基於數字x光機的醫學圖像處理裝置、方法及系統的製作方法

2023-12-10 03:40:06 4

專利名稱：基於數字x光機的醫學圖像處理裝置、方法及系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及醫療器械技術領域，特別涉及一種基於數字X光機的醫學圖像處理裝置、方法及系統。
背景技術：
現代醫學中，醫學圖像是醫生判斷病人病情的重要資料，對診斷是至關重要的，現在對於醫學圖像採集和處理有一些已知的方法。醫學圖像採集通常如圖1所示結構示意圖，因X射線不可見的特點，電荷耦合元件CCD相機不能直接採集X射線，所以通過閃爍屏將X射線轉換成微弱的可見光，並由影像增強板將微弱的光信號增強，轉換後的光線為可見光，可見光經反射鏡改變光路後被大接收度、短焦距鏡頭組收集到CXD相機，CXD相機輸出的數字圖像嵌入式系統後送計算機顯示、處理和存儲。常見的醫學圖像的處理方式可從一些公開的文獻資料中獲知，但通常各種醫療成像設備對數據都是沒有經過壓縮的，對接受或採集到的圖像不做處理便傳輸至電腦PC機，屬於傳統的「圖像採集-PC機-終端控制設備」模式，也通常採用的是單一的有線數據傳輸方式。例如，《醫療衛生裝備》2008年第29卷4期公開的《嵌入式系統在醫療儀器上的應用》中，提出採用非晶矽做轉換X射線材料，運用多功能DR攝影技術，將所攝得的圖像運用後處理軟體進行一系列後處理工作，如在系統的操作界面內進行圖像的裁剪、放大、縮小、影像增強、黑白反轉等。又如，《微型計算機與應用》2011年第30卷13期公開的《基於ARM9的CMOS圖像採集系統的設計與實現》中，提出採用32位ARM微處理器、CMOS圖像傳感器和CPLD為核心器件，主要功能模塊有SDRAM存儲單元、圖像採集單元、乙太網傳輸模塊、Flash模塊，應用於圖像監控、醫療檢測領域等。

然而，當醫院採用高解析度CXD圖像傳感器，對病人進行多次連拍或者多個CXD圖像傳感器多角度拍攝時，採集的數據量是很大的，傳統的「圖像採集-PC機-終端控制設備」模式會傳輸大量不必要的信息，增加了數據傳輸和存儲的負擔，更重要的是，冗餘信息對有用信息產生較大幹擾，降低了醫生診斷準確性。進一步地，當需要多個CXD圖像傳感器同時工作或多角度拍攝時，傳統的有線傳輸的多條傳輸線會嚴重約束CCD圖像傳感器的應用範圍。

發明內容
為解決以上技術問題，本發明提出了一種基於數字X光機的醫學圖像處理裝置、方法及系統，具有功耗低、實時性好，穩定性高的特點。本發明提供一種基於數字X光機的醫學圖像處理裝置，包括:X射線發射單元00，用於發射X射線；感光單元10，用於將穿越人體後的X射線轉換成電信號，包括C⑶圖像傳感器11 ；中央處理單元20，用於控制原始圖像採集，存儲和預處理原始圖像；
所述中央處理單元20包括處理器21和與其連的第一存儲器22、第二存儲器23和圖像預處理單元24 ;所述處理器21控制CXD圖像傳感器11採集原始圖像，將採集後的原始圖像緩存於第一存儲器22中，所述圖像預處理單元24對原始圖像進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理，經預處理後的圖像數據緩存於第二存儲器23中；數據傳輸單元30，用於傳輸第二存儲器23中的經預處理完成後的圖像數據。優選地，所述壓縮處理採用JPEG2000壓縮方法，包括預處理和核心處理，所述預處理包括圖像分片、直流電平位移和分量變換，所述所述核心處理包括小波變換、量化和熵編碼。優選地，所述降噪處理採用Kalman濾波降噪方法，採用反饋控制方法估計過程狀態。