CN116327232B - 一种头颅摄影装置参数校准方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种头颅摄影装置参数校准方法、装置及设备,其中该方法包括:获取第一图像数据集;计算第一图像数据集中各图像数据的图像灰度均值;根据第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置;获取第二图像数据集;计算第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果;将第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定限束器的校准速度。本发明通过采集限束器在移动过程中所产生的图像数据进行比较分析,从而能够自动校准限束器的移动速度、起始点位置,避免了人工调节耗时大的问题,提升了校准效率。
Description
技术领域
本发明涉及X射线医学成像技术领域,具体涉及一种头颅摄影装置参数校准方法、装置及设备。
背景技术
在头颅摄影装置中,使用了线阵探测器、限束器和后准限束器,因此在拍摄过程中需要实现三者协同运动,才能避免图像出现遮挡。由于可能存在安装误差、启动延时、电机失步、电机抖动等因素,我们需要对限束器和后准限束器在理论计算的基础上进行调整。
目前普遍采用的方法是使用多次扫描曝光通过人工去审图,根据图像现象调整配置文件中限束器和后准限束器的起始点位置和运动速度。而后利用配置后的头颅摄影装置再次去扫图,并采集图像,多次重复上述过程,直到采集到的图像正常为止。这种方法依靠人工手动调整,且需要一定经验,耗时较长。
发明内容
因此,本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中依靠人工手动调整的缺陷,从而提供一种头颅摄影装置参数校准方法、装置及设备。
根据第一方面,一种头颅摄影装置参数校准方法,应用于头颅摄影装置,头颅摄影装置包括限束器和线阵探测器,其特征在于,方法包括:获取第一图像数据集,第一图像数据集是在保持线阵探测器不动的基础上,限束器以理论速度在预设移动范围内移动时线阵探测器所采集的;计算第一图像数据集中各图像数据的图像灰度均值;根据第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置;获取第二图像数据集,第二图像数据集是线阵探测器和限束器同时移动时采集的;分别计算第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果;将第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定限束器的校准速度。
可选地,通过如下步骤获取灰度阈值:获取第三图像数据集,第三图像数据集是在将限束器切换至最大准直窗基础上,线阵探测器在预设时间内移动时所采集的;计算第三图像数据集中所包含各图像数据的图像灰度均值,并获取图像灰度均值中的最大值;计算最大值与背景图像灰度值的均值,根据计算结果确定灰度阈值。
可选地,预设拟合参考值的获取,包括:获取第四图像数据集,第四图像数据集是在将限束器切换至最大准直窗的基础上,线阵探测器在预设移动范围内移动时所采集的;计算第四图像数据集所包含各图像数据的图像灰度均值;基于图像均值使用分段的一维线性拟合,确定预设拟合参考值。
可选地,根据第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置,包括:分别计算限束器以不同移动速度在预设时间内经过匀速段以及加速段的移动距离之和;根据各移动距离之和以及限束器理论起始点位置、限束器在预设时间内的理论移动距离确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置。
可选地,将第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定限束器的校准速度,包括:将第二图像数据集的拟合结果进行分段,各分段结果与预设拟合参考值分段对应;分别将各分段结果与各分段的预设参考拟合值进行对比,分别获取各分段中与预设参考拟合值最接近的分段结果,基于各分段中与预设参考拟合值最接近的分段结果确定各分段的移动速度;根据各分段的移动速度的均值确定限束器的校准速度。
可选地,头颅摄影装置参数校准方法,还包括:获取第五图像数据集,第五图像数据集是线阵探测器和限束器同时匀速移动时采集的,限束器按照校准速度移动;计算第五图像数据集的图像灰度均值;若第五图像数据集的图像灰度均值大于灰度阈值,将第五图像数据集对应的限束器起始位置确定为最小起始点位置;更新限束器移动的起始位置,并获取第六图像数据集,第五图像数据集是线阵探测器和限束器同时匀速移动时采集的,限束器按照校准速度移动;计算第六图像数据集的图像灰度均值;若第六图像数据集的图像灰度均值小于灰度阈值,将第六图像数据集对应的限束器起始位置确定为最大起始点位置;根据最小起始点位置和最大起始点位置确定限束器的校准起始位置。
