病灶區域的提取方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質與流程

2024-04-16 16:59:05

1.本發明涉及病灶檢測技術領域，具體涉及一種病灶區域的提取方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。


背景技術：

2.隨著醫療技術的發展，經自然腔道內鏡手術相較於傳統微創手術具有體表無創、病人恢復時間短等優點，而受到越來越多的關注。但是，經支氣管腔道獲取病變組織進行病理檢查需要規劃一條到達病灶位置的導航路徑，因此病灶位置的準確性對於手術成功至關重要。
3.目前，通常採用一個規則的球體代替病灶，並將球心作為手術導航的終點，然而病灶往往是不規則的形狀，病灶中心點的獲取較困難；部分會採用圖像處理技術從圖像序列中自動提取出病灶，但是由於病灶組織的複雜性，提取的精度和誤差較大，不能直接用於手術導航；醫生也可以選擇人工描繪，但是一份醫學影像數據包含數百張切片圖像，醫生需要不斷對照前後切片的圖像，依照經驗想像病灶的三維輪廓，並參考大量的歷史診斷記錄，才能對切片圖像上的病灶進行甄別，並在甄別出病灶後對病灶每一層切面進行描繪，工作量巨大，且耗費時間。


技術實現要素：

4.有鑑於此，本發明實施例提供了一種病灶區域的提取方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，以解決現有病灶區域提取不精準、時間成本較大的問題。
5.根據第一方面，本發明實施例提供了一種病灶區域的提取方法，包括：獲取待檢測圖像數據，所述待檢測圖像數據包括真實病灶區域；解析所述待檢測圖像數據，確定所述真實病灶區域對應的感興趣區域；提取所述感興趣區域的特徵信息，根據所述特徵信息生成病灶初始輪廓；調整所述病灶初始輪廓，得到與所述真實病灶區域完全重合的目標輪廓。
6.本發明實施例提供的病灶區域的提取方法，通過解析待檢測圖像數據，以從中提取病灶初始輪廓，並將病灶初始輪廓調整至與真實病灶區域完全重合，得到病灶區域的目標輪廓。該方法基於待檢測圖像數據實現了病灶初始輪廓的自動提取，無需根據每一層切面進行手動繪製，減少了確定病灶區域的時間成本，提高了病灶區域的提取效率。同時，該目標輪廓與真實病灶區域完全重合，由此能夠反應真實病灶區域的形狀，目標輪廓的中心點即為病灶的中心點，實現了針對於病灶區域的精準提取，便於確定後續的手術導航終點，進而提高了手術導航路徑的精確性。
7.結合第一方面，在第一方面的第一實施方式中，所述解析所述待檢測圖像數據，確定所述真實病灶區域對應的感興趣區域，包括：提取所述待檢測圖像數據的二維圖像序列，將所述二維圖像序列轉換為三維數據結構體；提取所述三維數據結構體的數據中心點；基於所述數據中心點分別構建針對於所述三維數據結構體的矢狀面、冠狀面和橫截面，並生成所述矢狀面、所述冠狀面和所述橫截面的可視化圖像；對所述矢狀面、所述冠狀面和所述
橫截面進行病灶檢測，確定出包裹所述真實病灶區域的感興趣區域。
8.本發明實施例提供的病灶區域的提取方法，通過提取待檢測圖像數據中的二維圖像序列，將二維圖像序列轉換為三維數據結構體，以根據該三維數據結構體提取出感興趣區域，便於提高病灶區域的提取效率。
9.結合第一方面第一實施方式，在第一方面的第二實施方式中，所述對所述矢狀面、所述冠狀面和所述橫截面進行病灶檢測，確定出包裹所述真實病灶區域的感興趣區域，包括：響應於對所述矢狀面、所述冠狀面和所述橫截面的切換操作，確定所述切換操作所對應的目標切面；當所述目標切面存在病灶時，響應於對所述病灶的包圍操作，基於所述包圍操作生成包裹所述病灶的幾何體；將所述幾何體的封閉區域確定為所述感興趣區域。
10.結合第一方面第二實施方式，在第一方面的第三實施方式中，在將所述幾何體的封閉區域確定為所述感興趣區域之前，還包括：檢測所述幾何體是否滿足在所述矢狀面、所述冠狀面和所述橫截面均包裹所述病灶；當所述幾何體未滿足在所述矢狀面、所述冠狀面和所述橫截面均包裹所述病灶時，響應於對所述幾何體的調節操作，基於所述調節操作控制所述幾何體在所述矢狀面、所述冠狀面和所述橫截面均包裹所述病灶。
11.本發明實施例提供的病灶區域的提取方法，支持切面的切換操作以及病灶的包圍操作，能夠精準確定出包裹病灶的感興趣區域，以便在感興趣區域內進行病灶區域的提取。
12.結合第一方面，在第一方面的第四實施方式中，所述提取所述感興趣區域的特徵信息，根據所述特徵信息生成病灶初始輪廓，包括：基於預設規則在所述感興趣區域確定出多個病灶特徵位置點；根據多個所述病灶特徵位置點，生成所述病灶初始輪廓。
13.結合第一方面第四實施方式，在第一方面的第五實施方式中，當所述預設規則為灰度閾值規則時，所述基於預設規則在所述感興趣區域確定出多個病灶特徵位置點，包括：在所述感興趣區域內任選一個滿足所述灰度閾值規則的病灶位置點作為起點進行擴散，得到若干個擴散點；依次遍歷所述若干個擴散點，判斷所述若干個擴散點中是否存在滿足所述灰度閾值規則的目標擴散點；當存在滿足所述灰度閾值規則的目標擴散點時，以所述目標擴散點作為起點進行再次擴散，直至不存在滿足所述灰度閾值規則的目標擴散點為止；將滿足所述灰度閾值規則的所有目標擴散點確定為所述病灶特徵位置點；其中，灰度閾值規則為檢測所述起點的灰度值是否大於預設閾值，若所述灰度值大於所述預設閾值，將所述起點確定為病灶特徵位置點。
