一种计算机断层图像处理方法和装置与流程

本发明涉及计算机断层成像(CT，Computed Tomography)技术领域，尤其涉及一种计算机断层图像处理方法和装置。

背景技术：

计算机断层成像(Computed Tomography，简称CT)技术是用X射线对人体的特定部位按一定厚度的层面进行扫描，由于不同的人体组织对X射线的吸收能力不同，可以用计算机重建出断层面的影像。

随着计算机断层成像新技术的快速发展和新的临床应用的发展，对在低剂量辐射剂量下的计算机断层图像的信噪比和对比度提出了更高的要求。

图像的对比度可以被定义为在一个图像中可以使物体区分的亮度或颜色的差异。在真实世界的视觉感知中，对比度可以由感兴趣的对象和周围的物体在感兴趣的领域内的颜色和亮度的差异来确定。

在一些实施例中，对比度可以通过表示，其中|S_A-S_B|表示感兴趣区域中的A和B产生的信号的亮度差，S_a可以表示该区域的平均亮度。

信噪比(CNR)是可以用来确定图像质量的参数。在一些实施例中，信噪比可以定义为一个信号的强度和背景噪声的比。例如，所述信噪比C可由以下公式表示：

其中，δ₀是图像噪声的标准偏差。

在图像重建过程中，图像质量可能会下降，例如，图像质量的下降可能是 由于至少部分固有的X射线或电子检测设备的噪声造成的。这些噪声可能会导致在低辐射剂量下的图像质量下降。一些噪声模型可用于从扫描数据中除去至少一些噪声。一般情况下，估计的噪声偏差可以用来评估噪声的特性。获得噪声偏差的示例性过程可能包括：重建原始数据对应的扫描数据生成一个原始图像，计算一段原始图像的像素或体素的加权平均，从初始图像中减去所述加权平均，获得图像噪声方差。

然而，上述获得降噪方法可能会有一些缺点，通过上述降噪方法所获得的噪声方差中可能包含有图像高频部分的细节信息，降噪过程可能会同时去除图像高频部分的细节信息。

另一方面，现有的降噪方法只能去除图像中的大部分实际噪声，但并不能去除图像中所有的实际噪声；当图像中的大部分实际噪声被去除，而在一个区域中仅有一个噪点没有被去除时，医生在阅片时可能会无法判断这是病灶还是噪声，从而在诊断时给医生造成困扰，这样的CT图像不符合用户的使用习惯和实际需求。

因此需要提出一种计算机断层图像处理方法和装置，能够改善计算机断层图像的信噪比，提高图像对比度，并且获得更符合实际需求的图像。

技术实现要素：

本发明解决的是改善计算机断层图像信噪比，同时提高图像对比度的问题。

为了解决上述问题，本发明提出一种计算机断层图像处理方法，包括以下步骤：

获得扫描数据；

根据所述扫描数据重建获得图像；

对图像进行降噪和对比度增强，获得降噪和对比度增强后的图像；

基于所述降噪生成差图；

将所述降噪和对比度增强后的图像加上所述差图，获得最终的图像。

可选地，在所述降噪和对比度增强后的图像加上的差图的量是可调的。

可选地，还包括，基于所述扫描数据构建噪声模型，根据所述噪声模型对图像进行降噪。

可选地，根据所述噪声模型，计算生成所述差图。

可选地，所述差图是将降噪前的图像减去降噪后的图像得到的。

可选地，还包括，获得加权系数，将所述差图乘以加权系数再加上所述降噪和对比度增强后的图像，获得最终的图像。

可选地，所述加权系数为0～0.5。

可选地，还包括，对所述扫描数据进行校准，重建校准后的数据获得所述图像。

本发明还提出一种计算机断层图像处理装置，包括：

第一单元，用于获得扫描数据；

第二单元，根据扫描数据重建获得图像；

第三单元，用于对图像进行降噪和对比度增强，获得降噪和对比度增强后的图像；

第四单元，用于基于所述降噪生成差图；

第五单元，用于将所述降噪和对比度增强后的图像加上所述差图，获得最终的图像。

可选地，所述第三单元还用于基于所述扫描数据构建噪声模型，根据所述噪声模型对图像进行降噪。

可选地，所述第四单元还用于根据所述噪声模型，计算所述差图。

可选地，所述第三单元还用于将降噪前的图像减去降噪后的图像得到所述差图。

可选地，所述第五单元还用于获得加权系数，将所述差图乘以加权系数再加上所述降噪和对比度增强后的图像，生成最终的图像。

可选地，所述第二单元还用于对所述扫描数据进行校准，重建校准后的数据获得所述图像。

本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明的计算机断层图像处理方法和装置，对重建获得计算机断层图像进行降噪，并进行对比度增强，可以保证图像信噪比的同时，提高图像对比度；在降噪以及对比度增强后的图像中添加一定量的差图，可以保留图像高频区域的细节信息；同时也更符合医生的阅片习惯，提高用户体验。

