CN111369465A - Ct动态图像增强方法及装置 - Google Patents
Ct动态图像增强方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111369465A CN111369465A CN202010144459.4A CN202010144459A CN111369465A CN 111369465 A CN111369465 A CN 111369465A CN 202010144459 A CN202010144459 A CN 202010144459A CN 111369465 A CN111369465 A CN 111369465A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- image
- pixel
- target
- pixel value
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 12
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 5
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 abstract description 5
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 62
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 4
- 210000004351 coronary vessel Anatomy 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/10—Image enhancement or restoration using non-spatial domain filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明实施例提供一种CT动态图像增强方法及装置。本发明实施例通过通过获取待处理图像,待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅,对于待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,从预设的掩膜中查找出像素点对应的目标频域权重值,掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,第一频段高于第二频段,基于目标频域权重值、时域加权平均像素值、像素点的当前像素值,获取像素点的目标像素值,将待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到待处理图像对应的时域增强图像,有效减弱了拖影现象,提高了增强图像的图像质量。
Description
技术领域
本发明涉及医学图像处理技术领域,尤其涉及一种CT动态图像增强方法及装置。
背景技术
在应用中,经常需要对医学图像进行增强处理。例如,对CT(ComputedTomography,电子计算机断层扫描)动态图像做增强处理得到的增强图像,能够辅助医生进行更准确的诊疗。其中,CT动态图像是指通过常规CT电影扫描并重建得到的一系列时域的CT图像。
相关技术中,采用时域滤波方式对CT动态图像进行增强。然而,时域滤波会引入拖影现象,导致增强图像的质量较差。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本发明提供了一种CT动态图像增强方法、装置、CT设备及CT***,提高心脏冠脉血管重建图像的图像质量。
根据本发明实施例的第一方面,提供一种CT动态图像增强方法,包括:
获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像;
对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值;
从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段;
基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值;
将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,所述频域增强图像中的每一像素点的像素值等于所述待处理图像中相应像素点对应的目标像素值。
根据本发明实施例的第二方面,提供一种CT动态图像增强装置,包括:
图像获取模块,用于获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像;
确定模块,用于对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值;
查找模块,用于从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段;
像素值获取模块,用于基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值;
变换模块,用于将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,所述频域增强图像中的每一像素点的像素值等于所述待处理图像中相应像素点对应的目标像素值。
本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本发明实施例,通过获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像,对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段,基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值,将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,既能保持较好的图像分辨率,又可以较好地抑制噪声,还有效减弱了拖影现象,因此大大提高了增强图像的图像质量。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本说明书。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本说明书的实施例,并与说明书一起用于解释本说明书的原理。