14.本發明實施例提供的病灶區域的提取方法，通過在感興趣區域內提取病灶特徵位置點，以根據該病灶特徵位置點生成病灶初始輪廓，大大提高了病灶區域的提取效率。
15.結合第一方面，在第一方面的第六實施方式中，所述調整所述病灶初始輪廓，得到與所述真實病灶區域完全重合的目標輪廓，包括：將所述病灶初始輪廓與所述待檢測圖像數據進行融合，確定所述病灶初始輪廓與所述真實病灶區域之間的重合度；響應於基於所述重合度產生的針對於所述病灶初始輪廓的編輯操作，根據所述編輯操作調整所述病灶初始輪廓，直至與所述真實病灶區域完全重合；將經過調整的與所述真實病灶區域重合的輪廓確定為所述目標輪廓。
16.本發明實施例提供的病灶區域的提取方法，支持病灶初始輪廓的編輯，在病灶初始輪廓與真實病灶區域未完全重合時，醫生能夠對此進行靈活調整，以使目標輪廓與真實病灶區域完全重合，保證目標輪廓能夠表徵真實病灶區域的形狀。
17.結合第一方面第六實施方式，在第一方面的第七實施方式中，將所述病灶初始輪廓與所述待檢測圖像數據進行融合，包括：基於所述病灶初始輪廓分別提取病灶在矢狀面、冠狀面和橫截面所生成的病灶切面；按照所述病灶切面與所述待檢測圖像數據的切面對應關係，將所述病灶初始輪廓與所述待檢測圖像數據進行融合，生成融合圖像；其中，所述融合圖像顯示所述病灶初始輪廓與所述真實病灶區域。
18.本發明實施例提供的病灶區域的提取方法，通過將病灶初始輪廓與待檢測圖像數據進行融合，便於區分病灶初始輪廓與真實病灶區域。
19.結合第一方面第六實施方式，在第一方面的第八實施方式中，所述方法還包括：將所述病灶初始輪廓的數據格式轉換為所述待檢測圖像數據對應的數據格式；從所述待檢測圖像數據中解析目標部位數據；將所述目標部位數據與經過所述數據格式轉換的所述病灶初始輪廓進行渲染，在顯示界面生成所述病灶初始輪廓與目標部位的可視化圖像。
20.本發明實施例提供的病灶區域的提取方法，通過渲染病灶初始輪廓以及目標部位數據，得到可視化圖像並展示在顯示界面中，便於醫生通過觀察該可視化圖像確定病灶區域的大概位置，避免了因醫生主觀想像而影響病灶區域的精準提取。
21.根據第二方面，本發明實施例提供了一種病灶區域的提取裝置，包括：獲取模塊，用於獲取待檢測圖像數據，所述待檢測圖像數據包括真實病灶區域；解析模塊，用於解析所述待檢測圖像數據，確定所述真實病灶區域對應的感興趣區域；提取模塊，用於提取所述感興趣區域的特徵信息，根據所述特徵信息生成病灶初始輪廓；調整模塊，用於調整所述病灶初始輪廓，得到與所述真實病灶區域完全重合的目標輪廓。
22.根據第三方面，本發明實施例提供了一種電子設備，包括：主機、至少一個交互接口以及顯示器，所述顯示器與所述主機通信連接，所述交互接口用於將交互設備接入所述主機；所述主機，包括存儲器和處理器，所述存儲器和所述處理器之間互相通信連接，所述存儲器中存儲有計算機指令，所述處理器通過執行所述計算機指令，從而執行第一方面或第一方面任一實施方式所述的病灶區域的提取方法。
23.根據第四方面，本發明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用於使計算機執行第一方面或第一方面任一實施方式所述的病灶區域的提取方法。
24.需要說明的是，本發明實施例提供的病灶區域的提取裝置、系統、電子設備以及計算機可讀存儲介質的相應有益效果，請參見病灶區域的提取方法中相應內容的描述，在此不再贅述。
附圖說明
25.為了更清楚地說明本發明具體實施方式或現有技術中的技術方案，下面將對具體實施方式或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明的一些實施方式，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
26.圖1是根據本發明實施例的病灶區域的提取方法的流程圖；
27.圖2是根據本發明實施例的病灶區域的提取方法的另一流程圖；
28.圖3是根據本發明實施例的矢狀面、冠狀面和橫截面的示意圖；
29.圖4是根據本發明實施例的病灶區域的提取方法的又一流程圖；
30.圖5是根據本發明實施例的三維病灶數據和支氣管掩膜數據的三維示意圖；
31.圖6是根據本發明實施例的顯示界面的示意圖；
32.圖7是根據本發明實施例的顯示界面的另一示意圖；
33.圖8是根據本發明實施例的編輯病灶初始輪廓的示意圖；
34.圖9是根據本發明實施例的病灶區域的提取裝置的結構框圖；
35.圖10是本發明實施例提供的電子設備的硬體結構示意圖。
具體實施方式
36.為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
37.目前，由於一份病人的ct掃描數據，一般會產生數百張切片圖像，導致醫生在面對醫學影像數據時，很難從中精準提取出病灶信息。傳統方法中，醫生需要不斷對照前後切片的圖像，在腦海中想像出病灶的三維輪廓，並參考大量的歷史診斷記錄，才能對病人的每一張ct切片圖像上的病灶進行甄別。在甄別出病灶後，通常會採用一個規則的球體代替病灶，並將球心作為手術導航的終點，然而病灶往往是不規則的形狀，病灶中心點的獲取較困難。
