[发明专利]医学图像伪影校正的加速方法、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种医学图像伪影校正的加速方法、计算机设备和存储介质，其中，该医学图像伪影校正的加速方法包括：GPU提取包含伪影的待校正图像中的目标区域图像；GPU对目标区域图像进行正投影，得到投影数据；GPU将投影数据中的像素点按照预设数量分组，对每组像素点并行进行拟合，得到伪影校正的补偿投影数据，其中，拟合计算被所述GPU拆解；根据补偿投影数据生成校正图像。通过本申请，解决了相关技术中对图像中的伪影校正速度慢的问题，实现了提高骨硬化伪影的校正速度的技术效果。

技术领域

本申请实施例涉及医学图像处理技术领域，特别是涉及一种医学图像伪影校正的加速方法、计算机设备和存储介质。

背景技术

电子计算机断层扫描(Computed Tomography，简称为CT)是利用精确准直的X线束、γ射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描，具有扫描时间快，图像清晰等特点，可用于多种疾病的检查，因此CT技术广泛应用于中枢神经系统疾病、头颈部疾病、胸部疾病、大血管疾病等诸多疾病的诊断检查。

根据CT成像原理，由于射线穿过不同密度的物体衰减的程度不同，密度大的物体对射线更易被吸收，因此，在CT扫描过程中，射线穿过高密度物体后射线更容易变硬。当X射线穿过头部致密骨时，因为受到射线能量衰减和能谱多色性的影响，容易在致密骨边缘的软组织形成片状伪影。这种伪影往往会遮住病灶，影响医生确诊脑出血或水肿等相关病变，因此头部骨硬化伪影的去除效果极大的影响着头部图像质量和医生的诊断效果。

3D骨硬化伪影校正是一种用大锥角CT降低和消除头部图像骨硬化伪影的方法，但是3D骨硬化伪影校正技术相比其他校正技术具有算法复杂，计算量巨大的问题。目前，相关技术中的3D骨硬化伪影校正技术通常是基于中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)进行多次3D正投影(3D Forward Projection，简称为3DFP)和3D滤波反投影(3DFilteration Back Projection，简称为3DFBP)来生成标准投影数据和图像数据，需要复杂的卷积和插值运算。但是大锥角CT(通常为≥280排的CT)往往意味着单位时间需要处理更大的数据量。

因此这类技术方案存在以下技术缺陷：对图像中的伪影校正速度慢，影响医生阅片诊断需求。

目前针对相关技术中对图像中的伪影校正速度慢的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种医学图像伪影校正的加速方法、计算机设备和存储介质，以至少解决相关技术中对图像中的伪影校正速度慢的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种医学图像伪影校正的加速方法，所述方法包括：GPU提取包含伪影的待校正图像中的目标区域图像；所述GPU对所述目标区域图像进行正投影，得到投影数据；所述GPU将所述投影数据中的像素点按照预设数量分组，对每组像素点并行进行拟合，得到伪影校正的补偿投影数据，其中，拟合计算被所述GPU拆解；根据所述补偿投影数据生成校正图像。

在其中一些实施例中，所述目标区域图像为包含骨硬化伪影的医学图像。

在其中一些实施例中，GPU提取包含伪影的待校正图像中的目标区域图像包括：通过NPP库对所述包含伪影的待校正图像进行分割，得到分割后的待校正图像；基于连通域标记算法提取所述分割后的待校正图像中的目标区域图像。

在其中一些实施例中，所述GPU对所述目标区域图像进行正投影，得到投影数据包括：GPU对所述目标区域图像进行正投影，得到多条X-ray直线方程，其中，所述目标区域图像存储于所述GPU的纹理内存中；所述GPU将所述X-ray直线方程按照预设数量分组，通过所述GPU中的并行线程对每组X-ray直线方程进行计算，并对每条X-ray经过的体素进行三维线性积分，得到投影数据。