医学图像的校正方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种医学图像的校正方法及其装置，所述方法包括：获取n幅医学图像构成的初始拼接图像，每幅医学图像包含对应的窗宽和窗位；确定所述n幅医学图像中的感兴趣区域；选取其中一幅医学图像为基准图像；根据所述基准图像中感兴趣区域的图像值校正n‑1幅医学图像；拼接所述基准图像和校正后的n‑1幅医学图像，获取最终拼接图像。本发明专利技术提供的医学图像的校正方法及其装置可以有效校正拼接图像亮度，满足临床需求满足临床显示需求。

Method and apparatus for correcting medical image

The invention discloses a method and apparatus for correction of medical images, the method comprises: acquiring the initial mosaic image of n medical images of medical images, each contains the corresponding window width and window level; determine the n medical images in the selected region of interest; a medical image as a reference image; image region of interest according to the reference value in the image correction n 1 images; the reference image stitching and a corrected n 1 images, to obtain the final image mosaic. The medical image correction method and the device provided by the invention can effectively correct the brightness of the spliced image, meet the clinical requirements and meet the clinical display requirements.

【技术实现步骤摘要】
医学图像的校正方法及其装置
本专利技术涉及医学图像处理领域，特别是涉及一种医学图像的校正方法及其装置。
技术介绍
对于磁共振成像(MRI)、磁共振血管造影(MRA)、计算机断层扫描(CT)、正电子发射断层扫描(PositronEmissionTomography，PET)在核磁共振(MagneticResonance，MR)各类模态的成像系统扫描采集获取的医学图像中，由于磁场或线圈敏感度不均匀、或者造影剂显示不均、病人摆位等影响况，可能会使得拼接全尺寸医学图像时造成各段拼接图像亮度不一致的问题。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的对于各段拼接图像的亮度校正方法通常是将拼接后的完整图像作为一个整体，通过算法进行亮度的自动校正，这种方法在校正各拼接图像之间的亮度的同时，还会对单个拼接图像的局部亮度进行调整，可能会使原本不需要校正亮度的部分被修改，使结果不符合临床需求。现有技术中，还采用亮度标准化方法(IntensityStandardization)，将各段图像中各组织的亮度都标准化到一定范围内，这类方法达到类似CT图像，各组织都有对应HU值范围的效果。但是此类方法适用于组织分布较固定的头部图像，难以适应多种序列多种部位，例如全脊柱、全身拼接图像的亮度校正。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题提出一种医学图像的校正方法及其装置，其能实现对拼接图像的亮度进行校正以符合临床需求。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种医学图像的校正方法，包括：获取n幅医学图像构成的初始拼接图像，每幅医学图像包含对应的窗宽和窗位；确定所述n幅医学图像中的感兴趣区域；选取其中一幅医学图像为基准图像；根据所述基准图像中感兴趣区域的图像值校正n-1幅医学图像；拼接所述基准图像和校正后的n-1幅医学图像，获取最终拼接图像；其中n为大于2的自然数。进一步的，所述定位所述医学图像中的感兴趣区域，包括：根据每幅医学图像，获取对应所述医学图像的定位图像；基于每幅医学图像和所述定位图像确定所述医学图像的感兴趣区域。进一步的，通过熵定位、拟合平面方程、最大密度投影方法或前述方法组合获取所述定位图像。进一步的，所述根据所述基准图像中感兴趣区域的图像值校正n-1幅医学图像，包括：获取每幅医学图像中感兴趣区域的图像值的均值；根据所述基准图像的感兴趣区域均值校正n-1幅医学图像的图像值。进一步的，还包括，所述基准图像为所述感兴趣区域的最大均值对应的医学图像。进一步的，所述校正方法还包括：根据所述初始拼接图像的窗宽和/或窗位和基准图像的窗宽和/或窗位校正所述n幅医学图像，获取所述最终拼接图像。进一步的，分别计算所述初始拼接图像的拼接窗宽最低值和所述基准图像的图像窗宽最低值；根据所述拼接窗宽最低值和图像窗宽最低值的映射关系校正所述至少两幅医学图像，获取所述最终拼接图像。进一步的，所述医学图像的校正方法还包括：获取拼接图像的校正指令；根据所述校正指令修改n幅医学图像的值，获取所述最终拼接图像。为解决上述技术问题，本专利技术还提供一种医学图像的校正装置，包括：获取单元，用于获取n幅医学图像构成的初始拼接图像，每幅医学图像包含对应的窗宽和窗位；确定单元，用于确定所述n幅医学图像中的感兴趣区域；第一校正单元，用于选取其中一幅医学图像为基准图像；根据所述基准图像中感兴趣区域的图像值校正n-1幅医学图像；拼接单元，用于拼接所述基准图像和校正后的n-1幅医学图像，获取最终拼接图像；其中n为大于2的自然数。进一步的，还包括：第二校正单元，用于根据所述初始拼接图像的窗宽和/或窗位和基准图像的窗宽和/或窗位校正所述医学图像，获取所述最终拼接图像。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术提供一种医学图像的校正方法及其装置，根据拼接目的，计算兴趣区域的图像值的信息校正医学图像的亮度，从而使拼接后的完整图像亮度均匀，以符合临床需求；通过将根据所述初始拼接图像的窗宽和/或窗位校正所述医学图像，使得最终拼接图像在预设的窗宽窗位下显示满足临床需求的图像亮度，避免了现有技术中可能会对单个拼接图像的局部进行亮度修改的问题，最大限度地保留原始图像的对比度，以满足临床需求。【附图说明】图1为本专利技术一实施例中医学图像校正方法流程示意图；图2a～2b为本专利技术一实施例中全脊柱拼前后的示意图；图3为本专利技术又一实施例中医学图像校正方法流程示意图；图4为本专利技术又一实施例中全脊柱的最终拼接图像示意图；图5为本专利技术一实施例中医学图像的校正装置示意图；图6为本专利技术一实施例中医学图像装置所在系统的示意图；图7为本专利技术又一实施例中医学图像的校正装置示意图。【具体实施方式】在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术。但是本专利技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本邻域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施的限制。其次，本专利技术利用示意图进行详细描述，在详述本专利技术实施例时，为便于说明，所述示意图只是实施例，其在此不应限制本专利技术保护的范围。使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面集合附图和实施例对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。实施例1如图1所示，本实施例提供一种医学图像的校正方法，根据感兴趣区域的图像值的信息校正医学图像的亮度，拼接校正后的各幅医学图像，获取最终拼接图像，避免了现有技术中校正拼接后的医学图像时，还会对医学图像内部的亮度进行局部调整，可能使原本不需要校正亮度的、亮度均匀的部分被修改，从而最大限度地保留原始图像的对比度，以满足临床需求。所述校正方法可以通过图像校正装置执行，所述装置可以由软件和/或硬件的方式实现，所述装置可以集成在任何需要进行医学图像重建的设备中，例如典型的是医学三维扫描设备，例如常规CT扫描仪、螺旋CT扫描仪或核磁共振扫描仪等，或者通过计算机设备连接外部；所述装置也可以通过也可以通过云计算平台完成相应功能。其中，云计算平台包括但不限于存储数据为主的存储型云平台、以处理数据为主的计算型云平台以及兼顾数据存储和处理的综合云计算平台。系统所使用的云平台可以是公共云、私有云、社区云或混合云等。例如，根据实际需要，系统接收的一些医学图像，可以通过云平台进行计算和/或存储。另一些医学图像，可以通过本地诊断单元和/或系统数据库进行计算和/或存储。如图1所示，所述校正方法，包括：执行步骤S101：获取n幅医学图像，每幅医学图像包含对应的窗宽和窗位。本实施例中，所述n幅医学图像通过各类模态的成像系统扫描采集获得三维或二维图像，也可以通过诸如云平台，存储系影像归档和通信系统(PictureArchivingandCommunicationSystems，PACS)等内部或外部存储系统传输获得。所述模态包括但不限于磁共振成像(MRI)、磁共振血管造影(MRA)、计算机断层扫描(CT)、正电子发射断层扫描(PositronEmissionTomography，PET)等一种或多种的组合。对于需要获得包含全身的或大范围的图像，由于被检查部位远大于图像检测器面积的矛盾使得无法更好地观察完整的或大视野的组织结果，例如脊柱、血管和全身系统等。然而，由于技术的限制或者扫描计划的不连续性，医生可能获得的是n幅医学图像。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种医学图像的校正方法，其特征在于，包括：获取n幅医学图像，每幅医学图像包含对应的窗宽和窗位；确定所述n幅医学图像中每幅医学图像的感兴趣区域；选取n幅医学图像中的一幅医学图像为基准图像；根据所述基准图像中感兴趣区域的图像值校正除基准图像之外的n‑1幅医学图像中感兴趣区域的图像值，获取校正后的n‑1幅医学图像；拼接所述基准图像和校正后的n‑1幅医学图像，获取最终拼接图像；其中n为大于或等于2的自然数。

【技术特征摘要】
1.一种医学图像的校正方法，其特征在于，包括：获取n幅医学图像，每幅医学图像包含对应的窗宽和窗位；确定所述n幅医学图像中每幅医学图像的感兴趣区域；选取n幅医学图像中的一幅医学图像为基准图像；根据所述基准图像中感兴趣区域的图像值校正除基准图像之外的n-1幅医学图像中感兴趣区域的图像值，获取校正后的n-1幅医学图像；拼接所述基准图像和校正后的n-1幅医学图像，获取最终拼接图像；其中n为大于或等于2的自然数。2.根据权利要求1所述的医学图像的校正方法，其特征在于，所述确定所述n幅医学图像中的每幅图像中感兴趣区域，包括：根据每幅医学图像，获取对应所述医学图像的定位图像；基于每幅医学图像和所述定位图像确定所述医学图像的感兴趣区域。3.根据权利要求2所述的医学图像的校正方法，其特征在于，通过熵定位、拟合平面方程、最大密度投影方法或前述方法组合获取所述定位图像。4.根据权利要求1所述的医学图像的校正制方法，其特征在于，所述根据所述基准图像中感兴趣区域的图像值校正除基准图像之外的n-1幅医学图像，包括：获取每幅医学图像中感兴趣区域的图像值的均值；根据每幅定位图像中感兴趣区域的图像值的均值，选取其中一幅医学图像为基准图像；根据所述基准图像中的感兴趣区域的均值校正除基准图像之外的n-1幅医学图像的图像值。5.根据权利要求4所述的医学图像的校正制方法，其特征在于，还包括，所述基准图像为所述感兴趣区域的图像值的均值最大者所对应的医学图像。6.根据权利要求1所述的医学图像的校...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁馨，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31