38.針對上述問題，當前在甄別出病灶之後會進一步提取病灶區域，常用的病灶提取方法包括計算機自動提取和人工描繪。對於計算機自動提取而言，通常採用灰度特徵提取法、紋理特徵提取法、形態特徵提取法等，但由於實際影像的複雜性，往往會引入較多的誤差，只適用於診斷輔助，作為手術參考尚有不足；對於人工描繪而言，其需要對病灶每一層切面進行描繪，工作量巨大，且耗費時間。
39.基於此，本技術技術方案基於待檢測圖像數據實現了病灶初始輪廓的自動提取，無需根據每一層切面進行手動繪製，減少了確定病灶區域的時間成本，提高了病灶區域的提取效率。同時，目標輪廓與真實病灶區域完全重合，由此能夠反應真實病灶區域的形狀，目標輪廓的中心點即為病灶的中心點，實現了針對於病灶區域的精準提取，便於確定後續的手術導航終點，進而提高了手術導航路徑的精確性。
40.根據本發明實施例，提供了一種病灶區域的提取方法的實施例，需要說明的是，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機可執行指令的計算機系統中執行，並且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同於此處的順序執行所示出或描述的步驟。
41.在本實施例中提供了一種病灶區域的提取方法，可用於電子設備，如主機、電腦等，圖1是根據本發明實施例的病灶區域的提取方法的流程圖，如圖1所示，該流程包括如下步驟：
42.s11，獲取待檢測圖像數據，該待檢測圖像數據包括真實病灶區域。
43.待檢測圖像數據是通過電子計算機斷層掃描(computed tomography，ct)得到的針對於人體某一部位的醫學數字成像和通信(digital imaging and communications in medicine，dicom)數據。例如，胸部ct、腦部ct等。真實病灶區域為通過ct掃描所確定的人體
上發生病變的部位。
44.ct掃描設備在完成針對於人體某一部位的掃描之後，可以保存該掃描數據，並能夠將該掃描數據傳輸至與其通信連接的電子設備中。相應地，該電子設備則可以接收該待檢測圖像數據。
45.s12，解析待檢測圖像數據，確定真實病灶區域對應的感興趣區域。
46.感興趣區域roi為從待檢測圖像數據中解析出的所需處理的封閉區域，該感興趣區域與真實病灶區域相對應。通過解析待檢測圖像數據，可以確定出病灶區域以及非病灶區域，並對病灶區域以方框、圓、橢圓、不規則多邊形等方式勾勒出包含病灶的封閉區域。電子設備將該包含病灶的封閉區域確定為感興趣區域。
47.s13，提取感興趣區域的特徵信息，根據特徵信息生成病灶初始輪廓。
48.特徵信息表示病灶的數據特徵，病灶初始輪廓為病灶區域在感興趣區域roi中的範圍區域。由於感興趣區域內包含病灶，病灶區域與非病灶區域的圖像像素值和邊界存在有明顯的區別，電子設備可以對感興趣區域內的圖像數據進行分析，從中提取出能夠表徵病灶區域的特徵信息。繼而根據病灶的特徵信息即可粗略計算出三維的病灶初始輪廓。
49.s14，調整病灶初始輪廓，得到與真實病灶區域完全重合的目標輪廓。
50.目標輪廓為真實病灶區域對應的真實輪廓。由於病灶初始輪廓為粗略計算的真實病灶區域的大致輪廓，在得到病灶初始輪廓之後，檢測病灶初始輪廓與真實病灶區域之間的差異。繼而根據病灶初始輪廓與真實病灶區域之間的差異，對病灶初始輪廓進行調整，以使經過調整的病灶輪廓與真實病灶區域之間完全重合，並將當前的與真實病灶區域完全重合的病灶輪廓確定為目標輪廓。
51.需要說明的是，該目標輪廓的中心點即為病灶的中心點，由此實現針對於病灶中心點的精準獲取，進一步的提高了導航路徑規劃的精確性。
52.本實施例提供的病灶區域的提取方法，通過解析待檢測圖像數據，以從中提取病灶初始輪廓，並將病灶初始輪廓調整至與真實病灶區域完全重合，得到病灶區域的目標輪廓。該方法基於待檢測圖像數據實現了病灶初始輪廓的自動提取，無需根據每一層切面進行手動繪製，減少了確定病灶區域的時間成本，提高了病灶區域的提取效率。同時，該目標輪廓與真實病灶區域完全重合，由此能夠反應真實病灶區域的形狀，目標輪廓的中心點即為病灶的中心點，實現了針對於病灶區域的精準提取，便於確定後續的手術導航終點，進而提高了手術導航路徑的精確性。
53.在本實施例中提供了一種病灶區域的提取方法，可用於電子設備，如主機、電腦等，圖2是根據本發明實施例的病灶區域的提取方法的流程圖，如圖2所示，該流程包括如下步驟：
54.s21，獲取待檢測圖像數據，該待檢測圖像數據包括真實病灶區域。詳細說明參見上述實施例對應的相關描述，此處不再贅述。
55.s22，解析待檢測圖像數據，確定真實病灶區域對應的感興趣區域。
56.具體地，上述步驟s22可以包括：
57.s221，提取待檢測圖像數據的二維圖像序列，將二維圖像序列轉換為三維數據結構體。
58.一份待檢測圖像數據中包括有多個不同灰度的像素按矩陣排列構成的二維圖像，
即二維圖像序列。具體地，電子設備可以自動提取dicom數據裡的二維圖像信息，例如各個二維圖像的長度、寬度、幀數、像素間隔、數據格式、圖像方向等等。根據提取到的二維圖像序列，將其排列成一個三維圖像序列，繼而根據該三維圖像序列生成相應的三維數據結構體。
