一種cbct圖像環(huán)形偽影消除方法
【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種消除CBCT圖像環(huán)形偽影方法，屬于醫(yī)學圖像處理領域。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，錐形束計算機斷層成像系統(tǒng)（Cone-beam Computed Tomography)在臨床 診斷、3D植入物等醫(yī)療領域得到了廣泛的應用。作為斷層成像的一種，錐形束CT具有成像 精準、對射線利用率高等眾多優(yōu)點。但是，由于系統(tǒng)工藝、設計以及重建算法等多重因素的 限制，錐形束CT圖像中往往存在有一系列以重建中心為圓心且灰度值區(qū)別于周圍像素的 同心圓環(huán)，即環(huán)形偽影。環(huán)形偽影的出現(xiàn)嚴重的影響了圖像的質(zhì)量與真實性，干擾了進一步 的臨床診斷與處理。由此，如何在不影響圖像分辨率的情況下對環(huán)形偽影進行去除成為了 目前業(yè)界研究的重點。
[0003] 從錐形束CT成像系統(tǒng)出現(xiàn)至今，業(yè)界已出現(xiàn)了多種針對環(huán)形偽影的矯正方法并 取得了一定的效果。近年來，環(huán)形偽影的去除工作主要在圖像上進行且大致分為兩個大類， 分別是：
[0004] (1)基于投影正弦圖的前處理方法；
[0005] (2)基于重建圖像的后處理方法；
[0006] 對于第一類矯正方法，其的主要原理為在圖像被重建前所得到的投影正弦圖中， 環(huán)形偽影通常表現(xiàn)為豎直方向上多條相互平行的直線。相比于同心圓環(huán)，豎直條紋有著更 加易于被檢測并且消除等特點。2009年，Beat Munch等人提出了將小波分解和傅里葉低通 濾波器相結(jié)合的方法，為了使圖像的偽影信息與原始信息得到更加嚴格的區(qū)分，首先對CT 圖像的投影正弦圖做多尺度小波分解，從而得到不同尺度下含有圖像在豎直方向上部分信 息的豎直頻帶。其后，對所有的豎直頻帶做空間域上的快速傅里葉變換并進行低通濾波，最 后通過反小波分解的方法就可以得到細節(jié)信息保留更加完好的處理后圖像。這個方法雖然 在很大程度上消除了低通濾波過程中濾波函數(shù)對于原始信息的影響，但作為前處理方法的 通病，由于投影正弦圖所占的存儲空間巨大，由此這一系列復雜的操作將耗費一定的時間； 同時針對不同的圖片，還需要對多個不同的參數(shù)進行人為的選擇從而在多個方面導致了重 建效率的下降。并且，在某些情況下，這個方法可能造成偽影的殘留和新偽影的產(chǎn)生。
[0007] 為了節(jié)省存儲空間，提高偽影去除的效率，使圖像的矯正結(jié)果有著更加直觀的體 現(xiàn)。近年來，業(yè)界逐漸出現(xiàn)了多種針對重建圖像的后處理方法。與基于投影正弦圖的前處 理方法相似，為了改變環(huán)形偽影的幾何特性，減少偽影檢測與去除過程中的難度，需首先對 重建后圖像進行極坐標變換。根據(jù)此類變換的數(shù)學性質(zhì)，笛卡爾坐標系中的環(huán)狀偽影將在 極坐標系中表現(xiàn)為條紋型偽影，經(jīng)過后續(xù)的一系列處理以及逆坐標變換，就可以得到環(huán)形 偽影校正后的重建CT圖像。目前已有的針對重建圖像的后處理方法大多采用了不同方式 的濾波，由此造成了圖像的邊緣模糊與細節(jié)損失。2007年，夏雄軍等人提出的基于單向自適 應平滑處理的方法，在消除CT圖像中環(huán)形偽影的同時盡量保持了圖像中的原始細節(jié)信息， 降低了對其邊緣的模糊，是一種優(yōu)良的基于重建圖像的后處理方法。但由于參數(shù)的選擇與 需考慮偽影去除與細節(jié)保留的平衡等問題，在環(huán)形偽影強度變換較大的情況下，此種方法 會造成一定程度上的偽影殘留。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的是針對目前具有較強發(fā)展前景的后處理方法中所存在的問題，提出 一種CBCT圖像環(huán)形偽影消除方法，該方法在后處理方法的基礎上，將L。范數(shù)濾波、OSTU閾 值分割與偽影模板提取相結(jié)合，在保留圖像邊緣與細節(jié)信息的情況下，對CT圖像中的環(huán)形 偽影進行有效的去除。
[0009] 本發(fā)明方法是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：
[0010] -種CBCT圖像環(huán)形偽影消除方法，其方案步驟如下：
[0011] 步驟一，將原始圖像I由笛卡爾坐標系變換到偽影表現(xiàn)為豎直方向上平行直線的 極坐標系得到極坐標系下的圖像P ;
