專利名稱：增強(qiáng)計算機(jī)化x射線斷層攝影圖像的方法、計算機(jī)程序產(chǎn)品以及設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及改善數(shù)字圖像的方法、設(shè)備以及計算機(jī)程序產(chǎn)品，并且尤其涉及根據(jù)前附各項獨立的權(quán)利要求所述的由重建數(shù)據(jù)組成的計算機(jī)化X射線斷層攝影圖像。
背景技術(shù)：
如同業(yè)界公知的，在計算機(jī)化X射線斷層攝影(CT)圖像中，可以使用灰度級區(qū)分不同類型的生理組織。CT系統(tǒng)可以標(biāo)定為使得灰度值按照下表所示對應(yīng)于Hounsfield單位(HU)

Hounsfield單位通常在-1000至3000的范圍中，但是在某些應(yīng)用中HU的范圍轉(zhuǎn)換到0至4000之間。
從上表顯見，檢查不同類型的生理組織需要檢查不同的灰度值范圍，也稱為灰度窗口。
由于顯示屏的限制，以及肉眼的限制，通常最多只能在顯示屏上顯示256(28)種不同的灰度值或者陰影。因此，為了獲得顯示具有互相接近的灰度值的生理組織的CT圖像的有用視圖，需要僅顯示整個HU范圍的有限的一部分。
在下文中，所顯示或者處理的灰度值范圍被稱為“灰度窗口”。例如如果檢查骨骼，則通常選擇1000-2000HU的非常寬的窗口寬度，而檢查軟組織時，則使用400-600HU的更窄的窗口寬度，并且檢查大腦時則通常使用50-100HU的很窄的窗口寬度。
由于所察看的不同的解剖體和大不相同的灰度范圍，不同的情況需要不同的降噪和對比度增強(qiáng)處理。然而仍然需要在一幅圖像中存儲結(jié)果并且能夠在檢查不同生理組織的情況下在不同的灰度窗口之間切換。
在美國專利5,594,767中，原始的CT圖像與原始CT圖像平滑后的版本相結(jié)合，所述結(jié)合是基于分類地圖的。平滑后的圖像是非選擇性地平滑的，即對整個圖像進(jìn)行平滑而不管各個圖像元素的值如何。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的一個目標(biāo)是提供一種改進(jìn)的方法用于改善CT圖像。
所述目標(biāo)全部地或者部分地通過一種根據(jù)所附獨立權(quán)利要求所述的方法和計算機(jī)程序產(chǎn)品而實現(xiàn)。在所附從屬權(quán)利要求和下面的描述中給出了實施例。
因此，提供了一種增強(qiáng)由多個元素組成的CT圖像的方法，各個元素具有表示生理組織類型的灰度值。所述方法包括接收第一CT圖像，提供所述第一CT圖像的多個拷貝，使所述第一CT圖像的所述多個拷貝經(jīng)過增強(qiáng)處理，其中所述增強(qiáng)處理相對于預(yù)定灰度值范圍增強(qiáng)所述第一CT圖像的所述多個拷貝，以及將所述第一CT圖像的所述處理后的多個拷貝與所述第一CT圖像相結(jié)合，由此提供增強(qiáng)后的CT圖像，所述結(jié)合是基于相對于在所述第一CT圖像和所述第一CT圖像的所述多個拷貝內(nèi)的區(qū)域的灰度值進(jìn)行的分類的。
CT圖像可以為CT掃描數(shù)據(jù)的任何表示，例如二維、三維或者四維數(shù)據(jù)集。
所述第一CT圖像的所述多個拷貝組成所述第一CT圖像的增強(qiáng)處理后的全部或者局部拷貝，例如，它們可以包括所述第一CT圖像的元素的子集。
所述增強(qiáng)處理可以為改善所述第一CT圖像的所述多個拷貝的視覺質(zhì)量的任何處理。
根據(jù)另一個方面，提供了一種增強(qiáng)由多個元素組成的第一數(shù)字圖像的方法，各個元素具有與其關(guān)聯(lián)的灰度值。所述方法包括接收第一數(shù)字圖像，通過基于所述第一數(shù)字圖像的增強(qiáng)處理提供所述第一數(shù)字圖像的多個拷貝，以及將所述第一數(shù)字圖像的所述多個拷貝與所述第一數(shù)字圖像相結(jié)合，由此提供增強(qiáng)后的數(shù)字圖像，所述結(jié)合是基于相對于在所述第一數(shù)字圖像和所述第一數(shù)字圖像的所述多個拷貝內(nèi)區(qū)域的灰度值進(jìn)行的分類的。所述增強(qiáng)處理相對于預(yù)定灰度值范圍進(jìn)行。所述數(shù)字圖像可以為任何類型的醫(yī)學(xué)圖像，例如CT圖像、X射線圖像等等。所述數(shù)字圖像可以為二維、三維或者四維的。