图1是本发明实施例提供的CT动态图像增强方法的流程示例图。
图2是时域权重Wt的正态分布曲线图。
图3是二分类掩膜示意图。
图4是正态分布变化的mask示意图。
图5是本发明实施例提供的CT动态图像增强装置的功能方块图。
图6是本发明实施例提供的CT设备的一个硬件结构图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本发明实施例使用的术语是仅仅出于描述特定本发明实施例的目的,而非旨在限制本发明实施例。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本发明实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本发明实施例范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
为了达到医生阅片的需求,增强图像需要满足一系列的要求,例如图像分辨率、信噪比等等。时域滤波既可以有效地抑制噪声,又能够较好地保持图像分辨率,但单一的时域滤波会引入拖影现象,这导致了增强图像质量的下降。
发明人在研究过程中发现,CT动态图像的不同帧之间在频域(即k空间)的高频区域的分布相近,而在低频区域的分布不同。基于该发现,发明人提出了一种新的基于时域和频域结合的CT动态图像增强方法。
下面通过实施例对CT动态图像增强方法进行详细说明。
图1是本发明实施例提供的CT动态图像增强方法的流程示例图。如图1所示,本实施例中,CT动态图像增强方法可以包括:
S101,获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像。
S102,对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值。
S103,从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段。
S104,基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值。
S105,将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,所述频域增强图像中的每一像素点的像素值等于所述待处理图像中相应像素点对应的目标像素值。
本实施例中,待处理图像属于频域的CT动态图像。在应用中,对受检者的待扫描部位进行常规CT电影扫描后得到CT电影扫描数据,利用CT电影扫描数据重建得到时域的CT图像序列,对时域的CT图像序列进行傅里叶变换就可以得到CT图像序列对应的频域图像序列,也即K空间图像序列。
因此,在一个示例性的实现过程中,获取待处理图像,可以包括:
对CT动态图像序列进行傅里叶变换,得到所述CT动态图像序列对应的K空间图像序列;
按照预设提取策略,从所述K空间图像序列中提取出一幅图像,作为待处理图像。
举例说明。通过对受检者的冠脉进行常规CT电影扫描并重建,可以获得n层冠脉CT图像,记为I0、I1、I2……In-1。I0、I1、I2……In-1为时域图像序列。
分别对I0、I1、I2……In-1做傅里叶变换,转化为k空间图像K0、K1、K2……Kn-1。
取K0、K1、K2……Kn-1中的任意一幅图像Km(m为自然数,m的值可以为0、1、2……n-1中的任何一个),作为待处理图像。该图像Kp中的像素点的像素值等于Ki,j,t。其中,i、j分别表示像素点在图像中的横坐标、纵坐标,t表示图像的采集时间。
本实施例中,预设提取策略可以由开发人员预先设定。例如,在一个示例中,预设提取策略可以是按照图像的采集时间顺序提取。在另一个示例中,预设提取策略也可以是根据用户的选择操作从K空间图像序列中提取。本实施例不对预设提取策略进行限制。
本实施例中,预设的时域权重值序列可以是平均分布的,也可以是正态分布(当前帧为分布的最大值,如图2所示)的。
假设时域权重值序列中的权重值为Wt,K0、K1、K2……Kn-1对应的时域权重值分别为Wt0、Wt1、Wt2……Wtn-1。在平均分布的时域权重值序列中,Wt0=Wt1=Wt2=……=Wtn-1=1/n。在正态分布的时域权重值序列中,当前帧对应的时域权重值最大。图2是时域权重Wt的正态分布曲线图。如图2所示,整个曲线为正态形式,当前图像帧的时域权重Wt=1,从当前图像帧向两边,权重Wt的值呈现减小趋势。
在一个示例性的实现过程中,对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,可以包括:
从所述K空间图像序列中选择处于以目标时间点为中心的预设时长内的目标图像;
分别获取各个目标图像中与所述像素点对应的像素点的像素值,作为参考像素值;
从预设的时域权重值序列中,获取与各个参考像素值对应的匹配时域权重值,并确定各个参考像素值与对应的匹配时域权重值的乘积,作为像素值分量;
获取所述各个参考像素值对应的像素值分量之和与权重和的商,作为所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,所述权重和为所述各个参考像素值对应的匹配时域权重值之和。
其中,预设时长可以根据应用需要设定。本文中,称s为时间序列方向前后的步长,则预设时长=2s+1。
假设K0、K1、K2……Kn-1中当前图像帧Km(即待处理图像)的时间为t,则目标时间点为t,目标图像为K0、K1、K2……Kn-1中处于时间段[t-s,t+s]内的图像。
在应用中,可以根据实际需求来设置s值。例如,如果图片中的噪声较大,则可以设置s为较大的值,此时可以用较多的图像帧来做时间方向的平均,得到较好的去噪效果。如果图片中的噪声较小,则可以设置s为较小的值,此时可以用较少的图像帧来做时间方向的平均,减少计算量,提高处理速度。
例如,假设Km为K3,s=2,则K3中的任一像素点Ki,j对应的在预设时长内的时域加权平均像素值等于W1*Ki,j,1、W2*Ki,j,2、W3*Ki,j,3、W4*Ki,j,4、W5*Ki,j,5的和除以W1、W2、W3、W4、W5的和所得的商。其中,Ki,j,1、Ki,j,2、Ki,j,4、Ki,j,5分别为图像K1、K2、K4、K5中与图像K3的像素点Ki,j,对应的像素点的像素值,W1、W2、W3、W4、W5分别为K1、K2、K3、K4、K5对应的时域权重值。
