（计算机软件与理论专业论文）基于CT的椎骨组织分离与碰撞检测技术研究与实现.pdf

摘要 鉴于脊柱外科矫正手术具有较高的医疗风险，为了有效地防范或降低手术风险发生 的几率，利用计算机虚拟现实技术开展脊椎外科矫正的术前计划、模拟、训练等工作正 在被提到当代计算机辅助医学的议事日程之中。本文针对计算机虚拟脊椎矫正手术中的 部分关键技术，重点开展了包括c t 图像预处理、三维体数据重构、椎骨分离以及椎骨 间碰撞检测等方面的研究。并在完成上述关键技术的研究基础上实现了一个初级版本的 计算机虚拟脊椎矫正平台。本文研究的主要内容包括： 1 针对椎骨c t 图像的特点从滤波、增强和二值化三个方面对图像序列进行预处 理。对传统的中值滤波进行优化，不仅有效的消除了噪声，加强了图像的边缘 信息，而且与传统方法相比提高了运算效率。 2 对表面绘制和体绘制两种绘制方法的常用算法进行研究与实现，从而为椎骨的 分离和虚拟矫正过程提供精确的操作对象。 3 针对椎骨分离过程中遇到的问题，提出了一种椎骨自动识别分离算法。该算法 以三维重构后的体数据为输入对象，不需要人工的选取种子点便可以直接从脊 椎体数据中分离出具有相似灰度值的每块椎骨模块。 4 实现了碰撞检测功能。分析当前已有的碰撞检测技术，对多种碰撞检测算法进 行研究与对比，针对虚拟手术过程中椎骨具有刚性的特点，详细介绍并实现了 适合椎骨间碰撞检测需求的o b b 算法。 5 依据以上的研究，本文设计实现了计算机虚拟脊椎矫正手术操作平台的初级版 本“v r s p i n e r e l 0 。该系统主要具有c t 图像预处理、三维体数据重构、椎 骨组织分离以及碰撞检测等功能。 该虚拟脊椎矫正平台可以让医生在进行脊椎物理矫正手术实施之前，真实并可重复 地模拟手术过程的构想变成现实，这样不仅提高了手术的成功率和准确性，而且使手术 成本得到了降低。 本课题得到国家自然科学基金“脊柱和脊椎三维几何形态统计模型研究”( 基金编号： 6 0 8 7 1 0 9 7 ) 项目的支持。 关键字：c t 图像，三维重构，椎骨分离，碰撞检测，o b b r e s e a r c ha n dr e a l i z a t i o no ns e g m e n t a t i o na n dc o l l i s i o n d e t e c t i o no fv e r t e b r ab a s e do nc ti m a g e a b s t r a c t i nv i e wo ft h eh i g hm e d i c a lr i s ko fs u r g i c a lc o r r e c t i o no fs p i n a ls u r g e r ya n di n 。o r d e rt o e f f e c t i v e l yp r e v e n to rr e d u c et h er i s k ，t h ea p p l i c a t i o no fc o m p u t e rv i r t u a lr e a l i t yt e c h n o l o g i e s f o rs p i n a ls u r g e r y , i n c l u d i n gp l a n n i n g ，s i m u l a t i n ga n dt r a i n i n ga r eb e i n gr e f e r r e dt ot h e a g e n d ao fc o n t e m p o r a r yc o m p u t e r - a i d e dm e d i c i n e a c c o r d i n gt os o m ek e yt e c h n o l o g i e so f s p i n a ls u r g e r y , w ef o c u so nt h er e s e a r c ho fc ti m a g ep r e - p r o c e s s i n g ，t h r e e - d i m e n s i o n a ld a t a r e c o n s t r u c t i o n ，v e r t e b r a ls e p a r a t i o na n ds p i n a lc o l l i s i o nd e t e c t i o n a f t e rt h a t ，ac o m p u t e r v i r t u a ls p i n a lc o r r e c t i o ns u r g e r yp l a t f o r mw h i c hb a s e so nt h o s et h e o r i e si sb u i l t t h i sr e s e a r c h w o r ki s s u p p o r t e db yn a t i o n a ln a t u r a ls c i e n c ef o u n d a t i o no fc h i n a , m a i nt a s k sa r ea s f o l l o w i n g ： 1 f o rt h ec h a r a c t e r