所述方法允許不同灰度窗口的內(nèi)部的不同處理。并且，上述方法能夠?qū)Σ煌幕叶却翱谑褂貌煌奶幚碓O(shè)定，然后將結(jié)果結(jié)合到一幅圖像中。
所提出的方法還允許使用更加先進(jìn)的處理方法，例如以各向異性方式局部自適應(yīng)于圖像結(jié)構(gòu)。
因此，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明保持了各個所涉及的灰度窗口即組織類別的權(quán)重。然后對不同的區(qū)域應(yīng)用不同的方法，并且最終將結(jié)果結(jié)合在一起。多個不同圖像被創(chuàng)建，并且根據(jù)原始灰度值將其結(jié)合到單個結(jié)果中。
根據(jù)又一個方面，提供了一種計算機(jī)程序產(chǎn)品和設(shè)備用于實現(xiàn)上述方法。


現(xiàn)在參考附圖更加詳細(xì)地描述實施例。
圖1為顯示根據(jù)本發(fā)明的方法的示意流程圖；圖2為顯示圖1中的流程圖的細(xì)節(jié)的示意流程圖；圖3為實現(xiàn)了圖1和圖2所示的方法的設(shè)備1的示意圖；圖4為簡化的CT圖像的局部；圖5為圖4中的CT圖像的第一個處理后版本；圖6為圖4中的CT圖像的第二個處理后版本；圖7為基于第一和第二CT圖像的結(jié)合后的CT圖像；以及圖8-10顯示了結(jié)合所述CT圖像時使用的掩模(mask)。
具體實施例方式
對于CT系統(tǒng)的一般功能的描述可以參考美國專利5,594,767。因此，如何產(chǎn)生CT圖像的描述在此省略。
圖1為顯示改善CT掃描數(shù)據(jù)的方法的流程圖。在步驟101中，接收CT圖像。應(yīng)當(dāng)理解，根據(jù)本說明書的目的，可以通過不同方式和格式接收CT圖像，例如通過計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)從存儲設(shè)備接收，或者直接從基于CT檢測器數(shù)據(jù)執(zhí)行圖像重建的計算機(jī)接收。
而且，在下面的描述中，CT圖像被假定為二維索引數(shù)據(jù)集合，由多個元素組成，各個元素關(guān)聯(lián)到灰度值，所述灰度值可以按照Hounsfield單位給出。因此，在步驟101中對接收的原始CT圖像進(jìn)行某種已知類型的預(yù)處理和/或圖像重建，從而提供可以處理的數(shù)據(jù)集合作為圖像。
在步驟102中，接收處理參數(shù)。這些處理參數(shù)可以包括考慮哪個灰度值范圍的標(biāo)示，執(zhí)行哪種或者哪幾種類型的處理的標(biāo)示，執(zhí)行各個處理所依據(jù)的參數(shù)的標(biāo)示?？梢园凑詹煌绞浇邮詹襟E102中的單個或者多個輸入，例如通過用戶選擇的形式，通過基于所考慮的對象(例如哪種類型的組織)而進(jìn)行的自動確定的形式，或者可以預(yù)編程。
應(yīng)當(dāng)注意，步驟101和102可以按照相反順序執(zhí)行。
在第一實施例中，可以使用原始CT圖像作為處理步驟103的輸入，從而提供增強(qiáng)后的圖像作為輸出，并且保持原始的CT圖像或者其拷貝。
可選擇的，可以基于原始CT圖像提供一個或者多個CT圖像拷貝。所述CT圖像拷貝可以作為處理步驟103的輸入，從而保持CT圖像原封不動。所述CT圖像拷貝可以為原始CT圖像的完整或者局部拷貝。例如，CT圖像拷貝可以為原始CT圖像的僅僅一個區(qū)域的拷貝，從而CT圖像拷貝比原始CT圖像更小。作為另一示例，CT圖像拷貝可以僅為原始CT圖像中具有在一定的預(yù)定灰度值范圍內(nèi)的灰度值的某些元素的拷貝。所述CT圖像拷貝可以存儲在工作存儲器或者非易失存儲器中。
步驟102和提供CT圖像拷貝的步驟可以按照相反順序執(zhí)行。
在步驟103中，對原始CT圖像和/或CT圖像拷貝進(jìn)行增強(qiáng)處理，由此獲得增強(qiáng)處理后的CT圖像。
