【技术实现步骤摘要】
基于独立分量分析的X射线医学图像目标重建
[〇〇〇1] 本专利技术属于生物医学工程领域中图像信号分离和数字图像处理研究领域，具体特 指对多能谱X射线医学图像用改进的独立分量分析算法进行目标提取重建。
技术介绍
自1895年伦琴发现X射线以来，X射线被广泛应用于医学影像。X射线成像目的 是使医生能清楚地观察到患者体内某个病变组织，因此医学影像质量直接影响医疗诊断的 准确性。上世纪70年代，Robert E. Alvarez和Albert Macovski将双能成像结合X射线能 谱信息初步实现了物质成分识别，最初用于医学射线图像的骨骼与软组织的分离和病灶诊 断。但两种能谱的区分度不高，引起物质识别效果和成像质量不理想。近年来，由于光子技 术探测器具有较好能谱分辨力，将更多的能谱信息引入X射线成像中实现了多能谱成像。 多能谱X射线医学图像将较宽能谱的X射线分能区进行计数，用高低不同两种以 上能量的X射线对人体特定部位进行拍摄所获得的图像。基于不同组织成分对X射线衰 减各异，可获得多幅不同光密分布的透视图像，但存在噪声较大且对比度低、人体组织图像 互相叠加在一起不易区分问题。针对医学图像的特殊性，引入独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA)方法，对于不知道目标对象和传输通道参数的条件下，仅从若干 个观测图像中提取、分离出无法直接观测到的各个目标对象。 独立成分分析是盲源分离（Blind Source Separation, BBS)的主流方法。盲源分 离技术是20世纪90年代发转起来的一种新兴的数据处理方...
【技术保护点】
一种基于独立分量分析的X射线医学图像目标重建方法，其特征在于该方法包括如下步骤：通过医用X光机在不同电压下对人体被检测部位采集一组图像，直接获取的图像存在噪声影响，首先对其进行去噪预处理以满足应用独立分量分析进行目标分离前提条件，然后依据器官组织对X射线衰减能量矩阵得到每个像素中混叠器官厚度值，最后依据混叠器官厚度值采用独立分量分析算法，调整收敛次数和信号尺度大小，获得收敛矩阵分离出目标对象，再以主观视觉标准进行对比度修正，突出感兴趣区域和边缘信息，改善图像视觉效果，获得直观清晰、适用于医学分析的图像。
【技术特征摘要】
1. 一种基于独立分量分析的X射线医学图像目标重建方法，其特征在于该方法包括 如下步骤：通过医用X光机在不同电压下对人体被检测部位采集一组图像，直接获取的图 像存在噪声影响，首先对其进行去噪预处理以满足应用独立分量分析进行目标分离前提条 件，然后依据器官组织对X射线衰减能量矩阵得到每个像素中混叠器官厚度值，最后依据 混叠器官厚度值采用独立分量分析算法，调整收敛次数和信号尺度大小，获得收敛矩阵分 离出目标对象，再以主观视觉标准进行对比度修正，突出感兴趣区域和边缘信息，改善图像 视觉效果，获得直观清晰、适用于医学分析的图像。2. 根据权利要求1所述基于独立分量分析的X射线医学图像目标重建方法，其特征在 于，所述在不同电压下对人体被检测部位采集的一组图像存在噪声问题，从独立分量角度 分析图像数据和噪声之间是相互独立关系，利用稀疏编码收缩法对图像序列去噪得到与噪 声独立的图像数据，获得近似无噪混叠观测图像。3. 根据权利要求1所述基于独立分量分析的X射线医学图像目标重建方法，其特征在 于，所述器官组织对X射线衰减，其衰减方程如式1所示：式1 式1表示在第K种材料中X射线的初始能量为L，穿透厚度为T，不同电压水平E = [Ερ E2，…，EJ下衰减系数为u (E)的物体，穿过人体后衰减的X射线能量I。4. 根据权利要求1所述基于独立分量分析的X射线医学图像目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：喻春雨，李艳，缪亚健，费彬，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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