一种乳腺X线图像的增强方法技术

本发明专利技术提供一种乳腺X线图像的增强方法，包括：提供乳腺X线图像，包括：对所述乳腺X线图像中的局部进行局部归一化，以增强所述局部对应的图像信息。本发明专利技术通过局部归一化，增强局部信息，以使得在全局图像中不明显的局部信息得到有效增强，即强度弱的病灶能够进行有效增强。进一步地，本发明专利技术还通过在局部归一化后再采用局部滤波，以增强局部对比度，抑制局部的物体间粘连有效抑制病灶与背景组织的粘连。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种乳腺X线图像的增强方法。
技术介绍
乳腺癌是女性最常见的癌症之一，并且是导致女性死亡的第二大癌症杀手。有证据表明，早期的诊断与治疗会有效地降低死亡率，乳腺X线图(Mammograms)是进行乳腺癌筛查的有力工具。基于乳腺X线图像的计算机辅助诊断(CAD)可以帮助医师定位可疑病灶，有效降低漏误检率。在乳腺X线图像计算机辅助诊断(CAD)系统的预处理中，有效地增强肿块病灶是非常重要的。肿块病灶在乳腺X线图中呈现出各种各样的形态，尺寸范围广密度不均，并且对比度差，经常嵌入在各种特性不一的组织背景中难以区分。有效增强肿块病灶会大大提高CAD系统的敏感度，对CAD系统整体性能的提高有着举足轻重的作用。对比文献1:Yin F F, Giger M L, Doi K, et al.Computerized detect1n ofmasses in digital mammograms:Analysis of bi lateral subtract1n images.Medical Physics，1991，18:955.将左右乳腺X线图像进行配准，然后减影，最后对减影图像用多级阈值进行二值化来检测来突显可疑病灶。此方法的局限性在于:1)需要配准，配准耗时且有可能使得病灶变形，并且存在配准不准确的风险；2)同时需要左右乳腺图像，对于仅存在单幅图像的情形不适用。对比文献2:Zouras W K, Giger M L, Lu P, et al.1nvestigat1n of atemporal subtract1n scheme for computerized detect1n of breast masses inmammograms .Excerpta Medica, 1996,1119:411-415.将同一人的不同时期的乳腺 X 线图像配准后进行减影来突显可疑病灶。此方法具有以下局限性:1)需要配准，配准耗时且有可能使得病灶变形，并且存在配准不准确的风险；2)同时需要不同时期的乳腺图像，对于仅存在单幅图像的情形不适用。对比文献3:Kobatake H, Murakami M, Takeo H, et al.Computerized detect1nof malignant tumors on digital mammograms.Medical Imaging,IEEE Transact1nson, 1999,18 (5):369-378.提供了利用虹膜滤波器(“iris filter”)来检测乳腺肿块病灶。该方法基于的思想是假设乳腺肿块为凸的圆形，所述假设的局限性使得对其他不规则的病灶增强效果不好。对比文献4:Petrick N, Chan H P, Sahiner B, et al.An adaptivedensity-weighted contrast enhancement fi Iter for mammographic breastmass detect1n.Medical Imaging, IEEE Transact1ns on,1996,15(I):59-67.提供了一种自适应的密度加权对比度的增强滤波器(Adaptive density-weightedcontrast-enhancement DWCE)来增强病灶抑制背景。该方法的基本思想是利用每个像素点的密度作为权重来增强当前像素点的对比度，局限性在于增强后的病灶与周围组织严重粘连，影响后续病灶检测。并且该技术中的归一化方法使得部分病灶增强后中心出现黑洞问题。对比文献5:Pandey A, Yadav A, Bhateja V.Contrast Improvement ofMammographic Masses Using Adaptive Volterra Fi Iter//Proceedings of theFourth Internat1nal Conference on Signal and Image Processing2012(ICSIP2012).Springer India, 2013:583-593.提供了一种自适应的Volterra滤波器,用来提高乳腺X光图的对比度从而达到增强乳腺肿块的目的。该滤波器的局限性在于对灰度值本身较暗的病灶会起到抑制的效果，仅适用于亮度较高的病灶。对比文献6:Polakowski W E, Cournoyer D A, Rogers S K, et al.Computer-aidedbreast caneer detect1n and diagnosis of masses using difference of Gaussiansand derivative-based feature saliency.Medical Imaging,IEEE Transact1ns on,1997,16(6):811-819.利用高斯差分滤波器(difference of Gaussian (DOG) filter)来增强乳腺X光图肿块病灶。该方法的局限性在于增强效果受限于肿块自身的尺寸，故需要多个尺度来进行增强。
技术实现思路
本专利技术解决的问题是提供一种乳腺X线图像的增强方法，以解决乳腺X线图像中弱强度病灶的增强问题。为了解决上述问题，本专利技术提供了一种乳腺X线图像的增强方法，包括:提供乳腺X线图像，对所述乳腺X线图像中的病灶进行增强，还包括:对所述乳腺X线图像中的局部进行局部归一化，以增强所述局部对应的图像信息。可选的，还包括获取所述乳腺X线图像中的连通区域，所述局部归一化为对所述连通区域进行局部归一化。可选的，所述局部归一化包括获取局部归一化后的灰度值Γ norm(x, y),11 norm(x, y) = (r (χ, γ)-Γ min)/ (Γ max-11 min),所述 Γ (x, y)为对应位置的局部归一化前的灰度值，所述Γ max和Γ min分别为局部最大灰度值和局部最小灰度值。可选的，获取所述局部最大灰度值和最小灰度值包括:提供局部区域的灰度直方图及最高灰度比例c%，满足所述C%的像素点个数的灰度值作为局部最大灰度值Γ max,以所述局部区域内最小灰度值作为局部最小灰度值Γ min，所述最高比例C%中C的取值范围为1〈C〈95。可选的，所述局部归一化后还包括:对所述局部归一化后的图像进行局部滤波，以增强局部对比度，抑制局部的物体间粘连。可选的，所述局部滤波为非线性的局部滤波或者非递归的局部滤波之一或组合。可选的，所述局部滤波为采用自适应Volterra滤波器进行局部滤波。可选的，还包括采用自适应的密度加权对比度的增强滤波器增强乳腺X线图像中的病灶，并抑制病灶外的背景，利用每个像素点的密度作为权重来增强当前像素点的对比度；所述采用自适应的密度加权对比度的增强滤波器增强包括:采用低通滤波器获取乳腺X线图像的密度图，利用中通或高通滤波器获取相应对比图，或者用未增强的乳腺X线图像减去低通滤波获取相应对比图，最后采用所述乳腺X线图像的密度图作为权重来加权所述对比图，实现初步增强，得到增强后的图像。可选的，进行所述局部归一化前还包括对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种乳腺X线图像的增强方法，包括：提供乳腺X线图像，对所述乳腺X线图像中的病灶进行增强，其特征在于，还包括：对所述乳腺X线图像中的局部进行局部归一化，以增强所述局部对应的图像信息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李华，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31