各個圖像可以按照預(yù)定方式進(jìn)行處理。在一個實施例中，在某些灰度范圍內(nèi)對不同圖像進(jìn)行處理。在另一個實施例中，對不同圖像進(jìn)行不同類型的處理，即不同算法的處理。在又一個實施例中，對不同圖像進(jìn)行相同類型的但是具有不同的處理參數(shù)的處理。在又一個實施例中，某個圖像完全不經(jīng)過處理，而其他圖像經(jīng)過處理。
在一個實施例中，CT圖像被保持然后與增強(qiáng)處理后的CT圖像結(jié)合。在另一個實施例中，所述原始CT圖像也經(jīng)過增強(qiáng)處理，然后與另一增強(qiáng)處理后的CT圖像結(jié)合。因此，可以提供并且結(jié)合兩個、三個或者更多增強(qiáng)處理后的CT圖像。
存在很多種不同類型的對原始CT圖像和/或CT圖像拷貝進(jìn)行的處理低通濾波，使用美國專利5,038,387中描述的非銳利掩模(unsharp masking)進(jìn)行的對比度增強(qiáng)，排序濾波例如中值濾波及其各種變化，以及更加先進(jìn)的處理方法，例如自適應(yīng)濾波，例如在“Westin，C.-F，Richolt，J.，Moharir，V.& Kikinis，R.Affine Adaptive Filtering of CT Data，Medical ImageAnalysis 4，161-177，200”和美國專利6,556,720中所描述的。這種自適應(yīng)濾波例如可以基于局部結(jié)構(gòu)分析，如同美國專利4,747,150、美國專利4,747,151、美國專利4,747,152以及“Carmona，R.A.& Zhong，S.Adaptivesmoothing respecting feature directions，IEEE Transactions on ImageProcessing 7(3)，353-358.1998.”中所描述的。其他類型的處理包括均值移動濾波，如同在“Dominguez，G..F.，Bisshof，H.& Beichel，R.Fast3D Mean Shift Filter for CT Images，SCIA，438-445，2003，Goteborg，Sweden，Springer，LNCS 2749”中所描述的；變分方法，例如在“Niessen，W.，Ter Haar Romeny，B.& Viergever，M.A.Geodesic Deformable Modelsfor Medical Image Analysis，IEEE Transaction on Medical Imaging 17(4)，634-641，1998”和“Gilboa，G.，Sochen，N.& Zeevi，Y.Y.Forward andBackward Diffusion Processes for Adaptive Image Enhancement andDenoising，IEEE Transaction on Image Processing 11(7)，689-703，2002”中描述的；多帶寬(multiband)技術(shù)，例如在“Dippel，S.，Stahl，M.，Wiemker，R.& Blaffert，T.Multiscale Contrast EnhancementRadiographiesLaplacian Pyramid Versus Fast Wavelet Transform，IEEETransactions on Medical Imaging 21(4)，343-353，2002”和“Vuylsteke，P.P.& Schoeters，E.P.Multiscale Image Contrast Amplification(MUSICA)，SPIE Vol.2167 Medical ImagingImage Processing，551-560，1994”以及美國專利5,644,662中所描述的；或者小波技術(shù)，例如在“Yang，G.Z.，Rubens，M.B.& Hansell，D.M.The use of hybrid structuralfiltering for the detection of obliterative bronchiolitis fromcomputed tomographic images，IPA，IEE Conference Publication No.443，631-635，1997”中所描述的。
