自适应医用图像增强处理的方法 本申请是医用图像自适应增强处理装置及其方法的分案申请 原申请的申请日 ： 2009 年 11 月 03 日 原申请号 ： 200910207422.5 原发明创造名称 ： 医用图像自适应增强处理装置及其方法技术领域
本发明涉及图像处理技术领域， 尤其是涉及一种医用图像自适应增强处理的方法。 背景技术
近年， 数字化医学影像学设备有了很大的进步。 继 CT、 PET、 SPECT、 DSA、 MRI、 数字化 超声、 数字化胃肠摄影和数字化乳腺摄影之后， 计算机 X 线摄影 (computed radiography， CR) 和数字 X 线摄影 (digital radiography， DR) 等新技术问世， 医学影像学全面数字化的 时代已经来临。 随着数字化医学影像学设备的进步， 医师的诊断方法也发生了根本的变化。 过去， 用影像学设备所拍摄的医用图像直接打印在胶片上， 医师通过观察胶片的 “硬读片” 方法进行诊断。 现在， 用影像学设备所拍摄的数字化医用图像保存在一个服务器上， 医师通 过和网络连接的 LCD 等显示设备观察再现原始图像的 “软读片” 方法进行诊断。
在医生进行 “软读片” 时， 由于显示设备是图像的最终呈现者， 因此， 显示质量极大 地影响着诊断精度。 而目前的医用显示设备仅通过改进显示设备的物理材料属性来提高显 示质量， 其成本非常昂贵。医院出于对成本的考虑， 常常舍弃医用显示器的配置， 以普通显 示器来代替。然而， 一方面， 从 “软读片” 时所使用的硬件设备来看， 普通显示器和医用显示 器的显像管等物理特性不同， 例如， 普通显示器的最大亮度仅是医用显示器的 1/2， 而较小 的亮度范围导致从原始医用图像中的灰度差转化成的用于人眼分辨的亮度差较小， 以致于 人眼无法分辨， 从而发生病灶的漏发现。普通显示器不具有 DICOM 校正功能， 而显示设备的 亮度等固有物理特性随着使用时间的增长而衰减， 从而影响显示质量的稳定性和一致性， 导致医师的误诊断。另一方面， 从 “软读片” 时所使用的图像来看， DICOM 图像的像素灰阶 可以达到 65536 个， 而普通显示器的显示系统的调色板只能显示 256 种颜色。因此， 10bit， 12bit 和 16bit 的原医用图像变换成一般显示器的 R、 G、 B 各为 8bit 的显示图像时， 一部分 灰阶信息丢失从而引起显示质量低下。 此外， 在获取原医用图像数据时， 成像的技术参数是 由摄影技师在特定摄影条件下所决定的， 按照原成像的技术参数在不同的显示设备上再现 原图像时， 显示设备的显示参数并不一定适合要显示的图像， 特别是多种类的医用图像同 时在一个显示设备再现时， 显示设备的显示参数并不是完全适合每一种图像。
进一步， 医用图像数据在获取和传输过程中产生的噪音和不同医师所需要的显示 设备的显示参数不同， 而目前还没有合适的调整方法也可能引起医师的误诊断。 因此， 用显 示设备实现医师 “软读片” 时， 非常需要根据显示设备的物理属性等硬件条件及实施 “软读 片” 诊断医师的主观要求， 对要显示的图像进行自适应处理以对应显示设备的物理属性， 从而提高显示设备的诊断能力。 发明内容 本发明的目的是提供一种医用图像自适应增强处理的方法， 通过实施自适应医用 图像增强处理的方法解决上述问题。 尤其是普通显示器和医用显示器的显像管等物理特性 不同的问题， 以便提高普通显示器的诊断能力， 使其达到价格昂贵的医用显示器的显示效 果。
一种自适应医用图像增强处理的方法， 包括如下步骤 ：
(1) 对原始医用图像进行去除噪音处理后得到第一临时图像 ；
(2) 压缩第一临时图像中的非诊断特征成分获取第二临时图像 ；
(3) 采用预先设计的特征抽出滤波器， 抽出图像的高频信号成分获取第三临时图 像；
(4) 对第三临时图像进行解析分类， 获取低信号领域内的诊断特征成分的第四临 时图像、 高信号领域内的诊断特征成分的第五临时图像和噪音成分的第六临时图像 ；
(5) 通过图像合成手段， 将第二临时图像、 第四临时图像、 第五临时图像和第六临 时图像进行加权叠加， 然后根据存储的图像处理条件对合成处理后的图像进行调整， 获取 诊断用的显示图像。
通过该方法的使用， 取得如下的有益效果 ：
