（生物医学工程专业论文）TPS系统中图像分割关键技术研究.pdf

山东大学硕士学位论文 拟形态学流域算法，寻找阈值向量乃并根据丁对图像进行二值变换，随着变换 的进行，计算原图像与所分割得到的图像间互信息，直到找到互信息的最大值， 此时所得图像即为最佳分割图像。互信息算法计算量相对较大，在利用互信息进 行h i s t o m i 方法分割时，如果选取图像区域过大，分割速度会受到很大影响， 需要对其分割速度进行改进。最大类间方差法计算量小，速度快，可满足实时要 求，因此将h i s t - m i 方法与最大类间方差法结合来进行分割，兼顾分割速度与 精度。按照改进方法进行仿真实验，并与其它方法的结果进行对比，仿真结果表 明采用本文改进的分割方法，可以明显地提高分割精度，并兼顾分割速度。 论文最后对全文进行了总结，并对下一步的研究工作进行了展望。 关键词：1 1 p s 系统；d i c o m 标准；数学形态学；互信息；医学图像分割 山东大学硕士学位论文 a b s t r a c t a san o n - i n t e r p o s i t i o nt h e r a p ym e a n , r a d i o t h e r a p yt e c h n o l o g yi sav e r yi m p o r t a n t w a y f o rm a l i g n a n tt u n l o rt r e a t m e n t b e f o r ew ea c t u a l i z et h er a d i a t i o nt ot h ep a t i e n t , w em u s tp l a nt h et h e r a p ya n ds i m u l a t et h ep r o c e s so ft h et r e a t m e n t w i t ht h ep r o g r e s s o ft h ev i s u a l i z a t i o nt e c h n o l o g y , m e d i c a lv i s u a l i z a t i o nt e c h n o l o g yi s p l a y i n g a l l i m p o r t a n tp a r ti nt h et h e r a p yp l a n n i n go ft h et r e a t m e n t t p s ( t r e a t m e n tp l a n n i n gs y s t e m ) m a k e st h e r a p yp l a n n i n gq u a n t i f i c a t i o n a l l ya n d o p t i m i z e si t t om a k et h ep l a n n i n ga c c u r a t e l y i m a g ep r o c e s s i n gt e c h n o l o g yi sa n i m p o r t a n tp a r to f 耶ss y s t e ma n di t i so n ep i v o t a lt e c h n o l o g yo fi t t h ep r e c i s e s e g m e n t a t i o no fm e d i c a li m a g ew i lt u m o rm a k e st h e3 dr e c o n s t r u c t i o nc o r r e c t l ya n d m a k e st h et h e r a p yp l a n n i n ga c c u r a t e l y i tp l a y sa ni m p o r t a n tp a r ti nt p ss y s t e m i no r d e rt o c a r r y o u tat u m o u rt h e r a p yp l a n n i n gw i t h h i g h - p r e c i s i o n , 1 l i g h - d o s a g e ，g o o dc u r a t i v ee f f e c ta n dl o wd a r n n i f i c a t i o n ，w en e e dt od r a wt h eo u t l i n e o ft h et u m o b ra n dn a t u r a lt i s s u ea r o u n di tc o r r e c t l y i tb r i n g sah i g hr e q u i r e m e n to f i m a g es e g m e n t a t i o n t h e r ea r ed i f f e r e n tf o c u s e si nk i n da n ds h a p ei nc l i n i c ，a n dm a n y d i f f e r e n ts e g m e n t a t i o nm e t h o d s ，s ow en e e dt oc h o o s ea p p r o p r i a t es e