基于CT图像的结肠管腔中心线提取算法研究

【摘要】：结肠是人体重要的管腔器官之一,计算机断层扫描结肠成像(Computed Tomography Colonography,简称CTC)是目前检测结肠疾病常用的影像学手段。基于CTC的可视化技术可以帮助医生看到结肠管腔内图像,扩大医生的视野。结肠管腔的中心线提取是各种可视化技术中必不可少的步骤之一。本文对结肠管腔的中心线提取算法进行研究,主要包括三方面的内容： (1)从腹部的CT序列图像中提取出完整的结肠管腔体数据。首先应用双阈值和垂直滤波方法实现结肠管腔的二维分割,然后在二维分割得到的二值图像序列上利用区域增长算法提取出了完整的结肠管腔数据。 (2)提出了一种基于生成树的中心线快速提取算法(A fast centerline extraction algorithm based on Maximal Spanning Tree,简称FMST)。FMST算法提高了最大生成树中心线提取算法(Maximal Spanning Tree,简称MST)的速度。FMST算法采用边主源辅的路径搜索策略只保留对中心线提取起关键作用的数据点,在消减后的结肠管腔体数据上应用MST算法,通过数据的消减来提高结肠管腔中心线提取的速度。 (3)建立了20套具有中心线金标准的结肠仿真数据,并提出了一种结肠管腔中心线评价的定量准则。对最小路径中心线提取算法(Dijkstra shortest path algorithm,简称DIJ)、MST和FMST三种基于距离变换的中心线提取算法进行了比较。 本文的特色和创新点为：提出了传统MST的加速算法FMST, FMST算法相对于传统MST算法大大提高；除此之外,本文建立的20套仿真数据首次模拟了结肠结构的管状、褶皱和高曲率特点,并提出了一种新的结肠管腔中心线的定量评价准则。 2套结肠数据和选取的10套仿真数据的实验结果表明：FMST算法大大加快了MST算法的提取速度并且很好的保持中心线提取的准确性。在仿真数据上速度提高了80%以上,重合率达到96.98%。