可选地,头颅摄影装置参数校准方法,还包括:若第五图像数据集的图像灰度均值小于灰度阈值,则更新限束器移动的起始位置,采集线阵探测器和限束器同时匀速移动时产生的图像数据,并计算图像数据的图像灰度均值,直至图像灰度均值大于灰度阈值,记录对应的起始点位置为最小起始点位置。
可选地,头颅摄影装置参数校准方法,还包括:若第六图像数据集的图像灰度均值大于灰度阈值,则更新限束器移动的起始位置,采集线阵探测器和限束器同时匀速移动时产生的图像数据,并计算图像数据的图像灰度均值,直至图像灰度均值小于灰度阈值,记录对应的起始点位置为最大起始点位置。
根据第二方面,一种头颅摄影装置参数校准装置,包括:第一图像数据集获取模块,用于获取第一图像数据集,第一图像数据集是在保持线阵探测器不动的基础上,限束器以理论速度在预设移动范围内移动时线阵探测器所采集的;第一灰度计算模块,用于分别计算第一图像数据集中各图像数据的图像灰度均值;第一判断模块,用于根据第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置;第二图像数据集获取模块,用于获取第二图像数据集,第二图像数据集是线阵探测器和限束器同时移动时采集的;第二灰度计算模块,用于分别计算第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果;速度校准模块,用于将第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定限束器的校准速度。
根据第三方面,一种头颅摄影装置参数校准设备,包括:通信单元、存储器和处理器,存储器和处理器之间互相通信连接,存储器中存储有计算机指令,处理器通过执行计算机指令,从而执行第一方面或者任意一种可选方式中任一项的头颅摄影装置参数校准方法。
根据第四方面,一种计算机可读存储介质,其特征在于,计算机可读存储介质存储有计算机指令,计算机指令用于使计算机执行第一方面或者任意一种可选实施方式中的头颅摄影装置参数校准方法。
本发明技术方案,具有如下优点:
本发明实施例提供一种头颅摄影装置参数校准方法、装置及设备,方法包括以下步骤:在保持线阵探测器不动的基础上,采集限束器在预设移动范围内移动的产生的第一图像数据集,分别计算第一图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,根据第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置,依据该移动速度校准时限束器起始点位置移动限束器,同时移动线阵探测器,采集此时产生的所有第二图像数据集,分别计算第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果,将第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定限束器的校准速度。本发明实施例通过采集限束器在移动过程中所产生的图像数据进行比较分析,从而能够自动校准限束器的移动速度,避免了人工调节耗时大的问题,提升了校准效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中头颅摄影装置的结构示意图;
图2为本发明实施例一种头颅摄影装置参数校准方法的流程示例示意图;
图3为本发明实施例一种头颅摄影装置参数校准方法的又一流程示例示意图;
图4为本发明实施例一种头颅摄影装置参数校准方法的最小起始点位置和最大起始点位置计算示意图;
图5为本发明实施例一种头颅摄影装置参数校准装置的结构示例示意图;
图6为本发明实施例一种头颅摄影装置参数校准设备连接示例示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
此外,下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本发明实施例是通过采集限束器在移动过程中产生的图像数据集,并对图像数据集进行比较分析,得出与图像数据集所对应的最匹配的速度,以此确定校准速度。在实际应用中,如图1所示,头颅摄影装置主要包括光机、线阵探测器、后准直限束器,光机处含有针对线阵探测器的限束器,此处被称为前准直限束器,在拍摄过程中,需要实现三者协同运动,本发明还可应用于前准直限束器和后准直限束器的参数校准,在校准前准直限束器时,后准直限束器始终处于零位,在校准后准直限束器时,保持前准直限束器处于最大准直窗即可进行后准直限束器的参数校准,本申请并不以此为限。
图2示出了根据本发明实施例的一种头颅摄影装置参数校准方法的流程图,无论是对前准直限速器的参数校正,还是对后准直限速器的参数校正,都可以采用本发明实施例提供的方法进行校正,该方法具体包括以下步骤:
S100:获取第一图像数据集,第一图像数据集是在保持线阵探测器不动的基础上,限束器以理论速度在预设移动范围内移动时线阵探测器所采集的。
在一可选实施例中,限束器为前准直限束器或后准直限束器。
示例性地,本发明实施例以校准前准直限束器为例,探测器获取前准直限束器以理论前准速度在预设移动范围内发出的激光光线,采集光线照射下产生的图像数据,并根据对应的移动速度生成第一图像数据集。
示例性地,本发明实施例以校准前准直限束器为例,线阵探测器在预设移动范围的中心位置保持静止,前准直限束器在预设移动范围内以理论前准速度从理论起点移动至理论终点,同时进行曝光采集图像,并根据对应的移动速度生成第一图像数据集。