優選地，所述有效灰度選擇包括採用圖像二值化處理和閾值處理；所述圖像二值化包括設定某一閾值T，用T將圖像的數據分成兩大部分:大於T的像素群和小於T的像素群；所述閾值處理包括先由用戶指定或通過算法生成一個閾值，如果圖像中某像素的灰度值小於該閾值，則將該像素的灰度值設置為O或255，否則灰度值設置為255或O ;所述閥值T採用計算均方差或者計算類分離指標方法確定。本發明還提供一種基於數字X光機的醫學圖像處理系統，包括以上圖像處理裝置,還包括上位機40和數據中心50 ；所述上位機40通過電纜線`與所述圖像處理裝置、數據中心50相連接，數據中心50接收和存儲所述圖像處理裝置傳送來的經預處理後的圖像數據。本發明還提供一種基於數字X光機的醫學圖像處理方法，包括:101、接收透過人體後的X射線；102、將X射線轉換成電信號，採集原始圖像信息，將採集的原始圖像信息緩存於第一存儲器中；103、從第一存儲器中讀出緩存的原始圖像信息，對原始圖像信息進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理；104、將經預處理後的圖像數據緩存於第二存儲器中；105、將經預處理完成後的圖像數據傳輸出去。優選地，所述壓縮處理採用JPEG2000壓縮方法，包括預處理和核心處理，所述預處理包括圖像分片、直流電平位移和分量變換，所述所述核心處理包括小波變換、量化和熵編碼。優選地，所述降噪處理採用Kalman濾波降噪方法，採用反饋控制方法估計過程狀態。優選地，所述有效灰度選擇包括採用圖像二值化處理和閾值處理；所述圖像二值化處理包括設定某一閾值T，用T將圖像的數據分成兩大部分:大於T的像素群和小於T的像素群；所述閾值處理包括根據以上閾值T修改像素的灰度值，如果圖像中某像素的灰度值小於該閾值，則將該像素的灰度值設置為O或255,否則灰度值設置為255或O ;
所述閥值T採用計算均方差或者計算類分離指標方法確定。本發明採用分開設置的第一存儲器和第二存儲器，一個用於存放原始圖像信息，另一個用於存儲經圖像預處理後的圖像信息，使得能夠將原始圖像的存取與經預處理後的圖像的寫入讀取分開，避免了針對同一存儲器的數據同時讀寫操作而導致的存儲和處理效率的降低，提高了醫學圖像數據讀寫效率，在醫學圖像處理領域具有較廣闊的應用前景，本發明圖像預處理單元將原始圖像進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理，對原始圖像中的冗餘信息進行排除，增大了有用信息的存儲和傳輸，既提升了傳輸效率，又避免了冗餘信息對醫生診斷所帶來的幹擾，提升了基於數字X光機進行診斷的準確性。


圖1現有數字X光機結構框圖。圖2為本發明數字X光機的醫學圖像處理裝置優選實施例結構示意圖；圖3為本發明數字X光機的醫學圖像處理系統優選實施例結構示意圖；圖4為本發明的醫學圖像處理流程示意圖；圖5為本發明數字X光機的醫學圖像處理方法優選實施例流程示意圖；圖6為本發明實施例kalman濾波預估一校正狀態變化結構圖；圖7為本發明實施例kalman濾波離散-時間線性系統的狀態方程和輸出方程的矢量結構圖； 圖8為本發明實施例kalman濾波觀測模型的矢量結構圖；圖9本發明實施例kalman濾波流程示意圖。
