基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法和系统技术方案

本申请涉及医学成像技术领域，具体为基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法和系统，包括：获取待去噪的CBCT切片序列图像，并对待去噪图像f进行增强锐化和高斯滤波得到第一去噪图像I；根据第一去噪图像I计算提取得到解剖先验权重图像，并进一步计算生成得到标准差图像；根据标准差图像对第一去噪图像I进行双边滤波得到第二去噪图像I

【技术实现步骤摘要】
基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法和系统


[0001]本申请涉及医学成像
，更具体地，涉及基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法和系统。

技术介绍

[0002]锥形束CT具有快速扫描，高空间分辨率，低辐射剂量的优点，在口腔医疗应用广泛，然而受其探测器电子噪声及X射线散射等因素影响，重建的CBCT图像往往存在大量噪声，严重影响图像质量，进而导致医生对患者的临床检查和诊断有一定的困难和干扰。
[0003]目前，常用的传统图像去噪方法有均值滤波，中值滤波，高斯滤波等方法，但这些方法极容易导致图像模糊并丢失较多具有临床价值的图像细节，无法满足临床诊断需求；有些常用的保边去噪方法如双边滤波等方法对一些强对比的结构边缘有一定的保持效果，但在进行较大程度平滑的同时对一些弱对比的细节边缘保持效果仍然有限；还有一些图像去噪方法如非局部均值滤波，BM3D滤波等方法，具有较好的细节保持效果，但计算量大且耗时长，难以在实际临床中应用。
[0004]因此，既能最大程度地降低噪声，同时也能保持重要的细节信息是一项富有挑战的关键课题。在口腔医疗中，牙槽骨和牙齿边缘等细节信息对于医生检查和诊断来说非常重要，如何提供口腔锥形束CT的去噪方法和系统，在图像去噪过程中尽可能地降低噪声且能同时保持牙槽骨和牙齿边缘等临床重要细节信息成为亟待解决的技术问题，为此我们提出基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法和系统以解决上述提出的问题。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，本申请提出了基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法和系统，在图像去噪过程中尽可能地降低噪声且能同时保持牙槽骨和牙齿边缘等临床重要细节信息，使医生对口腔的临床检查和诊断更精准，以改善上述问题。
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法，包括以下步骤：步骤一：获取一组待去噪的CBCT切片序列图像；
[0007]步骤二：依次对每层待去噪图像f进行增强锐化和高斯滤波处理得到第一去噪图像I；
[0008]步骤三：根据第一去噪图像I的图像边缘系数和图像灰度分布进行计算提取得到当前图像I的解剖先验权重图像w，并对其进行中值滤波处理；
[0009]步骤四：根据步骤3得到的解剖先验权重图像w进行计算生成得到标准差图像，包括空间标准差图像σ
s
和灰度标准差图像σ
g
；
[0010]步骤五：根据步骤4得到的空间标准差图像σ
s
和灰度标准差图像σ
g
，对第一去噪图像I执行三维的双边滤波处理可得到第二去噪图像I
b
；
[0011]步骤六：对步骤5得到的第二去噪图像I
b
可进一步执行中值滤波处理得到第三去噪图像I
m
，再与第二去噪图像I
b
进行加权融合处理，得到最终的去噪图像I
dn
。
[0012]优选的，所述获取一组待去噪的CBCT切片序列图像具体为：通过口腔锥形束CT对患者进行不同角度扫描采集得到投影数据，并对投影数据重建则可获取得到一组待去噪切片序列图像。
[0013]优选的，所述依次对每层待去噪图像f进行增强锐化和高斯滤波处理得到第一去噪图像I具体为：
[0014]在待去噪图像f中选取任一坐标为(x,y,z)的体素点并利用拉普拉斯算子进行三维的边缘增强，得到边缘锐化图像h；
[0015]为抑制噪声干扰的增强，对锐化图像h进行三维高斯滤波，得到第一去噪图像I。
[0016]优选的，所述根据第一去噪图像I的图像边缘系数和图像灰度分布进行计算提取得到当前图像I的解剖先验权重图像w，并对其进行中值滤波处理具体为：
[0017]根据待处理像素的邻域计算当前像素的边缘系数D(x,y,z)；
[0018]根据图像灰度分布及获得的边缘系数D(x,y,z)可计算得到其解剖先验权重图像w；对得到的解剖先验权重图像w进行中值滤波处理。
[0019]优选的，所述步骤3中解剖先验权重图像w的计算方式具体为：
[0020][0021]其中，