【附图说明】

图1是本发明的计算机断层成像系统的结构图；

图2是本发明的实施例一的计算机断层图像处理方法的流程图；

图3是对比度拉伸曲线图；

图4是本发明的本发明的计算机断层图像处理装置的结构图；

图5是本发明的实施例二的计算机断层图像处理方法的流程图；

图6是本发明的实施例三的计算机断层图像处理方法的流程图；

图7是本发明的实施例四的计算机断层图像处理方法的流程图；

图8是使用本发明的方法对计算机断层图像进行处理前后的对比图。

【具体实施方式】

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

如图1所示，图1是一种计算机断层成像系统的结构示意图，如图1所示，计算机断层成像系统100包括机架110，机架110具有围绕系统轴线旋转的可旋转的部分130。可旋转的部分130具有相对设置的X射线源131和X射线探测器132的X射线系统。还具有检查床120，在进行检查时，患者在该检查床120上可以沿着Z轴方向被推入到扫描腔体133中。X射线源131绕Z轴旋转，探测器132相对于X射线源131一起运动，以采集投影测量数据，这些数据在之后被用于重建图像。还可以进行螺旋扫描，在螺旋扫描期间，通过患者沿着Z轴的连续运动和X射线源131的同时旋转，X射线源131相对于患者产生螺旋轨迹。高压发生器134与射线源131相连，以提供电源；处理器142连接探测器132以获得受检者的投影测量数据，供后续处理，例如：图像重建及处理。控制器140连接高压发生器134以控制射线源131的扫描过程。控制台及显示器143用以呈现界面、数据和影像给使用者。控制器140还连接处理器142和控制台及显示器143以控制该部件的运作。

实施例一

图2是本发明的实施例一的计算机断层图像处理方法的流程图。

如图2所示，本实施例的计算机断层图像处理方法可以包括以下步骤：

执行步骤S201，获得扫描数据。

在一些实施例中，可由如图1所示的探测器132获得X射线信号，再将X射线信号转换为扫描数据传输给与所述探测器132连接的处理器142进行处理。

执行步骤S202，根据所述扫描数据进行图像重建。

所述进行图像重建的方法包括但不限于滤波反投影方法，迭代重建方法等。

在一些实施例中，还可以对所述扫描数据进行校准，根据校准后的数据进行图像重建。

执行步骤S203，对在步骤S202中重建获得的图像进行降噪。

典型的降噪算法包括但不限于色度和亮度噪声分离，线性平滑，各向异性扩散，非局部均值，非线性平滑，小波变换，统计方法算法，或以上的任意组合。

执行步骤S204，基于所述降噪获得差图。

在一些实施例中，步骤S203和S204可以包括选择至少一个噪声模型，并且根据所选择的噪声模型计算出差图，从所述图像中减去所述差图，获得降噪后的图像；也可以根据所述噪声模型得到降噪后的图像，将降噪前的图像减去降噪后的图像得到所述差图。

在步骤S204中使用的噪声模型包括但不限于高斯模型，泊松模型，或其他噪声模型。

优选地，可以对图像进行迭代降噪。

执行步骤S205，对在步骤S203中获得的降噪后的图像进行对比度增强。

所述对比度增强的方法可以包括但不限于，直方图均衡化(HE)，亮度直方均衡(BBHE)，元子图像的直方图均衡化(DSIHE)，最小的平均亮度误差双直方图均衡(MMBEBHE)，递推平均分离直方图均衡化(RMSHE)，多直方图均衡化(MHE)，亮度保持动态直方图均衡化(BPDHE)，递归分和加权直方图均衡化(RSWHE)，全局变换直方图均衡化(GHE)，局部变换直方图均衡化(LHE)，全局和局部对比度拉伸，等等。

图3是一些示例性的对比度拉伸曲线图，如图3所示，在不同实施例中，可分别通过如图3(a)至图3(c)所示的对比度拉伸曲线对图像进行对比度增强。图3中，X轴代表对比度增强前的CT值(单位为Hu)，Y轴代表对比度增强后的CT值，31代表斜率为1的参考曲线，32、33、34分别为三种不同 的对比度拉伸曲线。