g m e n t a t i o n s c h e m ea c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i co ft h ef o c u si m a g ea n dt h ep r o p e r t yo ft h e s e g m e n t a t i o nm e t h o d m o s to ft h em e d i c a li m a g es e g m e n t a t i o nm e t h o d sa r ea p p l i e d t ot h er e c o g n i t i o na n dc l a s s i f i c a t i o no ft h ew h o l ei m a g e ，w ec a n tg e th i g hp r e c i s i o no f t h ef o c u sa n di m p o r t a n to r g a ns e g m e n t a t i o n 谢mt h e s em e t h o d s b a s e do nt h et h e o r i e so fm o r p h o l o g y , m u t u a li n f o r m a t i o n , m e d i c a li m a g e p r o c e s s i n ga n dt h ed e m a n do ft h ec l i n i c ，t h i st h e s i sm a k e sad e e p e rr e s e a r c ho nm a i n t e c h n o l o g i e so fm e d i c a li m a g es e g m e n t a t i o ni nt p ss y s t e m t h em a i n c o n t e n t so ft h i s t h e s i sa r et a k e na sf o l l o w s ： f i r s t l y , m o r p h o l o g yt h e o r ya n di t sa p p l i c a t i o ni ni m a g ef i l t e ri ss t u d i e di nt h i s t h e s i s w er e s e a r c ht h ef u n c t i o no fd i f f e r e n tm o r p h o l o g i c a lo p e r a t o ri nf i l t e r a p p l i c a t i o n c o m b i n a t i o no ft h eo p e na n dc l o s eo p e r a t i o nc a nr e d u c en o i s ea n d s m o o t ht h ei m a g e ，b u tt h eo p e n - c l o s ef i l t e rc a l l tg e tf i n ee f f e c ti ft h ei m a g ew i t hg r e a t i 山东大学硕士学位论文 n o i s e i no r d e rt or e d u c en o i s eh i g h l y , a n i m p r o v e dm e t h o do fo p e n - c l o s em o r p h o l o g y f i l t e ri sp r o v i d e d ，a n dt h e ni ti sc o m b i n e dw i t hi m p r o v e dm e d i a nf i l t e rt or e d u c en o i s e s e v e r a lm e d i c a li m a g e sw i md i f f e r e n tn o i s ei n t e n s i t ya r es i m u l a t e di nm a t l a b u s i n gt h ei m p r o v e df i l t e rm e t h o d t h er e s u l t so fe x p e r i m e n ts h o wt h a tt h ee f f e c to f f i l t e ri ss a t i s f y i n g , t h en o i s ei so b v i o u s l yw e a k e n e d s e c o n d l y , t h i st h e s i sg i v e sai i c wm e t h o d ，h i s t - m , o fm e d i c a li m a g er e f i n e d s e g m e n t a t i o no nt h eb a s i so ft h et h e o r yo fm u t u a li n f o r m a t i o na n dt h ea p p l i c a t i o no fi t i nm e d i c