X射线造影图像中血管结构的提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种X射线造影图像中血管结构的提取方法及装置。该方法包括：利用分类模型，对若干图像块进行分类，获取血管图像块，将所述血管图像块对应的特定像素点的像素值设置为预设值，获取缺损图像，利用根据所述缺损图像的灰度信息和深度信息构建的修复函数，对所述缺损图像进行修复，获取修复图像，将所述原始X射线造影图像与所述修复图像进行差分运算，获取血管结构。本发明专利技术使得背景噪声得到充分的抑制，同时，保证了获取的血管结构边缘、分叉和交叉位置信息的完整性。

Method and device for extracting blood vessel structure in X ray radiography image

The invention provides a method and device for extracting blood vessel structure in X ray radiography image. The method includes: using the classification model, classifying several image blocks, obtaining the blood vessel image blocks, setting the pixel value of the specific pixel points corresponding to the blood vessel image blocks as the preset value, obtaining the defect image, using the repair function constructed according to the gray information and the depth information of the defect image, and to the defect. The image is repaired, and the restored image is obtained. The original X ray contrast image and the repaired image are calculated by differential operation to obtain the vascular structure. The invention makes the background noise fully restrained, and ensures the integrity of the edge, bifurcation and cross position information of the obtained vascular structure.

【技术实现步骤摘要】
X射线造影图像中血管结构的提取方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，更具体地，涉及一种X射线造影图像中血管结构的提取方法及装置。
技术介绍
冠状动脉是供给心脏血液的动脉，一旦严重病变会带来生命危险。为了检查冠状动脉是否发生狭窄并影响到对心脏的供血，一般采用计算机辅助诊疗。具体地，将造影剂注入冠状动脉血管里，获取冠状动脉结构图，进而对冠状动脉进行诊断分析。为了提高诊断的准确性，通常会采取一定的血管处理技术，如血管分割、中心线提取以及血管三维重建等，提高冠状动脉与背景的对比度。但因冠状动脉结构多元化、成像光照非均匀性、多种解剖结构的干扰、以及冠脉影像噪声的复杂化，这些技术并不能有效地提高冠状动脉与背景的对比度。此外，冠状动脉中血流变化导致造影剂分布不均会致使冠状动脉非均匀化，进一步增加提高冠状动脉与背景的对比度的难度。为有效缓解冠状动脉非均匀性的影响、抑制非冠状动脉结构和影像噪声以及克服冠状动脉结构多元化、成像光照非均匀性、多种解剖结构的干扰和冠脉影像噪声的复杂化的影响，现有技术采用了多种图像增强方法对冠状动脉进行增强。常见的方法包括：传统血管增强方法，它基于反锐化掩膜对原始图像进本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种X射线造影图像中血管结构提取方法，其特征在于，包括：步骤1，利用分类模型，对若干图像块进行分类，获取血管图像块；所述若干图像块包括利用原始X射线造影图像中满足预设条件的若干特定像素点构建的血管图像块和非血管图像块；步骤2，将所述血管图像块对应的特定像素点的像素值设置为预设值，获取缺损图像；步骤3，利用根据所述缺损图像的灰度信息和深度信息构建的修复函数，对所述缺损图像进行修复，获取修复图像；步骤4，将所述原始X射线造影图像与所述修复图像进行差分运算，获取血管结构。

【技术特征摘要】
1.一种X射线造影图像中血管结构提取方法，其特征在于，包括：步骤1，利用分类模型，对若干图像块进行分类，获取血管图像块；所述若干图像块包括利用原始X射线造影图像中满足预设条件的若干特定像素点构建的血管图像块和非血管图像块；步骤2，将所述血管图像块对应的特定像素点的像素值设置为预设值，获取缺损图像；步骤3，利用根据所述缺损图像的灰度信息和深度信息构建的修复函数，对所述缺损图像进行修复，获取修复图像；步骤4，将所述原始X射线造影图像与所述修复图像进行差分运算，获取血管结构。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1之前还包括：利用若干血管图像块和非血管图像块的特征向量和标签，对基于Adaboost强分类器和概率增强树构建的混合分类器进行训练，获得分类模型；所述若干血管图像块和非血管图像块分别基于若干X射线造影图像中若干血管像素点和非血管像素点构建。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对基于Adaboost强分类器和概率增强树构建的混合分类器进行训练之前还包括：采用若干层决策树模型作为弱分类器构建Adaboost强分类器；构建特定深度的概率增强树，将所述Adaboost强分类器作为所述概率增强树的节点，得到混合分类器。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述特征向量的获取方式为：分别采用基于Frangi增强方法所得的滤波器和若干个不同方向和尺度的Gabor滤波器对图像块进行滤波，并分别计算滤波之后图像的均值和方差；基于所述均值和方差，构建描述图像块的特征向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述满足预设条件的若干特定像素点的获取方法为...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨健，宋爽，王涌天，艾丹妮，丛伟建，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11