形状约束下活动轮廓模型冠脉血管图像多尺度分割

目的 由于计算机断层血管造影(CTA)图像的复杂性,临床诊断冠脉疾病往往需要经验丰富的医师对冠状动脉进行手动分割,快速、准确自动分割出冠状动脉对提高冠脉疾病诊断效率具有重要意义。针对双源CT图像特点以及传统单一基于区域或边界的活动轮廓模型的不足,研究了心脏冠脉3维分割算法,提出一种基于血管形状约束的活动轮廓模型分割方法。方法 首先,利用改进的FCM(fuzzy C-means)对心脏CT图像感兴趣区域初分割,其结果用于初始化C-V模型水平集演化曲线及控制参数,提取感兴趣区域轮廓。接着,由3维心脏图像数据获取多尺度梯度矢量信息构造边界型能量泛函,然后利用基于Hessian矩阵的多尺度血管函数对心脏感兴趣区域3维体数据增强滤波,获取血管先验形状信息用于约束能量泛函。最后融合边界、区域能量泛函并利用变分原理及水平集方法得到适合冠脉血管分割的水平集演化方程。结果 由于血管图像的灰度不均匀,血管末端区域更为细小,所以上述算法的实施是面向被划分多个子区域的血管,在缩小的范围内进行轮廓的演化。相比于传统的血管分割方法,该方法充分融合血管图像的先验信息及梯度场信息,能够从灰度及造影剂分布不均匀的冠脉血管图像中准确分割出冠状动脉,对于细小的血管结构亦能获得较好的分割效果。实验结果表明,该方法只需在给定初始轮廓前提下,有效提取3维冠脉血管。结论 对多组心脏CT图像进行分割,本文基于血管先验形状约束的活动轮廓模型可以准确分割出冠脉结构完整轮廓,并且人工交互简单。该方法在双源CT冠脉图像自动分割方面具有较好的正确率与优越性。     

双层水平集描述眼底图像视杯视盘分割

目的 青光眼是一种可导致视力严重减弱甚至失明的高发眼部疾病。在眼底图像中,视杯和视盘的检测是青光眼临床诊断的重要步骤之一。然而,眼底图像普遍是灰度不均匀的,眼底结构复杂,不同结构之间的灰度重叠较多,受到血管和病变的干扰较为严重。这些都给视盘与视杯的分割带来很大挑战。因此,为了更准确地提取眼底图像中的视杯和视盘区域,提出一种基于双层水平集描述的眼底图像视杯视盘分割方法。方法 通过水平集函数的不同层级分别表示视杯轮廓和视盘轮廓,依据视杯与视盘间的位置关系建立距离约束,应用图像的局部信息驱动活动轮廓演化,克服图像的灰度不均匀性。根据视杯与视盘的几何形状特征,引入视杯与视盘形状的先验信息约束活动轮廓的演化,从而实现视杯与视盘的准确分割。结果 本文使用印度Aravind眼科医院提供的具有视杯和视盘真实轮廓注释的CDRISHTI-GS1数据集对本文方法进行实验验证。该数据集主要用来验证视杯及视盘分割方法的鲁棒性和有效性。本文方法在数据集上对视杯和视盘区域进行分割,取得了67.52%的视杯平均重叠率,81.04%的视盘平均重叠率,0.719的视杯F1分数和0.845的视盘F1分数,结果优于基于COSFIRE（combination of shifted filter responses）滤波模型的视杯视盘分割方法、基于先验形状约束的多相Chan-Vese（C-V）模型和基于聚类融合的水平集方法。结论 实验结果表明,本文方法能够有效克服眼底图像灰度不均匀、血管及病变区域的干扰等影响,更为准确地提取视杯与视盘区域。     

