CN109259779A - 医学图像的生成方法和医学图像处理*** - Google Patents

医学图像的生成方法和医学图像处理*** Download PDF

Info

Publication number
CN109259779A
CN109259779A CN201811456073.6A CN201811456073A CN109259779A CN 109259779 A CN109259779 A CN 109259779A CN 201811456073 A CN201811456073 A CN 201811456073A CN 109259779 A CN109259779 A CN 109259779A
Authority
CN
China
Prior art keywords
faultage image
image
faultage
thickness
default
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811456073.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109259779B (zh
Inventor
田皎
全国涛
李翔
王鑫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd filed Critical Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Priority to CN201811456073.6A priority Critical patent/CN109259779B/zh
Publication of CN109259779A publication Critical patent/CN109259779A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109259779B publication Critical patent/CN109259779B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03Computed tomography [CT]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5205Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明提供一种医学图像的生成方法和和医学图像处理***,其中医学图像的生成方法包括:接收期望层厚和期望层距;接收扫描数据;以该扫描数据生成包括多张第一断层图像的第一断层图像组,该第一断层图像与预设层厚和预设层距关联,该预设层厚小于该期望层厚,该预设层距小于该期望层距;以该第一断层图像组生成包括至少一张第二断层图像的第二断层图像组,该第二断层图像与该期望层厚和该期望层距关联。本发明的医学图像的生成方法和医学图像处理***,能够在生成具有期望层厚和期望层距的第二断层图像组时较为有效抑制伪影问题。

