基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法及系统

摘要

本发明提供一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法以及系统，所述方法包括：获取胸部横断面的CT图像；对所述的CT图像进行预处理；对预处理后的CT图像进行阈值分割；对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取。本发明能够实现对肺区域的精准分割，保证肺实质区域分割的完整性，避免由于肺区域的边缘缺失及区域的缺失而在后续诊断过程中造成漏诊的问题。

权利要求

1.一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法，其特征是，所述的方法包括：获取胸部横断面的CT图像；

对所述的CT图像进行预处理；

对预处理后的CT图像进行阈值分割，该步骤包括：从预处理后的CT图像中确定出灰度值小于0的像素；将灰度值小于0的像素置为0，得到第一图像；确定所述第一图像的灰度直方图；确定所述灰度直方图中两波峰间的波谷，视为分割阈值；根据所述的分割阈值对所述的第一图像进行初步二值分割，得到第二图像；对所述的第二图像进行取反，得到第三图像；采用形态学开运算对所述第三图像进行去除处理，得到二值图像；对所述的二值图像中的连通区域按照从左到右、从上到下的策略进行区域标号，得到阈值分割后的CT图像，所述阈值分割后的CT图像中包括多个区域标号后的连通区域，区域标号为1、2……、n，所述n为连通区域的个数；

对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取，该步骤包括：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；从所述连通区域中确定出区域集合，所述区域集合包括了多个区域，每个区域均满足最左端像素所在列小于2且面积大于100000；从所述区域集合中确定出区域标号最大的区域，称为开始区域；从所述连通区域中筛选出疑似区域，所述疑似区域的区域标号大于所述开始区域的区域标号；从所述疑似区域中确定出目标区域，所述目标区域的面积大于2000，所述目标区域即为肺区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，采用中值滤波与小波去噪的联合去噪方法对所述的CT图像进行预处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取包括：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；

判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；

当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；

当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积是否大于2000；

当判断为是时，所述区域标号为2的连通区域为左边肺区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取还包括：从区域标号不为1和2的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征是，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取包括：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；

判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；

当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积是否大于2000；

当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；

当判断为否时，所述区域标号为2的连通区域为左右肺粘连肺区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征是，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取包括：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；

判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；

当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；

当判断为否时，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征是，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取包括：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；

判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；

当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；

当判断为否时，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征是，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域包括：判断区域标号为2的连通区域最左端像素所在列是否小于2；

当判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的最右端像素所在列是否小于290；

当判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的面积是否大于2000；

当判断为是时，所述区域标号为3的连通区域为左边肺区域。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征是，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺部还包括：从区域标号不为1、2、3和4的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

10.一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统，其特征是，所述的系统包括：CT图像获取装置，用于获取胸部横断面的CT图像；

预处理装置，用于对所述的CT图像进行预处理；

阈值分割装置，用于对预处理后的CT图像进行阈值分割，所述阈值分割装置包括确定模块，用于从预处理后的CT图像中确定出灰度值小于0的像素；第一图像确定模块，用于将灰度值小于0的像素置为0，得到第一图像；直方图确定模块，用于确定所述第一图像的灰度直方图；分割阈值确定模块，用于确定所述灰度直方图中两波峰间的波谷，视为分割阈值；

第二图像确定模块，用于根据所述的分割阈值对所述的第一图像进行初步二值分割，得到第二图像；第三图像确定模块，用于对所述的第二图像进行取反，得到第三图像；二值图像确定模块，用于采用形态学开运算对所述第三图像进行去除处理，得到二值图像；区域标号模块，用于对所述的二值图像中的连通区域按照从左到右、从上到下的策略进行区域标号，得到阈值分割后的CT图像，所述阈值分割后的CT图像中包括多个区域标号后的连通区域，区域标号为1、2……、n，所述n为连通区域的个数；

肺区域提取装置，用于对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取，所述肺区域提取装置包括区预计和确定模块，用于从所述连通区域中确定出区域集合，所述区域集合包括了多个区域，每个区域均满足最左端像素所在列小于2且面积大于100000；开始区域确定模块，用于从所述区域集合中确定出区域标号最大的区域，称为开始区域；疑似区域确定模块，用于从所述连通区域中筛选出疑似区域，所述疑似区域的区域标号大于所述开始区域的区域标号；目标区域确定模块，用于从所述疑似区域中确定出目标区域，所述目标区域的面积大于2000，所述目标区域即为肺区域。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征是，采用中值滤波与小波去噪的联合去噪方法对所述的CT图像进行预处理。

12.根据权利要求10所述的系统，其特征是，所述的肺区域提取装置包括：连通区域提取模块，用于从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；

第一判断模块，用于判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；

第二判断模块，用于当所述的第一判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；

第三判断模块，用于当所述的第二判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积是否大于2000；

第一肺部确定模块，用于当所述第三判断模块判断为是时，确定出所述区域标号为2的连通区域为左边肺区域。

13.根据权利要求12所述的系统，其特征是，所述的阈值分割装置还包括：第二肺部确定模块，用于从区域标号不为1和2的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

14.根据权利要求12所述的系统，其特征是，所述的阈值分割装置还包括：第四判断模块，用于当所述的第一判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积是否大于2000；

第五判断模块，用于当所述第四判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；

第三肺部确定模块，用于当所述第四判断模块判断为否时，确定出所述区域标号为2的连通区域为左右肺粘连肺区域。

15.根据权利要求10所述的系统，其特征是，所述的肺区域提取装置包括：第六判断模块，用于判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；

第七判断模块，用于当所述第六判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；

当所述第七判断模块判断为否时，所述的肺区域提取装置还包括：第四肺部确定模块，用于根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

