如何使用区域增长算法来定义感兴趣的区域？

Question

我正在研究DICOM图像(CT扫描)&想要分离出我图片中感兴趣的一些结构，比如人体器官(比如主动脉，以及所附的图像)。在ITK和VTK的帮助下，我正在C++中编码。

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让我们假设这些器官具有特定的亮度，因此我可以使用区域生长算法(下面的代码)自动识别它们。为了做到这一点，我以前根据属于器官的体素的均值和标准差值计算了一些阈值。

，我怎么能用ITK/VTK特性来保持主动脉在我的图像中呢？，我想我要找的是一个过滤器，它可以做与ITK掩模图像滤波器完全相反的事情。

请查找与下面的器官隔离对应的(伪)代码。我根据区域生长的结果计算了5个体素扩张，以确保包括器官的所有体素，并在种植后的器官周围有足够的边缘。

typedef short InputPixelType;
typedef unsigned char OutputPixelType; 
const int Dimension = 3;

typedef itk::Image< InputPixelType, Dimension > InputImageType;
typedef itk::Image< OutputPixelType, Dimension > OutputImageType;

// Region growing
typedef itk::ConnectedThresholdImageFilter< InputImagetype, 
OutputImagetype > ConnectedFilterType;

ConnectedFilterType::Pointer connectedThreshold = ConnectedFilterType::New();

connectedThreshold->SetInput(input);
connectedThreshold->SetUpper(upperThreshold);
connectedThreshold->SetLower(lowerThreshold);

//Initializing seed
InternalImagetype::IndexType index;
index[0] = seed_x; 
index[1] = seed_y;
connectedThreshold->SetSeed(index);

// Dilate the resulting region-growing of 5 voxels for safety
typedef itk::BinaryBallStructuringElement< OutputImageType, 
Dimension > StructuringElementType;
typedef itk::BinaryDilateImageFilter< OutputImageType, 
OutputImageType, StruturingElementType > DilateFilterType;

StructuringElementType structuringElement;
structuringElement.SetRadius(5);
structuringElement.CreateStructuringElement();

DilateFilterType::Pointer dilateFilter = DilateFilterType::New();
dilateFilter->SetInput(connectedThreshold->GetOutput());
dilatefilter->SetKernel(structuringElement);

// Saving the results of the RG+dilation
typedef itk::ImageFileWriter< OutputImageType > WriterType;
WriterType::Pointer writer = WriterType::New();
writer->SetInput(dilateFilter->GetOutput());
writer->SetFileName("organ-segmented-with-dilation.mhd");
try {
    writer->Update();
} catch(itk::ExceptionObject& err) {
    std::cerr << "Exception caught! " << err.what() << std::endl;
    return EXIT_FAILURE;
}

// What to do next to crop the input image with this region-growing? 

欢迎任何帮助或评论。

Answer 1

为了记录在案，我使用ITK掩模负滤波器解决了我的问题，它反过来直接回答了这个问题。

Answer 2

掩模滤波器本身可以做与通常相反的事情。默认情况下，掩蔽值为0，外部值也是。这意味着图像中对应于掩码非零部分的部分被保留，其余部分被归零。如果这不是您想要的，您可以通过设置不同的掩蔽值和外部值来轻松地反转逻辑。