Description

医学图像的生成方法和医学图像处理***
技术领域
本发明涉及医学图像领域,尤其涉及一种医学图像的生成方法和医学图像处理***。
背景技术
CT、PET-CT、MR、PET-MR和XR射线机等医学图像设备,由于能够较为快速的获得反映受检者的体内状况的医学图像,因此越来越广泛的被用于各种疾病的检查中。以CT***为例,CT***一般具有扫描部件、检查床和图像生成装置。检查床用于承载受检者。一般而言,在受检者以趴、躺等姿势在床台上就位后,检查床通过自身的移动将受检者的待扫描部位移动到适合进行检测的预设位置。此时扫描部件通过发出穿透待扫描部位的射线并接收射线的方式获得包含受检者体内情况的扫描数据,并将这些扫描数据传输至图像生成装置。图像生成装置通过对这些扫描数据进行重建就能够获得医学图像。使用医学图像设备对受检者进行检查所获得的医学图像能够较为清晰的反映受检者体内的情况,因而对于对受检者的诊断具有十分重要的意义。
然而现有的医学图像的生成方法和医学图像处理***仍然具有可改进之处。继续以CT***为例,当重建的层厚较大时,不同位置的相同尺寸的物体,在探测器上的影响范围的差异也会不同。这就会导致图像产生伪影。因此有必要提供一种能够有效抑制伪影的医学图像的生成方法和医学图像处理***。
发明内容
本发明的目的包括提供一种能够有效抑制伪影的医学图像的生成方法和医学图像处理***。
为了解决本发明的至少一部分技术问题,本发明提供一种医学图像的生成方法,包括:
接收期望层厚和期望层距;
接收扫描数据;
以该扫描数据生成包括多张第一断层图像的第一断层图像组,该第一断层图像与预设层厚和预设层距关联,该预设层厚小于该期望层厚,该预设层距小于该期望层距;
以该第一断层图像组生成包括至少一张第二断层图像的第二断层图像组,该第二断层图像与该期望层厚和该期望层距关联。
在本发明的至少一个实施方式中,该预设层距等于该预设层厚。
在本发明的至少一个实施方式中,根据该期望层厚和该期望层距确定该预设层厚和该预设层距。
在本发明的至少一个实施方式中,生成第二断层图像组包括:
确定每一待生成的第二断层图像对应的空间范围;
以至少一部分落入对应的该空间范围的该第一断层图像生成相应的第二断层图像。
在本发明的至少一个实施方式中,以至少一部分落入对应的该空间范围的该第一断层图像生成相应的第二断层图像的步骤包括:
确定该第一断层图像在该空间范围内的部分占该第一断层图像的比例;
根据该比例为该第一断层图像确定权重系数;
根据该第一断层图像和该权重系数生成相应的该第二断层图像。
在本发明的至少一个实施方式中,根据该第一断层图像和该权重系数生成相应的该第二断层图像包括:
将包括该空间范围的该第一断层图像的该权重系数归一化后与对应的该第一断层图像相乘,获得有效第一图像;
将该有效第一图像叠加,获得对应的该第二断层图像。
在本发明的至少一个实施方式中,在生成该第一断层图像组时,仅生成至少一部分落入该空间范围的该第一断层图像。
为了解决本发明的至少一部分技术问题,本发明还提供一种医学图像处理***,包括,
数据接收端口,配置为接收扫描数据;
用户界面,配置为接收期望层厚和期望层距并显示与该期望层厚和该期望层距关联的第二断层图像组;
运算器,配置为以该扫描数据生成包括多张第一断层图像的第一断层图像组,并以该第一断层图像组生成该第二断层图像组,该第一断层图像与预设层厚和预设层距关联,该预设层厚小于该期望层厚,该预设层距小于该期望层距。
在本发明的至少一个实施方式中,该运算器配置为:
确定该第二断层图像组中每一第二断层图像各自对应的空间范围;
确定每一落在该空间范围的该第一断层图像在该空间范围内的部分占该第一断层图像的比例;
将包括所述空间范围的所述第一断层图像的权重系数归一化;
将包括所述空间范围的所述第一断层图像与各自归一化后的权重系数相乘,获得有效第一图像;
将所述有效第一图像叠加获得对应的所述第二断层图像。
本发明的医学图像的生成方法和医学图像处理***,由于采取先以该扫描数据生成具有较小的层厚和层距的第一断层图像组,再以第一断层图像组生成具有期望层厚和期望层距的第二断层图像组的方法,所以能够在生成具有期望层厚和期望层距的第二断层图像组时较为有效抑制伪影问题。
附图说明
本发明的上述的以及其他的特征、性质和优势将通过下面结合附图和实施例的描述而变得更加明显,其中:
图1是本发明的一些实施例所示的图像处理***所处的工作环境的示意图;
图2是根据本发明的一些实施例所示的成像***的示意图;
图3是本发明的一个实施例的医学图像处理***的结构示意图;
图4是本发明的一个实施例的医学图像的生成方法的流程示意图;
图5是本发明的一个实施例中的以第一断层图像组生成第二断层图像组的方法的示意图;
图6是本发明的另一个实施例中的以第一断层图像组生成第二断层图像组的方法的示意图。
附图标记说明
工作环境 100;
成像*** 110;
图像处理*** 120;
网络 130;
扫描模块 201;
机架 210;
可旋转部分 220;
射线源 230;
探测器 240;
检查床 250;
扫描腔体 270;
图像获取装置 310;
图像生成装置 320;
数据接收端口 321;
运算器 322;
存储器 323;
用户界面 324;
期望层厚 Texp;
期望层距 Iexp;
预设层厚 Tpre;
预设层距 Ipre;
第一断层图像组 N1;
第一断层图像组的第一张图像 N11;
第一断层图像组的第二张图像 N12;
第二断层图像组 N2;
第二断层图像组的第一张图像 N21;
第二断层图像组的第二张图像 N22;
第一断层图像组的第一张图像对应的空间范围 S11;
第二断层图像组的第一张图像对应的空间范围 S21;
第一断层图像组的第二张图像在空间范围内的部分 N12in;
第一断层图像组的第二张图像不在空间范围内的部分 N12out。
具体实施方式
为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,以下结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
遍及说明书和权利要求书使用了表示特定***组件的某些术语。如本领域的技术人员将理解的,不同公司可能用不同的名称来表示一组件。本文不期望在名称不同但功能相同的组件之间进行区分。在说明书和权利要求书中,术语“包括”和“包含”按开放式的方式使用,且因此应被解释为“包括,但不限于…”。
