椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法

摘要

本发明提供了一种椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，包括：在CT矢状位图像中待识别椎骨的中心部分选取一点作为初始椎骨识别中心，并确定椎骨识别推进方向；根据初始椎骨识别中心，确定初始椎骨的形状位置参数；根据初始椎骨与下一节椎骨的位置关系，确定椎间盘的形状位置参数，根据初始椎骨的形状位置参数和椎间盘的形状位置参数确定下一节椎骨的识别中心；根据下一节椎骨的识别中心确定下一节椎骨的形状位置参数；重复上述步骤，直至确定所有椎骨和椎间盘的形状位置参数。利用上述根据本发明可以快速获得椎间盘的截面图、椎骨的截面图，在节省医师操作时间、简化操作流程的同时也对用户体验有了一定的改善。

说明书

技术领域

本发明涉及医学图像的对象识别技术领域，更为具体地，涉及一种基于 CT矢状位图像的椎骨和椎间盘形状位置参数识别方法。

背景技术

对于机架不可倾斜的CT机，可利用螺旋扫描得到的椎骨横断面图像，通 过MPR技术获得患者的椎骨矢状位图像。在矢状位图像上对感兴趣的椎间盘 部分设定起始位置、终止位置、倾斜角度和图像数后，可以利用批处理功能 获得符合该椎间盘参数（如倾斜角度与椎间盘高度）的若干横断面图像，以 方便用户的观察和辅助用户诊断。

在当前的CT机成像应用过程中，倾斜角度与椎间盘高度的确定都是通过 医师手动设置的，如果能够让计算机根据矢状位图像自动完成这些操作，则 会大大简化医师的操作流程，与此同时也能够改善用户体验。

因此，在基于CT矢状位图像的椎间盘批处理方面，需要一种能辅助医师 自动识别出椎骨和椎间盘形状位置参数的方法，以实现快速完成椎骨和椎间 盘相关的成像功能。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种椎骨和椎间盘形状位置参数的 识别方法，以快速自动获得椎间盘的截面图、椎骨的截面图。

本发明提供一种椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，包括：

在CT矢状位图像中，将待识别的最后一节椎骨确定为初始椎骨，在初始 椎骨的中心部分选取一点作为初始椎骨识别中心Q₀(x,y)，并根据初始椎骨识 别中心Q₀(x,y)确定椎骨识别推进方向，椎骨识别推进方向为从下至上；

根据初始椎骨识别中心，确定初始椎骨的形状位置参数（x_z,y_z）、w_z、h_z、 θ_z；

根据初始椎骨与沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的位置关系，确定椎 间盘的形状位置参数h_d，

根据初始椎骨的形状位置参数（x_z,y_z）、w_z、h_z、θ_z和椎间盘的形状位置参 数h_d确定沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的识别中心Q₀(x＇,y＇)；

根据下一节椎骨的识别中心Q₀(x＇,y＇)确定下一节椎骨的形状位置参数(x'_z, y＇_z)、w_z＇、h＇_z、θ＇_z；

根据初始椎骨形状位置参数（x_z,y_z）、w_z、θ_z和下一节椎骨的形状位置参 数(x'_z,y＇_z)、w_z、h_z、确定椎间盘的形状位置参数（x_d,y_d）、w_d、θ_d；

重复确定下一节椎骨的识别中心、下一节椎骨的形状位置参数以及椎间 盘的形状位置参数的过程，直至确定所有椎骨和椎间盘的形状位置参数。

利用上述根据本发明的椎骨和椎间盘形状位置参数识别方法，可以在医 师手动输入初始椎骨识别中心后，自动确定图像中每一节椎间盘的倾角和高 度，以便医师选择感兴趣的间盘进行后续的批处理操作。该技术在节省医师 操作时间、简化操作流程的同时也对用户体验有了一定的改善。

为了实现上述以及相关目的，本发明的一个或多个方面包括后面将详细 说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明了本发 明的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本发明的原理的 各种方式中的一些方式。此外，本发明旨在包括所有这些方面以及它们的等 同物。

附图说明

通过参考以下结合附图的说明及权利要求书的内容，并且随着对本发明 的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：

图1为根据本发明的椎骨和椎间盘形状位置参数识别方法的流程图；

图2为根据本发明实施例的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法的流 程图；

图3为根据本发明实施例的椎骨模板示意图；

图4为根据本发明实施例的确定下一节椎骨识别中心的过程图。

在所有附图中相同的标号指示相似或相应的特征或功能。

具体实施方式

在下面的描述中，出于说明的目的，阐述了许多具体细节。然而，很明 显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。并且在实施例中， 对公知的方法和结构不做详述。