如果待处理图像的前后步长内数据不足,则可以利用镜像方法在时域方向补充数据。在补充数据时,以K0为界左右对称补充数据。例如待处理图像为K1,t=t1,s=2,则W1后的步长内有2幅图像K2、K3,数据充足,而K1前的步长内只有一幅图像K0,数据不足,这时可以在前补充图像K-1,令图像K-1=K1。
在CT动态图像中,图像帧之间具有很强的相关性,本实施例通过步骤S102,在频域的时域方向做加权平均的计算,能够结合待处理图像帧附近的多帧图像数据进行滤波,有效减弱了拖影现象,有助于提高图像质量。
本实施例中,第一频段为频域的高频区域,第二频段为频域的低频区域。
在步骤S103中,掩膜(mask)中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,这表示高频区域的频域权重值小于低频区域的频域权重值。
本实施例中,掩膜是预先设置好的。掩膜可以用一个矩阵来表示,为了描述方便,本文中称这个矩阵为掩膜矩阵。掩膜矩阵的大小与待处理图像的大小相同。例如,待处理图像为256×256的矩阵,则掩膜矩阵也是256×256的矩阵。掩膜矩阵中的每个元素为待处理图像中位置相同的像素点对应的频域权重值。
在一个示例性的实现过程中,所述掩膜为如下掩膜中的任意一种:
掩膜中所述第一频段的所有像素点的权重值等于第一权重值,所述第二频段的所有像素点的权重值等于第二权重值,所述第一权重值小于所述第二权重值;
掩膜中的权重值从低频向高频呈正态分布。
例如,在一个示例中,可以设置k空间的高频区域与低频区域的mask为二分类的mask,如图3所示,图3是二分类掩膜示意图。在图3的二分类掩膜中,中间低频区域的频域权重值Wi,j为1,周围高频区域的频域权重值Wi,j为0。
例如,在另一个示例中,可以设置k空间的mask为正态分布变化的mask,如图4所示,图4是正态分布变化的mask示意图。在图4的正态分布变化的mask,中心低频区域的频域权重值为1,从低频向高频扩展,频域权重值随正态分布变化。
当然,根据应用需要,也可以设置其他类型的掩膜,本实施例对掩膜的具体形式不作限制。
在应用中,可以根据实际需要调整频域权重值Wi,j,使得序列中变化不剧烈的高频区可以用较多的帧来加权平均,而变化较大的低频区域则可以用较少的帧来加权平均。
本实施例中,采用时域(时域加权平均像素值)和频域(目标频域权重值)相结合的方式计算增强图像的像素值,既能利用时域滤波的特点保持较好的图像分辨率、较好地抑制噪声,又能利用频域滤波有效减弱时域滤波所引用的拖影现象。
在一个示例性的实现过程中,基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值,可以包括:
获取所述时域加权平均像素值与目标差值的乘积,作为第一值,所述目标差值为1与所述目标频域权重值的差值;
获取所述像素点的当前像素值与所述目标频域权重值的乘积,作为第二值;
将所述第一值与所述第二值的和确定为所述像素点的目标像素值。
例如,假设增强后图像中的像素值为Ksi,j,t,则Ksi,j,t的值可以用如下的公式(1)表示。
公式(1)中,Ki,j,t为待处理图像中像素点的像素值,Wi,j为像素点对应的频域权重值。
由于高频区域的频域权重值小于低频区域的频域权重值,因此当像素点属于高频区域时,1-Wi,j大于Wi,j,此时时域加权平均像素值在增强后像素值中的占比高于原像素值Ki,j,t在增强后像素值中的占比,从而使得高频区域的滤波程度更大,有效去除高频部分的噪声。当像素点属于低频区域时,1-Wi,j小于Wi,j,此时时域加权平均像素值在增强后像素值中的占比低于原像素值Ki,j,t在增强后像素值中的占比,从而使得低频区域的滤波程度较小。这样利用了高频区域噪声较多而低频区域噪声较少的特点,对图像的不同频率部分进行了适当的去噪,能够取得较好的增强效果。
本发明实施例提供的CT动态图像增强方法,通过获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像,对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段,基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值,将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,既能保持较好的图像分辨率,又可以较好地抑制噪声,还有效减弱了拖影现象,因此大大提高了增强图像的图像质量。
基于上述的方法实施例,本发明实施例还提供了相应的装置、设备及存储介质实施例。
图5是本发明实施例提供的CT动态图像增强装置的功能方块图。如图5所示,本实施例中,CT动态图像增强装置可以包括:
图像获取模块510,用于获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像;
确定模块520,用于对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值;
查找模块530,用于从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段;
像素值获取模块540,用于基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值;
变换模块550,用于将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,所述频域增强图像中的每一像素点的像素值等于所述待处理图像中相应像素点对应的目标像素值。
在一个示例性的实现过程中,所述图像获取模块510可以具体用于:
对CT动态图像序列进行傅里叶变换,得到所述CT动态图像序列对应的K空间图像序列;
按照预设提取策略,从所述K空间图像序列中提取出一幅图像,作为待处理图像。
在一个示例性的实现过程中,所述确定模块520可以具体用于:
从所述K空间图像序列中选择处于以目标时间点为中心的预设时长内的目标图像;
分别获取各个目标图像中与所述像素点对应的像素点的像素值,作为参考像素值;
从预设的时域权重值序列中,获取与各个参考像素值对应的匹配时域权重值,并确定各个参考像素值与对应的匹配时域权重值的乘积,作为像素值分量;