i s t i co fv e r t e b r a lc ti m a g e ，w ep r e p r o c e s st h ei m a g es e q u e n c e sb y f i l t e r i n g ，e n h a n c i n ga n db i n a r i z a t i n g c o m p a r i n gt ot h et r a d i t i o n a lm e d i a nf i l t e r , t h en e w o p t i m i z e dm e t h o dn o to n l ye l i m i n a t e st h en o i s ea n de n h a n c e st h ei m a g ee d g ei n f o r m a t i o n ， b u ta l s oi m p r o v e st h ec o m p u t i n ge f f i c i e n c y 2 t h ec o m m o na l g o r i t h mo ft h es u r f a c er e n d e r i n ga n dv o l u m er e n d e r i n gm e t h o d sa r e s t u d i e da n dr e a l i z e di nt h i sp a p e rs ot h a tp r e c i s eo p e r a t i n go b j e c t sa r ep r o v i d e df o rv e r t e b r a l s e p a r a t i o na n d v i r t u a lc o r r e c t i o n 3 c o n s i d e r i n gt h ep r o b l e me n c o u n t e r e di nt h ep r o c e s so fv e r t e b r a ls e p a r a t i o n ，a s e p a r a t i o na l g o r i t h mf o ra u t o m a t i ci d e n t i f i c a t i o no ft h ev e r t e b r ai sp r o p o s e d t h i sa l g o r i t h m t a k e st h r e e - d i m e n s i o n a lr e c o n s t r u c t i o nv o l u m ed a t aa si t sh a p u t ，a n di tc o u l dd i r e c t l ys e p a r a t e e a c hv e r t e b r am o d u l ew i t ht h es i m i l a rg r a yv a l u ef r o md a t as p i n a lw i t h o u ta r t i f i c i a ls e l e c t i o n o fs e e dp o i n t s 4 r e a l i z e dt h ec o l l i s i o nd e t e c t i o n t h ei m p l e m e n t a t i o np r o c e s so ft h eo b ba l g o r i t h mi s s t u d i e dd e t a i l e d l yt h r o u g ha n a l y z i n gt h ee x i s t i n gc o l l i s i o nd e t e c t i o nt e c h n i q u e sa n dt h e c h a r a c t e r i s t i c so fr i g i ds p i n e 5 b a s e do nt h ea b o v er e s e a r c h ，t h ep r i m a r yv e r s i o no fc o m p u t e rv i r t u a lc o r r e c t i o no f i l s p i n a ls u r g e r yp l a t f o r mc a l l e d ”v r s p i n e r e1 0 ”i sd e v e l o p e dw i t ht h ef u n c t i o n a l i t i e so fc t i m a g ep r e - p r o c e s s i n g ，t h r e e - d i m e n s i o n a lr e c o n s t r u c t i o no fv o l u m ed a t a , s p i n a lt i s s u e s e p a r a t i o na n dc o l l i s i o nd e t e c t i o n t h ev i r t u a lc o r r e c t i o np l a t f o r mm a k e