59.s222，提取三維數據結構體的數據中心點。
60.數據中心點為三維數據結構體的幾何中心點。具體地，數據中心點與三維數據結構體的形狀有關，電子設備可以根據當前所構建的三維數據結構體的形狀計算出三維數據結構體的數據中心點。
61.s223，基於數據中心點分別構建針對於三維數據結構體的矢狀面、冠狀面和橫截面，並生成矢狀面、冠狀面和橫截面的可視化圖像。
62.根據三維數據結構體的中心點，依次構建該三維數據結構體在三個方向(前後方向、左右方向、上下方向)上產生的切面，即矢狀面、冠狀面和橫截面。同時，生成矢狀面、冠狀面和橫截面的可視化圖像，並在顯示器的顯示界面上予以顯示。以胸部ct為例，如圖3所示，為基於肺部的矢狀面、冠狀面和橫截面所生成的可視化圖像。
63.具體地，為了保證可視化圖像的顯示質量，可以對矢狀面、冠狀面和橫截面進行圖像縮放以保證矢狀面、冠狀面和橫截面的可視化圖像能夠在顯示界面上予以完整顯示，同時，對矢狀面、冠狀面和橫截面進行圖像增強和圖像濾波等處理，以增加病灶區域在各個切面中的辨識度，便於醫生通過該可視化圖像發現病灶區域。
64.s224，對矢狀面、冠狀面和橫截面進行病灶檢測，確定出包裹真實病灶區域的感興趣區域。
65.電子設備可以根據病灶區域與非病灶區域的差異，對矢狀面、冠狀面和橫截面進行病灶檢測，以從矢狀面、冠狀面和橫截面中任意一個切面中確定出病灶區域。繼而，對病灶區域進行包裹，生成一個能夠包裹病灶區域的封閉區域，該封閉區域即為確定出的感興趣區域。如圖3所示，在肺部的橫截面可視化圖像中存在病灶，此時可以對該病灶區域進行提取。
66.作為一個可選的實施方式，上述步驟s224可以包括：
67.(1)響應於對矢狀面、冠狀面和橫截面的切換操作，確定切換操作所對應的目標切面。
68.由於矢狀面、冠狀面以及橫截面對應於不同方向的切面，病灶可能只會出現在某個切面中，而不會在每個切面中顯示。
69.具體地，當醫生在顯示界面上觀察到針對於矢狀面、冠狀面和橫截面生成的可視化圖像時，醫生可以通過滑鼠、鍵盤、手柄、觸控螢幕、軌跡球等交互設備控制矢狀面、冠狀面和橫截面的切換。相應地，主機可以響應醫生對於矢狀面、冠狀面和橫截面的切換操作，並根據該切換操作進行矢狀面、冠狀面和橫截面的切換，在顯示界面上顯示經過切換後的目標切面，該目標切面為矢狀面、或冠狀面或橫截面。
70.(2)當目標切面存在病灶時，響應於對病灶的包圍操作，基於包圍操作生成包裹病灶的幾何體。
71.(3)將幾何體的封閉區域確定為感興趣區域。
72.病灶區域和正常組織器官的圖像之間存在有明顯的區別，只要目標切面的可視化
圖像中出現病灶，醫生即可快速發現。
73.在醫生發現目標切面上存在病灶時，其可以通過滑鼠、鍵盤、手柄、觸控螢幕、軌跡球等交互設備在病灶的中心位置放置一個幾何體，通過該幾何體對病灶進行包圍。其中，該幾何體可以為球體、立方體、長方體等，此處不作具體限定。
74.相應地，主機可以響應醫生對於病灶的包圍操作，並根據該包圍操作生成包裹病灶的幾何體，並將該幾何體的封閉區域確定為感興趣區域。
75.若每個切面的可視化圖像中均存在病灶，則需要保證幾何體在各個切面上均能包裹住病灶區域。相應地，在將幾何體的封閉區域確定為感興趣區域之前，上述方法還可以包括：
76.(31)檢測幾何體是否滿足在矢狀面、冠狀面和橫截面均包裹病灶。
77.(32)當幾何體未滿足在矢狀面、冠狀面和橫截面均包裹病灶時，響應於對幾何體的調節操作，基於調節操作控制幾何體在矢狀面、冠狀面和橫截面均包裹病灶。
78.在當前的目標切面生成能夠包裹病灶的幾何體之後，依次切換至其他兩個切面，判斷該幾何體在其他切面上是否能夠完整包裹病灶。若該幾何體不能滿足在矢狀面、冠狀面和橫截面均包裹病灶，此時，醫生可以結合矢狀面、冠狀面和橫截面上的病灶區域，通過交互設備對幾何體的包裹範圍進行調整，以使該幾何體在矢狀面、冠狀面和橫截面中均能夠包裹病灶。相應地，主機可以響應醫生對於幾何體的調節操作，根據該調節操作對幾何體的包圍範圍進行調節，生成各個切面均能包裹病灶的幾何體。
79.例如，該幾何體為球體，此時，醫生可以調節球體的直徑長度，主機則可以響應針對於球體直徑長度的調節操作，得到能夠在各個切面包裹病灶的球體。
80.例如，該幾何體為立方體，此時，醫生可以調節立方體的邊長，主機則可以響應針對於立方體邊長的調節操作，得到能夠在各個切面包裹病灶的立方體。
81.s23，提取感興趣區域的特徵信息，根據特徵信息生成病灶初始輪廓。
82.具體地，上述步驟s23可以包括：
83.s231，基於預設規則在感興趣區域確定出多個病灶特徵位置點。
84.預設規則為預先設定的用於提取病灶特徵的策略，具體地，該預設規則可以為計算感興趣區域roi中各個點的三維坐標、對各個點的數據灰度值進行排序、計算數據灰度值直方圖、計算數據灰度值上下閾值、計算數據梯度幅值、計算數據的曲率值等，此處對預設規則不作具體限定，本領域技術人員可以根據實際需要予以確定。
85.病灶特徵位置點表示具有病灶數據特徵的坐標點，主機通過分析感興趣區域roi中的圖像數據，根據病灶區域和非病灶區域在像素值和邊界處所存在的區別進行病灶特徵位置點的確定。
86.s232，根據多個病灶特徵位置點，生成病灶初始輪廓。
