肺部毛细血管分割算法

肺分段xx年xx月xx日•引言•肺的解剖结构•肺分段的临床应用•肺分段的相关疾病目•治疗方法及效果•研究展望录01引言医学影像学是医学领域的重要分支之一，肺分段是其中重要的内容。

肺分段的研究历史可以追溯到20世纪早期，经历了从大体解剖到影像学的发展过程。

课程背景1肺的分段方法23根据大体解剖结构，肺可以分为五个部分，分别是上叶、下叶、中叶、左舌叶和右舌叶。

在影像学上，肺分段的方法通常是根据气管和支气管树的自然走行和分支进行分段。

常用的影像学分段方法包括大体解剖分段法和功能分段法两种。

肺的分段意义通过肺分段可以更好地了解病变的位置和范围，有助于判断病变的性质和制定治疗方案。

同时，肺分段也可以帮助评估病变对肺功能的影响，对于评估患者的预后和康复效果具有重要意义。

肺分段对于肺部疾病的诊断和治疗具有重要意义。

02肺的解剖结构肺的组成部分肺实质包括肺间质和肺泡，是进行气体交换的主要部分。

肺血管包括肺动脉、肺静脉和肺毛细血管，负责将血液输送至肺泡进行气体交换。

支气管和支气管树各级支气管构成支气管树，将空气引入肺泡，并排出体外。

包括交感神经和副交感神经，调节肺血管和支气管张力，影响呼吸节律。

自主神经系统传导刺激信号，如疼痛、温度等，感受肺部不适。

感觉神经控制呼吸肌收缩和舒张，维持呼吸运动。

运动神经肺的神经支配将含氧量较低的血液从右心室输送到肺部进行气体交换。

肺动脉肺的血液供应将含氧量较高的血液从肺部输送回左心房。

肺静脉位于肺实质内，是血液和空气之间的交换界面，允许氧气和二氧化碳在血液和肺泡之间进行交换。

肺毛细血管03肺分段的临床应用03MRI检查虽然MRI在肺分段诊断上的应用并不广泛，但它可以提供肺组织的三维影像，有助于肺分段诊断。

肺分段的影像学检查01胸部X线平片胸部X线平片是肺分段的主要影像学检查方法，可以显示肺组织的形态和结构。

02CT扫描CT扫描可以清晰地显示肺组织的断层图像，对肺分段的诊断更加准确。

万方数据东北大学学报（自然科学版）第２９卷平集肺部血管快速分割，它通过对血管分析减少水平集函数计算次数提高分割速度和不同层应用不同尺度，增加准确性．而本文应用水平集方法（１ｅｖｅｌｓｅｔｍｅｔｈｏｄ，ＬＳＭ）主要是因为它能很好地克服肺部图像拓扑关系改变时给算法带来的种种限制，对形状恢复和复杂结构的医学图像分割相当有效．但是基于阈值的水平集三维分割血管算法也有不足之处，肺部血管分割不准确，主要原因是测地线的参数和膨胀参数很难控制，最后得到的速度图像收敛到血管边缘为零处不清晰，这种变化可能导致和原有的结构不一样，不能清晰辨认血管之间的关系．另外，对于每一个像素点均要寻求一个最近点并计算其水平集函数值，使得该类算法运算相当慢．基于上述原因，本文根据肺部解剖结构提出基于肺部局部信息的精确肺部血管分割方法，提高肺部血管的准确性、精确性和水平集的分割速度．１基于阈值水平集分割理论水平集方法（１ｅｖｅｌｓｅｔｍｅｔｈｏｄ）是Ｓ．Ｏｓｈｅｒ和Ｊ．Ａ．Ｓｅｔｈｉａｎ【５‘６Ｊ于１９８８年在研究曲线以曲率相关的速度演化时提出来的，用于描述曲线的演化过程．此方法基本思想是用曲率或法向量等几何度量表示曲线或曲面演化速度函数，并将速度函数与图像的数据关联起来，从而使曲线在对象边缘处停止．图像拓扑的变化、演化过程中的曲线和曲面只能被隐含表示为一个更高维函数的水平集【７｜．此函数表示为屯＋ＦＶ声ｌ＝０，（１）声（ｚ，ｔ＝０）＝±ｄ．（２）式（２）表示当ｔ等于０时初始值为ｄ，±ｄ表示点ｚ到曲线或曲面的距离，如果是正数则表示点ｚ在曲线或曲面的外侧，如果是负数则表示在曲线或曲面的内侧…．式（１）改写为屯十ｌ＝屯＋ｋｆ（１一￡Ｈ）ＩＶ声ｌ一皿Ｐ（ｚ）ｖ声．（３）式中，ｋｉ为速度函数，ｋｉ＝ｅ－ａｌＧ‘。