S200:分别计算第一图像数据集中各图像数据的图像灰度均值。
示例性地,提取第一图像数据集中各图像数据的图像宽度、图像长度以及对应像素点的灰度值,根据上述数据进行计算各图像的图像灰度均值。
示例性地,通过公式计算图像灰度均值,其中,Cols为图像的宽度,Rows为图像的长度,/>为第n幅图像的第i个像素点的灰度值。
S300:根据第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定各移动速度对应的限束器移动速度校准时限束器起始点位置。
示例性地,将各图像数据的图像均值按照图像产生的顺序依次排列,并与灰度阈值进行比较,当连续出现多幅图像灰度均值大于灰度阈值时,将其对应速度下的起始移动位置确定为对应的限束器校准前的移动位置。
S400:获取第二图像数据集,第二图像数据集是线阵探测器和限束器同时移动时采集的。
示例性地,本发明实施例以校准前准直限束器为例,采集线阵探测器以及前准直限束器同时移动时产生的图像数据,线阵探测器从预设移动范围内的中心位置沿行程方向进行移动,前准直限束器从预设移动范围内的校准前位置移动至理论终点。
S500:分别计算第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果。
示例性地,一个第二图像数据集中包括多个图像数据,分别通过图像灰度均值计算公式计算第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并将第二图像数据集中的图像数据的图像灰度均值进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果。
示例性地,将第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值进行拟合时,例如可以采用分段的一维线性拟合,将计算得到的图像灰度均值进行分段,得到分段拟合结果。
示例性地,通过公式将计算得到的图像灰度均值进行拟合,其中,/>为所采集的第二图像数据集中第i段对应速度为x的拟合结果,/>为所采集的第二图像数据集中第i段对应速度为x的分段拟合结果。
S600:将第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定限束器的校准速度。
示例性地,将计算得到的第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值对应比较,获取第二图像数据集与预设拟合参考值相对应的最接近的速度数据,以此确定限束器的校准速度。
本发明实施例中,通过在保持线阵探测器不动的基础上,采集限束器以理论速度在预设移动范围内移动时产生的第一图像数据集,分别计算第一图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,根据第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定各移动速度对应的限束器移动速度校准时限束器起始点位置,依据该移动速度校准时限束器起始点位置移动限束器,同时移动线阵探测器,采集此时产生的第二图像数据集,分别计算第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果,将第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定限束器的校准速度。本发明实施例通过采集限束器在移动过程中所产生的图像数据进行比较分析,从而能够自动校准限束器的移动速度,避免了人工调节耗时大的问题,提升了校准效率。
在一可选实施例中,通过如下步骤确定上述步骤S300中所需的灰度阈值:获取第三图像数据集,第三图像数据集是在将限束器切换至最大准直窗的基础上,线阵探测器在预设时间内移动时所采集的;计算第三图像数据集中所包含各图像数据的图像灰度均值,并获取图像灰度均值中的最大值;计算最大值与背景图像灰度值的均值,根据计算结果确定灰度阈值。背景图像又称暗场图像,是指在不曝光的情况下,探测器采集到的图像。
示例性地,以校准前准直限束器为例,控制前准直限束器保持不动,线阵探测器在预设移动范围内朝着行程方向移动1S,同时曝光采集图像,计算所采集图像数据的图像灰度均值,并获取图像灰度均值中的最大值,根据图像灰度均值中的最大值以及背景图像灰度值的均值确定灰度阈值。
示例性地,灰度阈值通过公式计算得到,其中,其中Averagemax为图像灰度均值中的最大值,Background为背景图像灰度值的均值。
在本发明一个可选实施例中,上述步骤S300根据第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定各移动速度对应的限束器移动速度校准时限束器起始点位置,具体包括以下步骤:
(1)分别计算限束器在预设时间内经过匀速段以及加速段的移动距离之和。
示例性地,采集限束器以不同移动速度在预设移动范围的图像数据,并从图像数据中提取限束器在匀速段以及加速段所对应的图像数据,基于图像数据获取对应的匀速段速度以及加速段的加速度,同时,并根据上述各数据计算获取在匀速段以及加速段的移动距离之和。
