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1、(10)申请公布号 CN 103037769 A (43)申请公布日 2013.04.10 C N 1 0 3 0 3 7 7 6 9 A *CN103037769A* (21)申请号 201180037295.4 (22)申请日 2011.07.29 10-2010-0073718 2010.07.29 KR A61B 6/00(2006.01) G06T 5/00(2006.01) (71)申请人三星电子株式会社 地址韩国京畿道水原市 (72)发明人吴炫和 金圣洙 权宰贤 成映勋 (74)专利代理机构北京铭硕知识产权代理有限 公司 11286 代理人韩明星 常桂珍 (54) 发明名称 用于。
2、处理图像的方法和设备及采用该设备的 医学图像系统 (57) 摘要 本发明提供一种处理图像的方法。所述方法 包括：通过增强不同能带的至少两个辐射图像的 预定组织来产生组织增强图像；通过将不同能带 的所述至少两个辐射图像和组织增强图像进行结 合产生诊断图像。 (30)优先权数据 (85)PCT申请进入国家阶段日 2013.01.29 (86)PCT申请的申请数据 PCT/KR2011/005636 2011.07.29 (87)PCT申请的公布数据 WO2012/015285 EN 2012.02.02 (51)Int.Cl. 权利要求书2页 说明书8页 附图6页 (19)中华人民共和国国家知识产。
3、权局 (12)发明专利申请 权利要求书 2 页 说明书 8 页 附图 6 页 1/2页 2 1.一种图像处理方法，包括： 通过增强不同能带的至少两个辐射图像的预定组织来产生组织增强图像； 通过将不同能带的所述至少两个辐射图像和组织增强图像进行结合产生诊断图像。 2.如权利要求1所述的图像处理方法，其中，产生组织增强图像的步骤包括： 通过将可变权重施加到不同能带的所述至少两个辐射图像来产生差异图像； 通过将差异图像变换到频域来分析变换系数； 通过改变可变权重来重复执行差异图像的产生和变换系数的分析，将与相应于改变的 可变权重的差异图像的高频系数之和中具有最大改变的点相应的可变权重设置为最佳权 重。
4、； 将与设置的最佳权重相应的差异图像输出为组织增强图像。 3.如权利要求1所述的图像处理方法，还包括： 校正不同能带的所述至少两个辐射图像，并利用校正的至少两个辐射图像提供组织增 强图像的产生。 4.如权利要求3所述的图像处理方法，还包括：对校正的至少两个辐射图像进行预处 理，并利用预处理后的至少两个辐射图像提供诊断图像的产生。 5.一种图像处理设备，包括： 组织增强图像产生单元，用于通过增强不同能带的至少两个辐射图像的预定组织来产 生组织增强图像； 结合单元，通过将不同能带的所述至少两个辐射图像和组织增强图像进行结合来产生 诊断图像。 6.如权利要求5所述的图像处理设备，其中，组织增强图像产。
5、生单元通过将可变权重 施加到不同能带的所述至少两个辐射图像来产生差异图像，通过将差异图像变换到频域来 分析变换系数，通过改变可变权重来重复执行差异图像的产生和变换系数的分析，将与相 应于改变的可变权重的差异图像的高频系数之和中具有最大改变的点相应的可变权重设 置为最佳权重，将与设置的最佳权重相应的差异图像输出为组织增强图像。 7.如权利要求5所述的图像处理设备，还包括：校正单元，用于校正不同能带的所述至 少两个辐射图像，并将校正的至少两个辐射图像提供给组织增强图像产生单元。 8.如权利要求5所述的图像处理设备，还包括：预处理单元，用于对校正的至少两个辐 射图像进行预处理，并将预处理后的至少两个。