优选地，可以只提高图像中低频区域的对比度：将图像分为高频区域和低频区域，对低频区域进行对比度增强。

执行步骤S206，在S205获得的对比度增强后的图像中添加一定量的所述差图，生成最终的图像。

在一些实施例中，可以包括获得加权系数，所述加权系数可以通过预先设定获得，或通过用户手动设置，或根据扫描情况(例如扫描协议、扫描部位等)自动生成。

所述加权系数小于等于1。

优选地，所述加权系数为0至0.5之间时，更符合用户的使用习惯。

在一些实施例中，可以在计算机断层成像系统的用户界面上设置添加差图的加权系数的选项，用户可根据实际需求在用户界面上选择不同的加权系数。

在一些实施例中，所述步骤S202至S206可由图1中的处理器142具体实现。

需要注意的是，上面所描述的流程图是为插图的目的而提供的，而不是用来限制本发明的范围。对于本领域技术人员，在本公开的范围中，可以进行各种各样的变更和修改，这些变化和修改应该不会偏离本公开的保护范围。例如，在步骤S203中的降噪过程可以在步骤S202中的重建图像过程之前执行；在步骤S202中的图像重建可能会根据在步骤S203中的噪声模型获得；或者，步骤S203和步骤S204可以在步骤S202之前执行；步骤S202和步骤S203可以合并为一个步骤,等等。

本发明还提出了一种计算机断层图像处理装置，图4是本发明的计算机断层图像处理装置的结构图，如图4所示，所述计算机断层图像处理装置400包 括：

第一单元401，用于获得扫描数据。

在一些实施例中，可由如图1所示的探测器132获得X射线信号，再将X射线信号转换为扫描数据传输给与所述探测器132连接的处理器142进行处理。

第二单元402，所述第二单元402与所述第一单元401相连，用于根据所述扫描数据重建获得图像。

所述进行图像重建方法可以是滤波反投影方法，迭代重建方法等。

在一些实施例中，所述第二单元402还可以用于对扫描数据进行校准，根据校准后的数据重建得到图像。

第三单元403，所述第三单元403与第二单元402相连，用于对重建获得的图像进行降噪和对比度增强。

典型的降噪算法包括但不限于，色度和亮度噪声分离，线性平滑，各向异性扩散，非局部均值，非线性平滑，小波变换，统计方法算法，或以上的任意组合。

优选地，对图像进行迭代降噪。

在一些实施例中，所述第三单元403还可以用于选择至少一个噪声模型，并且根据所选择的噪声模型获得降噪后的图像。

所述噪声模型包括但不限于高斯模型，泊松模型，或其他噪声模型。

所述对比度增强的方法可以包括但不限于，直方图均衡化(HE)，亮度直方均衡(BBHE)，元子图像的直方图均衡化(DSIHE)，最小的平均亮度误差双直方图均衡(MMBEBHE)，递推平均分离直方图均衡化(RMSHE)，多直方图均衡化(MHE)，亮度保持动态直方图均衡化(BPDHE)，递归分和加权直方图均衡化(RSWHE)，全局变换直方图均衡化(GHE)，局部变换直方图均衡化(LHE)，全 局和局部对比度拉伸，等等。

第四单元404，所述第四单元404与第三单元403相连，用于根据所述降噪生成差图。

具体地，可以选择至少一个噪声模型，根据所选择的噪声模型计算出差图，从所述图像中减去所述差图，获得降噪后的图像；也可以根据所述噪声模型得到降噪后的图像，将降噪前的图像减去降噪后的图像得到所述差图。