稀疏形状先验的脑肿瘤图像分割

目的 在脑部肿瘤图像的分析过程中,准确分割出肿瘤区域对于计算机辅助脑部肿瘤疾病的诊断及治疗过程具有重要意义。然而,由于脑部图像常存在结构复杂、边界模糊、灰度不均以及肿瘤内部存在明暗区域的问题,使得肿瘤图像分割工作面临严峻挑战。为了克服上述困难,更好地实现脑部肿瘤图像分割,提出一种基于稀疏形状先验的脑肿瘤图像分割算法。方法 首先,研究脑部肿瘤图像的配准与形状描述,并以此为基础构建脑部肿瘤的稀疏形状先验约束模型;继而,将该稀疏形状先验约束模型与区域能量描述方法相结合,构建基于稀疏形状先验的能量函数;最后,对能量函数进行优化及迭代,输出脑部肿瘤区域分割结果。结果 本文使用脑胶质瘤公开数据集BraTS2017进行算法测试,本文算法的分割结果与真实数据之间的平均相似度达到93.97%,灵敏度达到91.3%,阳性预测率达到95.9%。本文算法的实验准确度较高,误判率较低,鲁棒性较强。结论 本文算法能够结合水平集方法在拓扑结构描述和稀疏表达方法在复杂形状表达方面的优势,同时由于加入了形状约束,能够有效削弱肿瘤内部明暗区域对分割结果造成的影响,从而更准确和稳定地实现脑部肿瘤图像分割。     

3维牙颌模型牙齿分割的路径规划方法

目的 从3维牙颌模型上分割出单颗牙齿是计算机辅助正畸系统的重要步骤。由于3维测量分辨率和网格重建精度的有限性,三角网格牙颌模型上牙龈和牙缝边界往往融合在一起,使得单颗牙齿的自动分割变得极为困难。传统方法容易导致分割线断裂、分支干扰等问题,且手工交互较多,为此提出一种新颖的基于路径规划技术的单颗牙齿自动分割方法。方法 为避免在探测边界时牙龈和牙缝相互干扰,采用牙龈路径和牙缝路径分开规划策略。首先基于离散曲率分析和一种双重路径规划法搜索牙龈分割路径,并基于搜索到的牙龈路径利用图像形态学和B样条拟合技术构建牙弓曲线;然后综合牙龈路径和牙弓曲线的形态特征探测牙龈路径上的牙缝凹点以划界每颗牙齿的牙龈边界轮廓,并通过匹配和搜索牙龈边界轮廓上颊舌侧凹点间的最优路径确定齿间牙缝边界路径;最后细化整个路径以获取每颗牙齿精确的封闭分割轮廓。结果 对不同畸形程度的患者牙颌模型进行分割实验,结果表明,本文方法对于严重畸形的牙齿能够产生正确的分割结果,而且简单快速,整个分割过程基本能够控制在20 s以内。和现有方法相比,本文方法具有较少的人工干预和参数调整,除了在个别牙齿边界较为模糊的位置需要手动调整外,大部分情况都是自动的。结论 提出的路径规划方法具有强大的抗干扰能力,能够有效克服牙缝牙沟等分支干扰以及分割线断裂等问题,最大程度地减少人工干预,适用于各类畸形牙患者模型的牙齿分割。     

改进K-means活动轮廓模型

目的 通过对C-V模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于水平集函数的改进K-means活动轮廓模型。方法 该模型包含局部自适应权重矩阵函数,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质对分割目标的影响,进而实现对灰度非同质图像的精确分割。结果 通过分析对合成以及自然图像的分割结果,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型不仅能较准确地分割灰度非同质图像,而且降低了对初始曲线选取的敏感度。结论 提出了包含权重矩阵函数的新活动轮廓模型,根据分割目的和分割图像性质,制定不同的权重函数,该模型具有广泛的适用性。文中给出的一种具有局部统计特性的权重函数,对灰度非同质图像的效果较好,且对初始曲线位置具有稳定性。     