a li m a g ep r o c e s s i n g t h i sm e t h o di su s e dt os e g m e n to b j e c tw h i c hn e e d e dt o b es e g m e n t e da e e u r a t e l yi nt p s s y s t e m w eu s em u t u a li n f o r m a t i o n 鹤t h et h r e s h o l d e s t i m a t i o na n ds i m u l a t et h em o r p h o l o g i c a lw a t e r s h e dm e t h o d ，t of i n dat h r e s h o l d v e c t o rz f i r s t , h i s t o g r a mo ft h em e d i c a li m a g ew 勰o b t a i n e d s e c o n d ，t h eh i s t o g r a m w a se o m i d e r e d 嬲am o u n t a i nc o n t a i n i n gr i d g ea n dv a l l e y , a n di tw a su n d e rt h ew a t e r s u r f a c e t h e n ，m a d ew a t e rd o w n , t h ep o i n tt h a ts h o w e du pf i r s tw a sr e g a r d e d 鹬t h e f i r s to b j e c t ，t h es e c o n dp o i i l tw a sj u d g e dt ob e l o n gt ot h es r i t i eo b j e c ti fi tw a s a d j a e e n tt ot h ef i r s tp o i n t ，o t h e r w i s ei tb e l o n g e dt oa n o t h e ro b j e c t ，a n ds u c h l i k e i n o r d e rt or e d u c et h ec a l c u l a t i o n , h i s t - m im e t h o dw a sc o m b i n e dw i t ho t s um e t h o dt o s e g m e n ti m a g e s e v e r a lm e d i c a li m a g e sl u e s i m u l a t e di nm a t l a bu s i n gt h e h i s t m im e t h o d g o o dr e s u l t sw e o b t a i n e da n dt h i sm e t h o dw a sn o ts e n s i t i v et ot h e n o i s e i tc o u l db eu s e dt os e g m e n tt h ei m p o r t a n to r g a na n dt h ep a t h o l o g i c a lt i s s u ei n t h e1 1 p ss y s t e m f i n a l l y , w em a k eac o n c l u s i o na n dp r o p o s et h ef u t u r er e s e a r c hd i r e c t i o n si nt h i s 悄e l d k e yw o r d s ：t p ss y s t e m ；d i c o mp r o t o c o l ；m a t h e m a t i c sm o r p h o l o g y ；m u t u a l i n f o r m a t i o n ；i m a g es e g m e n t a t i o n i v 山东大学硕士学位论文 i ( x ，y ) f c x ，j ，) w ( 工，y ) v 2 f ( x ，y ) e h r o o b ( i ，_ ，) p , 4 c a ) p 佃( 口，b ) h ( i ，) 日( 彳) h ( a i b ) h ( a ，b ) i ( a ，曰) 符号说明 图像上某点的像素值 图像函数 梯度算子 拉普拉斯算子 增强操作 图像分割阈值 数学形态学中的膨胀 数学形态学中的腐蚀 结构元素 图像a 的边缘概率密度 图像a 和b 的联合概率密度 联合直方图 图像彳的熵 已知b 情况下彳的条件熵 图像彳和曰的联合熵 图像彳和曰的互信息 v 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立 进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含 任何其它个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出 重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责 任由本人承担。 