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      一種ct圖像掃描床去除方法及裝置的制造方法

      文檔序號(hào):10570712閱讀:646來(lái)源:國(guó)知局
      一種ct圖像掃描床去除方法及裝置的制造方法
      【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種CT圖像掃描床去除方法及裝置。該CT圖像掃描床去除方法,包括:步驟a:通過(guò)圖像處理設(shè)備主線程讀取三維CT圖像,統(tǒng)計(jì)CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量,并初始化子算法;步驟b:圖像處理設(shè)備主線程從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像,通過(guò)共享內(nèi)存,圖像處理設(shè)備自動(dòng)將二維掃描圖像分配給內(nèi)核,實(shí)現(xiàn)多線程并行處理對(duì)二維掃描圖像進(jìn)行去床操作;步驟c:圖像處理設(shè)備結(jié)束并行操作,輸出去床后的三維CT圖像。本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法及裝置采用的圖像分割算法非常有效和精確,去除掃描床的同時(shí)不丟失身體部位的數(shù)據(jù)信息。
      【專(zhuān)利說(shuō)明】
      一種CT圖像掃描床去除方法及裝置
      技術(shù)領(lǐng)域
      [0001] 本申請(qǐng)涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種CT圖像掃描床去除方法及裝置。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展,CT攝影技術(shù)逐漸成熟,被掃描的圖像更加清晰,產(chǎn)生的 數(shù)據(jù)量也不斷增大。現(xiàn)今較常用的CT圖像的空間分辨率是512*512,僅一張掃描圖像 (slice)就有26萬(wàn)多個(gè)像素點(diǎn),若灰度值以8字節(jié)進(jìn)行存儲(chǔ),其數(shù)據(jù)量達(dá)到2兆字節(jié),而對(duì)于 一個(gè)CT體數(shù)據(jù),其掃描的s 1 i ce數(shù)一般大于100張,也就是說(shuō)一個(gè)常用的三維CT掃描圖像的 數(shù)據(jù)量要超過(guò)200兆字節(jié),待處理圖像龐大的數(shù)據(jù)量和現(xiàn)有醫(yī)學(xué)圖像分割算法的局限性等 嚴(yán)重影響臨床治療的效率,圖像分割的加速是臨床診斷實(shí)時(shí)性的基礎(chǔ)。
      [0003] 圖像分割中常見(jiàn)的加速方法主要有硬件加速和軟件加速。硬件加速是利用高配置 設(shè)備的大內(nèi)存、大容量、多CHJ等特點(diǎn)提升圖像分割的速度,但是其缺陷在于,(1)需根據(jù)實(shí) 際的應(yīng)用,設(shè)計(jì)硬件,增加設(shè)備成本,而且維修費(fèi)用較高、難度較大;(2)現(xiàn)有的圖像分割算 法局限性的影響,加速效果不明顯。軟件加速是通過(guò)深入研究圖像分割算法原理,進(jìn)行算法 本身的簡(jiǎn)化或創(chuàng)新,如減少內(nèi)循環(huán)或降采樣預(yù)處理圖像等,但是其缺陷在于,(1)需要研究 算法的本質(zhì),從算法的基本原理出發(fā)重新編寫(xiě)代碼,受算法復(fù)雜性、多樣性的影響,極難實(shí) 現(xiàn)且耗時(shí);(2)提速有限,如圖像分割過(guò)程中不可避免的圖像預(yù)處理、灰度統(tǒng)計(jì)或多層循環(huán) 等。這種方法適用于研究者進(jìn)行圖像分割算法創(chuàng)新,且局限性較大。
      [0004] CT掃描床是用來(lái)配合掃描裝置完成全方位的掃描,掃描床具有上下前后等移動(dòng)功 能,在使用中根據(jù)不同的掃描位置來(lái)調(diào)整掃描床以達(dá)到合理的位置。但是在實(shí)踐中,拍攝的 CT圖像通常含有掃描床的影像,掃描床的影像會(huì)對(duì)CT圖像產(chǎn)生干擾,影響臨床診斷的準(zhǔn)確 性,因此去除CT掃描床是CT圖像處理的基礎(chǔ)。目前,CT掃描床去除方法為通過(guò)具有內(nèi)置去床 算法的CT設(shè)備實(shí)現(xiàn)。具有內(nèi)置去床算法的CT設(shè)備是廠家根據(jù)設(shè)備中掃描床的型號(hào)特點(diǎn),添 加去床程序,拍攝的結(jié)果圖像直接為去床后的CT圖像。但是采用具有內(nèi)置去床算法的CT設(shè) 備由于內(nèi)置去床算法不具有通用性,不同廠家之間的設(shè)備算法不同,不能通用,另外,去床 算法不可見(jiàn),研究者和醫(yī)生不能根據(jù)實(shí)際需要修改算法;另外,具有內(nèi)置去床算法的CT設(shè)備 通常采用硬件加速或者軟件加速,其加速效果不明顯,去除掃描床影像耗時(shí)長(zhǎng),且去床效果 不好。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0005] 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环NCT圖像掃描床去除方法及裝置,以解決現(xiàn)有技術(shù)中內(nèi)置去床算 法不具有通用性、去除掃描床影像耗時(shí)長(zhǎng)且去床效果不好的技術(shù)問(wèn)題。
