在脑ct图像中定位关键切片的方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明适用于数据处理领域，提供了在脑CT图像中定位关键切片的方法和装置，该方法包括下述步骤：确定脑CT图像的后半部分；通过像素计算所述脑CT图像的后半部分出现断裂的列，并统计所述出现断裂的列的个数；将所述出现断裂的列的个数与预先设定的出现断裂的列的个数阀值进行比较。本发明实施例，首先确定脑CT图像切片的后半部分，然后通过像素计算每张切片中出现断裂的列的个数，并根据所述出现断裂的列的个数判断是否为岩骨所在的切片，提供了一种通过直接计算获取岩骨CT图像切片的方法，提高了获取图像切片的速度。
【专利说明】在脑CT图像中定位关键切片的方法和装置
【技术领域】
[0001]本发明属于数据处理领域，尤其涉及在脑CT图像中定位关键切片的方法和装置。【背景技术】
[0002]随着计算机辅助诊断技术的不断发证,在计算机断层扫描(Computed TomographyCT)技术中进行智能化的图像分析和特征识别的需求越来越多。具体到脑部CT图像的智能化分析应用中，如何快速准确地确定脑部CT中的关键切片，对于自动确定可疑关键区域，智能疾病特征提取是必须要解决的问题。
[0003]现有技术通过图像配准的方法确定脑部CT图像切片，即用一个标准的脑图谱与实际CT数据进行图像配准，通过配准之后的图谱找到对应的切片。传统方法图谱配准的时间很长，而且配准的结果也受到人为主观因素的影响。
【发明内容】
[0004]本发明实施例的目的在于提供在脑CT图像中定位关键切片的方法和装置，旨在解决在现有的定位关键切片时间长，受人为因素影响的问题。
[0005]本发明实施例是这样实现的，一种在脑CT图像中定位关键切片的方法，所述方法包括下述步骤:
[0006]确定脑CT图像的后半部分；
[0007]通过像素计算所述脑CT图像的后半部分出现断裂的列，并统计所述出现断裂的列的个数；
[0008]将所述出现断裂的列的个数与预先设定的出现断裂的列的个数阀值进行比较，如果所述出现断裂的列的个数大于预先设定的出现断裂的列的个数阀值，则将出现所述个数的脑CT图像确定为岩骨切片。
[0009]本发明实施例的另一目的在于一种提供在脑CT图像中定位关键切片的方法，所述方法包括以下步骤:
[0010]在脑CT图像中确定中间部分；
[0011]计算所述中间部分的平均灰度gs ;
[0012]由上至下，根据公式(gfgpd/gd+算较前一张切片灰度的梯度变化值，并将所述梯度变化值最大的脑CT图像确定为脑侧室CT图像。
[0013]本发明实施例的另一目的在于提供一种在脑CT图像中定位关键切片的装置，所述装置包括:
[0014]后半部分确定单元，用于确定脑CT图像的后半部分；
[0015]断裂列计算单元，用于通过像素计算所述后半部分确定单元确定的脑CT图像的后半部分出现断裂的列；
[0016]断裂列统计单元，用于统计所述断裂列计算单元计算的出现断裂的列的个数；
[0017]阀值比较单元，用于将所述断裂列统计单元统计的个数与预先设定的出现断裂的列的个数阀值进行比较，如果所述出现断裂的列的个数大于预先设定的出现断裂的列的个数阀值，则将出现所述个数的脑CT图像确定为岩骨切片。
[0018]本发明实施例的另一目的在于提供一种在脑CT图像中定位关键切片的装置，所述装置包括:
[0019]中间部分确定单元，用于在脑CT图像中确定中间部分；
[0020]平均灰度计算单元，用于计算所述中间部分确定单元确定的中间部分的平均灰度
Ss ；
[0021]灰度变化值计算单元,用于由上至下,根据公式(gfgH ) Zgs计算所述平均灰度计算单元计算的平均灰度较前一张切片的梯度变化值。
[0022]本发明实施例，首先确定脑CT图像切片的后半部分，然后通过像素计算每张切片中出现断裂的列的个数，并根据所述出现断裂的列的个数判断是否为岩骨的切片，提供了一种通过直接计算获取岩骨CT图像切片的方法，提高了获取图像切片的速度。
【专利附图】
【附图说明】
[0023]图1是本发明一个实施例提供的在脑CT图像中定位关键切片方法的流程图；
[0024]图2是本发明实施例提供的脑CT图像后半部分的效果图；
[0025]图3是本发明实施例提供的脑CT图像后半部分断裂列的效果图；