获取所述各个参考像素值对应的像素值分量之和与权重和的商,作为所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,所述权重和为所述各个参考像素值对应的匹配时域权重值之和。
在一个示例性的实现过程中,所述像素值获取模块540可以具体用于:
获取所述时域加权平均像素值与目标差值的乘积,作为第一值,所述目标差值为1与所述目标频域权重值的差值;
获取所述像素点的当前像素值与所述目标频域权重值的乘积,作为第二值;
将所述第一值与所述第二值的和确定为所述像素点的目标像素值。
在一个示例性的实现过程中,所述掩膜为如下掩膜中的任意一种:
掩膜中所述第一频段的所有像素点的权重值等于第一权重值,所述第二频段的所有像素点的权重值等于第二权重值,所述第一权重值小于所述第二权重值;
掩膜中的权重值从低频向高频呈正态分布。
本发明实施例还提供了一种CT设备。图6是本发明实施例提供的CT设备的一个硬件结构图。如图6所示,CT设备包括:内部总线601,以及通过内部总线连接的存储器602,处理器603和外部接口604,其中,所述外部接口,用于连接CT***的探测器,所述探测器包括多个探测器室及相应的处理电路;
所述存储器602,用于存储CT动态图像增强逻辑对应的机器可读指令;
所述处理器603,用于读取存储器602上的机器可读指令,并执行所述指令以实现如下操作:
获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像;
对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值;
从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段;
基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值;
将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,所述频域增强图像中的每一像素点的像素值等于所述待处理图像中相应像素点对应的目标像素值。
在一个示例性的实现过程中,获取待处理图像,包括:
对CT动态图像序列进行傅里叶变换,得到所述CT动态图像序列对应的K空间图像序列;
按照预设提取策略,从所述K空间图像序列中提取出一幅图像,作为待处理图像。
在一个示例性的实现过程中,对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,包括:
从所述K空间图像序列中选择处于以目标时间点为中心的预设时长内的目标图像;
分别获取各个目标图像中与所述像素点对应的像素点的像素值,作为参考像素值;
从预设的时域权重值序列中,获取与各个参考像素值对应的匹配时域权重值,并确定各个参考像素值与对应的匹配时域权重值的乘积,作为像素值分量;
获取所述各个参考像素值对应的像素值分量之和与权重和的商,作为所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,所述权重和为所述各个参考像素值对应的匹配时域权重值之和。
在一个示例性的实现过程中,基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值,包括:
获取所述时域加权平均像素值与目标差值的乘积,作为第一值,所述目标差值为1与所述目标频域权重值的差值;
获取所述像素点的当前像素值与所述目标频域权重值的乘积,作为第二值;
将所述第一值与所述第二值的和确定为所述像素点的目标像素值。
在一个示例性的实现过程中,所述掩膜为如下掩膜中的任意一种:
掩膜中所述第一频段的所有像素点的权重值等于第一权重值,所述第二频段的所有像素点的权重值等于第二权重值,所述第一权重值小于所述第二权重值;
掩膜中的权重值从低频向高频呈正态分布。
本发明实施例还提供一种CT***,包括探测器、扫描床和CT设备,所述探测器包括多个探测器室及相应的处理电路;其中:
所述探测器室,用于在所述CT***扫描过程中,探测穿过扫描对象的X射线并转换为电信号;
所述处理电路,用于将所述电信号转换成脉冲信号,采集脉冲信号的能量信息;
所述CT设备,用于获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像;对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值;从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段;基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值;将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,所述频域增强图像中的每一像素点的像素值等于所述待处理图像中相应像素点对应的目标像素值。
在一个示例性的实现过程中,获取待处理图像,包括:
对CT动态图像序列进行傅里叶变换,得到所述CT动态图像序列对应的K空间图像序列;
按照预设提取策略,从所述K空间图像序列中提取出一幅图像,作为待处理图像。
在一个示例性的实现过程中,对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,包括:
从所述K空间图像序列中选择处于以目标时间点为中心的预设时长内的目标图像;
分别获取各个目标图像中与所述像素点对应的像素点的像素值,作为参考像素值;
从预设的时域权重值序列中,获取与各个参考像素值对应的匹配时域权重值,并确定各个参考像素值与对应的匹配时域权重值的乘积,作为像素值分量;
获取所述各个参考像素值对应的像素值分量之和与权重和的商,作为所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,所述权重和为所述各个参考像素值对应的匹配时域权重值之和。
在一个示例性的实现过程中,基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值,包括:
获取所述时域加权平均像素值与目标差值的乘积,作为第一值,所述目标差值为1与所述目标频域权重值的差值;
获取所述像素点的当前像素值与所述目标频域权重值的乘积,作为第二值;
将所述第一值与所述第二值的和确定为所述像素点的目标像素值。