[0022]优选的，所述根据步骤3得到的解剖先验权重图像w进行计算生成得到标准差图像，包括空间标准差图像σ
s
和灰度标准差图像σ
g
，具体计算方式为：
[0023]σ
s
(x,y,z)＝σ
smax
‑
w(x,y,z)
·
(σ
smax
‑
σ
smin
)
[0024]σ
g
(x,y,z)＝σ
gmax
‑
w(x,y,z)
·
(σ
gmax
‑
σ
gmin
)。
[0025]优选的，所述根据步骤4得到的空间标准差图像σ
s
和灰度标准差图像σ
g
，对第一去噪图像I执行三维的双边滤波处理可得到第二去噪图像I
b
，具体计算如下：
[0026][0027]优选的，所述对步骤5得到的第二去噪图像I
b
可进一步执行中值滤波处理得到第三去噪图像I
m
，再与第二去噪图像I
b
进行加权融合处理，得到最终的去噪图像I
dn
：
[0028]I
dn
(x,y,z)＝w
m
(x,y,z)
·
I
m
(x,y,z)+[1
‑
w
m
(x,y,z)]·
I
b
(x,y,z)。
[0029]基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪系统，其特征在于：包括：获取模块：主要用于获取待去噪的CBCT切片序列图像数据；
[0030]增强模块：主要使用拉普拉斯算子对图像边缘进行增强锐化；
[0031]提取模块：根据图像边缘系数和图像灰度分布进行计算提取得到解剖先验权重图像；
[0032]生成模块：根据解剖先验权重图像进行计算生成得到标准差图像；
[0033]滤波模块：使用高斯滤波，中值滤波或双边滤波对图像进行滤波平滑；
[0034]融合模块：主要将使用不同处理方式得到的图像进行加权融合。
[0035]优选的，包括以下步骤：
[0036]S1、先通过获取模块从CBCT系统中获取得到一组待去噪的CBCT切片序列图像数据；
[0037]S2、再通过增强模块对待去噪图像的边缘进行增强锐化得到边缘锐化的图像；
[0038]S3、然后通过滤波模块对边缘锐化的图像进行高斯滤波处理得到第一去噪图像I；
[0039]S4、再通过提取模块对第一去噪图像I进行计算并提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：获取一组待去噪的CBCT切片序列图像；步骤二：依次对每层待去噪图像f进行增强锐化和高斯滤波处理得到第一去噪图像I；步骤三：根据第一去噪图像I的图像边缘系数和图像灰度分布进行计算提取得到当前图像I的解剖先验权重图像w，并对其进行中值滤波处理；步骤四：根据步骤3得到的解剖先验权重图像w进行计算生成得到标准差图像，包括空间标准差图像σ
s
和灰度标准差图像σ
g
；步骤五：根据步骤4得到的空间标准差图像σ
s
和灰度标准差图像σ
g
，对第一去噪图像I执行三维的双边滤波处理可得到第二去噪图像I
b
；步骤六：对步骤5得到的第二去噪图像I
b
可进一步执行中值滤波处理得到第三去噪图像I
m
，再与第二去噪图像I
b
进行加权融合处理，得到最终的去噪图像I
dn
。2.根据权利要求1所述的基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法，其特征在于：所述获取一组待去噪的CBCT切片序列图像具体为：通过口腔锥形束CT对患者进行不同角度扫描采集得到投影数据，并对投影数据重建则可获取得到一组待去噪切片序列图像。3.根据权利要求1所述的基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法，其特征在于：所述依次对每层待去噪图像f进行增强锐化和高斯滤波处理得到第一去噪图像I具体为：在待去噪图像f中选取任一坐标为(x,y,z)的体素点并利用拉普拉斯算子进行三维的边缘增强，得到边缘锐化图像h；为抑制噪声干扰的增强，对锐化图像h进行三维高斯滤波，得到第一去噪图像I。4.根据权利要求1所述的基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法，其特征在于：所述根据第一去噪图像I的图像边缘系数和图像灰度分布进行计算提取得到当前图像I的解剖先验权重图像w，并对其进行中值滤波处理具体为：根据待处理像素的邻域计算当前像素的边缘系数D(x,y,z)；根据图像灰度分布及获得的边缘系数D(x,y,z)可计算得到其解剖先验权重图像w；对得到的解剖先验权重图像w进行中值滤波处理。5.根据权利要求1所述的基于解剖先验的口腔锥形束CT三维图像去噪方法，其特征在于：所述根据步骤3得到的解剖先验权重图像w进行计算生成得到标准差图像，包括空间标准差图像σ
s
和灰度标准差图像σ
g
具体计算方式为：σ
s
(x,y,z)＝σ
smax
‑
w(x,y,z)
·
(σ
smax
‑
σ
smin
)σ
g
(x,y,z)＝σ
gmax
‑...

【专利技术属性】
技术研发人员：李华勇，黄俊杰，李训青，
申请(专利权)人：深圳市菲森科技有限公司，
类型：发明
国别省市：