如本申请和权利要求书中所示,除非上下文明确提示例外情形,“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数,也可包括复数。一般说来,术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素,而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列,方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
应当理解,当一个部件被称为“在另一个部件上”、“连接到另一个部件”、“耦合于另一个部件”或“接触另一个部件”时,它可以直接在该另一个部件之上、连接于或耦合于、或接触该另一个部件,或者可以存在***部件。相比之下,当一个部件被称为“直接在另一个部件上”、“直接连接于”、“直接耦合于”或“直接接触”另一个部件时,不存在***部件。同样的,当第一个部件被称为“电接触”或“电耦合于”第二个部件,在该第一部件和该第二部件之间存在允许电流流动的电路径。该电路径可以包括电容器、耦合的电感器和/或允许电流流动的其它部件,甚至在导电部件之间没有直接接触。
另外,以下说明内容的各个实施例分别具有一或多个技术特征,然此并不意味着使用本发明者必需同时实施任一实施例中的所有技术特征,或仅能分开实施不同实施例中的一部或全部技术特征。换句话说,在实施为可能的前提下,本领域技术人员可依据本发明的公开内容,并视设计规范或实作需求,选择性地实施任一实施例中部分或全部的技术特征,或者选择性地实施多个实施例中部分或全部的技术特征的组合,借此增加本发明实施时的弹性。
图1是根据本发明的一些实施例的图像处理***120所处的工作环境100的示意图。在这些实施例中,图像处理***120所处的工作环境100可以包括一个成像***110、一个图像处理***120、和一个网络130。在一些实施例中,成像***110可以是单模态成像设备,或多模态成像***,或是多个不同成像***的组合。成像***110可以通过扫描一个目标进行成像,在一些实施例中,成像***110可以是一个医学成像***。医学成像***可以采集人体各部位的图像信息。医学成像***可以是单模态***,如数字射线照相(DR,Digital Radiography)***、X射线的C型臂(C-Arms X-ray)***、电子计算机断层扫描(CT,Computed Tomography)***、核磁共振成像(MRI,Magnetic Resonance Imaging)***等,以及多模态***或其任何组合。示例性的多模态***可以包括计算机断层扫描-正电子发射断层扫描(CT-PET)***、计算机断层扫描-磁共振成像(CT-MRI)***等。
在一些实施例中,图像处理***120可以是对获取的数据信息进行处理以得到图像和/或相关信息。在一些实施例中,数据信息可以包括文本信息,图像信息,声音信息等一种或几种的组合。在一些实施例中,图像处理***120可以包括一个处理器,一个处理核,一个或多个存储器等中的一种或几种的组合。例如,图像处理***120可以包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU),专用集成电路(Application-Specific IntegratedCircuit,ASIC),专用指令处理器(Application-Specific Instruction-Set Processor,ASIP),图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU),物理运算处理器(PhysicsProcessing Unit,PPU),数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP),现场可编程逻辑门阵列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA),可编程逻辑器(Programmable LogicDevice,PLD),控制器(Controller),微控制器单元(Microcontroller unit),处理器(Processor),微处理器(Microprocessor),ARM处理器(Advanced RISC Machines)等一种或几种的组合。在一些实施例中,图像处理***120可以处理从成像***110获取的图像信息。
网络130可以是单个网络,或多个不同网络的组合。例如,网络130可能是一个局域网(local area network,LAN)、广域网(wide area network,WAN)、公用网络、私人网络、专有网络、公共交换电话网(public switched telephone network,PSTN)、互联网、无线网络、虚拟网络、城域网络、电话网络等中的一种或几种的组合。网络130可以包括多个网络接入点,例如,有线接入点、无线接入点、基站、互联网交换点等在内的有线或无线接入点。通过这些接入点,数据源可以接入网络130并通过网络130发送数据信息。在一些实施例中,网络130可以用于图像处理***120的通信,接收图像处理***120内部或外部的信息,向图像处理***120内部其他部分或外部发送信息。
需要注意的是,上述图像处理***120可以实际存在于成像***110中,或通过云计算平台完成相应功能。所述云计算平台可以包括存储数据为主的存储型云平台、以处理数据为主的计算型云平台以及兼顾数据存储和处理的综合云计算平台。成像***110所使用的云平台可以是公共云、私有云、社区云或混合云等。例如,根据实际需要,成像***110输出的一些图像信息和/或数据信息,可以通过用户云平台进行计算和/或存储。另一些图像信息和/或数据信息,可以通过本地图像处理***120进行计算和/或存储。
图2是根据本发明的一些实施例所示的成像***110的示意图。在该实施例中,成像***110为电子计算机断层扫描***(CT***)。该成像***110包括扫描模块201。扫描模块201能够对受检者执行扫描并获得数据。需要注意的是,下文描述的扫描模块201仅仅用于提供示例,不是旨在限定本发明的保护范围。例如本发明的扫描模块201可以是辐射扫描模块也可以是磁力扫描模块。辐射扫描模块使用的辐射包括粒子射线、光子射线、或类似物,或者其任意组合。粒子射线可包括中子、原子、电子、μ-介子、重离子,或类似物,或者其任意组合。光子束可包括射线、γ射线、α射线、β射线、紫外线、激光、或类似物,或者其任意组合。
