一種醫學圖像處理方法及系統與流程
2023-09-18 19:21:01 3
本發明涉及醫學圖像技術領域，具體涉及一種醫學圖像處理方法及系統。
背景技術：
近年來，隨著醫學影像技術的發展和進步，圖像處理在醫學研究與臨床醫學中的應用越來越廣泛。醫學圖像在現代疾病診斷中佔有相當重要的地位，在分析和閱讀灰階醫學圖像時，圖像的對比度、邊緣特徵和信噪比等對診斷的正確性非常重要。然而，由於成像設備、傳輸介質和記錄設備的不完善以及成像對象的影響等多種因素，醫學圖像在生成過程中不可避免地產生噪聲、模糊、偽影等問題；另外，在對醫學圖像的處理環節，也會引入噪聲幹擾，在圖像上常表現為引起較強視覺效果的孤立像素點、像素快、細粒、網紋或雪花狀等結構異常。這些噪聲掩蓋了部分圖像中某些特徵的可見度(這部分圖像區域往往含有重要的參考信息)，尤其對於低對比度的物體，影響圖像的解析度，甚至使醫師無法做出正確判斷。因此有必要對醫學圖像進行濾波，以獲得良好的視覺效果，提高醫學診斷的準確率。
醫學圖像濾波方法一個重要的指標就是可控性，即對不同類型的醫學圖像輸入同樣的參數能達到統一的濾波效果。通常的濾波技術對每一個輸入參數都有一個期望的濾波效果，但只能在理想的情況下(如圖像噪聲分布為均勻的高斯白噪聲等)可以達到。而實際的醫學成像過程，如磁共振成像中既包含來自受檢者身體和電路元器件的內部噪聲，又包含周圍環境對射頻信號幹擾引入的外部噪聲，這些噪聲的存在會使一些組織的邊界變得模糊。此外，成像過程中需要根據人體不同組織選擇不同的成像序列，圖像種類繁多，成像處理過程中往往會加入變形矯正，並行成像，圖像放大等處理操作，最終 使生成的磁共振圖像中包含各種難以估計的噪聲模型，要達到統一的濾波效果是一件非常困難的事情。醫生觀察醫學圖像一般有局部性和全局性，即一方面只對自己感興趣的區域敏感，例如對乳腺圖像更為關心乳腺部分的效果，對圖像濾波效果是否穩定的評判往往取決於這些區域的濾波效果是否一致；另外一方面，也很強調全圖視覺效果的一致性，即圖像的整體濾波效果需要比較統一。
圖像的每個像素值都由實際像素值和隨機噪聲兩部分組成，現有醫學圖像濾波方法主要有基於頻域轉換的濾波和基於圖像域的均值/中值濾波方法。基於頻域的濾波方法一般過程為：將圖像轉到頻域；對頻域係數濾波；從頻域重建濾波後的圖像。其濾波(降噪)效果一般依賴於頻域轉換函數和濾波方法兩部分。基於圖像域的均值濾波首先利用像素點周邊的像素集合平均值來對實際像素值進行無偏估計。然而上述圖像濾波方法一般只能應用於比較理想的噪聲模型，當處理噪聲模型複雜的圖像時，濾波穩定性差，無法滿足用戶需求。基於此，有必要提出一種可用於複雜噪聲模型的，保證濾波穩定性的醫學圖像處理方法。
技術實現要素：
本發明要解決的問題是提供一種醫學圖像處理方法，其可用於複雜噪聲模型，濾波效果穩定，保證全圖濾波的一致性，而且處理速度快。為解決上述問題，本發明提供一種醫學圖像處理方法，包括：
獲取待處理醫學圖像I0，並提取所述醫學圖像I0的感興趣區域R0；
對所述感興趣區域R0進行濾波和參數優化，得到最優濾波參數w；
利用所述最優濾波參數w對所述醫學圖像I0感興趣區域R0之外的區域進行濾波處理；
輸出經過濾波處理的醫學圖像。
進一步地，對所述醫學圖像I0進行線性結構檢測獲取結構圖，根據所述結構圖中的歸一化灰度值提取所述醫學圖像I0的感興趣區域R0。
進一步地，對所述感興趣區域R0進行濾波和參數優化，得到最優濾波參數w的具體過程為：
