专利名称：一种识别ct图像上线性特征的方法
技术领域：
本发明涉及一种特征识别的方法，尤其是一种在计算机断层扫描(Computed Tomography，以下简称CT)图像中识别线性特征的方法。
背景技术：
一般在CT设备开始系列扫描或者螺旋扫描之前，需要对病人扫一幅定位像，以通过该定位像来确定扫描范围以及进行图像重建(ImageReconstruction)的定位。然后利用X射线源对病人的被检查部位进行扫描得到投影数据来进行图像重建从而产生扫描图像。
无论是在CT定位像上，还是在图象重建后得到的CT扫描图像中，都可能具有不同类型的噪声，如各种随机噪声、在人体内部的金属部件和其他嵌入式部件所引起的噪声、以及具有线性特征的噪声等等。其中，具有线性特征的噪声是指噪声在图像上呈现出直线或者接近直线的特点。
具有线性特征的噪声会对设置感兴趣区域(Region of Interest，ROI)或对设置重建视野(Field of View，FOV)产生干扰，从而使得不能准确地确定和设置感兴趣区域或者重建视野。图1是在一幅CT定位像中包含具有线性特征的噪声示意图，这些噪声是由检查床在扫描时所形成的。图1中在矩形FOV的右边缘上有一条从上至下的白色线性形状的条纹，并且在该条纹的右侧还分布着若干条亮度不等的线性形状的条纹。这些噪声的存在将会对FOV的分析、识别以及最后的确定带来不利影响。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种识别CT图像上线性特征的方法，通过该方法能够识别出CT图像中的线性特征，从而排除具有线性特征的噪声，有利于更准确地确定图像的感兴趣区域或者重建视野。
为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的一种识别CT图像上线性特征的方法，该方法包含以下步骤 (1)设置J个线性检测算子向量和一线性检测阈值，所述J为大于或等于1的奇数； (2)使用所述线性检测算子向量对所述CT图像上一区域内J列像素点的CT值进行线性变换，得到至少一个线性变换响应值； (3)将所述线性变换响应值之和的绝对值与所述线性检测阈值相比较，如果所述线性变换响应值之和的绝对值大于或等于所述线性检测阈值，则所述区域的中间列的像素点具有线性特征，否则所述区域的中间列的像素点不具有线性特征。
其中，所述线性变换的响应值为f(Vj)＝aj1v1j+aj2v2j+aj3v3j...+ajmvmj，其中，f(Vj)为所述区域内第j列像素点的线性变换响应值，
为所述线性检测算子向量，vmj为所述区域内第m行第j列像素点的CT值，j为线性检测算子向量
的序数，ajm为线性检测算子向量
中第m个元素。
其中，所述线性检测算子向量
的个数为3，每个向量中的元素个数为15，优选地，所述线性检测算子向量
选取为 其中，所述线性检测阈值为800。
采用了上述方法后，对位于CT图像上的线性特征能够进行比较准确的识别，从而排除具有线性特征的噪声，有利于更准确地确定图像的感兴趣区域或者重建视野。
下面结合附图对本发明的具体实施方式
作进一步详细的描述，其中 图1是在CT图像中线性特征的示意图。
图2是本发明中采用的识别CT图像上线性特征的方法流程图。
具体实施例方式 图2是本发明中采用的识别CT图像上线性特征的方法流程图。本实施例中以CT定位像来进行说明。一般来说，一幅CT定位像通常由512*512个像素点组成，每个像素点具有一个图像值，称为CT值。按照不同的设置，CT定位像也可以由其他数值的像素点组成，例如1024*1024个像素点。
根据本发明方法，第一步，设置J个线性检测算子向量
和一线性检测阈值，其中J为大于或者等于1的奇数。本实施例中线性检测算子向量的个数设为3、每个线性检测算子向量中的元素个数设为15。通过这3个线性检测算子向量可以对CT图像上15行、3列的区域内的像素点进行检测，从而判断该区域内上述3列的中间列的像素点是否具有线性特征。假设CT图像上待检测区域内第m行第j列像素点的CT值为vmj，m和j的取值范围分别为m＝[1，15]，j＝[1，3]。