6、辐射图像提供给组织增强图像产生单元。 9.一种采用图像处理设备的医学图像系统，所述图像处理设备包括： 组织增强图像产生单元，用于通过增强不同能带的至少两个辐射图像的预定组织来产 生组织增强图像； 结合单元，用于通过将不同能带的所述至少两个辐射图像与组织增强图像进行结合产 生诊断图像。 10.如权利要求9所述的医学图像系统，还包括：辐射图像获得单元，用于将具有至少 两个不同能带的辐射照射到对象上，并获得对象的至少两个辐射图像。 11.如权利要求9所述的医学图像系统，还包括：存储单元，用于存储产生的诊断图像 或用于存储从产生的诊断图像获得的与诊断图像相应的诊断信息。 12.如权利要求9所述的医学图。
7、像系统，还包括：通信单元，用于发送产生的诊断图像 权 利 要 求 书CN 103037769 A 2/2页 3 或发送从产生的诊断图像获得的与诊断图像相应的诊断信息。 权 利 要 求 书CN 103037769 A 1/8页 4 用于处理图像的方法和设备及采用该设备的医学图像系统 技术领域 0001 以下公开涉及一种用于处理图像的方法和设备以及采用所述设备的医学图像系 统。 背景技术 0002 使用辐射(例如，X射线)的医学图像系统获得通过将X射线照射到对象(例如， 人体)上投射的辐射图像。被辐射材料吸收的X射线的量取决于辐射材料的类型和密度 或取决于X射线能带。例如，骨的X射线吸收系数比软组。
8、织的X射线吸收系数高得多。因 此，由于在辐射图像中骨和软组织之间的对比度高，所以可清晰地识别辐射图像的软组织 和骨。然而，由于包括在软组织中的不同组织具有单个能带的相似的X射线吸收系数，所以 所述组织在辐射图像中具有相似的强度，这由于软组织之间的低对比度而难以识别辐射图 像的不同软组织。 发明内容 0003 技术问题 0004 提供一种用于通过增强多能辐射图像的预定组织来处理图像的方法和设备，从而 获得具有高可见度的诊断图像。 0005 提供一种采用用于处理图像的设备的医学图像系统。 0006 另外的方面将在下面的描述中部分地阐明，并且从描述中部分将是清楚的，或者 通过提出的实施例的实施来得知。
9、。 0007 技术方案 0008 根据本发明的一方面，提供一种处理图像的方法。所述方法包括：通过增强不同能 带的至少两个辐射图像的预定组织来产生组织增强图像；通过将不同能带的所述至少两个 辐射图像与组织增强图像进行结合来产生诊断图像。 0009 产生组织增强图像的步骤可包括：通过将可变权重施加到不同能带的所述至少两 个辐射图像来产生差异图像；通过将差异图像变换到频域来分析变换系数；通过改变可变 权重来重复执行差异图像的产生和变换系数的分析，将与相应于改变的可变权重的差异图 像的高频系数之和中具有最大改变的点相应的可变权重设置为最佳权重；将与设置的最佳 权重相应的差异图像输出为组织增强图像。 0。
10、010 所述方法可包括：校正不同能带的所述至少两个辐射图像，并利用校正的至少两 个辐射图像提供组织增强图像的产生。 0011 所述方法可包括：对校正的至少两个辐射图像进行预处理，并利用预处理后的至 少两个辐射图像提供诊断图像的产生。 0012 根据本发明的另一方面，提供一种用于处理图像的设备。所述设备包括：组织增强 图像产生单元，用于通过增强不同能带的至少两个辐射图像的预定组织来产生组织增强图 像；结合单元，用于通过将不同能带的所述至少两个辐射图像与组织增强图像进行结合来 说 明 书CN 103037769 A 2/8页 5 产生诊断图像。 0013 根据本发明的另一方面，提供一种医学图像系统。
11、。所述系统包括用于处理图像的 设备，所述设备包括：组织增强图像产生单元，用于通过增强不同能带的至少两个辐射图像 的预定组织来产生组织增强图像；结合单元，用于通过将不同能带的所述至少两个辐射图 像与组织增强图像进行结合来产生诊断图像。 0014 所述系统可包括：辐射图像获得单元，用于将具有至少两个不同能带的辐射线照 射到对象上，并获得对象的至少两个辐射图像。 0015 所述系统可包括：存储单元，用于存储产生的诊断图像，或用于存储从产生的诊断 图像获得的与诊断图像相应的诊断信息。 0016 所述系统可包括：通信单元，用于发送产生的诊断图像，或发送从产生的诊断图像 获得的与诊断图像相应的诊断信息。 。
