乳房图像获取方法及装置、乳房摄影系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种乳房图像获取方法及装置、乳房摄影系统。
【背景技术】
[0002]随着计算机科学和信息技术的发展，医学成像技术也得到了迅速的发展，各种医用影像系统不断涌现。全视野数字乳房X线摄影系统(FFDM，full-field digitalmammography)作为乳腺癌的筛查和诊断得到了广泛的应用。
[0003]对采用FFDM拍摄获得的医学图像而言，乳房图像的提取是基于FFDM进行摄片的计算机辅助诊断中的关键步骤。对乳房图像进行提取能够将病灶的检测范围限定在乳房区域之内，进而降低背景区域的干扰。
[0004]目前，通常采用以下三种方法对乳房图像进行分割:
[0005]第一种:大津法，利用阈值分割原图像中的前景图像和背景图像。采用大津法实现对乳房图像的分割较简单，但是分割后获得的乳房图像不精确，有所缺失。
[0006]第二种:分水岭算法，相对于大津法而言采用分水岭算法分割后获得的乳房图像比采用大津法分割获得的乳房图像较精确，但是对于剂量较高的医学图像，采用分水岭算法分割后获得的乳房图像仍不精确。
[0007]第三种:Snake算法，采用Snake算法对医学图像进行分割，分割获得的乳房图像较精确，但其分割速度较慢，不适合用于实际的产品中。
[0008]因此，如何能够提供一种精确度高且速度快的乳房图像获取方法，成为目前亟待解决的问题之一。
【发明内容】
[0009]本发明要解决的问题是提供一种乳房图像获取方法及装置、乳房摄影系统，以使得获得的乳房图像精度高且获得所述乳房图像的速度快。
[0010]为解决上述问题，本发明技术方案提供一种乳房图像获取方法，包括:
[0011]分割医学图像以获得乳房区域；
[0012]基于乳房边缘的灰度变化特性检测所述医学图像中的乳房边缘；
[0013]基于所述乳房区域和所述乳房边缘确定所述乳房图像。
[0014]可选的，所述基于乳房边缘的灰度变化特性检测所述医学图像中的乳房边缘包括:
[0015]对所述医学图像进行第一预处理以使得待检测乳房边缘的灰度值最高，获得第一图像；
[0016]对所述第一图像进行第二预处理以获得第二图像，所述第二图像中乳房区域的灰度值介于背景区域和待检测乳房边缘的灰度值之间；
[0017]基于边缘检测方法对所述第二图像中的乳房边缘进行检测。
[0018]可选的，对所述医学图像进行第一预处理包括:对所述医学图像进行梯度变换或差分运算。
[0019]可选的，所述乳房图像获取方法，还包括对所述医学图像执行负片操作以获得第三图像，对所述第一图像进行第二预处理包括:将所述第一图像与所述第三图像相乘。
[0020]可选的，所述乳房图像获取方法，还包括对所述医学图像执行负片操作和归一化以获得第四图像，对所述第一图像进行第二预处理包括:将所述第一图像与所述第四图像相乘。
[0021 ] 可选的，基于迭代法或大津法对所述第二图像中的乳房边缘进行检测。
[0022]可选的，基于大津法分割所述医学图像以获得乳房区域。
[0023]可选的，所述乳房图像获取方法，还包括去除所述乳房图像中的孤立像素点。
[0024]为解决上述问题，本发明技术方案还提供一种乳房图像获取装置，包括:
[0025]分割单元，用于分割医学图像以获得乳房区域；
[0026]检测单元，用于基于乳房边缘的灰度变化特性检测所述医学图像中的乳房边缘；
[0027]确定单元，用于基于所述乳房区域和所述乳房边缘确定所述乳房图像。
[0028]可选的，所述检测单元包括:
[0029]第一预处理单元，用于对所述医学图像进行第一预处理以使得待检测乳房边缘的灰度值最高，获得第一图像；
[0030]第二预处理单元，用于对所述第一图像进行第二预处理以获得第二图像，所述第二图像中乳房区域的灰度值介于背景区域和待检测乳房边缘的灰度值之间；
[0031]检测子单元，用于基于边缘检测方法对所述第二图像中的乳房边缘进行检测。
[0032]为解决上述问题，本发明技术方案还提供一种乳房摄影系统，包括上述的乳房图像获取装置。
[0033]与现有技术相比，本发明技术方案具有以下优点:
[0034]先分割医学图像以获得乳房区域，然后基于乳房边缘的灰度变化特性检测所述医学图像中的乳房边缘，进而基于所述乳房区域和所述乳房边缘确定所述乳房图像，由于先分割出乳房区域且考虑了实际医学图像中乳房边缘的灰度变化特性来检测所述乳房边缘，因此对于不同剂量的医学图像而言，最终获得的乳房图像的精确度较高，减少了背景区域的干扰，提高了乳房图像的质量，进而也降低了误诊率，在一定程度上也提高了医生对乳房区域病灶的诊断效率。
[0035]进一步地，对所述医学图像进行第一预处理以使得所述待检测乳房边缘的灰度值最高，并对所述第一图像进行第二预处理，以使得乳房区域的灰度值介于背景区域和待检测乳房边缘的灰度值之间，进而使得后续采用边缘检测方法对所述第二图像中的乳房边缘进行检测时，减少将背景区域的像素点检测为乳房区域的像素点的概率，进一步的提高了最终获得的乳房图像的精确度，提高了获得的乳房图像的质量。
[0036]进一步地，采用大津法对所述医学图像进行分割以获得乳房区域，由于乳房图像的灰度直方图为双峰图，故采用大津法分割所述医学图像以获得乳房区域的速度快且精度高，同时由于考虑了实际医学图像中乳房边缘的灰度变化特性来检测所述乳房边缘，因此对于不同剂量的医学图像而言，最终获得的乳房图像的精确度较高，进而提高了乳房图像的质量，在降低了误诊率的同时也提高了医生对乳房区域的病灶的诊断效率。此外采用迭代法检测所述第二图像中的乳房边缘，计算量小，因此进一步的提高了获得乳房图像的速度。
【附图说明】
[0037]图1是本发明实施方式的乳房图像获取方法的流程示意图；
[0038]图2是FFDM拍摄的医学图像；
[0039]图3是本发明实施例的乳房图像获取方法的流程示意图；
[0040]图4是采用本发明实施例的乳房图像获取方法获得的乳房图像；
[0041]图5是本发明实施方式的乳房图像获取装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0042]为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的【具体实施方式】做详细的说明。在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的【具体实施方式】的限制。
[0043]正如现有技术中所描述的，目前所采用的对乳房图像进行分割的算法，分割后获得的乳房图像的精确度低，不符合实际的临床需求，若要获得精确度较高的乳房图像，则获得乳房图像的速度较慢，不能应用在实际的产品中。因此，现有的乳房图像分割算法无法实现以较快的速度获得精确度较高的乳房图像。