螺旋CT机的密度分辨率测试方法与流程

螺旋ct机的密度分辨率测试方法
技术领域
1.本发明涉及图像分析领域，特别涉及一种螺旋ct机的密度分辨率测试方法。


背景技术：

2.螺旋ct机一般指x射线计算机体层摄影设备，通过x线束来对人体指定部位一定厚度层面进行有效扫描,通过分析确定各部分对x线束吸收情况，确定是否存在病症，是临床诊断的重要医疗机械设备。在应用时射出的x线会转变成可见光，然后在转为电信号后再转变为数字信息传入计算机内由专业软件完成计算与处理，最终得到数字化形式信息。
3.密度分辨率(density resolution)，又称低对比度分辨率(lower contrast resolution)，是影响ct图像质量的一个重要参数，其定义是：当细节与背景之间具有低对比度时，将一定大小的细节从背景中辨别出来的能力。也就是能够分辨两种低密度差的物质(一般其ct值为相差3～5hu)构成的圆孔的最小孔径大小，即可分辨的最小密度值。
4.而ct值是衡量人体某一局部组织或器官密度大小的一种计量单位(亨氏单位，hounsfield unit)，空气为-1000hu，致密骨为+1000hu。亦即，理论上2000个hu可以对应2000个不同的灰度级，但人眼并不能分辨如此细的灰度差别，因此在诊断时常常会根据不同的诊断部位设置不同的窗宽与窗位，选取一段ct值作为检查目标，并对这一段ct值赋予不同的灰度显示以供使用者观察。即便如此，对于诊断部位的一些密度差异不明显的组织细节，由于噪声等因素，仍然难以分辨。对于这样情况，针对ct设备低对比度分辨力的性能验证十分必要。
5.在gb/t 19042.1-2003标准当中，6.13.2条规定了试验方法，核心手段为：使用物体对比度清晰的试验器件(阶梯、阶楔或盘)，将试验器件放在规定位置和适当的x射线束中；按标准中所规定的设置与参数调整后进行测试，并人工计数从背景中分辨的可见对比度细节；观察值应至少以两人观察的平均值为基础，并与技术参数作比较。
6.而在yy/t 0310-2015《x射线计算机体层摄影设备通用技术条件》当中，6.2.5条对于低对比度分辨率推荐采用的测试方法为：将低对比分辨率检测模体置于扫描视野内，并使检测模体的轴线与扫描架的旋转轴线重合；选用一组ct运行条件进行扫描，再用重建算法进行重建；调整窗宽、窗位，通过监视器进行观察，以能够分辨的最小孔组的直径为准。
7.检测模体如图1所示，检测模体被螺旋ct机扫描后的ct图像如图2所示，常规的方法，需要用肉眼观察，选出能看清楚的最小直径的0.5％圆孔，从而得出低对比度分辨率。然而由图2可以发现，存在一些模棱两可的区域，且人为选孔具有主观性无法准确判断。
8.可见，上述两种测试方法都是以人工观察扫描结果为准。然而，不同人对于低密度差的扫描结果分辨能力有所不同，在gb/t 19042.1-2003标准当中的6.13条注释中也有申明这些试验是主观的，不能给出客观独立的准确性或与其他系统相互比较。为减少这种主观性带来的误差,该标准采用了多个观察者观察值取平均的方法。而在yy/t 0310-2015标准中，对于人为主观性误差的问题则没有提出任何规避或降低的方案。