[0026]图4是本发明又一实施例提供的在脑CT图像中定位关键切片方法的流程图；
[0027]图5是本发明实施例提供的脑CT图像大脑矩形包围框的效果图；
[0028]图6是本发明实施例提供的脑CT图像小矩形的效果图；
[0029]图7是本发明一个实施例提供的在脑CT图像中定位关键切片装置的结构图；
[0030]图8是本发明又一实施例提供的在脑CT图像中定位关键切片装置的结构图。
【具体实施方式】
[0031]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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0032]本发明实施例，首先确定脑CT图像切片的后半部分，然后通过像素计算每张切片中出现断裂的列的个数，并根据所述出现断裂的列的个数判断是否为岩骨的切片，提供了一种通过直接计算获取岩骨CT图像切片的方法，提高了获取图像切片的速度。
[0033]为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
[0034]实施例一:
[0035]图1示出了本发明一个实施例提供的在脑CT图像中定位关键切片方法的实现流程，所述方法包括以下步骤:
[0036]在步骤SlOl中，确定脑CT图像的后半部分。
[0037]在本发明实施例中，由于岩骨位于大脑的后半部分，因此根据岩骨的这个特性，只需要脑CT切片的后半部分图像，在所述后半部分查找可以节省很多计算，其效果如图2所示，其中白色部分既是脑CT图像的后半部分。其具体的确定方法如下:
[0038](I)、获取所述脑CT图像上顶点的Y轴坐标fP和下顶点的Y轴坐标bP ；[0039](2)、根据公式yM=fP+(bP_fP)/3计算下顶点的Y轴往上1/3处的Y轴坐标yM。贝丨JyM到bP的坐标范围即为需要的脑CT图像的后半部分。
[0040]在步骤S102中，通过像素计算所述脑CT图像的后半部分出现断裂的列，并统计所述出现断裂的列的个数。
[0041]在本发明实施例中，在确定脑CT图像的后半部分之后，计算获取所述脑CT图像的后半部分的每列出现断裂的个数，其显示效果如图3所示，其中虚线即代表出现断裂的列。所述通过像素计算所述脑CT图像的后半部分出现断裂的列的方法，包括:
[0042]对所述脑CT图像的后半部分进行像素分类:脑部分为一类像素，背景为一类像素。
[0043]在具体的实施过程中可以将脑部分的像素设置为灰色，将背景部分的像素设置为
里任
[0044]按列扫描所述脑CT图像的后半部分，并通过像素计算整列中属于脑部分的长度和整列的长度，其中所述整列的长度为从当前扫描线上脑最前点到脑最后点的长度。
[0045]在具体的实施过程中，可以将整列像素中属于脑部分的像素长度设为L，通过计算整列像素中的第一个像素的Y坐标和最后一个像素的Y坐标的差值Dy来计算整列像素的长度。
[0046]比较所述整列中属于脑部分的长度和整列的长度的关系，如果所述整列的长度大于所述整列中属于脑部分的长度加上两个单位像素的长度，则认为所述列为出现断裂的列。
[0047]在步骤S103中，将所述出现断裂的列的个数与预先设定的出现断裂的列的个数阀值进行比较，如果所述出现断裂的列的个数大于预先设定的出现断裂的列的个数阀值，则将出现所述个数的脑CT图像确定为岩骨切片。
[0048]本发明实施例，首先确定脑CT图像切片的后半部分，然后通过像素计算每张切片中出现断裂的列的个数，并根据所述出现断裂的列的个数判断是否为岩骨的切片，提供了一种通过直接计算获取岩骨CT图像切片的方法，提高了获取图像切片的速度。
[0049]作为本发明的一个可选实施例，在所述步骤SlOl之前，所述方法还包括以下步骤:
[0050]从脑面积最大的脑CT图像开始往下进行扫描。
[0051]在本发明实施例中，岩骨位于脑的靠下的部分，而脑面积最大的脑CT图像即为切片的中间部分，因此从脑面积最大的脑CT图像开始往下进行扫描可以节省很多的时间。
[0052]作为本发明的另一个可选实施例，在所述步骤S103之前，所述方法还包括以下步骤:
[0053]设定出现断裂的列的个数阀值。
[0054]实施例二:
[0055]如图4所示为本发明又一实施例提供的在脑CT图像中定位关键切片方法的流程图，所述方法包括以下步骤:
