辐照场识别制造技术

技术编号:9384805 阅读:119 留言:0更新日期:2013-11-28 02:54
一种提取由数字信号表示所表示的X射线图像中的辐射场区的方法,包括以下步骤:将图像分割在多个像素区域内,该多个像素区域具有相似局部图像特点,将线段拟合到这些区域的边界,由此所述线段与候选的辐照场边界相对应并构成分割图,将所述分割图中的区域分类成至少两类,一类为辐照场而另一类为基于局部的、区域的和全局的图像特点中的至少一者的准直区域。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】辐照场识别
本专利技术涉及提取由数字信号表示所表示的X射线图像中的辐照场区的方法。
技术介绍
在数字射线照相术中,不透X射线的材料被用来保护受验者免于不必要地暴露于X射线,从而限制辐射散射以及获得记录介质(如,可受刺激荧光片)上的多个辐照场。当在显示装置上显示图像时,辐照场外侧的区域将具有高亮度。强光将对诊断的效率和精确度具有负面影响。因此,对辐照场以及所描绘的辐照场外侧的区域的黑化的自动识别是数字射线照相术图像的图像处理的重要部分。现有技术是基于边缘的。在数字灰度图像中搜索构成辐照场与不透X射线的材料的阴影之间的边界的像素。这些像素组合成候选线段,从而获得辐照场的正确描绘。对照通常为局部图像特点的规则组来评估候选线段。跟随用于该辐照场识别的这一总体构想的专利为EP0610605。基于该构想的另一专利为US5901240。这些基于边缘的途径在图像中几乎不可辨别出边缘的情况下可能失效。这是针对具有高散射辐射的图像的情况。在这些图像中,辐照场与不透X射线的材料的阴影之间的过渡不是边缘,而是逐渐的过渡带。可引起基于边缘的途径失效的另一种类的图像为辐照场与不透X射线的材料的阴影之间的具有很低对比度的低剂量图像。示例为侧鼻图像,在该图像中,头颅的密质骨与不透X射线的材料的阴影之间的过渡具有较低的对比度。本专利技术的一个方面在于提供克服上述缺点的用于提取X射线图像中的辐照场的方法。
技术实现思路
以上提到的方面由权利要求1中陈述的方法来实现。从属权利要求中陈述了本专利技术的优选实施例的具体特征。本专利技术涉及一种识别数字X射线图像中的辐照场的基于区域的方法,基于区域的在某种意义上为由图像的分割图而不是直接由灰度图像计算候选辐照场边界。所提出的方法是一种3步骤过程。第一步骤为获得图像成为多个区域的精确分割。第二步骤为将线段拟合到区域边界,由此使线段为候选的辐照场边界,且构成新的分割图。第三步骤为使用局部的和/或区域的和/或总体的图像特点来在新的分割图中识别与辐照场相对应的区域。本专利技术的方法大体上以当在计算机上运行时适于执行本专利技术的方法步骤的计算机程序产品的形式来实现。计算机程序产品通常存储在计算机的可读载体介质如DVD中。作为备选,计算机程序产品采取电信号的形式,且可通过电通信传输给用户。本专利技术的其它优点和实施例将从以下描述和附图中变得明显。附图说明图1示出了在左侧的辐照场与在右侧的准直区域之间的过渡带的灰度像素分布,图2示出了图1中示出的分布的梯度大小,图3示出了图2中示出的梯度大小的梯度,图4示出了所计算的图1中示出的分布的不同之点的量度,图5为示例性数据集,图6示出了图5中示出的示例数据集的分级聚类树,图7示出了直线的参数化方程,图8为边界框的示意,图9示意了多个辐照场的情况。具体实施方式所提出的方法是一种3步骤过程。第一步骤是获得图像成为多个区域的精确分割。第二步骤是将线段拟合到区域边界,由此线段成为候选的辐照场边界并构成新的分割图。第三步骤是使用局部的、区域的和全局的图像特点在该分割图中识别对应于辐照场的区域。分割在所描述的实施例中,图像成为多个区域的分割涉及多标度分水岭技术和聚类技术。多标度分水岭技术相比于标准分水岭技术具有一些优点。多标度分水岭技术相比于基本分水岭技术具有更好的边缘焦点,在基本分水岭技术中,模糊影响被分割对象的形状。多标度分水岭技术不提供完整分割,但提供成为尺寸变化的区域的粗略分割,所述尺寸变化的区域可形成用于先进的、更专门的分割过程的建构块。在ISBN1-4020-1502-8,由BartM.terHaarRomeny所作的"Front-EndVisionandMulti-ScaleImageAnalysis"中可找到多标度分水岭分割的详细描述。该多标度分水岭分割需要关于标度空间的不同之点的量度。在特定标度处的不同之点的量度的简单定义是使用1阶高斯导数计算的且被平方的梯度大小。将1阶和2阶高斯导数结果组合对于具有相对高的散射的辐射且因此具有较差的边缘清晰度以及具有辐照场与不透X射线的材料的阴影之间的相对宽的过渡带的图像而言,是更好的边缘聚焦,其中该不透X射线的材料的阴影也被称为准直区域。已平方的梯度大小与Lww的省略版本相组合,Lww是梯度在梯度方向的去导数。Lww的局部最大值和最小值指出了最大的梯度变化。Lww可由1阶和2阶高斯导数按照如下形式计算:主要关注的是最接近不透X射线的准直材料的阴影的局部极值。由于平均来说不透X射线的材料的阴影相比于辐照场的灰度像素值通常具有较高的灰度像素值,故仅局部最小值必须被保留。不同之点Diss的量度由已平方的梯度大小以及Lww按照如下形式计算:图1示出了在左侧的辐照场与在右侧的准直区域之间的过渡带的灰度像素分布。图2示出了图1中示出的分布的梯度大小。图3示出了图2中示出的梯度大小的梯度。图4示出了对于图1中示出的分布所计算的不同之点的量度。相似度的量度具有与靠近准直区域的最大梯度变化对应的最大值。在该实施例中,多标度风水岭分割优选地限于相当精密的标度,关于较粗的标度,模糊效应可除去重要的低对比度边缘。通过多标度分水岭技术的分割的结果是多个小区域的图。这些小区域可被组合或聚类,从而获得改善的以及更加精确的图像分割。不同的聚类算法是可利用的。在该实施例中,使用了分级聚类技术,更具体地说,使用了附聚的分级聚类技术。在附聚的分级聚类中,独立数据点被认为是连续成对地组合成母群集的群集。群集的组合将被重复直到整个数据集被合并成1个群集。以此方式,通过追踪哪个群集被合并来产生分级结构或树结构。在每个迭代中,最相似的群集对被合并。一对群集之间的相似度或距离的量度基于独立区域mk的中间像素值和独立区域sk内的像素值的标准偏差。存在分级聚类的若干变型,这些变型差别在于如何根据一对群集的成员来限定这对群集之间的距离。在该实施例中,使用了完全联合聚类,可替代地被称为成对的最大联合聚类。对于该类型的分级聚类,一对群集之间的距离被定义为两个群集的成员之间的成对的距离中的最大距离。在距离量度时,采用欧几里得距离:在对于小群体而言,标准偏差变成不可预测的可变性的测量结果时,分级聚类被应用在其上的数据集被限制到具有最小尺寸的区域,进一步被称为大区域。图6示出了图5中示出的示例性数据集的分级聚类树。例如,群集"ABC"与群集"DE"之间的相似度将为成员A与成员E之间的距离,因为这是两个群集的成员之间的所有成对的距离中的最大距离。由于将所有群集联合以及合并成1个群集与该实施例不相关,故停止标准被定义成在中间结果处停止分级聚类。用于分级聚类的可能的停止标准为:群集的总数目减少到区域的原始数目的预定百分率,或一对群集之间的最小距离超过最大距离,或上述停止标准的组合。在最后一个步骤中,没有被包括在分级聚类中的小独立区域被与大区域的最相似的群集合并。相似度的量度基于小区域的中间像素值与大区域mk的群集,以及小区域的位置和图像(posXk,posYk)中的大区域的群集。区域的位置被计算为重心,即,在该区域的所有像素的X方向和Y方向的平均位置。为了计算中间像素值和大区域的群集的位置,群集的成员的所有像素被考虑。欧几里得距离用作大区域L的群集与小区域S之间的距离量度:线段的拟合分割过程的下一步骤是将线段本文档来自技高网...
辐照场识别

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2011.03.15 EP 11158188.0;2011.03.15 US 61/4528101.一种提取由数字信号表示所表示的X射线图像中的辐照场区的方法,所述方法包括以下步骤:a.将所述图像分割在具有相似局部图像特点的多个像素区域内,b.将线段拟合到所述区域的边界,由此所述线段与候选的辐照场边界相对应且构成分割图,其中,霍夫变换被应用到分割区域的边界,以拟合与候选的辐照场边界相对应的线段,c.将所述分割图中的区域分类成至少两类,一类为辐照场,而另一类为基于局部的、区域的和全局的图像特点中的至少一者的准直区域;其中,所述将所述图像分割在多个区域内是使用用以合并具有相似局部图像特点的区域的图像聚类而改善的,且所述聚类技术是具有基于分割区域的中间或平均灰度像素值,分割区域内的所述灰度像素值的标准偏差以及所述图像中的分割区域的位置中的至少一者的相似度的量度的分级聚类。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述图像分割在多个区域内是基于多标度分水岭分割。3.根据权利要求1所述的方法,其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:T伯坦斯
申请(专利权)人:爱克发医疗保健公司
类型:
国别省市:

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