技术实现要素：

9.本发明的目的在于提供一种螺旋ct机的密度分辨率测试方法，旨在避免因人工观察扫描结果所产生的主观误差。
10.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
11.一种螺旋ct机的密度分辨率测试方法，其特征在于，包括如下步骤：
12.s1，确定窗宽和窗位，读取所述螺旋ct机扫描被测对象所生成的符合dicom标准的图像序列，生成灰度直方图；
13.s2，将所述图像序列一定范围内的灰度值与不透明度作线性映射，所述映射作为灰度窗，依据所述灰度直方图，确认所述灰度窗的范围值；
14.s3，重建图像序列以生成三维图像；
15.s4，观察所述三维图像的匀质背景是否消失？若是，则执行步骤s5,否则，执行步骤s6；
16.s5，灰度窗范围的最低值逐级减少等量的分辨灰度差，所述分辨灰度差为人眼可分辨的最低灰度，直至所述匀质背景显现，让匀质背景显现的灰度窗范围的最低值增加一级所述分辨灰度差后，作为用于测试密度分辨率的标准灰度窗，执行步骤s7；
17.s6，灰度窗范围的最低值逐级增加等量的分辨灰度差，直至匀质背景消失，将匀质背景消失的灰度窗范围的最低值，作为用于测试密度分辨率的标准灰度窗，执行步骤s7；
18.s7，对三维图像进行分析。
19.上述技术方案，可以作如下改进：
20.作为一种改进，所述步骤s2中，所述灰度值的范围为0～255，所述不透明度的范围为0～90％。
21.作为一种改进，所述步骤s5中，所述分辨灰度差取值为1、2或3。
22.作为一种改进，所述步骤s1中，所述图像序列为.dcm格式的光栅图像文件；步骤s3中，重建图像序列以生成三维图像，具体为：
23.步骤s301，将所述.dcm格式的光栅图像文件转换为.mhd格式的头文件和对应所述头文件的.raw格式的ct切片集合；
24.步骤s302，采用视觉化工具函式库，依据所述头文件，将所述ct切片集合重建成被测对象的三维图像。
25.作为一种改进，所述步骤s1中，所述被测对象为检测模体。
26.本发明所述技术方案，具备如下有益效果：
27.通过按照分辨灰度差作为标准，逐级缩窄灰度窗直到匀质背景与灰度差过小的目标点一同消失，仅留下灰度差达到人眼最高分辨力的目标物质，大幅降低由于不同观测者的主观判断不同而引起的测试误差。
附图说明
28.为了更清楚地说明本实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。
29.图1为检测模体的俯视结构图；
30.图2为检测模体被螺旋ct机扫描后的ct图像；
31.图3为采用本发明所述螺旋ct机的密度分辨率测试方法开发出的软件界面图；
32.图4为光栅图像预览以及对应的灰度分布直方图；
33.图5为灰度值与不透明度的线性映射示意图；
34.图6为将光栅图像文件转换为头文件和其对应的ct切片集合的软件截面示意图；
35.图7为首次重建被测对象的三维图像；
36.图8为人眼在不同灰度范围的分辨能力的示意图；
37.图9为滤除匀质背景后的三维图像；
38.图10为理想低对比度分辨率下的灰度窗过滤结果示意图；
39.图11为实际情况下的低对比度分辨率灰度窗过滤结果。
具体实施方式
40.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步的详细描述。
41.依据本发明所提供的一种螺旋ct机的密度分辨率测试方法，采用python或其他计算机语言开发出的计算机程序图形界面如图3所示，该测试方法，具体包括如下步骤。
42.步骤s1，确定窗宽和窗位，读取所述螺旋ct机扫描被测对象所生成的符合dicom(digital imaging and communications in medicine，医学数字成像和通信)标准的图像序列，生成灰度直方图。
43.具体地，被测对象为患者腹部，如图3至图4所示，设置窗宽为2000，窗位为0，点击“打开图片”，导入名为image-000001.dcm的光栅图像文件后，弹出位于左侧的光栅图像预览以及位于右侧的对应的灰度分布直方图。