具體實施例方式為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明做進一步詳細說明。本發明提供一種數字X光機的醫學圖像處理裝置100，優選的實施結構示意圖如圖2所示,包括:X射線發射單元00，用於發射X射線；感光單元10，用於將穿越人體後的X射線轉換成電信號，包括CXD圖像傳感器11，中央處理單元20，用於控制原始圖像採集，存儲和預處理原始圖像，包括處理器21和與其連的第一存儲器22、第二存儲器23和圖像預處理單元24 ;所述處理器21控制CCD圖像傳感器11採集原始圖像，將採集後的原始圖像緩存於第一存儲器22中，所述圖像預處理單元24對原始圖像進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理，經預處理後的圖像數據緩存於第二存儲器23中；本發明採用分開設置的第一存儲器和第二存儲器，一個用於存放原始圖像信息，另一個用於存儲經圖像預處理後的圖像信息，使得能夠將原始圖像的存取與經預處理後的圖像的寫入讀取分開，避免了針對同一存儲器的數據同時讀寫操作而導致的存儲和處理效率的降低，提高了醫學圖像數據讀寫效率，在醫學圖像處理領域具有較廣闊的應用前景，本發明圖像預處理單元24將原始圖像進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理，對原始圖像中的冗餘信息進行排除，增大了有用信息的存儲和傳輸，既提升了傳輸效率，又避免了冗餘信息對醫生診斷所帶來的幹擾，提升了基於數字X光機進行診斷的準確性。優選的，所述處理器21採用ARM7系列處理器、ARM9系列處理器、ARMl I系列處理器或Cortex處理器的任意一種，以上選擇是基於醫學圖像對較強數據能力的要求和成本的考量，ARM系列處理器具有明顯適應性。優選的，所述第一存儲器22和第二存儲器23採用SDRAM存儲器或FLASH存儲器的任意一種。數據傳輸單元30，用於傳輸第二存儲器23中的經預處理完成後的圖像數據、控制信令以及其他相關數據。所述數據傳輸單元30為無線數據傳輸模塊31或/和千兆網卡傳輸模塊32，所述無線數據傳輸模塊31或/和千兆網卡傳輸模塊32與處理器21相連，進行數據的傳輸；也即是說，數據傳輸單元30可以採用有線的千兆網卡傳輸模塊32，也可以採用無線數據傳輸模塊31，當需要多個CCD圖像傳感器同時工作或多角度拍攝時，無線數據傳輸模塊的無線傳輸特性將不受有線連接的傳輸線的限制，將更加適用。優選的，所述無線傳輸模塊31採用NETGEAR的A6200千兆無線網卡、D-Link的Ilac千兆無線網卡任意一種進行傳輸。優選的，所述千兆網卡傳輸模塊32採用3Com公司的3C996-T網卡、Accton公司的EN1407-T網卡或TP-LI NK公司的TG-6421網卡的任意一種進行傳輸。作為一種優選實施例,本發明提供一種基於數字X光機的醫學圖像處理系統，如圖3所示，包括上述圖像處理裝置100、上位機40和數據中心50;所述上位機40通過電纜線與所述圖像處理裝置100、數據中心50相連接，數據中心50接收和存儲圖像處理裝置100傳送來的經預處理後的圖像數據，所述上位機40為控制終端，可以為一般的PC機、筆記本、IPAD或手機等移動終端，用於向X射線發射單元00、感光單元10發送操作控制指令，設定中央處理單元20、數據傳輸單元30的工作模式，接收存儲數據傳輸單元30傳來的圖像數據。本發明的信號處理流程如圖4所示，X射線發射單元00發射X光信號，穿過人體後到達感光單元10，感光單元10的CCD圖像傳感器11將X光信號轉換成數位訊號，傳給中央處理單元20，在處理器21控制下，先將原始圖像數據緩存於第一存儲器22中，然後將存儲於第一存儲器22中的原始圖像數據在圖像預處理單元24中進行圖像預處理，然後將經預處理後的圖像數據緩存於第二存儲器23中，最後將經預處理後的圖像數據通過數據傳輸單兀30發送出去。本發明感光單元10處理流程包括，首先進行初始化，中斷寄存器配置，開外部寄存器，CCD圖像傳感器11驅動載入系統(Iinux)內核，設置圖像數據傳輸通道等，進入循環狀態。然後打開CCD圖像傳感器11，並對設備進行初始化，設置要拍攝圖片的大小、解析度等。接著CCD圖像傳感器11開始捕獲圖像，等到一幀圖像捕獲完成後停止捕獲，關閉CCD圖像傳感器11，並向處理器發出圖像捕獲完成的信號。本發明提供一種基於數字X光機的醫學圖像處理方法，如圖5所示，包括:101、接收透過人體後的X射線
