【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法。
技术介绍
1、乳腺钼靶，全称乳腺钼靶x线摄影检查，又称钼钯检查，是诊断乳腺疾病的首选和最简便、最可靠的无创性检测手段，痛苦相对较小，简便易行，且分辨率高，重复性好，留取的图像可供前后对比，不受年龄、体形的限制，已作为常规的检查；它的特点是可以检测出医生触摸不到的乳腺肿块，特别是对于大乳房和脂肪型乳房，其诊断性可高达95％。
2、能谱指脉冲幅度经能量刻度后就可得到计数率随粒子能量的分布曲线。电离室输出的脉冲经前置放大器及线性脉冲放大器放大后，输入单道或多道脉冲分析器，以测量计数器率随脉冲幅度的分布曲线。这曲线称为脉冲谱。能谱应用于医学、航空航天、核研究等多个领域。
3、现有技术中乳腺钼靶和能谱图像均有其各自的优势，能否将进行重组合成，形成一种新的图像，新的图像中携带着乳腺钼靶和能谱图像各自的优点，从而方便更加全面的观察的患者的乳腺情况，分析患者的病情，关于上述设想，尚缺乏行之有效的解决方案，为此，我们提出一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法及系统。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，具备图像内可以同时具备乳腺钼靶图像盒能谱图像各自的特征信息，从而可以方便医生可以更加直观的观察到患者乳腺处出现的问题，方便后续对患者病情的判断等优点，解决了能否将进行重组合成，形成一种新的图像尚缺乏行之有效的解决
3、(二)技术方案
4、为实现上述图像内可以同时具备乳腺钼靶图像盒能谱图像各自的特征信息，从而可以方便医生可以更加直观的观察到患者乳腺处出现的问题，方便后续对患者病情的判断等优点目的，本专利技术提供如下技术方案：
5、一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，包括以下步骤：
6、s1、乳腺钼靶图像处理
7、导入需要进行处理的乳腺钼靶图像，通过利用灰度共生矩阵的方法提取乳腺钼靶图像中的特征纹理和基础数据；
8、s2、能谱图像生成模型的构建
9、获取能谱投影中的相关数据，将所获取的能谱投影的相关数据导入到图像模型生成系统中，生成基础的能谱图像生成模型；
10、s3、构建模型的训练
11、利用能谱投影数据输入到基础的能谱图像生成模型中对其进行训练，获得成熟的能谱图像生成模型；
12、s4、能谱图像的合成
13、将乳腺钼靶图像所获取的基础数据输入到成熟的能谱图像生成模型中，将生成的能谱图像与其对应的特征纹理向结合，合成能谱重组图像；
14、s5、合成图像的验证
15、结合患者乳腺x线摄影中患者的乳房双侧内外侧斜位和头尾位图像，对合成后的能谱重组图像进行验证和完善，输出最终的能谱重组合成图像。
16、优选的，所述步骤s1中，在将乳腺钼靶图像输入前需要对将要进行能谱重组图像合成的乳腺钼靶图像进行排序，按照排序顺序依次通过图像导入模块输入到图像处理模块中进行特性提取。
17、优选的，所述步骤s1中，在进行灰度共生矩阵方法提取乳腺钼靶图像时主要分为提取灰度图像、灰度级量化、计算特征值和纹理特征影像的生成四部分。
18、优选的，所述步骤s2中，能谱投影中的相关数据主要包括单能量图像、基物质图像、能谱曲线、有效原子序数等多种参数。
19、优选的，所述步骤s3中，在对基础的能谱图像生成模型进行训练时，通过图像自动训练模块对模型进行多次训练，并通过模型修整模块对其训练时发现的问题进行修复。
20、优选的，所述步骤s4中，获取的基础数据包括有无乳腺增生、病变、包块、钙化的形状、大小、密度和性质等。
21、优选的，所述步骤s4中，在图像到图像转换中，可以使用自编码器进行特征提取和重建；
22、通过将输入图像编码为低维表示，然后将其解码为输出图像，自编码器可以学习到输入图像的特征表示和重建能力。
23、优选的，所述步骤s5中，在乳腺x线摄影中为了进一步评价在常规乳腺常规摄影中显示出的小结节或细小钙化，可进一步行点压摄影、放大摄影或点压放大摄影等。
24、本专利技术要解决的另一技术问题是提供一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成系统，执行上述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法的合成系统，包括：
25、微处理器，所述微处理器用于对系统问题的决策处理；
26、图像处理模块，所述图像处理模块用于对导入的乳腺钼靶图像进行特征提取处理；
27、图像导入模块，所述图像导入模块用于将乳腺钼靶图像导入到图像处理模块中；
28、模型训练模块，所述模型训练模块用于对构建的模型输入数据进行自动训练；
29、模型修复模块，所述模型修复模块用于对构建的模型进行数据的修复调整；
30、模型生成系统，所述模型生成系统用于对能谱图像模型的生成。
31、优选的，模型生成系统包括：
32、数据输入模块，所述数据输入模块用于对构建能谱模型的数据输入；
33、数模转换模块，所述数模转换模块用于将参数数据转换为模型数据；