针对在原摄影条件下纪录的多位图像， 即 10bit、 12bit、 16bit 图像， 实施本发明 的自适应医用图像增强处理方法后， 由于显示图像的诊断特征按照显示设备的固有特性 在显示前被实时增强了， 从而避免了原医用图像变换成显示图像时所引起的诊断信息的丢 失， 可使显示图像的诊断能力得到提高。本发明的自适应医用图像增强处理方法里包含了 去除噪音的步骤。由于医用图像中的噪音和病变特征信号通常具有相近的频率特性， 现有 消噪滤波器技术的缺点是在消去噪音时， 供医生诊断用的病变特征也被同时消去。而本发 明利用小波分析实现了把想增强的图像细节和不想增强的噪音成分的成功分离， 在具有病 变信号特征被保留和增强的同时， 能成功地把噪音消去。本发明以图像获取设备类型的检 查部位为单位设计的特征抽出滤波器能保证全部抽出感兴趣的诊断特征， 在抽取的高频分 量中分离出了噪音成分， 在诊断特征增强时特别对噪音成分进行了抑制， 这就避免了现有 技术中的方法在有效增强图像组织边缘和细节信息的同时， 噪音也会增加的问题。
本发明的技术参数可被用户在实机 DICOM 校正过的显示状态下进行调整设定， 可 使用户、 每一种医用图像以及所用显示设备的显示参数达到最佳匹配状态。这样就解决了 由于显示设备的亮度范围相对较小所引起的病灶的漏发现问题。对于不同的显示设备， 仅 通过调整技术参数就可使该设备达到医用显示器的显示效果。
采取定期对显示设备的亮度等固有物理特性进行测量， 实机校正显示设备和更新 技术参数的方法可使图像显示的一致性和稳定性得到实现。此外， 医师可调整设定适合自 己的显示设备的显示参数， 从而可实现在最适当的诊断环境和设备条件下进行诊断的临床 要求。
可使现有医用显示设备的性价比得到大幅度提升。 本发明采用自适应医用图像增 强处理的手段， 提高显示设备的诊断能力。 使一般显示器达到医用显示设备的显示效果， 具
有同样的诊断能力， 而成本可降低 30％。 从而可大幅度的降低建立数字化医院的成本， 推动 “软读片” 诊断方法的普及， 提高诊断精度并减少病人负担。 附图说明
图 1 是根据本发明的一个优选实施例的用于自适应医用图像增强处理的方法流程图 ； 图 2 是按照本发明的方法中的去除噪音时所设计的小波分解树的结构图 ；
图 3 是根据本发明的方法中步骤 (1) 的方法流程图 ；
图 4 是根据本发明的另一个优选实施例的用于自适应医用图像增强处理的方法 流程图 ；
图 5 是利用普通液晶显示器显示的原 CR 胸部图像 ；
图 6 是按照本发明的方法中的将图 5 的图像进行去除噪音后所显示的图像 ；
图 7 是按照本发明的方法最终获得的 CR 胸部显示图像 ；
图 8 是利用普通液晶显示器显示的原 CT 肺部图像 ；
图 9 是按照本发明的方法最终获得的 CT 肺部显示图像 ；
图 10 是利用普通液晶显示器显示的原 Mammography 乳房图像 ； 图 11 是按照本发明的方法最终获得的 Mammography 乳房显示图像 ； 图 12 是利用普通液晶显示器显示的原 MR T2 头部图像 ； 图 13 是按照本发明的方法最终获得的 MR T2 头部显示图像。具体实施方式
下面将参照附图更加详细地描述根据本发明的自适应医用图像增强处理方法的 具体实施方式。
如图 1 所示， 该自适应医用图像增强处理的方法包括如下步骤 ：
(1) 对原始医用图像进行去噪音增强处理后得到第一临时图像 ；
进一步地， 该步骤还包括如下步骤， 如图 3 所示，
(1a) 以噪音特性种类为单位设计小波基 ；
(1b) 将原始医用图像转化为多位的显示图像 ；
(1c) 采用上述设计的小波基对多位的显示图像进行小波包变换， 对小波包变换系 数实施阈值处理 ；
(1d) 基于上述小波包变换系数， 利用小波包逆变换得到第一临时图像。
该步骤 (1) 的技术方案的特征在于以噪音特性种类为单位设计小波基并设计了 图 2 所示的 Wavelet Decomposition Tree， 该小波分解树比一般的小波分解树能更详细的 分解原图像中的同时含有病变特征和噪音的高频率成分。 小波基的设计基于小波变换系数 度量了小波和所变换信号类似度的原理， 使得在分解后的小波系数中噪音能量集中在模数 较小的系数里。
