[发明专利]自适应增强数字减影血管造影图像的方法

说明书

技术领域

本发明属于医学成像技术领域，具体涉及一种自适应增强数字减影血管造影图像的方法。

背景技术

数字减影血管造影DSA(Digital Subtraction Angiography)技术在临床已应用20多年，是心脑血管疾病无创诊断与介入治疗手术导航的重要依据。DSA图像处理中的一个关键任务就是进行图像增强，以使血管的生理特征能够更清楚的显示出来，方便结构分析、运动分析、三维可视化等后续操作，以及图像引导手术、肿瘤放射治疗、治疗评估等应用研究。由于X射线经过的组织厚度以及血液中的造影剂浓度不均匀，经过减影后的图像不能完全消除人体组织引起的噪声信号，背景和目标混杂在一起。另外，人体的组织结构和形状很复杂，而且人与人之间有相当大的差异。因此血管的增强是一项困难的任务。为了增强血管，抑制背景，目前普遍采用各向异性平滑对图像进行增强。Perona和Malik(参见P.Perona and J.Malik：‘Scale-space and edge detectionusing anisotropic diffusion’.IEEE Trans.Pattern Anal.MachineIntell.，12(7)，629-639(1990))引入基本的各向异性扩散方程为图像进行平滑处理。在图像噪声不大，并且选择较好参数的情况下，利用各向异性平滑能够取得不错的效果。但是当噪声较大时，该方法存在噪声处理缺陷。因此Catte(参见F.Catte，P.L.Lions，J.M.Morel，and T.Coll：‘Imageselective smoothing and edge detection by nonlinear diffusion’.SIAMJ.Numer.Anal.，29，182-193(1992))对其引入高斯平滑处理，使得各向异性平滑在应用时减少了噪声的影响。高斯平滑处理的采用解决了噪声的问题，但同时也引入了新的问题：(1)在平滑噪声的同时平滑了边缘。(2)每一步迭代都要进行一次高斯平滑，计算速度非常缓慢。(3)随着迭代的进行，噪声越来越少，在每一步迭代都需要重新估计高斯函数的方差。

另外传统的各向异性增强方法没有确定如何选取传导参数，大部分情况下都是通过实验来确定。通常情况下，传导参数过大会导致在不想执行平滑的地方产生平滑，传导参数过小则易导致在需要平滑的区域产生增强，而且过小的传导参数由于扩散作用不大而导致需要很多的迭代次数。不同的图像要想找到最佳传导参数，并不是一件容易的事情，因此有必要使得传导参数能够自适应地变化。因此寻找一种自适应的血管图像增强方法一直是人们研究的一个重要方向。

发明内容

本发明的目的在于提供一种在数字减影血管造影图像中增强血管数据的方法，该方法在整个迭代过程中避免了人为选择传导参数，即传导参数能够自适应地变化，从而能够自适应的对DSA图像进行增强，并降低了噪声的影响，同时增强了边缘，提高了图像增强的效果。

本发明提出的在数字减影血管造影图像中增强血管数据的方法按照下述步骤进行：

(1)设定迭代次数；

(2)将原始数字减影血管造影图像每个像素点(i，j)用小面模型进行拟和，并计算像素点(i，j)在拟合后的一阶偏导数和二阶偏导数

(3计算每个像素点(i，j)在拟合后的Hessian矩阵，用矩阵H_(i，j)表示：