局部区域拟合的快速水平集图像分割方法

目的 由于灰度不均匀图像在不同目标区域的灰度分布存在严重的重叠,对其进行分割仍然是一个难题;同时,图像中的噪声严重降低了图像分割的准确性。因此,传统水平集方法无法鲁棒、精确、快速地对具有灰度不均匀性和噪声的图像进行分割。针对这一问题,提出一种基于局部区域信息的快速水平集图像分割方法。方法 灰度不均匀图像通常被描述为一个分段常数图像乘以一个缓慢变化的偏移场。首先,通过一个经过微调的多尺度均值滤波器来估计图像的偏移场,并对图像进行预处理以减轻图像的不均匀性;然后,利用基于偏移场校正的方法和基于局部区域信息拟合的方法分别构建能量项,并利用演化曲线轮廓内外图像灰度分布的重叠程度,构建权重函数自适应调整两个能量项之间的权重;最后,引入全方差规则项对水平集进行约束,增强了数值计算的稳定性和对噪声的鲁棒性,并通过加性算子分裂策略实现水平集快速演化。结果 在具有不同灰度不均匀性和噪声图像上的分割结果表明,所提方法不但对初始轮廓的位置、灰度不均匀性和各种噪声具有较强的鲁棒性,而且具有高达94.5%的分割精度和较高的分割效率,与传统水平集方法相比分割精度至少提高了20.6%,分割效率是LIC（local intensity clustering）模型的9倍;结论 本文提出一种基于局部区域信息的快速水平集图像分割方法。实验结果表明,与传统水平集方法相比具有较高的分割精度和分割效率,可以很好地应用于具有灰度不均匀和噪声的医学、红外和自然图像等的分割。     

利用区域信息融合混合活动轮廓模型的 河流遥感图像分割

目的 河流遥感图像是背景复杂的非匀质图像,利用传统的活动轮廓模型进行分割往往不够准确。针对这一问题,提出了基于区域信息融合的混合活动轮廓模型来分割河流遥感图像。方法 该混合模型将Chan-Vese(CV)模型和基于交叉熵的活动轮廓模型的外部能量约束项相结合,并赋予归一化调节比例系数。通过计算轮廓曲线内外区域像素灰度的方差和交叉熵,指导曲线逼近目标边缘。为了加速混合模型的演化,引入曲线内外区域像素灰度的类内绝对差,取代原有的内外区域能量权值,以提高混合模型的分割效率。结果 大量实验结果表明,相较于CV模型、测地线模型、基于交叉熵的活动轮廓模型、CV模型和测地线模型的混合模型以及局部全局灰度拟合能量模型(LGIF),本文混合模型分割河流遥感图像的灵敏度和上述方法都接近于100%,准确率大幅提升,在90%以上,虚警率则下降了约50%,且所需迭代次数和运行时间更少。结论 本文提出的混合模型主要适用于具有一定对比度的河流遥感图像,在分割性能和分割效率两个方面,都有明显的优势。     

先验模型约束的抗干扰轮廓跟踪

目的 基于水平集的轮廓提取方法被广泛用于运动物体的轮廓跟踪。针对传统方法易受局部遮挡、复杂背景等因素影响的问题,提出一种先验模型约束的抗干扰（AC-PMC）轮廓跟踪算法。方法 首先,选取图像序列的前5帧进行跟踪训练,将每帧图像基于颜色特征分割成若干超像素块,利用均值聚类组建簇集合,并通过该集合建立目标的先验模型。然后,利用水平集分割方法提取目标轮廓,并提出决策判定算法,判断是否需要引入形状先验模型加以约束,避免遮挡、复杂背景等影响。最后,提出一种在线模型更新算法,在特征集中加入适当特征补偿,使得更新的目标模型更为准确。结果 本文算法与多种优秀的轮廓跟踪算法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Fish、Face1、Face2、Shop、Train以及Lemming视频图像序列下的平均中心误差分别为3.46、7.16、3.82、13.42、14.72、12.47,算法的跟踪重叠率分别为0.92、0.74、0.85、0.77、0.73、0.82,算法的平均运行速度分别为4.27 帧/s、4.03 帧/s、3.11 帧/s、2.94 帧/s、2.16 帧/s、1.71 帧/s。结论 利用目标的先验模型约束以及提取轮廓过程中的决策判定,使本文算法在局部遮挡、目标形变、目标旋转、复杂背景等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。     

结合全局与局部信息活动轮廓的非同质图像分割

目的 通过对现有基于区域的活动轮廓模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于K-means活动轮廓模型,该模型能有效分割灰度非同质图像。方法 结合图像全局和局部信息,根据交互熵的特性,提出新的局部自适应权重,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质分割目标的影响。结果 采用Jaccard相似系数-JS(Jaccard similarity)和Dice相似系数-DSC(Dice similarity coefficient)两个指标对自然以及合成图像的分割结果进行定量分析,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型JS和DSC的值最接近1,且迭代次数不多于50次。提出的模型具有较高的计算效率和准确率。结论 通过大量实验发现,新模型结合图像全局和局部信息,利用交互熵特性得到自适应权重,对初始曲线位置具有稳定性,且对灰度非同质图像具有较好地分割效果。本文算法主要适用于分割含有噪声及灰度非同质的医学图像,而且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。     

