醫(yī)學圖像金屬偽影的校正方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領域，尤其涉及一種醫(yī)學圖像金屬偽影的校正方法及裝 置。
【背景技術】
[0002] 醫(yī)學圖像中的偽影是指在成像過程中產(chǎn)生的與組織結構無關的異常影像。其中， 金屬偽影主要是由于人體內(nèi)密度差別極大的物體引起的，如人體內(nèi)植入的金屬：節(jié)育環(huán)、植 入患者體內(nèi)的鋼板、行癲癇電極植入手術時植入患者體內(nèi)的電機等，金屬物體的吸收系數(shù) 通常是人體大部分組織吸收系數(shù)的幾十倍以上，從而導致金屬與人體組織交接位置的投影 數(shù)據(jù)變化劇烈而不連續(xù)。
[0003] 圖1是未經(jīng)金屬偽影校正的包括鈣化點偽影的乳腺模體重建圖像。如圖1所示， 該圖像是對包含金屬鈣化點的投影圖像進行重建以后獲得的重建圖像，圖像中的金屬鈣化 點四周的偽影降低了圖像質(zhì)量，影響了醫(yī)生對圖像的判讀和對病變診斷的準確性。
[0004] 閾值計算是圖像分割方法的重要一環(huán)，而在與乳腺斷層圖像重建相關的金屬偽影 校正中同樣涉及到金屬區(qū)域分割問題，金屬區(qū)域分割結果的好壞直接決定了金屬偽影校正 效果的好壞。對于金屬區(qū)域分割而言通常需要確定金屬區(qū)域的分割閾值，也即確定屬于金 屬區(qū)域的像素點所在的灰度值區(qū)間，利用該金屬分割閾值將重建圖像中的金屬部分分割出 來進行校正，故金屬區(qū)域的分割閾值是整個金屬分割算法的核心。就目前而言，通常采用對 一定數(shù)量的圖像樣本進行統(tǒng)計，依賴對樣本的分析，將獲得的經(jīng)驗值作為金屬區(qū)域的分割 閾值，導致金屬區(qū)域分割不準確，金屬偽影校正效果較差。
[0005] 因此，需要提出一種新的確定金屬區(qū)域分割閾值的方法，以準確地分割出金屬區(qū) 域，也即提高金屬區(qū)域分割的準確度，從而有效校正醫(yī)學圖像中的金屬偽影。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明要解決的問題是提供一種醫(yī)學圖像金屬偽影的校正方法及裝置，以準確地 確定分割金屬區(qū)域的分割閾值，尤其針對乳房中的鈣化點，提高金屬區(qū)域分割的準確性，從 而有效校正醫(yī)學圖像中的金屬偽影。
[0007] 為解決上述技術問題，本發(fā)明提供一種醫(yī)學圖像金屬偽影的校正方法，包括：根據(jù) 分割閾值確定金屬區(qū)域，所述分割閾值是根據(jù)所述醫(yī)學圖像的非直接曝光區(qū)域中金屬區(qū)域 與其他區(qū)域的灰度值變化趨勢獲得。
[0008] 可選的，灰度值變化趨勢是根據(jù)所述醫(yī)學圖像中不同灰度值對應的像素點個數(shù)與 比其灰度值大的多個灰度值對應的平均像素點個數(shù)的比值獲得。
[0009] 可選的，灰度值變化趨勢是根據(jù)所述醫(yī)學圖像中像素點個數(shù)最多對應的灰度值到 最大灰度值之間的不同灰度值對應的像素點個數(shù)與比其灰度值大的多個灰度值對應的平 均像素點個數(shù)的比值獲得。
[0010] 可選的，灰度值的變化趨勢f(i)根據(jù)如下公式獲得： CN 105118030 A 說明書 2/6 頁
[0012] 其中：histogram(i)為灰度值為i時對應的像素點個數(shù)，histsum(i+l)為灰度值 不小于i+Ι的灰度值對應的像素點個數(shù)之和，i_為最大灰度值，i代表的灰度值不小于像 素點個數(shù)最多所對應的灰度值。
[0013] 可選的，在以i和f(i)之間的對應關系生成的直方圖中，選取波谷域?qū)娜我?灰度值作為分割閾值的上限；選取波峰域?qū)娜我换叶戎底鳛榉指铋撝档南孪蕖?br>[0014] 可選的，在以i和f(i)之間的對應關系生成的直方圖中，選取最低波谷對應的灰 度值作為分割閾值的上限；選取最高波峰對應的灰度值作為分割閾值的下限。
[0015] 為解決上述技術問題，本發(fā)明還提供一種醫(yī)學圖像金屬偽影的校正方法，包括：
[0016] 根據(jù)分割閾值分割所述醫(yī)學圖像中的金屬區(qū)域；
[0017] 對所述金屬區(qū)域進行前投影以獲得金屬區(qū)域的投影數(shù)據(jù)；