第五单元405，所述第五单元405与所述第三单元403、第四单元404分别相连，用于在所述降噪和对比度增加的图像中添加一定量的所述差图，获得最终的图像。

在一些实施例中，可以包括获得加权系数，所述加权系数可以通过预先设定获得，或通过用户手动设置，或根据扫描情况(例如扫描协议、扫描部位等)自动获得。

所述加权系数小于等于1。

优选地，所述加权系数为0至0.5之间时，更符合用户的使用习惯。

在一些实施例中，可以在计算机断层成像的用户界面上设置添加差图的加权系数的选项，用户可根据实际需求在用户界面上选择不同的加权系数。

将所述加权系数乘以所述差图，再添加到第三图像中，获得最终的图像。

在一些实施例中，所述计算机断层图像处理装置400具体可以是图1所示的处理器142。

实施例二

图5是本发明的实施例二的计算机断层图像处理方法的流程图。如图5所示，所述计算机断层图像处理方法包括以下步骤：

执行步骤S501，获得扫描数据。

在步骤S501中所获得的扫描数据是由计算机断层成像扫描过程所产生的数据。

执行步骤S502，校准扫描数据。

在一些实施例中，在步骤S502中的扫描数据校准方法可以包括但不限于，空气校准，中心校准，探测器增益校准，或以上的任意组合。

执行步骤S503，获得噪声模型。

所述噪声模型包括但不限于高斯模型或泊松模型等。

执行步骤S504，根据校准后的数据重建图像。

所述图像重建方法可以包括滤波反投影重建方法或者者迭代重建方法等。

在一些实施例中，在步骤S504中重建的图像可以根据步骤S503中选择的噪声模型获得。

在另一些实施例中，在步骤S503中选择的噪声模型也可根据步骤S504中的重建图像而获得。

执行步骤S505，根据所述噪声模型对重建的图像进行降噪处理。

执行步骤S506，对在S505中获得的降噪后的图像进行对比度增强。

执行步骤S507，计算差图，所述差图由步骤S504中的降噪前的图像减去步骤S505中获得的降噪后的图像而得到。

在步骤S508中，一个可调量的差图可以被添加到步骤S506中获得的对比度增强后的图像中。

实施例三

图6是本发明的实施例三的计算机断层图像处理方法的流程图。

如图6所示，本实施例中的步骤S601，步骤S602，步骤S603和步骤S604与如图5所示的实施例二的步骤S501至S504相同，这里不再敷述。

与实施例一、二不同的是，在本实施例中，步骤S605的对比度增强在步骤S608的降噪之前执行。

具体地，使用如图3所示的拉伸曲线对图像进行对比度增强。

在步骤S606中，根据对比度增强过程以及选择的噪声模型获得对比度增强的噪声模型。

具体地，可以根据在步骤S605中使用的拉伸曲线对噪声模型进行对比度增强。

在步骤S607中，根据选择的噪声模型计算获得差图。

在步骤S508中，根据对比度增强的噪声模型对对比度增强后的图像进行降噪。

在步骤S609中，一个可调量的差图被添加到步骤S608中获得的降噪后的图像中。

实施例四

图7是实施例4的计算机断层图像处理方法流程图。如图7所示，本实施例中的步骤S701至S710与实施例三的步骤S601至步骤S610相同。

应该指出的是，本实施例中的步骤S707中获得的差图是根据步骤S706中的对比度增强后的噪声模型获得的。

本发明的计算机断层图像处理方法，对图像进行降噪和对比度增强，可以保证图像信噪比的同时，提高图像对比度；或者说在增强对比度的同时，不会放大图像中的噪声。

但是如前文所述，上述降噪方法中去除的噪声，除了实际噪声外，还可能含有图像高频区域的细节信息。因此经过降噪以及对比度增强后的图像会失真，降低了图像质量。

并且，现有的降噪方法只能去除图像中的大部分实际噪声，但并不能去除图像中的所有的实际噪声；当图像中的大部分实际噪声被去除，而在一个区域中仅有一个噪点没有被去除时，医生在阅片时可能会无法判断这是病灶还是图像质量下降造成的，从而造成医生的诊断困扰，这样的图像不符合用户的使用习惯，降低了用户体验。

本发明在经过降噪和对比度增强后的图像中添加一定量的差图，所述差图是根据降噪过程而获得的，可以保留图像高频区域的细节信息，从而提高图像质量；同时也所述差图中也包含了一部分的噪声信息，可以供医生参考，有助于医生诊断，更符合医生的阅片习惯，提高用户体验。

图8是使用本发明的方法对计算机断层图像进行处理前后的对比图，图8(a)是没有经过处理，使用原始数据直接重建获得的图像，图8(b)是经过本发明的方法对计算机断层图像处理后的图像。如图8所示，经过本发明的方法处理后的图像信噪比提高，噪声下降，并且符合用户的使用习惯。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括但不限于：软盘、光盘、磁光盘、ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、EPROM(可擦除可编程只读存储器)、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、磁卡或光卡、闪存、或适于存储机器可执行指令的其他类型的介质/机器可读介质。

本发明中，各实施例采用递进式写法，重点描述与前述实施例的不同之处，各实施例中的相同方法或结构参照前述实施例的相同部分。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法 和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。