(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210428561.6 (22)申请日 2022.04.22 (71)申请人 青岛大学附属医院 地址 266003 山东省青岛市 市南区江苏路 16号青岛大 学附属医院 (72)发明人 魏宾　董蒨　牛海涛　朱呈瞻　 董冰子　 (74)专利代理 机构 北京献智知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 11434 专利代理师 赵丹 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/41(2017.01)G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 肺CT图像的纹 理分割方法及系统 (57)摘要 本发明公开一种肺CT图像的纹理分割方法 及系统， 该方法包括： (1)、 对肺CT图像通过基于 区域生长算法进行肺组织分割， 以获取去除背景 的肺组织CT图像； (2)、 对肺组织CT图像进行肺实 质细化分割， 获取肺实质CT图像； 以及(3)、 对肺 实质CT图像进行纹理识别及划分， 获取肺CT图像 的纹理分割图像。 本发明以纹理特性， 可得到去 除了背景的肺组织图片， 分割效果好、 运行速度 快， 有效地提高了图像诊断结果的精度， 提高了 诊断结果的准确性， 为后续的肺部疾病治疗提供 了帮助。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 114913185 A 2022.08.16 CN 114913185 A 1.一种肺CT图像的纹 理分割方法， 包括： (1)、 对所述肺CT图像通过基于区域生长算法进行肺组织分割， 以获取去除背景的肺组 织CT图像； (2)、 对所述肺组织CT图像进行肺实质细化分割， 获取肺实质CT图像； 以及 (3)、 对所述肺实质CT图像进行纹 理识别及划分， 获取肺CT图像的纹 理分割图像。 2.如权利要求1所述的肺CT图像的纹 理分割方法， 其特 征在于， 在步骤(2)中， 包括： (2‑1)、 对所述肺组织CT图像进行超像素分割， 形成第一分割图像； (2‑2)、 对所述第一分割图像进行细化分割， 形成第二分割图像； (2‑3)、 对所述第二分割图像进行超像素聚类及标记， 形成第三分割图像； (2‑4)、 对所述第三分割图像进行后处 理， 形成肺实质CT图像。 3.如权利 要求2所述的肺CT图像的纹理分割方法， 其特征在于， 在步骤(2 ‑1)之前， 还包 括： 通过阈值法对所述肺CT图像进行 预处理以去除所述肺图像中的含有空气的组织。 4.如权利要求2所述的肺CT图像的纹理分割方法， 其特征在于， 在步骤(2 ‑3)中， 包括： 依次对所述第二分割图像进行超像素聚类步骤、 超像素 标记步骤、 以及超像素合并步骤。 5.如权利要求 4所述的肺CT图像的纹 理分割系统， 其特 征在于， 在步骤(3)中， 包括： (3‑1)通过图像梯度方差加权信息熵算法自适应改变滤波器参数， 对所述肺实质CT图 像的背景纹 理及噪声 进行抑制， 得到肺部 CT纹理图像； 以及 (3‑2)对所述肺部 CT纹理图像进行纹 理区域自动化分割， 得到第二纹 理图像。 6.一种采用权利要求1～5任一所述的肺CT图像的纹理分割方法的肺CT图像的纹理分 割系统， 其特 征在于， 包括： 依次通信连接的 肺组织分割模块， 其用于对所述肺CT图像通过基于区域生长算法进行肺组织分割， 以 获取去除背景的肺组织CT图像； 肺实质分割模块， 其用于对所述肺组织CT图像进行肺实质 细化分割， 获取肺实质CT图 像； 以及 肺纹理分割模块， 其用于对所述肺实质CT图像进行纹理识别及划分， 获取肺CT图像的 纹理分割图像。 7.如权利要求6所述的肺CT图像的纹理分割系统， 其特征在于， 所述肺实质分割模块包 括依次通信连接的： 第一分割子模块， 其用于对所述肺组织CT图像进行超像素分割， 形成第一分割图像； 第二分割子模块， 其用于对所述第一分割图像进行细化分割， 形成第二分割图像； 第三分割子模块， 其用于对所述第二分割图像进行超像素聚类及标记， 形成第三分割 图像； 第四分割子模块， 其用于对所述第三分割图像进行后处 理， 形成肺实质CT图像。 8.如权利要求7所述的肺CT图像的纹理分割系统， 其特征在于， 所述肺实质分割模块还 包括与所述第一分割子模块通信连接的预处理子模块， 其用于通过阈值法对所述肺CT图像 进行预处理以去除所述肺图像中的含有空气的组织。 9.如权利要求3所述的肺CT图像的纹理分割系统， 其特征在于， 所述第 三分割子模块包 括： 依次通信连接的超像素聚类单 元、 超像素 标记单元、 以及超像素合并单 元。 10.如权利要求3所述的肺CT图像的纹理分割系统， 其特征在于， 所述肺纹理分割模块权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114913185 A 2包括： 通信连接的 纹理抑制子模块， 其用于通过图像梯度方差加权信息熵算法自适应改变滤波器参数， 对所述肺实质CT图像的背景纹 理及噪声 进行抑制， 得到肺部 CT纹理图像； 纹理分割子模块， 其用于对所述肺部CT纹理图像进行纹理区域自动化分割， 得到第二 纹理图像。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114913185 A 3