[发明专利]对数字X射线帧系列降噪的方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字X射线图像处理领域，能用于解决与通过使用包括X射线的高能辐射获得的数字X射线帧的处理有关的问题。更具体地，本发明是为数字X射线帧系列的图像降噪而设计的。

背景技术

目前，临床实践中对数字X射线帧系列(frame series)有不同的处理方法：锐度增强、解剖学结构增强(anatomicalstructures emphasis)、减法(substraction)等。提高数字X射线帧系列质量最重要的方法被认为是图像降噪方法。因此，在血管造影过程中对医疗器械进行实时控制，并且通过以导管注入造影剂(contrast medium)来检查血管系统。为了降低患者/医护人员的辐射吸收计量，采用低剂量，这导致得到的医学图像的信噪比(S/N)低(引证文件1)。因此，对于数字射线照相术，迫切需要开发一种考虑了该问题的滤波方法，使得噪声能保留诊断信息，并能以高分辨率和高帧速、以很高水平的信号强度相关噪声(signalintensity-dependent noise)实时运行。

在开发医疗用数字帧系列滤波算法时，研究者遇到了一些问题。第一个问题涉及当图像噪声的水平本质上依赖于信号强度时，图像噪声的评估。第二个问题涉及当信号强度因使用自动强度调节系统或由于X射线管的不稳定性而发生突变时，补偿信号强度的必要性。第三个问题涉及帧系列由于以下不同种类的运动而产生的变化：操作台或X射线管/检测器的运动、病人的移动或其体内的生理过程、血管造影剂的流动。最后，第四个问题是，必须考虑滤波质量与进行实时滤波的要求之间的平衡。该问题也涉及到以下滤波方法的选择：帧堆栈(stack of frame)内的时空平均计算、变换空间(金字塔变换、小波变换等)内的时间滤波、组合平均方法等。下面详细说明这些问题中的每个。

先来考虑信号相关噪声的估计问题。实际上，无论对于单个数字帧还是对于数字帧系列，现有的每种噪声滤波方法都使用与噪声的谱特性有关的信息。相对大量的降噪方法用噪声方差值作为参数。很多作者的文章表明，越精确地知道噪声方差值，降噪算法的质量就越高(引证文件2和3)。

现在来探究数字射线照相术中噪声的本质。检测器测量X射线辐射的衰减强度(例如，穿透正在检查的对象)。在曝光期间，每一检测器单元(cell)通过吸收光子来累积平均个电子。累积的电子的数量N可通过泊松分布随机变量来模型化：

P(N=n)=exp(-N‾)N‾nn!,n≥0]]>

吸收的光子的随机波动称为光子噪声。在现代检测器中，光子噪声是主要的噪声源。

其他噪声源包括：检测器噪声、读出噪声、热噪声、放大器噪声、量化失真等(引证文件4)。所述噪声源的累积效应通过高斯分布随机变量来模型化(引证文件2和5)。根据广泛使用的模型，对于线性电子电路，光子噪声和额外噪声源的方差线性地依赖于真实信号值(引证文件6)：

σ²(I(p))＝aI(p)+b(1)

其中，I(p)是图像中像素p＝(x，y)的信号强度水平。

因此，数字图像噪声线性依赖于信号强度。许多出版物致力于信号相关噪声的估计问题(引证文件2、5、7～11)。因此，引证文件8中描述了对数字医学帧系列进行逐帧噪声估计的非参数方法，其中对实时进行的算法给予了特殊关注。引证文件5中描述了对数字帧噪声估计的两参数法。从检测器获得的、未经非线性变换如伽马校正等的原始数字图像的噪声通过添加信号随机变量来模型化：

I_n(p)＝I(p)+σ²(I(p))n(p)(2)