（７·ｊｒ）ｌ，ｎ＞０；Ｐ（ｘ）为膨胀系数；Ｈ为根据曲率调整的空间系数；ｐ，￡为每个系数的权重［旷１…．基于阈值的水平集分割的目的是根据不同组织有不同阈值范围作为膨胀系数，这样能防止分割泄露．Ｐ（ｘ）＝Ｉｇ（ｚ）一ｚ如果ｇ（Ｘ）＜（Ｕ—１）／２＋ｚ；ｌ“一ｇ（ｘ）否则．¨７式中，ｚ为分割组织最低阈值，Ｕ为分割组织最高阈值．种子点相邻的每一个像素点均要寻求一个最近点并计算其水平集函数值，直到函数值收敛为止，即屯＋１为零．从式（４）中得出Ｐ（．７Ｃ）是影响水平集分割的关键参数．２肺部血管三维分割左右肺实质分割的分割方法很多，需要根据不同的情况，选择不同的方法，这里并不详细说明．基于阈值的水平集初始分割肺部血管，最后在分割的结果选取种子点，应用三维区域增长算法生成一段肺部血管．ＣＴ数据输人左右肺实质分割基于阈值的水平集初始分割应用ｉ维区域增长算法生成肺部咖管图１基于阈值的水平集分割基本流程图Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｂａｓｉｃｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｌｅｖｅｌ—ｓｅｔｂａｓｅｄ０１３ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ２．１肺部区域的划分由于肺静脉和肺动脉都是从肺门附近进入肺部，然后肺部血管由粗到细、密度由大Ｎ４，向肺壁延伸．因此在左右肺的肺门附近选择２个种子点，根据到种子点不同的距离，设定不同的半径，根据不同半径划分左右肺分别为４个不同的部分，如图２和图３所示．图２肺部的横断面区域的划分Ｆｉｇ．２Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｃｒｏｓｓ－ｓｅｃｔｉｏｎａｌａｒｅａｆｏｒｌｕｎｇ图３肺部冠状面区域的划分Ｆｉｇ．３Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｃｏｒｏｎａｒｙａｒｅａｆｏｒｌｕｎｇ２．２肺部血管分割由于肺部血管很细，划分肺部血管的边缘是很困难的．首先在感兴趣区选取种子点，然后根据　万方数据　万方数据８１０东北大学学报（自然科学版）第２９卷图６经过分割后提取右肺实质Ｆｉｇ．６Ｅｓｓｅｎｔｉａｌｉｍａｇｅｓｏｆｒｉｇｈｔｌｕｎｇａｆｔｅｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ（ａ）【ｂ）（Ｃ）（ｄ）∥ｏ．一亨。

专利名称：一种肺部血管分割方法、设备及存储介质专利类型：发明专利
发明人：郭又文,李其花,刘于豪,田广野,陈永健
申请号：CN202010756697.0
申请日：20200731
公开号：CN111932554A
公开日：
20201113
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种肺部血管分割方法、设备及存储介质，用以提高肺部血管分割的精确度。

本发明实施例中根据肺部CT图像获取肺部血管对应的动静脉分割结果图以及血管分布图；对动静脉分割结果图和血管分布图进行融合处理，获得血管融合图；其中，血管融合图中包括动脉血管、静脉血管以及未知动静脉类型的未知血管；针对未知血管，根据未知血管与动脉血管或静脉血管的连通性，确定血管分布图中未知血管的动静脉类型。

本发明实施例能够对动静脉分割结果图和血管分布图进行融合处理，得到既包含足够多血管细节，也能够表示血管动静脉类型的分割结果，增加分割结果信息量，从而能够更加直观的展示肺部血管的三维解剖结构，满足临床应用需求。

申请人：青岛海信医疗设备股份有限公司
地址：266100 山东省青岛市崂山区松岭路399号
国籍：CN
代理机构：北京同达信恒知识产权代理有限公司
代理人：任嘉文
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正常肺脏的解剖分法肺是呼吸系统的主要器官之一，是人类维持生命所必需的器官之一。