在该实施例中,成像***110的扫描模块201可以包括一个机架210和一个检查床250。其中检查床250适于承载受检者。检查床250能够移动,使得受检者的待扫描部位被移动到适合被检测的位置。
在一些实施例中,机架210可以包括具有围绕扫描模块201轴线旋转的可旋转部分220。可旋转部分220的空间结构可以是圆柱体、椭圆体、长方体等一种或几种的组合。在一些实施例中,可旋转部分220可以包括射线源230、探测器240和扫描腔体270。射线源230可被配置为或用于对受检者的待扫描部位发出射线,用以产生医学图像的扫描数据。受检者的待扫描部位可包括物质、组织、器官、样本、身体,或类似物,或者其任意组合。在某些实施例中,受检者的待扫描部位可包括受检者或其一部分,即可包括头、胸、肺、胸膜、纵膈、腹、大肠、小肠、膀胱、胆囊、盆腔、骨干、末端、骨架、血管,或类似物,或者其任意组合。射线源230被构造为或用于产生射线或其他类型的射线。射线能够穿过受检者的待扫描部位。穿过受检者的待扫描部位后被探测器240接收。射线源230可包括射线发生器、高压发生器,或其它配件。射线发生器可包括一个或多个射线管。射线管可以通过射线管发射射线(或称为射线束)。射线源230可以是冷阴极离子管、高真空热阴极管、旋转阳极管等。发射的射线束的形状可以是线形、窄笔形、窄扇形、扇形、锥形、楔形、或类似物,或不规则形状,或其任何组合。射线束的扇形角度可以是0°-360°范围内的一定值。射线源230中的射线管可以固定在一个位置。在某些情况下,可以平移或旋转射线管。
探测器240可构造为接收来自射线源230或其它辐射源的射线。来自射线源230的射线可以穿过检查对象,然后到达探测器240。接收射线之后,探测器240产生检查对象的射线图像的探测结果。术语“探测结果”可以指探测器240检测到的数据,该数据可被用来构建射线图像。探测器240可构造为接收射线,产生被检查对象的射线图像的扫描数据。探测器240包括射线检测器或者其它部件。射线检测器的形状可以是扁平、弓形、圆形、或类似物,或者其任意组合。弓形检测器的扇形角度范围可以是0°-360°。扇形角度可固定或者根据不同的情况可调,不同的情况包括期望的图像分辨率、图像大小、检测器的灵敏度、检测器的稳定性、或类似物,或者其任意组合。在一些实施例中,检测器的像素可以是最小检测单元的数量,例如检测器单元的数量(例如,闪烁体或光电传感器等)。检测器的像素可以布置成单行、两行或另一数目的行。射线检测器是一维、二维、或者三维的。
机架210的可旋转部分220可以以扫描模块201的轴线260为轴进行旋转。射线源230和射线探测器240可以随可旋转部分220一起以轴线260为轴进行旋转。
在进行检查时,一个对象(例如,患者、模体等)可以被放置在检查床250上。检查床250可以沿着Z轴方向被推入到扫描腔体270中。绕轴线260进行旋转时,射线源230和射线探测器240可以采集受检者的扫描数据。扫描数据可以被用于重建,例如,待校正图像、待校正图像的参照图像等。
在一些实施例中,扫描模块201可以进行螺旋扫描。在螺旋扫描中,被扫描对象可以沿轴260前后移动,同时X射线源可以绕轴260进行旋转。射线源230可以相对于对象产生螺旋轨迹。
本领域技术人员能够理解,本申请所披露的内容可以出现多种变型和改进。例如,以上所描述的不同***组件都是通过硬件设备所实现的,但是也可能只通过软件的解决方案得以实现。例如:在现有的服务器上安装***。此外,这里所披露的位置信息的提供可能是通过一个固件、固件/软件的组合、固件/硬件的组合或硬件/固件/软件的组合得以实现。
本发明的实施例描述的医学图像的生成方法和医学图像处理***120,可以在图1所示的工作环境100和图2所示的成像***110中实施。
图3是本发明的一个实施例的医学图像处理***120的结构框图。参考图3所示,该医学图像处理***120包括图像获取装置310和图像生成装置320。
图像获取装置310的功能是根据成像***200获得的扫描数据生成至少一张断层图像。具体的,成像***200控制扫描模块201进行扫描。扫描模块201持续地或者间歇性的地将扫描数据传输至图像获取装置310。图像获取装置310在获得扫描数据后,就能够根据扫描数据进行重建,进而生成一张或者多张断层图像。一般而言,断层图像反映的是受检者在各个位置的“剖面图”。
图像生成装置320包括数据接收端口321、运算器322、存储器323和用户界面324。
数据接收端口321接收由图像获取装置310发送过来的扫描数据,并将该扫描数据发送给运算器322。
运算器322可以由一个或多个处理器组成,处理器可以执行程序指令完成本申请中所描述的图像处理***120的任何功能。运算器322对扫描数据进行运算处理得到用户需要的图像数据。
存储器323用于存储运算器322所要执行的程序、运算过程中的中间数据或运算结束后的最终数据。存储器323可以包括不同形式的程序储存单元以及数据储存单元,例如硬盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)等。
用户界面324用于用户与医学图像处理***120的交互,用户可以通过用户界面324输入各种控制参数给医学图像处理***120,用户界面324以各种方式显示由运算器322处理之后的图像数据。
可以理解的是,本发明的医学图像处理***120能够被一个或多个计算机通过其硬件设备、软件程序、固件及它们的组合所实现。这种计算机可以是一个通用目的的计算机,或是具有特定目的的计算机。其各个组成部分之间可以通过内部通信总线连接。该医学图像处理***120也可以通过无线的方式与网络130进行信息及数据的交换。
图4是本发明的一个实施例的医学图像的生成方法的流程示意图。参考图4所示,该医学图像的生成方法包括以下步骤:
在步骤510中,医学图像处理***120由用户界面324接收到用户输入的期望层厚Texp和期望层距Iexp。期望层厚Texp是指用户所期望的重建图像的层厚。期望层距Iexp是指用户所期望的相邻两幅重建图像中心点之间的间距。以螺旋CT为例,当螺旋扫描的容积采样结束后,二维图像可以从Z轴上的任何一点开始重建,而且数据可以反复使用。重建层厚为重建图像时在Z轴方向上所利用的数据的宽度。