在一个示例性的实现过程中,所述掩膜为如下掩膜中的任意一种:
掩膜中所述第一频段的所有像素点的权重值等于第一权重值,所述第二频段的所有像素点的权重值等于第二权重值,所述第一权重值小于所述第二权重值;
掩膜中的权重值从低频向高频呈正态分布。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其中,所述程序被处理器执行时实现如下操作:
获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像;
对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值;
从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段;
基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值;
将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,所述频域增强图像中的每一像素点的像素值等于所述待处理图像中相应像素点对应的目标像素值。
在一个示例性的实现过程中,获取待处理图像,包括:
对CT动态图像序列进行傅里叶变换,得到所述CT动态图像序列对应的K空间图像序列;
按照预设提取策略,从所述K空间图像序列中提取出一幅图像,作为待处理图像。
在一个示例性的实现过程中,对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,包括:
从所述K空间图像序列中选择处于以目标时间点为中心的预设时长内的目标图像;
分别获取各个目标图像中与所述像素点对应的像素点的像素值,作为参考像素值;
从预设的时域权重值序列中,获取与各个参考像素值对应的匹配时域权重值,并确定各个参考像素值与对应的匹配时域权重值的乘积,作为像素值分量;
获取所述各个参考像素值对应的像素值分量之和与权重和的商,作为所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,所述权重和为所述各个参考像素值对应的匹配时域权重值之和。
在一个示例性的实现过程中,基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值,包括:
获取所述时域加权平均像素值与目标差值的乘积,作为第一值,所述目标差值为1与所述目标频域权重值的差值;
获取所述像素点的当前像素值与所述目标频域权重值的乘积,作为第二值;
将所述第一值与所述第二值的和确定为所述像素点的目标像素值。
在一个示例性的实现过程中,所述掩膜为如下掩膜中的任意一种:
掩膜中所述第一频段的所有像素点的权重值等于第一权重值,所述第二频段的所有像素点的权重值等于第二权重值,所述第一权重值小于所述第二权重值;
掩膜中的权重值从低频向高频呈正态分布。
对于装置和设备实施例而言,由于其基本对应于方法实施例,所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本说明书方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后,将容易想到本说明书的其它实施方案。本说明书旨在涵盖本说明书的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本说明书的一般性原理并包括本说明书未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本说明书的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本说明书并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本说明书的范围仅由所附的权利要求来限制。
以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已,并不用以限制本说明书,凡在本说明书的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种CT动态图像增强方法,其特征在于,包括:
获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像;
对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值;
从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段;
基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值;
将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,所述频域增强图像中的每一像素点的像素值等于所述待处理图像中相应像素点对应的目标像素值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取待处理图像,包括:
对CT动态图像序列进行傅里叶变换,得到所述CT动态图像序列对应的K空间图像序列;
按照预设提取策略,从所述K空间图像序列中提取出一幅图像,作为待处理图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,包括:
从所述K空间图像序列中选择处于以目标时间点为中心的预设时长内的目标图像;
分别获取各个目标图像中与所述像素点对应的像素点的像素值,作为参考像素值;
从预设的时域权重值序列中,获取与各个参考像素值对应的匹配时域权重值,并确定各个参考像素值与对应的匹配时域权重值的乘积,作为像素值分量;
获取所述各个参考像素值对应的像素值分量之和与权重和的商,作为所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,所述权重和为所述各个参考像素值对应的匹配时域权重值之和。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值,包括:
获取所述时域加权平均像素值与目标差值的乘积,作为第一值,所述目标差值为1与所述目标频域权重值的差值;
获取所述像素点的当前像素值与所述目标频域权重值的乘积,作为第二值;
