[0001] 本
发明涉及物理领域，尤其涉及图形测量和处理技术，特别是一种自动生成肝脏 3D图像并准确定位肝脏血管支配区域的方法。背景技术：
[0002] 随着精准肝
切除和活体肝移植时代的到来，精确进行肝段手术是肝胆外科手术发 展的趋势，手术要求对切除范围的肝段有术前准确的估计、测量。CT对肝脏体积测量的准确 性已经得到公认，甚至被认为是金标准。但是外科手术往往需要了解某一支
门静脉供血或 肝静脉引流范围肝脏体积的大小，以便于判断当处理这些血管后会影响到多少范围的肝脏 血流。而由于这些肝段甚至亚段之间没有特别的解剖分界标志，用肉眼无法判断每支血管 的供血、引流的肝脏范围，不利于术前准确地评估。本发明假设血管供血或引流的范围与其 血管直径呈正比，则肝脏内所有的供血血管及引流血管综合在一起便可以将整个肝脏进行 拓扑划分，每支血管便都能找到属于其支配的最大范围肝脏实质体积一即某支血管支配 的最大邻域。
[0003] 国际上有一些关于肝脏
可视化和
计算机辅助诊断方面的研究（Radtke A5Nadalin S, Sotiropoulos GC, et al. Computer-assisted operative planning in adult living donor liver transplantation :a new way to resolve the dilemma of the middle hepatic vein. World J Surg 2007 ；31 ： 175-185 ；Saito S, Yamanaka J, Miura K, et al. A novel 3D hepatectomy simulation based on liver circulation !application to liver resection and transplantation. Hepatology2005 ；41 :1297-1304 ；Radtke A, Schroeder T,Molmenti EP, et al. Anatomical and physiological comparison of liver volumes among three frequent types of parenchyma transection in live donor liver transplantation. Hepatogastroenterology 2005 ；52 :333-338 ；Ritter F, Hansen C, Dicken V, Konrad O, Preim B, Peitgen HO. Real-time illustration of vascular structures. IEEE Trans Vis Comput Graph 2006 ; 12 :877-884)，其中不少研究论文出自 德国不莱梅大学的MeVis项目研究小组，他们使用数字
图像处理和
计算机图形学开发了肝 脏可视化及三维虚拟手术
软件，并应用到肝脏相关手术的术前规划、模拟和
风险评估中。比 如，可以动态计算切除
肿瘤周围多少范围内的组织对患者最有利；也可以计算活体肝移植 中可能造成的静脉淤血范围（如图1所示）。该软件主要使用了
图像分割、血管分类、空间 最大邻域等一系列关键技术，在CT
断层图像的
基础上获得肝脏的虚拟模型。发明内容：
[0004] 本发明的目的在于提供了一种自动生成肝脏3D图像并准确定位肝脏血管支配区 域的方法，所述的这种方法要解决
现有技术中手术前了解肝脏体积、每支血管的供血和引 流的肝脏范围不准确的技术问题，同时要解决科研人员对于研究和了解肝脏体积、每支血管的供血和弓I流肝脏范围的手段有限的技术问题。
[0005] 本发明提供了一种自动生成肝脏3D图像并准确定位肝脏血管支配区域的方法， 所述的方法中包括一个获取肝脏三维CT增强图像的过程，包括一个在所述的图像中定位 与分割肝脏的过程，包括一个在所述的图像中提取肝脏血管并分析其结构的过程，包括一 个分析血管支配领域的过程。
[0006] 具体的，
[0007] a)在一个肝脏三维CT增强图像获取的过程中，利用断层扫描机获得肝脏断层图 像，通过多排螺旋CT对比剂对人体实施增强三期动态扫描，获得肝脏原始数据，然后对人 体注射对比剂后行常规上腹部CT增强三期动态扫描，获得动脉、门静脉、肝静脉三期图像， 将肝静脉期图像作为图像后处理的原始图像；
[0008] b)在图像中，定位与分割肝脏的过程中，首先对肝脏进行定位，在对肝脏进行定 位的过程中，首先用一固定的
阈值TO将三维CT图像二值化，从而生成一二值化的三维图 像Πήη，该二值化图像中“1”表示三维CT图像中对应
像素的灰度高于或等于给定的阈值 Τ0，“0”表示三维CT图像中对应像素的灰度低于的阈值Τ0，然后对Πήη进行距离变换，求 得Πήη每个为“1”的
体素到最近的为“0”的像素的距离，从而得到一对应的三维距离图 像Idist，根据肝脏是人体中体积最大的内脏器官的解剖特征，具有最大距离dmax的像素 所在的
位置0应该位于肝脏区域之中，从而定位出肝脏的位置；在对肝脏图像进行分割的 过程中，首先估计肝脏的灰度范围，以定位肝脏的、具有最大距离dmax的像素所在的位置 0为球心，以2/3*dmaX为半径，利用该球形区域内的图像灰度估计肝脏的灰度范围[Tlow， Thigh]：
[0011] 其中，Imean为平均灰度，Istd为灰度标准差，W1和W2为权值参数，将该Tlow和Thigh 作为下阈值和上阈值，并对三维CT图像进行二值化处理，为降低噪声的影响，在阈值处理 之前，先对三维CT图像进行中值滤波，由三维连通性和前面所述的定位点，得到初始的肝 脏分割结果，为提高肝脏分割的
精度，利用梯度矢量场活动轮廓线模型进一步优化肝脏分 割的结果，首先，选择定位肝脏的、具有最大距离dmax的像素所在的图像为参考图像，并以 该图像中的初始结果作为初始轮廓线（归一化表示为x(s)，s e [0，1])，然后，计算出该图 像Carmy
边缘图像f，并通过解方程：
[0014] 其中，[u(X，y)，v(X，y)]为梯度矢量场w(x，y)的两个分量，η为权值参数（0.2)， V2为Laplacian算子，fx和fy分别为f在χ和y方向上的梯度。最后，利用初始化轮廓线和 梯度矢量场，通过
迭代求解方程：αχ" (8)-βχ" “ (s)+W = 0，使初始化轮廓线形变、演化 到更为精确的目标边缘。其中，X" (s)和χ" “ (s)为X(S)的二阶和四阶导数，α和β， 当得到当前图像中肝脏较为精确的边缘线之后，将该结果传递到其相邻的一幅图像作为其 初始轮廓线，获得其Carmy边缘图像后，去除距离初始轮廓线较远的边缘，图像通过层层传 递的处理方式，使整个肝脏的分割结果得以优化；
[0015] c)在图像中提取肝脏血管并分析其结构的过程中，首先根据前面分割出的肝脏区域中的图像灰度计算一灰度阈值TvesselO *^vesselO ^liver liver_std' 其中， liver_mean ' ^4Iliver_std分别为肝脏区域中的图像灰度的平均值和标准差，W3为权值参数，将该阈值作为下 阈值，对肝脏区域图像进行阈值化处理，得到大部分肝脏静脉和门静脉，在此基础之上，进 一步重新估计提取血管的阈值T
[0017]，其中，R为前面初步提取的肝脏血管及其相邻区域（< 3mm)，I (χ, y，ζ)和g(x， y，ζ)分别为点（x，y，ζ)处的图像灰度和梯度，将Tressel 作为下阈值，对肝脏区域图 像进行阈值化处理，并去除那些较小的连通区域，便可提取出肝脏血管，另一方面，对肝脏 血管进行骨架提取，通过不断测试肝脏血管中血管外围的点，如果去除该点，血管的几何特 性：连通物体数目、空腔数目和空洞数目均保持不变，则去除该点，否则保留该点，直到去除 所有可去除的点，血管骨架化之后，用图像学中的图G= (V, E)表示血管的结构，其中V表 示端点和分叉点，E为连接V的边，通过对提取的血管进行距离变换，计算血管中每一点到 最近非血管点的距离，可知每一段血管的粗细，在上述肝脏血管解剖、结构特征，分割、骨架 化处理的基础之上，首先分离肝静脉Ihv和门静脉Ipv两套血管，为分离肝静脉Bv和门静 脉Ipv两套血管，首先根据它们的解剖、结构特征确定它们的根部，然后，根据血管的连通 性、粗细和方向对各段血管进行分类；
[0018] d)在血管支配领域分析的过程中，在判断空间上的一个点属于哪部分血管，距该 点垂直距离最近的血管被判断为该点的供血或引流，即该点属于那支距离其最近的血管分 支，假如临近的两支血管直径不同，使用直径作为加权，对距离进行划分，由此可以得到每 根血管的最大邻域，肝脏即被按照血管归属三维划分了。
[0019] 本发明和已有技术相比，其效果是积极和明显的。本发明通过对肝脏CT增强后的 原始图像进行处理，首先获得图像分割后的整个肝脏体积；其次，通过对门静脉和肝静脉的 血管提取并骨架化，提取这些血管的拓扑信息；最后，将肝脏实质中的每个点划分到离该点 最近、最粗的血管支配邻域下。这样，便能够知道每支血管支配的肝段区域大小。通过这种 拓扑划分，获得各静脉血管引流区域的体积大小，以便于外科医生进行肝脏手术前模拟和 预估。同时还可以方便科研人员研究和了解肝脏区域血管的位置，了解每支血管支配的肝 段区域大小。
附图说明：
[0020] 图1是采用现有技术的自动生成肝脏3D图像并准确定位肝脏血管支配区域的方 法获得的肝脏的三维示意图。
[0021] 图2是采用活动轮廓线模型对肝脏分割的过程示意图。
[0022] 图3是血管区分的示意图和结果图，是使用基于骨架树中
节点和路径方向的方法 区分门静脉和肝静脉重叠的重叠部分。
[0023] 图4是空间最大邻域的划分的一个示意图，显示了距某血管垂直距离最近的点被 划分至该血管的邻域内，若血管直径不同，用直径进行加权调节。
[0024] 图5是本发明一种自动生成肝脏3D图像并准确定位肝脏血管支配区域的方法
流程图。具体实施方式：
[0025] 如图5所示，本发明提供了一种自动生成肝脏3D图像并准确定位肝脏血管支配 区域的方法，所述的方法中包括一个获取肝脏三维CT增强图像的过程，包括一个在所述的 图像中定位与分割肝脏的过程，包括一个在所述的图像中提取肝脏血管并分析其结构的过 程，包括一个分析血管支配领域的过程。
[0026] 具体的，
[0027] a)在一个肝脏三维CT增强图像获取的过程中，利用断层扫描机获得肝脏断层图 像，通过多排螺旋CT对比剂对人体实施增强三期动态扫描，获得肝脏原始数据，然后对人 体注射对比剂后行常规上腹部CT增强三期动态扫描，获得动脉、门静脉、肝静脉三期图像， 将肝静脉期图像作为图像后处理的原始图像；
[0028] b)在图像中，在定位肝脏与分割的过程中，首先对肝脏进行定位，在对肝脏进行定 位的过程中，首先用一固定的阈值TO将三维CT图像二值化，从而生成一二值化的三维图 像Πήη，该二值化图像中“1”表示三维CT图像中对应像素的灰度高于或等于给定的阈值 Τ0，“0”表示三维CT图像中对应像素的灰度低于的阈值Τ0，然后对Πήη进行距离变换，求 得Πήη每个为“1”的体素到最近的为“0”的像素的距离，从而得到一对应的三维距离图 像Idist，根据肝脏是人体中体积最大的内脏器官的解剖特征，具有最大距离dmax的像素 所在的位置0应该位于肝脏区域之中，从而定位出肝脏的位置；在对肝脏图像进行分割的 过程中，首先估计肝脏的灰度范围，以定位肝脏的、具有最大距离dmax的像素所在的位置 0为球心，以2/3*dmaX为半径，利用该球形区域内的图像灰度估计肝脏的灰度范围[Tlow， Thigh]：
[0029]
[0031] 其中，Inrean为平均灰度，Istd为灰度标准差，W1和W2为权值参数，将该Tlow和Thigh 作为下阈值和上阈值，并对三维CT图像进行二值化处理，为降低噪声的影响，在阈值处理 之前，先对三维CT图像进行中值滤波，由三维连通性和前面所述的定位点，得到初始的肝 脏分割结果，为提高肝脏分割的精度，利用梯度矢量场活动轮廓线模型进一步优化肝脏分 割的结果，首先，选择定位肝脏的、具有最大距离dmax的像素所在的图像为参考图像，并以 该图像中的初始结果作为初始轮廓线（归一化表示为x(s)，s e [0，1])，然后，计算出该图 像Carmy边缘图像f，并通过解方程：
[0032]
[0034] 其中，[1!0^7)^0^，7)]为梯度矢量场w(x，y)的两个分量，η为权值参数（0.2)， ▽ 2为Laplacian算子，fx和fy分别为f在χ和y方向上的梯度。最后，利用初始化轮廓线和 梯度矢量场，通过迭代求解方程：αχ" (8)-βχ" “ (s)+W = 0，使初始化轮廓线形变、演化 到更为精确的目标边缘。其中，X" (s)和χ" “ (s)为X(S)的二阶和四阶导数，α和β， 当得到当前图像中肝脏较为精确的边缘线之后，将该结果传递到其相邻的一幅图像作为其 初始轮廓线，获得其Carmy边缘图像后，去除距离初始轮廓线较远的边缘，图像通过层层传递的处理方式，使整个肝脏的分割结果得以优化；
[0035] c)在图像中提取肝脏血管并分析其结构的过程中，首先根据前面分割出的肝脏 区域中的图像灰度计算一灰度阈值TvesselO *^vesselO ^liver liver_std' 其中， liver_mean ' ^4Iliver_std分别为肝脏区域中的图像灰度的平均值和标准差，W3为权值参数，将该阈值作为下 阈值，对肝脏区域图像进行阈值化处理，得到大部分肝脏静脉和门静脉，在此基础之上，进 一步重新估计提取血管的阈值T
[0037]，其中，R为前面初步提取的肝脏血管及其相邻区域（< 3mm)，I (χ, y，ζ)和g(x， y，ζ)分别为点（x，y，ζ)处的图像灰度和梯度，将Tressel 作为下阈值，对肝脏区域图 像进行阈值化处理，并去除那些较小的连通区域，便可提取出肝脏血管，另一方面，对肝脏 血管进行骨架提取，通过不断测试肝脏血管中血管外围的点，如果去除该点，血管的几何特 性：连通物体数目、空腔数目和空洞数目均保持不变，则去除该点，否则保留该点，直到去除 所有可去除的点，血管骨架化之后，用图像学中的图G= (V, E)表示血管的结构，其中V表 示端点和分叉点，E为连接V的边，通过对提取的血管进行距离变换，计算血管中每一点到 最近非血管点的距离，可知每一段血管的粗细，在上述肝脏血管解剖、结构特征，分割、骨架 化处理的基础之上，首先分离肝静脉Ihv和门静脉Ipv两套血管，为分离肝静脉Bv和门静 脉Ipv两套血管，首先根据它们的解剖、结构特征确定它们的根部，然后，根据血管的连通 性、粗细和方向对各段血管进行分类；
[0038] d)在血管支配领域分析的过程中，在判断空间上的一个点属于哪部分血管，距该 点垂直距离最近的血管被判断为该点的供血或引流，即该点属于那支距离其最近的血管分 支，假如临近的两支血管直径不同，使用直径作为加权，对距离进行划分，由此可以得到每 根血管的最大邻域，肝脏即被按照血管归属三维划分了。
[0039] 具体的，在一个肝脏定位与分割的过程中，关于肝脏的整体图像分割的方法已经 有较多的文献报道，比较成熟的是使用活动轮廓线模型（Active Contour Model, Snakes), 其主要思想是通过定义一条初始
能量函数曲线，将其初始化在待分割轮廓周围，在能量函 数的极小值等约束下，经过不断地演化曲线最终收敛到图像轮廓（如图2)。在此基础上的 梯度矢量场（gradient vector flow，GVF) Snake在扩大轮廓的捕捉范围和深度凹陷区域的 收敛上具有更加卓越的性能。这些
算法已经被广泛应用到肝脏、心肌、淋巴结等图像的分割 中。
[0040] 进一步的，在肝脏血管提取及结构分析的过程中，由于肝脏中的血管从肝门向外 周逐渐变细，同一期图像血管的
密度值在不同的部位是不同的，因此我们提出首先在施加 最优化阈值后使用基于灰度区域生长的方法将血管与周围组织进行图像分割。在此基础 上，使用三维骨架方法获得血管的
树形结构信息，通过一系列降噪及平滑处理后，得到较为 完整的血管图像。由于门静脉和肝静脉在图像上会有重叠，我们在骨架化后使用节点和路 径的方向来区分两种静脉系统。最后，使用这些静脉图像对整个肝脏进行计算机分段：在判 断空间上的一个点属于哪部分血管，距该点垂直距离最近的血管被判断为该点的供血（或 引流），假如临近的两支血管直径不同，使用直径作为加权，对距离进行划分，由此可以得到每根血管的最大邻域，肝脏即被按照血管归属三维划分了（如图3和图4所示）。