44.步骤s2，将所述图像序列以一定范围内的灰度值与不透明度作线性映射，该映射作为灰度窗，依据所述灰度直方图，确认所述灰度窗的范围值。
45.上述灰度窗具体为，根据用户设置的不透明度参数，将最低与最高不透明度参数从0到255灰度级进行一个线性映射如图5所示，再根据用户规定的最低与最高灰度范围，显示在这一范围内的不透明体素点。
46.具体地，如图3至图4所示，灰度直方图中，x轴上靠近0的区域即为黑色背景，这是因为匀质背景一般占据图像相对比较大的像素面积，那么我们可以大致从某个y轴比较高的灰度值判断出这可能是背景的灰度值。从x轴上往右，在大概x值为20的点位开始有较小的波峰，以此作为灰度窗初始的最小范围值，由于左侧的光栅图像预览几乎没有纯白色，因此直接将灰度窗初始的最大范围值设置为255，最后最小化灰度直方图。
47.步骤s3，重建图像序列以生成三维图像，具体为：
48.步骤s301，具体地，如图6所示，点击“生成mhd文件”按钮，将所述.dcm格式的光栅图像文件转换为头文件sample.mhd和对应所述头文件的ct切片集合sample.raw，并弹出对话框存入指定文件夹；
49.步骤s302，具体地，点击“选择mhd文件”按钮，选择指定文件夹中的sample.mhd文件，通过开源的视觉化工具函式库(vtk，visualization toolkit)，将所述ct切片集合sample.raw重建成被测对象的三维图像，如图7所示。
50.步骤s4，观察上述三维图像。
51.具体地，如图7所示的可以见到患者腹部被作为匀质背景的衣物影所包覆，影响对患者腹部的观测，因此继续执行步骤s6。
52.步骤s5，灰度窗范围的最低值逐级减少等量的分辨灰度差，所述分辨灰度差为人眼可分辨的最低灰度，直至所述匀质背景显现，让匀质背景显现的灰度窗范围的最低值增加一级所述分辨灰度差后，作为用于测试密度分辨率的标准灰度窗。
53.具体地，为了避免人为观察检测体模的扫描结果产生的主观性误差，本技术将人眼的分辨能力统一量化为一个灰度差，目前对于人眼灰度差分辨能力已有不少研究，以计算机常用的uint8数据类型为例，灰度范围为0～225，而人眼在不同灰度范围的分辨能力如图8所示，
54.其中，分辨水平指的是人眼所能够分辨的最小灰度差，例如在灰度为32到191之间时，人眼能够辨别的灰度差别就比较小，大概为1～2个灰度级。灰度范围为192～255时，对应的最低可分辨灰度差为2～3个灰度级，因此，若患者腹部的灰度显示为32～255的范围内，我们不妨将人眼可分辨的最小灰度差统一规定为3，以此为标准。
55.步骤s6，灰度窗范围的最低值逐级增加等量的分辨灰度差，直至匀质背景消失，将匀质背景消失的灰度窗范围的最低值，作为用于测试密度分辨率的标准灰度窗。
56.具体地，当将灰度窗范围的最低值逐级增加至为152时，作为匀质背景的衣物影被滤除，如图9所示。
57.s6，对三维图像进行分析。
58.具体地，在理想密度分辨率下，灰度窗的过滤结果如图10所示，实际上，当被测对象是检测模体时，一些低对比度的圆孔往往会与检测模体的匀质背景混淆，以至肉眼难以明确分辨出来，这些低对比度的圆孔与背景的灰度差低于设定的值时，会随着背景一起被灰度窗过滤掉。
59.综上，根据分辨灰度差来逐步缩窄灰度窗，直至匀质背景消失，以得到用于测试密度分辨率的标准灰度窗，该标准灰度窗可以过滤与匀质背景相差不大的目标点，亦即图11中的右侧箭头所指，这些目标点被视为人眼无法分辨的细节，例如图2中模棱两可的区域，左上方的0.5％密度查的系列圆孔的匀质背景能因此而被消除，观测者只需要选择剩余部分的目标点即可较容易地作出更为准确的判断，一定程度上降低了由于不同观测者的主观判断不同引起的测试误差。
60.本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储与一种计算机刻度存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器、磁盘或光盘等。
61.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应携带在本发明的保护范围之内。