      [0006] 為了解決上述問(wèn)題,本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案:一種CT圖像掃描床去除方法,包 括:
      [0007] 步驟a:通過(guò)圖像處理設(shè)備主線程讀取三維CT圖像,統(tǒng)計(jì)CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量,并初始 化子算法;
      [0008] 步驟b:圖像處理設(shè)備主線程從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像,通過(guò)共享 內(nèi)存,圖像處理設(shè)備自動(dòng)將二維掃描圖像分配給內(nèi)核,實(shí)現(xiàn)多線程并行處理對(duì)二維掃描圖 像進(jìn)行去床操作;
      [0009] 步驟C:圖像處理設(shè)備結(jié)束并行操作,輸出去床后的三維CT圖像。
      [0010] 本發(fā)明實(shí)施例采取的技術(shù)方案還包括:所述步驟b具體包括:
      [0011] 步驟bl:從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像,讀取二維掃描圖像,對(duì)讀取的 二維掃描圖像進(jìn)行分割;
      [0012] 步驟b2:提取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像信息;
      [0013] 步驟b3:對(duì)提取的目標(biāo)區(qū)域圖像信息進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算;
      [0014] 步驟b4:獲取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息;
      [0015] 步驟b5:將各線程獲取的二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息進(jìn)行結(jié)合,去 床掃描床信息。
      [0016] 本發(fā)明實(shí)施例采取的技術(shù)方案還包括:在所述步驟bl中,對(duì)讀取的二維掃描圖像 進(jìn)行分割采用大津閾值分割。
      [0017] 本發(fā)明實(shí)施例采取的技術(shù)方案還包括:在所述步驟b2中,提取二維掃描圖像中的 目標(biāo)區(qū)域圖像信息包括提取二維掃描圖像中的身體部分信息。
      [0018] 本發(fā)明實(shí)施例采取的技術(shù)方案還包括:在所述步驟b3中,獲取二維掃描圖像中的 目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息為:獲取二維掃描圖像中身體部分的灰度信息,去除CT圖像掃描床 fg息。
      [0019] 本發(fā)明實(shí)施例采取的另一技術(shù)方案為:一種CT圖像掃描床去除裝置,包括圖像讀 取模塊、圖像處理模塊和圖像輸出模塊,所述圖像讀取模塊讀取三維CT圖像,統(tǒng)計(jì)CT設(shè)備內(nèi) 核數(shù)量,并初始化子算法,所述圖像處理模塊從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像,通 過(guò)共享內(nèi)存,自動(dòng)將二維掃描圖像分配給內(nèi)核,實(shí)現(xiàn)多線程并行處理對(duì)二維掃描圖像進(jìn)行 去床操作,所述圖像輸出模塊用于結(jié)束并行操作,輸出去床后的三維CT圖像。
      [0020] 本發(fā)明實(shí)施例采取的技術(shù)方案還包括:所述圖像處理模塊包括圖像分割模塊、圖 像提取模塊、圖像運(yùn)算模塊、信息獲取模塊和圖像結(jié)合模塊,所述圖像分割模塊讀取二維掃 描圖像,對(duì)讀取的二維掃描圖像進(jìn)行閾值分割,所述圖像提取模塊提取二維掃描圖像中的 目標(biāo)區(qū)域圖像信息,所述圖像運(yùn)算模塊對(duì)提取的目標(biāo)區(qū)域圖像信息進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算,所 述信息獲取模塊獲取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息,所述圖像結(jié)合模塊將各線 程獲取的二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息進(jìn)行結(jié)合,去床掃描床信息。
      [0021] 本發(fā)明實(shí)施例采取的技術(shù)方案還包括:所述圖像分割模塊對(duì)讀取的二維掃描圖像 進(jìn)行閾值分割米用大津閾值分割。
      [0022] 本發(fā)明實(shí)施例采取的技術(shù)方案還包括:所述圖像提取模塊提取二維掃描圖像中的 目標(biāo)區(qū)域圖像信息具體為:提取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像信息包括提取二維掃描圖 像中的身體部分信息。
      [0023] 本發(fā)明實(shí)施例采取的技術(shù)方案還包括:所述信息獲取模塊獲取二維掃描圖像中的 目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息具體為:獲取二維掃描圖像中身體部分的灰度信息,去除CT圖像掃 描床信息。
