一种确定CT数据物质交界区域边界及物质厚度的方法与流程

一种确定ct数据物质交界区域边界及物质厚度的方法
技术领域
1.本发明涉及计算机辅助ct数据处理领域，更具体的说，涉及一种确定ct数据物质交界区域边界及物质厚度的方法。


背景技术：

2.ct扫描是现代医学和工业中常见的检测方法。
3.无论是人体还是工业设备，不同物性的物质由于对x射线的吸收系数不同而在同一幅ct数据中呈现不同的ct值范围。比如人体骨骼和软组织的ct值范围不同，金属和非金属材料的ct值范围不同。
4.ct成像原理决定其测量数据受到点扩展函数psf的影响。ct测量的物质密度可以被看作是物体真实密度和点扩展函数psf之间的卷积。
5.psf的存在意味着现实中清晰的物质边界在ct数据中被模糊化。同时psf的存在意味着任何局部点的ct数值都受到邻近区域的真实密度和点扩展函数的影响。通过单个点的ct数值反求真实物质密度，结果并不准确。
6.当前广泛使用半高全宽fwhm方法预估交界区域边界点。在ct数据存在伪影导致的ct值数值异常跳动时，该方法选取的边界点位置和厚度可能存在较大误差。
7.本发明使用阶梯密度逼近法计算物质真实密度，符合物质真实情况和ct扫描的客观事实。该计算方法考虑了物质交界区域的总体ct数值分布而不仅仅是个别点的ct数值，因而具有更高的精度。同时使用迭代计算方法完成物质真实密度和边界求解，避免了理论计算物质真实密度和边界的困难。
8.本发明采用了兴趣点同向扩展法对兴趣区域内同方向多个边界点和厚度进行多次计算，解决了单次计算固有的随机计算误差问题。
9.本发明还使用了极值均值优选法，考虑了边界厚度存在和不存在极值两种情形，求解最优边界点和边界厚度，符合客观实际，因而具有较高精度。


技术实现要素：

10.本发明涉及计算机辅助ct数据处理领域，更具体地说，涉及一种确定ct数据物质交界区域边界及物质厚度的方法。本发明的方法，包括以下步骤：s1、在包含三种顺序连接兴趣物质的兴趣截面上确定居中物质的厚度兴趣区域以及决定厚度兴趣方向的兴趣点对；s2、使用阶梯密度逼近法确定物质交界区域边界点对；s3、使用兴趣点同向扩展法确定扩展兴趣点对集合；s4、使用阶梯密度逼近法确定物质交界区域扩展边界点对集合；s5、使用极值均值优选法确定最优边界点对和该点对间距离作为物质交界区域边界及居中物质厚度。
11.在一实施例中，所述步骤s1中，进一步包括以下步骤：
s11、确定兴趣物质m1、m2和m3在兴趣截面中顺序连接；s12、确定m1、m2和m3各自的平均ct值v1，v2和v3，并满足以下规则：规则121、v1和v2差的绝对值除以v2的商大于限值lm1；规则122、v2和v3差的绝对值除以v2的商大于限值lm1；s13、确定m1与m2存在交界区域r12，并满足以下规则：规则131、r12区域ct平均值处于v1和v2之间；s14、确定m2与m3交界区域r23，并满足以下规则：规则141、r23区域ct平均值处于v2和v3之间；s15、基于以下规则确定m2的兴趣厚度区域r；规则151、r区域包含m2的兴趣厚度位置；规则152、r区域包括r12部分区域，m2部分区域以及r23部分区域三部分；规则153、r区域不包含m1和m3。
12.在一实施例中，所述步骤s1，进一步包括以下步骤：s16、基于以下规则确定兴趣点p1；规则161、p1位于m1区域；规则162、p1靠近r12与r的交集区域；s17、基于以下规则确定兴趣点p2；规则171、p2位于m3区域；规则172、p2靠近r23与r的交集区域；规则173、p2位置满足p1p2连线方向为m2兴趣厚度方向。
13.在一实施例中，所述步骤s2，进一步包括以下步骤：s21、使用插值方法获得p1点ct值vp1和p2点ct值vp2；s22、建立通过p1点和p2点的直线l12的方程eq12；s23、使用均匀插值在p1和p2之间生成加密点集mpi，并获得mpi点集的ct值vmpi，i取值为1到m-1；当i分别等于0和m时，mpi分别等同于p1和p2，vmpi分别等同于vp1和vp2。