102、將X射線轉換成電信號，採集原始圖像信息，將採集的原始圖像信息緩存於第一存儲器中；103、從第一存儲器中讀出緩存的原始圖像信息，對原始圖像信息進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理。104、將經預處理後的圖像數據緩存於第二存儲器中；105、將經預處理完成後的圖像數據傳輸出去。本發明採用分開設置的第一存儲器和第二存儲器，一個用於存放原始圖像信息，另一個用於存儲經圖像預處理後的圖像信息，使得能夠將原始圖像的存取與經預處理後的圖像的寫入和讀取分開，避免了針對同一存儲器的數據同時讀寫操作而導致的存儲和處理效率的降低，提高了醫學圖像數據讀寫效率，在醫學圖像處理領域具有較廣闊的應用前景，本發明圖像預處理單元24將原始圖像進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理，對原始圖像中的冗餘信息進行排除，增大了有用信息的存儲和傳輸，既提升了傳輸·效率，又避免了冗餘信息對醫生診斷所帶來的幹擾，提升了基於數字X光機進行診斷的準確性。上述圖像預處理單元(24)和步驟103都涉及對原始圖像進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理，下面針對其具體處理方式，分別予以介紹。對圖像進行壓縮處理有多種現有技術可進行選擇，例如採用JPEG圖像壓縮算法等，由於考慮到醫學圖像對精度有較高要求，本發明優選採用JPEG2000無損壓縮算法對原始圖像進行壓縮處理。本發明採用的JPEG2000壓縮方法，包括:預處理和核心處理；所述預處理包括:圖像分片、直流電平(DC)位移和分量變換。圖像分片，是在編碼前，把源圖像進行分害I]，分成若干互不重疊的拼接塊(tiling)，對每一個拼接塊進行編碼操作。這樣以拼接塊為基本單位獨立編碼，可以處理較大的圖像、節省存儲空間。同時還能夠在圖像的特定位置截取具有特定要求的重構子圖。直流電平(DC)位移是在對每個拼接塊進行正向離散小波變換之前，進行直流電平位移。目的是在解碼時，能夠從有符號的數值中正確恢復重構的無符號樣本值。分量變換是線性變換:將圖像RGB轉換成YCbCr色彩空間，以便進行核心處理。所述核心處理包括小波變換、量化和熵編碼。小波變換對係數圖像的不同級數進行解碼，可以得到具有不同空間解析度的圖像。本專利中在JPEG2000編碼系統選擇整數Daubech ies (5，3)小波濾波器，是可逆非線性的，可以用於有損或者無損壓縮。由於整數Daubech ies (5，3)小波濾波器為本領域現有技術，不再詳述。量化是根據變換後圖像的特徵、重構圖像質量要求等因素來設計合理的量化步長。JPEG2000核心系統採用恆域標量量化。在每個子帶可以有不同的步長。但是在一個子帶中只有一個量化步長。可以根據給定的質量水平等因素來選擇步長(JPEG中所應用的)，來獲得一個固定的比率。圖像經過小波變換、量化後，在一定程度上減少了空域和頻域上的冗餘度，但是數據在統計意義上還存在一定的相關性。