示例性地,例如可以通过公式计算匀速段以及加速段的移动距离之和,其中,S为限束器的运动距离,t为限束器的总运动时间,v为限束器在匀速段的运动速度,a为限束器在加速段的加速度。
(2)根据移动距离之和以及限束器理论起始点位置、限束器在预设时间内的理论移动距离确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置。
示例性地,根据限束器在预设时间内进行移动下对应的实际移动距离之和、理论移动距离以及限束器进行移动前的理论起始点位置确定各移动速度对应的限束器移动速度校准时限束器起始点位置。
示例性地,例如可以通过公式FCtx=FCs+Stheory-Sx确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置,其中,FCtx为限束器移动速度校准时限束器起始点位置,FCs为理论的起始点位置,Stheory为理论速度下限束器运动距离,Sx为限束器速度在匀速段以及加速段的移动距离之和。
在本发明实施例中,通过限束器在预设时间内进行移动下对应的实际移动距离之和、理论移动距离以及限束器进行移动前的理论起始点位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置,从而使得限束器在不同移动速度下进入匀速段的位置相同,提升了对速度校准的准确性。
在本发明一个可选实施例中,上述步骤S600将第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定限束器的校准速度,具体包括如下步骤:
(1)将第二图像数据集的拟合结果进行分段,各分段结果与预设拟合参考值分段对应。
示例性地,将获取到的第二图像数据集对应的拟合结果采用与预设拟合参考值相同的分段方法进行分段,并将分段结果与预设拟合参考值的分段对应。
(2)分别将各分段结果与各分段的预设参考拟合值进行对比,分别获取各分段中与预设参考拟合值最接近的分段结果,基于各分段中与预设参考拟合值最接近的分段结果确定各分段的移动速度。
示例性地,可以通过公式找到最接近的分段结果,其中,/>为限束器最接近的分段结果,/>为限束器的分段结果。在实际应用中,/>所对应的最小速度作为该分段最匹配的速度,本发明并不以此为限。
(3)根据各分段的移动速度的均值确定限束器的校准速度。
示例性地,可以通过公式计算各分段的移动速度的均值,根据计算结果确定限束器的校准速度,其中,FCS为最终选用的速度,FCS1、FCS2、FCS3分别为各段内最匹配速度。
在本发明实施例中,通过将第二图像数据集的拟合结果进行分段,并将分段结果与预设参考拟合值的分段结果进行对应比较,从而得到最匹配的速度,以此进行限束器的速度校准,使得速度校准结果更加精确,减少了人工的参与,利用机器自动获取相关数据进行对应的计算,提升了校准效率。
在本发明一个可选实施例中,如图3所示,头颅摄影装置参数校准方法,还包括以下步骤:
S10:获取第五图像数据集,第五图像数据集是线阵探测器和限束器同时匀速移动时采集的,限束器按照校准速度移动。
示例性地,本发明实施例以校准直限束器为例,限束器按照校准好的速度在预设移动范围内沿行程方向进行移动,同时,线阵探测器与限束器同步移动,采集第五图像数据集。
S20:计算第五图像数据集的图像灰度均值。
示例性地,提取第五图像数据集中各图像数据的图像宽度、图像长度以及对应像素点的灰度值,根据上述数据进行计算各图像的图像灰度均值。
示例性地,通过公式计算图像灰度均值,其中,Cols为图像的宽度,Rows为图像的长度,/>为第n幅图像的第i个像素点的灰度值。
S30:若第五图像数据集的图像灰度均值大于灰度阈值,将第五图像数据集对应的限束器起始位置确定为最小起始点位置。
示例性地,本发明实施例以校准限束器为例,获取第五图像数据集中限束器在匀速段移动的图像灰度均值,并与灰度阈值进行比较,当该图像灰度均值大于灰度阈值时,将其对应的起始移动位置确定为对应的限束器的最小起始点位置,同时记录此时状态量。在实际应用中,例如可以将此时状态量设置为State=0,本发明并不以此为限。
示例性地,若第五图像数据集的图像灰度均值小于灰度阈值,则更新限束器移动的起始位置,采集线阵探测器和限束器同时匀速移动时产生的图像数据,并计算图像数据的图像灰度均值,直至图像灰度均值小于灰度阈值,记录对应的起始点位置为最小起始点位置。
示例性地,通过公式将图像灰度均值与灰度阈值进行计算,其中,n为选取的匀速段图像帧数,Averagei为选取的匀速段内第i帧图像的均值。
S40:更新限束器移动的起始位置,并获取第六图像数据集,第六图像数据集是线阵探测器和限束器同时匀速移动时采集的,限束器按照校准速度移动。
示例性地,本发明实施例以校准前准直限束器为例,在上一次前准直限束器起始点位置基础上每次增加步距常数,更新前准直限束器移动的起始位置,同时采集线阵探测器以及前准直限束器以校准速度进行匀速移动时所产生的第六图像数据集。在实际应用中,步距常数例如可以是m,将前准直限束器移动到FCt*,线阵探测器移动至初始起点,前准直限束器以及线阵探测器以校准速度朝行程方向移动1.5S,采集移动过程中产生的图像数据,即为FCt*=FCt*+m。