st h ed r e a mw h i c ha l l o w ss i m u l a t i n gt h es u r g i c a l p r o c e d u r e sf a c t u a l l ya n dr e p e a t e d l yb e f o r et h ei m p l e m e n t a t i o no ft h ep h y s i c a lc o m et r u e s o t h a tt h i sp l a t f o r mn o to n l yi m p r o v e st h es u r g i c a ls u c c e s sr a t ea n d a c c u r a c y , b u ta l s or e d u c e s o p e r a t i o nc o s t t h i sr e s e a r c hw o r ki ss u p p o r t e db y “t h en a t i o n a ln a t u r a ls c i e n c ef o u n d a t i o no fc h i n a ( f u n dn u m b e r ：6 0 8 7 10 9 7 ) ” k e yw o r d s ：c ti m a g e s ，3 - dr e c o n s t r u c t i o n ，v e r t e b r a ls e p a r a t i o n ，c o l l i s i o nd e t e c t i o n ，o b b i i i 西北大学学位论文知识产权声明书 本人完全了解西北大学关于收集、保存、使用学位论文的规定。 学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。 本人允许论文被查阅和借阅。本人授权西北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、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研 究所等机构将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库或其它 相关数据库。 保密论文待解 学位论文作者指导教师繇越 2 叼尹年乡月7 日 西北大学学位论文独创性声明 本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，本论文不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，。也不包含 为获得西北大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我 一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的 说明并表示谢意。 学位论文作者签名：d 怂商眩廷 w 年厂月 7 日 西北大学硕士学位论文 1 1 研究背景及意义 第一章绪论 据世界卫生组织资料显示，每年被脊椎病纠缠的美国人约有5 4 0 万，医疗费及经济 的损失高达1 6 0 亿美元；在英国，年平均每1 0 0 0 名男性劳动者中，因此病要失去6 2 7 个劳动日，每1 0 0 0 名女性劳动者中，要失去3 4 7 个劳动日。美国脊椎矫正协会统计： 美国3 0 岁以上人口，脊椎骨退化比例占三分之一以上；7 0 岁以上老人均有退化现象， 在1 8 万卧床或坐轮椅的患者中更为严重。国外普遍认为脊椎问题会让人的寿命缩短三 分之一，是各国实际年龄平均难以越过8 0 岁的主要原因之一。 目前，脊椎病在我国己成为常见病和高发病。在中老年人群中有高达9 7 的人数或 轻或重的患有脊椎方面的疾病，并且这一现象已开始出现低龄化趋势，在4 0 岁以下的 人群中，4 0 以上的人群脊椎有各种疾病，与此同时，儿童脊柱侧弯症的发病率也高达 2 5 。并且随着长期的使用电脑、看电视、打麻将等，脊椎病患者的人数也在逐年增加。 脊椎病患者轻者头颈、肩臂、腰腿疼痛，重者不完全或完全瘫痪，一些脊椎病患者还可 产生缺血性脑萎缩、血压异常、冠心病、胃肠功能紊乱等症，以致被医学界称为“不死 的癌症 。 迄今为止，治疗畸形脊椎的最有效方法是通过脊椎矫正手术进行治疗。但是脊椎矫 正手术是一个侧重于运用方法和经验的过程，目前仍然滞留在医生通过观察c t 或m 等医学图像，然后构想出患者的脊柱形态，并依据这种模式判定患者脊椎的病区以及病 区内椎骨受损或变形的程度，进而给出手术规划和方案的层次。这种传统的诊断方式主 要存在如下两点弊端，第一点：很难实现对真实脊椎的正确预见。这是因为这种传统模 式的脊椎治疗方案很大程度上受到医生个人的经验以及习惯等主观因素的影响，往往具 有一定的不确定性，以致经常会出现不同的医生对同一套椎骨图像具有不同判定的现 象。第二点：这种治疗方式使主治医生与患者交流起来比较困难。通常患者在进行矫正 手术前最为关注的是脊椎矫正后的形态，但是这种传统的治疗方式缺乏一种直观量化的 标准，不能给患者展示一个直观有效的术后效果。