本申请提供了一种双能减影参数的计算方法，应用于计算双能X线医学图像中阴影区域的软组织减影参数和骨骼减影参数，其中，所述双能X线医学图像包括高能图像和低能图像，包括步骤：获取目标双能X线医学图像进行配准处理；依据预设区域的梯度幅值图像最大值的位置确定待测区域，依据高能和低能子图像块确定减影图像，依据所述减影图像的标准差和均值生成所述待测区域内每个像素对应的相对标准差；依据相对标准差的最小值确定软组织减影参数和骨骼减影参数。本申请感兴趣区即待测区域远小于图像尺寸，算法效率高，以相对标准差基于骨骼边缘可见度为判定准则，效果好，基本可以实现一次性满足临床要求而无需人工微调。一次性满足临床要求而无需人工微调。一次性满足临床要求而无需人工微调。
【技术实现步骤摘要】
一种双能减影参数的计算方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及图像处理
，特别是一种双能减影参数的计算方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]现如今随着医疗影像技术的发展和普及，双能X射线摄影技术得到了越来越广泛的应用，双能减影(Dual
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Energy Subtraction)是根据人体组织对高低能X射线的不同衰减特性，以X射线衰减物理模型为基础，借助数字图像处理技术，实现人体软组织和骨骼的影像分离。由于相对常规X线摄片，双能X线摄片耗时更长，同时，减影结果也常常受各种因素干扰，导致减影精度得不到保障，从而在一定程度上限制了该技术的临床普及。在双能X线摄片中，图像后处理是高耗时的主要环节，其中减影参数的搜索是导致处理效率低下的重要原因。
[0003]然而，搜索到的近似相关专利，《Method and Apparatus to Automatically Determine Tissue Cancellation Parameters in X
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Ray Dual Energy Imaging》，申请人：GE Medical Systems Global Technology Company。该专利方案主要思想是在预设减影参数范围内最小化减影图像梯度，以获取软组织减影参数，然后根据软组织和骨骼减影参数的经验关系，确定骨骼减影参数。该方案在梯度计算中没有剔除非组织区域，导致这些区域信息干扰并影响计算结果准确性。此外，虽然该方案中已将图像缩小了数倍，但由于需要对每一个像素点都进行最优减影参数统计，因此效率偏低。《双能减影参数的估算方法及计算机可读存储介质》，申请人：深圳市安健科技股份有限公司。该专利方案主要思想是通过改变减影参数，最小化软组织点集方差以确定骨骼减影参数，同时最小化软组织点集与骨组织点集之间灰度差以确定软组织减影参数。该方法无论在计算方差还是灰度差中，都使用的是绝对灰度值，然而双能减影图像的灰度值存在归一化问题，使用绝对灰度值有较大误差风险。另外，基于骨骼点集和软组织点集间灰度差最小化判定最优软组织减影参数，从实验结果来看，效果并不是很理想，数值计算结果与视觉直观结果存在较明显差异。
[0004]目前，双能减影参数主要有人工搜索和计算机全自动搜索两种搜索方式。一种是人工搜索，即用户手动调整减影参数，实时阅片，直至获得最佳减影效果，同时确定最佳减影参数，人工搜索方式实现简单，精度较高，但操作繁琐，耗时费力，临床体验不佳。另一种是计算机全自动搜索，由计算机根据某种准则完全自动进行，不断搜索直到获得最佳减影参数，计算机全自动方式无需人工介入，省时省力，更利于临床应用。但是目前常用搜索方法普遍存在精度不足问题，数值计算结果与视觉直观结果存在较明显差异，搜索结果往往不是很理想，常常需要手动微调才能获得最终精确结果。
技术实现思路
[0005]鉴于所述问题，提出了本申请以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种双能减影参数的计算方法、装置、设备及存储介质。
[0006]为了解决上述问题，本申请公开了一种双能减影参数的计算方法，应用于计算双能X线医学图像中阴影区域的软组织减影参数和骨骼减影参数，其中，所述双能X线医学图像包括高能图像和低能图像，包括步骤：
[0007]获取目标双能X线医学图像，并将目标高能图像和目标低能图像进行配准处理；
[0008]依据配准处理后的所述目标低能图像中预设区域的梯度幅值图像最大值的位置确定待测区域，并确定出所述目标高能图像中与所述待测区域对应的高能子图像块和所述目标低能图像中与所述待测区域对应的低能子图像块；
[0009]依据所述高能子图像块和所述低能子图像块确定所述待测区域内每个像素对应的减影图像，并确定出所述减影图像的标准差和均值，依据所述减影图像的标准差和均值生成所述待测区域内每个像素对应的相对标准差；
[0010]依据所述相对标准差的最小值确定软组织减影参数和骨骼减影参数。
[0011]进一步地，所述依据配准处理后的所述目标低能图像中预设区域的梯度幅值图像最大值的位置确定待测区域，并确定出所述目标高能图像中与所述待测区域对应的高能子图像块和所述目标低能图像中与所述待测区域对应的低能子图像块的步骤，包括：
[0012]确定配准处理后的所述目标低能图像中预设区域的位置，并依据预设区域内的像素生成所述梯度幅值图像；