      [0024] 本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法及裝置采用的圖像分割算法非常有效和 精確,去除掃描床的同時(shí)不丟失身體部位信息;另外,本發(fā)明實(shí)施例的CT圖描床去除方法及 裝置大幅度提高掃描床去除速度,滿足實(shí)時(shí)性要求。
      【附圖說(shuō)明】
      [0025] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法的流程圖;
      [0026] 圖2是本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法對(duì)二維掃描圖像進(jìn)行去床操作的流 程圖;
      [0027] 圖3是本發(fā)明另一實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法的流程圖;
      [0028] 圖4是本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除裝置的結(jié)構(gòu)示意圖;
      [0029] 圖5是本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖;
      [0030] 圖6是本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法三維數(shù)據(jù)分割的準(zhǔn)確性度量。
      【具體實(shí)施方式】
      [0031] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白,以下結(jié)合附圖及實(shí)施例,對(duì) 本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解,此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明,并不 用于限定本發(fā)明。
      [0032] 請(qǐng)參閱圖1,圖1是本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法的流程圖。本發(fā)明實(shí)施 例的CT圖像掃描床去除方法包括:
      [0033]步驟10:通過(guò)圖像處理設(shè)備(主線程)讀取三維CT圖像,統(tǒng)計(jì)CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量,并初 始化子算法;
      [0034] 在步驟10中,讀取三維CT圖像的圖像處理設(shè)備可以設(shè)置在CT設(shè)備中,也可以設(shè)置 在CT設(shè)備外或者獨(dú)立于CT設(shè)備。
      [0035]步驟20:圖像處理設(shè)備主線程從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像,通過(guò)共 享內(nèi)存,圖像處理設(shè)備自動(dòng)將二維掃描圖像分配給內(nèi)核,實(shí)現(xiàn)多線程并行處理對(duì)二維掃描 圖像進(jìn)行去床操作;
      [0036]步驟30:圖像處理設(shè)備(主線程)結(jié)束并行操作,輸出去床后的三維CT圖像。
      [0037]請(qǐng)參閱圖2,圖2是本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法對(duì)二維掃描圖像進(jìn)行去 床操作的流程圖。本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法對(duì)二維掃描圖像進(jìn)行去床操作具 體包括:
      [0038]步驟210:從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像,讀取二維掃描圖像,對(duì)讀取 的二維掃描圖像進(jìn)行大津(0TSU)閾值分割;
      [0039] 在步驟210中,根據(jù)去床算法原理,對(duì)讀取的二維掃描圖像進(jìn)行大津(0TSU)閾值分 害J。大津(0TSU)閾值分割是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標(biāo)兩部分。背景和目標(biāo) 之間的類(lèi)間方差越大,說(shuō)明構(gòu)成圖像的兩部分的差別越大,當(dāng)部分目標(biāo)錯(cuò)分為背景或部分 背景錯(cuò)分為目標(biāo)都會(huì)導(dǎo)致兩部分差別變小。因此,使類(lèi)間方差最大的分割意味著錯(cuò)分概率 最小。
      [0040] 步驟220:提取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像信息;
      [0041] 在步驟220中,提取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像信息包括提取二維掃描圖像 中的身體部分信息。
      [0042]步驟230:對(duì)提取的目標(biāo)區(qū)域圖像信息進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算;
