双能减影参数的估算方法及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种双能减影参数的估算方法及计算机可读存储介质，方法包括：在边缘上的各边缘点的两侧分别获取预设个数的像素点，得到各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集；根据像素点的坐标以及预设的不同的减影参数，得到像素点对应不同减影参数的第三灰度值；分别计算得到各边缘点对应各减影参数的软组织灰度和骨组织灰度；分别计算各边缘点对应同一减影参数的软组织灰度的方差；将最小的软组织灰度方差对应的减影参数作为纯骨组织像减影参数；分别计算各边缘点对应同一减影参数的软组织灰度与骨组织灰度的差值；计算所述灰度差的和；将最小的差值和对应的减影参数作为纯软组织像减影参数。本发明专利技术可快速准确地确定出合适的减影参数。

The estimation method of dual energy subtraction parameters and the computer readable storage medium

The invention discloses a computer and a method for estimating the parameters of dual energy subtraction readable storage medium, method comprises the following steps: on both sides of the edge points at the edge of the preset number of pixels were obtained, corresponding to each edge point of the soft tissue and bone tissue set point set; according to the pixel coordinates and preset the different subtraction parameters by pixel subtraction parameters corresponding to different gray value third; respectively calculated corresponding to each edge point of the subtraction parameters of soft tissue and bone tissue gray gray; variance are calculated corresponding to each edge point with a subtraction parameters of soft tissue gray; the shadow parameters reduction of soft tissue the variance of gray value corresponding to the minimum as a pure bone image subtraction parameters were calculated; the difference of gray gray soft tissue and bone tissue corresponding to each edge point with a subtraction parameter; calculating the gray difference and The minimum difference and the corresponding subtraction parameters are used as the subtraction parameters of the pure soft tissue image. The present invention can quickly and accurately determine the appropriate subtraction parameters.

【技术实现步骤摘要】
双能减影参数的估算方法及计算机可读存储介质
本专利技术涉及医学影像处理
，尤其涉及一种双能减影参数的估算方法及计算机可读存储介质。
技术介绍
由于肺部有肋骨遮挡，容易造成肺部较小病灶(如结节等)的漏诊。为了降低漏诊率，一般使用虚拟双能减影和真实双能减影两种方法提取纯骨组织像和纯软组织像。虚拟双能减影只需要曝光一次，即可使用模式识别的方法去除肋骨遮挡，但是可能会把钙化灶当作肋骨一并去除。真实双能减影利用不同组织对不同KV的X射线的吸收特性，通过两次不同KV(例如60KV和120KV)的曝光分别得到低能图像和高能图像。利用骨组织和软组织在不同KV的X射线下衰减率的不同，可以提取纯骨像和纯软组织像。较为简单的提取算法是使用低能图像和高能图像幂的商，公式为：Ides(x，y)＝Il(x，y)/Ih(x，y)ω其中，Il(x,y)和Ih(x,y)分别是低能和高能图像中点的灰度，Ides(x,y)是减影图中点的灰度，ω是幂指数，也即减影参数。其分辨率和图像稳定性都要优于虚拟双能减影。但是，由于不同病人的体厚不同，采用同一组参数可能会造成减影不完全，造成纯软组织像中有骨组织的伪像存在，如图1所示，影响医生诊断。并且不同部位都要设置不同的减影参数，操作较为繁琐。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种双能减影参数的估算方法及计算机可读存储介质，可快速准确地估算出合适的减影参数。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种双能减影参数的估算方法，包括：对X光图像进行边缘检测，得到边缘；在所述边缘上的各边缘点的两侧分别获取预设个数的像素点，得到各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集；根据所述像素点的坐标，获取所述像素点在低能图像中的第一灰度值以及在高能图像中的第二灰度值；根据所述第一灰度值、第二灰度值以及预设的不同的减影参数，得到所述像素点对应不同减影参数的第三灰度值；根据各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集中各像素点对应不同减影参数的第三灰度值，分别计算得到各边缘点对应各减影参数的软组织灰度和骨组织灰度；分别计算各边缘点对应同一减影参数的软组织灰度的方差，得到所述同一减影参数对应的软组织灰度方差；将最小的软组织灰度方差对应的减影参数作为纯骨组织像减影参数；分别计算各边缘点对应同一减影参数的软组织灰度与骨组织灰度的差值，得到各边缘点对应所述同一减影参数的灰度差；计算所述灰度差的和，得到所述同一减影参数对应的差值和；将最小的差值和对应的减影参数作为纯软组织像减影参数。本专利技术还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。本专利技术的有益效果在于：通过获取边缘点两侧的像素点，得到软组织点集和骨组织点集；通过像素点的坐标，可得到其在低能图像和高能图像中的灰度值，再根据不同的减影参数，可得到各像素点在不同减影图像中的灰度值；将软组织点集中各像素点在不同减影图像中的灰度值求和，可得到软组织灰度，将骨组织点集中各像素点在不同减影图像中的灰度值求和，可得到骨组织灰度；通过计算各边缘点在不同减影图像中的软组织灰度的方差，当方差最小时，即可认为提取到纯骨组织图像；通过计算各边缘点在不同减影图像中的软组织灰度与骨组织灰度的差值的和，当差值的和最小时，即可认为提取到纯软组织图像。本专利技术可解决不同体厚病人在双能减影时纯软组织像出现的骨组织伪像的问题；通过自适应的方法，可快速准确地确定出合适的减影参数，且不依赖于拍摄部位。附图说明图1为含有骨组织伪影的软组织图；图2为本专利技术一种双能减影参数的估算方法的流程图；图3为本专利技术实施例一的方法流程图；图4为本专利技术实施例一中边缘上一边缘点两侧像素点的获取示意图；图5a为本专利技术实施例一中的纯骨组织示意图；图5b为本专利技术实施例一中去噪和增强后的纯骨组织示意图；图6a为本专利技术实施例一中的纯软组织示意图；图6b为本专利技术实施例一中去噪和增强后的纯软组织示意图；图7为本专利技术实施例二中某一个边缘点的灰度对比度相对减影参数的变化曲线；图8a为本专利技术实施例二过滤前的边缘示意图；图8b为本专利技术实施例二过滤后的边缘示意图。具体实施方式为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。本专利技术最关键的构思在于：将软组织方差最小时对应的减影参数作为纯骨组织减影参数；将软组织灰度与骨组织灰度的差值的和最小时对应的减影参数作为纯软组织减影参数。请参阅图2，一种双能减影参数的估算方法，包括：对X光图像进行边缘检测，得到边缘；在所述边缘上的各边缘点的两侧分别获取预设个数的像素点，得到各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集；根据所述像素点的坐标，获取所述像素点在低能图像中的第一灰度值以及在高能图像中的第二灰度值；根据所述第一灰度值、第二灰度值以及预设的不同的减影参数，得到所述像素点对应不同减影参数的第三灰度值；根据各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集中各像素点对应不同减影参数的第三灰度值，分别计算得到各边缘点对应各减影参数的软组织灰度和骨组织灰度；分别计算各边缘点对应同一减影参数的软组织灰度的方差，得到所述同一减影参数对应的软组织灰度方差；将最小的软组织灰度方差对应的减影参数作为纯骨组织像减影参数；分别计算各边缘点对应同一减影参数的软组织灰度与骨组织灰度的差值，得到各边缘点对应所述同一减影参数的灰度差；计算所述灰度差的和，得到所述同一减影参数对应的差值和；将最小的差值和对应的减影参数作为纯软组织像减影参数。从上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：可解决不同体厚病人在双能减影时纯软组织像出现的骨组织伪像的问题；通过自适应的方法，可快速准确地确定出合适的减影参数，且不依赖于拍摄部位。进一步地，所述“对X光图像进行边缘检测，得到边缘”具体为：对低能图像进行Canny边缘检测，得到边缘。由上述描述可知，由于低能图中骨组织和软组织的对比度好于高能图，因此使用低能图像求骨的边缘所得到的结果更准确。进一步地，所述“在所述边缘上的各边缘点的两侧分别获取预设个数的像素点，得到各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集”具体为：分别获取所述边缘上的各边缘点所在的边缘的法线，得到各边缘点对应的法线；在所述各边缘点对应的法线上所述各边缘点的两侧分别获取预设个数的像素点，得到各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集。由上述描述可知，通过在法线上获取边缘点两侧的点，可很好地获取边缘点旁边的骨组织点和软组织点，有利于提高后续结果的准确性。进一步地，所述“根据各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集中各像素点对应不同减影参数的第三灰度值，分别计算得到各边缘点对应各减影参数的软组织灰度和骨组织灰度”具体为：将一边缘点的软组织点集中各像素点对应同一减影参数的第三灰度值进行求和，得到所述一边缘点对应所述同一减影参数的软组织灰度；将一边缘点的骨组织点集中各像素点对应同一减影参数的第三灰度值进行求和，得到所述一边缘点对应所述同一减影参数的骨组织灰度。由上述描述可知，将软组织点集中的各像素点的灰度值求和，作为骨附近的软组织灰度；将骨组织点集中的各像素点的灰度值求和，作为骨附近的骨组织灰度。进一步地，所述“根据各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集中各像素点对应不同减影参数的第三灰度值，分别计算得到各边缘本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种双能减影参数的估算方法，其特征在于，包括：对X光图像进行边缘检测，得到边缘；在所述边缘上的各边缘点的两侧分别获取预设个数的像素点，得到各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集；根据所述像素点的坐标，获取所述像素点在低能图像中的第一灰度值以及在高能图像中的第二灰度值；根据所述第一灰度值、第二灰度值以及预设的不同的减影参数，得到所述像素点对应不同减影参数的第三灰度值；根据各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集中各像素点对应不同减影参数的第三灰度值，分别计算得到各边缘点对应各减影参数的软组织灰度和骨组织灰度；分别计算各边缘点对应同一减影参数的软组织灰度的方差，得到所述同一减影参数对应的软组织灰度方差；将最小的软组织灰度方差对应的减影参数作为纯骨组织像减影参数；分别计算各边缘点对应同一减影参数的软组织灰度与骨组织灰度的差值，得到各边缘点对应所述同一减影参数的灰度差；计算所述灰度差的和，得到所述同一减影参数对应的差值和；将最小的差值和对应的减影参数作为纯软组织像减影参数。