12、0017 其他特征和方面可从下面的详细描述、附图和权利要求中是清楚的。 0018 有益效果 0019 可通过增强多能辐射图像的预定组织来获得具有高分辨率的诊断图像，从而提高 诊断的准确性。具体地讲，需要显示被骨隐藏的软组织或需要增加软组织之间的区别的所 有辐射图像诊断装置可提供清晰的组织区别，从而提高病变的识别。 附图说明 0020 图1是示出每种材料的乳腺组织针对X射线能带的吸收系数的曲线图； 0021 图2是示出根据示例性实施例的医学图像系统的框图； 0022 图3A和图3B是示出根据示例性实施例的获得多能辐射图像的方法的曲线图； 0023 图4是示出根据示例性实施例的图像处理设备的框图；。
13、 0024 图5是示出根据另一示例性实施例的图像处理设备的框图； 0025 图6是示出根据另一示例性实施例的图像处理设备的框图； 0026 图7是示出通过应用融合规则将执行了多尺度分解的两个图像进行结合的示例 的示图； 0027 图8是示出根据示例性实施例的产生组织增强图像的方法的流程图； 0028 图9是示出根据另一示例性实施例的产生组织增强图像的方法的流程图； 0029 图10是示出根据示例性实施例的产生第一组织增强图像的方法的流程图； 0030 图11是示出根据示例性实施例的产生第二组织增强图像的方法的流程图。 0031 贯穿附图和详细描述，除非另有描述，否则相同的附图标号将被理解为表示。
14、相同 的元件、特征和结构。为了清楚、说明和方便，可夸大这些元件的相对大小和描绘。 具体实施方式 0032 提供下面的详细描述以帮助读者获得对在此描述的方法、设备和/或系统的全面 理解。因此，本领域的普通技术人员将想到在此描述的方法、设备和/或系统的各种改变、 修改和等同物。另外，为了更加清楚和简明，可省略对公知功能和构造的描述。 0033 图1是示出每种材料的乳腺组织针对X射线能带的吸收系数的曲线图。参照图1， 与微钙化组织相比，与软组织相应的腺体组织、脂肪组织和肿块组织具有相对非常低的吸 说 明 书CN 103037769 A 3/8页 6 收系数。另外，软组织(即，腺体组织、脂肪组织和肿块。
15、组织)之间的吸收系数区别不大。 0034 图2是示出根据示例性实施例的医学图像系统的框图。参照图2，所述医学图像系 统包括：辐射图像获得单元210、图像处理单元230、显示单元250、存储单元270和通信单 元290。在示例性实施例中，所述医学图像系统可仅被实现为图像处理单元230。即，辐射 图像获得单元210、显示单元250、存储单元270和通信单元290可选择性地包括在医学图 像系统中。同时，图像处理单元230可被实现为至少一个处理器。 0035 辐射图像获得单元210可被配置为：将具有至少两个不同能带的辐射照射到对象 上，并获得对象的至少两个或三个辐射图像。可选择地，辐射图像获得单元21。
16、0可被配置 为：将具有宽带频谱的辐射照射到对象上，并通过使用能够识别能量的检测器来获得两个 或三个以上的辐射图像。如果照射到对象的相同组织上的辐射(例如，X射线能带)不同， 则相应的组织可具有不同水平的吸收。通过使用该特性，辐射图像获得单元210可被配置 为：通过将具有两个或更多个能带的X射线照射到相应组织上或者通过使用能够识别能量 的检测器来获得反映能带的吸收特性的多个辐射图像。 0036 图像处理单元230可被配置为：通过将由辐射图像获得单元210提供的能带的辐 射图像的组织的解剖细节信息进行增强来产生组织增强图像，并通过使用能带的辐射图像 和组织增强图像来产生辐射诊断图像。更具体地讲，图。
17、像处理单元230可产生组织增强图 像，其中，在所述组织增强图像中，通过使用针对能带的组织的不同吸收特性来区分人体器 官的组织的解剖结构。同时，可通过将能带的辐射图像与组织增强图像进行结合或重叠来 产生辐射诊断图像。图像处理单元230还可具有图像读取功能，因此可从辐射诊断图像产 生所需的诊断信息。 0037 显示单元250可被实现为例如监视器，并可显示通过图像处理单元230产生的辐 射诊断图像，或可显示通过图像处理单元230获得的诊断信息以及辐射诊断图像。 0038 存储单元270可被实现为例如存储器，并可存储通过图像处理单元230产生的辐 射诊断图像，或可存储通过图像处理单元230获得的与辐射。