      [0043]在步驟230中,形態(tài)學(xué)主要是獲取物體拓?fù)浜徒Y(jié)構(gòu)信息,通過(guò)物體和結(jié)構(gòu)元素相互 作用的某些運(yùn)算,得到物體更本質(zhì)的形態(tài)。在圖像處理中的應(yīng)用主要是:利用形態(tài)學(xué)的基本 運(yùn)算,對(duì)圖像進(jìn)行觀察和處理,從而達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的。圖像形態(tài)學(xué)中的腐蝕和膨脹 能很好的對(duì)二值圖像進(jìn)行減噪處理。腐蝕的具體操作是:用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素(一般是3X3的大 小)掃描圖像中的每一個(gè)像素,用結(jié)構(gòu)元素中的每一個(gè)像素與其覆蓋的像素做"與"操作,如 果都為1,則該像素為1,否則為〇。膨脹的具體操作是:用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素(一般是3 X 3的大?。?掃描圖像中的每一個(gè)像素,用結(jié)構(gòu)元素中的每一個(gè)像素與其覆蓋的像素做"與"操作,如果 都為〇,則該像素為〇,否則為1。腐蝕的作用是消除物體邊界點(diǎn),使目標(biāo)縮小,可以消除小于 結(jié)構(gòu)元素的噪聲點(diǎn);膨脹的作用是將與物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到物體中,使目標(biāo)增大, 可添補(bǔ)目標(biāo)中的空洞。開(kāi)運(yùn)算是先腐蝕后膨脹的過(guò)程,可以消除圖像上細(xì)小的噪聲,并平滑 物體邊界。
      [0044]步驟240:獲取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息;
      [0045]在步驟240中,獲取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息為:獲取二維掃描圖 像中身體部分的灰度信息,去除CT圖像掃描床信息;
      [0046] 步驟250:將各線程獲取的二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息進(jìn)行結(jié)合,輸 出三維去床CT掃描圖像。
      [0047] 請(qǐng)參閱圖3,圖3是本發(fā)明另一實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法的流程圖。本發(fā)明 實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法可以針對(duì)并行CT掃描床進(jìn)行去除,也可以針對(duì)非并行CT掃 描床進(jìn)行去除。本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法如果針對(duì)非并行CT掃描床進(jìn)行去 除,則具體方法包括以下步驟:
      [0048]步驟40:通過(guò)CT設(shè)備讀入含有掃描床信息的三維CT圖像;
      [0049]步驟50:根據(jù)去床算法原理,讀取掃描圖三維CT圖像,對(duì)三維CT圖像依次進(jìn)行大津 (0TSU)閾值分割、提取前景圖像區(qū)域(包括CT圖像中的身體部位和掃描床)、形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算 等圖像分割過(guò)程;
      [0050]其中,大津(0TSU)閾值分割是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標(biāo)兩部分。 背景和目標(biāo)之間的類(lèi)間方差越大,說(shuō)明構(gòu)成圖像的兩部分的差別越大,當(dāng)部分目標(biāo)錯(cuò)分為 背景或部分背景錯(cuò)分為目標(biāo)都會(huì)導(dǎo)致兩部分差別變小。因此,使類(lèi)間方差最大的分割意味 著錯(cuò)分概率最小。形態(tài)學(xué)主要是獲取物體拓?fù)浜徒Y(jié)構(gòu)信息,通過(guò)物體和結(jié)構(gòu)元素相互作用 的某些運(yùn)算,得到物體更本質(zhì)的形態(tài)。在圖像處理中的應(yīng)用主要是:利用形態(tài)學(xué)的基本運(yùn) 算,對(duì)圖像進(jìn)行觀察和處理,從而達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的。圖像形態(tài)學(xué)中的腐蝕和膨脹能 很好的對(duì)二值圖像進(jìn)行減噪處理。腐蝕的具體操作是:用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素(一般是3X3的大 小)掃描圖像中的每一個(gè)像素,用結(jié)構(gòu)元素中的每一個(gè)像素與其覆蓋的像素做"與"操作,如 果都為1,則該像素為1,否則為〇。膨脹的具體操作是:用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素(一般是3 X 3的大?。?掃描圖像中的每一個(gè)像素,用結(jié)構(gòu)元素中的每一個(gè)像素與其覆蓋的像素做"與"操作,如果 都為〇,則該像素為〇,否則為1。腐蝕的作用是消除物體邊界點(diǎn),使目標(biāo)縮小,可以消除小于 結(jié)構(gòu)元素的噪聲點(diǎn);膨脹的作用是將與物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到物體中,使目標(biāo)增大, 可添補(bǔ)目標(biāo)中的空洞。開(kāi)運(yùn)算是先腐蝕后膨脹的過(guò)程,可以消除圖像上細(xì)小的噪聲,并平滑 物體邊界。
