一种基于颅骨CT特征的脑部CT片中颅腔截面积的计算方法及系统

本发明属于医学图像分割，更为具体地，涉及一种基于颅骨ct特征的脑部ct片中颅腔截面积的计算方法及系统。

背景技术：

1、近几十年来，医学影像技术深刻改变了神经科学的研究范式。依托先进的成像手段，科研人员侧重于对比大脑解剖结构的细微差异，旨在挖掘与颅脑疾病和损伤相关的形态学特征，从而提升临床诊断的精准度与治疗的有效性。而作为医学影像分析的基石，医学图像分割是实现准确分析及后续诊治最为核心的关键环节。

2、随着计算机断层扫描(computed tomography，ct)技术的革新，ct图像能够提供反映人体内部组织衰减系数的高清晰度及高空间分辨率的三维(3d)医学影像。研究人员及临床医生日益关注如何利用该技术精准区分骨骼、软组织及血管系统，进而实现对病灶区域、出血部位及钙化组织的有效识别。这些基于病理形态及密度变化的研究均深度依赖于对ct图像的精确处理。医学图像分割技术正是提供从多参数ct影像中提取特定解剖结构与病变区域的自动化或半自动化手段。

3、然而，在司法鉴定领域，委托方提供的影像学检材常常是已经打印出来的ct胶片或数字图像，而无法提供dicom格式的ct数据文件，无法得到3d的ct图像。因此，对二维（2d）图像的计算机辅助分割技术十分重要。

4、利用ct片计算颅腔截面积的传统方法主要是由鉴定人员对2d扫描断层片进行观察，使用坐标纸描绘或测量长轴与短轴进行估算。这种方法费时费力，增加了阅片负担，效率低下。

技术实现思路

1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于颅骨ct特征的脑部ct片中颅腔截面积的计算方法及系统，其目的在于提高脑部ct片中颅腔截面积的计算效率。

2、根据本发明的目的，提供了一种基于颅骨ct特征的脑部ct片中颅腔截面积的计算方法，包括：

3、s1、对脑部ct横断面图像进行二值化处理，然后进行闭运算；基于颅骨的生理特征对闭运算处理后的图像提取颅骨轮廓；

4、s2、根据所述颅骨轮廓，将该轮廓所包围的所有像素点记为掩膜一；构建归一化后的所述脑部ct横断面图像各像素点的ct值到灰度值的自适应映射关系，将所述掩膜一中符合颅骨ct特征的像素点记为掩膜二；对所述掩膜一与掩膜二执行差分运算，得到包含颅腔的差分掩膜；对所述差分掩膜执行连通域标记，统计各连通域的像素面积，选取面积最大的连通域作为颅腔主体区域，对所述颅腔主体区域提取外部轮廓，将所述外部轮廓作为颅腔边界，并对该轮廓内部进行填充，生成完整且闭合的颅腔掩膜；统计所述颅腔掩膜中的二值化像素的非零像素数量，即为所述ct横断面中以像素为单位的颅腔截面积。

5、优选地，所述自适应映射关系的构建过程具体包括：

6、在掩膜一范围内，提取所有有效像素的灰度值，构建灰度直方图；对所述灰度直方图进行平滑处理；检测所述平滑处理后的灰度直方图的局部极大值点作为候选峰值，从所述候选峰值中选取基准峰值，即：取所述候选峰值的最小峰值作为空气对应的灰度值，最大峰值作为骨质对应的灰度值；建立灰度值到ct值的线性映射关系：