论文作者签名： 蕴延透 e l期：旦垒主宣! 兰旦 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查 阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入 有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文和 汇编本学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：氇蜘师签名：趣【i 颦荔日期：址叠丝 山东大学硕士学位论文 第一章绪论 本章将对论文涉及的研究领域进行较为详细的综述。首先阐述t p s 系统中 医学图像分割关键技术的研究目的和意义，给出t p s 系统的简要介绍，并简要 分析现有分割技术。在对t p s 系统中医学图像处理技术和现有分割方法进行简 要综述的基础上，分析该领域存在的主要问题，进而引出论文的主要研究内容， 最后对论文的章节安排作一介绍。 1 1 课题研究的目的和意义 目前医学上治疗肿瘤的主要方法有外科手术、化疗、放射治疗等手段，其中 放射治疗是一种非常重要的治疗手段【1 1 。放射治疗几乎可用于所有的癌症治疗， 对许多癌症病人而言，放射治疗是唯一必须用的治疗方法。资料显示，我国约有 7 0 以上的癌症需用放射治疗，美国统计也有6 0 以上的癌症需用放射治疗，放 射治疗在肿瘤治疗中的作用和地位日益突出【2 1 。 放射治疗的根本目的是努力提高放射治疗的增益比，即最大限度地将放射线 的剂量聚集在病灶( 靶区) 内，杀死肿瘤细胞，而使病灶周围正常组织和器官少受 或免受射线的照射【3 】。在早期的放射治疗过程中，受计算机技术的限制，治疗计 划的制定大多通过人工完成，放射剂量的计算也不准确。只是一个定性的描述， 无法给出真正的放射剂量场分布。 在过去十几年中计算机及影像技术飞速发展，使得放射治疗由传统的二维放 射治疗发展到三维放射治疗，出现了三维适形放射治疗、调强放射治疗、立体定 向放射外科系统以及三维c t 模拟定位计划系统等【4 5 】。 常规放射治疗主要是利用放射线对各种组织器官的正常细胞群和肿瘤细胞 群的不同损伤和不同修复能力的差别来进行的，即在正常组织能够耐受的条件 下，最大限度地杀死肿瘤细胞。然而，肿瘤细胞致死剂量与正常组织耐受剂量的 差别一般不是太大，当放射剂量达到一定数量值时，该剂量虽可以使肿瘤细胞全 部致死，但往往超过正常组织的耐受剂量，特别是所谓“并行”组织的耐受剂量 的大小还取决于受照射组织的范围，范围越大，组织耐受射线的能力越小。还有 山东大学硕士学位论文 一些重要的器官，如脑干、脊髓、视神经、肾、性腺等位于或靠近肿瘤位置，要 特别加以保护，使其接受的照射剂量小于一定的损伤阈值。由此可见，要想获得 理想的放射治疗效果，就必须按照肿瘤的形状给靶区最高的致死剂量，而肿瘤周 围正常组织接受很少的照射，而这首先依赖于计划制定前期靶区分割的精确度。 由于计算机技术，尤其是放射治疗计划系统( t r e a t m e n tp l a n n i n gs y s t e m ， t p s ) 【6 】在放射治疗中的应用，使放射治疗进入精确放疗年代。治疗计划系统就是 利用电子计算机对放射治疗计划进行量化和优化，从而为放射治疗提供合理而安 全的保障。图像处理技术是t p s 系统的重要内容和关键技术之一，对肿瘤图像 的精确分割直接影响到病变体三维重建的准确度，以及后续放射治疗计划设计的 精确度，在t p s 系统中具有非常重要的基础作用。目前t i s 计划制定过程中主 要依靠物理师手工描绘进行病灶分割，迫切需要一种精确的分割方法来实现自动 或半自动分割，提高效率。 阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定 而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术，已被应用于很多的领域。但 是当图像背景过于复杂时，阈值分割法往往得不到很好的分割结果。现有医学图 像分割技术大多着眼于整幅图像的识别与分类，将其直接应用于t p s 系统进行 图像分割，不能很好的提高病灶区域或重要器官的分割精度。因此本文从提高 t p s 系统图像分割精度出发，寻找更加适合t p s 系统并能提高分割精度的算法。 1 2 放射治疗计划系统及其关键技术 所谓肿瘤放射治疗，是用天然核素或人工核素经放射性核衰变所释放的射 线，或用医用加速器产生的电子线束或x 线束，质子线束，重粒子线束等，经 过处理后用于临床病灶的治疗( 照射) ，从而达到肿瘤治疗之目的的一种治疗方 法。现代医学是以微创伤和无创伤的精确治疗为发展方向，因此放射治疗在肿瘤 治疗中的应用越来越广，而放射治疗的一个核心就是治疗方案的制定。 在二维放疗时代，提高照射剂量使局部控制率都得到改善。高剂量照射肿瘤 时肿瘤周围正常组织亦受到高剂量，因而放射的并发症增加，一部分病人死于放 疗并发症，从而抵消了肿瘤局控带来生存改善的好处。在三维放疗时代，这种情 况产生的可能性相对较小，因为肿瘤周围关键脏器能得到较好保护，放射剂量较 2 山东大学硕士学位论文 低，产生严重并发症的概率较小。