[0056]在步骤S401中，在脑CT图像中确定中间部分。
[0057]在本发明实施例中，侧脑室的位置在靠近颅顶的区域，且主要位于头颅的中间部分，因此需要首先确定头颅的中间部分，所述确定头颅中间部分的步骤具体为:[0058](1)、计算脑CT图像中大脑的矩形包围框。
[0059]在具体的实施过程中，根据脑CT图像四周的顶点建立矩形包围框，这样既可以将大脑包括在所述矩形包围框中，其效果图如图5所示。
[0060](2)、选择所述矩形包围框各边1/4-3/4的区域计算新的小矩形。
[0061]在本发明实施例中，所述矩形包围框各边1/4-3/4的区域即为所述矩形包围框的中间部分，由所述区域组成小矩形即为头颅的中间部分，其显示效果如图6所示。
[0062]在步骤S402中，计算所述中间部分的平均灰度gs。
[0063]在本发明实施例中，计算脑CT图像中确定的中间部分的平均灰度，计算所述平均灰度的方法使用现有技术，在此不作赘述。
[0064]在步骤S403中，由上至下，根据公式(g-gdVg,计算较前一张切片灰度的梯度变化值，并将所述梯度变化值最大的脑CT图像确定为脑侧室CT图像。
[0065]在本发明实施例中，由于脑侧室呈现出低密度的特性，对于低密度特性在CT图像中对应的特征就是灰度越来越浅，因此根据灰度的梯度变化值即可确定脑侧室图像，即所述梯度变化值最大的脑CT图像确定为脑侧室CT图像。
[0066]本发明实施例，首先确定脑CT图像的中间部分，然后计算所述中间部分的平均灰度，并根据所述平均灰度的变化值确定脑侧室CT图像。提供了一种通过直接计算获取脑侧室CT图像切片的方法，提高了获取图像切片的速度。
[0067]实施例三:
[0068]如图7所示为本发明一个实施例提供的在脑CT图像中定位关键切片装置的结构图，为了便于说明，仅示出与本发明相关的部分:
[0069]后半部分确定单元701，用于确定脑CT图像的后半部分。
[0070]在本发明实施例中，由于岩骨位于大脑的后半部分，因此根据岩骨的这个特性，只需要脑CT切片的后半部分图像，在所述后半部分查找可以节省很多计算。所述后半部分确定单元701具体包括:
[0071 ] 顶点Y轴坐标获取子单元7011，用于获取所述脑CT图像上顶点的Y轴坐标fP和下顶点的Y轴坐标bP。
[0072]后半部分计算子单元7012，用于根据所述顶点Y轴坐标获取子单元7011获取的顶点坐标，根据公式yM=fP+(bP-fP)/3计算下顶点的Y轴往上1/3处的Y轴坐标yM。则yM到bP的坐标范围即为我们需要的脑CT图像的后半部分。
[0073]断裂列计算单元702，用于通过像素计算所述后半部分确定单元701确定的脑CT图像的后半部分出现断裂的列。
[0074]断裂列统计单元703，用于统计所述断裂列计算单元702计算的出现断裂的列的个数。
[0075]在本发明实施例中，在确定脑CT图像的后半部分之后，计算获取所述脑CT图像的后半部分的每列出现断裂的个数。所述断裂列计算单元702具体包括:
[0076]像素分类子单元7021，对所述脑CT图像的后半部分进行像素分类:脑部分为一类
像素，背景为一类像素。
[0077]在具体的实施过程中可以将脑部分的像素设置为灰色，将背景部分的像素设置为
里任[0078]列扫描子单元7022，用于按列扫描所述脑CT图像的后半部分，并通过像素计算整列中属于脑部分的长度和整列的长度，其中所述整列的长度为从当前扫描线上脑最前点到脑最后点的长度。
[0079]在具体的实施过程中，可以将整列像素中属于脑部分的像素长度设为L，通过计算整列像素中的第一个像素的Y坐标和最后一个像素的Y坐标的差值Dy来计算整列像素的长度。
[0080]比较子单元7023，用于比较所述列扫描子单元计算的7022整列中属于脑部分的长度和整列的长度的关系，如果所述整列的长度大于所述整列中属于脑部分的长度加上两个单位像素的长度，则认为所述列为出现断裂的列。
[0081]阀值比较单元704，用于将所述断裂列统计单元703统计的个数与预先设定的出现断裂的列的个数阀值进行比较，如果所述出现断裂的列的个数大于预先设定的出现断裂的列的个数阀值，则将出现所述个数的脑CT图像确定为岩骨切片。
[0082]本发明实施例，首先确定脑CT图像切片的后半部分，然后通过像素计算每张切片中出现断裂的列的个数，并根据所述出现断裂的列的个数判断是否为岩骨的切片，提供了一种通过直接计算获取岩骨CT图像切片的方法，提高了获取图像切片的速度。