16.根据权利要求12所述的系统，其特征是，当所述第二判断模块判断为否时，所述的肺区域提取装置还包括：第四肺部确定模块，用于根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

17.根据权利要求15或16所述的系统，其特征是，所述的第四肺部确定模块包括：第一判断单元，用于判断区域标号为2的连通区域最左端像素所在列是否小于2；

第二判断单元，用于当所述第一判断单元判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的最右端像素所在列是否小于290；

第三判断单元，用于当所述第二判断单元判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的面积是否大于2000；

第一肺部确定单元，用于当所述第三判断单元判断为是时，确定出所述区域标号为3的连通区域为左边肺区域。

18.根据权利要求17所述的系统，其特征是，所述的第四肺部确定模块还包括：第二部确定单元，用于从区域标号不为1、2、3和4的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

说明书

基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法及系统

技术领域

[0001] 本发明关于医学图像信息技术领域，特别是关于胸部横断面的CT图像处理技术，具体的讲是一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法及系统。

背景技术

[0002] 目前，肺癌已成为世界各国最常见的恶性肿瘤之一。尽管基于肺癌的临床多学科综合治疗技术取得了长足的进步，但大部分肺癌患者的5年生存率仍少于15％，其主要原因是80％患者在就诊时已属于肺癌晚期，失去了手术治疗的最佳时期。因此如何提高肺癌早期诊断率尤为重要。

[0003] 随着计算机技术与医学图像信息技术的发展，基于医学影像的计算机辅助诊断(Computer Aided Diagnosis，CAD)对提高医生(特别是基层医院医生)的正确诊断率有了极大的帮助。从事肺结节CAD系统研究的科研机构以美国与日本居多。在肺结节CAD系统的肺实质提取阶段，Hu等人采用基于阈值和区域生长方法提取肺实质，然后基于动态规划算法分离左右肺，基于数学形态学的开、闭运算平滑肺壁。Ukil用提取出气管树的肺区域分割方法来提高肺门部位的分割准确性。Araiato和Sensakovic研究了肺区域分割作为计算机辅助诊断系统的重要性，研究证明不正确的肺区域分割方法将会造成5％-17％的结节丢失。

[0004] 目前，全球共有8个通过美国食品和药品管理局(Food  and  Drug Administration,FDA)认证的基于CT影像的肺癌CAD系统，其中一个是R2Technology公司的ImageChecker CT LN-1000系统，该系统于2004年获得了FDA认证。ImageChecker CT LN-1000系统提供对层厚在0.5mm-3min之间的CT影像进行实时、全自动的结节检测功能，能检测的结节为直径在4min以上的实体型结节。还包括飞利浦公司推出的Pulmo package、GE公司推出的GE Rapid Screen Digital Lung VCAR等。

[0005] 肺部区域自动分割是任何肺部计算机辅助诊断系统的一个必要处理过程，特别是肺结节CAD系统。目前，肺部区域的分割方法大多数是基于肺区域与背景区域在灰度值上有较大的区别，这些算法主要包括：阈值分割、区域生长和联通标记等，最后再通过形态学运算去除肺部区域孤岛与填补肺部区域内及边缘空洞。

[0006] 由于CT图像背景很复杂，带有病灶的CT图像更复杂，增加了分割难度。因此，如果仅仅靠形态学运算对提取的肺部区域进行处理，很容易造成肺区域的边缘缺失及区域的缺失，而缺失区域往往是病灶所在区域，从而在后续诊断过程中造成漏诊。

[0007] 因此，如何研究和开发出一种新的方案，以避免由于肺区域的边缘缺失及区域的缺失而在后续诊断过程中造成漏诊的问题是本领域亟待解决的技术难题。

发明内容

[0008] 为了克服现有技术存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法以及系统，通过对胸部横断面的CT图像进行预处理，然后进行阈值分割以及肺区域提取，能够实现对肺区域的精准分割，保证肺实质区域分割的完整性。

[0009] 本发明的目的之一是，提供一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法，所述方法包括：获取胸部横断面的CT图像；对所述的CT图像进行预处理；对预处理后的CT图像进行阈值分割；对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取。

[0010] 在本发明的优选实施方式中，采用中值滤波与小波去噪的联合去噪方法对所述的CT图像进行预处理。

[0011] 在本发明的优选实施方式中，对预处理后的CT图像进行阈值分割包括：从预处理后的CT图像中确定出灰度值小于0的像素；将灰度值小于0的像素置为0，得到第一图像；确定所述第一图像的灰度直方图；确定所述灰度直方图中两波峰间的波谷，视为分割阈值；根据所述的分割阈值对所述的第一图像进行初步二值分割，得到第二图像；对所述的第二图像进行取反，得到第三图像；采用形态学开运算对所述第三图像进行去除处理，得到二值图像；对所述的二值图像中的连通区域按照从左到右、从上到下的策略进行区域标号，得到阈值分割后的CT图像。

[0012] 在本发明的优选实施方式中，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取包括：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积是否大于2000；当判断为是时，所述区域标号为2的连通区域为左边肺区域。

[0013] 在本发明的优选实施方式中，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取还包括：从区域标号不为1和2的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

[0014] 在本发明的优选实施方式中，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取包括：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积是否大于2000；当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；当判断为否时，所述区域标号为2的连通区域为左右肺粘连肺区域。

[0015] 在本发明的优选实施方式中，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取包括：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；当判断为否时，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0016] 在本发明的优选实施方式中，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取包括：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；当判断为否时，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0017] 在本发明的优选实施方式中，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域包括：判断区域标号为2的连通区域最左端像素所在列是否小于2；当判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的最右端像素所在列是否小于290；当判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的面积是否大于2000；当判断为是时，所述区域标号为3的连通区域为左边肺区域。