S50:计算第六图像数据集的图像灰度均值。
示例性地,提取第六图像数据集中各图像数据的图像宽度、图像长度以及对应像素点的灰度值,根据上述数据进行计算各图像的图像灰度均值。
示例性地,通过公式计算图像灰度均值,其中,Cols为图像的宽度,Rows为图像的长度,/>为第n幅图像的第i个像素点的灰度值。
S60:若第六图像数据集的图像灰度均值小于灰度阈值,将第六图像数据集对应的限束器起始位置确定为最大起始点位置。
示例性地,获取第六图像数据集中限束器在匀速段移动的图像灰度均值,并与灰度阈值进行比较,当该图像灰度均值小于灰度阈值时,将其对应的起始移动位置确定为对应的限束器的最大起始点位置,同时记录此时状态量。在实际应用中,例如可以将此时状态量设置为State=1,本发明并不以此为限。
示例性地,若第六图像数据集的图像灰度均值大于灰度阈值,则更新限束器移动的起始位置,采集线阵探测器和限束器同时匀速移动时产生的图像数据,并计算图像数据的图像灰度均值,直至图像灰度均值大于灰度阈值,记录对应的起始点位置为最大起始点位置。
S70根据最小起始点位置和最大起始点位置确定限束器的校准起始位置。
示例性地,本发明实施例以校准限束器为例,例如可以通过公式FC=(FCmin+FCmax)/2确定限束器的校准起始位置,其中,FCmin为最小起始点位置,FCmax为FCmax。
在本发明实施例中,通过采集线阵探测器与限束器以校准速度同时匀速移动所产生的图像数据,确定限束器移动的最小起始点位置和最大起始点位置,将限束器进行移动前所处的位置以及更新后的起始点位置作图,能够更加清晰得出限束器移动的最小起始点位置数据和最大起始点位置数据,如图4所示,从而能够更加精确的校准限束器的起始位置,减少了人工的干预,提升了校准效率。
限束器以不同的理论速度移动时,其对应的起始位置是不同的,在一可选实施例中,可以将理论速度替换为不同的值,并重复执行上述步骤S100-步骤S600,从而得到限束器以不同理论速度时分别对应的限束器移动速度校准时限束器起始点位置,以及限束器的校准速度。
在一可选实施例中,还可以在执行一次上述步骤S100-步骤S600后,得到限束器以一个速度移动时的限束器移动速度校准时限束器起始点位置和校准速度,然后使用预先设置的推导公式推算出限束器以其他速度移动时的限束器移动速度校准时限束器起始点位置和校准速度。
如图5所示,本发明实施例提供了一种头颅摄影装置参数校准装置,包括第一图像数据集获取模块1、第一灰度计算模块2、第一判断模块3、第二图像数据集获取模块4、第二灰度计算模块5、速度校准模块6,其中,
第一图像数据集获取模块1,用于获取第一图像数据集,第一图像数据集是在保持线阵探测器不动的基础上,限束器以理论速度在预设移动范围内移动时线阵探测器所采集的,详细内容可以参见上述任意方法实施例的步骤S100的相关描述;
第一灰度计算模块2,用于分别计算第一图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,详细内容可以参见上述任意方法实施例的步骤S200的相关描述;
第一判断模块3,用于根据第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置,详细内容可以参见上述任意方法实施例的步骤S300的相关描述;
第二图像数据集获取模块4,用于获取第二图像数据集,第二图像数据集是线阵探测器和限束器同时移动时采集的,详细内容可以参见上述任意方法实施例的步骤S400的相关描述;
第二灰度计算模块5,用于分别计算第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果,详细内容可以参见上述任意方法实施例的步骤S500的相关描述;
速度校准模块6,用于将第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定限束器的校准速度,详细内容可以参见上述任意方法实施例的步骤S600的相关描述。
本发明实施例提供一种头颅摄影装置参数校准装置,通过在保持线阵探测器不动的基础上,采集限束器在预设移动范围内移动的产生的第一图像数据集,分别计算第一图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,根据第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置,依据该移动速度校准时限束器起始点位置移动限束器,同时移动线阵探测器,采集此时产生的所有第二图像数据集,分别计算第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果,将第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定限束器的校准速度。本发明实施例通过采集限束器在移动过程中所产生的图像数据进行比较分析,从而能够自动校准限束器的移动速度,避免了人工调节耗时大的问题,提升了校准效率。