(a)設定期望噪聲殘留比α和容忍度β，並根據期望噪聲殘留比α計算得到初始濾波參數w0，其中0＜α＜1，0＜β＜0.1；
(b)獲取濾波處理前感興趣區域R0局部標準差的均值；
(c)利用初始濾波參數w0對所述感興趣區域R0進行濾波處理，並獲取濾波處理後感興趣區域R0局部標準差的均值；
(d)根據濾波處理後感興趣區域R0局部標準差的均值，得到感興趣區域R0的噪聲殘留比x，其中0＜x＜1；
(e)比較所述濾波處理後感興趣區域R0的噪聲殘留比x與所述期望噪聲殘留比α的差值是否在容忍度β範圍內，如果是，則令所述初始濾波參數w0為最優降噪參數w；否則，則調整所述初始濾波參數w0，並返回執行步驟(c)。
進一步地，所述期望噪聲殘留比α和所述初始濾波參數w0的關係為：
進一步地，所述感興趣區域R0的噪聲殘留比其中，σ1表示濾波處理前感興趣區域R0局部標準差的均值，σ2表示濾波處理後感興趣區域R0局部標準差的均值。
進一步地，其特徵在於，調整所述初始濾波參數w0的具體步驟為：
如果x＞α+β，則令w0＝w0+0.1；
如果x＜α-β，則令w0＝w0-0.1，其中「＝」為賦值號。
進一步地，所述容忍度β的取值範圍為0.01-0.1。
進一步地，當所述初始濾波參數w0的調整次數達到設定次數時，令初始濾波參數w0為最優濾波參數w。
本發明的另一方面還提出一種醫學圖像處理系統，包括：
醫學成像裝置，用於獲得被掃描部位的初始醫學圖像；
圖像預處理裝置，與所述醫學成像裝置連接，用於從所述醫學成像裝置設備獲取待處理醫學圖像I0，並提取所述醫學圖像I0的感興趣區域R0；
濾波裝置，與所述圖像後處理裝置連接，用於對所述感興趣區域R0進行濾波和參數優化，得到最優濾波參數w；利用所述最優濾波參數w對所述醫學圖像I0感興趣區域R0之外的區域進行濾波處理；
顯示裝置，與所述濾波裝置連接，用於輸出並顯示經過濾波處理的醫學圖像。
進一步地，還包括存儲裝置，用保存初始醫學圖像以及經過濾波處理的醫學圖像。
與現有技術相比，本發明的有益效果為：根據用戶對圖像濾波效果穩定性的評判常常取決於其感興趣區域的特點，從待處理醫學圖像中預先提取代表性的感興趣區域，在選定的感興趣區域上進行參數優化，得到感興趣區域最合適的濾波參數，然後將感興趣區域最合適的濾波參數應用到整幅圖像的濾波處理中，得到的濾波效果穩定性與用戶的期望比較吻合，當應用於不同圖像時濾波效果更穩定；避免了不同區域採用不同參數造成濾波(去噪)效果不統一的缺點，保證了全圖濾波的一致性；只提取感興趣區域進行濾波參數優化，然後應用於全圖，避免了對所有圖像區域都進行參數優化造成的耗時較長的缺點，提高了圖像處理速度。
附圖說明
圖1為本發明醫學圖像處理方法流程圖；
圖2a為待處理的頭部掃描磁共振圖像；
圖2b為頭部掃描磁共振圖像的歸一化線性結構檢測結果圖；
圖2c為頭部掃描磁共振圖像的歸一化灰度圖；
圖2d為頭部磁共振圖像的感興趣區域；
圖3為獲取感興趣區域最優濾波參數的流程圖；
圖4為本發明中處理的掃描部位圖像的比例；
圖5a為採用現有技術濾波後實際噪聲殘留比例和期望噪聲殘留比例的關係圖；
圖5b為採用本發明濾波後實際噪聲殘留比例和期望噪聲殘留比例的關係圖；
圖6為本發明醫學圖像處理系統結構圖。
具體實施方式
