[發(fā)明專利]醫(yī)用影像系統(tǒng)和獲取醫(yī)用影像的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410160850.8
• 申請(qǐng)日: 2014-04-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103986897B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-12-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 段然;李菂
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 段然;李菂
• 主分類號(hào): H04N5/76
• 分類號(hào): H04N5/76;H04N7/18;G06T5/00
• 代理公司: 北京博雅睿泉專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙)11442
• 代理人: 馬佑平

1.一種醫(yī)用影像處理系統(tǒng)，包括：

信號(hào)傳輸模塊，用于接收來(lái)自醫(yī)用影像采集設(shè)備的影像數(shù)字信號(hào)數(shù)據(jù)流；

影像處理模塊，用于實(shí)時(shí)對(duì)接收到的影像數(shù)字信號(hào)數(shù)據(jù)流按照預(yù)定的圖像處理方法進(jìn)行處理，以獲得優(yōu)化的醫(yī)用影像數(shù)字信號(hào)，

其中，所述預(yù)定的圖像處理方法為改進(jìn)的Gauss-Seidel迭代或Richardson-Lucy迭代算法，

所述影像處理模塊實(shí)時(shí)對(duì)接收到的影像數(shù)字信號(hào)數(shù)據(jù)流按照預(yù)定的圖像處理方法進(jìn)行處理包括如下步驟：

S1，選取儀器特征矩陣p(i,j)；

S2，對(duì)于輸入圖像的每一幀矩陣數(shù)據(jù)d(i)，計(jì)算d(i)和p^T(i,j)的卷積作為再卷積矩陣c(i)；

S3，當(dāng)矩陣數(shù)據(jù)d(i)中不存在背景或者背景b(i)已知，則進(jìn)入步驟S9；

S4，計(jì)算p(i,j)和d(i)的歸一化再卷積矩陣c^*(i)，

c*(i)=MΣk[p(k,i)d(k)]-Σkp(k,i)Σkd(k)MΣk[p(k,i)]2-[Σkp(k,i)]2]]>

其中M是d(i)的每一行的矩陣數(shù)據(jù)元素；

S5，設(shè)定閾值f_m，判斷c^*(i)的每一點(diǎn)是否大于f_m，若是則判定此點(diǎn)為數(shù)據(jù)突變點(diǎn)或者數(shù)據(jù)遠(yuǎn)大于背景的數(shù)據(jù)點(diǎn)，

計(jì)算d_b(k)＝d(k)-p(k,i_s)f_s，減去上述點(diǎn)的數(shù)值；

其中f_s滿足：

Σi′{cb(i′)-[c*(i′)-fscs(i′,is)]}2=min]]>

其中，d_b(k)是減去數(shù)據(jù)突變點(diǎn)和數(shù)據(jù)遠(yuǎn)大于背景的數(shù)據(jù)點(diǎn)后的矩陣數(shù)據(jù)，c_b(i)是d_b(k)和p(i,j)的再卷積矩陣，c_s(i；i_s)是p(i,j)和自身的再卷積矩陣：

cs(i;is)=MΣk[p(k,i)p(k,is)]-Σkp(k,i)Σkp(k,is)MΣk[p(k,i)]2-[Σkp(k,i)]2]]>

重復(fù)上述步驟，直至c^*(i)中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)均小于f_m；此時(shí)獲得去除數(shù)據(jù)突變點(diǎn)和數(shù)據(jù)遠(yuǎn)大于背景的數(shù)據(jù)點(diǎn)后的矩陣數(shù)據(jù)，記作d_b(k)；

S6，計(jì)算d_b(k)和p(i,j)的卷積，記作c_b(i)；

S7，通過(guò)Gauss-Seidel迭代或Richardson-Lucy迭代算法恢復(fù)數(shù)據(jù)背景，其中在所述迭代中所設(shè)定的上限是所有的數(shù)值均大于等于0；

S8，重復(fù)步驟S7直到得到收斂結(jié)果作為重建后的背景數(shù)據(jù)，記作b^(l)(i)，其中上標(biāo)l表示迭代l次；

S9，以b^(l)(i)或者是預(yù)先知道的背景作為限制條件，利用Gauss-Seidel迭代或Richardson-Lucy迭代算法計(jì)算真實(shí)矩陣數(shù)據(jù)，記作f^(l)(i)，其中上標(biāo)l表示為迭代l次；

S10，令f^(l)(i)滿足歸一化條件：

ΣkΣip(k,i)f(l)(i)=Σkd(k)]]>

滿足歸一化條件的f^(l)(i)即為恢復(fù)后的矩陣數(shù)據(jù)。