求12所述的方法，其中如果Tv> (Sv+0.5* (Tp-Sv)),那么步骤(i)包 括以下子步骤将具有转换的数据值在1￥和Sv之间的能量数据中的点分组为为前景范 围，且剩下的点分组为背景范围。14.分割CT扫描数据的方法，该方法包括以下步骤(a)根据亨斯菲尔德标度将CT扫描数据转换为转换后的数据；以及(b)使用预先确定的亨斯菲尔德标度值的阈值来阈值化转换的数据值。15.从CT扫描数据中移除头骨区域的方法，该方法包括通过根据权利要求14所述的 方法分割CT扫描数据的步骤，其中步骤(b)包括以下子步骤(i)使用90HU的下限和400HU的上限来阈值化CT扫描数据，以获得掩模；以及(ii)通过将掩膜与转换后的数据值作乘法运算来分割CT图像。16.根据权利要求15所述的方法，在将掩膜与CT扫描数据作乘法运算的步骤之前， ...

【专利技术属性】
技术研发人员：巴哈努KN帕卡什，威斯洛卢克简诺温斯基，
申请(专利权)人：新加坡科技研究局，
类型：发明
国别省市：SG