【技术实现步骤摘要】
一种磁共振影像的灰度直方图匹配方法及装置
[0001]本专利技术属于磁共振影像
，具体涉及一种磁共振影像的灰度直方图匹配方法及装置。
技术介绍
[0002]磁共振影像的灰度值易受扫描仪的主磁场强度、梯度磁场强度及变化率、射频发射和接收线圈的性能以及空间分布等因素影响，因此，由不同设备生产厂家、同厂家不同型号的扫描仪生成的磁共振影像之间存在着显著差异。甚至同一型号乃至同一台扫描仪处于不同工作环境、校准维护状态以及使用年限时，所生成的磁共振影像也会表现出明显偏差。同时，即使是相同的成像序列(一种特定的磁共振成像步骤的组合，可以得到特定效果的图像)，不同生产厂家具体的控制程序和内部算法或模型也不完全相同，因而得到影像同样具有一定偏差。
[0003]影像科医师在人工阅片时，主要关注的是影像的对比度，即灰度的相对差值，所以对上述列举的系统性差异不敏感。但是利用计算机处理影像时，灰度绝对值的偏差会造成显著的影响。因此，对来自不同生产厂家、仪器型号的影像进行自动化图像处理，或运用机器学习等人工智能方法进行处理分析之前，有必要...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种磁共振影像的灰度直方图匹配方法，其特征在于，包括：建立多个影像数据集，所述影像数据集中的每个样本均由独立的影像，以及，所述影像的多种物理参数和一组成像参数组合构成；其中，所述物理参数至少包括生成影像的扫描仪的生产厂家和仪器型号；所述影像数据集中每个样本的影像均具有相同的物理参数数据，不同影像数据集中样本影像的物理参数数据不完全相同；分别根据每个影像数据集中所有样本的影像，生成对应影像数据集的平均灰度直方图；针对每一个影像数据集，均建立成像参数组合与平均灰度直方图之间的高斯过程回归模型，其中，成像参数组合为输入变量，平均灰度直方图中每个灰度级出现的概率为输出变量；获取待匹配影像，以及待匹配影像的物理参数数据和成像参数组合数据；根据待匹配影像的物理参数数据确定待匹配影像对应的高斯过程回归模型；将待匹配影像的成像参数组合数据代入所述对应的高斯过程回归模型，生成待匹配影像的近似灰度直方图；根据待匹配影像中的人体部位，获取预设的模板直方图；利用近似灰度直方图和模板直方图，建立待匹配影像的灰度级映射函数；基于所述灰度级映射函数对待匹配影像进行灰度校正。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别根据每个影像数据集中所有样本的影像，生成对应影像数据集的平均灰度直方图，包括：针对每一个影像数据集，均按照以下方式生成对应的平均灰度直方图：获取所述影像数据集每个样本中影像的灰度直方图；分别计算每一个灰度级在所有所述灰度直方图中出现概率的平均值；根据所有所述平均值生成所述影像数据集的平均灰度直方图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每一个影像数据集，均建立成像参数组合与平均灰度直方图之间的高斯过程回归模型，包括：针对每个影像数据集，均按照下式建立高斯过程回归模型：其中，i为第i个影像数据集，k为影像数据集的数量；在当前影像数据集的平均灰度直方图中，灰度级的范围为0至n；为第i个影像数据集的平均灰度直方图中，灰度级0对应的高斯过程回归模型，以此类推，为第i个影像数据集的平均灰度直方图中，灰度级n对应的高斯过程回归模型；x为第i个影像数据集中的成像参数组合的数据；y0为在当前影像数据集的平均灰度直方图中，灰度级0出现的概率，以此类推，y
n
为在当前影像数据集的平均灰度直方图中，灰度级n出现的概率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据待匹配影像的物理参数数据确定待匹配影像对应的高斯过程回归模型，包括：根据待匹配影像的物理参数数据，确定待匹配影像对应的影像数据集；将所述影像数据集对应的高斯过程回归模型作为待匹配影像对应的高斯过程回归模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将待匹配影像的成像参数组合数据代入对应的高斯过程回归模型，生成待匹配影像的近似灰度直方图，包括：将待匹配影像的成像参数组合数据代入对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙钰，梁嘉炜，顾忠泽，符谦益，沈靖菲，林玄悦，葛健军，白晶，
申请(专利权)人：东南大学苏州医疗器械研究院，
类型：发明
国别省市：
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