熵編碼可以消除統計相關性，把量化後的子帶分割成小矩形塊(稱為碼塊)，分別對每個碼塊編碼。所述降噪處理有多種現有技術都可以進行，例如基於偏微分方程的圖像降噪算法等，由於考慮到經本發明經以上壓縮處理後圖像的特殊性，本發明優選採用Kalman濾波降噪算法。卡爾曼濾波用反饋控制的方法估計過程狀態:濾波器估計過程某一時刻的狀態，然後以(含噪聲的)測量變量的方式獲得反饋。因此卡爾曼濾波可分為兩個部分:時間更新方程和測量更新方程。時間更新方程負責及時向前推算當前狀態變量和誤差協方差估計的值，以便為下一個時間狀態構造先驗估計。測量更新方程負責反饋，也就是說，它將先驗估計和新的測量變量結合以構造改進的後驗估計。時間更新方程也可視為預估方程，測量更新方程可視為校正方程。最後的估計算法成為一種具有數值解的預估一校正算法，如圖6所示。時間更新方程將當前狀態變量作為先驗估計及時地向前投射到測量更新方程，測量更新方程校正先驗估計以獲得狀態的後驗估計。時間更新方程和測量更新方程中的狀態方程、觀測方程、濾波估計、kalman增益、協方差矩陣的確定是kalman濾波的關鍵。確定過程如下:系統的狀態方程由圖7所給出的模型決定。假定狀態轉移矩陣Φ (k+1，k)，激勵轉移矩陣Γ (k+l，k)是已知的，並且是確定性的，w(k)為圖像信號激勵。而觀測模型由圖8給出，其中狀態轉移矩陣H(k+1)和觀測誤差v(k+l)也是已知的，並且是確定性的，x(k+l)圖像信號激勵。它們 可以寫為x(k+l)=C> (k+1, k)x(k) + r (k+1, k)w(k), k=0, 1，...狀態方程z (k+1) =H (k+1) x (k+1) +v (k+1)觀測方程kalman濾波估計由Kalman所給出的最優線性濾波估計i(l+ l|々 + l)是由下面的遞歸矩陣公式決定
的，即
x{k + I μ +1) = Φ(/; + 1,/;)χ(/; I k) + K{k + i)[z(A- + l)
-H(k + m(k + lk)Hk\k)]初始條件對01 O) = O, k > O這裡K (k+1)稱為卡爾曼增益，表達式為K (k+1) =P (k+11 k) Ht (k+1)X [H (k+1) P (k+11 k) Ht (k+1) +R (k+1) ] ^1, k=0, I,...
其中P(k+l|k)表示單步預測誤差協方差矩陣，R(k+1)為tk時刻的協方差矩陣，假設已知，並且是確定的。單步預測誤差協方差矩陣(單步性能)P(k+l|k)=0 (k+l，k)P(k|k) 0T(k+l，k) + r (k+l，k)Q(k) rT(k+l，k)初始條件P (0 I 0) =P (0)，k=0, 1...
濾波誤差的誤差協方差矩陣(協方差遞歸形式)P(k+1 Ik + I) = [1-κ (k+1) H (k+1) ] P (k+11 k), k=0, 1...
性能評價(系統狀態的kalman濾波估計的協方差矩陣)P{k +1 j k +1) = /；[{x(A -1-1) - x(k +11 /t +1))(. (Χ: +1) -1(A + 11A- +1))7 ], k = 0 I 計
算完時間更新方程和測量更新方程後，kalman的濾波過程如圖9所示。整個過程都是一直重複時間更新方程和測量更新方程，得到濾波後的狀態矢I X和單步預測誤差協方差矩陣Pk。圖中:Xk=fI3kIk-1Xk-1+Γ k|k-1Wk-1Zk=HkXk+Vk式中:Xk——是一個nX I維矢量，稱為tk時刻的狀態矢量A是一個nX I維矢量，稱為td時刻的初始條件或初始狀態矢量Akiirf是一個nXn維矩陣,稱為V1時刻至tk時刻的狀態轉移矩陣；Γ ,μ是一個nXp維矩陣，稱為時刻至tk時刻的激勵轉移矩陣；PkIk-!