线性检测阈值是用来与本方法计算所得到的响应作比较的一个值，本实施例中该值设为800。
第二步，使用所述线性检测算子向量对所述CT图像上15行、3列的区域内像素点的CT值进行线性变换，得到至少一个线性变换响应值。假设f(Vj)为待检测区域内第j列像素点的线性变换响应值，则针对待检测区域内的像素点进行的线性变换如下 f(Vj)＝aj1v1j+aj2v2j+aj3v3j...+ajmvmj (公式1) 其中，ajm为线性检测算子向量
中第m个元素，vmj为所述区域内第m行第j列像素点的CT值，j为线性检测算子向量
的序数，m为每个线性检测算子向量
中的元素个数。更具体地说， (公式2) 其中，上述公式2中的各系数，即线性检测算子向量中的元素amj可以用矩阵表示为 (公式3) 将公式3中的系数代入到公式2中，可以得到(公式4) 第三步，将所述线性变换响应值之和的绝对值与所述线性检测阈值相比较，如果所述线性变换响应值之和的绝对值大于或等于所述线性检测阈值，则所述区域的中间列的像素点具有线性特征，否则所述区域的中间列的像素点不具有线性特征。也就是说，根据下列公式5进行比较
(公式5) 即|f(V1)+f(V2)+f(V3)|≥800(公式6) 如果上述不等式成立，则认为在CT图像上15行3列的待检测区域内，其中间列(即区域中的第2列)的像素点具有线性特征。如果上述不等式不成立，则认为在CT图像上15行3列的待检测区域内，其中间列(即区域中的第2列)的像素点不具有线性特征。
在本实施例中，是以15行3列的线性检测算子为例来进行说明的。本领域的技术人员也可以通过本方法将线性检测算子设置为其他范围，但是并不影响本发明的适用性。
权利要求
1.一种识别CT图像上线性特征的方法，其特征在于该方法包含以下步骤
(1)设置J个线性检测算子向量和一线性检测阈值，所述J为大于或等于1的奇数；
(2)使用所述线性检测算子向量对所述CT图像上一区域内J列像素点的CT值进行线性变换，得到至少一个线性变换响应值；
(3)将所述线性变换响应值之和的绝对值与所述线性检测阈值相比较，如果所述线性变换响应值之和的绝对值大于或等于所述线性检测阈值，则所述区域的中间列的像素点具有线性特征，否则所述区域的中间列的像素点不具有线性特征。
2.根据权利要求1所述的一种识别CT图像上线性特征的方法，其特征在于，所述线性变换的响应值为f(Vj)＝aj1v1j+aj2v2j+aj3v3j...+ajmvmj，其中，f(Vj)为所述区域内第j列像素点的线性变换响应值，
为所述线性检测算子向量，vmj为所述区域内第m行第j列像素点的CT值，j为线性检测算子向量
的序数，ajm为线性检测算子向量
中第m个元素。
3.根据权利要求2所述的一种识别CT图像上线性特征的方法，其特征在于，所述线性检测算子向量
的个数为3，每个向量中的元素个数为15。
4.根据权利要求3所述的一种识别CT图像上线性特征的方法，其特征在于，所述线性检测算子向量
为
5.根据权利要求1至4任一所述的一种识别CT图像上线性特征的方法，其特征在于，所述线性检测阈值为800。
全文摘要
本发明提出一种识别CT图像上线性特征的方法，该方法包含以下步骤(1)设置一线性检测算子和一线性检测阈值；(2)使用所述线性检测算子对所述CT图像上一区域内像素点的CT值进行线性变换，得到至少一个线性变换响应值；(3)将所述线性变换响应值之和的绝对值与所述线性检测阈值相比较，如果所述线性变换响应值之和的绝对值大于或等于所述线性检测阈值，则所述区域的中间列具有线性特征，否则所述区域的中间列不具有线性特征。采用了上述方法后，对在CT图像上的线性特征能够进行比较准确的识别，从而排除具有线性特征的噪声，有利于更准确地确定图像的感兴趣区域或者重建视野。
文档编号A61B6/03GK101398931SQ20071015322
公开日2009年4月1日 申请日期2007年9月29日 优先权日2007年9月29日
发明者颖 张 申请人:上海西门子医疗器械有限公司