34、模型构建模块，所述模型构建模块用于根据模型数据构建能谱模型。
35、(三)有益效果
36、与现有技术相比，本专利技术提供了一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，具备以下有益效果：
37、1、该乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法及系统，通过利用灰度共生矩阵的方法提取乳腺钼靶图像中的特征纹理和基础数据，再将获取到的特征纹理和基础数据与能谱图像进行重组，合成新的图像，新的图像内可以同时具备乳腺钼靶图像盒能谱图像各自的特征信息，从而可以方便医生可以更加直观的观察到患者乳腺处出现的问题，方便后续对患者病情的判断。
38、2、该乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法及系统，通过构建能谱图像生成模型，并且在模型构建后通过模型训练模块和模型修复模块对能谱图像模型进行优化，从而使最终的模型更加符合图像合成的需求，最后结合患者乳腺x线摄影中患者的乳房双侧内外侧斜位和头尾位图像，对合成后的能谱重组图像进行验证和完善，进一步提高生成的谱重组图像的准确性，从而方便对患者乳腺处的信息进行获取以及对病情的判断。
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1.一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，所述步骤S1中，在将乳腺钼靶图像输入前需要对将要进行能谱重组图像合成的乳腺钼靶图像进行排序，按照排序顺序依次通过图像导入模块输入到图像处理模块中进行特性提取。
3.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，所述步骤S1中，在进行灰度共生矩阵方法提取乳腺钼靶图像时主要分为提取灰度图像、灰度级量化、计算特征值和纹理特征影像的生成四部分。
4.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，所述步骤S2中，能谱投影中的相关数据主要包括单能量图像、基物质图像、能谱曲线、有效原子序数等多种参数。
5.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，所述步骤S3中，在对基础的能谱图像生成模型进行训练时，通过图像自动训练模块对模型进行多次训练，并通过模型修整模块对其训练时发现的问题进行修复。
6.根据权利要求1所
7.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，所述步骤S4中，在图像到图像转换中，可以使用自编码器进行特征提取和重建；
8.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，所述步骤S5中，在乳腺X线摄影中为了进一步评价在常规乳腺常规摄影中显示出的小结节或细小钙化，可进一步行点压摄影、放大摄影或点压放大摄影等。
9.一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成系统，其特征在于，执行所述权利要求1-8任一项所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法的合成系统，包括：
10.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法及系统，其特征在于，所述模型生成系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，所述步骤s1中，在将乳腺钼靶图像输入前需要对将要进行能谱重组图像合成的乳腺钼靶图像进行排序，按照排序顺序依次通过图像导入模块输入到图像处理模块中进行特性提取。
3.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，所述步骤s1中，在进行灰度共生矩阵方法提取乳腺钼靶图像时主要分为提取灰度图像、灰度级量化、计算特征值和纹理特征影像的生成四部分。
4.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，所述步骤s2中，能谱投影中的相关数据主要包括单能量图像、基物质图像、能谱曲线、有效原子序数等多种参数。
5.根据权利要求1所述的一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，其特征在于，所述步骤s3中，在对基础的能谱图像生成模型进行训练时，通过图像自动训练模块对模型进行多次...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜华，董智慧，刘丽，宋阳，孟晔，宋爽，
申请(专利权)人：牡丹江医学院，
类型：发明
国别省市：
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