在步骤520中,数据接收端口321从图像获取装置310接收到扫描数据。在本实施例中,该扫描数据由成像***110的扫描模块201获得。
在步骤530中,运算器322根据扫描数据进行运算,生成包括多张第一断层图像的第一断层图像组N1。在本步骤中,由运算器322生成的第一断层图像与预设层厚Tpre和预设层距Ipre相关联。该预设层厚Tpre小于用户输入的期望层厚Texp,该预设层距Ipre小于用户输入的期望层距Iexp。预设层厚Tpre和预设层距Ipre可以预先设置在医学图像处理***120中,也可以根据用户输入的期望层厚Texp和期望层距Iexp来确定。
值得注意的是,上述实施例的医学图像的生成方法虽然以以上顺序进行说明,但并不代表医学图像的生成方法中各个步骤只能以以上顺序实施。例如,虽然步骤520排列在步骤510之后,但该步骤520事实上可以先与步骤510进行,也可以和步骤510同时进行。
在一实施例中,预设层距Ipre等于预设层厚Tpre。此时,相当于多张第一断层图像所使用的数据之间没有交叉,多张第一断层图像两两之间没有重复数据也没有空余的数据,全面覆盖了所有的扫描数据。因此,在后续的步骤中,运算器322利用第一断层图像组N1生成第二断层图像组N2时,无论用户所输入的期望层厚Texp和期望层距Iexp是怎样的,第一断层图像组N1的数据都足以支持该生成步骤的运算。
在一实施例中,预设层厚Tpre和预设层距Ipre是根据期望层厚Texp及期望层距Iexp来确定的。例如,设置预设层厚Tpre和期望层厚Texp之比为一固定数值。假设,运算器322设置预设层厚Tpre和期望层厚Texp之比为4,当用户输入的期望层厚Texp为12mm,那么预设层厚Tpre为3mm。
预设层厚Tpre和预设层距Ipre是可以根据需要进行设定的,例如可以设置为与探测器的单元大小相应或者大于探测器的单元大小。例如,预设层厚Tpre可以设置为较小的1.5mm或2mm,也可以设置为较大的2.5mm或3mm。类似的,预设层距Ipre可以设置为较小的1.5mm或2mm,也可以设置为较大的2.5mm或3mm。将预设层厚Tpre和预设层距Ipre设置在一定的范围内是为了得到较小层厚和层距的第一断层图像,以提高第二断层图像的成像效果;同时不会显著的增大医学图像处理***120的运算量。
在步骤540中,以第一断层图像组N1生成包括至少一张第二断层图像的第二断层图像组N2,该第二断层图像与期望层厚Texp和期望层距Iexp相关联。
可以理解的是,在本实施例中,待生成的第二断层图像对应一空间范围S21,该空间范围S21表示为了生成该第二断层图像,成像***110所要扫描的空间范围。相应地,第一断层图像对应有一第一空间范围S11。由步骤530可知,第一断层图像与预设层厚Tpre和预设层距Ipre相关联;由步骤540可知,第二断层图像与期望层厚Texp和期望层距Iexp相关联。预设层厚Tpre小于期望层厚Texp,预设层距Ipre小于期望层距Iexp。因此,第一断层图像实际对应的第一空间范围S11小于第二断层图像对应的空间范围S21。第一断层图像所对应的第一空间范围S11可以全部落入第二断层图像所对应的空间范围S21,也可以部分的落入第二断层图像所对应的空间范围S21。
具体地,在步骤540中生成第二断层图像组N2的方法中包括以下的步骤:
在步骤541中,确定每一待生成的第二断层图像对应的空间范围S21。
在步骤542中,确定至少一部分落入该空间范围S21的第一断层图像。
在步骤543中,确定第一断层图像在其所要生成的第二断层图像所对应的空间范围S21内的部分占该第一断层图像的比例。
在步骤544中,根据该比例为该第一断层图像确定权重系数。一般而言,第一断层图像在其所要生成的第二断层图像所对应的空间范围S21内的部分占该第一断层图像的比例越大,其权重系数也就越大,所占比例越小,其权重系数越小。
在步骤545中,将各第一断层图像的权重系数归一化;
在步骤546中,然后将相乘,获得有效第一图像。可以理解的是,该有效第一图像所对应的空间范围完全在第二断层图像所对应的空间范围S21内。
在步骤547中,将有效第一图像叠加并归一化,获得对应的第二断层图像。
在一实施例中,在上述的步骤547之前还可以包括一进行降噪处理的步骤。
在此使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的方法所执行的操作。应当理解的是,前面的操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时,或将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。例如可以先确定每一待生成的第二断层图像对应的空间范围S21(即步骤541),然后再进行生成包括多张第一断层图像的第一断层图像组N1的步骤(即步骤530)。
图5是本发明的一个实施例中的以第一断层图像组N1生成第二断层图像组N2的方法的示意图。参考图5所示,第一断层图像组N1中包括有若干张第一断层图像,图中标出了第一张图像N11和第二张图像N12。第一张图像N11和第二张图像N12都与预设层厚Tpre和预设层距Ipre相关联。以第一张图像N11为例,该第一张图像N11所表示的图像对应于层厚为预设层厚Tpre的第一空间范围S11内的图像数据。在此实施例中,预设层距Ipre等于预设层厚Tpre,所以第一张图像N11和第二张图像N12之间没有间隙。
第二断层图像组N2中包括有若干张第二断层图像,图中标出了其中的第一张图像N21和第二张图像N22。以第一张图像N21为例,该第一张图像N21所表示的图像对应于层厚为期望层厚Texp的空间范围S21内的图像数据。由于期望层厚Texp大于预设层厚Tpre,因此,空间范围S21也大于第一空间范围S11。在此实施例中,期望层距Iexp大于期望层厚Texp,因此,第二断层图像组N2中的第一张图像N21和第二张图像N22之间具有一定的间隔。
由于预设层厚Tpre小于期望层厚Texp,预设层距Ipre小于期望层距Iexp,所以第一断层图像组N1中的第一断层图像会全部或者部分地落入第二断层图像所对应的空间范围S21中。如图5所示,第一断层图像组N1中的第一张图像N11就是全部落入在空间范围S21中。第一断层图像组N1中的第二张图像N12则是一部分N12in落入了空间范围S21中,另一部分N12out没有落入空间范围S21中。