其中， 该步骤可以被设定为执行、 非执行两种状态。在非执行状态， 第一临时图像 是指原始医用图像， 该第一临时图像用 I1(x， y) 表示。
(2) 压缩第一临时图像中的非诊断特征成分获取第二临时图像， 该第二临时图像用 I2(x， y) 表示 ；
由于影像诊断是通过观察图像中的一个自然渐变的信号领域带内， 是否有信号值 的跃变特征而判断病灶的有无。例如， 在 MR T1 类影像中， 既要在低信号领域带内观察是否 有突变的低信号， 又要在高信号领域带内观察是否有突变的高信号。 该步骤中， 先把图像分 解为低、 中、 高三个信号领域带， 然后利用 Gamma 校正， 通过在不同的信号领域带内设定不 同的 Gamma 值的方法来实现中间信号领域带的压缩， 获取第二临时图像。
其中， 像这样的 Gamma 值作为调整图像全体诊断特征成分的控制参数， 标记为 gGain， 可被用户适当的调节设定。该 Gamma 校正的一般公式可表示为 ： I2(x， y) ＝ I1(x， gGain y) ；
(3) 采用预先设计的特征抽出滤波器， 抽出原始图像的高频信号成分获取第三临 时图像 ；
该步骤中的特征抽出滤波器为设计的整数型低通滤波器， 并以单行向量的形式预 先存放在图像处理准备单元中， 而且该滤波器是以图像获取设备类型的检查部位的信息为 单位进行设计， 其中滤波器的卷积核大小根据诊断特征决定， 例如， CR- 胸部图像采用卷积 核大小为 33 个像素的整数型低通滤波器。Mammography 图像采用卷积核大小为 25 个像素 的整数型低通滤波器等等。这里对应的检查部位有 CR- 胸部、 CR- 手足等小骨部、 CR- 脊椎 等大骨部、 CR 腹部、 数字化乳腺摄影 Mammography 图像、 MR-T1 类图像、 MR-T2 类图像、 CT- 胸 肺部、 CT- 头部等 20 种。采用预设的整数型低通滤波器， 可加快处理速度。 进一步地， 该步骤的处理过程包括如下步骤 ：
(3a) 利用低通滤波器对原始医用图像进行滤波 ；
(3b) 对滤波后的图像进行卷积处理， 得到低通平滑图像 ；
(3c) 用原始医用图像减去低通平滑图像， 获取高频信号成分。
(4) 对第三临时图像进行解析分类， 获取低信号领域内的诊断特征成分的第四临 时图像、 高信号领域内的诊断特征成分的第五临时图像和噪音成分的第六临时图像 ；
该步骤中的解析分类， 是通过采用直方图的方法快速计算出上述步骤 (3) 中获取 的高频信号绝对值的中值， 并把该中值的三分之一设定为阈值。 其中， 大于该阈值的高频信 号值作为高信号领域内的诊断特征成分 ； 小于该阈值的相反数的高频信号值作为低信号领 域内的诊断特征成分 ； 其余的高频信号作为噪音成分来进行分类。该阈值可被用户调整设 定。
(5) 通过图像合成手段， 将第二临时图像、 第四临时图像、 第五临时图像和第六临 时图像进行加权叠加， 然后根据设定的图像处理条件对合成处理后的图像进行调整， 获取 诊断用的显示图像。
该步骤中得到的合成处理后的图像为 ：
N(x， y) ＝ I2(x， y)+lGain*I4(x， y)+hGain*I5(x， y)+nGain*I6(x， y) ；
其中， N(x， y) 表示为所述合成处理后的图像 ；
I2(x， y) 为前述第二临时图像 ；
I4(x， y) 表示为第四临时图像 ；
I5(x， y) 表示为第五临时图像 ；
I6(x， y) 表示为第六临时图像 ；
lGain 表示为低信号特征增强量控制参数 ；
hGain 表示为高信号特征增强量控制参数 ；
nGain 表示为消除噪音特性参数。
I2(x， y) 图像的全体诊断特征成分的控制参数为 gGain 值。
其中， gGain 值越大， 压缩掉的图像内的非诊断特征成分就越多 ； hGain 值越大， 处 理后的图像内包含的局部领域的高信号特征成分量就越多 ； lGain 值越大， 处理后的图像 内包含的局部领域的低信号特征成分量就越多 ； nGain 值越大， 从原图像中抽出的诊断特 征中分离出的噪音成分就越多。本发明的高低信号特征的增强系数可以被分别设定， 使得 高低信号领域的诊断特征可以被同时增强。
此外， 图像处理条件包括图像全体诊断特征成分的控制参数、 低信号特征增强控 制参数、 高信号特征增强控制参数和消除噪音特性参数， 该条件可以根据不同的用户名和 认证密码， 提供用户所需的图像处理条件。
