本申请涉及一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法、系统，涉及图像处理领域技术领域，解决了待处理的相位图像中含有强烈的噪声、相位快速变化、或不连通区域时，相邻像素的真实相位差有可能大于π，这种情况下，从缠绕相位图像中准确地恢复出真实相位是非常困难的问题，其方法包括：根据MRI图像计算得到相位导数方差质量图；通过相位导数方差质量图引导，应用相位解缠绕算法由相位质量值最低的点开始解缠绕向高质量的区域过渡，直至高质量的区域全部完成解缠绕，得到相位图。本申请具有如下效果：提高了对MRI图像解相位的精确性，从而更好的保障了所得到的MRI相位图的精确度，更好的满足了实时显示热力图的需求。的满足了实时显示热力图的需求。的满足了实时显示热力图的需求。
【技术实现步骤摘要】
一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法、系统
[0001]本申请涉及图像处理
，尤其是涉及一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法、系统。
技术介绍
[0002]磁共振成像(MRI)技术由于没有因放射性引起的电离损害作用等优点，在临床诊断中得到广泛应用。
[0003]就临床诊断来说，磁共振成像(MRI)具有较高的组织分辨力，在术前定位病灶方面具有独特优势。MRI引导下的射频消融技术可以对肿瘤等病灶进行消融治疗。而射频消融时病灶组织的加热温度控制和实时显示是关键的部分，并且热力图和MRI相位图成正比，因此需要对MRI图像解相位来实时计算热力图。
[0004]已知的，在对MRI图像解相位的过程中，由于相位的周期性，根据磁共振成像所获取的相位数据被限制于(
‑
π,π]的相位主值区间内，因此需要对缠绕相位进行解耦，以获得正确的相位图。
[0005]相关技术中，针对相位的解缠绕算法主要有如下几种：路径追踪；代价函数优化方案；马尔科夫随机场算法；最小二乘方法；最小生成树方法；使用泊松等式解缠绕等，上述算法通常基于假设：真实的相位是平滑的，任意相邻两点间的相位差不大于π。
[0006]针对上述中的相关技术，专利技术人发现有如下缺陷：以上解缠绕算法实现解缠绕的前提均是相邻像素真实相位差小于π，而事实上，当待处理的相位图像中含有强烈的噪声、相位快速变化、或不连通区域时，相邻像素的真实相位差有可能大于π。这种情况下，从缠绕相位图像中准确地恢复出真实相位是非常困难的。
技术实现思路
[0007]为了提高对MRI图像解相位的精确性，从而更好的保障了所得到的MRI相位图的精确度，更好的满足了实时显示热力图的需求，本申请提供一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法、系统。
[0008]第一方面，本申请提供一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，采用如下的技术方案：一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，包括：根据MRI图像计算得到相位导数方差质量图；通过相位导数方差质量图引导，应用相位解缠绕算法由相位质量值最低的点开始解缠绕向高质量的区域过渡，直至高质量的区域全部完成解缠绕，得到相位图。
[0009]通过采用上述技术方案，由于选用相位导数方差质量图作为用于引导的相位引导图，其利用了区域内的相位梯度方差信息，可以克服常规选用的如伪相关质量图和最大相位梯度质量图所存在的容易错误地将相位梯度大但没有出现欠采样且无噪声的可靠区域标识为低质量区域的弊端，在相位导数方差质量图的引导下，并且考虑磁共振图像组织部
分的相位变换比较平缓，背景部分比较相位差比较大,采用由低相位质量数开始解缠绕并延伸扩展至高质量的区域的方式，能够以较高的解缠精度完成所有区域的解缠绕，得到相对精确的相位图。
[0010]可选的，根据MRI图像计算得到相位导数方差质量图包括：基于MRI图像计算得到初始相位图，其中，定义MRI图像为IMG，高M，宽N,表示取矩阵IMG第m行n列的数值，m,n都为整数；令坐标为(m,n)的点及上下左右坐标的领域集如下设置：；计算X方向相位梯度图；计算y方向相位梯度图；计算X方向相位梯度图(m,n)点领域均值；计算y方向相位梯度图(m,n)点领域均值；计算得到相位质量图Q，高为M，宽为N。
[0011]通过采用上述技术方案，具体公开了如何基于MRI图像分析得到相位导数方差质量图的具体公式算法，其针对部分可并行的步骤算法并行处理有效缩短了计算得到相位导数方差质量图。
[0012]可选的，基于MRI图像计算得到初始相位图具体如下：，P
(m,n)
为初始相位图。
[0013]通过采用上述技术方案，采用反正切函数可以从MRI图像提取出包裹在一个周期相位区间的包裹相位值，从而形成满足相位值被限制于(
‑
π,π]的相位主值区间要求的初始相位图。
[0014]可选的，计算X方向相位梯度图(m,n)点领域均值具体如下：。
[0015]通过采用上述技术方案，具体公开了X方向相位梯度图(m,n)点领域均值的计算。
[0016]可选的，计算y方向相位梯度图(m,n)点领域均值具体如下：。
[0017]通过采用上述技术方案，具体公开了y方向相位梯度图(m,n)点领域均值的计算。
[0018]可选的，计算得到相位质量图Q包括：初始化为最大值：；。
[0019]通过采用上述技术方案，将水平和垂直方向的查分分别做方差统计然后加和，它表示某点的差分与其数学期望的偏差范围，因此对相位的不连续十分敏感，同时没有相关系数图的噪声问题。