14.在一实施例中，所述步骤s2，进一步包括以下步骤：s24、阶梯密度逼近法需要计算l12上m1，m2，m3真实密度d1，d2，d3与模糊系数为σ的点扩散函数psf的卷积在mpi各点的值与vmpi的差值dti，i取值为0到m；s25、阶梯密度逼近法需要通过迭代求解d1，d2，d3，xb1，xb2和σ，使得dti求和值满足最小限值lm2，i取值为0到m，并满足以下规则：规则251、l12上m1和m2边界点bp1的x坐标为xb1；l12上m2和m3边界点bp2的x坐标为xb2；s26、依据方程eq12获得点bp1和bp2的y、z坐标，确定点bp1和bp2。
15.在一实施例中，所述步骤s3，进一步包括以下步骤：s31、兴趣点同向扩展法需要依据方程eq12确定点p1e和其ct值vp1e，满足以下规则：规则311：p1e位于直线l12上；规则312：p1e和p1间距离等于p1和bp1间距离乘以比例系数alfa；规则313：p1e位于m1区域；
s32、兴趣点同向扩展法需要依据方程eq12确定点p2e和其ct值vp2e，满足以下规则：规则321：p2e位于直线l12上；规则322：p2e和p2间距离等于p2和bp2间距离乘以比例系数alfa；规则323：p2e位于m2区域。
16.在一实施例中，所述步骤s3，进一步包括以下步骤：s33、兴趣点同向扩展法需要依据方程eq12在p1e和p1之间均匀插值获得扩展兴趣点集合p1i，以及各点的ct值nvp1i，i取值为1到n-1；当i分别等于0和n时，p1i分别等同于p1e和p1；s34、兴趣点同向扩展法需要依据方程eq12在p2e和p2之间均匀插值获得扩展兴趣点集合p2i，以及各点的ct值nvp2i，i取值为1到n-1；当i分别等于0和n时，p2i分别等同于p2e和p2。
17.在一实施例中，所述步骤s4，进一步包括以下步骤：s41、依据扩展兴趣点p1i和p2i组成的扩展兴趣点对集合，使用s2所述步骤确定扩展边界点nbp1i和nbp2i组成的扩展边界点对集合，i取值为0到n。
18.在一实施例中，所述步骤s5，进一步包括以下步骤：s51、计算nbp1i点与nbp2i点间距离li，当li存在极值时，极值均值优选法选择该极值组的nbp1i、nbp2i作为最优边界点gbp1和gbp2，i取值为0到n。
19.在一实施例中，所述步骤s5，进一步包括以下步骤：s52、计算nbp1i点与nbp2i点间距离li，当li不存在极值时，极值均值优选法选择与li均值之差的绝对值最小的li所在组的nbp1i、nbp2i作为最优边界点gbp1和gbp2，i取值为0到n；s53、选择点gbp1和gbp2以及两点间距离l作为在兴趣区域r中兴趣区域l12方向上的物质m1与物质m2以及物质m2与物质m3的边界点和居中物质m2的厚度。
附图说明
20.本发明上述的以及其他的特征、性质和优势将通过下面结合附图和实施例的描述而变的更加明显，在附图中相同的附图标记始终表示相同的特征，其中：图1揭示了根据本发明一实施例的流程图；图2揭示了根据本发明一实施例的阶梯密度逼近法应用示意图；图3揭示了根据本发明一实施例的兴趣点同向扩展法应用示意图；图4 揭示了根据本发明一实施例的极值均值优选法应用示意图。
具体实施方式
21.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释发明，并不用于限定发明。
22.为了确定ct数据物质交界区域边界及物质厚度，本发明提出了一种方法。该方法可以用于医疗领域的骨厚度测量，也可以用于工业领域物质厚度测量。具体实施中可以使
用交互式方法进行，也可以全部使用算法实现。选择方式的不同不影响本发明的具体实施。