[0018] 在本发明的优选实施方式中，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺部还包括：从区域标号不为1、2、3和4的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

[0019] 在本发明的优选实施方式中，对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取包括：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；从所述连通区域中确定出区域集合，所述区域集合包括了多个区域，每个区域均满足最左端像素所在列小于2且面积大于100000；从所述区域集合中确定出区域标号最大的区域，称为开始区域；从所述连通区域中筛选出疑似区域，所述疑似区域的区域标号大于所述开始区域的区域标号；从所述疑似区域中确定出目标区域，所述目标区域的面积大于2000，所述目标区域即为肺区域。

[0020] 本发明的目的之一是，提供了一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统，所述的系统包括CT图像获取装置，用于获取胸部横断面的CT图像；预处理装置，用于对所述的CT图像进行预处理；阈值分割装置，用于对预处理后的CT图像进行阈值分割；肺区域提取装置，用于对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取。

[0021] 在本发明的优选实施方式中，采用中值滤波与小波去噪的联合去噪方法对所述的CT图像进行预处理。

[0022] 在本发明的优选实施方式中，所述的阈值分割装置包括：确定模块，用于从预处理后的CT图像中确定出灰度值小于0的像素；第一图像确定模块，用于将灰度值小于0的像素置为0，得到第一图像；直方图确定模块，用于确定所述第一图像的灰度直方图；分割阈值确定模块，用于确定所述灰度直方图中两波峰间的波谷，视为分割阈值；第二图像确定模块，用于根据所述的分割阈值对所述的第一图像进行初步二值分割，得到第二图像；第三图像确定模块，用于对所述的第二图像进行取反，得到第三图像；二值图像确定模块，用于采用形态学开运算对所述第三图像进行去除处理，得到二值图像；区域标号模块，用于对所述的二值图像中的连通区域按照从左到右、从上到下的策略进行区域标号，得到阈值分割后的CT图像。

[0023] 在本发明的优选实施方式中，所述的肺区域提取装置包括：连通区域提取模块，用于从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域；第一判断模块，用于判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；第二判断模块，用于当所述的第一判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；第三判断模块，用于当所述的第二判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积是否大于2000；第一肺部确定模块，用于当所述第三判断模块判断为是时，确定出所述区域标号为2的连通区域为左边肺区域。

[0024] 所述的阈值分割装置还包括：第二肺部确定模块，用于从区域标号不为1和2的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

[0025] 在本发明的优选实施方式中，所述的阈值分割装置还包括：第四判断模块，用于当所述的第一判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积是否大于2000；第五判断模块，用于当所述第四判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；第三肺部确定模块，用于当所述第四判断模块判断为否时，确定出所述区域标号为2的连通区域为左右肺粘连肺区域。

[0026] 在本发明的优选实施方式中，所述的肺区域提取装置包括：第六判断模块，用于判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列；第七判断模块，用于当所述第六判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20；当所述第七判断模块判断为否时，所述的肺区域提取装置还包括：第四肺部确定模块，用于根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0027] 在本发明的优选实施方式中，当所述第二判断模块判断为否时，所述的肺区域提取装置还包括：第四肺部确定模块，用于根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0028] 在本发明的优选实施方式中，所述的第四肺部确定模块包括：第一判断单元，用于判断区域标号为2的连通区域最左端像素所在列是否小于2；第二判断单元，用于当所述第一判断单元判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的最右端像素所在列是否小于290；第三判断单元，用于当所述第二判断单元判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的面积是否大于2000；第一肺部确定单元，用于当所述第三判断单元判断为是时，确定出所述区域标号为3的连通区域为左边肺区域。

[0029] 在本发明的优选实施方式中，所述的第四肺部确定模块还包括：第二部确定单元，用于从区域标号不为1、2、3和4的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。在本发明的优选实施方式中，所述的肺区域提取装置包括：区预计和确定模块，用于从所述连通区域中确定出区域集合，所述区域集合包括了多个区域，每个区域均满足最左端像素所在列小于2且面积大于100000；开始区域确定模块，用于从所述区域集合中确定出区域标号最大的区域，称为开始区域；疑似区域确定模块，用于从所述连通区域中筛选出疑似区域，所述疑似区域的区域标号大于所述开始区域的区域标号；目标区域确定模块，用于从所述疑似区域中确定出目标区域，所述目标区域的面积大于2000，所述目标区域即为肺区域。

[0030] 本发明的有益效果在于，提供了一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法以及系统，通过对胸部横断面的CT图像进行预处理，然后进行阈值分割以及肺区域提取，能够实现对肺区域的精准分割，保证肺实质区域分割的完整性，避免由于肺区域的边缘缺失及区域的缺失而在后续诊断过程中造成漏诊的问题。

[0031] 为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

[0032] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0033] 图1为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法的流程图；

[0034] 图2为图1中的步骤S103的具体流程图；

[0035] 图3为图1中的步骤S104的实施方式一的流程图；

[0036] 图4为图1中的步骤S104的实施方式二的流程图；

[0037] 图5为图1中的步骤S104的实施方式三的流程图；

[0038] 图6为图1中的步骤S104的实施方式四的流程图；

[0039] 图7为图1中的步骤S104的实施方式五的流程图；

[0040] 图8为图7中的步骤S704的实施方式一的流程图；

[0041] 图9为图7中的步骤S704的实施方式二的流程图；

[0042] 图10为图1中的步骤S104的实施方式六的流程图；

[0043] 图11为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统的结构框图；

[0044] 图12为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中阈值分割装置的结构框图；

[0045] 图13为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺区域提取装置的实施方式一的结构框图；

[0046] 图14为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺区域提取装置的实施方式二的结构框图；

[0047] 图15为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺区域提取装置的实施方式三的结构框图；

