本发明专利技术提出X射线血管造影序列图像的静态背景分离方法。包括：获得X射线血管造影图像序列，并变换成2D+t形式；将图像序列灰度值进行归一化处理和对数变换，得到X射线衰减数据矩阵；建立静态背景模型，选取图像序列中二维矩阵的每一元素在t维度上的最小值作为静态背景衰减数据矩阵的取值，并从原图像序列中减去静态背景模型得到血管部分图像序列；将血管部分图像序列和静态背景模型的衰减数据矩阵映射回图像灰度范围，得到血管背景分离后的图像序列和静态背景图像。本发明专利技术基于X射线成像原理，提出一种建立静态背景模型的方法，和在原图像序列中去除静态背景模型的方法，简单、快速、高效地去除了背景中骨骼、软组织等伪影。软组织等伪影。软组织等伪影。
【技术实现步骤摘要】
X射线血管造影序列图像的静态背景分离方法
[0001]本专利技术涉及X射线血管造影序列图像的医学图像处理领域。
技术介绍
[0002]X射线血管造影术(X
‑
ray angiography，XRA)是用来诊断心血管疾病、指导介入治疗的重要成像方法。通过在血管中注射造影剂，由于X射线不能穿透造影剂，故造影图像中能比较清晰地显示血管的结构，观察血管的狭窄部分和狭窄程度，所以被认为是诊断心血管疾病的“金标准”。
[0003]临床上常对造影图像常采用减影技术(将同一部位含造影剂(充盈像)和不含造影剂(蒙片)的两帧影像相减)剔除骨骼和软组织等背景，而只留下有造影剂充盈的血管部分，从而对原始图像增强。然而对于心脏、冠状动脉等时刻运动的部位其效果不佳，原因在于这些目标区域自身的不停搏动和呼吸引起的胸腔运动使每帧影像中不仅存在造影剂充盈的变化，还存在运动引起的软组织位置变化，这使得简单的减影技术将引入额外的噪声。针对上述问题，研究者提出了基于低秩矩阵分解、深度学习等方法。这些方法虽然做到了将背景有效地去除，但或过程复杂、计算量大，或需要大量数据集训练模型。血管造影图像序列的血管背景分离不能做到简单高效、计算量小、有效去除背景中的静态骨骼、软组织等非感兴趣目标。
[0004]鉴于此，本专利技术针对上述问题，提出一种X射线血管造影序列图像的静态背景分离方法，快速、有效的剔除背景中的静态骨骼和软组织，简单有效地提升造影血管的可视性与显著性，有利于进一步对图像进行分析。
技术实现思路
[0005]本专利技术提出一种结合X射线血管造影图像序列的血管背景分离方法。该方法基于XRA 图像成像原理，将原图像变换到对数域，建立静态背景模型，最终减去静态背景模型并映射回原图像灰度数域得到滤除背景模型后的图像序列，以达到高效、简单地去除背景中静态骨骼、软组织等非感兴趣目标噪声的目的。本专利技术所采取的技术方案如下：
[0006]1.获得X射线血管造影图像序列；
[0007]2.将图像序列灰度值进行归一化处理并映射到对数域，得到X射线衰减数据矩阵，建立静态背景模型；
[0008]3.计算原图像序列和静态背景模型的差值，映射至图像灰度数域得到经过背景滤除的造影图像序列。
[0009]本专利技术的有益效果在于：
[0010]本专利技术根据X射线成像原理，将原血管造影图像序列中图像灰度矩阵进行归一化处理和对数域映射，并提出一种建立静态背景模型的方法和在原图中去除静态背景得到经过滤除背景噪声的血管造影图像序列的方法。
[0011]与现有方法相比，本专利技术的优势在于在建立静态背景模型时的方法简单，同时结
果有效。提出去除静态背景的方法计算简单，从而能更快速、高效地将静态背景中难以分割的骨骼、软组织等伪影去除，处理效果良好。以此为基础有利于进一步研究后续血管处理及相关数据分析的方法。
附图说明
[0012]图1.X射线血管造影序列图像的静态背景分离方法流程图。
[0013]图2.血管造影序列原图、背景去除后的血管部分和血管造影序列静态背景示例图
具体实施方式
[0014]下面结合附图对本专利技术做进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。
[0015]X射线血管造影图像序列的血管背景去除方法的整体流程图如图1所示。以下将结合图1 对具体实施方式进行详细说明：