图1示出了根据本发明的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法的流程。

如图1所示，当CT机获得患者的椎骨CT矢状位图像时，在CT矢状位 图像中，将待识别的最后一节椎骨确定为初始椎骨，在初始椎骨的中心部分 选取一点作为初始椎骨识别中心Q₀(x,y)，并根据初始椎骨识别中心Q₀(x,y) 确定椎骨识别推进方向，椎骨识别推进方向为从下至上（步骤S110）；在确定 椎骨识别推进方向后，根据初始椎骨识别中心，确定初始椎骨的形状位置参 数（x_z,y_z）、w_z、h_z、θ_z（步骤S120）；在确定椎骨的形状位置参数后，再根据 初始椎骨与沿椎骨识别推进方向的下一节椎骨的位置关系，确定椎间盘的形 状位置参数h_d（步骤S130），在确定椎间盘的形状位置参数后，根据初始椎骨 的形状位置参数（x_z,y_z）、w_z、h_z、θ_z和椎间盘的形状位置参数h_d确定沿椎骨 识别推进方向的下一节椎骨的识别中心Q₀(x＇,y＇)（步骤S140）；然后，根据 下一节椎骨的识别中心Q₀(x＇,y＇)确定下一节椎骨的形状位置参数(x'_z,y＇_z)、w_z＇、 h＇_z、θ＇_z（步骤S150）；在步骤S160中，根据初始椎骨形状位置参数（x_z,y_z）、 w_z、θ_z和下一节椎骨的形状位置参数(x'_z,y＇_z)、w_z、h_z、确定椎间盘的形状位置 参数（x_d,y_d）、w_d、θ_d；最后，重复确定下一节椎骨的识别中心、下一节椎骨 的形状位置参数以及椎间盘的形状位置参数的过程，直至确定所有椎骨和椎 间盘的形状位置参数（步骤S170）。

下面将以一个具体实施例对本发明的具体技术方案进行详细地说明。

图2示出了根据本发明实施例的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法 的流程。

如图2所示，本发明提供的椎骨和椎间盘形状位置参数的识别方法，包 括：

S210：选取初始椎骨识别中心，人工选取当前CT矢状位图像中最后一节 椎骨的中心部分的一点，作为初始椎骨识别中心。

S220：识别椎骨，根据选取的初始椎骨识别中心，应用椎骨模板，识别 出椎骨的形状位置参数，包括：椎骨中心点的坐标（x_z,y_z），椎骨的宽w_z和高 h_z，椎骨与水平方向所成的角度θ_z。

其中在第一块椎骨的识别中，椎骨识别中心是由人工给定的，在后续的 识别过程中，椎骨识别中心由步骤S240计算得出；椎骨识别中心的作用是在 椎骨识别中对椎骨模板中心的变化范围做一定限制，具体的识别方法将在后 面详细描述。

S230：识别椎间盘，估计出上述椎骨（当前CT矢状位图像中的最后一节 椎骨）的相关参数之后，根据该椎骨的上边缘的所有点，向上搜索下一节椎 骨的下边缘点，计算所有上下边缘点的距离的平均值作为该椎骨上邻的间盘 的高度h_d。

S240：计算下一节椎骨的识别中心Q₀(x＇,y＇)，根据识别出的椎骨的形状 位置参数估算出上方相邻椎骨的中心位置，作为下一节椎骨的识别中心Q₀(x＇, y＇)；下一节椎骨识别中心的计算公式为：

x′=x_z+(h_z+h_d)*sinθ_z；

_y′=y_z+(h_z+h_d)*cosθ_z；其中，

x＇为下一节椎骨识别中心的横坐标，y＇为下一节椎骨识别中心的纵坐标。

S250：识别下一节椎骨，根据计算出的下一节椎骨的识别中心Q₀(x＇,y＇) 应用椎骨模板识别下一节椎骨的形状位置参数(x'_z,y＇_z)、w_z＇、h＇_z、θ＇_z。

其中，在识别出下一节椎骨的形状位置参数之后，根据识别出的椎骨的 形状位置参数（x_z,y_z）、w_z、θ_z与识别出的下一节椎骨的形状位置参数(x'_z,y＇ _z)、w_z＇、θ＇_z，估计出这两节椎骨的椎间盘的形状位置参数（x_d,y_d）、w_d、θ_d。

S260：识别所有椎骨和椎间盘，循环执行上述步骤S230～S250，直到识 别出所有椎骨的形状位置参数和所有椎间盘的形状位置参数。

S280：产生图像，在识别出所有椎骨的形状位置参数和所有椎间盘的形 状位置参数后（包括厚度和倾角），根据识别出的形状位置参数，可以对医师 选定的椎骨或椎间盘产生所需的一个或多个截面图像。