87.主機根據各個病灶特徵位置點的分布位置即可粗略計算出病灶區域在感興趣區域roi中的分布範圍，得到病灶初始輪廓。進一步地，最外層的各個病灶特徵位置點能夠形成一個封閉體，該封閉體所包裹的區域即為病灶區域，該封閉體的表面即為病灶初始輪廓。
88.作為一個可選的實施方式，當預設規則為灰度閾值規則時，上述步驟s231可以包括：
89.(1)在感興趣區域內任選一個滿足灰度閾值規則的病灶位置點作為起點進行擴
散，得到若干個擴散點。
90.其中，灰度閾值規則為檢測起點的灰度值是否大於預設閾值，若灰度值大於預設閾值，將起點確定為病灶特徵位置點。
91.在確定出感興趣區域roi之後，主機在感興趣區域roi中任選一個坐標點進行灰度值計算，以確定當前坐標點的灰度值是否滿足灰度閾值規則。若該坐標點不滿足灰度閾值規則，則繼續從感興趣區域roi中任選另一個坐標點，直至選擇出能夠滿足灰度閾值規則的坐標點，並將該坐標點確定為病灶位置點，繼而以該病灶位置點作為起點向四周以一定點數進行擴散。例如，該擴散可以呈現正方形，從該起點擴散到周圍的26個點，即以起點作為中點向周圍按照正方形進行擴散。當然，該擴散還可以呈現圓形，此處對擴散形狀和擴散點數不作具體限定，本領域技術人員可以根據實際需要確定。
92.(2)依次遍歷若干個擴散點，判斷若干個擴散點中是否存在滿足灰度閾值規則的目標擴散點。
93.目標擴散點為下一個能夠用於進行擴散的起點。主機對多個擴散點進行遍歷，依次計算各個擴散點的灰度值是否超過預設閾值，即判斷各個擴散點的灰度值是否滿足灰度閾值規則。若存在滿足灰度閾值規則的點，則將其作為目標擴散點進行擴散。
94.(3)當存在滿足灰度閾值規則的目標擴散點時，以目標擴散點作為起點進行再次擴散，直至不存在滿足灰度閾值規則的目標擴散點為止。
95.(4)將滿足灰度閾值規則的所有目標擴散點確定為病灶特徵位置點。
96.以目標擴散點作為起點進行擴散，即以目標擴散點作為擴散中心點向四周進行擴散，並根據步驟(2)繼續判斷再次擴散之後的擴散點中是否存在滿足灰度閾值規則的目標擴散點，若存在，則進行下一次擴散。依次類推，直至不存在滿足灰度閾值規則的目標擴散點為止。至此得到感興趣區域roi中所有滿足灰度閾值規則的目標擴散點，並將所有的目標擴散點作為病灶區域的病灶特徵位置點。
97.需要說明的是，針對灰度閾值規則中的預設閾值確定方法如下：
98.將大小為x*y*z的圖像a的像素分為l個灰度級：0，1，2，
……
，l-1；x為圖像a的長度，y為圖像a的寬度，z為圖像a的幀數；ni為灰度級i的像素個數，則圖像a的像素總數n為：
99.n＝n0+n1+n2+n3+
……
+n
l-1
100.灰度級i的概率pi為：
[0101][0102]
其中，概率滿足：且pi≥0。
[0103]
設病灶的像素閾值的下限為k，將圖像a中所有像素分為灰度值為[0，k]的非病灶區域c1和[k+1，l-1]的病灶區域c2。p1(k)和p2(k)為c1和c2的概率，則可以計算得到：
[0104][0105][0106]
設m1(k)和m2(k)分別為c1和c2體素的灰度平均值，則可以計算得到：
[0107]
[0108][0109]
設mg為圖像的平均灰度值，θ為類間平方差，計算可得：
[0110]
θ＝p1(k)(1(k)-mg)2+p2(k)(2(k)-mg)2[0111]
＝p1(k)p2(k)(1(k)-m2(k))2[0112]
當θ取最大值時，此時的k即為病灶區域的預設閾值，即
[0113][0114]
s24，調整病灶初始輪廓，得到與真實病灶區域完全重合的目標輪廓。詳細說明參見上述實施例對應的相關描述，此處不再贅述。
[0115]
本實施例提供的病灶區域的提取方法，通過提取待檢測圖像數據中的二維圖像序列，將二維圖像序列轉換為三維數據結構體，以根據該三維數據結構體提取出感興趣區域，便於提高病灶區域的提取效率。通過支持切面的切換操作以及病灶的包圍操作，能夠精準確定出包裹病灶的感興趣區域，以便在感興趣區域內進行病灶區域的提取。通過在感興趣區域內提取病灶特徵位置點，以根據該病灶特徵位置點生成病灶初始輪廓，大大提高了病灶區域的提取效率。
[0116]
在本實施例中提供了一種病灶區域的提取方法，可用於電子設備，如主機、電腦等，圖4是根據本發明實施例的病灶區域的提取方法的流程圖，如圖4所示，該流程包括如下步驟：
[0117]
s31，獲取待檢測圖像數據，該待檢測圖像數據包括真實病灶區域。詳細說明參見上述實施例對應的相關描述，此處不再贅述。
[0118]
s32，解析待檢測圖像數據，確定真實病灶區域對應的感興趣區域。詳細說明參見上述實施例對應的相關描述，此處不再贅述。
[0119]
s33，提取感興趣區域的特徵信息，根據特徵信息生成病灶初始輪廓。詳細說明參見上述實施例對應的相關描述，此處不再贅述。
[0120]
s34，調整病灶初始輪廓，得到與真實病灶區域完全重合的目標輪廓。
[0121]
具體地，上述步驟s34可以包括：
[0122]
s341，將病灶初始輪廓與待檢測圖像數據進行融合，確定病灶初始輪廓與真實病灶區域之間的重合度。
[0123]
重合度用於表徵病灶初始輪廓與真實病灶區域之間的重合程度。主機對病灶初始輪廓與待檢測圖像數據進行圖像檢測以及圖像匹配，將病灶初始輪廓融合至待檢測圖像數據中，得到融合圖像。融合圖像中能夠同時顯示病灶初始輪廓與真實病灶區域，通過對比病灶初始輪廓與真實病灶區域即可確定出病灶初始輪廓與真實病灶區域之間的重合度。