三维放疗克服了二维放疗的大部分缺点，使放 疗高剂量的立体形态和靶区相适合，有效地减少了肿瘤周围正常组织的放射剂 量。既提高局部肿瘤控制率，减少放射并发症，延长生存期，又改善病人的生存 质量。 适形放射治疗是一种先进的三维外照射技术，其目标是使高剂量区分布的形 状在三维方向上与靶区的形状一致。三维适形剂量分布应满足两个必要条件： 在照射方向上，照射野的形状与靶区的投影形状一致：每个射野内的输出剂量 率能够按要求的方式调整，以使靶区和表面剂量分布均匀。同时满足上述两个条 件的称为调强适形放射治疗( i n t e n s i t ym o d u l a t i o nr a d i a l a t i o nt h e r a p y ，i m r t ) 。 i m r t 能使高剂量区与形状不规则、组织不均匀的肿瘤靶区相符和，从而可以提 高肿瘤靶区治疗剂量，降低正常组织的吸收剂量，达到提高肿瘤控制率，降低正 常组织并发率的目的。虽然调强适形放射治疗技术目前尚未完善，未得到广泛应 用，但国内外肿瘤放射学界一致认为其是放射治疗的发展方向。使得i m r t 得以 实现的并贯穿整个过程的软件系统放射治疗计划系统( r t p s ) 是联系i m r t 中各个环节的纽带和灵魂。 肿瘤放射治疗要求最大限度地使高剂量辐射在空间分布上与肿瘤的大小形 状等外轮廓相适应，让肿瘤接受致死性剂量照射，同时最大限度地减少周围正常 组织的照射剂量。在整个放射治疗过程中，治疗计划和方案的制定是至关重要的 环节，它直接影响着治疗的效果，同时也决定了治疗的成败，而治疗计划系统又 是治疗计划设计和优化的唯一有效的工具，从获取患者的影像学资料、制定治疗 计划、实施治疗，到治疗结果的验证乃至于对患者的跟踪、随访，治疗计划系统 都发挥着极大的作用。它是全面掌握整个治疗过程的关键。 伴随高科技、计算机和网络通讯技术的发展，放射治疗计划系统进入了飞速 发展的时代。计算机运算能力的提高，使复杂剂量场的模拟和计算成为可能，缩 短了计算时间，同时促进了剂量计算精确度的提高，计算机显示能力及图像显示 更为清晰，使放射治疗计划的设计和评估更加形象，有利于放疗医生及物理师对 整个治疗过程进行模拟，得到最佳治疗方案，实现了治疗计划的定量设计。 t p s 的理论设计可分为图像设计、剂量学计算设计、图像与剂量学数据的融 合和计算处理、最终结果的显示和评价四大部分。t p s 的全过程一般可分为影像 3 山东大学硕士学位论文 资料获得、计划设计、计划确认和计划执行四个阶段。大致情形为： 一、图像资料获得：c t 、m r 、x 线平片、超声等医学影像通过网络、光盘、 磁带、扫描仪、数字化仪等方式输入t p s 系统；对影像资料作预处理，包括图 像增强、恢复、校正等。 二、治疗计划设计：病灶轮廓提取和三维可视化；建立剂量场，描绘等 剂量线( 面) ；计划结果的评价和修改：等剂量线( 面) 对病灶的包围情况，优化 放射治疗方案。 三、治疗计划的验证和确认：计划做好后必须在模拟机甚至加速器上进行模 拟治疗验证。 四、治疗计划的执行：包括治疗机物理、几何参数的设置，治疗摆位和治疗 体位的固定三方面内容。 治疗计划系统是一个若干学科交叉的产物，综合了人体解剖学、放射物理学、 计算机图形图像学等学科的大量概念和理论。针对计算机可视化技术而言，一个 t p s 系统主要包含和涉及以下几个方面的关键技术【7 】： 1 二维医学影像数据的预处理 计算机获取医学影像数据的主要途径是胶片扫描和网络传输。通过网络传输 得到的影像数据是由成像设备生成的图像序列，可以直接建立三维数据场，但仍 需对图像进行对比度增强、边界加强、去除无用信息等操作。通过胶片扫描得到 的影像数据由于经过媒介转移，即由医学成像设备输出胶片，再通过扫描仪扫描 胶片还原数据，将造成图片质量下降，特别是由于扫描图像的位置角度不准确， 无法直接建立数据场。在通过图像处理提高图片质量的同时，必须对切片数据进 行图像配准，即通过缩放旋转等操作将切片数据置于统一三维坐标系中，从而准 确的建立数据场。 2 区域分割处理 通过数据场建立的三维模型包括体表模型、癌变区域模型、关键组织模型( 如 脊髓) 以及具有特殊属性的区域模型。为了建立这些三维模型，首先要在图像中 获取区域信息。一种途径是通过图像的纹理、灰度等信息进行图像分割 ( s e g m e n t a t i o n ) 。另一种获取区域信息的方法是通过获取区域的边界信息得到一 个指定区域，对于图像理解中明显的边界可以通过边界检测与识别( e d g e 4 山东大学硕士学位论文 d e t e c t i o na n dr e c o g n i z a t i o n ) 自动得到边界，而对于那些不突出的边界则使用交互 式的手工勾勒结合计算机的自动处理得到正确的边界。例如某些病灶的密度与正 常组织十分接近，在c t 影像数据中其边界并不突出，这便需要依靠医生的病理 学及解剖学等专业知识结合临床经验确定其边界，在这种情况下提供高效的交互 式的勾画修改区域轮廓的手段是必要的。 3 三维人体模型的建立 在获得特定区域后，对该区域赋予一定属性，并建立相同属性的区域的三维 模型。为了重构三维曲面模型，需要首先对二维的区域边界数据进行三角剖分， 以得到空间三角面片表示的面数据。这一部分工作的主要思路是用三角面元来逼 近表示所有相邻两层边界线上的点所围成的带状空间区域，对相邻两层边界线上 的点进行剖分以生成三角面片条带( t r i a n g l es t r i p ) ，从而将平面上的点数据转换 为空间中的三角面片数据。 