[发明专利]一种基于DR机器的双能量减影方法

摘要

本发明公开了一种基于DR机器的双能量减影方法，包括以下步骤：S1：获取曝光间隔为2秒的X射线高能量图像和低能量图像；S2：以高能量图像为模板，对低能量图像进行配准，得到相对于高能量图像未移位的低能量图像；S3：对高能量图像和配准后的低能量图像取对数变换，进行减影处理并显示。本发明的射线曝光间隔可以延长至2秒；本发明采用改进的配准方法，有效校正了因病人移位、旋转、图像亮度不一致、噪声等带来的运动伪影；本发明在高低能量减影计算方面，对高能量图像及配准后的低能量图像取对数变换，在低能量图像上乘以一个消除因子来消除软组织或者骨组织，大大提高了计算速度，有效降低了计算复杂度及对计算机内存的需求。

主权项

1.一种基于DR机器的双能量减影方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取曝光间隔为2秒的X射线高能量图像和低能量图像；S2：以高能量图像为模板，对低能量图像进行配准，得到相对于高能量图像未移位的低能量图像；步骤S2包括以下步骤：S2.1：提取特征点；S2.2：计算特征描述符向量；首先，计算待配准图像上每个特征点分别在8个方向上的方向导数，得到待配准图像在8个方向上的导数矩阵，如式(1)所示：式(1)中，G_k为第k个方向上的导数矩阵，I为待配准图像，为第k个方向上的方向向量，k＝0,…,7；然后，设以任意一个特征点(u,v)为中心的4x4个子邻域的编号分别为A₁₁,A₁₂,…,A₄₄，子邻域A_ij对应权重子矩阵W_ij，选取特征点子邻域窗口宽度的1.5倍作为高斯标准方差，计算特征描述符向量FDes(u,v)，如式(2)所示：式(2)中，(x_i,y_j)为子邻域A_ij的中心点，是以(x_i,y_j)为中心的4x4个子邻域内每个点在k方向上的方向导数加权和，可以根据子邻域的位置从对应的中获得，如式(3)所示；式(3)中，i＝1,…,4；j＝1,…,4；k＝0,…,7；S2.3：利用步骤S2.2中获得的特征描述符向量进行特征点匹配，采用最近邻与次近邻距离比值法作为特征点匹配的相似度度量，当最近邻距离和次近邻距离的比值小于设定的阈值时，最近的匹配特征点为正确的匹配特征点；S2.4：利用S2.3中正确的匹配特征点求解待配准图像间的变换矩阵：采用RANSAC算法将误差大于阈值的匹配特征点和错误的匹配特征点剔除，确定出最终匹配的特征点集合，从而求得初始变换矩阵，然后采用最小二乘法对初始变换矩阵进一步求精，得到精确的变换矩阵，最后得到配准后的低能量图像；S3：对高能量图像和配准后的低能量图像取对数变换，进行减影处理并显示。