一种用于C形臂CBCT的图像预处理方案，属于医疗器械技术领域。其特征在于：对采集到的二维投影图像进行校正处理，排除探测器自身的各种缺陷与不足，再对图像进行去除响应不均匀的增益校正，然后对图像进行伽玛处理后，对图像进行基于拉普拉斯金字塔多分辨率分解的图像增强处理，该方案主要基于GPU运算实现，实时完成处理，实现同时改善二维投影图像和三维体数据图像的对比度与细节信息。其优点是：提高二维投影图像质量，显著增强重建后三维体数据的对比度与细节信息，使得医师对扫描部位有更好的三维认知，低成本而高效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗器械
技术介绍
锥形束计算机断层重建(CBCT)是采用锥形束投影计算机重组断层影像的技术，其原理是X线发生器以较低的射线量围绕目标体做环形DR (数字放射曝光)，然后将围绕目标体多次曝光后的数据集在计算机中重建三维体数据，CBCT相对于传统的螺旋CT差异主要在探测器上，传统螺旋CT采用线阵传感器而CBCT采用面阵传感器，螺旋CT采用一维数据重建出二维的切片数据，由各二维切片数据建立三维体数据，而CBCT直接采用二维投影数据重建出三维体数据，故CBCT相对于螺旋CT显著提高X线的利用率，该技术现已广泛应用于口腔科检查中，但在骨科等其它科室中应用较少，尤其是采用C形臂X光机进行CBCT目前国际上只有西门子和齐目等少数几家大公司可以实现，利用C形臂X光机进行CBCT在骨科手术中具有很大的应用前景，患者可以在手术室中现场进行术前CT扫描，由医师根据重建图像制定手术方案，在术中可以利用C形臂X光机传统的透视功能实时查看打钉或穿刺的效果，在术后再次CT扫描检查手术结果是否符合预期要求。目前常见的C形臂X光机的探测器主要由影像增强器、相机及镜头组成，该探测器采集到的图像具有噪声大，图像亮度不均匀，对比度低等不利因素，若直接进行CBCT重建得到的三维体数据效果不佳，需要一种预处理方案改善图像质量，便于后续三维体数据重建。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种用于C形臂X光机CBCT的图像预处理方案，实现同时改善二维投影图像和三维体数据图像的对比度与细节信息。本专利技术所采用的技术方案是:对采集到的二维投影图像进行校正处理，排除探测器自身的各种缺陷与不足，再对图像进行去除响应不均匀的增益校正，然后对图像进行伽玛处理后，对图像进行基于拉普拉斯金字塔多分辨率分解的图像增强处理，该方案主要基于GPU运算实现，实时完成处理，实现同时改善二维投影图像和三维体数据图像的对比度与细节信息。本专利技术的有益效果是:提高二维投影图像质量，使得医师在CBCT扫描过程中即可看到高质量的投影图像，对扫描部位有较好的二维认知；提高三维体数据图像质量，显著增强重建后三维体数据的对比度与细节信息，使得医师对扫描部位有更好的三维认知，所有处理基于GPU实时完成，低成本而高效率。【附图说明】图1为本专利技术残次校正原理。图2为本专利技术增益校正原理。图3为本专利技术伽玛处理原理。图4为本专利技术基于拉普拉斯金字塔的多分辨率分解的图像增强处理原理。【具体实施方式】参照附图，该方案对采集到的二维投影图像进行校正处理，排除探测器自身的各种缺陷与不足，再对图像进行去除响应不均匀的增益校正，然后对图像进行伽玛处理后，对图像进行基于拉普拉斯金字塔多分辨率分解的图像增强处理，该方案主要基于GPU运算实现，实时完成处理，实现同时改善二维投影图像和三维体数据图像的对比度与细节信息，【具体实施方式】为: 1、参见附图1，对采集到的二维投影图像进行校正处理，排除探测器自身的各种缺陷与不足。处理主要包括:去除探测器自身坏点和坏线的残次校正，校正方法是采用事先测试得到的一张校正映射表，表中每个单元为对应像素的残次半径值，为0时说明不是坏点或坏线，为1时代表校正该像素所需像素块半径为1，即在一个3x3的范围内取非坏像素的像素平均值作为该坏像素的校正后结果，半径为2时在5x5的范围内进行处理，其它情况以此类推。2、参见附图2，对图像进行去除响应不均匀的增益校正。