23.如图1流程图所示，本发明提出的一种确定ct数据物质交界区域边界及物质厚度的方法，包括以下步骤：s1、在包含三种顺序连接兴趣物质的兴趣截面上确定居中物质的厚度兴趣区域以及决定厚度兴趣方向的兴趣点对；s2、使用阶梯密度逼近法确定物质交界区域边界点对；s3、使用兴趣点同向扩展法确定扩展兴趣点对集合；s4、使用阶梯密度逼近法确定物质交界区域扩展边界点对集合；s5、使用极值均值优选法确定最优边界点对和该点对间距离作为物质交界区域边界及居中物质厚度。
24.下面对每一步进行详细的说明。
25.在本实施例中，所述步骤s1中，进一步包括以下步骤：确定兴趣物质m1、m2和m3在兴趣截面中顺序连接，确定m1、m2和m3各自的平均ct值v1，v2和v3，并满足v1和v2差的绝对值除以v2的商大于限值lm1。v2和v3差的绝对值除以v2的商大于限值lm1。确定m1与m2存在交界区域r12，并满足r12区域ct平均值处于v1和v2之间。确定m2与m3交界区域r23，并满足r23区域ct平均值处于v2和v3之间。
26.确定m2的兴趣厚度区域r并满足：r区域包含m2的兴趣厚度位置；r区域包括r12部分区域，m2部分区域以及r23部分区域三部分；r区域不包含m1和m3。
27.确定兴趣点p1并满足： p1位于m1区域； p1靠近r12与r的交集区域。确定兴趣点p2并满足：p2位于m3区域；p2靠近r23与r的交集区域；p2位置满足p1p2连线方向为m2兴趣厚度方向。
28.在本实施例中限值lm1选定为50%。此限定值依据具体实施中m1、m2、m3三种物质的ct值确定。设置该限定值的目的是保证较好的计算精度。lm1取值的大小不影响本发明专利的权利要求。
29.在本实施例中，决定p1、p2点选择的是兴趣厚度方向和兴趣厚度区域。p1、p2分别远离r12、r23区域的趋势意味着更多m1、m3区域被计算所包含；类似道理p1、p2分别靠近r12、r23区域的趋势意味着更少m1、m3区域被计算所包含。从算法上较少的m1、m3区域被包含意味着待测厚度受m1、m3影响减少和受m2影响增大。p1、p2在一般实施案例中的选取会有差异，但是不影响本发明专利的权利要求。
30.在本实施例中，所述步骤s2，进一步包括以下步骤：图2 揭示了本实施例中阶梯密度逼近法的应用情况。
31.使用插值方法获得p1点ct值vp1和p2点ct值vp2。建立通过p1点和p2点的直线l12的方程eq12。使用均匀插值在p1和p2之间生成加密点集mpi，并获得mpi点集的ct值vmpi，i取值为1到m-1；当i分别等于0和m时，mpi分别等同于p1和p2，vmpi分别等同于vp1和vp2。阶梯密度逼近法需要计算l12上m1，m2，m3真实密度d1，d2，d3与模糊系数为σ的点扩散函数psf的卷积在mpi各点的值与vmpi的差值dti，i取值为0到m。阶梯密度逼近法需要通过迭代求解d1，d2，d3，xb1，xb2和σ，使得dti求和值满足最小限值lm2，i取值为0到m，并满足l12上m1和m2边界点bp1的x坐标为xb1；l12上m2和m3边界点bp2的x坐标为xb2。依据方程eq12获得点bp1和bp2的y、z坐标，确定点bp1和bp2。
32.本实施例中将物质交界区域边界及物质厚度计算转化为阶梯函数（由d1、d2、d3、xb1、xb2）和psf关联因子σ的求解。
33.在本实施例中，点集mpi的产生是因为在测量较薄厚度时，ct原始数据点较少，不足以完成迭代计算。本实施例中m取值为50。此m值的选取与兴趣厚度像素点相关。m取值的大小与是否均匀划分区间不影响本发明专利的权利要求。
34.本实施例中当d1、d2、d3、xb1、xb2和σ为自变量时，计算dti求和值最小时通常采用迭代法进行求解。常见的迭代法有newton迭代、gauss-newton和l-m方法。newton迭代法计算需要计算海塞尔矩阵。gauss-newton方法则是用雅可比矩阵代替了繁杂的海塞尔矩阵。在高斯牛顿法引入因子，则可以得到l-m迭代方法。本实施例中采用l-m迭代方法。迭代方法的选择会影响边界点与边界厚度计算结果和计算速度，但是不影响本发明专利的权利要求。
