[发明专利]一种弥散张量磁共振图像张量域非局部均值去噪方法

说明书

技术领域

一种弥散张量磁共振图像张量域非局部均值去噪方法，用于弥散张量磁共振图像的去噪，属于数字图像处理和应用数学交叉学科技术领域。

背景技术

弥散磁共振成像是对活体脑部组织的结构和生理机能进行无创研究的成像工具，可用于直接评价活体脑部纤维组织的生理机能，并使用纤维成像技术间接估计和重建脑部神经纤维的三维结构。弥散磁共振成像在中枢神经系统研究中得到深入应用，并可推广到其他人体纤维状组织，在心理、认知、临床医学等领域均具有巨大潜力。弥散张量磁共振图像是应用最广泛的弥散磁共振图像，其利用脑白质中水分子弥散效应对脑白质三维结构的每一体素使用一个3×3对称正定矩阵进行三维建模,该矩阵即为体素弥散张量。该张量矩阵通过对每一体素采集六个非共面的扩散敏感梯度磁场方向的回波衰减信号测量值构成的弥散加权图像和一个不施加扩散敏感梯度磁场的磁共振信号参考测量值解得。在实际扫描过程中，一般采集多于6个的扩散敏感方向信号以及在每个方向上采用更多的编码幅度，以此来抑制成像噪声。得到多于6个的扩散编码方向的测量结果后，可采用最小二乘拟合方法求解弥散矩阵，获得弥散张量磁共振图像。

由于弥散磁共振成像采用的快速扫描平面回波序列易受噪声干扰，弥散张量磁共振图像应用的首要预处理工作就是去噪。现有弥散磁共振去噪方法一般分为三类：第一类是对直接采集的弥散加权磁共振图像，使用传统时域或者频域手段进行去噪，该方法需要依次对多个不同方向的弥散加权磁共振图像处理，计算量过大；第二类是在估计弥散张量磁共振图像的张量矩阵过程中，对该过程进行正则化去噪，由于估计张量矩阵是一个非线性过程，对该过程的正则化容易产生过平滑结果；第三类是对弥散张量磁共振图像在张量域直接进行去噪，但是现有方法一般使用张量矩阵的部分信息，准确度较低。张量域去噪方法效果直观，便于应用，但是不同于普通MRI，由于弥散张量磁共振图像每个体素使用张量模型进行描述，在数学上表示为一个3×3对称正定矩阵，同时包含三维空间的弥散大小和方向信息，普通MRI或灰度图像使用的标量算子无法直接使用，因此弥散张量磁共振图像张量域去噪需要高阶算子实现张量之间的矩阵比较。

非局部均值去噪是近年得到有效应用的图像去噪算法，其使用像素或像素块的灰度相似性替代常用均值去噪的空间位置相似性，通过对高相似性像素(像素块)赋予高权值并通过加权平均的方法获取估计像素的最优值。但在弥散张量磁共振图像中，由于每个体素均为3×3对称正定矩阵描述的张量模型，现有非局部均值去噪使用的基于标量的灰度相似性无法直接应用。

发明内容

本发明针对现有技术的不足之处提供了一种弥散张量磁共振图像张量域非局部均值去噪方法，在弥散张量磁共振图像的张量域，根据非局部均值去噪原理，通过高阶算子对三维张量模型的几何结构及空间方向相似性的综合比较，对高相似性体素赋予高权值并进行加权均值方法获得去噪后张量数据，解决了弥散张量磁共振图像易于被噪声影响的问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种弥散张量磁共振图像张量域非局部均值去噪方法，其特征在于，如下步骤：

(1)在背景区域，计算背景区域的灰度直方图，并使用高斯函数拟合灰度直方图，根据高斯函数的方差确定噪声标准差，并设定衰减系数h和搜索区域半径Ω；

(2)根据噪声标准差、衰减系数h和搜索区域半径Ω依次遍历弥散张量磁共振图像中的所有体素，并以遍历到的每个体素为中心体素，设定半径为Ω的正方搜索区域Q；

(3)将正方搜索区域Q中的所有体素依次与中心体素进行张量矩阵相似性比较，获得描述张量矩阵相似性的相似性距离d；

(4)根据衰减系数h、正方搜索区域Q和张量矩阵相似性的相似性距离d获得归一化参数，计算公式如下：