18、诊断图像相应的诊断信息。 0039 通信单元290可通过有线或无线网络将通过图像处理单元230产生的诊断图像或 与诊断信息结合的辐射诊断图像发送到位于远程地点的另一医学图像系统或诸如医院的 医生的专家，并且可接收从医学图像系统的外部提供的多能辐射图像，并将所述多能辐射 图像输入到图像处理单元230。具体地讲，通信单元290可通过有线或无线网络将辐射诊断 图像或与诊断信息结合的辐射诊断图像发送到另一医学图像系统或已发送多能辐射图像 的专家。 0040 在此示例中，可通过添加图像读取和搜索功能将存储单元270和通信单元290集 成为影像归档通信系统(PACS)。 0041 在此示例中，图2的医学图。
19、像系统可包括使用例如X射线的所有图像诊断系统。例 如，所述医学图像系统可以是用于识别人体的乳腺组织(包括软组织，但不包括诸如骨的 硬组织)中的病变的乳腺摄影图像诊断系统。 0042 图3A和图3B是示出根据示例性实施例的获得多能辐射图像的方法的曲线图。参 照图3，可通过使用多个辐射源(例如，X射线源)获得多能辐射图像，或者通过使用当X射 线源发射宽带频谱X射线时用于识别不同能带的检测器来获得多能辐射图像。在此示例 中，X射线源可具有根据X射线源的阳极材料发射的不同能带。因此，滤波器与具有被顺序 说 明 书CN 103037769 A 4/8页 7 地照射到组织的不同能带(如，图3A的E1、E2。
20、和E3)的X射线源结合，从而获得能带的多 个辐射图像。另外，参照图3B，检测器可通过将具有宽带频谱的X射线源(如，钨)划分为 多个能量仓(energy bin)来获得能带的多个辐射图像。更具体地讲，光子系数检测器可被 用于针对X射线能带计算入射到光子系数检测器的光子的数量，并从计算结果产生图像。 同时，图3A和图3B的曲线图的横轴和纵轴分别指示光子能量和强度。 0043 图4是示出根据示例性实施例的图像处理设备的框图。所述图像处理设备可包括 组织增强图像产生单元410和结合单元430。在此示例中，组织增强图像产生单元410和结 合单元430可被实现为至少一个处理器。 0044 参照图4，组织增。
21、强图像产生单元410可被配置为通过增强先前设置的能带的多 个辐射图像的组织来产生组织增强图像。在此示例中，对先前设置的组织的增强可包括非 感兴趣的组织的移除，而不必受限于此。由于两个不同能带的X射线针对同一组织A具有 不同的吸收系数，所以增强的步骤例如可将组织A的吸收系数比设置为权重。即，组织增强 图像产生单元410可获得能带的辐射图像，并通过对能带的辐射图像进行加权相减处理来 产生移除了组织A的图像(即，组织增强图像)。以此方式，可移除组织A，从而最终的辐射 图像可包括除了组织A之外的组织，因此除了组织A之外的组织之间的对比度可相对增加。 更具体地讲，可从仅包括软组织的乳腺组织移除除了当诊断。
22、时待确认的感兴趣的组织之外 的非感兴趣的组织，从而产生用于容易地识别病变的诊断图像。即，可通过使用能带的吸收 系数移除在乳腺组织中分布最多的脂肪组织。结果，可获得具有除脂肪组织以外的感兴趣 的组织的增加的对比度的诊断图像。另外，可以以与脂肪组织相同的方式移除乳腺组织的 纤维腺体组织，从而获得移除了纤维腺体组织的诊断图像。以此方式，可从辐射图像移除除 感兴趣的组织(例如，当诊断时待确认的病变)以外的非感兴趣的组织，从而产生增强了在 识别病变中重要的组织的诊断图像。 0045 结合单元430可将具有不同能带的辐射图像与由组织增强图像产生单元410提供 的组织增强图像进行结合，并可产生不同软组织之间。