[0124]
作為一個可選的實施方式，上述步驟s341中，將病灶初始輪廓與待檢測圖像數據進行融合的方法可以包括：
[0125]
(1)基於病灶初始輪廓分別提取病灶在矢狀面、冠狀面和橫截面所生成的病灶切面。
[0126]
主機根據其提取出來三維的病灶初始輪廓從三個方向(前後方向、左右方向、上下方向)依次提取病灶區域的切面，即分別提取病灶區域在矢狀面、冠狀面和橫截面中的病灶切面。
[0127]
(2)按照病灶切面與待檢測圖像數據的切面對應關係，將病灶初始輪廓與待檢測圖像數據進行融合，生成融合圖像。
[0128]
其中，融合圖像中顯示有病灶初始輪廓與真實病灶區域。
[0129]
如上文所述，主機通過解析待檢測圖像數據，生成相應的三維數據結構體，並構建了針對於三維數據結構體矢狀面、冠狀面和橫截面。病灶切面與待檢測圖像數據的切面對應關係即為病灶切面與三維數據結構體的切面對應關係。
[0130]
主機採用圖像融合算法根據該切面對應關係將病灶切面與三維數據結構體分別在矢狀面、冠狀面和橫截面進行融合，以使融合後的圖像能清晰的區分出病灶初始輪廓所包含的病灶區域以及待檢測圖像數據中所包括的真實病灶區域，並將其在顯示界面中予以顯示，便於觀察病灶初始輪廓與真實病灶區域之間重合度。
[0131]
其中，圖像融合算法表示如下：
[0132][0133]
其中，α為權值，並且f為融合後的圖像，fk(＝1,2,
…
，n)為融合前的圖像。
[0134]
s342，響應於基於重合度產生的針對於病灶初始輪廓的編輯操作，根據編輯操作調整病灶初始輪廓，直至與真實病灶區域完全重合。
[0135]
由於病灶初始輪廓與真實病灶區域並未完全重合，此時醫生可以通過交互設備調整病灶初始輪廓以使其在矢狀面、冠狀面和橫截面中均能夠與真實病灶區域完全重合。具體地，主機支持病灶初始輪廓的編輯功能，當進入編輯功能後，主機可以使用點和線擬合出病灶區域的病灶初始輪廓。此時，醫生能夠對各個點和線進行編輯操作，例如拖動點或者線等。
[0136]
相應地，主機可以響應醫生對於病灶初始輪廓的編輯操作，並根據編輯操作對病灶初始輪廓進行調整，直至其與真實病灶區域完全重合為止。例如，當醫生選中任意一個點後，該點會高亮顯示，拖動該點後，連接該點的前後兩根線會跟隨該點一起變化，或者選中任意一根線，該線會高亮顯示，拖動該線後，連接該線的前後兩根線會跟隨該點一起變化，如圖8所示。
[0137]
s343，將經過調整的與真實病灶區域重合的輪廓確定為目標輪廓。
[0138]
當醫生完成針對於病灶初始輪廓的調整後，主機退出編輯模式，並將當前調整過與真實病灶區域重合的輪廓作為目標輪廓。同時，對該能夠反應真實病灶區域的目標輪廓進行保存，並將其保存為標準的dicom格式，便於後期直接導入導航系統軟體以確定病灶導航的終點。
[0139]
作為一個可選的實施方式，在得到病灶初始輪廓之後，為了將病灶初始輪廓與待檢測圖像數據進行融合，需要對其進行數據轉換。具體地，上述方法還可以包括：
[0140]
(1)將病灶初始輪廓的數據格式轉換為待檢測圖像數據對應的數據格式。
[0141]
主機將病灶初始輪廓數據與待檢測圖像數據進行對比，以確定兩者的數據格式是否相同。若兩者的數據格式相同，則可以將兩者進行數據融合。若兩者的數據格式不同，此時主機可以通過圖像變換算法將病灶初始輪廓數據轉換為對應於待檢測圖像數據的數據
格式，即將病灶初始輪廓數據轉換為dicom的標準格式。圖像變換算法包括圖像縮放、圖像格式轉換等，此處不作具體限定，只要能夠實現數據格式統一即可。
[0142]
(2)從待檢測圖像數據中解析目標部位數據。
[0143]
目標部位數據為針對於目標部位的ct數據。由於電子計算機斷層掃描存在一定的掃描範圍，待檢測圖像數據即是針對目標部位進行斷層掃描所得到的ct數據，因此，待檢測圖像數據中包括有目標部位數據。主機則可以圖像分割算法從待檢測圖像數據中分割出目標部位數據。例如，從胸部ct數據中提取出肺部支氣管數據。
[0144]
(3)將目標部位數據與經過數據格式轉換的病灶初始輪廓進行渲染，在顯示界面生成病灶初始輪廓與目標部位的可視化圖像。
[0145]
主機通過三維渲染算法對目標部位數據以及病灶初始輪廓進行體繪製或面繪製，渲染出目標部位與病灶初始輪廓相融合且具有空間信息的三維可視化圖像，並將該可視化圖像顯示在顯示界面上。
[0146]
具體地，渲染算法可以包括基於構建物體表面的面繪製算法(marching cubes),和直接繪製物體三維體素的體繪製算法(ray-casting)。其中，marching cubes算法能夠將一系列二維切片數據看作是一個三維的數據場，通過提取三維數據的等值面，構建三維模型出三維模型的表面網格，進而構建出三維模型，該算法速度較快，只能渲染出物體的表面。其中，ray-casting算法是從圖像平面的每個像素都沿著視線方向發出一條射線，此射線穿過體數據集，按一定步長進行採樣，由內插計算每個採樣點的顏色值和不透明度，然後由前向後或由後向前逐點計算累計的顏色值和不透明度值，直至光線完全被吸收或穿過物體。該方法能夠反映物質邊界的變化，使用phong模型，引入鏡面反射、漫反射和環境反射能得到很好的光照效果，可將各組織器官的性質屬性、形狀特徵及相互之間的層次關係表現出來，豐富圖像信息。