[0020]可选的，相位解缠绕算法包括：
初始化，令解缠绕后相位图为M*N的矩阵IM_uwp，邻域标记图为M*N的矩阵Map_adj，已解缠绕标记图为M*N的矩阵Map_uwp,四邻域参考点集合为G，具体包括如下：计算最小值点坐标，；初始化邻域标记图为0，标记点(mm，nn)邻域为1：；初始化已解缠绕点图的值为0，标记点(mm，nn)为1：；初始化解缠绕后相位图值为0，计算点(mm，nn)相位值：；初始化集合G为空集；以及，更新质量图Q，计算最小值坐标，更新集合G，选择领域计算模式mod；根据计算模式分类进行计算接缠绕后相位图IM_uwp，更新领域图Map_adj和标记图Map_uwp；重复执行更新质量图Q，计算最小值坐标，更新集合G，选择领域计算模式mod以及更新质量图Q，计算最小值坐标，更新集合G，选择领域计算模式mod，直至领域标记图Map_adj全为0，则所有点解缠绕完毕。
[0021]通过采用上述技术方案，考虑到磁共振图像组织部分的相位变换比较平缓，背景部分的相位差比较大，从所选定的最低质量的相位点开始解缠绕，接着对附近的像元点进行解缠绕，把解缠绕的结果放到旁边的数组中，从上面数组之中选择最低质量的点，并且把它删掉，接缠这个点然后把它的附近像元点放在附近的表之中；最后将附近表中点按照质量由低至高顺序排序，反复进行操作，不断使相位解缠绕区域扩大，最后再解算质量低最高的点。
[0022]可选的，相位解缠绕算法包括：初始化，定义数据结构：令解缠绕后相位图为M*N的矩阵IM_uwp，邻域数据结构为红黑树RBTree，已解缠绕点标记图为M*N的矩阵Map_uwp,四邻域参考点集合为G，具体如下：计算最小值点坐标，；初始化邻域树，插入最小值点(mm，nn)邻域节点，；；；；初始化已解缠绕标记图为0，标记点(mm，nn)为1：；初始化解缠绕后相位图值为0，计算点(mm，nn)相位值：；初始化集合G为空集；以及，更新邻域树RBTree，计算最小值坐标(mi,ni)，更新集合G，选择领域计算模式mod；根据计算模式分类进行计算接缠绕后相位图IM_uwp，更新邻域标记树RBTree和已解缠绕标记图Map_uwp；重复执行更新邻域树RBTree，计算最小值坐标(mi,ni)，更新集合G，选择领域计算模式mod，以及根据计算模式分类进行计算接缠绕后相位图IM_uwp，更新邻域标记树RBT本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，包括：根据MRI图像计算得到相位导数方差质量图；通过相位导数方差质量图引导，应用相位解缠绕算法由相位质量值最低的点开始解缠绕向高质量的区域过渡，直至高质量的区域全部完成解缠绕，得到相位图。2.根据权利要求1所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，根据MRI图像计算得到相位导数方差质量图包括：基于MRI图像计算得到初始相位图，其中，定义MRI图像为IMG，高M，宽N,表示取矩阵IMG第m行n列的数值，m,n都为整数；令坐标为(m,n)的点及上下左右坐标的领域集如下设置：；计算X方向相位梯度图；计算y方向相位梯度图；计算X方向相位梯度图(m,n)点领域均值；计算y方向相位梯度图(m,n)点领域均值；计算得到相位质量图Q，高为M，宽为N。3.根据权利要求2所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，基于MRI图像计算得到初始相位图具体如下：，P
(m,n)
为初始相位图。4.根据权利要求2所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，计算X方向相位梯度图(m,n)点领域均值具体如下：。5.根据权利要求2所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，计算y方向相位梯度图(m,n)点领域均值具体如下：。6.根据权利要求2所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，计算得到相位质量图Q包括：初始化为最大值：；。7.根据权利要求1至6任意一项所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，相位解缠绕算法包括：初始化，令解缠绕后相位图为M*N的矩阵IM_uwp，邻域标记图为M*N的矩阵Map_adj，已解缠绕标记图为M*N的矩阵Map_uwp,四邻域参考点集合为G，具体包括如下：计算最小值点坐标，；初始化邻域标记图为0，标记点
(mm，nn)邻域为1：；初始化已解缠绕点图的值为0，标记点(mm，nn)为1：；初始化解缠绕后相位图值为0，计算点(mm，nn)相位值：；初始化集合G为空集；以及，更新质量图Q，计算最小值坐标，更新集合G，选择领域计算模式mod；根据计算模式分类进行计算接缠绕后相位图IM_uwp，更新领域图Map_adj和标记图Map_uwp；重复执行更新质量图Q，计算最小值坐标，更新集合G，选择领域计算模式mod以及更新质量图Q，计算最小值坐标，更新集合G，选择领域计算模式mo...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩建建，朱剑锋，陈林开，
申请(专利权)人：鑫高益医疗设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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