矫正手术在很大程度上具有不可逆性， 即一旦手术完成后才发现矫正效果不理想，如果想重新进行矫正，则存在着许多客观的 困难，例如患者将再次经历医疗痛苦等。因此如何在术前能够规划好正确的治疗方案对 整个矫正过程具有特别重要的意义。 第一章绪论 随着计算机处理技术的发展，计算机辅助脊椎矫正手术计划和效果预测已经成为脊 椎矫正的发展方向。目前，通过对医学数据的采集并将其在虚拟现实环境中进行重构， 便可将被检测组织的三维形态精确地展示在医生面前。但是这个过程重构出的图像是多 个椎骨连在一起的整体脊柱三维图像，而在计算机虚拟脊椎矫正系统中，为模拟矫正过 程中各个相关椎骨产生的位移和旋转，同时也为准确评估矫正过程中两椎骨衔接面处内 椎管的有效安全面积( 即不出现挤压椎管内血管、神经组织的临界等效内椎管横截面 积) ，需要将单个的椎骨从重建好的脊柱图像中分离出来作为单独的脊椎模件。只有在 虚拟手术环境下对这些脊椎模件进行符合正常生理条件的虚拟装配，才能为脊椎矫正过 程提供手术方案的制定、术中治疗过程的引导、手术结果的预测以及术后康复锻炼的指 导等工作。同时，这种虚拟脊椎矫正环境可以提高手术模拟的真实感、保证装配的可靠 性以及装配的精度，同时可以满足医生对手术方案的重复性修改，以便提高手术的质量 以及降低手术的治疗成本。 1 2 国内外研究现状 国外许多大学的研究机构以及商业公司对虚拟手术仿真系统的研究与探索起步较 早，在利用医学图像进行准确治疗和术前模拟等方面已经做了大量卓有成效的研究工 作。他们针对手术过程的自身特点，通过创建虚拟对象的方式来实现仿真过程。如法国 i n r i a 的s t e p h a n ec o t i n 等对虚拟手术过程中肝脏发生自身形变的研究【l 】；德国k a r l s r u h e 的应用计算机科学研究所针对最小损伤手术开发的内窥镜手术训练系统；德国的 e r l a n g e n 大学的远程通信实验室研制了颅面手术规划与仿真系统；美国s t a n d f o r d 大学 生物计算机中心开展了以血管为手术对象的切割和缝合仿真研究【2 1 ；日本东京大学医学 部和三菱电机合作研究的虚拟显微镜技术、虚拟手术器械技术以及触觉提示技术。另外 从事虚拟现实技术的开发公司以及c t 设备的提供厂商( 如西门子和飞利浦) ，针对医学 手术领域也研制出了一些产品，包括体数据可视化的软件包、专用的虚拟手术器械等。 在国内，机器人和计算机辅助医学于1 9 9 6 年由国家自然科学基金会发起并介入专 题。至此，虚拟手术仿真技术的研究也逐渐引起人们的广泛关注。近年来，许多大学在 这一领域做出了公认的成果，如：东南大学的“图像引导神经外科手术导航系统”、上 海交通大学的“神经外科手术导航系统”、“手术解剖图谱的三维可视化 以及“虚拟内 窥镜”等。北京大学的“头部手术导航m 对成像仪”、清华大学的医学图像处理技术、 西北大学的“p a c s 管理医学影像系统”、“颅骨面貌计算机辅助复原系统1 3 j ，、“三维医 2 西北大学硕士学位论文 学图像分析平台f 4 5 】，、“三维医学放疗计划系统 、虚拟内窥镜系统【6 8 1 ”等，这些研究 内容主要集中在该领域的基础理论方面。国内也有成型的手术导航设备，例如：深圳安 科公司开发了神经外科导航系统等。但是总体上来看，国内的这类产品无论从精度上还 是整体技术水平上，与国际先进水平相比还存在一些差距。 现阶段，针对脊椎病的治疗已经出现了基于虚拟手术理论的计算机辅助脊柱手术导 航系统( c o m p u t e r a i d e ds u r g e r y ，c a s ) ，该系统可以降低传统脊柱手术的风险，提高手术 精度。c a s 主要由术中c t 、定位系统以及中心控制系统三部分构成，它在术前采集或 输入患者脊椎病区的c t 图像切片，对这些图像进行三维可视化并把结果保存在计算机 中；在手术过程中，系统首先将患者脊椎的三维图像显示在屏幕上；然后将虚拟手术刀 和导航棒引入到图像空间范围内，并利用定位技术对手术刀以及导航棒的位置进行实时 的捕捉与记录；最后外科医生通过观察手术刀或者导航棒和脊椎的相对位置，在手术实 施过程中不断的对手术刀的切割路线进行人为的或者自动的调整，从而伎脊椎矫正手术 按照术前的规划完成。依据上述手术过程的描述，可以看出该系统在手术过程中实际上 只提供了引导以及可视化器械定位的功能，缺少对椎骨进行虚拟装配以模拟矫正手术过 程以及展示术后效果的功能。这对于具有较高风险的脊柱矫正手术来讲，实际上仍然存 在着较大的风险以及局限性【9 】。 总体来看，当前虚拟手术技术已经得到了较快的发展，并且已经有部分成型系统投 入使用，但是出于目前手术技术不够成熟以及成本较高等原因，虚拟手术系统的研究成 果多数只能用于技术演示和实验过程，未能达到较高的实用化程度。 1 3 论文主要研究内容 依据虚拟脊椎矫正技术的相关研究背景和现状，本课题开展于2 0 0 4 年，并于2 0 0 9 年获得国家自然科学基金( 基金编号：6 0 8 7 1 0 9 7 ) 的支持。本文研究的是计算机虚拟脊椎 矫正系统的前期组成部分，主要包括图像预处理、三维重构、椎骨分离以及碰撞检测相 关技术的研究与实现。本文的主要研究内容是： ( 1 ) 对传统的中值滤波进行优化。