将所述第一值与所述第二值的和确定为所述像素点的目标像素值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述掩膜为如下掩膜中的任意一种:
掩膜中所述第一频段的所有像素点的权重值等于第一权重值,所述第二频段的所有像素点的权重值等于第二权重值,所述第一权重值小于所述第二权重值;
掩膜中的权重值从低频向高频呈正态分布。
6.一种CT动态图像增强装置,其特征在于,包括:
图像获取模块,用于获取待处理图像,所述待处理图像为CT动态图像序列对应的K空间图像序列中的一幅图像;
确定模块,用于对于所述待处理图像中的每一像素点,根据预设的时域权重值序列,确定所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值;
查找模块,用于从预设的掩膜中查找出所述像素点对应的目标频域权重值,所述掩膜中第一频段对应的权重值小于第二频段对应的权重值,所述第一频段高于所述第二频段;
像素值获取模块,用于基于所述目标频域权重值、所述时域加权平均像素值、所述像素点的当前像素值,获取所述像素点的目标像素值;
变换模块,用于将所述待处理图像的频域增强图像进行傅里叶逆变换,得到所述待处理图像对应的时域增强图像,所述频域增强图像中的每一像素点的像素值等于所述待处理图像中相应像素点对应的目标像素值。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述图像获取模块具体用于:
对CT动态图像序列进行傅里叶变换,得到所述CT动态图像序列对应的K空间图像序列;
按照预设提取策略,从所述K空间图像序列中提取出一幅图像,作为待处理图像。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述确定模块具体用于:
从所述K空间图像序列中选择处于以目标时间点为中心的预设时长内的目标图像;
分别获取各个目标图像中与所述像素点对应的像素点的像素值,作为参考像素值;
从预设的时域权重值序列中,获取与各个参考像素值对应的匹配时域权重值,并确定各个参考像素值与对应的匹配时域权重值的乘积,作为像素值分量;
获取所述各个参考像素值对应的像素值分量之和与权重和的商,作为所述像素点对应的在预设时长内的时域加权平均像素值,所述权重和为所述各个参考像素值对应的匹配时域权重值之和。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述像素值获取模块具体用于:
获取所述时域加权平均像素值与目标差值的乘积,作为第一值,所述目标差值为1与所述目标频域权重值的差值;
获取所述像素点的当前像素值与所述目标频域权重值的乘积,作为第二值;
将所述第一值与所述第二值的和确定为所述像素点的目标像素值。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述掩膜为如下掩膜中的任意一种:
掩膜中所述第一频段的所有像素点的权重值等于第一权重值,所述第二频段的所有像素点的权重值等于第二权重值,所述第一权重值小于所述第二权重值;
掩膜中的权重值从低频向高频呈正态分布。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010144459.4A CN111369465B (zh) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | Ct动态图像增强方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010144459.4A CN111369465B (zh) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | Ct动态图像增强方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111369465A true CN111369465A (zh) | 2020-07-03 |
CN111369465B CN111369465B (zh) | 2024-03-08 |
Family
ID=71211681
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010144459.4A Active CN111369465B (zh) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | Ct动态图像增强方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111369465B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113781357A (zh) * | 2021-09-24 | 2021-12-10 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN114062988A (zh) * | 2020-07-31 | 2022-02-18 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 磁共振波谱成像方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN115690693A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-02-03 | 山东鲁旺机械设备有限公司 | 一种建筑吊篮的智能监控***及监控方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103269412A (zh) * | 2013-04-19 | 2013-08-28 | 华为技术有限公司 | 一种视频图像的降噪方法及装置 |
CN105074822A (zh) * | 2013-03-26 | 2015-11-18 | 杜比实验室特许公司 | 用于音频分类和处理的装置和方法 |
CN105894460A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-08-24 | 乐视云计算有限公司 | 图像滤波方法及装置 |
