一种乳腺双能图像的处理方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种乳腺双能图像的处理方法和系统，该方法包括：获取乳腺的高能级图像以及低能级图像；将所述高能级图像与低能级图像进行叠加处理，得到第一双能图像；对所述第一双能图像进行反色处理，得到第二双能图像；对所述第二双能图像的背景灰度值进行修正，得到第三双能图像；采用改进后的高斯拉普拉斯算法对所述第三双能图像进行锐化处理。本发明专利技术可以降低以乳腺软组织为背景下乳腺导管、血管以及腺体组织等对钙化点的影响，从而提高对钙化点的检测能力。

A Processing Method and System for Dual-energy Image of Breast

【技术实现步骤摘要】
一种乳腺双能图像的处理方法和系统
本专利技术属于医疗成像领域，具体涉及一种乳腺双能图像的处理方法和系统。
技术介绍
乳腺X射线成像是诊断早期乳腺病变最有效的方法，而钙化点则是乳腺病变的主要特征，因此乳腺X射线成像能够检测出乳腺中的钙化点。但是，乳腺中还存在着乳腺导管、血管以及腺体组织等都会使得乳腺软组织背景成像不均匀，从而有可能影响着钙化点被检测出的概率，使用双能技术则可以较好地缓解这个问题。而用传统的双能减影技术处理的乳腺图像中乳腺边缘不清晰，钙化点突出不明显。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种乳腺双能图像的处理方法和系统，以降低以乳腺软组织为背景下乳腺导管、血管以及腺体组织等对钙化点的影响，从而提高对钙化点的检测能力。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种乳腺双能图像的处理方法，包括：获取乳腺的高能级图像以及低能级图像；将所述高能级图像与低能级图像进行叠加处理，得到第一双能图像；对所述第一双能图像进行反色处理，得到第二双能图像；对所述第二双能图像的背景灰度值进行修正，得到第三双能图像；采用改进后的高斯拉普拉斯算法对所述第三双能图像进行锐化处理，其中，改进后的高斯拉普拉斯算法包括：其中，f3’(x,y)为被改进的部分，代表改进后的第三双能图像灰度值函数，f3(x,y)为改进前的部分，代表第三双能图像灰度值函数，x为像素点在第三双能图像中的横坐标，y为像素点在第三双能图像中的纵坐标，a为第三双能图像灰度最小值，b为第三双能图像灰度最大值。可选的，所述将高能级图像与低能级图像进行叠加处理，具体包括：根据ln(IDual)＝ln(IH)+ωln(IL)对所述高能级图像与所述低能级图像进行叠加处理，其中，IDual代表所述第一双能图像灰度值，IH为高能级图像灰度值，IL为低能级图像灰度值，ω为叠加系数。可选的，所述对第一双能图像进行反色处理，具体包括：根据f2(x,y)＝M-f1(x,y)对第一双能图像进行反色处理，其中，x为像素点在所述第一双能图像中的横坐标，y为像素点在所述第一双能图像中的纵坐标，f2(x,y)为第二双能图像的灰度值函数，M为探测器生成图像灰阶范围的最大值，f1(x,y)为第一双能图像的灰度值函数。可选的，所述对第二双能图像的背景灰度值进行修正，具体包括：分别计算所述第二双能图像四个边角的灰度值；计算所述四个边角灰度值的平均值作为背景灰度值阈值；将所述第二双能图像中灰度值小于背景灰度值阈值的点的灰度值设置为零。可选的，所述采用改进后的高斯拉普拉斯算法对所述第三双能图像进行锐化处理，具体包括：根据对所述第三双能图像进行锐化处理，其中，g(x,y)为锐化之后的图像灰度值函数，f3’(x,y)为算法中被改进的部分，f3(x,y)为所述第三双能图像的灰度值函数，α为缩放系数，为拉普拉斯算子，为微分算子符号。可选的，所述分别计算第二双能图像四个边角的灰度值包括：四个边角像素点的总和占像素点总个数的10％。可选的，每个边角取300*300个像素点。可选的，获取乳腺的低能级图像时使用的拍摄条件为28KV、100mA。可选的，获取乳腺的高能级图像时使用的拍摄条件为40KV、100mA。一种乳腺双能图像的处理系统，包括：图像获取模块，用于获取乳腺的高能级图像以及低能级图像；图像叠加模块，用于将所述高能级图像与低能级图像进行叠加处理，得到第一双能图像；反色处理模块，用于对所述第一双能图像进行反色处理，得到第二双能图像；数据修正模块，对所述第二双能图像的背景灰度值进行修正，得到第三双能图像；运算模块，用于对所述第三双能图像的灰度值函数进行改进；锐化处理模块，用于根据改进后的第三双能图像灰度值函数对图像进行锐化处理。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术首先将高能级图像和低能级图像使用双能叠加算法进行叠加处理；然后反色、背景灰度值修正，最后进行锐化处理，使结果图像中可以观察到腺体轮廓边缘清晰，且可以明显观察到钙化点的存在。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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为本专利技术实施例乳腺双能图像处理方法的工作流程图；图2为本专利技术实施例乳腺双能图像处理系统的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的目的是提供一种乳腺双能图像的处理方法和系统，使得所得双能图像既能有低能图像较好的边缘效果又能有高能级图像中的钙化点效果。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例乳腺双能图像处理方法工作流程图，如图1所示，本专利技术提供的乳腺双能图像的处理方法，包括以下步骤：步骤101：获取乳腺的高能级图像以及低能级图像；步骤102：将所述高能级图像与低能级图像进行叠加处理，得到第一双能图像；步骤103：对第一双能图像进行反色处理，得到第二双能图像；步骤104：对:第二双能图像的背景灰度值进行修正，得到第三双能图像；步骤105：采用改进后的高斯拉普拉斯算法对所述第三双能图像进行锐化处理。其中，步骤101具体为：分次采集乳腺模体的低能级图像以及高能级图像(能级由X射线源拍摄时的管电压决定)，其中，本专利技术拍摄低能级图像时使用的拍摄条件(拍摄时所用的X射线管电压以及管电流)为28KV、100mA，拍摄高能级图像时使用的拍摄条件为40KV、100mA，但拍摄条件不仅限于此，在不同的使用情况下可作不同的选择。步骤102具体为：在得到高能级乳腺图像和低能级乳腺图像后，将两个能级的图像按照一定的比例进行叠加处理，得到第一双能图像；具体叠加算法为：ln(IDual)＝ln(IH)+ωln(IL)其中IDual代表所述第一双能图像灰度值，IH为高能级图像灰度值，IL为低能级图像灰度值，ω为叠加系数，其数值根据物质自身的衰减系数以及实验获得。而为了更好地观察软组织和钙化点，需要将图片进行反色处理。在数字化X射线成像领域中，由于探测器探测到的应该是到达探测器表面的X射线，X射线转换成可见光，再由光电传感器将光信号转换成电信号，最后得到数字图像。所以，在没有拍摄物体的地方，X射线应该没有衰减，其X射线产生的可见光光子应该最多，所以其电信号应该最大，其灰度值应该是整张图片最大，而衰减系数越大的部位，X射线衰减的越大，最终导致其灰度值应该越低。所以其背景颜色应该接近白色，软组织和钙化点的部位应该为偏黑色。反色后，背景颜色接近黑色，而软组织和钙化点则接近白色。所以步骤103具体为：根据f2(x,y)＝M-f1(x,y)对第一双能图像进行反色处理，其中，x为像素点在所述第一双能图像中的横坐标，y为像素点在所述第一双能图像中的纵坐标，f2(x,y)为第二双能图像的灰度值函数，M为探测器生成图像灰阶范围的最大值，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种乳腺双能图像的处理方法，其特征在于，包括：获取乳腺的高能级图像以及低能级图像；将所述高能级图像与低能级图像进行叠加处理，得到第一双能图像；对所述第一双能图像进行反色处理，得到第二双能图像；对所述第二双能图像的背景灰度值进行修正，得到第三双能图像；采用改进后的高斯拉普拉斯算法对所述第三双能图像进行锐化处理；其中，改进后的高斯拉普拉斯算法包括：

