[发明专利]一种基于甲状腺CT图像异常的检测方法

权利要求书

1.一种基于甲状腺CT图像异常的检测方法，其特征在于：首先对CT图像进行图像预处理，从而定位CT图像上的伪影区域；然后针对伪影区域进行线性插值校正；最后对伪影区域进行分段样条拟合校正。

2.根据权利要求1所述的一种基于甲状腺CT图像异常的检测方法，其特征在于，所述图像预处理包括以下步骤：

S1，对CT图像进行S-L滤波，从而获得投影正弦图；

S2，对投影正弦图进行增强处理；

S3，对增强后的投影正弦图进行梯度幅值计算；

S4，对梯度幅值进行非极大值抑制处理；

S5，对投影正弦图中条状伪影进行识别。

3.根据权利要求2所述的一种基于甲状腺CT图像异常的检测方法，其特征在于，所述S1中通过S-L函数对CT图像进行处理，其中滤波的冲击响应函数为：

其冲击响应为：

采用的采用间隔对h_S-L(s)进行均匀采样，即将代入h_S-L(s)中得到

4.根据权利要求2所述的一种基于甲状腺CT图像异常的检测方法，其特征在于，所述S2中采用与S1中相同的步骤对S1处理后的投影正弦图进行增强处理。

5.根据权利要求2所述的一种基于甲状腺CT图像异常的检测方法，其特征在于，所述S3中采用二维高斯函数的一阶偏导数进行增强处理，其中用二维高斯函数的一阶偏导数的表达式为：

6.根据权利要求2所述的一种基于甲状腺CT图像异常的检测方法，其特征在于，所述S4中通过设定角度阈值来对梯度方向进行限制来屏蔽斜角方向的边缘检测；具体的步骤为：设定角度阈值T_ang并判断方向梯度θ的绝对值是否小于或等于角度阈值T_ang，其中检测斜角度范围越大，检测的斜角边缘像素点越多；反之，检测的斜角边缘像素点越少。

7.根据权利要求2所述的一种基于甲状腺CT图像异常的检测方法，其特征在于，所述S5中的具体的步骤为：

Ⅰ，确定梯度阈值T，对于经过非极大值抑制处理的图像，如果像素点的梯度值M(i,j)≥T，则直接将此像素点标记为边缘起始点；

Ⅱ，去除边缘起始点中工件外轮廓正弦线的强边缘像素点；

Ⅲ，设定链长度T₀，对每列的边缘起始点连通的局部模极大值与T₀进行比较，若大于T，则保留，若小于T，则该列的边缘像素点全部去除；

Ⅳ，按照高频采样的插值次数合并、细化边缘像素点；

Ⅴ，对每列中边缘像素点之间连续间断的局部模与T，进行比较,若小于T₀，则连通，若大于T₀，则不作处理；

Ⅵ，设定链长度T，重复Ⅰ和步骤Ⅴ，获得条状伪影边缘检测图像。

8.根据权利要求1所述的一种基于甲状腺CT图像异常的检测方法，其特征在于，所述线性插值校正的具体步骤为：

①，定位投影正弦图上像素点为j、j-1处的伪影数据；

②，对其左右相邻的j-I_num、j+1处的投影数据值进行数据外推校正，以消除它们受异常探测器采集数据的影响，从而近似恢复它的真实值；

③，根据投影曲线平滑且近似线性的特性获得

P(j+1)＝2*P(j+2)-P(j+3)，

P(j-I_num)＝2*P(j-I_num-1)-P(j-I_num-2)。