US20160364856A1 (en) * | 2015-06-11 | 2016-12-15 | Shenyang Neusoft Medical Systems Co. Ltd. | Process for computed tomography image |
US20170150014A1 (en) * | 2015-11-24 | 2017-05-25 | Le Holdings (Beijing) Co., Ltd. | Method and electronic device for video denoising and detail enhancement |
WO2017185772A1 (zh) * | 2016-04-28 | 2017-11-02 | 深圳市中兴微电子技术有限公司 | 一种视频图像增强的方法、装置和计算机存储介质 |
US20180045542A1 (en) * | 2015-06-22 | 2018-02-15 | Omnisens Sa | A method for reducing noise in measurements taken by a distributed sensor |
CN109743473A (zh) * | 2019-01-11 | 2019-05-10 | 珠海全志科技股份有限公司 | 视频图像3d降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质 |
CN109873953A (zh) * | 2019-03-06 | 2019-06-11 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 图像处理方法、夜间拍摄方法、图像处理芯片及航拍相机 |
-
2020
- 2020-03-04 CN CN202010144459.4A patent/CN111369465B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105074822A (zh) * | 2013-03-26 | 2015-11-18 | 杜比实验室特许公司 | 用于音频分类和处理的装置和方法 |
CN103269412A (zh) * | 2013-04-19 | 2013-08-28 | 华为技术有限公司 | 一种视频图像的降噪方法及装置 |
US20160364856A1 (en) * | 2015-06-11 | 2016-12-15 | Shenyang Neusoft Medical Systems Co. Ltd. | Process for computed tomography image |
US20180045542A1 (en) * | 2015-06-22 | 2018-02-15 | Omnisens Sa | A method for reducing noise in measurements taken by a distributed sensor |
US20170150014A1 (en) * | 2015-11-24 | 2017-05-25 | Le Holdings (Beijing) Co., Ltd. | Method and electronic device for video denoising and detail enhancement |
CN105894460A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-08-24 | 乐视云计算有限公司 | 图像滤波方法及装置 |
WO2017185772A1 (zh) * | 2016-04-28 | 2017-11-02 | 深圳市中兴微电子技术有限公司 | 一种视频图像增强的方法、装置和计算机存储介质 |
CN109743473A (zh) * | 2019-01-11 | 2019-05-10 | 珠海全志科技股份有限公司 | 视频图像3d降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质 |
CN109873953A (zh) * | 2019-03-06 | 2019-06-11 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 图像处理方法、夜间拍摄方法、图像处理芯片及航拍相机 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
郑佳;张定华;黄魁东;李向欣;: "一种基于反锐化掩模的锥束CT图像自适应增强方法" * |
陈瑞瑞;: "高光谱遥感影像增强算法探究" * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114062988A (zh) * | 2020-07-31 | 2022-02-18 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 磁共振波谱成像方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114062988B (zh) * | 2020-07-31 | 2023-09-22 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 磁共振波谱成像方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113781357A (zh) * | 2021-09-24 | 2021-12-10 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN115690693A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-02-03 | 山东鲁旺机械设备有限公司 | 一种建筑吊篮的智能监控***及监控方法 |
CN115690693B (zh) * | 2022-12-13 | 2023-03-21 | 山东鲁旺机械设备有限公司 | 一种建筑吊篮的智能监控***及监控方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111369465B (zh) | 2024-03-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Lyu et al. | Cine cardiac MRI motion artifact reduction using a recurrent neural network | |
Bustin et al. | Five‐minute whole‐heart coronary MRA with sub‐millimeter isotropic resolution, 100% respiratory scan efficiency, and 3D‐PROST reconstruction | |
CN111369465A (zh) | Ct动态图像增强方法及装置 | |
EP3600026A1 (en) | Improving quality of medical images using multi-contrast and deep learning | |
CN111353947A (zh) | 磁共振并行成像方法及相关设备 | |
KR101351583B1 (ko) | 의료 영상 이미징 방법, 그에 따른 의료 진단 장치 및 그에 따른 기록 매체 | |
WO2022183988A1 (en) | Systems and methods for magnetic resonance image reconstruction with denoising | |
Amartu et al. | A new approach to study cardiac motion: The optical flow of cine MR images | |
Tian et al. | Feasibility of multiple-view myocardial perfusion MRI using radial simultaneous multi-slice acquisitions | |
CN111091517B (zh) | 一种残差加权成像方法和装置 | |
Chahid et al. | A New ROI-Based performance evaluation method for image denoising using the Squared Eigenfunctions of the Schrödinger Operator | |
Hu et al. | Spatiotemporal flexible sparse reconstruction for rapid dynamic contrast-enhanced MRI | |
Oh et al. | Unsupervised MR motion artifact deep learning using outlier-rejecting bootstrap aggregation | |
CN114565711A (zh) | 基于深度学习的心脏图像重建方法及*** | |
CN111311531B (zh) | 图像增强方法、装置、控制台设备及医学成像*** | |
JP7232242B2 (ja) | 動き補償された心臓弁の再構築 | |
US20220292641A1 (en) | Dynamic imaging and motion artifact reduction through deep learning | |
Ding et al. | Application of the Karhunen–Loeve transform temporal image filter to reduce noise in real-time cardiac cine MRI | |
CN112184850B (zh) | 图像处理方法、装置、控制台设备及ct*** | |
Mihai et al. | Non-rigid registration and KLT filter to improve SNR and CNR in GRE-EPI myocardial perfusion imaging | |
CN111489409A (zh) | Ct图像处理方法、装置、ct设备及ct*** | |
Morales et al. | Deformation-encoding Deep Learning Transformer for High-Frame-Rate Cardiac Cine MRI | |
Inam et al. | De-noising multi-coil magnetic resonance imaging using patch-based adaptive filtering in wavelet domain | |
CN117218004B (zh) | 一种T1 mapping快速成像方法及*** | |
CN111932475B (zh) | 滤波方法、装置、ct设备及ct*** |
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 | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20240202 Address after: 110167 No. 177-1 Innovation Road, Hunnan District, Shenyang City, Liaoning Province Applicant after: Shenyang Neusoft Medical Systems Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: Room 336, 177-1, Chuangxin Road, Hunnan New District, Shenyang City, Liaoning Province Applicant before: Shenyang advanced medical equipment Technology Incubation Center Co.,Ltd. Country or region before: China |
|
TA01 | Transfer of patent application right | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |