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申请/专利权人：复旦大学

摘要：本发明提供一种基于胸部CT影像的肺实质自动分割方法，由于采用了自动种子点提取方法来提取种子点，采用了区域生长方法以及孔洞填充方法来提取得到胸腔轮廓，采用了面积阈值方法来去除两个连通域中的气管区域，从而得到肺实质区域，进一步地，还将得到的肺实质区域以及对应的胸部CT影像作为一一对应的标签和图像，组成训练集，基于该训练集进行分割网络的训练，得到训练好的肺实质分割网格模型，用于后续从新的胸部CT影像中提取肺实质区域，因此，该方法能够自动获取分割标签，不再需要人工进行标注，减少了人工工作量，提高了效率，并且获取的分割标签具有较高的一致性。

主权项：1.一种基于胸部CT影像的肺实质自动分割方法，用于从胸部CT影像中提取得到肺实质区域，其特征在于，包括：步骤S1，使用种子点提取方法从所述胸部CT影像中选取种子点；步骤S2，基于所述种子点，使用区域生长方法以及孔洞填充方法提取得到胸腔轮廓；步骤S3，在所述胸腔轮廓的范围内进行连通域分析，判断是否存在两个面积相近的连通域，也即判断所述胸部CT影像中左右两侧肺实质分离界面是否清楚显示；步骤S4，当步骤S3判断为否时，使用角点检测方法对所述胸腔轮廓进行分离，得到两个所述连通域；步骤S5，使用面积阈值方法分别去除两个所述连通域中的气管区域，得到所述肺实质区域；步骤S6，将所述肺实质区域作为标签，将所述肺实质区域对应的所述胸部CT影像作为与所述标签对应的图像，组成训练集，基于该训练集进行分割网络的训练，得到训练好的肺实质分割网络模型，并使用所述肺实质分割网络模型来从新的所述胸部CT影像中提取所述肺实质区域，其中，所述种子点提取方法包括以下步骤：步骤A1，使用具有预定尺寸及预定步长的滑窗对所述胸部CT影像进行全局遍历，判断每个所述滑窗内的图像的平均像素灰度值是否高于200，当判断为是时，将所述滑窗作为初步选定滑窗，其中，所述滑窗的尺寸为25像素×25像素，步长为25像素；步骤A2，对每个初步选定滑窗以及和所述初步选定滑窗邻接的四个所述滑窗进行相似性测度计算，判断该初步选定滑窗和四个邻接的所述滑窗是否都具有高相似性，当判断为是时，提取所述初步选定滑窗的质心作为所述种子点，其中，所述相似性测度计算包括灰度相似性计算、纹理相似性计算以及结构相似性计算，所述灰度相似性计算采用了均值差分算法进行计算： 所述纹理相似性计算采用了熵差分算法进行计算： 所述结构相似性计算采用了基于哈希编码的汉明值进行计算： 式中，N为图像的尺度，X为中间区域图像的像素灰度值，Yn为X的邻域图像的像素灰度值，Ex、EY为图像熵，i为像素的灰度值，j为邻域图像的灰度均值，Pij为图像取灰度值ij的概率，其中，所述区域生长方法包括以下步骤：步骤B1，已生长区域包括所述种子点；步骤B2，对所述种子点的四邻域的且不在已生长区域内的像素点进行搜索，寻找灰度值小于15的所述像素点，当找到所述像素点时，将所述像素点加入所述已生长区域，并将所述像素点作为新的所述种子点，重复步骤B2进行区域生长，当没有找到所述像素点时，停止所述区域生长，所述已生长区域即为带有孔洞的所述胸腔轮廓。

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