7、斜率通过以下公式计算得到：

8、

9、截距通过以下公式计算得到：

10、

11、ct值转换通过以下公式计算得到：

12、

13、其中：为骨质对应的ct值，为空气对应的ct值，为坐标[

x,y]像素对应的ct值，为坐标[

x,y]像素在归一化后的输入图像中对应的灰度值。

14、优选地，所述选取基准峰值具体包括：

15、构建整幅归一化灰度图像的直方图，设为该灰度直方图的灰度级

i的像素数，；

16、对所述灰度直方图进行平滑处理：

17、

18、其中为平滑后的灰度直方图的灰度级

i的像素数，

n为平滑处理的核长度；

19、遍历平滑后的直方图，检测局部极大值点；设灰度级索引集合为{0,1,…,255}，对于索引，满足以下三个条件时将

i记入候选峰值集合p：

20、

，

21、即峰值点大于其左邻点和右邻点，且其幅度超过直方图最大值的3%；

22、所述空气对应的灰度值所述集合p中的最小值，所述骨质对应的灰度值所述集合p中的最大值。

23、优选地，所述n的取值范围为3-7。

24、优选地，所述二值化处理之前，还包括对所述脑部ct横断面图像进行灰度化和对比度增强。

25、优选地，所述灰度化具体为对所述脑部ct横断面图像的所有通道进行线性归一化处理，将其映射至8位无符号整型空间；设定所述脑部ct横断面图像的像素为，映射后的像素的计算公式如下：

26、

27、其中，和分别为所述脑部ct横断面图像中的最小灰度值与最大灰度值。

28、优选地，所述对比度增强为采用直方图均衡化算法对灰度化后的图像进行处理；该直方图均衡化算法的公式为：

29、

30、其中，表示灰度化后的图像中的第级灰度值；表示均衡化处理后输出的第级灰度值；表示灰度化后的图像的像素总数，表示灰度化后的图像中灰度值为的像素数量，表示灰度级在灰度化后的图像中的概率密度，

l为常数。

31、优选地，所述连通域标记为八邻接连通域标记。

32、根据本发明另一方面，提供了一种基于颅骨ct特征的脑部ct片中颅腔截面积的计算系统，包括：

33、颅骨轮廓提取模块：用于对脑部ct横断面图像进行二值化处理，然后进行闭运算；基于颅骨的生理特征对闭运算处理后的图像提取颅骨轮廓；

34、颅腔截面积计算模块：用于根据所述颅骨轮廓，将该轮廓所包围的所有像素点记为掩膜一；构建归一化后的所述脑部ct横断面图像各像素点的ct值到灰度值的自适应映射关系，将所述掩膜一中符合颅骨ct特征的像素点记为掩膜二；对所述掩膜一与掩膜二执行差分运算，得到包含颅腔的差分掩膜；对所述差分掩膜执行连通域标记，统计各连通域的像素面积，选取面积最大的连通域作为颅腔主体区域，对所述颅腔主体区域提取外部轮廓，将所述外部轮廓作为颅腔边界，并对该轮廓内部进行填充，生成完整且闭合的颅腔掩膜；统计所述颅腔掩膜中的二值化像素的非零像素数量，即为所述ct横断面中以像素为单位的颅腔截面积。

35、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：

36、（1）本发明提供了一种快速的、硬件无关的，从颅骨ct特征的脑部ct片中颅腔截面积的计算方法。通过脑部ct横断面获取以及颅骨轮廓的提取，结合颅骨的解剖学形态学特征，快速且高精度实现颅腔分割，将轮廓所包围的所有像素点记为掩膜一；构建脑部ct横断面图像的ct值到该脑部ct横断面图像灰度值的自适应映射关系，根据该映射关系，将掩膜一中符合颅骨ct特征的像素点记为掩膜二；对掩膜一与掩膜二执行差分运算，得到包含颅腔的差分掩膜；对差分掩膜执行连通域标记，统计各连通域的像素面积，选取面积最大的连通域作为颅腔主体区域，对颅腔主体区域提取外部轮廓，将外部轮廓作为颅腔边界，并对该轮廓内部进行填充，生成完整且闭合的颅腔掩膜；统计颅腔掩膜中的非零像素数量，即为ct横断面中以像素为单位的颅腔截面积。本发明无需进行繁琐的人工标注或计数，可显著提高颅腔截面积计算的效率，且在有血肿或气液混合病灶等区域干扰的情况下也有较好的稳定性。

37、（2）本发明摆脱了传统方法对原始医学影像电子数据的依赖，仅需数字图像或使用通用摄影设备对ct胶片进行拍摄即可获取输入数据，极大地降低了数据获取门槛，特别适用于无法获取原始电子数据的法医鉴定及基层医疗场景。

38、（3）本发明采用的图像处理算法计算复杂度低、效率高，在普通电脑甚至移动端设备上即可流畅运行。同时，本发明充分考虑了数字图像获取过程中可能产生的光照不均、胶片质量差异等干扰因素，结合颅骨解剖学形态特征，保证了在非标准拍摄环境下的分割精度。