23、具有高对比度的诊断图像。 0046 图5是示出根据另一示例性实施例的图像处理设备的框图。所述图像处理设备可 包括校正单元510、组织增强图像产生单元530、预处理单元550和结合单元570。在此示例 中，校正单元510、组织增强图像产生单元530、预处理单元550和结合单元570可被实现为 至少一个处理器。在这里将不提供对图4和图5之间的共同元件的详细描述。 0047 参照图5，校正单元510可被配置为根据X射线能带校正由检测器的非线性特性引 起的多能辐射图像的信号失真。校正单元510可使用各种公知的校准方法。校正的多能辐 射图像可被提供给组织增强图像产生单元530。 0048 预处理单元55。
24、0可减小多能辐射图像的各种噪声成分(例如，X射线源的噪声、检 测器的噪声、散射噪声等)。预处理单元550还可增强多能辐射图像的对比度。预处理单元 550可使用各种公知的降噪方法或基于图像的对比度增强方法。 0049 结合单元570可针对图像的空间频带将由组织增强产生单元530提供的具有增强 组织的多个辐射图像与由预处理单元550预处理的多个辐射图像进行结合，产生包括一般 的解剖结构信息并增强了在识别病变中重要的感兴趣组织的诊断图像。 0050 图6是示出根据另一示例性实施例的图像处理设备的框图。所述图像处理设备可 包括组织增强图像产生单元630和高分辨率诊断图像产生单元650。参照图6，组织增。
25、强图 说 明 书CN 103037769 A 5/8页 8 像产生单元630可被配置为针对例如三个能带E1、E2和E3的辐射图像610产生第一组织 增强图像和第二组织增强图像。 0051 高分辨率诊断图像产生单元650可对三个能带E1、E2和E3的辐射图像610执行 对比度增强(CE)处理。高分辨率诊断图像产生单元650还可对通过组织增强图像产生单 元630产生的第一组织增强图像和第二组织增强图像执行CE处理。可选择地执行CE处 理。可对已执行或还未执行CE处理的辐射图像610以及第一组织增强图像和第二组织增 强图像执行频域变换处理和多尺度分解处理。频域变换处理和多尺度分解处理可允许辐射 图像。
26、610以及第一组织增强图像和第二组织增强图像中的每一个被分解为低频带(即，近 似频带)和高频带(即，细节频带)。在此示例中，考虑到各种边缘的方向性以及简单的小 波变换，多尺度分解处理可使用轮廓波变换、曲波变换等，但不限于此。 0052 可从三个能带E1、E2和E3的辐射图像610产生增强同一组织的至少两个组织增 强图像。因此，高分辨率诊断图像产生单元650可对低频带和高频带执行降噪(NR)处理， 其中，所述低频带和高频带是作为对第一组织增强图像和第二组织增强图像执行多尺度分 解处理的结果产生的。即，用于第一组织增强图像和第二组织增强图像的频带的空间滤波 器可被用于执行空间NR处理。另外，包括在。
27、第一组织增强图像和第二组织增强图像中的噪 声可通过NR处理的方式减小，其中，在所述NR处理中第一组织增强图像和第二组织增强图 像相互参考。 0053 高分辨率诊断图像产生单元650还可对低频带和高频带执行CE处理，其中，所述 低频带和高频带是作为对第一组织增强图像和第二组织增强图像执行多尺度分解处理的 结果产生的。在此示例中，可选择地执行CE处理。 0054 同时，高分辨率诊断图像产生单元650可在执行NR处理之后执行CE处理，或者可 在执行CE处理之后执行NR处理。 0055 高分辨率诊断图像产生单元650可通过应用预定融合规则将已执行了NR处理和 CE处理的低频带和高频带进行结合，或者可将。
28、已执行了NR处理的低频带和高频带进行结 合，并产生一张高分辨率诊断图像。 0056 图7是示出通过应用融合规则将已执行了多尺度分解的两个图像X和Y进行结合 的示例的示图。在此示例中，可应用基于对比度的结合方法，以维持将被结合的图像的最大 对比度，但不限于此。参照图7，可通过使用将被结合的两个图像X和Y的低频带和高频带 的系数值来计算局部对比度，并基于所述局部对比度结合所述两个图像X和Y。在此示例 中，可根据等式1表示已执行了多尺度分解的级别l的频带k的局部对比度 0057 0058 0059 其中，表示执行了多尺度分解的级别l的细节频带中的频带k(kh，v，d)，M l 表示已执行了多尺度分解。