4 放射剂量场的建立 将三维人体模型置于虚拟的放射场中，并设置放射参数，如照射角度、射野 数量、照射剂量、射线形状等，再建立一个与其相同尺寸的数据场。为了提高剂 量计算的精度，剂量数据场中的采样频率需高于影像数据的采样频率。根据放射 射线与光射线的相似性，可以采用类似于光线追踪( r a y - c a s t i n g ) 的算法结合放射 射线在特定物质中的衰减、散射、反射特性，计算放射剂量场中每一个采样点的 剂量值。在实际实现中通常采用蒙特卡洛( m o n t ec a r l o ) 方法，又称为随机模拟或 统计试验方法模拟射线粒子在特定物质中的传输问题。 5 等剂量面的建立 放射剂量场是一个连续的数据场，因此在剂量场中存在连续封闭的等值面。 建立等值面的方法主要有行进立方体( m a r c h i n gc u b e s ) 算法和行进四面体 ( m a r c h i n g t e t r a h e d r a l ) 算法。在建立了等剂量面后，对其进行显示和分析，得到 剂量分布与病灶区域之间的关系，一般要求病灶区域受到集中的高剂量照射，在 病灶区域边界处剂量值快速衰减，以保护正常组织。同时，对剂量场进行切片采 样，可以从任意位置任意角度观察某一切片上的剂量分布情况。 6 医学影像数据库管理 在上述工作的基础上，建立一个医学影像数据库，以有效地管理病人信息、 5 山东大学硕士学位论文 医嘱信息、影像数据、放疗计划书等数据，实现影像数据以及各类相关信息的整 理、组织、检索。 可见，t p s 系统包括了计算机可视化技术的许多要点。如图像分割、边界识 别、基于轮廓线的三维表面重构、射线追踪等技术在t p s 系统中得到充分的应 用。 1 3 图像分割主要方法 图像分割是从图像处理到图像分析转变的关键，也是图像自动分析的第一 步。图像分割是图像处理这门学科中的基础难题，它是将图像中有意义的特征部 分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识 别、分析和理解的基础【引。例如，一幅含有肿瘤病灶的头部m r i 图像可以分割 成灰质、白质、病变区域等。图像分割的方法一般有灰度阈值法、边缘检测法和 区域分割法【9 】。 一、灰度阈值法 灰度阈值法是把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度阈值的方法确 定有意义的区域或待分割的物体边界。灰度阈值法的关键是图像阈值的选取。 灰度阈值法的一种方法是将一幅灰度图像变成二值图像。设图像的灰度级范 围为( 蜀，g k ) ，在g 。和反之间选择一个灰度值丁作为阈值，则图像中大于丁的 像素点赋值为1 ( 0 ) ，小于丁的像素点赋值为0 ( 1 ) ，图像就被分割成背景和物体 两部分的二值图像。也可以设置多个阈值，将图像分割成包含多个目标的二值图 像。 并非所有黑白图像中的物体和背景都有截然不同的灰度，因此，灰度阈值选 取是否合适将极大地影响图像分割的质量。阈值取得太大，会把许多背景点错误 地分割为物体的一部分；反之，当门限取得太低时，将有许多物体的像素被错误 地分割成背景。在选择最佳阈值时，通常按下面两种方法去考虑： ( 1 ) 当一幅二值图像灰度分布的百分比已知时，可用试探的方法选取阈值， 直到阈值化后图像的灰度分布百分比刚好和已知数据一致为止。不过这种方法对 于事先不知道物体和背景像素占总像素百分比的二值图像，以及对于大多数非二 值图像来说，是完全不适宜的。 6 山东大学硕士学位论文 ( 2 ) 如果被处理图像的灰度直方图属于双极型的( 即具有两个峰) ，则可以选 取与两个峰中间谷底对应的灰度值作为阈值。因为这类直方图暗示了背景和对象 占据了不同的灰度范围，因此选择谷底作为阈值，可以使错分概率减到最小。 阈值的选择的恰当与否对分割的效果起着决定性的作用。这里简要介绍几种 常用的阈值选取算法【l o , h 。 1 双峰法 双峰法的原理极其简单：它认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上， 前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。从分割的效 果来看，当前后景的对比较为强烈时，分割效果较好；否则基本无效。 2 迭代法 迭代法是基于逼近的思想，其步骤如下： ( 1 ) 求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为z 一和z i n i n ，令初始阈 值t o = ( z 咖寸z m 曲2 ； ( 2 ) 根据阈值t k 将图象分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值z o 和z b ； ( 3 ) 求出新阈值t k + l = ( z o + z b ) 2 ： ( 4 ) 若t k = t k + l ，则所得即为阈值；否则转2 ，迭代计算。 迭代所得的阈值分割的图象效果良好。基于迭代的阈值能区分出图像的前景 和背景的主要区域所在，但在图像的细微处还没有很好的区分度。但令人惊讶的 是，对某些特定图象，微小数据的变化却会引起分割效果的巨大改变，两者的数 据只是稍有变化，但分割效果却反差极大。 