[0048] 图16为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺区域提取装置的实施方式四的结构框图；

[0049] 图17为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺区域提取装置的实施方式五的结构框图；

[0050] 图18为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中第四肺部确定模块的实施方式一的结构框图；

[0051] 图19为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中第四肺部确定模块的实施方式二的结构框图；

[0052] 图20为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺区域提取装置的实施方式六的结构框图；

[0053] 图21为本发明提供的具体实施例中连通区域标号的示意图一；

[0054] 图22为本发明提供的具体实施例中连通区域标号的示意图二；

[0055] 图23为本发明提供的具体实施例中肺区域提取的流程示意图；

[0056] 图24为本发明提供的实施例一中提取的肺区域的示意图；

[0057] 图25为本发明提供的实施例一中肺实质区域的示意图；

[0058] 图26为本发明提供的实施例二中提取的肺区域的示意图；

[0059] 图27为本发明提供的实施例二中肺实质区域的示意图；

[0060] 图28为本发明提供的实施例三中提取的肺区域的示意图；

[0061] 图29为本发明提供的实施例三中肺实质区域的示意图。

具体实施方式

[0062] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0063] 在基于CT图像的肺癌计算机辅助诊断中，肺区域的正确完整的提取尤为重要，是肺结节提取的基础。本发明针对现有技术中胸部横切面CT图像背景复杂，正确完整的提取肺部区域极其困难的问题，提出了一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法以及系统。

[0064] 下面首先介绍本发明的关键术语。

[0065] 形态学运算(Morphology operations)，是针对二值图象依据数学形态学(Mathematical Morphology)的集合论方法发展起来的图象处理方法。通常形态学图象处理表现为一种邻域运算形式，一种特殊定义的邻域称之为“结构元素”(Structure Element)，在每个象素位置上它与二值图象对应的区域进行特定的逻辑运算，逻辑运算的结果为输出图像的相应像素，主要包括：腐蚀、膨胀、开运算和闭运算

[0066] 肺结节(Lung nodule)，在肺部CT图像上呈现结节状的病灶，孤立型实体结节、胸膜型结节、粘连血管型结节、毛玻璃结节和空洞型结节。

[0067] 计算机辅助诊断CAD是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，结合计算机的分析计算，辅助发现病灶，提高诊断的准确率。

[0068] 图1为本发明提出的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法的具体流程图，由图1可知，所述的方法包括：

[0069] S101：获取胸部横断面的CT图像。

[0070] 在具体的实施方式中，胸部横断面的CT图像一般为DICOM格式。

[0071] S102：对所述的CT图像进行预处理；

[0072] 在具体的实施方式中，可采用中值滤波与小波去噪的联合去噪方法对所述的CT图像进行预处理去除噪声。

[0073] S103：对预处理后的CT图像进行阈值分割。图2为步骤S103的具体流程图。

[0074] S104：对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取。在具体的实施方式中，本发明可通过预先设定的模板对CT图像进行肺区域提取。

[0075] 图2为步骤S103的具体流程图，由图2可知，该步骤具体包括：

[0076] S201：从预处理后的CT图像中确定出灰度值小于0的像素；

[0077] S202：将灰度值小于0的像素置为0，得到第一图像。

[0078] 由于DICOM图像的灰度值范围为[-1024,1024]，而人体区域包括肺区域的灰度值都大于0，因此首先通过固定阈值0，将小于0的灰度值置为0。

[0079] S203：确定所述第一图像的灰度直方图；

[0080] S204：确定所述灰度直方图中两波峰间的波谷，视为分割阈值；

[0081] S205：根据所述的分割阈值对所述的第一图像进行初步二值分割，得到第二图像；

[0082] 在具体的实施方式中，还可采用Ostu算法估算分割阈值，初步分割肺部区域(经验阈值为500)。

[0083] S206：对所述的第二图像进行取反，得到第三图像；

[0084] S207：采用形态学开运算对所述第三图像进行去除处理，得到二值图像；

[0085] S208：对所述的二值图像中的连通区域按照从左到右、从上到下的策略进行区域标号，得到阈值分割后的CT图像。

[0086] 采用形态学开运算去除二值图像中面积较小的连通区域，然后对图像进行区域标号(该区域是指连通区域)。在具体的实施方式中，对第三图像进行开运算，结构元素为半径为2的圆，目的去除孤立“小岛”获得二值图像。图21、图22分别为本发明提供的具体实施例中连通区域标号的示意。

[0087] 在本发明的其他实施方式中，肺实质区域分割，还可以通过双高斯混合模型的概率密度分布实现阈值分割，然后通过数学形态学运算孤岛去除与缺损修补。

[0088] 图3为步骤S104的实施方式一的流程图，由图3可知，在实施方式一中，通过预先设定的模板对肺区域进行提取，该步骤具体包括：

[0089] S301：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0090] S302：判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20，也即对应索引是否大于10000；

[0091] S303：当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000；

[0092] S304：当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000；

[0093] S305：当判断为是时，所述区域标号为2的连通区域为左边肺区域。在这里是以观察者为参考，与解剖学中不一致。

[0094] 在实施方式一中，判断标号为2的连通区域是否为左肺，即判断该连通区域是否满足条件1(判断2区域最左端像素所在列是否大于20(对应索引大于10000))、条件2(判断2区域最右端像素所在列是否小于290列(对应索引小于150000))、条件3(判断区域2的面积(包含的像素点数)是否大于2000)。当且仅当三个条件都满足，可以判断2区域为左肺区域。

[0095] 图4为步骤S104的实施方式二的流程图，由图4可知，在实施方式二中，通过预先设定的模板对肺区域进行提取，该步骤具体包括：

[0096] S401：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0097] S402：判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20，也即对应索引是否大于10000；

[0098] S403：当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000；

[0099] S404：当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000；

[0100] S405：当判断为是时，所述区域标号为2的连通区域为左边肺区域。在这里是以观察者为参考，与解剖学中不一致。

[0101] S406：从区域标号不为1和2的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

[0102] 在实施方式二中，首先判断标号为2的连通区域是否为左肺，即判断该连通区域是否满足条件1、条件2、条件3。当且仅当三个条件都满足，可以判断标号为2的区域为左肺区域，同时，标号为1区域为人体与CT间的空隙区域，然后从标号为3区域开始搜索寻找面积大于2000的连通区域，如果存在将其视为右肺，否则断层影像只找到一个肺区域。

[0103] 图5为步骤S104的实施方式三的流程图，由图5可知，在实施方式三中，通过预先设定的模板对肺区域进行提取，该步骤具体包括：

[0104] S501：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0105] S502：判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20，也即对应索引是否大于10000。该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件1。

[0106] S503：当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000，该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件3。

[0107] S504：当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000，该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件2。

[0108] S505：当判断为否时，所述区域标号为2的连通区域为左右肺粘连肺区域。

[0109] 在实施方式三中，首先判断标号为2的连通区域是否满足条件1、条件3、条件2。当且仅当条件2不满足即2区域的最右端像素所在列不小于290时，可以判断标号为2的区域为左右肺粘连的肺区域。

[0110] 图6为步骤S104的实施方式四的流程图，由图6可知，在实施方式四中，通过预先设定的模板对肺区域进行提取，该步骤具体包括：

[0111] S601：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0112] S602：判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20，也即对应索引是否大于10000。该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件1。

[0113] S603：当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000，该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件2。

[0114] S604：当判断为否时，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0115] 在实施方式四中，首先判断标号为2的连通区域是否满足条件1、条件2。当且仅当条件1满足条件2不满足时，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0116] 图7为步骤S104的实施方式五的流程图，由图7可知，在实施方式五中，通过预先设定的模板对肺区域进行提取，该步骤具体包括：

[0117] S701：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0118] S702：判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000，该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件2。

[0119] S703：当判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20，也即对应索引是否大于10000。该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件1。

[0120] S704：当判断为否时，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0121] 在实施方式五中，首先判断标号为2的连通区域是否满足条件1、条件2。当且仅当条件1不满足条件2满足时，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0122] 图8为图6中的步骤S604、图7中的步骤S704的实施方式一的流程图，由图8可知，在实施方式一中，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域具体包括：

[0123] S801：判断区域标号为2的连通区域最左端像素所在列是否小于2，也即对应索引是否小于1000；

[0124] S802：当判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000；

[0125] S803：当判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000；

[0126] S804：当判断为是时，所述区域标号为3的连通区域为左边肺区域。

[0127] 在该实施方式中，判断标号为3的连通区域是否为左肺，即判断该连通区域是否满足最左端像素所在列是否小于2、判断标号为3的连通区域最右端像素所在列是否小于290列(对应索引小于150000)、判断标号为3的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000)。当且仅当三个条件都满足，可以判断3区域为左肺区域。

[0128] 图9为图6中的步骤S604、图7中的步骤S704的实施方式二的流程图，由图9可知，在该实施方式中，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域具体包括：

[0129] S901：判断区域标号为2的连通区域最左端像素所在列是否小于2，也即对应索引是否小于1000；

[0130] S902：当判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000；

[0131] S903：当判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000；

[0132] S904：当判断为是时，所述区域标号为3的连通区域为左边肺区域。

[0133] S905：从区域标号不为1和2的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

[0134] 在该实施方式中，判断标号为3的连通区域是否为左肺，即判断该连通区域是否满足最左端像素所在列是否小于2、判断标号为3的连通区域最右端像素所在列是否小于290列(对应索引小于150000)、判断标号为3的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000)。当且仅当三个条件都满足，可以判断标号为3的区域为左肺区域，标号为1的区域和标号为2的区域为人体与CT间的空隙区域，然后从标号为4的区域开始搜索寻找面积大于
2000的连通区域，如果存在将其视为右肺，否则断层影像只找到一个肺区域。

[0135] 图10为步骤S104的实施方式六的流程图，由图10可知，在实施方式六中，上述实施方式一至实施方式五的条件均不满足，通过预先设定的模板对肺区域进行提取，该步骤具体包括：

[0136] S1001：从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0137] S1002：从所述连通区域中确定出区域集合，所述区域集合包括了多个区域，每个区域均满足最左端像素所在列小于2且面积大于100000。

[0138] 在具体的实施方式中，依次判断每个连通区域的最左端像素所在列是否小于2，当判断为是时，继续判断该连通区域的面积是否大于100000，当判断为是时，该连通区域即可作为区域集合中的区域。

[0139] S1003：从所述区域集合中确定出区域标号最大的区域，称为开始区域；

[0140] S1004：从所述连通区域中筛选出疑似区域，所述疑似区域的区域标号大于所述开始区域的区域标号。

[0141] S1005：从所述疑似区域中确定出目标区域，所述目标区域的面积大于2000，所述目标区域即为肺区域。

[0142] 在实施方式六中，首先判断人体与CT间的空隙区域标号，级依次遍历所有连通区域，搜索出最后一个满足区域最左端像素所在列小于2(对应索引小于1000)，且区域面积大于100000的区域，该区域即开始区域为人体与CT间的空隙区域，将该区域标号记为start。从start+1区域开始遍历所有连通区域，将其面积从大到小排列，选取所有面积大于2000的区块组合视为肺区域。

[0143] 如上所述，即为本发明提出的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法，通过对胸部横断面的CT图像进行预处理，然后进行阈值分割，最后根据预先设定的模板进行肺区域提取，能够实现对肺区域的精准分割，保证肺实质区域分割的完整性。

[0144] 图11为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统的结构框图，由图11可知，所述的系统包括：

[0145] CT图像获取装置100，用于获取胸部横断面的CT图像。

[0146] 在具体的实施方式中，胸部横断面的CT图像一般为DICOM格式。

[0147] 预处理装置200，用于对所述的CT图像进行预处理；

[0148] 在具体的实施方式中，可采用中值滤波与小波去噪的联合去噪方法对所述的CT图像进行预处理去除噪声。

[0149] 阈值分割装置300，用于对预处理后的CT图像进行阈值分割。图12为阈值分割装置的具体结构框图。

[0150] 肺区域提取装置400，用于对阈值分割后的CT图像进行肺区域提取。在具体的实施方式中，本发明可通过预先设定的模板对CT图像进行肺区域提取。

[0151] 图12为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中阈值分割装置的结构框图，由图12可知，阈值分割装置300具体包括：

[0152] 确定模块301，用于从预处理后的CT图像中确定出灰度值小于0的像素；

[0153] 第一图像确定模块302，用于将灰度值小于0的像素置为0，得到第一图像。

[0154] 由于DICOM图像的灰度值范围为[-1024,1024]，而人体区域包括肺区域的灰度值都大于0，因此首先通过固定阈值0，将小于0的灰度值置为0。

[0155] 直方图确定模块303，用于确定所述第一图像的灰度直方图；

[0156] 分割阈值确定模块304，用于确定所述灰度直方图中两波峰间的波谷，视为分割阈值；

[0157] 第二图像确定模块305，用于根据所述的分割阈值对所述的第一图像进行初步二值分割，得到第二图像；

[0158] 在具体的实施方式中，还可采用Ostu算法估算分割阈值，初步分割肺部区域(经验阈值为500)。

[0159] 第三图像确定模块306，用于对所述的第二图像进行取反，得到第三图像；

[0160] 二值图像确定模块307，用于采用形态学开运算对所述第三图像进行去除处理，得到二值图像；

[0161] 区域标号模块308，用于对所述的二值图像中的连通区域按照从左到右、从上到下的策略进行区域标号，得到阈值分割后的CT图像。

[0162] 采用形态学开运算去除二值图像中面积较小的连通区域，然后对图像进行区域标号(该区域是指连通区域)。在具体的实施方式中，对第三图像进行开运算，结构元素为半径为2的圆，目的去除孤立“小岛”获得二值图像。图21、图22分别为本发明提供的具体实施例中连通区域标号的示意。

[0163] 在本发明的其他实施方式中，肺实质区域分割，还可以通过双高斯混合模型的概率密度分布实现阈值分割，然后通过数学形态学运算孤岛去除与缺损修补。

[0164] 图13为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺部提取装置的实施方式一的结构框图，由图13可知，在实施方式一中，肺区域提取装置400具体包括：

[0165] 连通区域提取模块401，用于从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0166] 第一判断模块402，用于判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20，也即对应索引是否大于10000；

[0167] 第二判断模块403，用于当所述的第一判断模块判断为是时，，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000；

[0168] 第三判断模块404，用于当所述的第二判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000；

[0169] 第一肺部确定模块405，用于当所述第三判断模块判断为是时，所述区域标号为2的连通区域为左边肺区域。在这里是以观察者为参考，与解剖学中不一致。

[0170] 在实施方式一中，判断标号为2的连通区域是否为左肺，即判断该连通区域是否满足条件1(判断2区域最左端像素所在列是否大于20(对应索引大于10000))、条件2(判断2区域最右端像素所在列是否小于290列(对应索引小于150000))、条件3(判断区域2的面积(包含的像素点数)是否大于2000)。当且仅当三个条件都满足，可以判断2区域为左肺区域。

[0171] 图14为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺部提取装置的实施方式二的结构框图，由图14可知，在实施方式二中，阈值分割装置具体包括：

[0172] 连通区域提取模块401，用于从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0173] 第一判断模块402，用于判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20，也即对应索引是否大于10000；

[0174] 第二判断模块403，用于当所述的第一判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000；

[0175] 第三判断模块404，用于当所述的第二判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000；

[0176] 第一肺部确定模块405，用于当所述第三判断模块判断为是时，所述区域标号为2的连通区域为左边肺区域。在这里是以观察者为参考，与解剖学中不一致。

[0177] 第二肺部确定模块406，用于从区域标号不为1和2的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

[0178] 在实施方式二中，首先判断标号为2的连通区域是否为左肺，即判断该连通区域是否满足条件1、条件2、条件3。当且仅当三个条件都满足，可以判断标号为2的区域为左肺区域，同时，标号为1区域为人体与CT间的空隙区域，然后从标号为3区域开始搜索寻找面积大于2000的连通区域，如果存在将其视为右肺，否则断层影像只找到一个肺区域。

[0179] 图15为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺部提取装置的实施方式三的结构框图，由图15可知，在实施方式三中，阈值分割装置具体包括：

[0180] 连通区域提取模块401，用于从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0181] 第一判断模块402，用于判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20，也即对应索引是否大于10000。该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件1。

[0182] 第四判断模块407，用于当所述的第一判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000，该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件3。

[0183] 第五判断模块408，用于当所述第四判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000，该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件2。

[0184] 第三肺部确定模块409，用于当所述第四判断模块判断为否时，确定出所述区域标号为2的连通区域为左右肺粘连肺区域。

[0185] 在实施方式三中，首先判断标号为2的连通区域是否满足条件1、条件3、条件2。当且仅当条件2不满足即2区域的最右端像素所在列不小于290时，可以判断标号为2的区域为左右肺粘连的肺区域。