正常肺脏的解剖分法是指肺脏的组织结构、血管和神经系统的解剖结构及其相互联系的详细描述。

了解正常肺脏的解剖结构有助于诊断和治疗呼吸系统疾病，也可以帮助人们更好地保护自己的肺健康。

本文将介绍正常肺脏的解剖分法。

1.肺结构肺是位于胸腔内的呼吸器官，由右肺和左肺组成。

右肺分为三个叶，左肺分为两个叶，每个叶又分为许多小叶。

肺的外观呈状似圆锥形，凸向胸廓，在其下部有一个凹槽（肺门），是支气管、肺动脉、肺静脉、淋巴管和神经的进出口。

肺内有主要的支气管和支气管分支，通过气管与喉相连，内部被分为许多细支气管分布在肺的不同区域。

肺的功能主要是将空气中的氧气吸入肺泡，并将二氧化碳排除。

2.肺循环系统肺循环系统由肺动脉、肺毛细血管和肺静脉组成，主要负责将含有二氧化碳的血液从身体循环中收集到肺脏进行气体交换，将含有氧气的血液输送回身体循环系统。

肺动脉是从心脏右心室出发，到达肺脏将含有二氧化碳的血液输送到肺毛细血管，在肺毛细血管中与空气中的氧气交换后，血液含有氧气，进入肺静脉返回心脏左心房。

3.肺神经系统肺神经系统主要是由迷走神经和交感神经组成。

迷走神经支配肺的平滑肌，有助于促进肺的扩张和收缩，其分支还支配着肺的血管和淋巴组织。

交感神经对肺血管和肺支气管的收缩和扩张也有重要影响，同时还能影响肺部的免疫和炎症反应。

4.肺的表面解剖肺的表面解剖指的是肺在胸廓内的位置。

在前面，肺的上部位于胸骨下缘，下部位于肋骨弓下。

后面肺上部环绕在第一胸椎的后面，下部跨越了第六个胸椎。

在右侧，肺被纵隔分隔成三个叶，左侧肺被分为两个叶。

在肺的后上方和下方有肺门，这里是气道和血管进出肺的地方。

总之，正常肺脏的解剖分法主要包括肺结构、肺循环系统和肺神经系统等方面的解剖结构和相互联系的详细描述。

对于了解肺脏的结构、功能和位置等方面的知识非常重要，这对于预防呼吸系统疾病和有效的治疗非常有帮助。

右上肺肺段切除汇总（文末附肺段支气管动脉静脉示意图）展开全文右肺动脉的主要分支定义如下：上干：肺动脉进入右上肺叶的第一支主要分支。

中间干：介于上干和A6之间的肺动脉。

基底动脉：A7-10。

频率（％）支气管 三个分支 B1,B2,和B3 40 两个分支B1＋3,和B2 24 B1＋2,和B3 14 B1＋B2+3 10 四个分支 12 动脉 A1 A1a 和A1b 均源于动脉上干 68A1a 为孤立的分支，A1b 源于动脉上干32 A2 A2a 源于返支动脉; A2b 源于后升动脉 72 A2a 和A2b 均源于后升动脉 16 A2a 和A2b 均源于返支动脉; 12A3 A 3a 和A3b 均源于动脉上干 48A3a 源于中间干；A3b 源于动脉上干34 A3a 源于动脉上干；A3b 源于中间干18 静脉 尖段（V1）和中心（V2）静脉70 尖段静脉，无中心静脉：V1和V2形成共干，走向腹侧走向肺门。

V2分支沿该路线走行入肺，介于后升支和上干动脉之间。

22中心静脉，无尖段静脉：V1和V2共干形成中心静脉。

V1分支沿该路线向头端走行入肺。

8 1.右侧S1肺段切除详解患者，女性，60岁，几年前曾行左下肺叶切除术，CT 随访发现S1段1.6cm 的混合性GGO 结节，CT-引导下穿刺活检病理证实为肺腺癌。

该患者被予以S1-段切除。

最后病理诊断为pT1aN0M0乳头状腺癌。

图.3.1.1通过HRCT影像从轴向，冠状面和矢状面明确肺段动脉，静脉和支气管。

气管插管后通过支气管镜进一步明确B1，B2和B3分支形状和尺寸。

本书中的图片是段支气管静脉和动脉最常见的分支类型，即右上支气管分为B1和B2和B3；A1和A3段间动脉分支源于肺动脉上干。

A2a是源于肺动脉上干的反支，A2b为A2的升支；段间静脉源于尖段和中央静脉。

第三肋间推荐作为S1-段切除的主操作孔。

图.3.1.2从腹侧向背侧暴露右上叶肺门以显示肺静脉，肺动脉上干，上叶支气管和上叶支气管和中间支气管间的分叉。

轮廓提取在医学图像中的应用随着医学成像技术的发展，医学图像数据的规模和复杂程度也在不断增加。

提取医学图像的几何形状特征是医学图像处理的重要任务之一。

轮廓提取是一种常用的几何特征提取方法，它可以从图像中提取出目标的轮廓信息，并将其与其他医学图像数据进行比较和分析，从而得出疾病的诊断和治疗方案。

本文将从轮廓提取的基本概念、轮廓提取技术的发展和应用、轮廓提取在医学图像中的具体应用等方面进行论述。

一、基本概念轮廓提取是指从图像中自动抽取有意义的几何形状信息的过程。

轮廓提取通常包含两个步骤：边缘检测和边缘连接。

边缘检测是指从图像中提取出像素与背景颜色之间的边缘，以此来确定物体的边缘位置。

在边缘检测后，需要对边缘进行连接，以得到完整的轮廓信息。

轮廓提取的目的是提取医学图像中的有意义的结构信息，比如肿瘤、毛细血管等等，以便医生能够通过分析和比较不同的医学图像数据，得出疾病的诊断和治疗方案。

二、技术发展及应用轮廓提取技术的发展经历了不同的阶段。

初期阶段，轮廓提取主要采用基于边缘检测的方法，例如Sobel、Canny、LoG等算子。

这些算法可以在图像中提取边缘信息，并用于物体的轮廓提取。

然而，由于图像噪声的影响，边缘检测常常会导致断裂和非常粗糙的边缘。

为了克服这些问题，后来的轮廓提取算法采用了一些更高级的技术。

例如，基于局部特征的轮廓提取方法可以通过检测局部的特征点来提取轮廓。

这些特征点可以通过局部的颜色、纹理和形状等信息来提取。

基于形状的轮廓提取方法是一种新兴的技术，它通过形态学分析来提取轮廓形状。

这种方法可以提取出医学图像中的形状信息，并且可以减少边缘检测算法所带来的噪声影响。

此外，近年来还涌现出一些基于深度学习的轮廓提取方法，这些算法可以通过神经网络来识别医学图像中的轮廓信息。

这种方法大大提高了轮廓提取的准确性和可靠性。

除了医学图像领域外，轮廓提取技术还广泛应用于工业、农业、计算机视觉等领域。

例如，在工业领域，轮廓提取可以用于产品形状检测和质量控制；在农业领域，它可以用于作物和果实的生长和成熟度检测；在计算机视觉领域，它可以用于人体姿态检测和场景分割等应用。