对传统的中值滤波方法进行分析，同时依据椎骨 c t 图像的特点，通过采取在原有算法中引入中间矩阵、调整模板窗口内数据的排列模 式以及对滤波后的图像进行修正等方法，使得滤除噪声的同时不仅加强了图像的边缘信 息，而且与传统的滤波方法相比减少了时间开销。 ( 2 ) 三维可视化技术研究。对面绘制和体绘制的常用算法进行分析与研究，并采用 3 第一章绪论 多种绘制算法对三维脊柱实现重构，为椎骨的分离和虚拟矫正提供了精确的操作对象。 ( 3 ) 椎骨自动识别分离算法。本文依据区域生长和“分离一合并算法的思想，针 对椎骨虚拟矫正手术的实际需求，提出了一种可以直接从三维脊椎体数据中分离出每块 椎骨数据的自动识别分离算法。该算法不但可以分离出具有相似灰度值的每块椎骨，而 且不需要借助人工交互的方式进行种子点选取，从而在减少手工干预的工作量的同时， 提高了分割算法的自动化程度。 ( 4 ) 椎骨间碰撞检测。为了避免具有刚体特性的椎骨在虚拟装配过程中发生过装配 等现象，本文在对椎骨虚拟装配可行性分析研究的基础上，针对多种碰撞检测技术的常 见算法开展了详细的分析与对比。并研究和实现了适合椎骨间碰撞检测需求的o b b l l 0 】 算法，进而增加了系统的真实感、保证了装配的可靠性以及装配精度。 ( 5 ) 设计并实现了计算机虚拟脊椎矫正手术操作平台的初级版本“v r s p i n e r e l 0 。 该系统主要具有c t 图像预处理、三维体数据重构、椎骨组织分离以及碰撞检测等功能。 在计算机辅助脊椎矫正手术的方案规划和效果预测方面，具有一定的参考与应用价值。 1 4 论文结构与安排 第一章：绪论。概述了本文研究内容所属的基本方向、课题的研究背景以及国内外 在此方向上的研究和应用现状。 第二章：c t 图像序列预处理。图像预处理的好坏直接影响着三维重构和椎骨分离 的效果。首先对c t 断层图像数据进行说明；其次探讨并实现了c t 图像处理过程中常 用的滤波算法、增强算法，并对传统的中值滤波算法进行优化；最后对c t 图像阈值分 割的原理和分类进行讨论，并通过实验对二值化阈值分割中的三种常用算法的处理结果 进行分析与对比。 第三章：脊椎三维体数据重构。分别介绍了表面绘制和体绘制两种方法的常见算法， 着重分析了表面绘制中移动立方体算法和体绘制中光线投射算法的思想以及算法过程， 并对表面绘制和体绘制中的若干算法进行实现。 第四章：椎骨自动识别分离算法。对三维体数据的区域分割标注算法进行讨论与研 究，并在此基础上详细介绍了本文提出的椎骨自动识别分离算法。 第五章：利用碰撞检测技术保证装配的可靠性。介绍碰撞检测的相关概念以及分类， 详细描述了本文采用的o b b 层次包围盒检测算法的主要思想以及构造过程。 第六章：系统分析与实现。依据本文所研究的算法为基础，实现了计算机虚拟脊椎 4 西北大学硕士学位论文 矫正手术操作平台的初级版本“v r s p i n e r e l 0 ”，介绍了系统的功能设计和流程，并给 出了系统运行过程中的部分效果图。 第七章：本文总结与展望。对本文所做的工作进行总结，同时依据目前研究过程中 遇到的问题对下一步工作做了展望。 5 第二章椎骨图像预处理技术 第二章椎骨图像预处理技术 2 1c t 断层图像数据说明 2 1 1 医学c t 数据的获取 医学c t 数据是通过医学成像设备扫描被检测物体得到的生物组织或器官的数字化 图像，这种设备的成像原理主要是基于x 射线断层投影技术【l 。c t 数据图像通常是以 d c m 格式进行存储的，并且这种格式数据可以通过网络、磁带或者磁盘的方式实现数 据间的传输。随着医学图像技术的进一步发展，医学c t 数据的网络传输也逐渐形成了 一个通用标准，即d i c o m 3 0 协议标准。 2 1 2 医学c t 数据特点 计算机断层扫描机以及核磁共振所产生的c t 和m 断层图像由于其自身生成过 程中存在的成像原理以及传输环境等因素的影响，它们自身便具有了一定的特性。一般 来讲，c t 图像和m 砒图像各有其优点和缺点：c t 是1 2 位灰度图像，它的优点是灰度 值对比明显( 特别是显示骨骼类) ，效果要好于m r i ；然而m 对对软组织的区分会更明 显些，但是它的成像时间一般较长，同时会产生较多运动伪影【1 2 1 。基于此，考虑到本文 以椎骨组织作为实验对象，因此，实验过程中选择c t 切片图像数据作为实验的输入。 通常来讲，c t 或m 融成像设备最终输出的图像数据是被测物体平行截面的灰度图 像序列，是关于物体某一横截面信息的二维数组，如图2 1 所示。二维数组中的每一个 值称作图像的像素值( p i x e lv a l u eo f i m a g e ) ，每一维下像素个数的乘积可构成图像的分辨 率。c t 图像的分辨率一般为5 1 2 x 5 1 2 或1 0 2 4 x 1 0 2 4 ，层间扫描距离为2 - 8 m m ，每一个 像素一般采用1 2 位来表示0 4 0 9 6 个灰度值，并且一些具有高精度的螺旋c t 机可采集 到间距更小的图像。m m 医学图像的分辨率一般是2 5 6 x 2 5 6 ，图像序列间距为2 1 0 m m 。 目前，由于医学图像采集设备的物理分辨率得到了一定提升，m r 图像的分辨率已经 可以达到0 2 u m 【1 3 】。c t 图像序列不但具有空间分辨率上的相同性，而且具有灰度值与 被测组织相互对应的一致性。