35.本实施例中dti求和值最小时所满足的限值lm2确定为0.001。限值的大小会影响边界点与边界厚度计算结果，但是不影响本发明专利的权利要求。
36.在本实施例中，所述步骤s3，进一步包括以下步骤：图3揭示了本实施例中兴趣点同向扩展法的应用情况。
37.兴趣点同向扩展法需要依据方程eq12确定点p1e和其ct值vp1e，满足p1e位于直线l12上；p1e和p1间距离等于p1和bp1间距离乘以比例系数alfa；p1e位于m1区域。
38.兴趣点同向扩展法需要依据方程eq12确定点p2e和其ct值vp2e，满足p2e位于直线l12上；p2e和p2间距离等于p2和bp2间距离乘以比例系数alfa；p2e位于m2区域。
39.兴趣点同向扩展法需要依据方程eq12在p1e和p1之间均匀插值获得扩展兴趣点集合p1i，以及各点的ct值nvp1i，i取值为1到n-1；当i分别等于0和n时，p1i分别等同于p1e和p1。
40.兴趣点同向扩展法需要依据方程eq12在p2e和p2之间均匀插值获得扩展兴趣点集合p2i，以及各点的ct值nvp2i，i取值为1到n-1；当i分别等于0和n时，p2i分别等同于p2e和p2。
41.在本实施例中，兴趣点同向扩展法确定p1e和p2e是为了减少p1、p2初始选取产生的误差。alfa为正数的时候，p1e和p2e位于p1、p2的外侧；alfa为负数的时候，p1e和p2e位于p1、p2之间。本实施例中，alfa值取值为0.5。alfa取值的大小会影响p1e和p2e的选择并进而影响边界点与边界厚度计算结果，但是alfa取值的大小不影响本发明专利的权利要求。
42.在本实施例中，兴趣点同向扩展法对p1i和p2i的获取是为了通过p1p2连线方向多个区间的兴趣厚度计算，减少p1、p2初始选取产生的误差。本实施例中点集p1i和p2i采用均匀插值获得。是否采用均匀插值不影响本发明专利的权利要求。本实施例中n取值为10。n取值的差异会影响边界点与边界厚度计算结果和计算速度，但是n的取值不影响本发明专利的权利要求。
43.在本实施例中，所述步骤s4，进一步包括以下步骤：依据扩展兴趣点p1i和p2i组成的扩展兴趣点对集合，使用s2所述步骤确定扩展边界点nbp1i和nbp2i组成的扩展边界点对集合，i取值为0到n。
44.在本实施例中，计算扩展边界点对nbp1i和nbp2i使用与s2所述相同的阶梯密度逼近法完成。
45.在本实施例中，所述步骤s5，进一步包括以下步骤：计算nbp1i点与nbp2i点间距离li，当li存在极值时，极值均值优选法选择该极值组的nbp1i、nbp2i作为最优边界点gbp1和gbp2，i取值为0到n。
46.计算nbp1i点与nbp2i点间距离li，当li不存在极值时，极值均值优选法选择与li均值之差的绝对值最小的li所在组的nbp1i、nbp2i作为最优边界点gbp1和gbp2，i取值为0到n。
47.选择点gbp1和gbp2以及两点间距离l作为在兴趣区域r中兴趣区域l12方向上的物质m1与物质m2以及物质m2与物质m3的边界点和居中物质m2的厚度。
48.图4揭示了本实施例中极值均值优选法的应用情况。
49.在本实施例中，li存在极大值。一般实施例中，li也可能会存在极小值，或者不存在极值。在不存在极值时，可以采用算术平均、几何平均等平均方式计算li均值，并选择其间距离最接近均值的扩展边界点对作为最优边界点对。li的极值或者均值选择方式不影响本发明权利要求。
50.尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。
51.如本技术和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
52.上述实施例是提供给熟悉本领域内的人员来实现或使用本发明的，熟悉本领域的人员可在不脱离本发明的发明思想的情况下，对上述实施例做出种种修改或变化，因而本发明的保护范围并不被上述实施例所限，而应该是符合权利要求书提到的创新性特征的最大范围。