[0083]作为本发明的一个可选实施例，在所述后半部分确定单元701确定脑CT图像的后半部分之前，所述装置还包括:
[0084]最大扫描单元，用于从脑面积最大的脑CT图像开始往下进行扫描。
[0085]在本发明实施例中，岩骨位于脑的靠下的部分，而脑面积最大的脑CT图像即为切片的中间部分，因此从脑面积最大的脑CT图像开始往下进行扫描可以节省很多的时间。
[0086]作为本发明的另一个可选实施例，在所述阀值比较单元704进行阀值比较之前，所述装置还包括:
[0087]阀值设定单元，用于设定出现断裂的列的个数阀值。
[0088]实施例四:
[0089]如图8所示为本发明又一实施例提供的在脑CT图像中定位关键切片装置的结构图，为了便于说明，仅示出与本发明实施例相关的部分，包括:
[0090]中间部分确定单元801，用于在脑CT图像中确定中间部分。
[0091]在本发明实施例中，侧脑室的位置在靠近颅顶的区域，且主要位于头颅的中间部分，因此需要首先确定头颅的中间部分。所述中间部分确定单元801具体包括:
[0092]矩形包围框计算子单元8011，用于计算脑CT图像中大脑的矩形包围框。
[0093]在具体的实施过程中，根据脑CT图像四周的顶点建立矩形包围框，这样既可以将大脑包括在所述矩形包围框中。
[0094]小矩形计算子单元8012，用于选择所述矩形包围框计算子单元8011计算的矩形包围框各边1/4-3/4的区域计算新的小矩形。
[0095]在本发明实施例中，所述矩形包围框各边1/4-3/4的区域即为所述矩形包围框的中间部分，由所述区域组成小矩形即为头颅的中间部分。
[0096]平均灰度计算单元802，用于计算所述中间部分确定单元801确定的中间部分的平均灰度Ss。
[0097]在本发明实施例中，计算脑CT图像中确定的中间部分的平均灰度，计算所述平均灰度的方法使用现有技术，在此不作赘述。
[0098]灰度变化值计算单元803，用于由上至下，根据公式算所述平均灰度计算单元802计算的平均灰度较前一张切片的梯度变化值。
[0099]在本发明实施例中，由于脑侧室呈现出低密度的特性，对于低密度特性在CT图像中对应的特征就是灰度越来越浅，因此根据灰度的梯度变化值即可确定脑侧室图像，即所述梯度变化值最大的脑CT图像确定为脑侧室CT图像。
[0100]本发明实施例，首先确定脑CT图像的中间部分，然后计算所述中间部分的平均灰度，并根据所述平均灰度的变化值确定脑侧室CT图像。提供了一种通过直接计算获取脑侧室CT图像切片的方法，提高了获取图像切片的速度。
[0101]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种在脑CT图像中定位关键切片的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤: 确定脑CT图像的后半部分； 通过像素计算所述脑CT图像的后半部分出现断裂的列，并统计所述出现断裂的列的个数； 将所述出现断裂的列的个数与预先设定的出现断裂的列的个数阀值进行比较，如果所述出现断裂的列的个数大于预先设定的出现断裂的列的个数阀值，则将出现所述个数的脑CT图像确定为岩骨切片。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定脑CT图像的后半部分的步骤，具体为: 获取所述脑CT图像上顶点的Y轴坐标fP和下顶点的Y轴坐标bP ； 根据公式yM=fP+(bP-fP)/3计算下顶点的Y轴往上1/3处的Y轴坐标yM。则yM到bP的坐标范围即为需要的脑CT图像的后半部分。
3.如权利 要求1所述的方法，其特征在于，所述通过像素计算所述脑CT图像的后半部分出现断裂的列的步骤，具体为: 对所述脑CT图像的后半部分进行像素分类:脑部分为一类像素，背景为一类像素； 按列扫描所述脑CT图像的后半部分，并通过像素计算整列中属于脑部分的长度和整列的长度，其中所述整列的长度为从当前扫描线上脑最前点到脑最后点的长度； 比较所述整列中属于脑部分的长度和整列的长度的关系，如果所述整列的长度大于所述整列中属于脑部分的长度加上两个单位像素的长度，则认为所述列为出现断裂的列。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定脑CT图像的后半部分的步骤之前，所述方法还包括以下步骤: 从脑面积最大的脑CT图像开始往下进行扫描。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述出现断裂的列的个数与预先设定的出现断裂的列的个数阀值进行比较的步骤之前，所述方法还包括以下步骤: 设定出现断裂的列的个数阀值。