在下面的描述中闡述了很多具體細節以便於充分理解本發明。但是本發明能夠以很多不同於在此描述的其它方式來實施，本領域技術人員可以在不違背本發明內涵的情況下做類似推廣，因此本發明不受下面公開的具體實施的限制。其次，本發明利用示意圖進行詳細描述，在詳述本發明實施例時，為便於說明，所述示意圖只是實例，其在此不應限制本發明保護的範圍。
圖像去噪最終目的是去除圖像中的噪聲，儘可能得獲取清晰的原始圖像。換句話說，就是在消除噪聲的同時，保留圖像的幾何結構。醫學圖像為醫生診斷和治療提供重要的輔助信息，因此，醫學圖像去噪在醫學上具有極其重要的作用。特別是磁共振成像技術，其具有對人體無電離輻射、軟組織對比度高、解析度好、可提供豐富的診斷信息等眾多優點，但是快速成像以及高解析度使重構後的磁共振圖像呈現較大的噪聲偽影，影像成像質量，進而影響後續的診斷和治療。磁共振圖像的噪聲主要來自人體和電路器件，表現為 隨機噪聲、機器噪聲、生理噪聲，正是由於上述因素，導致視覺檢測的幅度圖像包含的噪聲並不是加性高斯白噪聲，而是呈現出與信號相關的n維分布。另外實際的磁共振圖像種類繁多，為了加速成像效果而引入的並行成像、變形矯正、圖像方法等過程，也會給最終的圖像噪聲模型帶來難以估計的變化。
現有的濾波(降噪)方法主要有基於頻域轉換的濾波方法和基於圖像域的均值/中值濾波。其中基於圖像域的均值濾波方法利用像素點周邊的像素集合平均值對實際像素值進行估計，或者使用像素集合的中值代替均值，使用加權平均代替平均值。加權平均濾波通常依賴全局平滑參數來調節降噪程度，然而在調節過程中，改變該參數的同時也會改變全圖的降噪程度，即平滑的區域與降噪不足的區域將會被同等對待。然而，用戶期望噪聲可以在全圖範圍內以同等比例壓縮，且對不同圖像使用相同參數得到的降噪效果應具有視覺一致性。傳統的針對高斯分布噪聲的方法已經無法很好的去除醫學圖像的噪聲。
本發明提出了一種醫學圖像處理方法，其主要思想為：預先在醫學圖像中提取有代表性的感興趣區域，對選定的感興趣區域進行濾波參數優化，得到對於感興趣區域最適合的濾波參數，然後將濾波參數應用於全局醫學圖像中，從而達到對醫學圖像穩定濾波、保證全圖濾波一致性的效果，具體步驟如圖1所示：
S10、獲取待處理醫學圖像I0，並提取醫學圖像I0的感興趣區域R0。在此具體實施例中，對醫學圖像I0進行線性結構檢測獲取結構圖，根據結構圖中的歸一化灰度值提取醫學圖像I0的感興趣區域R0。具體過程為：首先對醫學圖像I0(如圖2a中待處理的頭部掃描磁共振圖像)進行線性結構檢測，得到線性結構檢測結果S0，並對線性結構檢測結果S0進行歸一化，得到如圖2b中頭部掃描磁共振圖像的歸一化線性結構檢測結果圖S0_norm；同時對醫學圖像I0進行灰度歸一化，得到如圖2c所示的頭部掃描磁共振圖像的歸一化灰度 圖I0_norm(顯示與原始待處理的頭部磁共振圖像基本無差別)，其中歸一化灰度圖I0_norm中每一像素點的灰度值位於0-1之間；最後分別比較歸一化灰度圖I0_norm中每一像素點的灰度值與設定的灰度閾值T1的關係、歸一化線性結構檢測結果圖S0_norm中每一像素點的結構檢測結果與設定的結構歸一化閾值T2的關係，聯合利用上述兩種比較關係從醫學圖像I0提取出感興趣區域R0。需要說明的是，本實施例中處理的醫學圖像為磁共振圖像，根據掃描部位的不同，其設定的灰度閾值T1也不同：當掃描部位為頭顱時，其設定的灰度閾值T1為0.05；當掃描部位為四肢關節時，其設定的灰度閾值T1為0.045；當掃描部位為體部和脊柱時，其設定的灰度閾值T1為0.06；當掃描部位為心臟、乳腺或血管增強造影成像時，其設定的灰度閾值T1為0.07。