[0013]获取所述梯度幅值图像最大值的位置，并依据在所述目标低能图像中所述预设区域的位置对所述梯度幅值图像最大值的位置进行转换确定目标位置，以所述目标位置的邻域位置设置为待测区域；
[0014]依据所述待测区域的位置，确定出所述目标高能图像中与所述待测区域对应的高能子图像块和所述目标低能图像中与所述待测区域对应的低能子图像块。
[0015]进一步地，所述确定配准处理后的所述目标低能图像中预设区域的位置，并依据预设区域内的像素生成所述梯度幅值图像的步骤，包括：
[0016]确定配准处理后的所述目标低能图像中预设区域的位置；
[0017]将所述目标低能图像中预设区域的像素进行低通滤波处理；
[0018]依据进行低通滤波处理后的预设区域内的像素生成所述梯度幅值图像。
[0019]进一步地，所述依据进行低通滤波处理后的预设区域内的像素生成所述梯度幅值图像的步骤，包括：
[0020]确定进行低通滤波处理后的预设区域内的像素梯度的x分量和y分量；
[0021]依据预设区域内的像素梯度的x分量和y分量生成所述梯度幅值图像。
[0022]进一步地，所述依据所述高能子图像块和所述低能子图像块确定所述待测区域内每个像素对应的减影图像，并确定出所述减影图像的标准差和均值，依据所述减影图像的标准差和均值生成所述待测区域内每个像素对应的相对标准差的步骤，包括：
[0023]依据骨与软组织对X线光子的能量衰减方式和光电吸收效应的差异，并结合所述待测区域内每个像素对应的高能子图像块与低能子图像块的比值确定所述待测区域内每个像素对应的减影图像；
[0024]确定出所述所述待测区域内每个像素对应的减影图像的标准差和均值；
[0025]依据所述待测区域内每个像素对应的减影图像的标准差与均值的比值生成所述待测区域内每个像素对应的相对标准差。
[0026]进一步地，所述依据所述相对标准差的最小值确定软组织减影参数，并依据所述软组织减影参数确定骨骼减影参数的步骤，包括：
[0027]依据所述相对标准差的最小值对应的减影参数确定为软组织减影参数；
[0028]依据所述软组织减影参数和预设权重确定骨骼减影参数。
[0029]进一步地，所述依据所述软组织减影参数和预设权重确定骨骼减影参数的步骤，包括：
[0030]依据所述软组织减影参数与预设权重的和确定骨骼减影参数；其中，所述预设权重的数值为0.25。
[0031]一种双能减影参数的计算装置，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种双能减影参数的计算方法，应用于计算双能X线医学图像中阴影区域的软组织减影参数和骨骼减影参数，其中，所述双能X线医学图像包括高能图像和低能图像，其特征在于，包括步骤：获取目标双能X线医学图像，并将目标高能图像和目标低能图像进行配准处理；依据配准处理后的所述目标低能图像中预设区域的梯度幅值图像最大值的位置确定待测区域，并确定出所述目标高能图像中与所述待测区域对应的高能子图像块和所述目标低能图像中与所述待测区域对应的低能子图像块；依据所述高能子图像块和所述低能子图像块确定所述待测区域内每个像素对应的减影图像，并确定出所述减影图像的标准差和均值，依据所述减影图像的标准差和均值生成所述待测区域内每个像素对应的相对标准差；依据所述相对标准差的最小值确定软组织减影参数和骨骼减影参数。2.根据权利要求1所述的双能减影参数的计算方法，其特征在于，所述依据配准处理后的所述目标低能图像中预设区域的梯度幅值图像最大值的位置确定待测区域，并确定出所述目标高能图像中与所述待测区域对应的高能子图像块和所述目标低能图像中与所述待测区域对应的低能子图像块的步骤，包括：确定配准处理后的所述目标低能图像中预设区域的位置，并依据预设区域内的像素生成所述梯度幅值图像；获取所述梯度幅值图像最大值的位置，并依据在所述目标低能图像中所述预设区域的位置对所述梯度幅值图像最大值的位置进行转换确定目标位置，以所述目标位置的邻域位置设置为待测区域；依据所述待测区域的位置，确定出所述目标高能图像中与所述待测区域对应的高能子图像块和所述目标低能图像中与所述待测区域对应的低能子图像块。3.根据权利要求2所述的双能减影参数的计算方法，其特征在于，所述确定配准处理后的所述目标低能图像中预设区域的位置，并依据预设区域内的像素生成所述梯度幅值图像的步骤，包括：确定配准处理后的所述目标低能图像中预设区域的位置；将所述目标低能图像中预设区域的像素进行低通滤波处理；依据进行低通滤波处理后的预设区域内的像素生成所述梯度幅值图像。4.根据权利要求3所述的双能减影参数的计算方法，其特征在于，所述依据进行低通滤波处理后的预设区域内的像素生成所述梯度幅值图像的步骤，包括：确定进行低通滤波处理后的预设区域内的像素梯度的x分量和y分量；依据预设区域内的像素梯度的x分量和y分量生成所述梯度幅值图像。5.根据权利要求1所述的双能减影参数的计算方法，其特征在于，所述依据所述高能子图像块和所述低能子图像块确定所述待测区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：王永贞，程霞，郭朋，李勇，韩海磊，
申请(专利权)人：深圳蓝影医学科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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