[0012] 作為優(yōu)選，在得到步驟一所述圖像P后采用最鄰近差值方法對其進行補償以達到 分辨率要求。
[0013] 步驟二，采用L。范數(shù)濾波的方法在極坐標系下對圖像P進行平滑處理得到平滑圖 像P' ；
[0014] 步驟三，通過將極坐標系下的原始圖像P與濾波后所得到的平滑圖像P'相減得到 存在有部分原始細節(jié)信息的偽影信息圖P k，然后對Pk進行偽影模板的提取與去除得到P k'， 最后將去除了偽影模板只包含細節(jié)信息的Pk'補償回濾波后圖像P ;
[0015] 作為優(yōu)選，對Pk進行偽影模板的提取與去除通過以下過程完成：
[0016] (1)采用OSTU多閾值分割方法對存在有明顯條紋形偽影的感興趣區(qū)域進行提?。?br>[0017] 作為優(yōu)選，所述對存在有明顯條紋形偽影的感興趣區(qū)域進行提取通過以下過程完 成：對原圖P與偽影信息圖P k分別做多閾值分割并在感興趣區(qū)域內(nèi)取其交集得到最終的感 興趣區(qū)域。
[0018] (2)在偽影信息圖匕的感興趣區(qū)域內(nèi)利用中值法對偽影模板進行提取與去除；
[0019] 作為優(yōu)選，所述利用中值法對偽影模板進行提取與去除進一步通過在取中值前排 除一些灰度值較高與較低的點來取得更好的效果。
[0020] 步驟四，將補償了細節(jié)信息的圖像P'變換至笛卡爾坐標系，就可以得到一幅無環(huán) 形偽影的錐形束CT圖像。
[0021] 有益效果
[0022] 本發(fā)明運用于真實的人體組織錐形束CT圖像中，與現(xiàn)有的方法進行對比，最大程 度上保留錐形束CT圖像中細節(jié)與邊緣信息的同時，有效的去除了其上影響圖像質(zhì)量與真 實性的環(huán)形偽影且并無明顯殘留。同時，除圖像的整體灰度值發(fā)生了輕微變換外，圖像本身 的分辨率也未出現(xiàn)明顯的下降，體現(xiàn)本發(fā)明的優(yōu)越性。
【附圖說明】
[0023] 圖1是本發(fā)明提出的一種基于L。范數(shù)濾波的環(huán)形偽影去除方法的基本流程。
[0024] 圖2是進行極坐標變換前后的重建圖像，其中（a)是腦部CBCT原始圖像F ; (b)是 極坐標系下的腦部圖像P。
[0025] 圖3是本發(fā)明與較為經(jīng)典的基于小波分解與傅里葉變換的環(huán)形偽影去除方法 (wavelet-Fourier filtering)以及基于單向自適應平滑處理的方法（adaptive Iowpass filter)對一幅頭部錐形束CT圖像1進行環(huán)形偽影去除的結(jié)果效果圖；其中，（a)是原頭部 錐形束CT重建圖像I ;(b)是本發(fā)明提出的方法處理后的圖像；（c)是選取的原圖局部放大 區(qū)域；（d)是局部放大區(qū)域原圖；（e)是adaptive lowpass filter方法處理后的局部區(qū)域 圖像；（f)是wavelet-Fourier filtering方法處理后的局部區(qū)域圖像；（g)是本發(fā)明采用 的L。smoothing方法在參數(shù)選擇λ為0.03時的處理結(jié)果。
[0026] 圖4是本發(fā)明與較為經(jīng)典的基于小波分解與傅里葉變換的環(huán)形偽影去除方法 (wavelet-Fourier filtering)以及基于單向自適應平滑處理的方法（adaptive Iowpass filter)對一幅頭部錐形束CT圖像2進行環(huán)形偽影去除的結(jié)果效果圖；其中，（a)是原頭部 錐形束CT重建圖像2 ; (b)是本發(fā)明提出的方法處理后的圖像；（c)是選取的原圖局部放大 區(qū)域；（d)是局部放大區(qū)域原圖；（e)是adaptive lowpass filter方法處理后的局部區(qū)域 圖像；（f)是wavelet-Fourier filtering方法處理后的局部區(qū)域圖像；（g)是本發(fā)明采用 的L。smoothing方法在參數(shù)選擇λ為0.03時的處理結(jié)果。
[0027] 圖5是本發(fā)明與較為經(jīng)典的基于小波分解與傅里葉變換的環(huán)形偽影去除方法 (wavelet-Fourier filtering)以及基于單向自適應平滑處理的方法（adaptive lowpass filter)對一幅頸部錐形束CT圖像進行環(huán)形偽影去除的結(jié)果效果圖；其中，（a)是原頸部 錐形束CT圖像；(b)是本發(fā)明提出的方法處理后的圖像；(c)是選取的原圖局部放大區(qū)域； (d)是局部放大區(qū)域原圖；（e)是adaptive lowpass filter方法處理后的局部區(qū)域圖像； (f)是wavelet-Fourier filte