在一個實施例中，事先確定需要處理原始CT圖像或者CT圖像拷貝的哪個數(shù)據(jù)子集，由此將其他所有數(shù)據(jù)元素排除在處理之外，從而提高整體執(zhí)行速度。然而，在簡化實施中，整個數(shù)據(jù)集可以并行或者順次處理。
沒有事先分割各個灰度窗口的明確需要，并且可以并行應(yīng)用適合于各個窗口的各種增強(qiáng)方法。然而，為了加速整個計算，可以如下所述為各個窗口計算掩模(權(quán)重)并且僅應(yīng)用所關(guān)聯(lián)的權(quán)重不為0的計算。
在步驟104中，增強(qiáng)處理后的圖像以及原始CT圖像(或者其拷貝)被結(jié)合或者合并從而獲得結(jié)合后的CT圖像。結(jié)合通過不同的處理方法或者參數(shù)設(shè)定獲得的結(jié)果可以基于所關(guān)聯(lián)的灰度窗口或者灰度值范圍而進(jìn)行。由于對于較小的窗口寬度變化更加明顯，可以根據(jù)窗口寬度對結(jié)果排序，從而較小的窗口相對于更大的窗口被賦予優(yōu)先權(quán)。
下面參考圖2描述結(jié)合圖像的算法，其中所述窗口被假定為通過其各自中心c和寬度w而指定。
所述算法可以包括下述的對所有數(shù)據(jù)元素執(zhí)行的步驟在步驟1041中，CT圖像可以根據(jù)窗口寬度(灰度值范圍)而賦予優(yōu)先級，從而具有最小寬度的窗口被置于第一位w1＜w2＜…＜wN。通過對灰度窗口賦予優(yōu)先級，可以在區(qū)域重疊的情況下控制使用哪個窗口?？商鎿Q的，所述優(yōu)先級可以基于用戶輸入而賦予，從而用戶確定使用哪個灰度窗口。
在步驟1042中，根據(jù)下述示例的偽碼，通過對原始圖像進(jìn)行閾值化而確定區(qū)域掩模，其中maskS為遠(yuǎn)分段后的數(shù)據(jù)，orgIm為原始CT圖像，maskX為各個CT圖像拷貝的掩模，并且maskB為原始圖像的未分段部分的掩模。
maskS＝0for X＝1…N{maskX＝1 if(cX-wX/2≤orgIm≤cX+wX/2)and(maskS＝0)maskS＝maskS+maskX}maskB＝non-segmented parts步驟1042還可以表示如下1.initializeMs(m，n)＝0 n，mx＝12.Mx(m,n)=1if(cx-wx2)≤I(m,n)≤(cx+wx2)ANDMs(m,n)=00else]]>3.Ms(m，n)＝Ms(m，n)+Mx(m，n)4.if x＜N then x＝x+1 goto step 25.Mb(m，n)＝‖Ms(m，n)-1‖其中Mi表示掩模號i并且i＝x、s、b，I表示原始圖像數(shù)據(jù)并且m、n表示數(shù)據(jù)元素索引。
應(yīng)當(dāng)注意，步驟1041和1042可以按照相反順序執(zhí)行。
在可選的步驟1044中，通過用G表示的低通核函數(shù)(kernel)卷積而平滑掩模maskX＝G*maskX for X＝1，…N，B步驟1044還可以表示如下Mx＝G*Mx這是整個掩模陣列的卷積。在步驟1045中，根據(jù)下面示例的偽碼而對區(qū)域掩模進(jìn)行規(guī)范化maskX＝maskX/(mask1+mask2+…+maskN+maskB) for X＝1，…，N，B步驟1045還可以表示為Mx(m,n)=Mx(m,n)M1(m,n)+M2(m,n)+...+MN(m,n)+MB(m,n)]]>在步驟1046中，根據(jù)下面示例的偽碼對結(jié)果進(jìn)行結(jié)合，其中enhIm表示增強(qiáng)后的結(jié)合CT圖像，并且resultX等表示CT圖像拷貝序號X的處理步驟104a-c的輸出enhIm＝maskB·orgIm+mask1·result1+…+maskN·resultN步驟1046還可以表示為E(m，n)＝MB(m，n)·I(m，n)+M1(m，n)·R1(m，n)+…+MN(m，n)·RN(m，n)其中E表示最終增強(qiáng)后的圖像并且Ri(i＝1…N)表示通過根據(jù)各個灰度窗口的處理預(yù)先獲得的結(jié)果。
應(yīng)當(dāng)注意，為了避免各個區(qū)域邊界附近的假影(artifacts)，可以在上述步驟1044中對分段后的掩模進(jìn)行低通濾波。在一個實施例中，可以選擇小的二項式或者高斯濾波，然而也可以選擇任何其他低通核函數(shù)。