      [0051 ]步驟60:獲取分割結(jié)果圖,輸出三維去床CT掃描圖像。
      [0052] 請(qǐng)參閱圖4,圖4是本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。本發(fā)明 實(shí)施例的CT圖像掃描床去除裝置包括圖像讀取模塊、圖像處理模塊和圖像輸出模塊。圖像 讀取模塊讀取三維CT圖像,統(tǒng)計(jì)CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量,并初始化子算法。圖像處理模塊從輸入的 三維CT圖像中提取二維掃描圖像,通過(guò)共享內(nèi)存,自動(dòng)將二維掃描圖像分配給內(nèi)核,實(shí)現(xiàn)多 線程并行處理對(duì)二維掃描圖像進(jìn)行去床操作。圖像輸出模塊用于結(jié)束并行操作,輸出去床 后的三維CT圖像。圖像處理模塊包括圖像分割模塊、圖像提取模塊、圖像運(yùn)算模塊、信息獲 取模塊和圖像結(jié)合模塊。圖像分割模塊讀取二維掃描圖像,對(duì)讀取的二維掃描圖像進(jìn)行大 津(0TSU)閾值分割。圖像分割模塊根據(jù)去床算法原理,對(duì)讀取的二維掃描圖像進(jìn)行大津 (0TSU)閾值分割。大津(0TSU)閾值分割是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標(biāo)兩部 分。背景和目標(biāo)之間的類(lèi)間方差越大,說(shuō)明構(gòu)成圖像的兩部分的差別越大,當(dāng)部分目標(biāo)錯(cuò)分 為背景或部分背景錯(cuò)分為目標(biāo)都會(huì)導(dǎo)致兩部分差別變小。因此,使類(lèi)間方差最大的分割意 味著錯(cuò)分概率最小。
      [0053] 圖像提取模塊提取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像信息,提取二維掃描圖像中的 目標(biāo)區(qū)域圖像信息包括提取二維掃描圖像中的身體部分信息。
      [0054]圖像運(yùn)算模塊對(duì)提取的目標(biāo)區(qū)域圖像信息進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算。形態(tài)學(xué)主要是獲取 物體拓?fù)浜徒Y(jié)構(gòu)信息,通過(guò)物體和結(jié)構(gòu)元素相互作用的某些運(yùn)算,得到物體更本質(zhì)的形態(tài)。 在圖像處理中的應(yīng)用主要是:利用形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算,對(duì)圖像進(jìn)行觀察和處理,從而達(dá)到改 善圖像質(zhì)量的目的。圖像形態(tài)學(xué)中的腐蝕和膨脹能很好的對(duì)二值圖像進(jìn)行減噪處理。腐蝕 的具體操作是:用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素(一般是3X3的大?。呙鑸D像中的每一個(gè)像素,用結(jié)構(gòu)元 素中的每一個(gè)像素與其覆蓋的像素做"與"操作,如果都為1,則該像素為1,否則為0。膨脹的 具體操作是:用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素(一般是3X3的大?。呙鑸D像中的每一個(gè)像素,用結(jié)構(gòu)元素 中的每一個(gè)像素與其覆蓋的像素做"與"操作,如果都為〇,則該像素為〇,否則為1。腐蝕的作 用是消除物體邊界點(diǎn),使目標(biāo)縮小,可以消除小于結(jié)構(gòu)元素的噪聲點(diǎn);膨脹的作用是將與物 體接觸的所有背景點(diǎn)合并到物體中,使目標(biāo)增大,可添補(bǔ)目標(biāo)中的空洞。開(kāi)運(yùn)算是先腐蝕后 膨脹的過(guò)程,可以消除圖像上細(xì)小的噪聲,并平滑物體邊界。
      [0055] 信息獲取模塊獲取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息。信息獲取模塊獲取 二維掃描圖像中身體部分的灰度信息,去除CT圖像掃描床信息。
      [0056] 圖像結(jié)合模塊將各線程獲取的二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息進(jìn)行結(jié) 合,去床掃描床彳目息。
      [0057]對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法進(jìn)行臨床實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,可以理解,臨床實(shí) 驗(yàn)驗(yàn)證用于進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明的有益效果,對(duì)發(fā)明的實(shí)施方式和保護(hù)范圍并不構(gòu)成限制。
      [0058] 請(qǐng)參閱圖5,圖5是本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖。圖5第一 行給出原始的帶有掃描床的CT圖像,其中(A)為三維圖像,可以清晰的看到身體左側(cè)的薄 板,(B)為軸面切向圖像,掃描床近似為兩條彎曲的曲線,(C)為矢狀面圖像,掃描床近似為 一條垂線與身體近乎平行;圖5第二行給出經(jīng)本發(fā)明算法去床后的結(jié)果圖,從視覺(jué)上,本發(fā) 明提出的掃描床去除程序能夠很好地去除掃描床,且?guī)缀鯖](méi)有誤侵蝕現(xiàn)象。
      [0059] 每個(gè)斷層圖像的平均消耗時(shí)間公式如下:
      其中tcl為第i個(gè)斷層圖像分割所需要的時(shí)間。
      [0061 ]圖像分割準(zhǔn)確率參數(shù)計(jì)算公式如下:
      [0063]圖像分割誤差率參數(shù)計(jì)算公式如下:
      [0064]假陽(yáng)性(false positive,F(xiàn)P):表示本發(fā)明提出的算法未能成功去除掃描床的誤 差率。
      [0066] 假陰性(false negative,F(xiàn)N):表示本發(fā)明提出的算法對(duì)身體部位(mask)的誤侵 蝕率。
      [0068]其中| ? |用來(lái)統(tǒng)計(jì)三維數(shù)據(jù)內(nèi)的點(diǎn)個(gè)數(shù),G為手動(dòng)分割的金標(biāo)準(zhǔn),而S為分割結(jié)果。
      [0069] 請(qǐng)參閱圖6,圖6是本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法三維數(shù)據(jù)分割的準(zhǔn)確性 度量。整體上來(lái)看,分割的平均精度達(dá)到99%,本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法分割 算法非常有效和精確;假陽(yáng)性和假陰性的平均值分別為0.4%和1.63%,說(shuō)明本發(fā)明的去床 算法能精確的去除掃描床,而且?guī)缀醪粨p傷身體部位。
      [0070] 本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法軟件實(shí)現(xiàn)為Visual Studio 2010、?,采 用(^1^進(jìn)行加速實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)機(jī)器為8核1加€1_(^^(了1〇,主頻3.76抱,內(nèi)存166。
      [0072] 上述表格比較了手動(dòng)分割時(shí)間,沒(méi)有引入本加速策略的分割運(yùn)行時(shí)間,以及引入 本加速策略的時(shí)間。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn),本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法能在0.29秒內(nèi) 對(duì)單張分辨率為[512,512]的圖像進(jìn)行去床操作,其去床的速度是未加速的2.72倍,是手動(dòng) 分割的400倍以上,本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法大幅度提高掃描床去除速度,滿 足實(shí)時(shí)性要求。
      [0073] 本發(fā)明實(shí)施例的CT圖像掃描床去除方法及裝置采用的圖像分割算法非常有效和 精確,去除掃描床的同時(shí)不丟失身體部位信息;另外,本發(fā)明實(shí)施例的CT圖描床去除方法及 裝置大幅度提高掃描床去除速度,滿足實(shí)時(shí)性要求。
      [0074]對(duì)所公開(kāi)的實(shí)施例的上述說(shuō)明,使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。 對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)將是顯而易見(jiàn)的,本文中所定義的 一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下,在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此,本發(fā)明 將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例,而是要符合與本文所公開(kāi)的原理和新穎特點(diǎn)相一 致的最寬的范圍。
      【主權(quán)項(xiàng)】