[0186] 图16为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺部提取装置的实施方式四的结构框图，由图16可知，在实施方式四中，肺区域提取装置具体包括：

[0187] 连通区域提取模块401，用于从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0188] 第一判断模块402，用于判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20，也即对应索引是否大于10000。该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件1。

[0189] 第二判断模块403，用于当所述的第一判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000，该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件2。

[0190] 当所述第二判断模块判断为否时，所述的肺区域提取装置还包括：第四肺部确定模块410，用于根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0191] 在实施方式四中，首先判断标号为2的连通区域是否满足条件1、条件2。当且仅当条件1满足条件2不满足时，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0192] 图17为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺部提取装置的实施方式五的结构框图，由图17可知，在实施方式五中，肺区域提取装置具体包括：

[0193] 连通区域提取模块401，用于从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0194] 第六判断模块411，用于判断区域标号为2的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000，该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件2。

[0195] 第七判断模块412，用于当所述第六判断模块判断为是时，判断区域标号为2的连通区域的最左端像素所在列是否大于20，也即对应索引是否大于10000。该步骤判断标号为2的连通区域是否满足条件1。

[0196] 当所述第七判断模块判断为否时，所述的肺区域提取装置还包括：第四肺部确定模块410，用于根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0197] 在实施方式五中，首先判断标号为2的连通区域是否满足条件1、条件2。当且仅当条件1不满足条件2满足时，根据所述的CT图像确定所述区域标号为3的连通区域是否为左边肺区域。

[0198] 图18为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中第四肺部确定模块的实施方式一的结构框图，由图18可知，在实施方式一中，第四肺部确定模块410具体包括：

[0199] 第一判断单元4101，用于判断区域标号为2的连通区域最左端像素所在列是否小于2，也即对应索引是否小于1000；

[0200] 第二判断单元4102，用于当所述第一判断单元判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000；

[0201] 第三判断单元4103，用于当所述第二判断单元判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000；

[0202] 第一肺部确定单元4104，用于当所述第三判断单元判断为是时，所述区域标号为3的连通区域为左边肺区域。

[0203] 在该实施方式中，判断标号为3的连通区域是否为左肺，即判断该连通区域是否满足最左端像素所在列是否小于2、判断标号为3的连通区域最右端像素所在列是否小于290列(对应索引小于150000)、判断标号为3的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000)。当且仅当三个条件都满足，可以判断3区域为左肺区域。

[0204] 图19为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中第四肺部确定模块的实施方式二的结构框图，由图19可知，在该实施方式中，第四肺部确定模块410具体包括：

[0205] 第四肺部确定模块4101，用于判断区域标号为2的连通区域最左端像素所在列是否小于2，也即对应索引是否小于1000；

[0206] 第二判断单元4102，用于当所述第一判断单元判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的最右端像素所在列是否小于290列，也即对应索引是否小于150000；

[0207] 第三判断单元4103，用于当所述第二判断单元判断为是时，判断区域标号为3的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000；

[0208] 第一肺部确定单元4104，用于当所述第三判断单元判断为是时，所述区域标号为3的连通区域为左边肺区域。

[0209] 第二部确定单元4105，用于从区域标号不为1和2的连通区域中选取出面积大于2000的连通区域，即为右边肺区域。

[0210] 在该实施方式中，判断标号为3的连通区域是否为左肺，即判断该连通区域是否满足最左端像素所在列是否小于2、判断标号为3的连通区域最右端像素所在列是否小于290列(对应索引小于150000)、判断标号为3的连通区域的面积(包含的像素点数)是否大于2000)。当且仅当三个条件都满足，可以判断标号为3的区域为左肺区域，标号为1的区域和标号为2的区域为人体与CT间的空隙区域，然后从标号为4的区域开始搜索寻找面积大于
2000的连通区域，如果存在将其视为右肺，否则断层影像只找到一个肺区域。

[0211] 图20为本发明实施例提供的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统中肺部提取装置的实施方式六的结构框图，由图20可知，在实施方式六中，上述实施方式一至实施方式五的条件均不满足，所述的肺区域提取装置400具体包括：

[0212] 开始区域确定模块401，用于从阈值分割后的CT图像中提取出区域标号后的连通区域。以图22为例，提取出的连通区域为区域标号为1的连通区域以及区域标号为2的连通区域。以图21为例，提取出的连通区域为区域标号依次为1至5的连通区域。

[0213] 区预计和确定模块413，用于从所述连通区域中确定出区域集合，所述区域集合包括了多个区域，每个区域均满足最左端像素所在列小于2且面积大于100000。

[0214] 在具体的实施方式中，依次判断每个连通区域的最左端像素所在列是否小于2，当判断为是时，继续判断该连通区域的面积是否大于100000，当判断为是时，该连通区域即可作为区域集合中的区域。

[0215] 开始区域确定模块414，用于从所述区域集合中确定出区域标号最大的区域，称为开始区域；

[0216] 疑似区域确定模块415，用于从所述连通区域中筛选出疑似区域，所述疑似区域的区域标号大于所述开始区域的区域标号。

[0217] 目标区域确定模块416，用于从所述疑似区域中确定出目标区域，所述目标区域的面积大于2000，所述目标区域即为肺区域。

[0218] 在实施方式六中，首先判断人体与CT间的空隙区域标号，级依次遍历所有连通区域，搜索出最后一个满足区域最左端像素所在列小于2(对应索引小于1000)，且区域面积大于100000的区域，该区域即开始区域为人体与CT间的空隙区域，将该区域标号记为start。从start+1区域开始遍历所有连通区域，将其面积从大到小排列，选取所有面积大于2000的区块组合视为肺区域。