[0147]
主機可以根據待渲染數據的圖像特徵，自動選擇相應的繪製算法進行數據渲染。當然，也可以由醫生根據其診斷需求指定相應的渲染算法。
[0148]
以肺部支氣管為例，主機可以根據肺部支氣管的圖像特徵以及病灶初始輪廓的圖像特徵選擇相應的繪製算法，並在渲染完畢後，將三維病灶數據和支氣管掩膜數據同時顯示在顯示界面上，如圖5所示。
[0149]
當然，顯示界面可以包括多個顯示窗口，如圖6所示，在顯示窗口1中顯示肺部的所有切面可視化圖像，在顯示窗口2中顯示三維可視化圖像。當然，還可以在顯示界面上設置窗口切換標籤，如圖7所示，在不同的窗口顯示不同的可視化圖像，通過點擊窗口切換標籤(顯示窗口1或顯示窗口2)以在顯示界面上顯示不同的圖像。
[0150]
本實施例提供的病灶區域的提取方法，支持病灶初始輪廓的編輯，在病灶初始輪廓與真實病灶區域未完全重合時，醫生能夠對此進行靈活調整，以使目標輪廓與真實病灶區域完全重合，保證目標輪廓能夠表徵真實病灶區域的形狀。通過將病灶初始輪廓與待檢測圖像數據進行融合，便於區分病灶初始輪廓與真實病灶區域。通過渲染病灶初始輪廓以及目標部位數據，得到可視化圖像並展示在顯示界面中，便於醫生通過觀察該可視化圖像確定病灶區域的大概位置，避免了因醫生主觀想像而影響病灶區域的精準提取。
[0151]
在本實施例中還提供了一種病灶區域的提取裝置，該裝置用於實現上述實施例及優選實施方式，已經進行過說明的不再贅述。如以下所使用的，術語「模塊」可以實現預定功
能的軟體和/或硬體的組合。儘管以下實施例所描述的裝置較佳地以軟體來實現，但是硬體，或者軟體和硬體的組合的實現也是可能並被構想的。
[0152]
本實施例提供一種病灶區域的提取裝置，如圖9所示，用於電子設備的主機中，包括：
[0153]
獲取模塊41，用於獲取待檢測圖像數據，其中，該待檢測圖像數據包括真實病灶區域。
[0154]
解析模塊42，用於解析待檢測圖像數據，確定真實病灶區域對應的感興趣區域。
[0155]
提取模塊43，用於提取感興趣區域的特徵信息，根據特徵信息生成病灶初始輪廓。
[0156]
調整模塊44，用於調整病灶初始輪廓，得到與真實病灶區域完全重合的目標輪廓。
[0157]
可選地，上述解析模塊42可以包括：
[0158]
第一提取子模塊，用於提取待檢測圖像數據的二維圖像序列，將二維圖像序列轉換為三維數據結構體。
[0159]
第二提取子模塊，用於提取三維數據結構體的數據中心點。
[0160]
第一可視化子模塊，用於基於數據中心點分別構建針對於三維數據結構體的矢狀面、冠狀面和橫截面，並生成矢狀面、冠狀面和橫截面的可視化圖像。
[0161]
病灶檢測子模塊，用於對矢狀面、冠狀面和橫截面進行病灶檢測，確定出包裹真實病灶區域的感興趣區域。
[0162]
可選地，上述病灶檢測子模塊具體還用於：響應於對矢狀面、冠狀面和橫截面的切換操作，確定切換操作所對應的目標切面；當目標切面存在病灶時，響應於對病灶的包圍操作，基於包圍操作生成包裹病灶的幾何體；將幾何體的封閉區域確定為感興趣區域。
[0163]
可選地，上述病灶檢測子模塊具體還用於：檢測幾何體是否滿足在矢狀面、冠狀面和橫截面均包裹病灶；當幾何體未滿足在矢狀面、冠狀面和橫截面均包裹病灶時，響應於對幾何體的調節操作，基於調節操作控制幾何體在矢狀面、冠狀面和橫截面均包裹病灶。
[0164]
可選地，上述提取模塊43可以包括：
[0165]
第一確定子模塊，用於基於預設規則在感興趣區域確定出多個病灶特徵位置點。
[0166]
生成子模塊，用於根據多個病灶特徵位置點，生成病灶初始輪廓。
[0167]
可選地，當預設規則為灰度閾值規則時，上述第一確定子模塊具體用於：在感興趣區域內任選一個滿足灰度閾值規則的病灶位置點作為起點進行擴散，得到若干個擴散點；依次遍歷若干個擴散點，判斷若干個擴散點中是否存在滿足灰度閾值規則的目標擴散點；當存在滿足灰度閾值規則的目標擴散點時，以目標擴散點作為起點進行再次擴散，直至不存在滿足灰度閾值規則的目標擴散點為止；將滿足灰度閾值規則的所有目標擴散點確定為病灶特徵位置點。
[0168]
可選地，上述調整模塊44可以包括：
[0169]
數據融合子模塊，用於將病灶初始輪廓與待檢測圖像數據進行融合，確定病灶初始輪廓與真實病灶區域之間的重合度。
[0170]
編輯子模塊，用於響應於基於重合度產生的針對於病灶初始輪廓的編輯操作，根據編輯操作調整病灶初始輪廓，直至與真實病灶區域完全重合。
[0171]
第二確定子模塊，用於將經過調整的與真實病灶區域重合的輪廓確定為目標輪廓。
[0172]
可選地，上述數據融合子模塊具體還用於：基於病灶初始輪廓分別提取病灶在矢狀面、冠狀面和橫截面所生成的病灶切面；按照病灶切面與待檢測圖像數據的切面對應關係，將病灶初始輪廓與待檢測圖像數據進行融合，生成融合圖像，該融合圖像中顯示有病灶初始輪廓與真實病灶區域。
[0173]
可選地，上述病灶區域的提取裝置還可以包括：
[0174]
數據轉換模塊，用於將病灶初始輪廓的數據格式轉換為待檢測圖像數據對應的數據格式。
[0175]
目標部位解析模塊，用於從待檢測圖像數據中解析目標部位數據。
[0176]
