基于CT图像的肝肾自动分割方法研究

【摘要】放射治疗是治疗癌症的主要手段之一,准确分割出各器官边界是放疗计划制定过程中不可或缺的一个环节。传统手动分割方法繁琐耗时,结果不可复现,因此研究器官自动分割具有重要的意义。肝肾自动分割存在一些难点：肝脏与周围器官组织灰度上缺乏良好的灰度对比从而难以形成清晰的边界,对于不同个体肝脏形变较大,大血管和病变部位造成肝脏不连续；肾脏有两个,需要同时分割出来,肾脏内部的血管、肾小球、水和空气引起噪声和空洞,有时肾脏会与输尿管相连。近年来国内外很多研究工作者就肝肾分割的精确性、高效性、鲁棒性做了大量研究,以实现半自动、自动分割。本文基于FDS团队研发的精确放射治疗系统ARTS(Accurate/AdvancedRadiotherapySystem),在此平台基础上实现肝肾自动分割模块。包括三个主要功能：肝脏自动分割,肾脏自动分割以及手动修正工具。基于区域生长算法的分割方法具有算法成熟、时间复杂度较低等优势,比较适用于实际应用中肝肾的自动分割。鉴于传统区域生长算法自动化程度低、精度欠缺、轮廓粗糙的不足,本文从三个方面改进区域生长算法。(1)使用基于先验经验和肝肾器官特性的种子区域选择策略,极大的提高了自动化程度。使用Canny算子边缘检测算法结果改进的区域生长算法自动分割肝脏,使用动态阈值算法结果改进的区域生长算法自动分割肾脏,改善了自动分割效果。(2)使用多种后处理算法优化分割结果,提取平滑轮廓。使用漫水填充法去除区域生长结果中的“空洞”获得完整闭合区域,使用形态学算法去除边界上细小的凸起和凹陷,使用边缘跟踪算法提取轮廓,使用曲线拟合算法去除轮廓角点来平滑轮廓。(3)基于开源可视化工具包VTK设计实现手动工具对自动分割结果修正,并将分割结果可视化。综合自动分割功能、手动分割功能和可视化功能设计分割模块,在Windows平台上使用C++开发工具实现,为ARTS分割模块提供技术支持。使用多套临床实际CT序列测试算法,以医生手动勾画结果为标准进行评价。在大多数CT切片上都能取得较理想的结果,并且分割用时很短,保证了效率。
【作者】刘航；
【导师】吴宜灿；陈朝斌；
【作者基本信息】中国科学技术大学，核能科学与工程，2014，硕士
【关键词】医学图像分割；区域生长算法；边缘检测；动态阂值；后处理；VTK；

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