关于头颅摄影装置参数校准装置的具体限定以及有益效果可以参见上文中对于头颅摄影装置参数校准方法的限定,在此不再赘述。上述头颅摄影装置参数校准装置的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于电子设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本发明实施例还提供一种头颅摄影装置参数校准设备,如图6所示,图6是本发明可选实施例提供的一种头颅摄影装置参数校准设备的结构示意图,该头颅摄影装置参数校准设备可以包括至少一个处理器41、至少一个通信接口42、至少一个通信总线43和至少一个存储器44,其中,通信接口42可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard),可选通信接口42还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器44可以是高速RAM存储器(Random AccessMemory,易挥发性随机存取存储器),也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。存储器44可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器41的存储装置。其中处理器41可以结合图5所描述的装置,存储器44中存储应用程序,且处理器41调用存储器44中存储的程序代码,以用于执行上述任意方法实施例的头颅摄影装置参数校准方法的步骤。
其中,通信总线43可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture,简称EISA)总线等。通信总线43可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图6中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中,存储器44可以包括易失性存储器(英文:volatile memory),例如随机存取存储器(英文:random-access memory,缩写:RAM);存储器也可以包括非易失性存储器(英文:non-volatile memory),例如快闪存储器(英文:flash memory),硬盘(英文:hard diskdrive,缩写:HDD)或固态硬盘(英文:solid-state drive,缩写:SSD);存储器44还可以包括上述种类的存储器的组合。
其中,处理器41可以是中央处理器(英文:central processing unit,缩写:CPU),网络处理器(英文:network processor,缩写:NP)或者CPU和NP的组合。
其中,处理器41还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文:application-specific integrated circuit,缩写:ASIC),可编程逻辑器件(英文:programmable logic device,缩写:PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(英文:complex programmable logic device,缩写:CPLD),现场可编程逻辑门阵列(英文:field-programmable gate array,缩写:FPGA),通用阵列逻辑(英文:generic arraylogic,缩写:GAL)或其任意组合。
可选地,存储器44还用于存储程序指令。处理器41可以调用程序指令,实现如本发明图2实施例中所示的头颅摄影装置参数校准方法。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质,计算机存储介质存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的头颅摄影装置参数校准方法。其中,存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard DiskDrive,缩写:HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,SSD)等;存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (11)
1.一种头颅摄影装置参数校准方法,应用于头颅摄影装置,所述头颅摄影装置包括限束器和线阵探测器,其特征在于,所述方法包括:
获取第一图像数据集,所述第一图像数据集是在保持所述线阵探测器不动的基础上,所述限束器以理论速度在预设移动范围内移动时所述线阵探测器所采集的;
分别计算所述第一图像数据集中各图像数据的图像灰度均值;
根据所述第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置;
获取第二图像数据集,所述第二图像数据集是所述线阵探测器和所述限束器同时移动时采集的;
计算所述第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果;
