基于水平集和最大稳定极值区域的颈椎椎体分割方法

颈椎椎体的分割在颈椎图像处理中起着关键的作用,是颈椎病灶确定和辅助诊断的重要基础.针对颈椎椎体边缘特征复杂的特点,提出一种基于水平集和最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)融合的颈椎椎体分割方法.首先采用基于图像密集度分布的图像分割方法对图像进行粗分割,自动提取颈椎区域;然后采用改进的水平集方法提取出颈椎椎体的前缘轮廓;根据颈椎椎体后缘的局部稳定特征,采用改进的MSER方法提取出椎体的后缘高亮区域,并结合椎体结构特征,采用最小二乘法拟合出椎体的后缘曲线;最后融合颈椎椎体前缘轮廓与后缘曲线,从而提取完整的颈椎椎体.实验结果表明,该方法能有效地分割和提取颈椎椎体,提取的后缘曲线接近专家手工提取的结果,可以为颈椎病的临床诊断提供更客观的诊断依据.国家自然科学基金(61373077);;福建省自然科学基金(2015J01587);;福建省科技厅资助高校项目(JK2010056);;福建省教育厅项目(JB10160