融合语义先验和渐进式深度优化的宽基线3维场景重建

目的 基于视觉的3维场景重建技术已在机器人导航、航拍地图构建和增强现实等领域得到广泛应用。不过,当相机出现较大运动时则会使得传统基于窄基线约束的3维重建方法无法正常工作。方法 针对宽基线环境,提出了一种融合高层语义先验的3维场景重建算法。该方法在马尔可夫随机场（MRF）模型的基础上,结合超像素的外观、共线性、共面性和深度等多种特征对不同视角图像中各个超像素的3维位置和朝向进行推理,从而实现宽基线条件下的初始3维重建。与此同时,还以递归的方式利用高层语义先验对相似深度超像素实现合并,进而对场景深度和3维模型进行渐进式优化。结果 实验结果表明,本文方法在多种不同的宽基线环境,尤其是相机运动较为剧烈的情况下,依然能够取得比传统方法更为稳定而精确的深度估计和3维场景重建效果。结论 本文展示了在宽基线条件下如何将多元图像特征与基于三角化的几何特征相结合以构建出精确的3维场景模型。本文方法采用MRF模型对不同视角图像中超像素的3维位置和朝向进行同时推理,并结合高层语义先验对3维重建的过程提供指导。与此同时,还使用了一种递归式框架以实现场景深度的渐进式优化。实验结果表明,本文方法在不同的宽基线环境下均能够获得比传统方法更接近真实描述的3维场景模型。     

Individual tooth segmentation from CT images using level set method with shape and intensity prior

3D visualization of teeth from CT images provides important assistance for dentists performing orthodontic surgery and treatment. However, dental CT images present several major challenges for the segmentation of tooth, which touches with adjacent teeth as well as surrounding periodontium and jaw bones. Moreover, tooth contour suffers from topological changes and splits into several branches. In this work, we focus on the segmentation of individual teeth with complete crown and root parts. To this end, we propose adaptive active contour tracking algorithms: single level set method tracking for root segmentation to handle the complex image conditions as well as the root branching problem, and coupled level set method tracking for crown segmentation in order to separate the touching teeth and create the virtual common boundaries between them. Furthermore, we improve the variational level set method in several aspects: gradient direction is introduced into the level set framework to prevent catching the surrounding object boundaries; in addition to the shape prior, intensity prior is introduced to provide adaptive shrinking or expanding forces in order to deal with the topological changes. The test results for both tooth segmentation and 3D reconstruction show that the proposed method can visualize individual teeth with high accuracy and efficiency.     

CT图像的三维实体重建技术研究

提出了一种面向实体模型的CT图像三维重建方法,对牙齿CT断层图像进行三维重建,建立一个可编辑的三维实体模型,用于牙科医生进行断牙修补中牙桩的植入和对牙桩的应力分析。主要实现过程为：用螺旋CT对牙齿进行断层扫描获取CT图像,对图像进行去除软组织元素和噪声点得到矢量的线框断层图, 然后对多层线框结构进行曲面拟合,生成牙齿的三维实体模型。它具有精确度高,可编辑性强等特点,并且可直接用于实体的生物制造。     

基于二维轮廓序列的膝关节三维重建

提出了一个基于二维轮廓序列的四面体网格生成方法,用于医学图像三维几何模型重构.该方法首先对各选定的断层图像提取目标轮廓并做分支匹配等处理,然后生成各轮廓内部平面域的三角网格,最后在相邻断层之间根据三角网格连接四面体单元.该方法被应用于人体膝关节虚拟手术系统的三维几何建模,得到的膝部股骨模型包含494个节点和2 046个四面体单元,膝部脂肪模型包含2 854个节点和14011个四面体单元,这些模型被成功地应用于膝关节手术仿真,从而证明了该三维模型重建方法的可行性和有效性.     

