医学图像处理案例（十一）——3D骨架提取算法

医学处理分析专家

发布于 2020-06-29 15:41:45

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发布于 2020-06-29 15:41:45

今天将分享人体三维主动脉血管骨架提取案例。

1、常见3D骨架提取算法

常见的两种图像细化方法有（1）、核滤波器，（2）、决策树。核滤波器方法是将结构元素应用在图像上，例如迭代地侵蚀物体的表面，直到仅保留骨架为止，该方法通常可以扩展到更高维度上。决策树方法是迭代处理26邻域内中目标和背景体素所有可能的二进制组合，并在每次迭代时找到所有可删除的表面点，虽然该方法仅限于2D和3D，但却比形态滤波器运算速度快。

2、使用ITK函数来实现3D骨架提取算法

ITK的函数中只支持2D骨架提取算法，但有大牛写了基于ITK的3D骨架提取算法，C++源码下载请见原文链接。该函数非常简单，只需要输入二值化的图像即可，输出是3D骨架图像。（如果输入非二值化图像，该函数会默认将非零值设置成1）

该函数既可以在C++中使用，也可以在Python中使用，下面将给出C++和Python使用例子。

C++代码：

#include "itkImage.h"
#include "itkImageFileReader.h"
#include "itkImageFileWriter.h"
#include "itkBinaryThinningImageFilter3D.h"
#include "itkTestingMacros.h"

#include <iostream>

int itkBinaryThinningImageFilter3DTest(int argc, char *argv[])
{
  // Verify the number of parameters in the command line
  if (argc <= 2)
  {
    std::cerr << "Missing parameters." << std::endl;
    std::cerr << "Usage: " << std::endl;
    std::cerr << argv[0] << " inputImageFile outputImageFile" << std::endl;
    return EXIT_FAILURE;
  }
  char *infilename = argv[1];
  char *outfilename = argv[2];

  const unsigned int                        Dimension = 3;
  typedef unsigned char                     PixelType;
  typedef itk::Image<PixelType, Dimension>  ImageType;

  // Read image
  typedef itk::ImageFileReader<ImageType> ReaderType;
  ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New();
  reader->SetFileName(infilename);

  TRY_EXPECT_NO_EXCEPTION( reader->Update() );

  // Define the thinning filter
  typedef itk::BinaryThinningImageFilter3D<ImageType, ImageType> ThinningFilterType;
  ThinningFilterType::Pointer thinningFilter = ThinningFilterType::New();

  EXERCISE_BASIC_OBJECT_METHODS( thinningFilter, BinaryThinningImageFilter3D,
    ImageToImageFilter );

  thinningFilter->SetInput(reader->GetOutput());

  TRY_EXPECT_NO_EXCEPTION( thinningFilter->Update() );
  // output to file
  typedef itk::ImageFileWriter<ImageType> WriterType;
  WriterType::Pointer writer = WriterType::New();
  writer->SetInput(thinningFilter->GetOutput());
  writer->SetFileName(outfilename);

  TRY_EXPECT_NO_EXCEPTION( writer->Update() );

  std::cout << "Test finished.";
  return EXIT_SUCCESS;
}

Python代码：

import itk

input_filename = sys.argv[1]
output_filename = sys.argv[2]

image = itk.imread(input_filename)
thining_map = itk.BinaryThinningImageFilter3D.New(image)

itk.imwrite(thining_map, output_filename)

3、血管3D骨架提取效果

如图所示是血管二值图像，图中红色点目标就是3D血管骨架结果。