[发明专利]图像数据中的降噪

说明书

公开了一种用于对输入图像数据集进行滤波的系统。包括多个输入信号值序列，其中每个序列对应于不同属性，其中输入信号值与属性和采样点(i)相关联。至少一个处理器(4)被配置成控制计算对应于采样点和属性的输出信号值。对于特定采样点(i)并且对于属性集的多个不同属性中的每一个，基于针对排除采样点(i)的多个采样点j的所述信号值之间的相似性来将权重关联到输入信号值。另外，系统基于输入信号值和权重来计算加权和。属性是位置或频率。

技术领域

本发明涉及对输入图像数据集进行滤波。本发明还涉及降噪，特别是图像数据(例如医学图像数据)中的降噪。

背景技术

由于x射线辐射使诱发癌症的风险增加，因此通过图像质量与患者的辐射曝光量之间的权衡来限制x射线计算机断层扫描(CT)扫描。一般来说，辐射剂量应当保持可合理达到的尽量低(ALARA)。这对于4D CT灌注(CTP)扫描来说尤其重要，4D CT灌注(CTP)扫描由在注入造影剂之后的随时间的多次顺序3D CT扫描组成。每次顺序扫描能够使用的辐射剂量的量因此是有限的，这导致了高水平的噪声。

计算机断层扫描灌注(CTP)脑扫描被获得以检测患有例如急性卒中、蛛网膜下腔出血或颈动脉闭塞性病的脑血管疾病的患者中的异常灌注的区域。这些4D CTP扫描由随时间的多个顺序3D CT扫描组成。因此，为了减少患者的辐射曝光，每次顺序扫描能够使用的x射线辐射的量是有限的，这导致了高水平的噪声。为了检测异常灌注的区域，从例如脑血容量(CBV)、平均通过时间(MTT)以及脑血流量(CBF)的CTP数据来导出灌注参数。用于确定灌注参数的算法、尤其是奇异值分解对噪声非常敏感。为了获得更稳健的结果，将整体噪声阈值用于标准奇异值分解(SVD)，并且块循环(block-circulant)SVD使用振荡指数。然而，即使在使用振荡指数时，CBF图的质量仍随着噪声水平增大而急剧地降低。因此，降噪是CTP分析的重要预处理步骤。在4D灌注数据中，不同的组织类型的特性在于时间强度分布(第四维)的差异。例如，健康的组织具有不同于有梗死风险的区域的时间强度分布、对比摄取以及清除，并且白质的时间强度分布不同于灰质的时间强度分布。灌注数据中的降噪目的之一因此是在保持对于确定灌注参数而言重要的时间强度分布的同时降低噪声。

出现在Phys.Med.Biol.56(2011)3857-3872(doi:10.1088/0031-9155/56/13/008)中的论文“4D CT灌注扫描中的TIPS双边降噪产生高质量的脑血流量图(TIPSbilateral noise reduction in 4D CT perfusion scans produces high-qualitycerebral blood flow maps)”公开了一种时间强度部分相似性(TIPS)双边滤波器，所述滤波器用于降低4D CTP扫描中的噪声，同时保持用于确定灌注参数的时间强度分布(第四维)。

将图像中的每个像素值用类似和附近的像素值的加权平均值替换。高斯贴近度函数c(ξ,x)被定义为

使用3D加权平均核，其中权重以3D欧氏距离和第四维的相似性为基础。TIPS函数(p(ξ,x))被定义为

其中ζ(ξ,x)是体素x及相邻体素ξ处的时间强度分布之间的平方差和(SSD)测度。变量σξ是通过确定相似性函数p的斜率来影响滤波器强度的滤波器参数。SSD测度被定义为

其中T是时间维的大小，I(x(x,y,z,t))是体素x(x,y,z)在时间点t的强度值，并且I(ξ(x,y,z,t))是相邻体素ξ(x,y,z)在时间点t的强度值。

对于4D数据集中的每个体素x，双边滤波等式定义如下：