[發明專利]基于合成增強圖像的腫瘤區域圖像增強方法及系統

有效

• 申請號: 201610054646.7
• 申請日: 2016-01-27
• 公開（公告）號: CN105741241B
• 公開（公告）日: 2018-08-17
• 發明（設計）人: 諶先敢;劉海華;高智勇;陸雪松
• 申請（專利權）人: 中南民族大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/10
• 代理公司: 北京捷誠信通專利事務所(普通合伙) 11221
• 代理人: 王衛東

本發明公開了一種基于合成增強圖像的腫瘤區域圖像增強方法及系統，涉及醫學圖像處理領域。本發明首次提出“合成增強圖像”這個概念，在原始CT或MR圖像中，對覆蓋全部腫瘤區域的ROI區域分別進行降噪處理和增強處理，得到ROI區域的降噪圖像和增強圖像，對降噪圖像和增強圖像進行加權融合，得到合成增強圖像。本發明能增強原始CT或MR圖像中的ROI區域，通過選擇合成增強圖像中不同的加權因子，使原始CT或MR圖像中腫瘤的表面和模糊邊界變得清晰可見，方便醫生觀察腫瘤的表面和邊界；在合成增強圖像上采用閾值分割方法，能精確分割出腫瘤區域。

技術領域

本發明涉及醫學圖像處理領域，具體是涉及一種基于合成增強圖像的腫瘤區域圖像增強方法及系統。

背景技術

醫生在實際診斷腫瘤相關疾病的過程中，通過對CT(Computed Tomography，電子計算機斷層掃描)或者MR(Magnetic Resonance，磁共振)等醫學圖像中腫瘤的邊界、截面面積和體積進行測量和分析，可以幫助臨床確診病情，這時需要對CT或者MR等醫學圖像中的腫瘤邊界進行分割。腫瘤邊界的精確分割對治療計劃非常重要，目前這部分工作主要依賴于手工描繪，精確度不高。由于CT或者MR等醫學圖像中的噪聲和模糊性，導致許多腫瘤的邊界比較模糊，采取傳統的圖像分割方法，例如在原始的CT或者MR等醫學圖像上采用閾值分割法，難以對腫瘤的邊界進行精確分割。

發明內容

本發明的目的是為了克服上述背景技術的不足，提供一種基于合成增強圖像的腫瘤區域圖像增強方法及系統，能夠增強原始CT或者MR圖像中覆蓋全部腫瘤區域的的ROI區域，通過選擇合成增強圖像中不同的加權因子，使原始CT或者MR圖像中腫瘤的表面和模糊邊界變得清晰可見，方便醫生觀察腫瘤的表面和邊界；在合成增強圖像上采用閾值分割方法，能夠精確分割出腫瘤區域，精確度明顯高于在原始CT或者MR圖像上直接進行閾值分割的精確度。

本發明提供一種基于合成增強圖像的腫瘤區域圖像增強方法，包括以下步驟：

A、在包含腫瘤的一幀原始CT圖像或者MR圖像中，選取一個覆蓋全部腫瘤區域的橢圓形感興趣區域ROI；將ROI區域以外的像素全部置為零，對ROI區域內部的像素值進行窗寬窗位的調節，使之復合人類觀察的要求；

B、采用各向異性擴散方法，對經過窗寬窗位調節之后的圖像中的ROI區域進行降噪處理，得到覆蓋全部腫瘤區域的ROI區域的降噪圖像；

C、采用多尺度增強方法，對經過窗寬窗位調節之后的圖像中的ROI區域進行增強處理，得到覆蓋全部腫瘤區域的ROI區域的增強圖像；

D、對步驟B得到的覆蓋全部腫瘤區域的ROI區域的降噪圖像和步驟C得到的覆蓋全部腫瘤區域的ROI區域的增強圖像進行加權融合，得到覆蓋全部腫瘤區域的ROI區域的合成增強圖像。

在上述技術方案的基礎上，步驟A中對ROI區域內部的像素值進行窗寬窗位的調節的過程為：以橢圓的質心為中心，選擇一個矩形區域，該矩形的長度r_length小于橢圓的長軸，該矩形的寬度r_width小于橢圓的短軸；選取該矩形內的最大灰度值為窗口技術中窗寬的最大值C_max，選取該矩形內的最小灰度值為窗口技術中窗寬的最小值C_min；然后任意選擇下列三個公式中的一個公式，對橢圓內的像素值進行映射：

其中，I_ori為原始的CT或者MR圖像，α為控制圖像整體亮度的系數，γ₁為可調節的系數，通過改變γ₁的值得到不同方式的映射曲線，I為經過窗寬窗位調節之后的圖像。

在上述技術方案的基礎上，步驟A中，γ₁的值小于1時，公式(3)將一個范圍較窄的輸入值轉換到一個范圍較寬的輸出值。