【技术特征摘要】
1.一种双能减影参数的估算方法，其特征在于，包括：对X光图像进行边缘检测，得到边缘；在所述边缘上的各边缘点的两侧分别获取预设个数的像素点，得到各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集；根据所述像素点的坐标，获取所述像素点在低能图像中的第一灰度值以及在高能图像中的第二灰度值；根据所述第一灰度值、第二灰度值以及预设的不同的减影参数，得到所述像素点对应不同减影参数的第三灰度值；根据各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集中各像素点对应不同减影参数的第三灰度值，分别计算得到各边缘点对应各减影参数的软组织灰度和骨组织灰度；分别计算各边缘点对应同一减影参数的软组织灰度的方差，得到所述同一减影参数对应的软组织灰度方差；将最小的软组织灰度方差对应的减影参数作为纯骨组织像减影参数；分别计算各边缘点对应同一减影参数的软组织灰度与骨组织灰度的差值，得到各边缘点对应所述同一减影参数的灰度差；计算所述灰度差的和，得到所述同一减影参数对应的差值和；将最小的差值和对应的减影参数作为纯软组织像减影参数。2.根据权利要求1所述的双能减影参数的估算方法，其特征在于，所述“对X光图像进行边缘检测，得到边缘”具体为：对低能图像进行Canny边缘检测，得到边缘。3.根据权利要求1所述的双能减影参数的估算方法，其特征在于，所述“在所述边缘上的各边缘点的两侧分别获取预设个数的像素点，得到各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集”具体为：分别获取所述边缘上的各边缘点所在的边缘的法线，得到各边缘点对应的法线；在所述各边缘点对应的法线上所述各边缘点的两侧分别获取预设个数的像素点，得到各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集。4.根据权利要求1所述的双能减影参数的估算方法，其特征在于，所述“根据各边缘点对应的软组织点集和骨组织点集中各像素点对应不同减影参数的第三...

【专利技术属性】
技术研发人员：荣繁壮，孙凯，叶超，
申请(专利权)人：深圳市安健科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44