由于探测器中有光学镜头，该器件对偏离光轴的入射光线有衰减，偏离中心越多则衰减越大，同时X射线发生器并非完美的面光源，故探测器接收面上受到的照射也分布不均，这些不均匀综合起来导致本应均匀的图像会产生类似穹顶状的不均匀分布，该不均匀性在后续三维体数据重建中会在体数据图像上产生由中心向四周逐渐变厚的雾状伪影，严重影响体数据图像的对比度，对于该问题本方案采用分段线性标定的方法对图像进行增益校正。3、参见附图3，对图像进行伽玛处理。X射线图像大多表现为有效信息压缩在一个范围很小的低亮度区域中，而无效的背景信息占据在图像的较大范围的高亮度区域中，通常对X射线图像需要进行所谓的“白压缩”处理，压缩无效的背景信息，扩展有用的低亮度信息，最常见和有效的“白压缩”处理就是伽玛处理，传统伽玛处理方法通过建立一张查看对照表，即LUT来进行伽玛处理，由于处理输出受到亮度波动影响严重，即当射线亮度变化时，输出的处理图像不能保证最佳效果，本方案采用一种特殊的动态伽玛处理方法，对每一幅图像单独进行伽玛处理，排除亮度波动的影响，在临床上无论是二维投影图像还是三维的体数据图像均获得较好的效果。4、参见附图4，对图像进行基于拉普拉斯金字塔多分辨率分解的图像增强处理。对图像进行低通滤波得到低频分量，继而求取图像中剩余的高频分量完成一层图像分解，再对分离出的低频分量在减采样后继续进行前述分解，直到达到特定的条件为止，由此得到各个尺度上的由低频分量组成的高斯金字塔和由高频分量组成的拉普拉斯金字塔，然后对分解后的图像金字塔各层按照设置的处理参数进行处理，以降低噪声、增强细节及压缩动态范围等，这种处理会根据不同的图像内容有所差异，之后对处理后的子带图像进行合成，得到增强处理后的图像；合成方法是将高斯金字塔尺寸最小的层进行增采样，然后与上一层处理后的拉普拉斯金字塔层相加得到的图像作为上一层的高斯金字塔层，再对各层图像依次进行同样的处理，将高斯金字塔的最高一层结果输出作为增强处理后的图像。【主权项】1.一种用于C形臂CBCT的图像预处理方案，其特征在于:对采集到的二维投影图像进行校正处理，排除探测器自身的各种缺陷与不足，再对图像进行去除响应不均匀的增益校正，然后对图像进行伽玛处理后，对图像进行基于拉普拉斯金字塔多分辨率分解的图像增强处理，该方案主要基于GPU运算实现，实时完成处理，实现同时改善二维投影图像和三维体数据图像的对比度与细节信息。【专利摘要】一种用于C形臂CBCT的图像预处理方案，属于医疗器械
其特征在于：对采集到的二维投影图像进行校正处理，排除探测器自身的各种缺陷与不足，再对图像进行去除响应不均匀的增益校正，然后对图像进行伽玛处理后，对图像进行基于拉普拉斯金字塔多分辨率分解的图像增强处理，该方案主要基于GPU运算实现，实时完成处理，实现同时改善二维投影图像和三维体数据图像的对比度与细节信息。其优点是：提高二维投影图像质量，显著增强重建后三维体数据的对比度与细节信息，使得医师对扫描部位有更好的三维认知，低成本而高效率。【IPC分类】G06T17/00, G06T11/00, A61B6/00, G06T5/00【公开号】CN105279776【申请号】CN201410358433【专利技术人】刘金虎, 谷宇 【申请人】南京普爱射线影像设备有限公司【公开日】2016年1月27日【申请日】2014年7月25日本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种用于C形臂CBCT的图像预处理方案，其特征在于：对采集到的二维投影图像进行校正处理，排除探测器自身的各种缺陷与不足，再对图像进行去除响应不均匀的增益校正，然后对图像进行伽玛处理后，对图像进行基于拉普拉斯金字塔多分辨率分解的图像增强处理，该方案主要基于GPU运算实现，实时完成处理，实现同时改善二维投影图像和三维体数据图像的对比度与细节信息。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘金虎，谷宇，
申请(专利权)人：南京普爱射线影像设备有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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