[發(fā)明專利]一種X射線冠脈造影圖像血管增強(qiáng)方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210132164.0
• 申請(qǐng)日: 2012-04-28
• 公開（公告）號(hào): CN102663709A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 申麗然;陳燕;魯明羽;尹清波;陳飛;邵欣
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 大連海事大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責(zé)任公司 21212
• 代理人: 李洪福

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像處理、計(jì)算機(jī)醫(yī)學(xué)輔助診療系統(tǒng)、數(shù)字信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)人工智能及模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及利用計(jì)算機(jī)對(duì)噪聲條件下的X射線醫(yī)學(xué)冠狀動(dòng)脈造影圖像進(jìn)行增強(qiáng)的方法。

背景技術(shù)

X射線冠狀動(dòng)脈造影(X射線冠脈造影圖像：X-Ray?Angiogram)檢查是目前國(guó)際上公認(rèn)的診斷冠心病的最佳手段，被稱為冠心病診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”。由于成像機(jī)理原因，醫(yī)學(xué)圖像往往存在時(shí)間/空間分辨率與信噪比的矛盾。X射線冠脈造影成像時(shí)，X線經(jīng)人體衰減后得到的圖像包含了關(guān)于人體組織的各種相關(guān)信息，在X線透射、光的轉(zhuǎn)換、視頻信號(hào)的形成及A/D轉(zhuǎn)換等過(guò)程中也引入了各種噪聲，如：X線的散射噪聲、影像增強(qiáng)器的量子噪聲、攝像管及A/D轉(zhuǎn)換等引起的系統(tǒng)噪聲。而成像又受到各種實(shí)際因素的影響，如患者的舒適度、系統(tǒng)的要求等等，需要快速成像。快速成像會(huì)導(dǎo)致圖像低的信噪比和對(duì)比度。在提高圖像的時(shí)間分辨率的同時(shí)，圖像中的噪聲會(huì)大大降低圖像的質(zhì)量，使一些組織邊界變得模糊，細(xì)微結(jié)構(gòu)難以辨認(rèn)，加大了對(duì)圖像細(xì)節(jié)識(shí)別和分析的難度，影響醫(yī)學(xué)診斷。

噪聲的存在使獲得的圖像不清晰，尤其是掩蓋和降低了造影圖像中某些特征細(xì)節(jié)的可見度?？梢姸鹊膿p失對(duì)低對(duì)比度物體尤為重要，對(duì)以后的血管圖像識(shí)別更為不利。因此需要對(duì)X射線冠脈造影圖像進(jìn)行增強(qiáng)，突出血管的線條結(jié)構(gòu)以利于后期的進(jìn)一步分析與處理。

圖像增強(qiáng)采用各種數(shù)字處理技術(shù)改善圖像的視覺(jué)效果，使圖像結(jié)果更適合于觀看，提高圖像視覺(jué)質(zhì)量及其可診斷性。對(duì)醫(yī)學(xué)X射線冠脈造影圖像進(jìn)行增強(qiáng)，就是要壓制(抑制)圖像中的噪聲同時(shí)突出冠狀動(dòng)脈血管結(jié)構(gòu)，得到對(duì)醫(yī)務(wù)人員來(lái)說(shuō)視覺(jué)效果更好、更易于診斷的圖像。

人們已經(jīng)對(duì)圖像去噪和增強(qiáng)研究了幾十年，主要可分為兩大類：傳統(tǒng)的低通去噪方法(包括均值濾波、高斯平滑等)；非線性方法(中值濾波、小波變換、各向異性擴(kuò)散方程、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等)。但這些方法在對(duì)X射線冠脈造影圖像進(jìn)行去噪時(shí)效果都不理想。X射線冠脈造影圖像(簡(jiǎn)稱XRA)具有如下特點(diǎn)：1)血管的形狀復(fù)雜，而且容易發(fā)生變形；2)血管的密度和血管的直徑變化很大，導(dǎo)致血管灰度的變化范圍也很大；3)圖像中的背景噪聲比較高(由于不同組織對(duì)X射線的衰減系數(shù)不相同造成圖像背景的灰度分布不均勻以及各種散射噪聲、量化噪聲等形成了大量背景噪聲)。傳統(tǒng)的低通去噪方法在進(jìn)行X射線冠脈造影圖像(XRA：X-Ray?Angiogram)降噪會(huì)破壞圖像中的重要組織(主要指血管)結(jié)構(gòu)信息，使一些組織邊界變得模糊，細(xì)微結(jié)構(gòu)難以辨認(rèn)，加大了對(duì)圖像細(xì)節(jié)識(shí)別和分析的難度，影響醫(yī)學(xué)診斷?；谛〔ㄗ儞Q去噪方法的效果依靠小波基的構(gòu)造，而合適的小波基構(gòu)造方法現(xiàn)在還沒(méi)有一個(gè)成型的理論，本身就是一個(gè)難題?；跀?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法，去噪結(jié)果和結(jié)構(gòu)元素的大小和形狀密切相關(guān)。各向異性擴(kuò)散方程在去噪過(guò)程中存在擴(kuò)散尺度參數(shù)選擇以及擴(kuò)散終止條件確定問(wèn)題，直接影響了去噪效果。這些方法最明顯的缺點(diǎn)就是都需要冠脈造影圖像相關(guān)的先驗(yàn)知識(shí)，根據(jù)不同的圖像需要選擇合理的參數(shù)才能處理，因此降噪能力受到很大限制。

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical?Mode?Decomposition，EMD)是近年來(lái)引起人們關(guān)注的一種新的時(shí)頻分析方法，適合于分析非線性、非平穩(wěn)信號(hào)序列，具有很高的信噪比。它依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時(shí)間尺度特征來(lái)進(jìn)行信號(hào)分解，無(wú)須預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)。這一點(diǎn)與建立在先驗(yàn)性的諧波基函數(shù)和小波基函數(shù)上的傅里葉分解與小波分解方法具有本質(zhì)性的差別。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將復(fù)雜信號(hào)分解為有限個(gè)(層)本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic?Mode?Function，簡(jiǎn)稱IMF)，所分解出來(lái)的各IMF分量包含了原信號(hào)的不同時(shí)間尺度的局部特征信號(hào)。因?yàn)榛瘮?shù)(IMF分量)是由數(shù)據(jù)本身所分解得到，同時(shí)由于分解是基于信號(hào)序列時(shí)間尺度的局部特性，所以與短時(shí)傅立葉變換、小波分解和各向異性擴(kuò)散方程等方法相比，這種方法具有自適應(yīng)性。本發(fā)明利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)X射線冠脈造影圖像進(jìn)行自適應(yīng)分解，對(duì)得到的各IMF分量進(jìn)行去噪，并選擇能夠代表血管結(jié)構(gòu)的IMF高頻分量進(jìn)行造影圖像重構(gòu)即可達(dá)到去除噪聲的目的，且在去噪過(guò)程中無(wú)須先驗(yàn)知識(shí)、能夠根據(jù)造影圖像特點(diǎn)進(jìn)行自適應(yīng)降噪。

二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解可將一幅圖像I分解為n層本征模態(tài)函數(shù)和一個(gè)殘余的趨勢(shì)分量，表示為：