因此，可以用c t 数据来描述被检测物体的组织或器官。 在三维重构与显示过程中，输入的最基本数据便是这些二维数组( 二维图像序列) ， 它们在空间中某一方向的叠加便构成了三维数组，从而便能够反映出物体组织器官的三 维空间信息。为了重构与显示被扫描物体的组织器官，一般至少需要5 0 至1 0 0 个切片， 6 西北大学硕士学位论文 切片越多，重建后的图像的整体效果就越好，同时重建的时间也会相应地增加。 图2 1c t 灰度图像序列 医学c t 数据与其它可视化数据对象相比，具有如下特点： 首先，医学c t 数据具有灰度上的多样性。由于不同医学图像采集设备的成像原理、 技术指标和性能的不同，所采集出来的二维c t 图像数据中的体素强度与组织成份的对 应关系也是不同的。例如针对骨骼的显示来讲，c t 图像的效果是明显优越于采集设备 获取的其它类型图像，但是针对软组织来讲，它却又逊色于m 砒。同时，即使是同一 台图像采集设备，如果采集过程中相关设备参数设置的不一样，那么图像中各个组织间 的对比关系也是不一样的。此外，c t 图像中即使是位于同一种组织( 例如骨骼中的股骨 和牙齿) 甚至同一物体( 例如位于同一块椎骨中的椎骨边缘和骨髓部分) 中的像素灰度值 也会有很大的差异或存在不均匀的现象。医学c t 图像中像素灰度值所体现的这种多样 性以及复杂性，对后续图像分割以及三维可视化显示过程中相应算法或参数的选择与设 置有较为显著的影响。 其次，医学c t 图像数据通常是包含噪声的。一方面，在成像设备采集过程中，由 于成像技术原理、人为操作以及图像传输过程中外界因素的干扰等原因，将会给图像融 入噪声，从而模糊了物体边缘的高频信号；另一方面，在图像采集过程中，如患者自身 器官蠕动等正常的生理反应现象也会给图像造成一定程度的模糊。基于此，一般在c t 图像的病理诊断应用中，都会采取预处理方式去除图像中的噪声。 再次，医学c t 图像数据具有边缘模糊性和不确定性。c t 图像二维数组中的某一 个元素可能处于两种组织的邻接处，从而导致该元素同时会具有两种物质共有的某些属 性，这样便很难精确地描述该元素最终应该属于哪一部分，例如，一些病变组织由于侵 袭周围组织，会使这两种组织的边缘无法明确界定。一般来讲，正常组织或器官不应该 具有的结构会在病变情况下发生，例如肺部表面的肿块以及骨骼表面的骨刺等。 最后，医学c t 的数据量一般都比较大，如一组具有高分辨率的人体c t 数据量为 7 第二章椎骨图像预处理技术 5 1 2 5 1 2 1 7 3 1 1 6 b i t 。如此大的数据量不仅要占用很大的存储空间，而且可视化计算 量也较大，从而给计算机医学c t 图像进行三维可视化显示这一过程带来了一定难度。 2 2c t 数据预处理 c t 断层图像数据在计算机上实现正确读取后，如何从图像序列中提取出所感兴趣 的组织和器官数据并实现数据在计算机上的显示涉及到c t 断层图像预处理技术。图像 预处理技术是对图像数据进行各种处理，以得到最好的显示效果。常用的预处理技术【1 2 】 有滤波、增强、恢复、插值以及放缩、旋转、平移和变换技术。滤波、增强和恢复操作 的目的是为了消除影像数据中的噪声，从而提高图像的质量，例如对c t 数据进行滤波 处理，可以消除图像数据中的噪声，突出感兴趣的生物组织。图像插值的目的是为了弥 补由于扫描过程中因为扫描间距稀疏而导致的层间信息丢失的现象。图像插值的方法有 很多，例如线性插值、三次样条插值等。但是目前，随着影像设备空间分辨率的提高， 使得在三个轴向上可以达到相等的采样间隔，这样就不再需要进行插值操作了。几何变 换的目的是为了方便用户从不同角度、多方位地观察图像。 由c t 断层图像的特点可知c t 图像具有模糊性和不确定性。因此，为了能够准确 的区分开物体组织中的正常结构和异常病变，需要对图像进行分割操作。图像分割可以 提取c t 图像中感兴趣的组织和器官。并且在三维可视化显示过程中，可以利用二维分 割的数据重构出指定的组织和器官。 下面本文将依次说明图像去噪、增强与组织分割等c t 数据预处理操作过程。 2 2 1c t 图像滤波 医学c t 图像采集设备在进行数据采集的时候，由于自身各种电子器件的随机干扰， 会导致采集到的c t 数据存在一种或多种噪声( 例如高斯白噪和椒盐噪声) 。并且医学c t 图像在进行数据传送或转换( 例如图像传输和数据显示) 的时候，也会使自身的某些品质 降低。所以，在进行图像预处理时首先应当考虑如何对图像进行滤波操作，以去除噪声。 常用的滤波器有低通滤波、高通滤波和中值滤波【1 4 1 。 2 2 1 1 低通滤波器 图像在生成和传输过程中，由于受到敏感元器件、传输通道以及整量化过程等因素 的影响，通常会融入随机性的噪声，不过它们一般只会影响某像素点或某一小区域像 素群，并且这部分像素的灰度值和邻近的像素相比具有较大区别。因此，这些噪声像素 8 西北大学硕士学位论文 g ( x ，少) - - z f ( m ，n ) h ( x - m + l ，y - n + 1 ) ( 2 1 ) q = 吉i ；4 = 去艮 马= 去 薹 e 2 国 q = 丢三虽凰= 三i 三三1 只= 三 c 2 9 第= 辛椎骨目像预n 4 技术 ( a ) 带噪脊椎图像( b ) 低通滤泣后图像( c ) 高通滤波后囝像 ( d 1 传统中值鞋被后罔像f e ) 文献中值滤波后罔像( d 改进中值滤波后图像 圉2 - 2 滤波效果图 22 】3 改进的中值滤波 中值( m e d i a n ) 滤波 ”1 是一种非线性滤波，它能够在消除陶像噪声的同时很好的保持 图像的细节部分。