29、的级别l的近似频带中的预定局部区域的系数的平均值。 0060 同时，可根据等式2来表示近似频带的结合。 0061 0062 A L，F (i，j)w X A L，X (i，j)+w Y A L，Y (i，j) 0063 其中，A L，F (i，j)表示在已执行了多尺度分解的级别l中的坐标(i，j)处近似地结 说 明 书CN 103037769 A 6/8页 9 合的近似频带系数值，w X 、w Y 分别表示针对施加到图像X和Y的能带的吸收系数的权重，A L， X (i，j)、A L，Y (i，j)表示在已执行了多尺度分解的将被结合的图像X和Y的级别l中的坐标 (i，j)处的近似频带系数值。 0。
30、064 同时，可根据等式3表示细节频带的结合。 0065 0066 如果 0067 否则 0068 其中，表示用于将图像X和Y变换到频域的级别l的频带k中 的坐标(i，j)处的细节频带中的系数，表示用于图像的级别l的频带k中的坐标 (i，j)处的细节频带的结合结果，表示将图像X和Y变换到频域的级别 l中的频带k的局部区域(i，j)中的对比度。 0069 如上所述，可通过对频带的结合的结果执行逆变换来产生一张结合的高分辨率诊 断图像。 0070 图8是示出根据示例性实施例的产生组织增强图像的方法的流程图。图8的产生 组织增强图像的方法可由至少一个处理器来执行。 0071 首先，可通过使用作为权重。
31、的两个不同能带中的特定组织的X射线吸收系数比， 对两个不同能带的单色X射线图像执行减小处理，从而获得移除了所述特定组织的图像。 在此示例中，除了所述特定组织之外的组织的对比度可相对增加，这提供了增强效果。同 时，各种能带的吸收特性可被反映在多色X射线图像上。因此，可能必需确定最佳权重，以 产生组织增强图像。 0072 参照图8，在操作810，可产生通过将可变权重W施加到两个能带的辐射图像I EJ 而 获得的图像与两个能带的辐射图像I EJ 之间的差异图像。 0073 在操作830，可将在操作810中产生的差异图像变换到频域，并可分析变换系数。 在此示例中，变换方法可使用离散余弦变换(DCT)，。
32、但不限于此。可通过改变可变权重W来 重复执行操作810和830。 0074 在操作850，可响应于在操作830获得的分析结果，在可变权重W中确定最佳权重。 即，可通过改变可变权重W来产生已移除了特定组织的差异图像。在此示例中，图像的细节 信息响应于可变权重W而改变，因此，如果选择了与在差异图像的高频系数之和中具有最 大改变的点相应的可变权重W，则从选择的可变权重W产生的差异图像可变为已移除了特 定组织的组织增强图像。 0075 图9是示出根据另一示例性实施例的产生组织增强图像的方法的流程图。 0076 参照图9，在操作910，可对多能带辐射图像执行预处理。在此示例中，预处理可减 少多能辐射图像。
33、的各种噪声成分(例如，X射线源的噪声、检测器的噪声、散射噪声等)。预 处理还可增强多能辐射图像的对比度。在此示例中，可使用各种公知的降噪方法或基于图 像的对比度增强方法。可选择地执行预处理。 0077 在操作920，可对执行了预处理的多能辐射图像执行图像匹配。 0078 在操作930，可针对执行了图像匹配的多能辐射图像产生第一组织增强图像。同 说 明 书CN 103037769 A 7/8页 10 时，在操作940，可对在操作930中产生的第一组织增强图像执行降噪处理。 0079 在操作950，可针对第一组织增强图像产生第二组织增强图像。同时，在操作960， 可对在操作950中产生的第二组织增。
34、强图像执行降噪处理。 0080 在操作970，可对第二组织增强图像执行后处理。在此示例中，后处理可包括基于 图像的对比度增强处理，但不限于此。 0081 以此方式，可产生组织增强图像，从而解决由于相对硬组织和隐藏软组织的现象 而引起的软组织图像的动态范围减小的问题，因此可增强感兴趣的软组织图像的对比度。 0082 图10是示出根据示例性实施例的产生第一组织增强图像的方法的流程图。 0083 参照图10，在操作1010，可从多能带的辐射图像提取感兴趣区域。可从关于对象 (例如，乳腺组织)的多能带的辐射图像的线轮廓提取包括脂肪组织和纤维腺体组织的感 兴趣区域。 0084 在操作1020，可针对提取。