图卷积网络下牙齿种子点自动选取

目的 选取牙齿种子点是计算机正畸中常用牙齿分割方法的关键步骤。目前业内大部分牙齿正畸软件都采用需要交互标记的分割方法,通过人机交互在3维牙颌模型上选取每一颗牙齿的种子点,效率较低。针对这一问题,提出基于特征导向的图卷积网络（feature-steered graph convolutional network,FeaStNet）牙齿种子点自动选取方法。方法 通过分析每个牙齿类型的种子点位置和最终分割效果,设立统一的规则,建立了牙颌模型的种子点数据集;利用特征导向的图卷积构建了新的多尺度网络结构,用于识别3维牙颌模型上的特征信息,为了更好地拟合牙齿特征,加深网络模型的深度;再通过训练调整参数和多尺度网络结构,寻找特定的种子点,使用均值平方差损失函数对模型进行评估,以提高预测模型的精确度;把网络寻找出的特征点作为基础点,在牙颌模型上找出与基础点距离最近的点作为种子点,如果种子点位置准确,则根据种子点将牙齿与牙龈分割开。对于种子点位置不准确的结果,通过人工操作修正种子点位置,再进行分割。结果 实验在自建的数据集中测试,其中种子点全部准确的牙颌占88%,其余情况下只需要调整部分不准确种子点的位置。该方法简单快速,与现有方法相比,需要较少的人工干预,提高了工作效率。结论 提出的种子点自动选取方法,能够自动选取牙齿种子点,解决牙齿分割中需要进行交互标记的问题,基本实现了牙齿分割的自动化,适用于各类畸形牙患者模型的牙齿分割。     

基于水平集的牙齿CT图像分割技术

牙齿的计算机断层扫描(CT)图像中存在边界模糊、相邻牙齿粘连等情况,且拓扑结构较为复杂,要实现准确的牙齿分割非常困难。对传统的牙齿CT图像分割方法,特别是近年来用于牙齿分割的水平集方法进行介绍,对其水平集函数中各能量项进行研究,并通过对比实验体现水平集方法的优越性。基于水平集的牙齿CT图像分割方法中水平集函数的能量项主要包括:竞争能量项、梯度能量项、形状约束能量项、全局先验灰度能量项、局部灰度能量项。实验结果表明基于混合模型的水平集方法分割效果最佳,切牙与磨牙分割准确率分别为88.92%和92.34%,相比自适应阈值和传统水平集方法,分割准确率总体提升10%以上。在综合利用图像信息和先验知识的基础上,通过对水平集函数中能量项进行优化和创新,有望进一步提高分割的准确率。     

下视SAR数据3维表面重建

目的 合成孔径雷达(SAR)因成像方法、几何角度等原因使得采集到的数据具有稀疏性及残缺性,如果直接用其进行建模,不能真实地还原物体。针对下视SAR数据的特点,提出一种在建模过程中能够自动修补稀疏及残缺数据的重建方法。方法 首先引入大津法对3维SAR数据进行预处理,然后将2维图像分割方法中的Chan-Vese模型推广应用到下视SAR数据的表面重建中,在初始表面及轮廓指示函数的求取过程中引入距离函数和内积函数。结果 将本文方法与等值面抽取法的重建结果进行比较,本文方法在重建的过程中能够自动修补空洞,重建出的模型表面更加光滑,能更加真实地反映原物体的特征。结论 可以将本文方法推广应用到稀疏及残缺SAR数据的建模中。     

A hierarchical stochastic modelling approach for reconstructing lung tumour geometry from 2D CT images

ABSTRACT

Lung cancer is one of the deadliest cancers in both men and women. Nowadays, several methods are used to cure this cancer including surgery and radiotherapy. These methods require prior knowledge about the shape of tumours. This type of knowledge may also help physicians to determine the cancer type. In this paper we propose a novel approach for 3D reconstruction of tumour geometry from a sequence of 2D images. The proposed approach consists of two phases: tumour segmentation from computed tomography (CT) images and 3D shape reconstruction. Segmentation is conducted using snake optimisation and Gustafson–Kessel clustering. For 3D reconstruction, first, we propose a new approach to interpolate some intermediate slices between original slices. Then, the well-known marching cubes algorithm is used for surface reconstruction. Eventually, we smoothen the surface using an explicit fairing algorithm. Experiments show that our new approach can highly improve the quality and the accuracy of the reconstructed tumour shape.