而設定的結構歸一化閾值T2為雙閾值，在本實施例中，結構歸一化雙閾值T2_1＝0.05和T2_2＝0.15。當醫學圖像中的部分區域同時滿足I0_norm＞T1且T2_1＜S0_norm＜T2_2時，即為如圖2d所示的頭部磁共振圖像的感興趣區域R0。需要說明的是，感興趣區域的提取還可以是目標檢測方法、通過圖像直方圖中的灰度閾值確定感興趣區域的方法或採用分水嶺分割算法結合注意力模型算法的機制來實現感興趣區域的自動檢測。
S20、對感興趣區域R0進行濾波和參數優化，得到最優降噪參數w，其具體過程如圖3所示為：
(a)設定期望噪聲殘留比α(用戶期望保留噪聲的程度)，並根據期望噪聲殘留比α計算得到初始濾波參數w0，其中0＜α＜1。醫學中常用的噪聲參數分為smooth、median和sharp三檔，在此具體實施例中，根據實際需要設定期望噪聲殘留比分別為αsmooth＝0.7(對應期望降噪水平為30％)，αmedian＝0.8(對應期望降噪水平為20％)，αsharp＝0.9(對應期望降噪水平為10％)，即期望噪聲殘留比越高對應期望降噪水平越低，反之期望噪聲殘留比越低對應期望降噪水平越高。另外，根據待處理醫學圖像的特徵、噪聲的特徵以及Lindeberg-Lévy 中心極限定理，可得出期望噪聲殘留比α和初始濾波參數w0的關係為：
(b)獲取濾波處理前感興趣區域R0局部標準差的均值σ1。
(c)利用初始濾波參數w0對感興趣區域R0進行濾波處理，並獲取濾波處理後感興趣區域R0局部標準差的均值σ2(σ2由當前濾波處理後的感興趣區域決定，後續循環濾波過程中會因為濾波參數的改變而變化)。濾波處理可以使用現有非局部均值降噪的方法，大體為：以感興趣區域的當前像素為中心選取一個領域(該鄰域的大小和形狀無固定標準)，以周圍相鄰像素為中心選取周圍鄰域，根據當前鄰域和周圍領域之間的差異性計算當前像素和周圍像素的相似性權重，然後對當前像素和周圍像素進行加權平均，即可得到當前像素的去噪值。需要說明的是，上述濾波方法還可以採用鄰域濾波或雙邊濾波方法。
(d)根據濾波處理後感興趣區域R0局部標準差的均值，得到濾波處理後感興趣區域R0的噪聲殘留比x，其中σ1表示濾波處理前感興趣區域R0局部標準差的均值，σ2表示濾波處理後感興趣區域R0局部標準差的均值其中0＜x＜1。
(e)比較濾波處理後感興趣區域R0的噪聲殘留比x與期望噪聲殘留比α的差值是否在容忍度β範圍內，如果是，則令當前初始濾波參數w0為最優降噪參數w；否則，則調整當前初始濾波參數w0，返回步驟(c)，其中0＜β＜0.1，優選範圍設置為0.01-0.1任意數值。在此具體實施例中，設定容忍度β＝0.05。初始濾波參數w0調整的具體過程為：如果|x-α|≤β，則令初始濾波參數w0為最優降噪參數w。如果|x-α|＞β，此處「||」為取絕對值符號，在此條件下分兩種情況處理：如果x＞α+β，則w0＝w0+0.1；如果x＜α-β，則令w0＝w0-0.1， 其中「＝」為賦值號。上述經過調整後的初始濾波參數w0重新返回步驟(c)繼續對感興趣區域進行濾波處理，直到滿足|x-α|≤β，且令當前初始濾波參數w0為最優降噪參數w。需要說明的是，為了加速迭代算法的處理過程，同時保證圖像處理效果，上述調整初始濾波參數以及利用調整的濾波參數處理感興趣區域的過程也有一定的次數限制。在此具體實施中，當初始濾波參數w0的調整次數達到設定次數時(本實施例中優選為10次)，則直接令當前初始濾波參數w0為最優降噪參數w，無需再判定濾波處理後感興趣區域R0的噪聲殘留比x與期望噪聲殘留比α的數值關係。需要特別說明的是，以上的最優降噪參數w是指在符合特定條件下對參數的一個較佳選取，也可稱為優化的降噪參數w，本實施例中，根據smooth、median和sharp檔位的不同(即針對特定濾波要求)，得到的最優降噪參數也會不同，僅僅針對當前特定條件。