所述方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，然后在區(qū)域之間應(yīng)用空域漸變(平滑)以平滑所述轉(zhuǎn)換。
上述的結(jié)合尤其是規(guī)范化對于所提出的重組灰度值的方法很有用，并且很重要的是，這些Hounsfield單位的局部平均不被所述處理改變。
在步驟105中，輸出結(jié)合后的CT圖像，例如通過在屏幕上顯示、在存儲器中存儲或者通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送。
可選擇的，步驟1047可以相對于所述掩模而包括形態(tài)學(xué)上的閉/開，從而去除或者填充各個掩模中的小空隙。步驟1047中的形態(tài)學(xué)上的閉/開可以在確定區(qū)域掩模的1042和結(jié)合CT圖像的1046之間的任何時間進(jìn)行。
圖3為設(shè)備1的示意圖，其中實現(xiàn)了上述方法。設(shè)備1包括接收裝置2，用于從網(wǎng)絡(luò)、存儲介質(zhì)或者預(yù)處理設(shè)備等接收CT圖像。設(shè)備1進(jìn)一步包括處理裝置3，適合于執(zhí)行上述方法。設(shè)備1還包括輸出裝置4，用于輸出增強(qiáng)后的CT圖像。所述處理裝置可以包括可編程處理器，通過軟件編程執(zhí)行上述方法。在另一個實施例中，所述預(yù)處理設(shè)備可以具有數(shù)字信號處理器的形式，適合于執(zhí)行上述方法。這種預(yù)處理設(shè)備可以提供為例如ASIC或者任何具有類似功能的結(jié)構(gòu)的形式。
還可以通過傳播信號的形式實現(xiàn)所述方法，所述傳播信號包括某些部分，所述部分在計算機(jī)中執(zhí)行時可以執(zhí)行上述方法的步驟。
下面參考圖4-圖10描述簡化的2D CT圖像的局部處理。在圖4-圖7中，橫軸表示例如各個CT圖像的豎直線中的圖像元素?？v軸表示所述局部中各個圖像元素的HU值。
圖4為原始CT圖像的局部，例如在步驟101(圖1)中所接收到的CT圖像。在所描述的示例中，考慮了兩個灰度窗口范圍大約為1250HU至3650HU的寬窗口，在圖4中顯示為點線；以及范圍大約為2150HU至2600HU的窄窗口，在圖4中顯示為虛線。各個窗口可以如上所述而確定。在一個特定實施例中，灰度窗口的限度可以通過圖形用戶界面而確定，其中表示灰度窗口限度的線條與待處理的局部圖像關(guān)聯(lián)提供，從而用戶通過點擊設(shè)備拖動所述線條到所需位置。
圖5為圖4中原始CT圖像的第一個處理后版本，如同步驟103(圖1)所提供的。在所示例的實施例中，圖4中的原始CT圖像相對于所述寬窗口經(jīng)過低通濾波處理。所述低通濾波可以抑制噪聲。
圖6為圖4中原始CT圖像的第二個處理后版本。在所示例的實施例中，原始CT圖像相對于所述窄窗口經(jīng)過結(jié)構(gòu)自適應(yīng)處理。所述結(jié)構(gòu)自適應(yīng)處理保留了CT圖像中的小細(xì)節(jié)，但是不能同樣程度地抑制噪聲。
圖7為基于第一和第二處理后CT圖像的結(jié)合CT圖像，如同步驟104(圖1)所提供的。所述結(jié)合相對于與第一和第二處理后的CT圖像關(guān)聯(lián)的灰度窗口而進(jìn)行。
圖8-圖10顯示了結(jié)合所述CT圖像時使用的掩模。圖8顯示了與窄窗口關(guān)聯(lián)的掩模，即所有圖像元素具有該窗口內(nèi)的值。圖9顯示了與寬窗口關(guān)聯(lián)的掩模，即所有圖像元素落入所述窗口內(nèi)而在所述窄窗口之外。圖10顯示了背景掩模，即所有圖像元素落在所述窄窗口和所述寬窗口之外。應(yīng)當(dāng)注意，由于原始二值掩模的低通濾波，所述掩模具有略為平滑的轉(zhuǎn)換。
還應(yīng)當(dāng)注意，在相對于圖8和圖9所示的掩模在步驟1047(圖2)中執(zhí)行形態(tài)學(xué)的閉和/或開時，在水平尺度上的50-90和170-210之間的區(qū)域中顯示的不平滑將被去除。