是一個nXn維矩陣，稱為tk_i時刻至tk時刻的單步預測誤差協方差矩陣Λ是一個η X η維矩陣，稱為h時刻的初始條件或初始單步預測誤差協方差矩陣；Kk是一個η X η維矩陣，稱為tk時刻的卡爾曼增益；Hk是一個mXn維矢量，稱為tk時刻的測量矩陣；Zk是一個mX I維矢量，稱為tk時刻的觀測(測量)矢量；Rk是一個nXn維正定矩陣，稱為tk_i時刻的協方差矩陣是一個nXn維正定矩陣，稱為tk_i時刻的協方差矩陣；Vk是一個mX I維矢量，代表在tk時刻的測量誤差是一個pX I維矢量，稱為tk時刻的激勵矢量。Kalman濾波算法 可以明顯減弱圖像背景上的縱向條紋噪聲和隨機漲落噪聲，對圖像的細節信息保持得很好，幾乎不會有損失。灰度變換是指根據某種目標條件按一定變換關係逐點改變原圖像中每一個像素灰度值的方法，目的是為了改善畫質，使圖像的顯示效果更加清晰。灰度變換有時又被稱為圖像的對比度增強或對比度拉伸。例如為了顯示出圖像的細節部分或提高圖像的清晰度，需要將圖像整個範圍的灰度級或其中某一段(a，b)灰度級擴展或壓縮到(a'，b')，這些都要求採用灰度變換方法。本發明所述有效灰度選擇就是把視野感知範圍的灰度進行變換，變換的目的是把感知範圍內的灰度變為顯示的灰度加以擴展，而把不能感知的灰度進行壓縮。所述有效灰度選擇算法有多種現有技術都可以進行，例如採用基於遺傳退火方法的灰度圖像選擇算法等，見《基於遺傳退火方法的灰度圖像閾值選擇算法》，計算機仿真，2010年第4期，由於考慮到經本發明經以上壓縮處理和降噪聲處理後圖像的特殊性，本發明優選採用以下有效灰度選擇算法。從圖像輸入裝置得到的圖像數據，以濃淡表示，各個像素與某一灰度值相對應。設原圖像像素的灰度值D=f (X，y)，處理後圖像像素的灰度值D' =g(x, y)，則灰度增強可表示為:g (X，y) =T [f (X，y)]或 D』 =T (D)要求D和D'都在圖像的灰度範圍之內。函數稱為灰度變換函數，它描述了輸入灰度值和輸出灰度值之間的轉換關係。
本專利中採用二值化和閾值處理對灰度進行處理。具體原理如下:所述圖像二值化包括設定某一閾值T，用T將圖像的數據分成兩大部分:大於T的像素群和小於T的像素群。所述閾值處理包括先由用戶指定或通過算法生成一個閾值，如果圖像中某像素的灰度值小於該閾值，則將該像素的灰度值設置為O或255,否則灰度值設置為255或O,變換函數表達式如下:
權利要求
1.一種基於數字X光機的醫學圖像處理裝置，其特徵在於，包括: X射線發射單元(00)，用於發射X射線； 感光單元(10)，用於將穿越人體後的X射線轉換成電信號，包括CCD圖像傳感器(11); 中央處理單元(20)，用於控制原始圖像採集，存儲和預處理原始圖像； 所述中央處理單元(20)包括處理器(21)和與其連的第一存儲器(22)、第二存儲器(23)和圖像預處理單元(24);所述處理器(21)控制CXD圖像傳感器(11)採集原始圖像，將採集後的原始圖像緩存於第一存儲 器(22)中，所述圖像預處理單元(24)對原始圖像進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理，經預處理後的圖像數據緩存於第二存儲器(23)中； 數據傳輸單元(30 )，用於傳輸第二存儲器(23 )中的經預處理完成後的圖像數據。
2.根據權利要求1所述基於數字X光機的醫學圖像處理裝置，其特徵在於， 所述處理器(21)採用ARM7系列處理器、ARM9系列處理器、ARMl I系列處理器或Cortex處理器的任意一種； 所述第一存儲器(22)和第二存儲器(23)採用SDRAM存儲器或FLASH存儲器的任意一種； 所述數據傳輸單元(30)為無線數據傳輸模塊(31)或/和千兆網卡傳輸模塊(32)，所述無線數據傳輸模塊(31)或/和千兆網卡傳輸模塊(32)與處理器(21)相連。