为了更详细的说明本发明的椎骨及椎间盘形状位置参数的识别方法，图3 示出了根据本发明实施例的椎骨模板。

如图3所示，本发明实施例的识别椎骨的过程为：

首先，考虑到椎骨图像有明显的边缘，并近似为矩形，所以可以将椎骨 图像简化为一个具有边缘的矩形框。

同时，考虑在椎骨内部各个点的CT值复合高斯分布，通过归一化操作 后，椎骨内部各点的归一化值的概率接近1；而在边缘处各个 点的CT值显然不符合高斯分布，因而值的概率会比1小很多。

另一方面，考虑CT图像的梯度U(G)：在椎骨内部，由于各点CT值较 均匀，因而各个点CT值的梯度U(G)较小；在椎骨边缘处，由于各个点CT 值的变化大，因而梯度U(G)会比内部大很多。

综合上述，可以用图3所示的椎骨模板来作为椎骨识别中的评价模型。

椎骨模板为一个带边缘的矩形框，椎骨模板的形状位置参数包括 (x,y,w,h,w_b,h_b,θ)；其中，(x,y)是椎骨模板中心点的坐标，w和h是椎骨模板内 部的宽和高，θ是椎骨模板与水平方向所成的角度，w_b和h_b是椎骨模板边缘的 宽和高，对所有椎骨可取一个常数；椎骨模板是二值矩阵，椎骨模板中每个 点取值0或1，每个椎骨模板有两种形式，一种是椎骨模板正片T：椎骨模板 内部为0，椎骨模板边缘为1；另一种是椎骨模板负片T＇：椎骨模板内部为1， 椎骨模板边缘为0。

显然，椎骨模板正片T适合于做为椎骨梯度U(G)的模型；模板负片T＇ 适合于作为归一化值U(I)的模型。

在识别椎骨过程中，可以通过计算CT图像归一化值和模 板负片T＇的协方差P_I=corr(T′,U(I))来评价模板和椎骨像素值的相关性；通过 计算CT图像的梯度U(G)值和模板正片T的协方差P_G=corr(T,U(G))来评价模 板和椎骨图像梯度的相关性；乘积P=P_I*P_G可用来评价模板与椎骨图像的整体 相关度。

于是，识别椎骨的问题就转化为求解最优椎骨模板使上述整体相关度最优 的问题。也就是在上述整体相关度做评价函数的情况下，对椎骨模板形状位 置参数做最优估计，需要估计出：模板中心点的坐标(x,y)，模板内部的宽和 高w和h，模板与水平方向所成的角度θ。

求解最优椎骨模板问题的可以通过粒子滤波算法来完成，并且，为了减小 需搜索的形状位置参数空间以加快速度，对粒子滤波算法中的待求形状位置 参数范围做如下约束：

水平方向坐标x∈(Q₀.x-10mm,Q₀.x+10mm)；

垂直方向坐标y∈(Q₀.y-5mm,Q₀.y+5mm)；

模板的长宽比

其中，Q₀为所述椎骨识别中心，Q₀.x为其横坐标Q₀.y为其纵坐标。

依据临床经验，实际椎骨中心在估计出的所述椎骨识别中心的左右 10mm，上下5mm范围内；椎骨的宽高比在1到1.5之间。

使用上述算法得出最优椎骨模板的形状位置参数（x^*,y^*,w^*,h^*,w^*_b,h^*_b,θ^*）， 根据最优椎骨模板的形状位置参数得出椎骨的形状位置参数（x_z,y_z,w_z,h_z,θ_z）， 其中，

（x_z,y_z）为椎骨中心点的坐标，x_z=x^*，y_z=y^*；

w_z为椎骨宽度，w_z=w^*+2·w^*_b；

h_z为椎骨高度，h_z=h^*+2·h^*_b；

θ_z为椎骨与水平线的角度，θ_z=θ^*。

图4示出了根据本发明实施例的计算下一节椎骨的识别中心的过程。

如图4所示，将下方椎间盘高度作为上方相邻椎间盘高度的估计值，将 当前椎骨的高度作为上方相邻椎骨高度的估计值，将当前椎骨的倾斜角度作 为相邻椎骨的倾斜角度的估计值，因而得到下一节椎骨的识别中心的计算公 式：

x′=x_z+(h_z+h_d)*sinθ_z；

y′=y_z+(h_z+h_d)*cosθ_z；

其中，x＇为下一节椎骨识别中心的横坐标，y＇为下一节椎骨识别中心的纵 坐标。

上面参照附图以示例的方式描述了根据本发明的椎骨和椎间盘形状位置 参数识别方法。但是，本领域技术人员应当理解，对于上述本发明所提出的 椎骨和椎间盘形状位置参数识别方法，还可以在不脱离本发明内容的基础上 做出各种改进。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确 定。