在此实施例中,利用第一断层图像组N1中的第一张图像N11和第二张图像N12落入空间范围S21中的部分N12in来计算第二断层图像组N2中的第一张图像N21。采用相似的方法计算第二断层图像组N2中的其余图像。
图6是本发明的另一个实施例中的以第一断层图像组N1生成第二断层图像组N2的方法的示意图。参考图6所示,此实施例与图5所示的实施例的不同之处在于,第一断层图像组N1中的第一张图像N11和第二张图像N12都落入了第二断层图像所对应的空间范围S21中。
在此实施例中,预设层厚Tpre和预设层距Ipre是根据期望层厚Texp及期望层距Iexp来确定的。例如,预设层厚Tpre和期望层厚Texp之比为一整数,并且根据期望层厚Texp和期望层距Iexp来调整预设层厚Tpre和预设层距Ipre,使第一断层图像组N1中的第一断层图像都位于第二断层图像所对应的空间范围S21中,并且位于第一断层图像组N1中的第一张图像N11和最后一张图像的一个边缘与第二断层图像所对应的空间范围S21的边缘相对应。
在此实施例中,由于用于计算第二断层图像的第一断层图像为整数个,在生成第二断层图像组N2的过程中,则不需要进行图5中的步骤543和步骤544。也就是说,落入第二断层图像所对应的空间范围S21中的第一断层图像组N1中的第一张图像N11和第二张图像N12具有相同的权重系数。因此可以减小运算器322的运算量,降低本发明的医学图像处理***120的运算负荷。
可以理解的是,在其他的实施例中,期望层距Iexp也可以小于或等于期望层厚Texp。当期望层距Iexp等于期望层厚Texp时,第二断层图像组N2中的第二断层图像也会像图5和图6所示的第一断层图像组N1中的第一断层图像一样两两相邻接,并且互相没有重叠。当期望层距Iexp小于期望层厚Texp时,第二断层图像组N2中的第二断层图像就会发生部分的重叠,该重叠的宽度取决于期望层距Iexp的设置。
本发明的医学图像的生成方法和医学图像处理***120,由于预先采用扫描数据生成了具有较小的层厚和层距的第一断层图像组N1,该第一断层图像组N1在探测器240上的影响范围差异较小。再用该第一断层图像组N1生成具有较大的期望层厚Texp和期望层距Iexp的第二断层图像组N2,能够改善由较大层厚带来的不均匀伪影的问题。
本发明虽然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修改、等同变化及修饰,均落入本发明权利要求所界定的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种医学图像的生成方法,其特征在于,包括:
接收期望层厚和期望层距;
接收扫描数据;
以所述扫描数据生成包括多张第一断层图像的第一断层图像组,所述第一断层图像与预设层厚和预设层距关联,所述预设层厚小于所述期望层厚,所述预设层距小于所述期望层距;
以所述第一断层图像组生成包括至少一张第二断层图像的第二断层图像组,所述第二断层图像与所述期望层厚和所述期望层距关联。
2.根据权利要求1所述的医学图像的生成方法,其特征在于,所述预设层距等于所述预设层厚。
3.根据权利要求1所述的医学图像的生成方法,其特征在于,根据所述期望层厚和所述期望层距确定所述预设层厚和所述预设层距。
4.根据权利要求1所述的医学图像的生成方法,其特征在于,生成第二断层图像组包括:
确定每一待生成的第二断层图像对应的空间范围;
以至少一部分落入对应的所述空间范围的所述第一断层图像生成相应的第二断层图像。
5.根据权利要求4所述的医学图像的生成方法,其特征在于,以至少一部分落入对应的所述空间范围的所述第一断层图像生成相应的第二断层图像的步骤包括:
确定所述第一断层图像在所述空间范围内的部分占该第一断层图像的比例;
根据所述比例为所述第一断层图像确定权重系数;
根据所述第一断层图像和所述权重系数生成相应的所述第二断层图像。
6.根据权利要求5所述的医学图像的生成方法,其特征在于,根据所述第一断层图像和所述权重系数生成相应的所述第二断层图像包括:
将包括所述空间范围的所述第一断层图像的所述权重系数归一化后与对应的所述第一断层图像相乘,获得有效第一图像;
将所述有效第一图像叠加,获得对应的所述第二断层图像。
7.根据权利要求4所述的医学图像的生成方法,其特征在于,在生成所述第一断层图像组时,仅生成至少一部分落入所述空间范围的所述第一断层图像。
8.一种医学图像处理***,包括,
数据接收端口,配置为接收扫描数据;
用户界面,配置为接收期望层厚和期望层距并显示与所述期望层厚和所述期望层距关联的第二断层图像组;
运算器,配置为以所述扫描数据生成包括多张第一断层图像的第一断层图像组,并以所述第一断层图像组生成所述第二断层图像组,所述第一断层图像与预设层厚和预设层距关联,所述预设层厚小于所述期望层厚,所述预设层距小于所述期望层距。
9.根据权利要求8所述的医学图像处理***,所述运算器配置为:
确定所述第二断层图像组中每一第二断层图像各自对应的空间范围;
确定每一落在所述空间范围的所述第一断层图像在所述空间范围内的部分占该第一断层图像的比例;
根据所述比例为所述第一断层图像确定一权重系数;
将包括所述空间范围的所述第一断层图像的权重系数归一化;
将包括所述空间范围的所述第一断层图像与各自归一化后的权重系数相乘,获得有效第一图像;
将所述有效第一图像叠加获得对应的所述第二断层图像。
CN201811456073.6A 2018-11-30 2018-11-30 医学图像的生成方法和医学图像处理*** Active CN109259779B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811456073.6A CN109259779B (zh) 2018-11-30 2018-11-30 医学图像的生成方法和医学图像处理***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811456073.6A CN109259779B (zh) 2018-11-30 2018-11-30 医学图像的生成方法和医学图像处理***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109259779A true CN109259779A (zh) 2019-01-25
CN109259779B CN109259779B (zh) 2022-06-24