3 大津法( o t s u 法) 【1 2 】 大津法由大津于1 9 7 9 年提出，对一幅待分割图像，记t 为前景与背景的分 割阈值，前景点数占图像比例为w o ，平均灰度为u o ：背景点数占图像比例为 w l ，平均灰度为u l 。图像的总平均灰度为：u = w c * u 0 + w i * u i 。从最小灰度值到 最大灰度值遍历t ，当t 使得值g = w o o u ) 2 + w l ( u 1 u ) 2 最大时t 即为分割的 最佳阈值。对大津法可作如下理解：该式实际上就是类间方差值，阈值t 分割出 的前景和背景两部分构成了整幅图像，而前景取值u o ，概率为w o ，背景取值 u l ，概率为w l ，总均值为u ，根据方差的定义即得该式。因方差是灰度分布均 7 山东大学硕士学位论文 匀性的一种度量，方差值越大，说明构成图像的两部分差别越大，当部分目标错 分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小，因此使类间方差最大 的分割意味着错分概率最小。 直接应用大津法计算量较大，因此通常在实现时采用了等价的公式 g = w o * w l * ( u o - u 1 ) 2 。经测试发现：大津法选取出来的阈值非常理想，对各种情况 的表现都较为良好。虽然它在很多情况下都不是最佳的分割，但分割质量通常都 有一定的保障，可以说是最稳定的分割。 4 灰度拉伸：一种改进的大津法【1 3 】 大津法得到了广泛的应用，但有人发现，大津法致命的缺陷是当目标物与背 景灰度差不明显时，会出现无法忍受的大块黑色区域，甚至会丢失整幅图像的信 息。为了解决这个问题，有人提出了灰度拉伸的增强大津法。这种方法的原理其 实就是在大津法的基础上通过增加灰度的级数来增强前后景的灰度差，从而解决 问题。灰度增加的方法是用原有的灰度级乘上同一个系数，从而扩大灰度的级数， 特别地，当乘上的系数为1 时，这就是大津法的原型，因此，大津法可以看作这 种方法的一个特例。 在实现中，进行了多种灰度拉伸，发现对不同的图像，当遇上不同的拉伸系 数时，分割效果也相差甚远。 二、边缘检测 图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用。边缘能勾划出目标物体，使观 察者一目了然。边缘蕴含了丰富的内在信息( 如方向、阶跃性质、形状等) ，是图 像识别中抽取图像特征的重要属性。从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连 续性( 灰度突变、颜色突变等) 的反映，它标志着一个区域的终结和另一个区域的 开始。 边缘检测【1 4 , 1 5 】首先检出图像局部特性的不连续性，然后再将这些不连续的边 缘像素连成完整的边界。边缘的特性是沿边缘走向的像素变化平缓，而垂直于边 缘方向的像素变化剧烈。所以，从这个意义上说，检测边缘的算法就是检出符合 边缘特性的边缘像素的数学算子。目前，边缘检测常采用边缘算子法和模板匹配 法等。 ( 1 ) 梯度算子对于图像函数骶力，它在点删处的梯度是一个矢量，定 山东大学硕士学位论文 姚耵c 圳= 芸钉 由梯度的计算可知，在图像中灰度变化较大的边沿区域其梯度值大，在灰度 变化平缓的区域其梯度值较小，而在灰度均匀的区域其梯度值为零。图像经过梯 度运算后只留下灰度值急剧变化的边沿处的点。常用的梯度算子有r o b e r t 算子、 p r e w i t t 算子、s o b e l 算子等。 ( 2 ) 拉普拉斯算子拉普拉斯算子是常用的边缘检测算子，它是各向同性的 二阶导数： 俨似川= 窘+ 軎。 如果在图像中的一个较暗的区域中出现了一个亮点，那么用拉普拉斯运算就 会使这个亮点变得更亮。因为图像中的边缘就是那些灰度发生跳变的区域，所以 拉普拉斯锐化模板在边缘检测中很有用。同梯度算子一样，拉普拉斯算子也增强 了图像的噪声，但它对噪声的作用较弱。有时用拉普拉斯算子进行边缘检测时， 可将图像进行平滑处理。 三、区域分割 对于特征不连续性的边缘检测，把图像分割成特征相同的互相不重叠连接区 域的处理被称为区域分割。前面介绍的灰度阈值法是区域分割最简单的方法，更 进一步的方法还有区域扩张法【1 7 】以及在特征空间中利用群聚【1 硼进行区域分割的 方法。下面简单介绍一下区域扩张法。 1 简单区域扩张法 通常利用这种方法将图像分割成不同的小区域，再研究与其相邻的各个小区 域之间的特征，把具有类似特征的小区域依次合并起来。简单区域扩张法一般从 单个像素开始进行，其步骤如下： ( 1 ) 对图像进行扫描，求出不属于任何区域的像素； ( 2 ) 把该像素的灰度与其周围的4 邻域或8 邻域内不属于任何一个区域的像 素灰度相比较，如果其差值在某一阈值以下，就把它作为同一区域加以合并； ( 3 ) 对于那些新合并的像素反复进行( 2 ) 的操作； ( 4 ) 反复进行( 2 ) 、( 3 ) 步，直至区域不能扩张为止； 9 山东大学硕士学位论文 ( 5 ) 返回到( 1 ) ，寻找能成为新区域出发点的像素。 不过对于区域间边缘灰度变化很平缓的场合以及对比度弱的边缘相交为一 点的情况，这种简单的方法会将两个区域合并起来。为了消除这一缺点，在上述 第( 2 ) 步中可以比较已经存在区域的平均灰度与该区域邻接像素的灰度值。