本发明的第二实施方式是
如图 4 所示， 该自适应医用图像增强处理的方法包括如下步骤 ：
(1) 压缩存储在图像接收单元内的图像中的非诊断特征成分获取第二临时图像 ； 由于影像诊断是通过观察图像中的一个自然渐变的信号领域带内， 是否有信号值 的跃变特征而判断病灶的有无。例如， 在 MR T1 类影像中， 既要在低信号领域带内观察是否 有突变的低信号， 又要在高信号领域带内观察是否有突变的高信号。该步骤 (2) 中， 先把图 像分解低、 中、 高三个信号领域带， 然后利用 Gamma 校正， 通过在不同的信号领域带内设定 不同的 Gamma 值的方法来实现中间信号领域带的压缩， 获取第二临时图像。其中， 像这样的 Gamma 值作为调整图像全体诊断特征成分的控制参数， 标记为 gGain， 可被用户适当的调节 设定。该 Gamma 校正的一般公式可表示为 ：
I2(x， y) ＝ I1(x， y)gGain ；
(2) 采用预先设计的特征抽出滤波器， 抽出存储在图像接收单元内的图像的高频 信号成分获取第三临时图像 ；
该步骤中的特征抽出滤波器为设计的整数型低通滤波器， 并以单行向量的形式预 先存放在图像处理准备单元中， 而且该滤波器是以图像获取设备类型的检查部位的信息为 单位进行设计， 其中滤波器的卷积核大小根据诊断特征决定， 例如， CR- 胸部图像采用卷积 核大小为 33 个像素的整数型低通滤波器。Mammography 图像采用卷积核大小为 25 个像素 的整数型低通滤波器等等。这里对应的检查部位有 CR- 胸部、 CR- 手足等小骨部、 CR- 脊椎 等大骨部、 CR 腹部、 数字化乳腺摄影 Mammography 图像、 MR-T1 类图像、 MR-T2 类图像、 CT- 胸 肺部、 CT- 头部等 20 种。采用预设的整数型低通滤波器， 可加快处理速度。该步骤的处理 过程包括如下步骤 ：
(21) 利用低通滤波器对存储在图像接收单元内的图像进行滤波 ；
(22) 对滤波后的图像进行卷积处理， 得到低通平滑图像 ；
(23) 用存储在图像接收单元内的图像减去低通平滑图像， 获取高频信号成分的第 三临时图像。
(3) 对第三临时图像进行解析分类， 获取低信号领域内的诊断特征成分的第四临 时图像、 高信号领域内的诊断特征成分的第五临时图像和噪音成分的第六临时图像 ；
该步骤中的解析分类， 通过采用直方图的方法计算出上述步骤 (2) 中获取的高频 信号绝对值的中值， 并把该中值的三分之一设定为阈值。 其中， 大于该阈值的高频信号值作 为高信号领域内的诊断特征成分 ； 小于该阈值的相反数的高频信号值作为低信号领域内的 诊断特征成分 ； 其余的高频信号作为噪音成分来进行分类， 该阈值可被用户调整设定。
(4) 通过图像合成手段， 将第二临时图像、 第四临时图像、 第五临时图像和第六临 时图像进行加权叠加， 然后根据设定的图像处理条件对合成处理后的图像进行调整， 获取 诊断用的显示图像。
该步骤 (4) 中得到的合成处理后的图像为 ：
N(x， y) ＝ I2(x， y)+lGain*I4(x， y)+hGain*I5(x， y)+nGain*I6(x， y) ；
其中， N(x， y) 表示为所述合成处理后的图像 ；
I2(x， y) 为以上所述的第二临时图像 ；
I4(x， y) 表示为所述第四临时图像 ；
I5(x， y) 表示为所述第五临时图像 ；
I6(x， y) 表示为所述第六临时图像 ；
lGain 表示为低信号特征增强量控制参数 ；
hGain 表示为高信号特征增强量控制参数 ；
nGain 表示为消除噪音特性参数。
I2(x， y) 图像的全体诊断特征成分的控制参数为 gGain 值。
其中， gGain 值越大， 压缩掉的图像内的非诊断特征成分就越多。hGain 值越大， 处 理后的图像内包含的局部领域的高信号特征成分量就越多 ； lGain 值越大， 处理后的图像 内包含的局部领域的低信号特征成分量就越多 ； nGain 值越大， 从原图像中抽出的诊断特 征中分离出的噪音成分就越多。本发明的高低信号特征的增强系数可以被分别设定， 使得 高低信号领域的诊断特征可以被同时增强。