[0219] 如上所述，即为本发明提出的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取系统，通过对胸部横断面的CT图像进行预处理，然后进行阈值分割，最后根据预先设定的模板进行肺区域提取，能够实现对肺区域的精准分割，保证肺实质区域分割的完整性。

[0220] 下面结合具体的实施例，详细介绍本发明的技术方案。在该具体实施例中，该方案包括以下：

[0221] 1、采集数据：获取肺部CT图像数据，设该图像为I。

[0222] 2、预处理。

[0223] 采用中值滤波与小波去噪的联合去噪方法对图像I去噪。

[0224] 3、阈值分割。

[0225] (1)、将图像I中Hu值小于0的像素值归为0，得到I_；

[0226] (2)、采用自动阈值分割法(Ostu算法)对图像I_进行初步二值分割，然后对二值图像取反，得到B_I_；

[0227] (3)、对B_I_进行开运算，结构元素为半径为2的圆。目的去除孤立“小岛”获得二值图像_B_I_；

[0228] (4)、对_B_I_进行区域标号，标号顺序为从左到右，从上到下；

[0229] 4、通过设定的模板对肺区域进行提取。图23为该具体实施例中肺区域提取的流程示意图，在该图中，block(2,1)表示区块2中第1点的索引，block(t)表示区块t，len(block(t))表示区块t的面积(面积用该区域的点的个数表示)，L＝＝t表示寻找标号为t的区域。

[0230] 对肺区域进行提取的主体思想是：首先判断左肺(包括左右肺粘连)区域标号；其次判断左右肺是否粘连，接着确定左右肺区域编号；最后当上述步骤都不能判断肺区域时：第一步先确定非体素区块的编号(剩余区域为体素区域)，第二步再对体素区域的区块的面积(像素点的个数)进行降序排序，按照排序选取前两位面积大于2000的区块作为肺区域，否则判断该层CT影像不含肺部区域，其具体描述为：

[0231] A、判断标号2连通区域是否为左肺(在这里是以观察者为参考，与解剖学中不一致)。条件1、判断2区域最左端像素所在列是否大于20(对应索引大于10000)；条件2、判断2区域最右端像素所在列是否小于290列(对应索引小于150000)；条件3、判断区域二的面积(包含的像素点数)是否大于2000。如果三个条件都满足，可以判断2区域为肺部区域，以及1区域为人体与CT间的空隙区域，然后从3区域开始搜索寻找面积大于2000的联通区域，如果存在将其视为右肺，否则断层影像只找到一个肺区域。

[0232] B、如果A中条件1、条件2、条件3中，仅条件2不满足时，即2区域的最右端像素所在列大于290。此时可以判断2区域为左右肺粘连的肺区域。

[0233] C、如果A中条件1与条件2任一条件不满足时，判断3区域是否为左肺。设定判断条件：条件1、判断2区域最左端像素所在列是否小于2(对应索引小于1000)；条件2、判断3区域的最右端像素所在列是否小于290(对应索引小于150000)；条件3、判断3区域的面积是否大于2000。如果三个条件都满足，可以判断3区域为肺区域，以及1区域和2区域为人体与CT间的空隙区域，然后从4区域开始搜索寻找面积大于2000的联通区域，如果存在将其视为右肺，否则断层影像只找到一个肺区域。

[0234] D、如果A、B、C都不满足，则首先判断人体与CT间的空隙区域标号：依次遍历所有连通区域，搜索最后一个满足区域最左端像素所在列小于2(对应索引小于1000)，且区域面积大于100000，如果满足视为该区域为人体与CT间的空隙区域，将该区域标号记为start。从start+1区域开始遍历所有连通区域，将其面积从大到小排列，选取所有面积大于2000的区块组合视为肺区域。

[0235] E、如果上述条件都不满足视为该断层影像不含肺区域。

[0236] 5、肺区域分割结果。

[0237] 图24为实施例一中提取的肺区域的示意图，图25为实施例一中肺实质区域的示意图，图26为实施例二中提取的肺区域的示意图，图27为实施例二中肺实质区域的示意图，图28为实施例三中提取的肺区域的示意图，图29为实施例三中肺实质区域的示意图。由图24至图29对比可知，在LIDC数据库中，与专家标定的金标准相比，本发明提取的肺区域的准确率大于96％。

[0238] 综上所述，本发明提出的一种基于胸部横断面CT图像的肺部分割提取方法以及系统，能够实现对肺区域的精准分割，保证肺实质区域分割的完整性，避免由于肺区域的边缘缺失及区域的缺失而在后续诊断过程中造成漏诊的问题。

[0239] 本专利的主要保护点为肺区域提取过程，包含具体实施例中A、B、C、D、E五个步骤。肺区域提取过程的主体思想是：首先判断左肺(包括左右肺粘连)区域标号；其次判断左右肺是否粘连，接着确定左右肺区域编号；最后当上述步骤都不能判断肺区域时：第一步先确定非体素区块的编号(剩余区域为体素区域)，第二步再对体素区域的区块的面积(像素点的个数)进行降序排序，按照排序选取前两位面积大于2000的区块作为肺区域，否则判断该层CT影像不含肺部区域。

[0240] 本发明的有益效果在于：

[0241] 1、充分利用了CT成像技术对肺癌前期的诊断价值，辅助医生提高了肺结节的正确诊断率，并提高了医生的诊断效率，减轻了劳动疲劳；

[0242] 2、肺癌前期的小结节如能得到及时的治疗，可使患者获得较长年限的存活率。本专利在计算机辅助诊断中可以有效避免肺结节的漏检，及时的诊断在减少病人病痛的同时，也降低了病人的就医成本。

[0243] 3、能够实现对肺区域的精准分割，保证肺实质区域分割的完整性。

[0244] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一般计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

[0245] 本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。

[0246] 本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。