Family

ID=65186694

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811456073.6A Active CN109259779B (zh) 2018-11-30 2018-11-30 医学图像的生成方法和医学图像处理***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109259779B (zh)

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1286070A (zh) * 1999-08-16 2001-03-07 模拟技术公司 用于锥形束计算层析***的过采样探测器阵列和再采样技术
US6236707B1 (en) * 1998-07-17 2001-05-22 Siemens Aktiengesellschaft Method for the reconstruction of images from measured values acquired with a CT apparatus by spiral scan of the examination subject and CT apparatus for the implementation of the method
WO2003043499A1 (fr) * 2001-11-21 2003-05-30 Hitachi Medical Corporation Tomodensitometre et procede de preparation d'image tomographique associe
US20030210254A1 (en) * 2002-05-13 2003-11-13 Doan William D. Method, system and computer product for displaying axial images
US20060269114A1 (en) * 2003-07-03 2006-11-30 General Electric Company Methods and systems for prescribing parameters for tomosynthesis
US20070191703A1 (en) * 2006-02-15 2007-08-16 Gudrun Graf Method and apparatus for acquisition of magnetic resonance slice images of a subject
US20080118130A1 (en) * 2006-11-22 2008-05-22 General Electric Company method and system for grouping images in a tomosynthesis imaging system
JP2008289912A (ja) * 2008-07-28 2008-12-04 Toshiba Corp X線ctスキャナ
JP2011125569A (ja) * 2009-12-18 2011-06-30 Canon Inc 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及びプログラム
US20160220212A1 (en) * 2015-02-04 2016-08-04 Sirona Dental, Inc. Methods, systems, apparatuses, and computer programs for removing artifacts from a tomosynthesis dataset
US20170084059A1 (en) * 2014-02-27 2017-03-23 General Electric Company Image Generating Apparatus, Radiation Tomography Imaging Apparatus, and Image Generating Method and Program
CN107146266A (zh) * 2017-05-05 2017-09-08 上海联影医疗科技有限公司 一种图像重建方法、装置、医学成像***及存储媒介
JP2017225522A (ja) * 2016-06-21 2017-12-28 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ コリメータ装置、放射線検出器及び放射線撮影装置