[0018] 采用非金屬區(qū)域的投影數(shù)據(jù)更新所述金屬區(qū)域的投影數(shù)據(jù)生成更新后的投影數(shù) 據(jù)；
[0019] 以所述更新后的投影數(shù)據(jù)進行重建獲得第一重建圖像；
[0020] 在所述第一重建圖像中恢復金屬區(qū)域以獲得第二重建圖像，所述金屬區(qū)域的分割 閾值是根據(jù)上述的分割閾值確定方法獲得。
[0021] 可選的，通過聚類法或迭代法對所述醫(yī)學圖像進行金屬區(qū)域分割。
[0022] 可選的，通過鄰域插值、雙線性插值、三次樣條插值中的一種對非金屬區(qū)域的投影 數(shù)據(jù)進行插值以更新所述金屬區(qū)域的投影數(shù)據(jù)。
[0023] 可選的，所述醫(yī)學圖像為具有金屬偽影的DBT圖像、CT圖像、SPECT圖像、PET圖像 中的一種。
[0024] 為解決上述技術問題，本發(fā)明還提供一種醫(yī)學圖像金屬偽影的校正裝置，包括：
[0025] 分割閾值確定單元，基于所述醫(yī)學圖像中非直接曝光區(qū)域的金屬區(qū)域與其他區(qū)域 之間的灰度值變化趨勢確定金屬區(qū)域的分割閾值；
[0026] 金屬區(qū)域分割單元，根據(jù)所述分割閾值分割所述醫(yī)學圖像中的金屬區(qū)域；
[0027] 投影單元，對所述金屬區(qū)域進行前投影以獲得所述金屬區(qū)域的投影數(shù)據(jù)；
[0028] 更新單元，采用非金屬區(qū)域的投影數(shù)據(jù)更新所述金屬區(qū)域的投影數(shù)據(jù)生成更新后 的投影數(shù)據(jù)；
[0029] 重建單元，以所述更新后的投影數(shù)據(jù)進行重建獲得第一重建圖像；
[0030] 獲取單元，在所述第一重建圖像中恢復金屬區(qū)域以獲得第二重建圖像。
[0031] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明利用金屬區(qū)域與其他區(qū)域之間的灰度值變化趨勢自動確 定所述金屬區(qū)域的閾值上限和閾值下限，簡單有效的確定金屬區(qū)域的分割閾值，避免了現(xiàn) 有技術中過分依賴樣本特性，手動設置分割閾值過程中人為的主觀因素的影響，獲得了符 合實際臨床需求的重建圖像。尤其對校正乳腺中由于金屬鈣化點而形成的金屬偽影具有較 好的校正效果，校正后的乳腺圖像符合實際的臨床需求。
【附圖說明】
[0032] 圖1是未經(jīng)校正的具有鈣化點偽影的乳腺模體重建圖像；
[0033] 圖2是本發(fā)明實施例的重建圖像的灰度直方圖；
[0034] 圖3是本發(fā)明實施例的灰度值比值圖；
[0035] 圖4是本發(fā)明實施例的確定金屬分割區(qū)域的流程圖；
[0036] 圖5是本發(fā)明實施例的對金屬區(qū)域進行前投影的流程圖；
[0037] 圖6是本發(fā)明實施例的金屬偽影校正裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0038] 為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更為明顯易懂，下面結合附圖對本發(fā)明 的【具體實施方式】做詳細的說明。在以下描述中闡述了具體細節(jié)以便于充分理解本發(fā)明。但 是本發(fā)明能夠以多種不同于在此描述的其它方式來實施，本領域技術人員可以在不違背本 發(fā)明內(nèi)涵的情況下做類似推廣。因此本發(fā)明不受下面公開的【具體實施方式】的限制。
[0039] 本發(fā)明的金屬偽影校正方法，可以對數(shù)字乳腺斷層（DBT，Digital Breast Tomosynthesis)圖像、計算機斷層掃描（CT，Computed Tomography)圖像、單光子發(fā)射計算 機斷層（SPECT，Single-Photon Emission Computed Tomography)圖像、正電子發(fā)射斷層 (PET，Positron Emission Tomography，PET)圖像等具有金屬偽影的醫(yī)學圖像進行校正，以 下以待校正的醫(yī)學圖像為DBT圖像為例，具體地為具有金屬鈣化點的乳腺斷層攝影圖像為 例對本發(fā)明的技術方案進行詳細的描述。
[0040] 本實施例的醫(yī)學圖像金屬偽影的校正方法包括：
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