【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术提供了用于对ct图像进行图像处理的计算机实施的方法、包括用于图像处理的方法的方法、数据处理系统、包括数据处理系统的系统、计算机程序产品和计算机可读介质。
技术介绍
1、虽然边缘保留去噪允许通过在保留底层图像细节的同时去除噪声来提供经典的图像纹理和外观，但它可能导致增加数目的尖峰(特别地当噪声分布具有重尾时)。重尾噪声在许多情况下发生，尤其是在ct光子计数(phc)系统和低剂量ct扫描中。
2、更特别地，光子计数ct系统利用直接转换探测器技术来获取多个能级处的数据。因此，这样的系统有潜力提供更多细节并允许对包括光电效应、康普顿散射和k边缘能量分量的不同x射线相互作用进行更详细的量化。
3、这样的系统还可以具有相对于积分探测器的改进的信噪比(snr)。
4、ct图像上的噪声与平均光子数的平方根成反比。当来自电子噪声的信号幅度具有与来自探测到的光子的信号幅度相当的幅度时，对来自电子噪声的信号的贡献变得显著。
5、光子计数探测器的优点之一在于，它显著地减少了电子噪声。这允许剂量降低。
6、改进的snr还允许改进的组织区分和/或材料标记，以及改进的具有ct系统的定量成像，并实现新的成像技术，例如k边缘成像和减少射束硬化伪影。
7、然而，如上文简要提到的，由phc提出的挑战是重尾噪声特性。
8、对于背景，下文简要概述了重尾噪声的概念。噪声常常可能仅具有近似高斯分布。特别地，即使当分布的中心近似是高斯时，尾部也可能不是。分布的尾部是对应于大分布参量的
9、重尾噪声特性导致去噪之后增加的尖峰发生，特别地在低剂量处。
10、通过去除尖峰来解决该问题常常不会产生令人满意的结果，因为存在太多的假阳性尖峰识别，从而导致实际纹理和/或对比度丢失，并且因此，导致缺乏细节的人工平滑表面。
技术实现思路
1、因此，本专利技术的目的是减轻上文概述的问题中的一些，特别地即使在具挑战性的ct成像场景(如phc系统和低剂量)的背景下也允许改进的图像质量。
2、本专利技术提供了用于对ct图像进行图像处理的计算机实施的方法、包括用于图像处理的方法的方法、用于对ct图像执行图像处理的数据处理系统、包括所述数据处理系统的系统以及根据独立权利要求的计算机可读介质。在从属权利要求中规定了优选实施例。
3、本专利技术提供了一种用于对ct图像进行图像处理的计算机实施的方法。所述方法包括：对ct图像执行一个或多个预处理步骤，以获得经预处理的ct图像，其中，所述一个或多个预处理步骤包括应用边缘保留去噪算法。所述方法还包括：对所述经预处理的ct图像执行自适应尖峰抑制算法，以获得经处理的ct图像。特别地，所述自适应尖峰抑制算法可以是一种算法，被配置为使得与经预处理的ct图像相比较，所述经处理的ct图像具有减少数目的尖峰。
4、由于以自适应方式执行尖峰抑制并且在具有边缘保留的去噪的先前去噪的图像数据上执行尖峰抑制，因此所要求保护的方法允许解决上述问题中的至少一项。
5、所要求保护的方法允许显著的噪声降低，例如甚至高达等效90％剂量降低，同时有效地抑制尖峰噪声并维持纹理。后者可以提供经典的ct图像纹理和外观，例如，避免具有塑料或人造外观的图像。这样一来，所述方法呈现与依赖于经典ct图像纹理的当前流程兼容的结果。
6、在所述预处理步骤中对所述数据进行去噪增加了所述尖峰的信噪比，这使得更容易识别和去除尖峰。
7、本公开提供了一种自适应去噪算法。换句话说，所述算法执行自适应尖峰噪声抑制(asns)。
8、根据本公开的方法允许并且适合于phc系统和低剂量ct扫描中的去噪，特别地适合于提供显著的噪声降低和尖峰噪声抑制，同时维持图像纹理。
9、自适应算法意指用于处理所述图像的模型可以根据关于所述模型是否满足某些准则的确定而适于每幅经处理的图像。
10、在所述预处理步骤中可以应用本领域中已知的任何边缘保留去噪算法，例如philips idose算法。应用所述去噪算法可以包括使用双边滤波器将数据拟合到线性或二次模型。这允许可靠地去除尖峰和噪声，同时保留边缘和纹理。
11、如上文所指定的，术语“尖峰抑制”是指与经预处理的图像相比较，经处理的图像中的减少数目的尖峰。图像的预处理增加了输入ct图像的尖峰的信噪比(snr)。所述尖峰减少特别地有助于去除这些尖峰。与预处理之前的图像相比较，经处理的图像可以具有但不一定具有减少数目的尖峰。
12、本公开中的ct图像可以是光子计数ct图像，特别地多能级ct图像。
13、所述自适应尖峰抑制算法可以包括为所述经预处理的图像的体素的三维邻域拟合模型，特别地线性模型。
14、这在保留锐利的边缘的同时允许可靠的尖峰去除。
15、执行所述自适应尖峰抑制算法可以包括验证(qualifying)所述模型，例如所述线性模型。验证所述模型可以包括检查所述模型是否满足一个或多个预定准则。执行所述自适应尖峰抑制算法还可以包括：响应于确定所述模型不满足所述一个或多个预定准则而调整所述模型的一个或多个模型参数以获得经修改的模型。
16、以上允许在宽范围的不同条件(例如，宽范围的输入图像)下应用所述方法，同时仍然确保结果的质量。在初始模型不适合于给定条件的情况下，本公开的特征允许调节所述模型。
17、所述准则可以包括：例如，体素权重不超过预定阈值和/或不超过最近邻体素的权重大于预定量和/或中心体素的平均权重不超过预定阈值。
18、执行尖峰抑制算法可以包括重复如下步骤：验证经修改的模型和调整一个或多个模型参数，直到所述经修改的模型满足所述预定准则。
19、换句话说，可以迭代地改进所述模型，直到其产生可接受的结果。这样的迭代流程允许在调整所述模型时避免过度补偿，这可能潜在地使得模型满足所述预定准则，但同时可能导致纹理和/或对比度的损失。
20、执行所述尖峰抑制算法还可以包括：特别地响应于确定所述模型或所述经修改的模型满足所述预定准则而针对所述体素应用所述模型或所述经修改的模型。即，响应于确定所述模型满足所述预定准则，所述模型可以应用于所述体素，和/或响应于确定所述经修改的模型满足所述预定准则，所述经修改的模型可以应用于所述体素。
21、换句话说，如果必要的话，即，如果体素基于模型被确定为尖峰的部分，则体素值将被校正。可以针对所述图像的子区域或整个图像中的多个(特别地所有)体素执行该步骤。因此，所述图像将具有减少数目的尖峰。
22、在本公开中，拟合所述模型可以包括：针对每个体素，针对多个最近邻体素中的每个，确定权重因子，特别地，所述权重因子包含以下各项中的至少一项：基于所述体素与所述最近邻体素之间的空间距离的权重和基于所述体素与所述最近邻体素之间的值距离的权重。这允许可靠地识别本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于对CT图像进行图像处理的计算机实施的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，执行所述自适应尖峰抑制算法包括：为所述经预处理的图像的体素的三维邻域拟合模型，特别是线性模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，执行所述自适应尖峰抑制算法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，执行所述尖峰抑制算法包括：重复如下步骤：验证所述经修改的模型和调整一个或多个模型参数，直到所述经修改的模型满足所述预定准则。
5.根据权利要求3或权利要求4所述的方法，其中，执行所述尖峰抑制算法还包括：响应于确定所述模型或所述经修改的模型满足所述预定准则而针对所述体素应用所述模型或所述经修改的模型。
6.根据权利要求2至4中的任一项所述的方法，
7.根据权利要求3至6中的任一项所述的方法，其中，使用滤波器来执行为所述经预处理的图像的体素的三维邻域拟合所述模型，并且其中，调整一个或多个模型参数包括调整滤波器参数。
8.根据权利要求3至7中的任一项所述的方法，其中，调整一个或多个模型参数包括执行以下
9.根据权利要求8所述的方法，其中，调整一个或多个模型参数包括：迭代地增加所述权重的所述攻击性和/或迭代地增加所述空间权重和/或迭代地增加所述最近邻体素数目。
10.根据权利要求2至9中的任一项所述的方法，
11.一种方法，包括根据前述权利要求中的任一项所述的用于图像处理的方法，并且还包括：
12.一种数据处理系统(2)，其被配置为：
13.一种系统(1)，包括根据权利要求12所述的数据处理系统(2)，并且还包括：
14.一种包括指令的计算机程序产品，当由计算机运行所述程序时所述指令
15.一种包括指令的计算机可读介质，所述指令在由计算机运行时，
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于对ct图像进行图像处理的计算机实施的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，执行所述自适应尖峰抑制算法包括：为所述经预处理的图像的体素的三维邻域拟合模型，特别是线性模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，执行所述自适应尖峰抑制算法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，执行所述尖峰抑制算法包括：重复如下步骤：验证所述经修改的模型和调整一个或多个模型参数，直到所述经修改的模型满足所述预定准则。
5.根据权利要求3或权利要求4所述的方法，其中，执行所述尖峰抑制算法还包括：响应于确定所述模型或所述经修改的模型满足所述预定准则而针对所述体素应用所述模型或所述经修改的模型。
6.根据权利要求2至4中的任一项所述的方法，
7.根据权利要求3至6中的任一项所述的方法，其中，使用滤波器来执行为所述经预处理的图像的体素的三维...
【专利技术属性】
技术研发人员：A·格林高兹，L·戈申，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：
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