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6236707B1 (en) * 1998-07-17 2001-05-22 Siemens Aktiengesellschaft Method for the reconstruction of images from measured values acquired with a CT apparatus by spiral scan of the examination subject and CT apparatus for the implementation of the method
CN1286070A (zh) * 1999-08-16 2001-03-07 模拟技术公司 用于锥形束计算层析***的过采样探测器阵列和再采样技术
WO2003043499A1 (fr) * 2001-11-21 2003-05-30 Hitachi Medical Corporation Tomodensitometre et procede de preparation d'image tomographique associe
US20030210254A1 (en) * 2002-05-13 2003-11-13 Doan William D. Method, system and computer product for displaying axial images
US20060269114A1 (en) * 2003-07-03 2006-11-30 General Electric Company Methods and systems for prescribing parameters for tomosynthesis
US20070191703A1 (en) * 2006-02-15 2007-08-16 Gudrun Graf Method and apparatus for acquisition of magnetic resonance slice images of a subject
US20080118130A1 (en) * 2006-11-22 2008-05-22 General Electric Company method and system for grouping images in a tomosynthesis imaging system
JP2008289912A (ja) * 2008-07-28 2008-12-04 Toshiba Corp X線ctスキャナ
JP2011125569A (ja) * 2009-12-18 2011-06-30 Canon Inc 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及びプログラム
US20170084059A1 (en) * 2014-02-27 2017-03-23 General Electric Company Image Generating Apparatus, Radiation Tomography Imaging Apparatus, and Image Generating Method and Program
US20160220212A1 (en) * 2015-02-04 2016-08-04 Sirona Dental, Inc. Methods, systems, apparatuses, and computer programs for removing artifacts from a tomosynthesis dataset
JP2017225522A (ja) * 2016-06-21 2017-12-28 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ コリメータ装置、放射線検出器及び放射線撮影装置
CN107146266A (zh) * 2017-05-05 2017-09-08 上海联影医疗科技有限公司 一种图像重建方法、装置、医学成像***及存储媒介

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JEFFREY W.CHADWICK ET.AL: "The effects of slice thickness and interslice interval on reconstructed cone beam computed tomographic images", 《ORAL SURGERY, ORAL MEDICINE, ORAL PATHOLOGY, ORAL RADIOLOGY, AND ENDODONTOLOGY》 *
沈小健等: "多层螺旋CT扫描层厚、重建间隔和多平面重建图像质量相关性的实验研究", 《实用放射性杂志》 *
王建国 等: "4层CT优化参数与64层CT下肢动脉成像的比较", 《中国中西医结合影像学杂志》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109259779B (zh) 2022-06-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109805950B (zh) 医用图像处理装置以及医用图像处理***
RU2471204C2 (ru) Локальная позитронная эмиссионная томография
CN1781452B (zh) 用于旋转血管造影的血管造影x射线诊断装置
Jaffray et al. Cone‐beam computed tomography with a flat‐panel imager: initial performance characterization
CN1957847B (zh) 再现对象的断层造影图像的方法和断层造影设备
Gazi et al. Evolution of spatial resolution in breast CT at UC Davis
US20050226375A1 (en) Enhanced X-ray imaging system and method
CN102727238A (zh) 用于在多模态成像***中使用的ct***
Pineda et al. Beyond noise power in 3D computed tomography: the local NPS and off‐diagonal elements of the Fourier domain covariance matrix
JP2008253758A (ja) 可搬型フラット・パネル検出器を用いた二重エネルギ放射線撮像法の画像取得及び処理連鎖
JP2009082703A (ja) 高度に限定された医用画像におけるモーションアーチファクトの低減方法
KR20120055468A (ko) 화상 처리장치, 화상 처리방법, 및 비일시적 기억매체
CN111627083B (zh) 骨硬化伪影校正方法、装置、计算机设备和可读存储介质
CN102525497A (zh) 确定管电压值的方法、x射线装置、计算程序和数据载体
CN102525496A (zh) 确定管电压值的方法、x射线装置、计算程序和数据载体
US7756244B2 (en) Systems and methods for determining object position
CN109770933A (zh) 通过三维定位改进图像质量的***和方法
CN107297030A (zh) 信息处理装置及放射线治疗***
US9839404B2 (en) Image data Z-axis coverage extension for tissue dose estimation
Kim et al. The feasibility of head motion tracking in helical CT: a step toward motion correction
Cho et al. Region‐of‐interest image reconstruction in circular cone‐beam microCT
CN211749672U (zh) 兼具dr和ct功能的成像装置
JP2016168120A (ja) 医用画像処理装置および医用画像処理装置における画像表示制御方法
Petrov et al. Image performance evaluation of a 3D surgical imaging platform
Zhong et al. A dual‐view digital tomosynthesis imaging technique for improved chest imaging

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 201807 Shanghai City, north of the city of Jiading District Road No. 2258

Applicant after: Shanghai Lianying Medical Technology Co., Ltd

Address before: 201807 Shanghai City, north of the city of Jiading District Road No. 2258

Applicant before: SHANGHAI UNITED IMAGING HEALTHCARE Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant