一種肺部疑似結節圖像增強方向尺度濾波方法

2023-09-10 22:53:00

專利名稱：一種肺部疑似結節圖像增強方向尺度濾波方法
技術領域：
本發明屬於醫學影像自動分析處理技術領域，具體涉及一種基於數學形態學改進 的肺部疑似結節圖像增強方向尺度濾波方法。
背景技術：
肺癌的死亡率居世界惡性腫瘤所致死亡人數之首，患者的5年生存率與腫瘤分期 密切相關，肺癌患者總的5年生存率約為15%左右，然而I期患者的5年生存率可達到 70%[1]，因此早期檢出及早期診斷對提高肺癌患者的生存率具有重要的意義。肺癌早期是以肺節點的形式表現的。螺旋CT掃描(Helical Computed Tomography Scans, HCTS )和X射線胸片(Chest Radiography)是肺部節點醫學影像檢測的兩種主要 技術手段[2]。在肺部節點醫學影像早期檢測中，雖然CT掃描技術的檢測性能明顯優於X射 線胸片技術，但是由於X射線胸片在檢測一些未被懷疑病症方面的能力，特別是相較於CT 掃描，其較低的X射線劑量和較為低廉的經濟成本，使得X射線胸片成為目前肺部節點醫學 影像檢測中最為優先和最為常見的技術手段[3]。然而需要指出，由於X射線胸片圖像是一 种放射成像影像，各種組織影像在X胸片影像中互相疊加，加上各胸部組織對X光的吸收率 差別也較大，例如在肺區既有強烈吸收X光的骨骼、血管，也有很少吸收X光的兩肺葉等，X 光圖像很難對胸部的各部分都適當曝光，因此導致X胸片具有較低的影像對比度和較多噪 聲及較差的影像視覺，同時由於肺部節點影像通常又比較小，從而使得X胸片肺部節點的 臨床檢測對醫師來說仍然是一個具有挑戰性的工作[4]。作為一種基本的圖像預處理手段，圖像增強對於改善X胸片圖像的圖像質量和視 覺效果，降低讀片的難度有著重要作用。近年來，人們在此方面做了大量的工作，提出很多 有效的圖像增強方法，並應用於X胸片圖像增強處理中[5]-[12]，如基於直方圖均衡的X胸片 圖像增強方法[8]-[9]、基於拉普拉斯模板的圖像增強[1°]-[11]以及基於粗糙集的圖像增強方法 [12]等。然而上述方法都是針對整幅X胸片進行增強，並沒有特別考慮對X胸片中的某個特 定病變區域或病變組織，如肺部節點進行增強，而臨床上對於肺癌的檢測主要是對肺部節 點的檢測，所以研究如何增強和改善X胸片肺部節點圖像質量，特別是增強肺部節點與其 周圍組織影像的灰度對比度對於提高肺癌的早期檢測結果具有更為重要的意義。在文獻[16]中，基於對X胸片及X胸片肺部節點影像特點的觀察分析，提出了一 種基於視覺及多尺度LoG算子X胸片肺部節點圖像增強方法，其方法是通過在X，Y方向分 別取不同的尺度值來對傳統拉普拉斯高斯算子進行了改進，使得X，Y方向上頻率通帶變的 不同，從而與人眼的視覺感知相一致和符合人眼視覺特性。實驗表明該方法能有效對肺結 節進行增強，對非肺結節進行弱化，增強後的圖像比較符合X胸片本身生理特性。不過該方 法對於X胸片中細微病灶結構與其周圍結構的對比度增強效果不明顯。分析其原因是由 於X胸片圖像解析度過低，噪聲幹擾過於嚴重，對於一些細微的組織結構和病灶，其結構和 形狀難以分辨引起的。數學形態學是一種以圖像的形態特徵為研究對象，對圖像進行分析的數學工具，其基本思想是用具有一定形態的結構元素去度量和提取圖像中的對應形態以達到對圖像 分析和識別的目的[17]_[18]。最基本的形態學運算子有腐蝕、膨脹、開、閉。其中，腐蝕的作用 是消除邊界點，從而縮小目標區域、增大孔洞、消除噪聲點；膨脹的作用與腐蝕相反，可以將 背景點合併到目標區域中，增大目標區域、消除孔洞、形成連通區域；開運算是先腐蝕後膨 脹運算的合併，設J為輸入圖像，B為結構元素，則圖像i 對圖像J作開運算可描述為
權利要求
一種肺部疑似結節圖像增強方向尺度濾波方法，其特徵在於，包括以下操作步驟步驟1，輸入原始圖像，利用灰度形態學中的高帽、低帽變換算子分別計算原始X胸片的峰值圖像和谷值圖像；步驟2，利用方向尺度拉普拉斯高斯函數作為匹配濾波器對X胸片峰值圖像中肺內類圓形病灶圖像進行定向增強，在圖像增強運算中引入視覺矯正因子，對方向尺度拉普拉斯高斯算子卷積圖像進行視覺矯正；步驟3，將步驟2得到的圖像加上原始X胸片圖像再減去步驟1得到的谷值圖像，即可得到輸出圖像。
2.根據權利要求1所述的圖像增強方法，其特徵在於所述步驟1中，計算原始X胸片 的峰值圖像和谷值圖像的方法為
3.根據權利要求2所述的圖像增強方法，其特徵在於所述步驟2中，利用方向尺度拉 普拉斯高斯函數作為匹配濾波器對X胸片峰值圖像中肺內類圓形病灶圖像進行定向增強， 如下式所示
4.根據權利要求3所述的圖像增強方法，其特徵在於所述步驟3中，將步驟2得到的 圖像加上原始X胸片圖像再減去步驟1得到的谷值圖像的方法為
全文摘要
本發明公開了一種肺部疑似結節圖像增強方向尺度濾波方法，其步驟為輸入原始圖像，利用灰度形態學中的高帽、低帽變換算子分別計算原始X胸片的峰值圖像和谷值圖像；利用方向尺度拉普拉斯高斯函數作為匹配濾波器對X胸片峰值圖像中肺內類圓形病灶圖像進行定向增強，在圖像增強運算中引入視覺矯正因子，對方向尺度拉普拉斯高斯算子卷積圖像進行視覺矯正；將步驟2得到的圖像加上原始X胸片圖像再減去步驟1得到的谷值圖像，即可得到輸出圖像。其有益效果是，不僅使得X胸片圖像中肺內類圓結構病灶與其周圍背景組織的灰度對比明顯增強，而且保持了X胸片中的紋理細節，較好的改善了X胸片圖像的可視效果。
文檔編號G06T5/00GK101989351SQ20101054565
公開日2011年3月23日 申請日期2010年11月16日 優先權日2010年11月16日
發明者白軍, 石爭浩 申請人:西安理工大學