将所述第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定所述限束器的校准速度。
2.根据权利要求1所述的头颅摄影装置参数校准方法,其特征在于,通过如下步骤获取所述灰度阈值:
获取第三图像数据集,所述第三图像数据集是在将所述限束器切换至最大准直窗的基础上,所述线阵探测器在预设时间内移动时所采集的;
计算所述第三图像数据集中所包含各图像数据的图像灰度均值,并获取所述图像灰度均值中的最大值;
计算所述最大值与背景图像灰度值的均值,根据计算结果确定灰度阈值。
3.根据权利要求1所述的头颅摄影装置参数校准方法,其特征在于,所述预设拟合参考值的获取,包括:
获取第四图像数据集,所述第四图像数据集是在将所述限束器切换至最大准直窗的基础上,所述线阵探测器在预设移动范围内移动时所采集的;
计算所述第四图像数据集所包含各图像数据的图像灰度均值;
基于所述图像均值使用分段的一维线性拟合,确定预设拟合参考值。
4.根据权利要求1所述的头颅摄影装置参数校准方法,其特征在于,根据所述第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置,包括:
分别计算所述限束器在预设时间内经过匀速段以及加速段的移动距离之和;
根据各所述移动距离之和以及限束器理论起始点位置、限束器在预设时间内的理论移动距离确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置。
5.根据权利要求1所述的头颅摄影装置参数校准方法,其特征在于,将所述第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定所述限束器的校准速度,包括:
将所述第二图像数据集的拟合结果进行分段,各分段结果与所述预设拟合参考值分段对应;
分别将各所述分段结果与所述各分段的预设参考拟合值进行对比,分别获取各分段中与所述预设参考拟合值最接近的分段结果,基于所述各分段中与所述预设参考拟合值最接近的分段结果确定各分段的移动速度;
根据各分段的移动速度的均值确定所述限束器的校准速度。
6.根据权利要求1所述的头颅摄影装置参数校准方法,其特征在于,还包括:
获取第五图像数据集,所述第五图像数据集是所述线阵探测器和所述限束器同时匀速移动时采集的,所述限束器按照所述校准速度移动;
计算所述第五图像数据集的图像灰度均值;
若所述第五图像数据集的图像灰度均值大于灰度阈值,将所述第五图像数据集对应的限束器起始位置确定为最小起始点位置;
更新所述限束器移动的起始位置,并获取第六图像数据集,所述第六图像数据集是所述线阵探测器和所述限束器同时匀速移动时采集的,所述限束器按照所述校准速度移动;
计算所述第六图像数据集的图像灰度均值;
若所述第六图像数据集的图像灰度均值小于灰度阈值,将所述第六图像数据集对应的限束器起始位置确定为最大起始点位置;
根据所述最小起始点位置和最大起始点位置确定所述限束器的校准起始位置。
7.根据权利要求6所述的头颅摄影装置参数校准方法,其特征在于,还包括:
若所述第五图像数据集的图像灰度均值小于灰度阈值,则更新所述限束器移动的起始位置,采集所述线阵探测器和所述限束器同时匀速移动时产生的图像数据,并计算所述图像数据的图像灰度均值,直至所述图像灰度均值大于灰度阈值,记录对应的起始点位置为最小起始点位置。
8.根据权利要求6所述的头颅摄影装置参数校准方法,其特征在于,还包括:
若所述第六图像数据集的图像灰度均值大于灰度阈值,则更新所述限束器移动的起始位置,采集所述线阵探测器和所述限束器同时匀速移动时产生的图像数据,并计算所述图像数据的图像灰度均值,直至所述图像灰度均值大于灰度阈值,记录对应的起始点位置为最大起始点位置。
9.一种头颅摄影装置参数校准装置,应用于头颅摄影装置,所述头颅摄影装置包括限束器和线阵探测器,其特征在于,所述头颅摄影装置参数校准装置包括:
第一图像数据集获取模块,用于获取第一图像数据集,所述第一图像数据集是在保持所述线阵探测器不动的基础上,所述限束器以理论速度在预设移动范围内移动时所述线阵探测器所采集的;
第一灰度计算模块,用于分别计算所述第一图像数据集中各图像数据的图像灰度均值;
第一判断模块,用于根据所述第一图像数据集中首个图像灰度均值大于灰度阈值的图像数据的采集位置确定限束器移动速度校准时限束器起始点位置;
第二图像数据集获取模块,用于获取第二图像数据集,所述第二图像数据集是所述线阵探测器和所述限束器同时移动时采集的;
第二灰度计算模块,用于计算所述第二图像数据集中各图像数据的图像灰度均值,并进行拟合,得到第二图像数据集的拟合结果;
速度校准模块,用于将所述第二图像数据集的拟合结果与预设拟合参考值进行比较,根据比较结果确定所述限束器的校准速度。
10.一种头颅摄影装置参数校准设备,其特征在于,包括:
通信单元、存储器和处理器,所述存储器和所述处理器之间互相通信连接,所述存储器中存储有计算机指令,所述处理器通过执行所述计算机指令,从而执行权利要求1-8任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8任一项所述的方法的步骤。
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