血管分段算法血管分段算法是一种用于医学影像分析的图像处理和分割方法，它可以将血管图像分割成多个血管段，从而快速、准确地获取血管网络的信息。

该算法广泛应用于血管造影、CT、MRI等多种医学图像中，是医学影像学中的一项重要技术。

血管分段算法的基本原理是将图像中的血管分为多个短小的段，在保证分割结果准确性的前提下，每段的长度应适当，便于后续分析。

通常，血管分段算法可以分为两个步骤：预处理和分段。

预处理是指对原始图像进行预处理，以提高图像质量和准确性。

该步骤通常包括图像去噪、增强、降噪和平滑等处理。

去噪处理可以通过图像滤波和去除噪点来实现，增强可以通过对比度增加，直方图均衡化等方法来实现，平滑可以通过高斯滤波等方法来实现。

分段是指将图像按一定准则分割成若干个血管段。

常用的方法是基于图像强度的阈值分割法、基于边界的分水岭算法和基于神经网络的深度学习方法。

阈值分割法是将像素点按其灰度值与设定的阈值大小比较，将其二值化，以达到分割的效果。

该方法简单易行，但对于灰度变化较大的图像，容易产生灰度跳跃，会导致分割不准确的问题。

分水岭算法是指将灰度值作为高度，将图像看作浸没在水面下的地区，以分割为目标，将这些区域看作不同的分水岭。

该方法通过分割图像，将区域分为不同的血管段，但对于图像噪声、分割连通等问题，该算法尚未得到有效的解决。

深度学习方法是指利用卷积神经网络(CNN)对模型进行训练，并利用经过训练的模型对图像进行分割。

该方法具有较高的准确性和可靠性，并具备自适应学习的特点，自动提取血管网络的特征。

血管分段算法的应用范围非常广泛，如血管造影、CT、MRI等医学图像中，可用于血管网络的全面分析和评估。

此外，还可以广泛地应用于工业和科学领域，如互联网安全领域的数据加密、农业领域的农作物检测、环保领域的水质检测等。

血管分段算法对于医学影像学的发展起到了重要的作用。

随着技术的发展和进步，血管分段算法将会在更多的领域中得到应用，带来更为高效和准确的医疗服务。

CT肺小血管与肺截面积比值与COPD患者肺功能指标的相关性分析王文尚【期刊名称】《《中国CT和MRI杂志》》【年(卷),期】2017(015)007【总页数】4页(P54-57)【关键词】肺疾病;慢性阻塞性; 呼吸功能试验; 体层摄影术;X线计算机【作者】王文尚【作者单位】广东省茂名市人民医院放射科广东茂名 525000【正文语种】中文【中图分类】R563.3; R445.3慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease，COPD)是一种常见的呼吸系统慢性疾病，严重地危害了人类的健康，其具有气流受限不完全可逆的特征，且呈进行性发展,最终导致患者呼吸功能的严重受损[1]。

因此早期诊断以及对疾病严重程度的评估对于COPD患者治疗方案的选择和预后有着十分重要的作用。

目前COPD诊断及疾病严重程度的评估主要依靠肺功能检查，但是肺功能检查受主观影响较大，亦存在一定的局限性。

随着高分辨率螺旋CT定量分析技术的不断进步，其不仅能反映肺组织结构的改变，还能定量分析患者肺小气道及血管改变的程度，从而对COPD的严重程度进行评估[2-6]。

COPD患者由于肺气肿致肺小血管受到挤压、破坏以及缺氧等因素所致的肺小血管收缩使得肺小血管截面积(cross-sectional area,CSA)相应的减小。

多项研究[7-9]证实COPD患者的肺小血管截面积可在高分辨率螺旋CT下进行定量分析，但是其与患者严重程度及肺功能指标的关系，目前国内报道并不多见。

本研究拟通过CT下定量分析肺小血管与肺截面积的比值与COPD患者肺功能指标的相关，以探讨CT定量分析肺小血管在评估COPD严重程度中的作用。

1.1 临床资料将2014年05月至2016年5月于我院门诊及住院部收治的80例慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者纳入研究。

纳入标准：1)COPD诊断标准与《慢性阻塞性肺疾病(COPD)诊治指南》[1]一致；2)年龄＜80岁，3)均在治疗前行肺部CT 及肺功能检查。

2．如图是毛细血管模式图：
（1）血液流动方向从1→2→3，在显微镜下观察，2处血管中的红细胞呈单行通过．
（2）如果它是肺部的毛细血管模式图，那么3处的血液中氧气含量比1处血液中的高．（填“氧气”或“二氧化碳”）
分析判断动脉、静脉和毛细血管的依据是：从主干流向分支的血管是动脉，血液流动的速度最快；由分支汇集而成的血管是静脉，红细胞单行通过的是毛细血管，连通与最小的动脉和静脉之间．其中毛细血管的特点是：管腔最细，只允许红细胞单行通过；管壁最薄，只由一层上皮细胞构成；血流速度最慢；这些特点都有利于血液与组织细胞间进行物质交换．由图可知，血液由1→2→3，故1是动脉，2是毛细血管，3是静脉．据此解答．
解答解：（1）判断动脉、静脉和毛细血管的依据是：从主干流向分支的血管是动脉，由分支汇集而成的血管是静脉，红细胞单行通过的是毛细血管．其中毛细血管的特点是：管腔最细，只允许红细胞单行通过；从图中可以看出1血管是从主干流向分支的血管，是动脉，3是由分支汇集而成的血管是静脉，2血管只允许红细胞单行通过，故而是毛细血管．
（2）在肺循环过程中，血流方向是：肺动脉→肺部毛细血管→肺静脉，所以若2表示肺部毛细血管，则血管3的名称是肺静脉，血管1是肺动脉．由于血液流经肺部毛细血管时，肺泡内的氧气扩散至血液，血液中的二氧化碳扩散到肺泡，所以血管3中氧气的含量明显高于血管1，二氧化碳含量明显低于血管1．
故答案为：（1）单行；
（2）氧气．
点评动脉、静脉和毛细血管的判断是考查的重点，需要同学们熟练掌握．。