【技术特征摘要】
1.一种乳腺双能图像的处理方法，其特征在于，包括：获取乳腺的高能级图像以及低能级图像；将所述高能级图像与低能级图像进行叠加处理，得到第一双能图像；对所述第一双能图像进行反色处理，得到第二双能图像；对所述第二双能图像的背景灰度值进行修正，得到第三双能图像；采用改进后的高斯拉普拉斯算法对所述第三双能图像进行锐化处理；其中，改进后的高斯拉普拉斯算法包括：其中，f3’(x,y)为被改进的部分，代表改进后的第三双能图像灰度值函数，f3(x,y)为改进前的部分，代表第三双能图像灰度值函数，x为像素点在第三双能图像中的横坐标，y为像素点在第三双能图像中的纵坐标，a为第三双能图像灰度最小值，b为第三双能图像灰度最大值。2.根据权利要求1所述的一种乳腺双能图像的处理方法，其特征在于，所述将高能级图像与低能级图像进行叠加处理，具体包括：根据ln(IDual)＝ln(IH)+ωln(IL)对所述高能级图像与所述低能级图像进行叠加处理，其中，IDual代表所述第一双能图像灰度值，IH为高能级图像灰度值，IL为低能级图像灰度值，ω为叠加系数。3.根据权利要求1所述的一种乳腺双能图像的处理方法，其特征在于，所述对第一双能图像进行反色处理，具体包括：根据f2(x,y)＝M-f1(x,y)对第一双能图像进行反色处理，其中，x为像素点在所述第一双能图像中的横坐标，y为像素点在所述第一双能图像中的纵坐标，f2(x,y)为第二双能图像的灰度值函数，M为探测器生成图像灰阶范围的最大值，f1(x,y)为第一双能图像的灰度值函数。4.根据权利要求1所述的一种乳腺双能图像的处理方法，其特征在于，所述对第二双能图像的背景灰度值进行修正，具体包括：分别计算所述第二双...

【专利技术属性】
技术研发人员：王凯，齐一泓，桑钧晟，
申请(专利权)人：中山爱瑞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44