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      一種x射線冠脈造影圖像降噪方法

      文檔序號:6366210閱讀:443來源:國知局
      專利名稱:一種x射線冠脈造影圖像降噪方法
      技術(shù)領(lǐng)域
      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像處理、計算機醫(yī)學(xué)輔助診療系統(tǒng)、數(shù)字信號處理、計算機人工智能及模式識別技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及利用計算機對噪聲條件下的醫(yī)學(xué)冠狀動脈造影圖像進行降噪的方法。
      背景技術(shù)
      冠狀動脈造影檢查(簡稱“冠脈造影”)是目前國際上公認的診斷冠心病的最佳手段,被稱為冠心病診斷的“金標準”。冠脈造影由于成像過程要經(jīng)過X射線管、光學(xué)成像鏡頭等許多設(shè)備,最后還要通過圖像數(shù)字采集卡將視頻信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號并存儲在計算機中,這就不可避免的引入許多噪聲,必然也給造影圖像的處理增加了難度。特別是在X射線機透視狀態(tài)下采集圖像,X線的能量很低,產(chǎn)生圖像的隨機噪聲較大,其圖像背景噪聲經(jīng)常同血管造影的密度變化范圍呈重疊狀,圖像的信噪比非常低。噪聲的存在使獲得的圖像不 清晰,尤其是掩蓋和降低了造影圖像中某些特征細節(jié)的可見度。可見度的損失對低對比度物體尤為重要,對以后的血管圖像識別更為不利。因此需要盡量減少噪聲的影響。人們已經(jīng)對圖像去噪研究了幾十年,主要可分為兩大類傳統(tǒng)的低通去噪方法(包括均值濾波、高斯平滑等);非線性去噪方法(中值濾波、小波變換、各向異性擴散方程、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等)。但這些方法在對X射線冠脈造影圖像進行去噪時效果都不理想。X射線冠脈造影圖像(簡稱XRA)具有如下特點1)血管的形狀復(fù)雜,而且容易發(fā)生變形;2)血管的密度和血管的直徑變化很大,導(dǎo)致血管灰度的變化范圍也很大;3)圖像中的背景噪聲比較高(由于不同組織對X射線的衰減系數(shù)不相同造成圖像背景的灰度分布不均勻以及各種散射噪聲、量化噪聲等形成了大量背景噪聲)。傳統(tǒng)的低通去噪方法在進行X射線冠脈造影圖像(XRA :X-Ray Angiogram)降噪會破壞圖像中的重要組織(主要指血管)結(jié)構(gòu)信息,使一些組織邊界變得模糊,細微結(jié)構(gòu)難以辨認,加大了對圖像細節(jié)識別和分析的難度,影響醫(yī)學(xué)診斷。基于小波變換去噪方法的效果依靠小波基的構(gòu)造,而合適的小波基構(gòu)造方法現(xiàn)在還沒有一個成型的理論,本身就是一個難題。基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法,去噪結(jié)果和結(jié)構(gòu)元素的大小和形狀密切相關(guān)。各向異性擴散方程在去噪過程中存在擴散尺度參數(shù)選擇以及擴散終止條件確定問題,直接影響了去噪效果。這些方法最明顯的缺點就是都需要冠脈造影圖像相關(guān)的先驗知識,根據(jù)不同的圖像需要選擇合理的參數(shù)才能處理,因此降噪能力受到很大限制。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是近年來引起人們關(guān)注的一種新的時頻分析方法,適合于分析非線性、非平穩(wěn)信號序列,具有很高的信噪比。它依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時間尺度特征來進行信號分解,無須預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)。這一點與建立在先驗性的諧波基函數(shù)和小波基函數(shù)上的傅里葉分解與小波分解方法具有本質(zhì)性的差別。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解將復(fù)雜信號分解為有限個(層)本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,簡稱頂F),所分解出來的各MF分量包含了原信號的不同時間尺度的局部特征信號。因為基函數(shù)(IMF分量)是由數(shù)據(jù)本身所分解得到,同時由于分解是基于信號序列時間尺度的局部特性,所以與短時傅立葉變換、小波分解和各向異性擴散方程等方法相比,這種方法具有自適應(yīng)性。二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解可將一幅圖像I分解為n層本征模態(tài)函數(shù)和一個殘余的趨勢分量,表示為
      權(quán)利要求
      1.一種X射線冠脈造影圖像降噪方法,其特征在于包括以下步驟 A、對X射線冠脈造影圖像I進行二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 Al、利用輸入的X射線冠脈造影圖像I作為分解初始值,設(shè)定當前層為i = 1,第i層本征模態(tài)函數(shù)的估計為A = I; A2、令第i層本征模態(tài)函數(shù)的第j次估計量為hj = T1, j = I ; A3、求取h的局部極大值和極小值; A4、對所獲得的極大和極小值分別用三次樣條插值得到上包絡(luò)env.和下包絡(luò)enVmin ;A5、計算上包絡(luò)enV_和下包絡(luò)enVmin的均值
      全文摘要
      本發(fā)明公開了一種X射線冠脈造影圖像降噪方法,包括以下步驟對X射線冠脈造影圖像I進行二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;分析經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得到的各層本征模態(tài)函數(shù),進行去噪;利用能夠代表冠脈造影圖像血管結(jié)構(gòu)的本征模態(tài)函數(shù)進行加權(quán)求和來重構(gòu)去噪后的冠脈造影圖像。本發(fā)明不依賴先驗知識進行對冠脈造影圖像自適應(yīng)分解,根據(jù)圖像特點自適應(yīng)產(chǎn)生隨機噪聲去除閾值。本發(fā)明利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法對X射線冠脈造影圖像進行自適應(yīng)分解,對得到的各IMF分量進行去噪,并選擇能夠代表血管結(jié)構(gòu)的IMF高頻分量進行造影圖像重構(gòu)即可達到去除噪聲的目的,且在去噪過程中無須先驗知識、能夠根據(jù)造影圖像特點進行自適應(yīng)降噪。
      文檔編號G06T5/00GK102663710SQ201210132698
      公開日2012年9月12日 申請日期2012年4月28日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月28日
      發(fā)明者孟祥申, 尹清波, 申麗然, 陳燕, 陳飛, 魯明羽 申請人:大連海事大學(xué)
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