此外， 图像全体诊断特征成分的控制参数、 图像处理条件包括低信号特征增强控 制参数、 高信号特征增强控制参数和消除噪音特性参数， 该条件可以根据不同的用户名和 认证密码， 提供用户所需的图像处理条件。
下面通过图片来说明采用本发明后的处理结果。在本实施例中， 采用如下的设 备：
(1) 测试用显示设备 ：
DELL 20 寸液晶显示器
型号 ： DELL2007FP
分辨率 ： 1600*1200
(2) 测试用显示卡 ： ATI Radeon(TM)HD 4350 512MB(DVI/HDMI/VGA)
图 5 表示了用 DELL 20 寸液晶显示器所显示的原 CR 胸部图像。这是一幅典型的 胸部 X 线 CR 肿瘤影像。图像特征如下 ：
像素深度 ： 灰度 12bit ；
图像尺寸 ： 宽 2048， 高 2048。
从图 5 可以看到， 用一般的 DELL 20 寸液晶显示器所显示的图像中， 圆圈内的肿瘤 几乎不能辨别。按照图 1 的自适应医用图像增强处理方法的处理流程处理后的图像由图 6表示， 表示了在 DELL 20 寸液晶显示器上的显示图像， 结果表明去除噪音的同时诊断特征 能被自然的增强。
图 7 表示了用 DELL 20 寸液晶显示器所显示的按照本发明的技术方案处理后的 CR 胸部图像。从图 7 可以看到， 圆圈内的肿瘤可被清楚的辨别。此结果表明采用本发明的技 术方案， 用一般显示器能实现医用图像的高清晰显示。
图 8 表示了用 DELL 20 寸液晶显示器所显示的 CT 原始图像。这是一幅典型的肺 部 CT 影像。图像特征如下 ：
像素深度 ： 灰度 16bit ；
图像尺寸 ： 宽 512， 高 512。
图 9 表示了用 DELL 20 寸液晶显示器所显示的按照本发明的技术方案处理后的 CT 肺部图像。其结果表明在一般显示器上能观察到高清晰度的具有诊断水平的 CT 图像。
图 10 表示了用 DELL 20 寸液晶显示器所显示的 Mammography 原始图像。这是一 幅典型的乳房癌影像。图像特征如下 ：
像素深度 ： 灰度 16bit ；
图像尺寸 ： 宽 2048， 高 2048。 图 11 表示了用 DELL 20 寸液晶显示器所显示的按照本发明的技术方案处理后的 Mammography 乳房图像。 结果表明， 在原图 10 中不能发现的乳房癌扩散后的微小石灰块， 在 图 11 中能清晰地被观察到。
图 12 表示了用 DELL 20 寸液晶显示器所显示的 MR 原始图像。这是一幅典型的头 部 MR T2 影像。图像特征如下 ：
像素深度 ： 灰度 16bit ；
图像尺寸 ： 宽 512， 高 512。
图 13 表示了用 DELL 20 寸液晶显示器所显示的按照本发明的技术方案处理后的 MR 图像， 其结果也表明在一般显示器上能观察到高清晰度的具有诊断水平的 MR 图像。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可 以通过程序来指令相关的硬件完成， 所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中， 该程序在执行时， 包括方法实施例的步骤之一或其组合。
另外， 在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中， 也可以 是各个单元单独物理存在， 也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模 块既可以采用硬件的形式实现， 也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如 果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时， 也可以存储在一个计算机 可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器， 磁盘或光盘等。
以上所述仅是本发明的优选实施方式， 应当指出， 对于本技术领域的普通技术人 员来说， 在不脱离本发明原理的前提下， 还可以做出若干改进和润饰， 这些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。