35、的感兴趣区域估计非感兴趣的组织的量。在操作1030， 可以可变地移除非感兴趣的组织。即，可通过基于使用乳腺的解剖组织结构的方法选择期 望值来估计非感兴趣的组织的量。可通过基于多能带的辐射图像估计使结构损失最小化的 最佳偏移来抑制非感兴趣的组织(例如，脂肪组织)。 0085 在操作1040，可产生多能带的辐射图像与已可变地移除了非感兴趣的组织的多能 带的辐射图像之间的差异图像，可将所述差异图像变换到频域，并可分析代价函数。 0086 在操作1050，响应于代价函数的分析结果，可确定是否已移除了非感兴趣的组织， 如果确定已移除了非感兴趣的组织，则可产生已移除了非感兴趣的组织的第一组织增强图 像。 。
36、0087 图11是示出根据示例性实施例的产生第二组织增强图像的方法的流程图。 0088 参照图11，在操作1110，可产生第一组织增强图像的差异图像。 0089 在操作1120，可将所述差异图像变换到频域，并可分析代价函数。在操作1130，可 从代价函数提取极值点系数和拐点系数。 0090 在操作1140，可通过基于代价函数的极值点系数和拐点系数从第一组织增强图像 移除非感兴趣的组织来产生第二组织增强图像。在此示例中，代价函数的极值点系数和拐 点系数可被用于识别具有相对近似的质量衰减曲线的软组织。 0091 用于执行这里描述的方法或其一个或多个操作的程序指令可被记录、存储或固定 在一个或多个计。
37、算机可读存储介质中。程序指令可由计算机执行。例如，计算机可使处理 器执行程序指令。介质可包括单独的数据文件、数据结构等，或可包括数据文件、数据结构 等与程序指令的组合。计算机可读介质的示例包括磁性介质(例如，硬盘、软盘和磁带)、光 学介质(例如，CD ROM盘和DVD)、磁光介质(例如，光盘)和专门被配置为存储并执行程序 指令的硬件装置(例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存等)。程序指令的 示例包括诸如由编译器产生的机器码和包含可由计算机使用解释器执行的更高级代码的 文件。程序指令(即，软件)可分布于联网的计算机系统，从而以分布的方式存储和执行软 件。例如，软件和数据可由。
38、一个或多个计算机可读记录介质存储。另外，基于并使用在此提 供的附图的流程图和框图以及它们相应的描述，实施例所属领域的编程技术人员可容易地 解释用于实现在此公开的示例实施例的功能程序、代码和代码段。另外，所描述的用于执行 操作或方法的单元可以是硬件、软件或者硬件和软件的一些组合。例如，所述单元可以是运 说 明 书CN 103037769 A 10 8/8页 11 行在计算机上的软件包，或者是运行软件的计算机。 0092 以上已经描述了多个示例。然而，将理解，可进行各种修改。例如，如果描述的技 术以不同的顺序被执行，并且/或者如果描述的系统、架构、装置或电路中的部件以不同的 方式被组合和/或被其它。
39、部件或它们的等同物替换或补充，则可实现合适的结果。因此，其 它实现方式在权利要求的范围内。 说 明 书CN 103037769 A 11 1/6页 12 图1 图2 图3A图3B 说 明 书 附 图CN 103037769 A 12 2/6页 13 图4 图5 说 明 书 附 图CN 103037769 A 13 3/6页 14 图6 说 明 书 附 图CN 103037769 A 14 4/6页 15 图7 图8 说 明 书 附 图CN 103037769 A 15 5/6页 16 图9 图10 说 明 书 附 图CN 103037769 A 16 6/6页 17 图11 说 明 书 附 图CN 103037769 A 17 。