[發(fā)明專利]低對(duì)比度圖像的脈管增強(qiáng)的方法及其系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310181873.2
• 申請(qǐng)日: 2013-05-16
• 公開（公告）號(hào): CN103295195B
• 公開（公告）日: 2017-07-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 葉建平;田毅;張吉帥;胡先飛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市旭東數(shù)字醫(yī)學(xué)影像技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 北京律誠(chéng)同業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11006
• 代理人: 劉健,朱遠(yuǎn)平

1.一種低對(duì)比度圖像的脈管增強(qiáng)的方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

去噪步驟：將輸入的器官和/或組織的掃描圖像進(jìn)行直方圖去噪處理，獲取消除所述掃描圖像中除脈管之外區(qū)域的干擾的去噪圖像；

提取脈管步驟：通過特征增強(qiáng)函數(shù)增強(qiáng)所述去噪圖像中脈管的特征，并輸出所述脈管增強(qiáng)結(jié)果圖；

脈管分割步驟：將提取到的所述脈管增強(qiáng)結(jié)果圖進(jìn)行分割處理，獲取所述脈管的三維分割圖像；

所述去噪步驟包括：

在所述器官和/或組織的掃描圖像中選擇需要分割所述脈管的區(qū)域；

根據(jù)選定的統(tǒng)計(jì)灰度范圍對(duì)選擇的所述區(qū)域進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)；

根據(jù)選定半徑的灰度鄰域以及所述灰度鄰域的灰度中心值，將所述灰度范圍的所述直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果分為多份再次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲得多個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

對(duì)所述多個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果求最大值；

根據(jù)所述最大值計(jì)算所述區(qū)域的最大沿度灰度值為I_maxL＝I_max-I_B，其中，I_max為所述多個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果求最大值，I_B為所述選定半徑的灰度鄰域；

根據(jù)所述最大沿度灰度值重設(shè)所述區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取脈管步驟包括：

構(gòu)造高斯濾波器G_σ，對(duì)高斯濾波器G_σ求二階導(dǎo)數(shù)，用G_σ的所述二階導(dǎo)數(shù)與所述直方圖增強(qiáng)后圖像的各個(gè)像素點(diǎn)逐一進(jìn)行卷積運(yùn)算；所述σ為高斯濾波器的方差；

根據(jù)所述卷積運(yùn)算結(jié)果構(gòu)造海賽矩陣，計(jì)算所述海賽矩陣的多個(gè)特征值，并按照所述脈管增強(qiáng)需求對(duì)所述多個(gè)特征值進(jìn)行排序；

構(gòu)造所述脈管的特征判別函數(shù)，所述特征判別函數(shù)對(duì)所述區(qū)域的每個(gè)像素值的海賽矩陣特征值進(jìn)行分類，使符合所述脈管特征的像素輸出值為高，使不符合所述脈管特征的像素輸出值趨于零，以提取所述脈管。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷積運(yùn)算結(jié)果得到I_xx(σ)、I_yy(σ)、I_zz(σ)、I_xy(σ)、I_xz(σ)和I_yz(σ)；

所述海賽矩陣為求得海賽矩陣三個(gè)特征值并排序?yàn)棣?sub>1<λ₂<λ₃；

所述特征判別函數(shù)為V_s(λ)，在按照血管特征進(jìn)行歸類時(shí)，λ₁<0，λ₂<0,λ₃＝0。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取脈管步驟還包括：

在所述掃描圖像的對(duì)比度屬于低對(duì)比度時(shí)，通過脈管特征增強(qiáng)函數(shù)對(duì)所述脈管特征進(jìn)行增強(qiáng)，提高所述脈管區(qū)域特征的可識(shí)別性；

根據(jù)所述脈管特征增強(qiáng)函數(shù)得到脈管特征數(shù)據(jù)，并將脈管特征數(shù)據(jù)按照所須進(jìn)行歸一化處理；

對(duì)應(yīng)所述像素點(diǎn)的脈管特征判別結(jié)果對(duì)所述掃描圖像進(jìn)行處理，輸出所述脈管增強(qiáng)結(jié)果圖。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述脈管分割步驟包括：

確定所述脈管區(qū)域的灰度閾值范圍，依據(jù)所述灰度閾值范圍對(duì)所述脈管增強(qiáng)結(jié)果圖進(jìn)行閾值連通計(jì)算；

根據(jù)所述閾值連通計(jì)算結(jié)果，獲得到三維的脈管分割圖像。

6.一種用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1～5任意一項(xiàng)所述的方法的系統(tǒng)，其特征在于，包括：

去噪模塊，用于將輸入的器官和/或組織的掃描圖像進(jìn)行直方圖去噪處理，獲取消除所述掃描圖像中除脈管之外區(qū)域的干擾的去噪圖像；

提取脈管模塊，用于通過特征增強(qiáng)函數(shù)增強(qiáng)所述去噪圖像中脈管的特征，并輸出所述脈管增強(qiáng)結(jié)果圖；

脈管分割模塊，用于將提取到的所述脈管增強(qiáng)結(jié)果圖進(jìn)行分割處理，獲取所述脈管的三維分割圖像；

所述去噪模塊還包括：

選擇子模塊，用于在所述器官和/或組織的掃描圖像中選擇需要分割所述脈管的區(qū)域；

第一統(tǒng)計(jì)子模塊，用于根據(jù)選定的統(tǒng)計(jì)灰度范圍對(duì)選擇的所述區(qū)域進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)；

第二統(tǒng)計(jì)子模塊，用于根據(jù)選定半徑的灰度鄰域以及所述灰度鄰域的灰度中心值，將所述灰度范圍的所述直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果分為多份再次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲得多個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

求值子模塊，用于對(duì)所述多個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果求最大值；

計(jì)算子模塊，用于根據(jù)所述最大值計(jì)算所述區(qū)域的最大沿度灰度值；

重設(shè)子模塊，用于根據(jù)所述最大沿度灰度值重設(shè)所述區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值。