它的主要思想是：首先选择一个窗口模板并让该模板在图像卜滑动： 然后对模板覆盖的全部像素灰度值按照大小进行排序；最后从这个持好的序列中选择位 十中t t j 位置的驮度值，并用它替代模板中心位置的像素扶鹱值。如果窗口覆盖的像素个 数是奇数，那么中值就是扶度值大小排序后的那个中间值，如果覆盖的像素个数是偶数， 那么中值是灰度值大小排序后中问两个灰度值的平均值。 在用中值滤波对图像进行去噪的时候，应该首先考虑如何选取窗口模板的大小以及 模板的形状，因为这两个因紊将会影响滤波过程 的计饽量以及处理进度。虽然滤波窗 口的类型有线形、方形、i 字形、匦形和环形等。但是，实际操作过程中一般多采用以 像素( i ，j ) 为中心的m 方形窗口。窗口处理的计算量可定义如f ：如果图像大小为m 7 像素，窗口大小为k 像素，那么总处理量为o ( m nk 上) 量级。这也就意味着 窗l j 处理的训算量h ；仅与被处理图像的大小成l f 比，也与所用窗ij 的大小成正比。 c t 图像经过上述传统中值滤波处理后，陌像中的随机噪声得到了有效的消除，这 是因为窗口范围内所有像素的灰度值经过大小排序操作厉发生随机突变像素的跃度值 、 西北大学硕士学位论文 要么排在队列的首部，要么排在队列的尾部，而窗口中心那个像素的灰度值的取值来源 于处于队列中间的那个灰度值。然而，在本文实验过程中发现，经过传统滤波处理后的 脊椎c t 图像，存在这样一种现象：椎骨外边缘变得模糊化，如图2 - 2 ( d ) 所示。这是因 为，椎骨外边缘像素具有的灰度值相对于周边骨髓和软组织来说亮度较高，从而在经过 灰度值队列排序后，这个灰度值较高的像素会被另一个相对较低的像素替代，从而产生 了椎骨外围边缘模糊的现象。基于这个问题，本文在文献f 】6 】提出的方法基础上进行改进， 提出了一种优化的边缘增强的中值滤波算法。 在进行中值滤波处理过程中，本文采用了3 3 滤波窗口，设3 x 3 的灰度模板矩阵k 以及为了增强边缘信息而构造的中间矩阵为： r k 。 k = l 七， l k 6 ，l， ，：引 ( 2 4 ) ，7 ，。j 其中，匆和t 均为无符号数，并且砖 o ，2 5 6 ，f 【o ，8 】。矩阵l 可以由如下语句进 行初始化：人为设定一个椎骨边缘附近的灰度阈值f ，一个椎骨边缘灰度的最大值s 以 及一个椎骨灰度较小的值丁。当模板覆盖像素进行扫描时，首先判定窗口内所有像素的 灰度值中有几个值超出s ，如果存在一个以上的像素个数，那么说明此时模板内有噪声 像素，那么指定：l i = k i ，f 【o ，8 】；否则指定：t = f ，f 【0 ，2 】；= t ，f 【3 ，8 】。 本算法的思想概述如下：首先设定灰度值小于阈值，的像素为背景像素，灰度值大 于阈值f 的像素为前景像素或噪声像素。对于改进的中值滤波算法，若当中心点在边缘 上时，在厶毛中，应既含有背景像素又含有前景像素。这样排序后的中值一般为乇如 中的一个值，即为，此时，将该中心值的灰度值设定为椎骨灰度最大值s ，这样便可 以使椎骨的边缘信息得到突出；若当中心点在具有孤立噪声特性的像素点上时，这种情 况可以通过模板内9 个像素的灰度值与s 进行比较得出，如果存在一个以上像素的灰度 值大于s ，便说明模板内有噪声像素。此时将滤波窗口改为传统滤波模式，这样即使当 模板窗口内覆盖有多个( 小于5 个) 噪声像素，所有像素灰度值排序后的中值肯定仍为背 景灰度值，从而使得图像噪声得到了平滑；若窗1 2 1 中心点处于别的位置，厶一磊中要么 同为前景色要么同为背景色像素，所以厶厶的值对排序的结果影响不大，这种情况的 效果同传统中值滤波一样，也可以去除孤立噪声。 第二章椎骨图像预处理技术 图像经过以上的滤波操作后，还需要和原图像进行对比修正，这样是为了还原椎骨 内具有低灰度值骨质像素因滤波操作所引起的失真现象。假设原图像和处理后的图像分 别为彳和b ，修正过程依据如下两点进行：( 1 ) 针对边缘部分，如果a 中像素灰度值小 于，而b 中对应像素灰度值为s ，将b 中此像素的灰度值设为比丁小的值；( 2 ) 针对椎骨 内部，如果b 中某像素灰度值介于丁与s 之间，则用a 中对应像素的灰度值进行代替。 由上述传统中值滤波的基本思想可知，该滤波方式是比较耗时的，因为每次当窗口 移动的时候，都要对新窗口内所有像素的灰度值进行重新排序。考虑到滤波窗口移动时， 窗口内的像素数据具有一定的区域相关性，本文在窗口每次向右移动一列的时候，让新 加进的那列数据替代窗口中将要剔除的那列数据，具体实现方法是：假设窗口大小为 m x n ，那么当窗口右移的时候，将会有m 个数据发生变化，保持其余m ( 一1 ) 个数 据值不变，将右移进来的新一列的值插入这些已排好序的灰度值序列中，这样便省去了 需要对所有像素灰度值进行重新排序的操作，只是简单的将3 个新灰度值插入已经排好 序的像素队列中，从而一定程度上加速了滤波的处理过程。 