一种MRI腰椎图像中椎骨的自动提取方法技术领域
本发明涉及医学影像处理技术领域，具体涉及一种MRI(magnetic resonance imaging)腰椎图像中椎骨
的自动提取方法。
背景技术
随着医学影像技术的进步，目前MRI已经变为腰椎疾病诊断一个重要手段。为了实现腰椎椎骨滑动，椎体
骨折等病症的定量化诊断，需要将各个椎体准确地从诊断图像中分割和识别出来。然而，仅仅依靠人工的
方法完成这项工作也是远远不够的。传统的对椎骨骨折的评估是手动的对每块椎骨标注6个点(四个角和
上下边沿的中点)，然后测量前面、中间、后面的椎骨的高度。但是这个过程是相当的耗时。对于用鼠标
定位一位病人1块椎骨要花费大于10分钟，对于整个腰椎的定位的耗时将让人很难接受，直接影响了医
生诊断工作效率。
发明内容
本发明中，提出了一种MRI腰椎矢状断面图像中椎骨自动分割和识别的方法。该方法解决了MRI腰椎图像
中椎骨的自动识别提取问题，提高了医生的诊断工作效率。
为了实现上述目的，本发明的技术方案是：MRI腰椎矢状断面图像中椎骨自动分割和识别的方法，包括步
骤：
A1、打开一个患者腰椎检查的全部T2(T2 weighted image)矢状断面的DICOM图像，读取全部的DICOM
文件头信息和图像数据到内存，根据DICOM文件头中断层位置信息，自动对图像进行排序后，根据DICOM
图像中的窗宽和窗中心数值或是像素最大最小值数值，正规化图像灰度值到0-255的范围内。
A2、根据设定的高斯滤波参数对图像进行滤波，然后设定CANNY算子的高阈值和低阈值，对内存中正规化
的灰度图像使用CANNY边界抽出算子进行边界检测出处理，得到2值边缘图像。
A3、对2值边缘图像进行标签化处理以后，根据椎骨的形状和灰度特征信息，判断出椎骨在区域，识别出
图像中包含的椎骨的位置和个数，并自动计算出一个图像中每块椎骨的面积、宽度、高度和平均灰度。
所述的MRI腰椎矢状断面图像中椎骨自动分割和识别的方法，其中所述步骤A1包括步骤：
根据内存中DICOM文件头信息中的断层位置信息标签Tag(0020，1041)值，自动对图像根据断层位置进行排
后，再根据DICOM文件头信息中的窗宽Tag(0028，1051)和窗中心Tag(0028，1050)数值，正规化图像灰度
到0-255的范围内，如果DICOM文件头信息中的窗宽和窗中心信息不存在，则使用图像中像素的最大值和
最小值信息，正规化图像灰度到0-255的范围内。
所述的MRI腰椎矢状断面图像中椎骨自动分割和识别的方法，其中所述步骤A2包括步骤：
采用高斯图像模糊滤波器对步骤A1所得的灰度图像进行平滑处理，过滤掉图像噪声。然后设定CANNY算
子的高阈值和低阈值，使用CANNY算子得到边缘线的2值图像并保存到内存中。
所述的MRI腰椎矢状断面图像中椎骨自动分割和识别的方法，其中所述步骤A3包括步骤：
对保存在内存中的步骤A2得到的边缘线的2值图像进行标签化处理，得到各个边缘区域的标签图像。然
后根据椎骨的面积的最小值和最大值范围，椎骨四角形特征和T2图像中椎骨领域
灰度高的特点，从标签化图像中搜索到全部的椎骨区域；对得到的各个椎骨区域分别计算其面积、宽度、
高度和平均灰度并保存到文件中。
本发明的有益效果为：一种MRI腰椎图像中椎骨的自动提取方法，使用MRI腰椎的T2图像，自动提取椎
骨并自动计算出椎骨的面积、宽度、高度和平均灰度，实现了对腰椎疾病的快速定量化诊断，提高了医生
对腰椎疾病论断的效率。
具体的实施方式
下面根据附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1是本发明实施例的工作流程图。
如图1所示，本发明一种MRI腰椎图像中椎骨的自动提取方法包括如下步骤：
100：读取指定文件夹中患者腰椎MRI检查的T2DICOM影像的文件到内存并正规化图像灰度值到0-255的
范围内；
200：对灰度图像进行高斯滤波并使用CANNY算子得到边缘2值图像；
300：对2值图像进行标签化并根据椎骨的形状和灰度特征得到椎骨的位置和个数并计算椎骨特征量；
从MRI诊断装置得到的患者腰椎检查的DICOM图像在指定的文件夹中保存。
在100中，选择一个患者的腰椎检查的全部的T2图像文件后逐个打开读取DICOM文件头信息和图像数据
到内存中，根据DICOM图像规则，从DICOM文件头信息查找断层位置信息标签Tag(0020，1041)值，根据这
个数值对各个断层的图像进行自动排序；根据DICOM文件头信息中的窗宽Tag(0028，1051)和窗中心
Tag(0028，1050)数值，正规化图像灰度到0-255的范围内，如果DICOM文件头信息中的窗宽和窗中心信息
不存在，则使用图像中像素的最大值和最小值信息，正规化图像灰度到0-255的范围内。
在200中，使用高斯滤波器对内存中图像进行滤波，消除图像的噪声，我们在这里设定高斯滤波器的参数
是3.0。对滤波后的图像根据设定的CANNY算子的低阈值和高阈值得到边缘的2值图像，使用CANNY算子
得到边缘2值图像，在这里设定低阈值和高阈值分别是0.8和2.0。
在300中，对2值边缘图像进行标签化处理并得到各个区域的标签图像后，根据椎骨的面积的最小值和最
大值范围，椎骨四角形特征和T2图像中椎骨领域灰度高的特点，从标签化图像中搜索到图像中全部的椎
骨区域；这里设定椎骨的最小和最大面积阈值分别是1200像素和1800像素，椎骨的四角形相似度阈值是
0.70，T2图像中椎骨领域的最小平均灰度阈值是190。根据得到的各个椎骨的区域，自动计算出椎骨的面
积、宽度、高度和平均灰度并保存到文件中，供医生诊断使用。
以上是本发明的实施实例，凡是以本发明技术方案做所的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案
的范围时，均属于本发明的范围。