自适应医用图像增强处理的方法技术

一种自适应医用图像增强处理的方法，该方法包括如下步骤：对原始医用图像进行去除噪音增强处理后得到第一临时图像；压缩第一临时图像中的非诊断特征成分获取第二临时图像；采用设计的特征抽出滤波器，抽出原始图像的高频信号成分获取第三临时图像；对第三临时图像进行解析分类，获取低信号领域内的诊断特征成分的第四临时图像、高信号领域内的诊断特征成分的第五临时图像和噪音成分的第六临时图像；将第二、第四、第五和第六临时图像进行加权叠加，然后根据设定的图像处理条件对合成处理后的图像进行调整，获取诊断用的显示图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，尤其是涉及一种医用图像自适应增强处理的方法。
技术介绍
近年，数字化医学影像学设备有了很大的进步。继CT、PET、SPECT、DSA、MRI、数字化超声、数字化胃肠摄影和数字化乳腺摄影之后，计算机X线摄影(computed radiography, CR)和数字X线摄影(digital radiography,DR)等新技术问世，医学影像学全面数字化的时代已经来临。随着数字化医学影像学设备的进步，医师的诊断方法也发生了根本的变化。 过去，用影像学设备所拍摄的医用图像直接打印在胶片上，医师通过观察胶片的“硬读片” 方法进行诊断。现在，用影像学设备所拍摄的数字化医用图像保存在一个服务器上，医师通过和网络连接的LCD等显示设备观察再现原始图像的“软读片”方法进行诊断。在医生进行“软读片”时，由于显示设备是图像的最终呈现者，因此，显示质量极大地影响着诊断精度。而目前的医用显示设备仅通过改进显示设备的物理材料属性来提高显示质量，其成本非常昂贵。医院出于对成本的考虑，常常舍弃医用显示器的配置，以普通显示器来代替。然而，一方面，从“软读片”时所使用的硬件设备来看，普通显示器和医用显示器的显像管等物理特性不同，例如，普通显示器的最大亮度仅是医用显示器的1/2，而较小的亮度范围导致从原始医用图像中的灰度差转化成的用于人眼分辨的亮度差较小，以致于人眼无法分辨，从而发生病灶的漏发现。普通显示器不具有DICOM校正功能，而显示设备的亮度等固有物理特性随着使用时间的增长而衰减，从而影响显示质量的稳定性和一致性， 导致医师的误诊断。另一方面，从“软读片”时所使用的图像来看，DICOM图像的像素灰阶可以达到65536个，而普通显示器的显示系统的调色板只能显示256种颜色。因此，IObit, 12bit和16bit的原医用图像变换成一般显示器的R、G、B各为^Dit的显示图像时，一部分灰阶信息丢失从而引起显示质量低下。此外，在获取原医用图像数据时，成像的技术参数是由摄影技师在特定摄影条件下所决定的，按照原成像的技术参数在不同的显示设备上再现原图像时，显示设备的显示参数并不一定适合要显示的图像，特别是多种类的医用图像同时在一个显示设备再现时，显示设备的显示参数并不是完全适合每一种图像。进一步，医用图像数据在获取和传输过程中产生的噪音和不同医师所需要的显示设备的显示参数不同，而目前还没有合适的调整方法也可能引起医师的误诊断。因此，用显示设备实现医师“软读片”时，非常需要根据显示设备的物理属性等硬件条件及实施“软读片”诊断医师的主观要求，对要显示的图像进行自适应处理以对应显示设备的物理属性，从而提高显示设备的诊断能力。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种医用图像自适应增强处理的方法，通过实施解决上述问题。尤其是普通显示器和医用显示器的显像管等物理特性不同的问题，以便提高普通显示器的诊断能力，使其达到价格昂贵的医用显示器的显示效果。一种，包括如下步骤(1)对原始医用图像进行去除噪音处理后得到第一临时图像；(2)压缩第一临时图像中的非诊断特征成分获取第二临时图像；(3)采用预先设计的特征抽出滤波器，抽出图像的高频信号成分获取第三临时图像；(4)对第三临时图像进行解析分类，获取低信号领域内的诊断特征成分的第四临时图像、高信号领域内的诊断特征成分的第五临时图像和噪音成分的第六临时图像；(5)通过图像合成手段，将第二临时图像、第四临时图像、第五临时图像和第六临时图像进行加权叠加，然后根据存储的图像处理条件对合成处理后的图像进行调整，获取诊断用的显示图像。通过该方法的使用，取得如下的有益效果针对在原摄影条件下纪录的多位图像，S卩10bit、12bit、16bit图像，实施本专利技术的自适应医用图像增强处理方法后，由于显示图像的诊断特征按照显示设备的固有特性在显示前被实时增强了，从而避免了原医用图像变换成显示图像时所引起的诊断信息的丢失，可使显示图像的诊断能力得到提高。本专利技术的自适应医用图像增强处理方法里包含了去除噪音的步骤。由于医用图像中的噪音和病变特征信号通常具有相近的频率特性，现有消噪滤波器技术的缺点是在消去噪音时，供医生诊断用的病变特征也被同时消去。而本专利技术利用小波分析实现了把想增强的图像细节和不想增强的噪音成分的成功分离，在具有病变信号特征被保留和增强的同时，能成功地把噪音消去。本专利技术以图像获取设备类型的检查部位为单位设计的特征抽出滤波器能保证全部抽出感兴趣的诊断特征，在抽取的高频分量中分离出了噪音成分，在诊断特征增强时特别对噪音成分进行了抑制，这就避免了现有技术中的方法在有效增强图像组织边缘和细节信息的同时，噪音也会增加的问题。本专利技术的技术参数可被用户在实机DICOM校正过的显示状态下进行调整设定，可使用户、每一种医用图像以及所用显示设备的显示参数达到最佳匹配状态。这样就解决了由于显示设备的亮度范围相对较小所引起的病灶的漏发现问题。对于不同的显示设备，仅通过调整技术参数就可使该设备达到医用显示器的显示效果。采取定期对显示设备的亮度等固有物理特性进行测量，实机校正显示设备和更新技术参数的方法可使图像显示的一致性和稳定性得到实现。此外，医师可调整设定适合自己的显示设备的显示参数，从而可实现在最适当的诊断环境和设备条件下进行诊断的临床要求。可使现有医用显示设备的性价比得到大幅度提升。本专利技术采用自适应医用图像增强处理的手段，提高显示设备的诊断能力。使一般显示器达到医用显示设备的显示效果，具有同样的诊断能力，而成本可降低30%。从而可大幅度的降低建立数字化医院的成本，推动 “软读片”诊断方法的普及，提高诊断精度并减少病人负担。附图说明图1是根据本专利技术的一个优选实施例的用于流程图；图2是按照本专利技术的方法中的去除噪音时所设计的小波分解树的结构图；图3是根据本专利技术的方法中步骤(1)的方法流程图；图4是根据本专利技术的另一个优选实施例的用于流程图；图5是利用普通液晶显示器显示的原CR胸部图像；图6是按照本专利技术的方法中的将图5的图像进行去除噪音后所显示的图像；图7是按照本专利技术的方法最终获得的CR胸部显示图像；图8是利用普通液晶显示器显示的原CT肺部图像；图9是按照本专利技术的方法最终获得的CT肺部显示图像；图10是利用普通液晶显示器显示的原Mammography乳房图像；图11是按照本专利技术的方法最终获得的Mammography乳房显示图像；图12是利用普通液晶显示器显示的原MR T2头部图像；图13是按照本专利技术的方法最终获得的MR T2头部显示图像。具体实施例方式下面将参照附图更加详细地描述根据本专利技术的自适应医用图像增强处理方法的具体实施方式。如图1所示，该包括如下步骤(1)对原始医用图像进行去噪音增强处理后得到第一临时图像；进一步地，该步骤还包括如下步骤，如图3所示，(Ia)以噪音特性种类为单位设计小波基；(Ib)将原始医用图像转化为多位的显示图像；(Ic)采用上述设计的小波基对多位的显示图像进行小波包变换，对小波包变换系数实施阈值处理；(Id)基于上述小波包变换系数，利用小波包逆变换得到第一临时图像。该步骤(1)的技术方案的特征在于以噪音特性种类为单位设计小波基并设计了图2所示的Wavelet Decomposition T本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种自适应医用图像增强处理的方法，其特征在于，包括如下步骤：（１）对原始医用图像进行去噪音增强处理后得到第一临时图像；（２）压缩第一临时图像中的非诊断特征成分获取第二临时图像；（３）采用预先设计的特征抽出滤波器，抽出图像的高频信号成分获取第三临时图像；（４）对第三临时图像进行解析分类，获取低信号领域内的诊断特征成分的第四临时图像、高信号领域内的诊断特征成分的第五临时图像和噪音成分的第六临时图像；（５）通过图像合成手段，将第二临时图像、第四临时图像、第五临时图像和第六临时图像进行加权叠加，然后根据设定的图像处理条件对合成处理后的图像进行调整，获取诊断用的显示图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋慧琴，马岭，蒋宏宇，
申请(专利权)人：蒋慧琴，
类型：发明
国别省市：41