再次參考圖7，應(yīng)當(dāng)注意，對于HU值落在所述兩個窗口之外的那些元素，使用來自原始CT圖像(圖4)的數(shù)據(jù)。對于HU值落在所述窄窗口之內(nèi)的那些元素，使用來自所述第二CT圖像(圖6)的數(shù)據(jù)。對于HU值落在所述寬窗口之內(nèi)但是所述窄窗口之外的那些元素，使用來自所述第一CT圖像(圖5)的數(shù)據(jù)。
盡管上述描述著重于2D圖像局部，所述方法可以類似地應(yīng)用于處理更高維的數(shù)據(jù)，例如CT數(shù)據(jù)的直接的3D或者4D增強(qiáng)。
還應(yīng)當(dāng)注意，盡管所述描述著重于CT圖像，所述方法可以類似地應(yīng)用于任何類型的圖像，并且特別是醫(yī)學(xué)圖像，例如x射線、MRI等等。
上述方法的其他應(yīng)用領(lǐng)域包括但不限于非創(chuàng)傷性測試，例如在制造行業(yè)中的質(zhì)量檢驗中使用；鋸末中的原木分析以及機(jī)場行李安全檢查。
權(quán)利要求
1.一種增強(qiáng)由多個元素組成的第一CT圖像的方法，各個元素具有表示生理組織類型的灰度值，所述方法包括接收(101)所述第一CT圖像；通過基于所述第一CT圖像的增強(qiáng)處理(103)而提供所述第一CT圖像的多個拷貝，所述增強(qiáng)處理(103)相對于預(yù)定灰度值范圍而執(zhí)行；以及將所述第一CT圖像的所述多個拷貝與所述第一CT圖像結(jié)合(104)，由此提供增強(qiáng)后的CT圖像，所述結(jié)合是基于相對于在所述第一CT圖像和所述第一CT圖像的所述多個拷貝內(nèi)的區(qū)域的灰度值所進(jìn)行的分類的。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其進(jìn)一步包括接收所述預(yù)定灰度值范圍的標(biāo)示并且將所述預(yù)定灰度值范圍與所述第一CT圖像的所述多個拷貝相關(guān)聯(lián)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述增強(qiáng)處理(103)自適應(yīng)于由所述多個元素中的至少某些元素定義的局部結(jié)構(gòu)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中所述局部結(jié)構(gòu)由灰度值在所述預(yù)定灰度值范圍內(nèi)的元素組來定義。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述增強(qiáng)處理(103)包括對所述第一CT圖像的所述多個拷貝應(yīng)用非線性濾波器。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述增強(qiáng)處理(103)是從由使用低通濾波器的降噪、使用非銳利掩模的對比度增強(qiáng)、排序濾波、自適應(yīng)濾波、均值移動濾波、變分方法、多帶寬技術(shù)以及小波技術(shù)所組成的組中選擇的。
7.根據(jù)前述權(quán)利要求中任何一項所述的方法，其中將所述第一CT圖像的所述多個拷貝與所述第一CT圖像進(jìn)行結(jié)合(104)包括確定(1042)所述第一CT圖像的第一區(qū)域掩模，所述第一區(qū)域掩模定義了所述第一CT圖像內(nèi)的一個區(qū)域，所述第一CT圖像的元素具有在第一灰度值范圍內(nèi)的灰度值；確定(1042)所述第一CT圖像的所述多個拷貝的各個附加區(qū)域掩模，所述各個附加區(qū)域掩模定義了所述第一CT圖像的各個拷貝內(nèi)的一個區(qū)域，所述第一CT圖像的各個拷貝的元素具有在所述預(yù)定灰度值范圍內(nèi)的灰度值；以及將所述第一CT圖像與所述第一CT圖像的所述多個拷貝按照所述多個拷貝的各個區(qū)域掩模進(jìn)行加權(quán)而結(jié)合(1046)，由此提供所述增強(qiáng)后的CT圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其進(jìn)一步包括為所述第一CT圖像和所述第一CT圖像的所述多個拷貝賦予優(yōu)先級(1041)，由此具有更高優(yōu)先級的CT圖像中的元素被包含在所述增強(qiáng)后的CT圖像中并且具有更低優(yōu)先級的CT圖像中的對應(yīng)位置的元素被排除在所述增強(qiáng)后的CT圖像之外。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8中任何一項所述的方法，其進(jìn)一步包括平滑(1044)所述區(qū)域掩模。