渲染模塊，用於將目標部位數據與經過數據格式轉換的病灶初始輪廓進行渲染，在顯示界面生成病灶初始輪廓與目標部位的可視化圖像。
[0177]
本實施例中的病灶區域的提取裝置是以功能單元的形式來呈現，這裡的單元是指asic電路，執行一個或多個軟體或固定程序的處理器和存儲器，和/或其他可以提供上述功能的器件。
[0178]
上述各模塊的更進一步的功能描述與上述對應實施例相同，在此不再贅述。
[0179]
本實施例提供的病灶區域的提取裝置，通過解析待檢測圖像數據，以從中提取病灶初始輪廓，並將病灶初始輪廓調整至與真實病灶區域完全重合，得到病灶區域的目標輪廓。該裝置基於待檢測圖像數據實現了病灶初始輪廓的自動提取，無需根據每一層切面進行手動繪製，減少了確定病灶區域的時間成本，提高了病灶區域的提取效率。同時，該目標輪廓與真實病灶區域完全重合，由此能夠反應真實病灶區域的形狀，目標輪廓的中心點即為病灶的中心點，實現了針對於病灶區域的精準提取，便於確定後續的手術導航終點，進而提高了手術導航路徑的精確性。
[0180]
本發明實施例還提供一種電子設備，具有上述圖9所示的病灶區域的提取裝置。
[0181]
請參閱圖10，圖10是本發明可選實施例提供的一種電子設備的結構示意圖，如圖10所示，該電子設備可以包括：主機50，至少一個交互接口51以及顯示器52。其中，交互接口51用於將交互設備接入主機，交互設備包括滑鼠、鍵盤、手柄、軌跡球等。其中，顯示器52與主機50之間通信連接。
[0182]
主機50可以包括：至少一個處理器501，例如中央處理器(central processing unit，cpu)，至少一個通信接口503，存儲器504，至少一個通信總線502。其中，通信總線502用於實現這些組件之間的連接通信。其中，通信接口503可以包括顯示器(display)接口、鍵盤(keyboard)接口等，可選通信接口503還可以包括標準的有線接口、無線接口。存儲器504可以是高速易揮發性隨機存取存儲器(random access memory，ram)，也可以是非不穩定的存儲器(non-volatile memory)，例如至少一個磁碟存儲器。存儲器504可選的還可以是至少一個位於遠離前述處理器501的存儲裝置。其中處理器501可以結合圖9所描述的裝置，存儲器504中存儲應用程式，且處理器501調用存儲器504中存儲的程序代碼，以用於執行上述任一方法步驟。
[0183]
其中，通信總線502可以是外設部件互連標準(peripheral component interconnect，pci)總線或擴展工業標準結構(extended industry standard architecture，eisa)總線等。通信總線502可以分為地址總線、數據總線、控制總線等。為便於表示，圖10中僅用一條粗線表示，但並不表示僅有一根總線或一種類型的總線。
[0184]
其中，存儲器504可以包括易失性存儲器(volatile memory)，例如隨機存取存儲器(random-access memory，ram)；存儲器也可以包括非易失性存儲器(non-volatile memory)，例如快閃記憶體(flash memory)，硬碟(hard disk drive，hdd)或固態硬碟(solid-state drive，ssd)；存儲器504還可以包括上述種類的存儲器的組合。
[0185]
其中，處理器501可以是中央處理器(central processing unit，cpu)，網絡處理器(network processor，np)或者cpu和np的組合。
[0186]
其中，處理器501還可以進一步包括硬體晶片。上述硬體晶片可以是專用集成電路(application-specific integrated circuit，asic)，可編程邏輯器件(programmable logic device，pld)或其組合。上述pld可以是複雜可編程邏輯器件(complex programmable logic device，cpld)，現場可編程邏輯門陣列(field-programmable gate array，fpga)，通用陣列邏輯(generic array logic,gal)或其任意組合。
[0187]
可選地，存儲器504還用於存儲程序指令。處理器501可以調用程序指令，實現如本技術上述實施例中所示的病灶區域的提取方法。
[0188]
本發明實施例還提供了一種非暫態計算機存儲介質，所述計算機存儲介質存儲有計算機可執行指令，該計算機可執行指令可執行上述任意方法實施例中的病灶區域的提取方法。其中，所述存儲介質可為磁碟、光碟、只讀存儲記憶體(read-only memory，rom)、隨機存儲記憶體(random access memory，ram)、快閃記憶體(flash memory)、硬碟(hard disk drive，hdd)或固態硬碟(solid-state drive，ssd)等；所述存儲介質還可以包括上述種類的存儲器的組合。
[0189]
雖然結合附圖描述了本發明的實施例，但是本領域技術人員可以在不脫離本發明的精神和範圍的情況下做出各種修改和變型，這樣的修改和變型均落入由所附權利要求所限定的範圍之內。