6.一种在脑CT图像中定位关键切片的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤: 在脑CT图像中确定中间部分； 计算所述中间部分的平均灰度gs; 由上至下，根据公式(gfgd) /gs计算较前一张切片灰度的梯度变化值，并将所述梯度变化值最大的脑CT图像确定为脑侧室CT图像。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在脑CT图像中确定中间部分的步骤，包括: 计算脑CT图像中大脑的矩形包围框； 选择所述矩形包围框各边1/4-3/4的区域计算新的小矩形。
8.—种在脑CT图像中定位关键切片的装置，其特征在于，所述装置包括: 后半部分确定单元，用于确定脑CT图像的后半部分； 断裂列计算单元，用于通过像素计算所述后半部分确定单元确定的脑CT图像的后半部分出现断裂的列； 断裂列统计单元，用于统计所述断裂列计算单元计算的出现断裂的列的个数；阀值比较单元，用于将所述断裂列统计单元统计的个数与预先设定的出现断裂的列的个数阀值进行比较，如果所述出现断裂的列的个数大于预先设定的出现断裂的列的个数阀值，则将出现所述个数的脑CT图像确定为岩骨切片。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述后半部分确定单元具体包括: 顶点Y轴坐标获取子单元，用于获取所述脑CT图像上顶点的Y轴坐标fP和下顶点的Y轴坐标bP ； 后半部分计算子单元，用于根据所述顶点Y轴坐标获取子单元获取的顶点坐标，根据公式yM=fP+(bP-fP)/3计算下顶点的Y轴往上1/3处的Y轴坐标yM。则yM到bP的坐标范围即为需要的脑CT图像的后半部分。
10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述断裂列计算单元具体包括: 像素分类子单元，对所述脑CT图像的后半部分进行像素分类:脑部分为一类像素，背景为一类像素； 列扫描子单元，用于按列扫描所述脑CT图像的后半部分，并通过像素计算整列中属于脑部分的长度和整列的长度，其中所述整列的长度为从当前扫描线上脑最前点到脑最后点的长度； 比较子单元，用于比较所述列扫描子单元计算的整列中属于脑部分的长度和整列的长度的关系，如果所述整列的长度大于所述整列中属于脑部分的长度加上两个单位像素的长度，则认为所述列为出现断裂的列。
11.如权利要求8所述 的装置，其特征在于，在所述后半部分确定单元确定脑CT图像的后半部分之前，所述装置还包括: 最大扫描单元，用于从脑面积最大的脑CT图像开始往下进行扫描。
12.如权利要求8所述的装置，其特征在于，在所述阀值比较单元进行阀值比较之前，所述装置还包括: 阀值设定单元，用于设定出现断裂的列的个数阀值。
13.—种在脑CT图像中定位关键切片的装置，其特征在于，所述装置包括: 中间部分确定单元，用于在脑CT图像中确定中间部分； 平均灰度计算单元，用于计算所述中间部分确定单元确定的中间部分的平均灰度gs ; 灰度变化值计算单元，用于由上至下，根据公式(gs-gs-! ) Zgs计算所述平均灰度计算单元计算的平均灰度较前一张切片的梯度变化值。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述中间部分确定单元具体包括: 矩形包围框计算子单元，用于计算脑CT图像中大脑的矩形包围框； 小矩形计算子单元，用于选择所述矩形包围框计算子单元计算的矩形包围框各边1/4-3/4的区域计算新的小矩形。
【文档编号】A61B6/03GK103456001SQ201210510664
【公开日】2013年12月18日 申请日期:2012年12月4日 优先权日:2012年12月4日
【发明者】李永红, 谢晓勇 申请人:深圳信息职业技术学院