[0016]1.获得X射线血管图像造影序列。
[0017]a.将造影剂注入到被标记的血管位置后，通过X射线血管造影术获得受试者血管造影图像序列的采集。
[0018]b.将造影图形序列数据形式转换为2D+t形式，即二维图像在时间维度(图像帧数) 上的叠加。由此得到的造影图像数据形式为三维矩阵。
[0019]2.将图像序列灰度值进行归一化处理并映射到对数域，得到X射线衰减数据矩阵，建立静态背景模型；
[0020]a.将造影序列中的每帧图像灰度值归一化至(0,1]：设原图像序列为D
m
×
n
×
N
＝ {I1,I2,
…
,I
N
}，其中m表示图像长度，n表示图像宽度，N表示图像序列帧数。I
k
表示第k 帧图像。则对序列D第k帧图像I
k
进行归一化处理S1(I
k
)可表示为下式：
[0021]S1(I
k
)＝(I
k
+1)/256
[0022]b.映射到对数域：X射线强度反映该束光线经过路径上的衰减和。设μ表示介质的衰减系数，I0表示入射光线强度，出射光强I1，光线传播路径长度d，则出射光表示为：
[0023][0024]由上式可知故对序列D第k帧图像I
k
归一化结果进行对数变换可表示为：
[0025]S2(I
k
)＝
‑
ln(S1(I
k
))
[0026]综上所述，对图像I
k
的变化S(I
k
)为：
[0027][0028]c.静态背景模型：造影图像序列D中每帧图像进行(3
‑
b)中变化得到X射线衰减数据矩阵D0。D0为2D+t形式矩阵，即二维X射线衰减数据矩阵在时间维度上的叠加。对于 D0中二维矩阵的每一个元素，计算其在t维度上的最小值，作为静态背景模型衰减数据矩阵D
0static
的取值。
[0029]设X射线衰减数据矩阵D0中第i行第j列第k帧元素为D0(i,j,k)，图像共有N帧，则：
[0030]D
0static
(i,j)＝min(D0(i,j,k))1≤k≤N
[0031]3.计算原图像序列和静态背景模型的差值，映射至原数域得到经过背景滤除的造影图像序列。
[0032]a.计算X射线衰减数据矩阵的原图像序列和静态背景模型的差值：经背景去除的血
[0033]管图像序列的衰减数据矩阵D
0vessel
可表示为：
[0034]D
0vessel
＝D
‑
D
0static
[0035]b.反映射至原数域：经过变化S
′
(D)将衰减数据映射回原图像灰度值范围序列矩阵，可计算出静态背景图像D
static
和经背景去除的血管图像序列D
vessel
：
[0036]S
′
(D)＝e
‑
D
×
256
‑1[0037]本专利技术根据X射线成像原理，将原血管造影图像序列中图像灰度矩阵进行归一化处理和对数域映射，并提出一种建立静态背景模型的方法和在原图中去除静态背景得到经过滤除背景噪声的血管造影图像序列的方法。与现有方法相比，本专利技术的优势在于在建立静态背景模型时的方法简单，同时结果本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.X射线血管造影序列图像的静态背景分离方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一：获得X射线血管造影图像序列；步骤二：将步骤一得到的图像序列灰度值进行归一化处理并映射到对数域，得到X射线衰减数据矩阵，建立静态背景模型；步骤三：计算原图像序列和静态背景模型的差值，映射至图像灰度数域得到经过背景滤除的造影图像序列。2.根据权利要求1所述的X射线血管造影序列图像的静态背景分离方法，其特征在于，所述建立静态背景模型的方法具体为：对得到的X射线衰减数据矩阵化为2D+t形式，并在2D+t形...
【专利技术属性】
技术研发人员：张瑞晨，谢辛舟，郭晓雄，李玮昊，谢松云，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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