S30、利用最優降噪參數w對所述醫學圖像I0感興趣區域R0之外的區域進行濾波處理，該處理過程與利用初始濾波參數對感興趣區域進行濾波處理的過程大體相同。
S40、輸出經過濾波處理的醫學圖像。在此具體實施例中，共處理17899幅磁共振圖像，覆蓋磁共振掃描的多個身體部位，如圖4所示，其中四肢關節圖像比重為30％，頭顱圖像比重為25％，體部和脊柱圖像比重都為15％，心臟、乳腺和增強磁共振血管成像的比重都為5％。作為對比，分別選擇現有醫學圖像處理方法和本發明方法對磁共振圖像處理，如圖5a為採用現有技術濾波後實際噪聲殘留比例和期望噪聲殘留比例的關係圖，圖5b為採用本發明方法濾波後實際噪聲殘留比例和期望噪聲殘留比例的關係圖。通過對比可知，採用現有技術濾波中歸一化權重的非局部加權濾波後實際噪聲殘留比和期望噪聲殘留比例在設定的三個檔位都存在較大誤差，且各個檔位上的噪聲殘留比波動範圍較大，效果不穩定，而採用本發明方法濾波處理後的圖像，其不同檔位之間實際噪聲殘留比例與期望的噪聲殘留比例更加一致，且同一檔位 上的噪聲殘留比波動範圍較小，降噪程度更穩定。
以上實施方式以磁共振圖像(MRI)為例，但是本發明也應用於計算機斷層圖像(CT)、數位化X線攝影(DR)等醫學圖像的處理。
本發明還提出一種醫學圖像處理系統，如圖6所示包括：
醫學成像裝置100，用於獲得被掃描部位的初始醫學圖像。根據醫學圖像的不同，所用的醫學成像裝置也不盡相同。如磁共振圖像的醫學成像裝置包含由主磁場線圈、梯度磁場線圈和射頻線圈組成的磁場模塊，採集磁共振信號的數據採集模塊，將數據採集模塊的信號處理成初始磁共振圖像的數據處理模塊。如計算機斷層成像(CT)圖像的醫學成像裝置包括由X射線管、高壓發生器、X射線控制器組成的X射線產生模塊，晶體探測器組成的採集X射線衰減信號並將X射線能量轉換為電信信號的數據檢測模塊，將探測器的電信號轉換為CT圖像的圖像重建模塊。如DR圖像的醫學成像裝置則主要包括X射線源，探測X射線信號的探測器以及數字圖像處理模塊(其將探測器探測的電信號轉化為DR數字圖像)。
圖像預處理裝置200，與醫學成像裝置100連接，用於從醫學成像裝置100獲取待處理醫學圖像I0，並提取所述醫學圖像I0的感興趣區域R0。其中，圖像後處理裝置200提取感興趣區域可以根據圖像的灰度提取，或根據線性結構檢測結果提取，或者聯合利用兩個特徵結果提取。
濾波裝置300，與圖像預處理裝置200連接，用於對感興趣區域R0進行濾波和參數優化，得到最優濾波參數w；利用最優濾波參數w對醫學圖像I0感興趣區域R0之外的區域進行濾波處理。實際處理中，濾波裝置300可以選擇非局部均值濾波器、雙邊濾波器等。
輸出裝置400，與濾波裝置300連接，用於輸出並顯示經過濾波處理的醫學圖像。
雖然本發明披露如上，但本發明並非限定於此。任何本領域技術人員，在不脫離本發明的精神和範圍內，均可作各種更動與修改，因此本發明的保護範圍應當以權利要求所限定的範圍為準。