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本发明适用于医学图像处理领域，提供了一种CT图像肝脏分割的处理方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取待分割图像；通过肝脏灰度体积和肝脏灰度先验从所述待分割图像中自动定位出肝脏位置；利用旋转配准及低自由度B样条配准提取初始肝脏组织；结合距离图以及初始提取的肝脏组织探测是否存在有肝肿瘤组织；利用肝脏分布概率图谱和基于互信息的B样条配准精细分割出肝脏。本发明整个分割过程无需任何人工干预，分割的平均肝脏体积误差≈7.0%，能够为肝脏的三维重建及最终的仿真手术模拟提供比较精确的数据，具有一定的临床应用价值。

一种CT图像肝脏分割的处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待分割图像； 通过肝脏灰度体积和肝脏灰度先验从所述待分割图像中自动定位出肝脏位置； 利用旋转配准及低自由度B样条配准提取初始肝脏组织； 结合距离图以及初始提取的肝脏组织探测是否存在有肝肿瘤组织； 利用肝脏分布概率图谱和基于互信息的B样条配准精细分割出肝脏； 所述通过肝脏灰度体积和肝脏灰度先验从所述待分割图像中自动定位出肝脏位置具 体包括： 通过肝脏灰度体积和肝脏灰度先验从所述待分割图像中自动定位出肝脏位置并初始 化浮动图谱和肝脏分布概率图谱的位置； 利用肝脏CT图像中肝脏独特的体积和灰度范围，得到肝脏中心切片位置，从而将浮动 图谱和肝脏分布概率图谱与待分割图像的肝脏部位对齐。

 目前，很多临床应用上需要从3D CT图像中分割出肝脏组织，比如3D肝脏体绘制， 肝脏体积测量以及肝移植手术评估和手术计划。近几年，很多研究者尝试了多种方法进行 肝脏分割，包括以下几种方法：区域增长，基于灰度级方法，水平集，神经网络，聚类法，图切 害J，形变模型和图谱法。由于受限于肝脏形状的多变性，以及肝肿瘤存在等因素，大多数肝 脏分割方法无法达到临床要求精度，因此现阶段临床上实际多采用人工手动分割或者交互 式分割的方式，但这样的方式乏味而耗时，并且分割精度严重依赖于分割者经验。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

在本发明中，本发明从一系列手动分割肝脏CT中训练肝脏分布概率图谱；通过肝 脏灰度体积和肝脏灰度先验自动定位肝脏；利用旋转配准及低自由度B样条配准提取初始 肝脏组织；结合距离图以及初始提取的肝脏组织探测可能存在的肝肿瘤组织；利用肝脏概 率图谱和基于互信息的B样条配准精细分割出肝脏。整个分割过程无需任何人工干预，分 割的平均肝脏体积误差~7. 0%，能够为肝脏的三维重建及最终的仿真手术模拟提供比较精 确的数据，具有一定的临床应用价值。

技术合作

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以 通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中， 所述的存储介质，如R0M/RAM、磁盘、光盘等。

[0067] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。