10.根據(jù)權(quán)利要求7至9中任何一項所述的方法，其進(jìn)一步包括規(guī)范化(1045)所述區(qū)域掩模。
11.根據(jù)權(quán)利要求7至10中任何一項所述的方法，其進(jìn)一步包括使所述區(qū)域掩模中的至少一者經(jīng)受形態(tài)學(xué)的開和/或閉運算。
12.根據(jù)前述權(quán)利要求中任何一項所述的方法，其中所述第一CT圖像選自由二維陣列、三維陣列和四維陣列所組成的組中。
13.根據(jù)前述權(quán)利要求中任何一項所述的方法，其中所述第一CT圖像在所述結(jié)合(104)之前進(jìn)行第二增強(qiáng)處理。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其中所述第二增強(qiáng)處理相對于第二預(yù)定灰度值范圍而進(jìn)行。
15.一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，包含當(dāng)在計算機(jī)上運行所述產(chǎn)品時執(zhí)行權(quán)利要求1至14中任何一項所述步驟的軟件代碼部分。
16.一種存儲介質(zhì)，其中存儲了根據(jù)權(quán)利要求15所述的計算機(jī)程序產(chǎn)品。
17.一種傳播信號，包含執(zhí)行權(quán)利要求1至14中任何一項所述步驟的成分。
18.一種用于增強(qiáng)由多個元素組成的第一CT圖像的設(shè)備，各個元素具有表示生理組織類型的灰度值，所述設(shè)備包括接收裝置(2)，用于接收所述第一CT圖像；處理裝置(3)，配置為用于通過基于所述第一CT圖像的增強(qiáng)處理(103)而提供所述第一CT圖像的多個拷貝，所述處理裝置(3)適合于相對于預(yù)定灰度值范圍執(zhí)行增強(qiáng)處理；以及用于將所述第一CT圖像的所述多個拷貝與所述第一CT圖像進(jìn)行結(jié)合(104)，由此提供增強(qiáng)后的CT圖像的裝置，所述結(jié)合是基于相對于在所述第一CT圖像和所述第一CT圖像的所述多個拷貝內(nèi)的區(qū)域的灰度值所進(jìn)行的分類的。
19.一種用于增強(qiáng)由多個元素組成的第一數(shù)字圖像的方法，各個元素具有某個灰度值，所述方法包括接收(101)第一數(shù)字圖像；通過基于所述第一數(shù)字圖像的增強(qiáng)處理(103)而提供所述第一數(shù)字圖像的多個拷貝，所述增強(qiáng)處理(103)相對于預(yù)定灰度值范圍而執(zhí)行；以及將所述第一數(shù)字圖像的所述多個拷貝與所述第一數(shù)字圖像結(jié)合(104)，由此提供增強(qiáng)后的數(shù)字圖像，所述結(jié)合是基于相對于在所述第一圖像和所述第一圖像的所述多個拷貝內(nèi)的區(qū)域的灰度值所進(jìn)行的分類的。
全文摘要
公開了一種增強(qiáng)由多個元素組成的CT圖像的方法，各個元素具有表示生理組織類型的灰度值。所述方法包括接收(101)第一CT圖像，通過基于所述第一CT圖像的增強(qiáng)處理(103)而提供所述第一CT圖像的多個拷貝，并且將所述拷貝與所述第一CT圖像結(jié)合(104)，由此提供增強(qiáng)后的CT圖像。所述結(jié)合是基于相對于在所述第一CT圖像和所述第一CT圖像的所述拷貝內(nèi)區(qū)域的灰度值所進(jìn)行的分類。所述增強(qiáng)處(103)相對于預(yù)定灰度值范圍執(zhí)行。所述方法可以實現(xiàn)為計算機(jī)程序產(chǎn)品或者設(shè)備。
文檔編號G06TGK1934587SQ200580009055
公開日2007年3月21日 申請日期2005年3月18日 優(yōu)先權(quán)日2004年3月22日
發(fā)明者H·斯皮斯, K·T·弗洛德, T·洛克, M·赫德隆 申請人:康泰克斯特視覺公司