3.根據權利要求1所述基於數字X光機的醫學圖像處理裝置，其特徵在於，所述壓縮處理採用JPEG2000壓縮方法，包括預處理和核心處理，所述預處理包括圖像分片、直流電平位移和分量變換，所述所述核心處理包括小波變換、量化和熵編碼。
4.根據權利要求1所述基於數字X光機的醫學圖像處理裝置，其特徵在於，所述降噪處理採用Kalman濾波降噪方法，採用反饋控制方法估計過程狀態。
5.根據權利要求1所述基於數字X光機的醫學圖像處理裝置，其特徵在於，所述有效灰度選擇包括採用圖像二值化處理和閾值處理； 所述圖像二值化包括設定某一閾值T，用T將圖像的數據分成兩大部分:大於T的像素群和小於T的像素群； 所述閾值處理包括先由用戶指定或通過算法生成一個閾值，如果圖像中某像素的灰度值小於該閾值，則將該像素的灰度值設置為O或255,否則灰度值設置為255或O ; 所述閥值T採用計算均方差或者計算類分離指標方法確定。
6.一種基於數字X光機的醫學圖像處理系統，其特徵在於，包括權利1-5任一圖像處理裝置，還包括上位機(40)和數據中心(50)； 所述上位機(40)通過電纜線與所述圖像處理裝置、數據中心(50)相連接，數據中心(50)接收和存儲所述圖像處理裝置傳送來的經預處理後的圖像數據。
7.一種基於數字X光機的醫學圖像處理方法，其特徵在於，包括: · 101、接收透過人體後的X射線；· 102、將X射線轉換成電信號，採集原始圖像信息，將採集的原始圖像信息緩存於第一存儲器中； · 103、從第一存儲器中讀出緩存的原始圖像信息，對原始圖像信息進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理；.104、將經預處理後的圖像數據緩存於第二存儲器中； .105、將經預處理完成後的圖像數據傳輸出去。
8.根據權利要求7所述基於數字X光機的醫學圖像處理方法，其特徵在於，所述壓縮處理採用JPEG2000壓縮方法，包括預處理和核心處理，所述預處理包括圖像分片、直流電平位移和分量變換，所述所述核心處理包括小波變換、量化和熵編碼。
9.根據權利要求7所述基於數字X光機的醫學圖像處理方法，其特徵在於，所述降噪處理採用Kalman濾波降噪方法，採用反饋控制方法估計過程狀態。
10.根據權利要求7所述基於數字X光機的醫學圖像處理方法，其特徵在於，所述有效灰度選擇包括採用圖像二值化處理和閾值處理； 所述圖像二值化處理包括設定某一閾值T，用T將圖像的數據分成兩大部分:大於T的像素群和小於T的像素群； 所述閾值處理包括根據以上閾值T修改像素的灰度值，如果圖像中某像素的灰度值小於該閾值，則將該像素的灰度值設置為O或255，否則灰度值設置為255或O ; 所述閥值T 採用計算均方差或者計算類分離指標方法確定。
全文摘要
本發明涉及醫療器械技術領域，提供一種基於數字X光機的醫學圖像處理裝置、方法及系統，所述裝置包括X射線發射單元、感光單元、中央處理單元和數據傳輸單元；所述中央處理單元包括處理器和與其連的第一存儲器、第二存儲器和圖像預處理單元；採用分開設置的第一存儲器和第二存儲器，一個用於存放原始圖像信息，另一個用於存儲經圖像預處理後的圖像信息，將原始圖像的存取與經預處理後的圖像的寫入讀取分開，提高了醫學圖像數據讀寫效率；圖像預處理單元將原始圖像進行預處理，包括對原始圖像進行壓縮處理、降噪處理、有效灰度選擇處理，對原始圖像中的冗餘信息進行排除，增大了有用信息的存儲和傳輸，既提升了傳輸效率。
文檔編號A61B6/00GK103247035SQ20131018631
公開日2013年8月14日 申請日期2013年5月20日 優先權日2013年5月20日
發明者李章勇, 劉聖蓉, 劉傑, 張荔芳, 王偉, 趙志強, 趙德春, 龐宇, 王浩 申請人:重慶郵電大學