由图2 - 2 ( t ) 、图2 - 2 ( e ) 及图2 - 2 ( d ) 的对比可以看出，传统的中值滤波方法可以有效的 去处孤立或连续的噪声点，但是却破坏了椎骨的边缘信息；文献【1 6 】中的滤波方法虽然可 以使边缘信息加强，但是在处理位置相邻的连续噪声时效果不理想。而本文中描述的优 化算法结合了两者的优点，同时针对椎骨自身的特点加入了相应的约束条件，进而得到 比较理想的处理结果。 2 2 2c t 图像增强 图像增强就是增强图像中的有用信息，它可以被认为是一个失真的过程。图像增强 不考虑图像质量下降的原因，只是用于调整图像的对比度，将原来不清晰的图像变得清 晰或强调某些感兴趣的特征、抑制不感兴趣的特征以及衰减不需要的特征，其主要目的 是改善图像成份的清晰度、加大对图像的理解力，从而提高图像的视觉效果。 图像增强的手段是针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特 性，扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要，使图像与视觉响 应特性相匹配。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算 法和基于频域的算法两大类。基于空域的算法是直接对图像灰度级做运算；基于频域的 算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算 1 2 西北大学硕士学位论文 法。本文主要采用了直方图均衡化方法进行图像的调节，从而使原始图像的灰度直方图 从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。 采用图像直方图均衡化的方法是为了解决有些图像由于受到外界因素的影响而出 现失真或色彩不平衡的问题。例如：存放时间过长的医学图像胶片或照片的颜色会随着 物理风化作用变得发黄或者采用照相或扫描的方法在进行图像采集时采用了不恰当的 光照，均会出现色彩不平衡现象。 具体操作时，要根据灰度直方图的性质判断出被处理图像的清晰度和黑白对比度。 假设一幅图像的直方图效果不太理想，这时可以采用直方图均衡化处理技术对原图像做 适当的修改，该过程实质上是对已知灰度概率分布的图像中的像素灰度作某种映射变 换，让它变为另一幅具有均匀灰度概率分布的图像，从而达到改善图像清晰度的目的。 客观的讲，直方图均衡化是为了增加图像的对比度。 设d ，d 分别表示原图像和变换后图像的灰度。h ( d ) 、h ( d ) 分别为原图像和变 换后图像归一化的灰度直方图。当d = d 时，表示黑色；d = d 1 = d 一时，表示白色； 而d ，d 。取值区间从0 到d 一，表示像素灰度在黑白之间变化。 现在设定一个灰度变换函数( 即灰度拉伸函数) d = f ( d ) 。f ( d ) 的选择标准是：图 像在经过此变换函数处理后，它的直方图应该变为矩阵形状，从而达到灰度均匀分布的 目的，也即h ( d 。) = 1 d 戤。我们进行如下的推导求出这个变换函数：d = ( d ) 。 h ( d ) a d = 日( d ) d( 2 5 ) h ( d ) = h ( d ) x v ( a o t w )( 2 6 ) 又有：h ( d ) = 1 或。，故( a d d ) = h ( d ) x 皿嗌 ( 2 7 ) d 又因为概率分布函数：f ( d ) = p o ) 疵，故：日( d ) = f ( d ) ( 2 8 ) 所以，对公式( 2 7 ) n 边求积分，得：d = f ( d ) x ( 2 9 ) 由推导过程可知当选取变换函数d = f ( d ) d 黜作为图像的灰度拉伸函数时，所得 到的新图像的直方图将成为矩形，即灰度均匀分布，此i 对h ( d ) = 1 。 经过上述直方图均衡化处理后，c t 图像灰度值的分布会变得比较均衡并且清晰逼 真、层次分明。 1 3 第二章椎骨图像预处理技术 2 2 3c t 图像的阈值分割 c t 图像分割的目的是从图像中分割出自己感兴趣的组织部位。从c t 图像数据的 分析中可以看出，每张图像其实是由一定数目的代表不同灰度值的像素按照一定规则构 成的。这些像素的灰度值反映出相应体素对x 射线的吸收情况，因此不同的组织器官 占据着不同的灰度值区域。传统的阈值分割是通过人工交互的方式从这个灰度值区域中 选取一定的阈值来完成，但是这种方式会因个人的差异而产生不同的结果。基于此，本 文论述了三种基于二值化思想的阈值分割方法，并分别讨论了其优缺点。 2 2 3 1 阈值分割的原理以及分类 阈值分割是一种常用的缩小处理数据范围的方法。阈值化分割算法是图像分割算法 数量最多的一类【1 8 】。一般认为，阈值化分割就是先从图像灰度取值范围内确定一个阈值， 然后将各像素的灰度值与该阈值进行比较，最后根据比较结果对像素灰度值进行分类。 目前，成熟的阈值分割算法有很多种，并且它们的分类方法也比较多，但是对于稳 定图像的阈值分割技术一般分为如下5 类f 1 8 】： ( 1 ) 按照图像分割过程中是否有人工操作的干预，可分为自动的或交互式的； ( 2 ) 按照阈值在图像上的应用范围，可以分为全局性的和局部性的； ( 3 ) 按照阈值选取过程中灰度统计的方式，可分为上下文相关的和上下文无关的； ( 4 ) 按照图像阈值选取过程中处理策略角度的不同，可