[发明专利]医学图像金属伪影的校正方法及装置

说明书

本发明涉及医学图像的金属伪影校正装置，包括：分割阈值确定单元，基于所述医学图像中非直接曝光区域的金属区域与其他区域之间的灰度值变化趋势确定金属区域的分割阈值；金属区域分割单元，根据所述分割阈值分割所述医学图像中的金属区域；投影单元，对所述金属区域进行前投影以获得所述金属区域的投影数据；更新单元，采用非金属区域的投影数据更新所述金属区域的投影数据生成更新后的投影数据；重建单元，以所述更新后的投影数据进行重建获得第一重建图像；获取单元，在所述第一重建图像中恢复金属区域以获得第二重建图像。

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，尤其涉及一种医学图像金属伪影的校正方法及装置。

背景技术

医学图像中的伪影是指在成像过程中产生的与组织结构无关的异常影像。其中，金属伪影主要是由于人体内密度差别极大的物体引起的，如人体内植入的金属：节育环、植入患者体内的钢板、行癫痫电极植入手术时植入患者体内的电机等，金属物体的吸收系数通常是人体大部分组织吸收系数的几十倍以上，从而导致金属与人体组织交接位置的投影数据变化剧烈而不连续。

图1是未经金属伪影校正的包括钙化点伪影的乳腺模体重建图像。如图1所示，该图像是对包含金属钙化点的投影图像进行重建以后获得的重建图像，图像中的金属钙化点四周的伪影降低了图像质量，影响了医生对图像的判读和对病变诊断的准确性。

阈值计算是图像分割方法的重要一环，而在与乳腺断层图像重建相关的金属伪影校正中同样涉及到金属区域分割问题，金属区域分割结果的好坏直接决定了金属伪影校正效果的好坏。对于金属区域分割而言通常需要确定金属区域的分割阈值，也即确定属于金属区域的像素点所在的灰度值区间，利用该金属分割阈值将重建图像中的金属部分分割出来进行校正，故金属区域的分割阈值是整个金属分割算法的核心。就目前而言，通常采用对一定数量的图像样本进行统计，依赖对样本的分析，将获得的经验值作为金属区域的分割阈值，导致金属区域分割不准确，金属伪影校正效果较差。

因此，需要提出一种新的确定金属区域分割阈值的方法，以准确地分割出金属区域，也即提高金属区域分割的准确度，从而有效校正医学图像中的金属伪影。

发明内容

本发明要解决的问题是提供一种医学图像金属伪影的校正方法及装置，以准确地确定分割金属区域的分割阈值，尤其针对乳房中的钙化点，提高金属区域分割的准确性，从而有效校正医学图像中的金属伪影。

为解决上述技术问题，本发明提供一种医学图像金属伪影的校正方法，包括：根据分割阈值确定金属区域，所述分割阈值是根据所述医学图像的非直接曝光区域中金属区域与其他区域的灰度值变化趋势获得。

可选的，灰度值变化趋势是根据所述医学图像中不同灰度值对应的像素点个数与比其灰度值大的多个灰度值对应的平均像素点个数的比值获得。

可选的，灰度值变化趋势是根据所述医学图像中像素点个数最多对应的灰度值到最大灰度值之间的不同灰度值对应的像素点个数与比其灰度值大的多个灰度值对应的平均像素点个数的比值获得。

可选的，灰度值的变化趋势f(i)根据如下公式获得：

其中：histogram(i)为灰度值为i时对应的像素点个数，histsum(i+1)为灰度值不小于i+1的灰度值对应的像素点个数之和，i_max为最大灰度值，i代表的灰度值不小于像素点个数最多所对应的灰度值。

可选的，在以i和f(i)之间的对应关系生成的直方图中，选取波谷域对应的任一灰度值作为分割阈值的上限；选取波峰域对应的任一灰度值作为分割阈值的下限。

可选的，在以i和f(i)之间的对应关系生成的直方图中，选取最低波谷对应的灰度值作为分割阈值的上限；选取最高波峰对应的灰度值作为分割阈值的下限。