      1. 一種CT圖像掃描床去除方法,包括: 步驟a:通過(guò)圖像處理設(shè)備主線程讀取三維CT圖像,統(tǒng)計(jì)CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量,并初始化子 算法; 步驟b:圖像處理設(shè)備主線程從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像,通過(guò)共享內(nèi) 存,圖像處理設(shè)備自動(dòng)將二維掃描圖像分配給內(nèi)核,實(shí)現(xiàn)多線程并行處理對(duì)二維掃描圖像 進(jìn)行去床操作; 步驟C:圖像處理設(shè)備結(jié)束并行操作,輸出去床后的三維CT圖像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的CT圖像掃描床去除方法,其特征在于,所述步驟b具體包括: 步驟b 1:從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像,讀取二維掃描圖像,對(duì)讀取的二維 掃描圖像進(jìn)行分割; 步驟b2:提取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像信息; 步驟b3:對(duì)提取的目標(biāo)區(qū)域圖像信息進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算; 步驟b4:獲取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息; 步驟b5:將各線程獲取的二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息進(jìn)行結(jié)合,去床掃 描床信息。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的CT圖像掃描床去除方法,其特征在于,在所述步驟bl中,對(duì)讀 取的二維掃描圖像進(jìn)行分割采用大津閾值分割。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的CT圖像掃描床去除方法,其特征在于,在所述步驟b2中,提取 二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像信息包括提取二維掃描圖像中的身體部分信息。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的CT圖像掃描床去除方法,其特征在于,在所述步驟b3中,獲取 二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息為:獲取二維掃描圖像中身體部分的灰度信息, 去除CT圖像掃描床彳目息。6. -種CT圖像掃描床去除裝置,其特征在于:包括圖像讀取模塊、圖像處理模塊和圖像 輸出模塊,所述圖像讀取模塊讀取三維CT圖像,統(tǒng)計(jì)CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量,并初始化子算法,所 述圖像處理模塊從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像,通過(guò)共享內(nèi)存,自動(dòng)將二維掃 描圖像分配給內(nèi)核,實(shí)現(xiàn)多線程并行處理對(duì)二維掃描圖像進(jìn)行去床操作,所述圖像輸出模 塊用于結(jié)束并行操作,輸出去床后的三維CT圖像。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的CT圖像掃描床去除裝置,其特征在于,所述圖像處理模塊包括 圖像分割模塊、圖像提取模塊、圖像運(yùn)算模塊、信息獲取模塊和圖像結(jié)合模塊,所述圖像分 割模塊讀取二維掃描圖像,對(duì)讀取的二維掃描圖像進(jìn)行閾值分割,所述圖像提取模塊提取 二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像信息,所述圖像運(yùn)算模塊對(duì)提取的目標(biāo)區(qū)域圖像信息進(jìn)行 形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算,所述信息獲取模塊獲取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息,所述圖 像結(jié)合模塊將各線程獲取的二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息進(jìn)行結(jié)合,去床掃描 床信息。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的CT圖像掃描床去除裝置,其特征在于,所述圖像分割模塊對(duì)讀 取的二維掃描圖像進(jìn)行閾值分割采用大津閾值分割。9. 根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的CT圖像掃描床去除裝置,其特征在于,所述圖像提取模塊 提取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像信息具體為:提取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像信 息包括提取二維掃描圖像中的身體部分信息。10.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的CT圖像掃描床去除裝置,其特征在于,所述信息獲取模塊 獲取二維掃描圖像中的目標(biāo)區(qū)域圖像灰度信息具體為:獲取二維掃描圖像中身體部分的灰 度ig息,去除CT圖像掃描床彳g息D
      【文檔編號(hào)】G06T7/00GK105931251SQ201610319007
      【公開(kāi)日】2016年9月7日
      【申請(qǐng)日】2016年5月12日
      【發(fā)明人】余紹德, 陳璐明, 姬治華, 江帆, 伍世賓, 謝耀欽, 王磊
      【申請(qǐng)人】中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院
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