但是 这样做就会产生问题，以不同的像素作为起始点进行区域扩张，最后的分割结果 会不同。实际情况时再具体分析。 不依赖于起始点的区域扩张方法如下： ( 1 ) 设灰度差的阈值为0 ，用前面第( 1 ) ( 5 ) 步进行区域扩张( 使具有同一灰度 的像素合并) ： ( 2 ) 求出所有邻接区域的平均灰度差，并合并具有最小灰度差的邻接区域组： ( 3 ) 通过反复进行第( 2 ) 步，依次把区域合并。 用这种方法，如果在不适当的阶段停止区域合并，整个画面就会最终成为一 个区域。 2 统计假说检测法 以上的方法是把灰度差作为区域合并的判定标准的，此外还可以根据小区域 内的灰度分布的相似性进行区域合并。具体步骤如下： ( 1 ) 把图像分成相互稀疏的，大小为n x n 的小矩形区域； ( 2 ) 比较邻接区域的灰度直方图，如果灰度分布情况相似就合并成一个区域； ( 3 ) 反复进行第( 2 ) 步，直至区域合并完成为止。 为了检测灰度分布情况的相似性，采用下面的方法。设h i ( x ) 、i j l 2 为相邻 的两个区域的灰度直方图，从这个直方图求出累积灰度直方图q ( x ) = l ：ij l l ( x ) 出 和吼( x ) = f ( z ) 出，可以用如下两种准则： ( 1 ) k o l m o g o r o v - - s m i m o v 检测，即m a x h , ( x ) - h , ( x ) i ( 2 ) s m o o t h e d - - d i f f e r e n c e 检测，即l q ( x ) 一屿( x ) i z 求出两者之差，如果差值小于某个阈值，就将两个区域合并。 根据上述灰度分布相似性的区域扩张法，不仅能用于分割灰度相同的区域， 而且还能分割具有纹理性的某个区域。但是采用这种力法，如何确定最初的矩形 区域大小是个问题：如果n 定大了则区域的形状就变得不自然，小对象就会漏掉； 1 0 山东大学硕士学位论文 如果n 定小了，可靠性就会减弱。通常将n 取为5 1 0 内的值。 3 试探法 以上所有方法都是采用了仅仅与灰度有关的值作为区域合并的标准。还可以 根据区域的形状作为判断标准，即首先把图像分割成灰度固定的区域，然后根据 如下评价标准进行区域合并： ( 1 ) 把任意的邻接区域尺l 、恐的周长设为局、尸2 ，把在两个区域共同边界两 侧的灰度差在某一阈值口值以下的那部分长度设为w o 如果w m i n p i ，最i q ( q 为阈值) ，则合并r l 、r 2 。 ( 2 ) 在把尺l 、恐的共同边界的长度设为b 时，如果叫b 岛( 岛为阈值) 则合 并r l 、r 2 。 上述( 1 ) 的标准是为了合并得到一致的理想形状的标准，r l 、飓的共同边界 在凸凹的情况下也易于被合并。而( 2 ) 则是为了合并共同边界中对比度低的部分 比较多的区域的标准。 四、h o u g h 变换 h o u g h 变换1 9 1 是一种检测、定位直线和解析曲线的有效方法。它将二值图像 变换到h o u g h 参数空间，该空间由所谓的累加器组成，而累加器是直线或者解 析曲线的参数的函数。在h o u g h 变换过程中，同一直线或同一解析曲线的点对 应着同一累加器，并且直线或解析曲线上的每一点引起对应的累加值增加，从而 在h o u g h 参数空间形成一个与直线或解析曲线对应的局部最大值。通过检测 h o u g h 参数空间中的所有局部最大值，就可以找到一组对应的h o u g h 参数，进 而检测并定位出与这组参数对应的直线或解析曲线。这种变换的最大优点是抗噪 声能力强，能够在信噪比较低的条件下，检测出直线或解析曲线。它的缺点是需 要首先做二值化以及边缘检测等图像预处理工作。使输入图像转变成为宽度为一 个像素的直线或曲线形式的点阵图。但是，在做了预处理工作后，原始图像中的 许多信息将损失，例如原始图像中的大部分灰度信息在做了二值化处理后将丢 失，又如原图经边缘检测后，像素之间的许多关系也将丢失。由于这个原因，给 它的应用带来了局限性。 山东大学硕士学位论文 1 4 论文的主要工作以及章节安排 从t p s 制定的一般过程可以看出，图像处理技术是t p s 的重要内容和关键 技术之一。在t p s 过程中要用到的图像技术有：图像采集与传输、图像校正、 增强；图像配准、融合；图像分割；三维重建与可视化等。近年来，医学图像处 理领域的研究空前活跃，也取得了丰硕的研究成果，上述图像技术都是该研究领 域的热点问题。但是由于医学图像的特殊性、临床病例的复杂多样性，目前还没 有成熟的、通用的、可以直接使用的固定模式，只有针对临床实际和具体问题， 才能选择合适的图像处理技术。 为在肿瘤治疗上实现高精度、高剂量、高疗效和低损伤( 三高一低) 的现代放 疗模式，准确勾画肿瘤的体积和肿瘤与周围正常组织之间的关系，对图像分割方 法提出了很高的要求。在临床中，病灶性质形态千差万别，而分割方法也多种多 样，所以要根据病灶的图像特点以及分割算法的性质来选择合适的分割方案。这 一点，正是本论文研究的出发点和初衷。 本文主要研究了在使用t p s 对病人进行治疗计划制定过程中如何应用医学 图像分割处理的技术来帮助医生制定出更准确的治疗计划。论文的主要工作包 括：t p s 系统中图像采集与预处理，数学形态学滤波及其改进，基于互信息的医 学图像精细分割方法，并给出了t p s 系统中的图像分割实例。 本论文的