专利名称：用于提高射线照片上不同结构的感觉能力的方法和设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种用于提高射线照片上不同结构的感觉能力的方法以及适用于该方法的图像处理设备。
背景技术：
在医疗诊断中，评价诸如X射线图像的射线照片是非常重要的。骨头、插入物或者类似的结构相对于周围的软组织通常非常明显，因此能够容易地感觉到。另一方面，在射线照片上通常仅能够非常不清楚地再现柔软组织结构，例如腱或者血管。然而，在许多病变中，实际上软组织的感觉能力是重要的。此外，通常难以区分类似的组织。例如，裸眼通常几乎不能看清射线照片上在较大骨头上成像的较小骨头；同样对于柔软组织结构也是这样。因此，在这些情况下，医生根据该射线照片通常不能进行诊断或者仅能作出非常不可靠的诊断。
射线照片的数字化已经提供了一定的改进。利用已知的图像处理方法，例如选定图像部分内的对比度增强，有时能够清晰增强软组织结构。然而，一般而言，利用该方法不能感觉到位于骨头上面的腱。这是因为表示腱的图像信号成分的信号电平的较小波动相对于骨头的高背景信号电平十分不明显。尽管在最佳的情况下用于显示的监视器仍然再现了作为强度波动的信号电平的小波动，但是这些波动通常太小，以至于裸眼几乎不能感觉到。
发明内容
因此，本发明的目的是提供一种用于提高射线照片上不同类型的结构的感觉能力的方法和设备。
利用具有专利权利要求1的特征的方法和具有专利权利要求13的特征的设备实现上述目的。
本发明基于以下发现，即，在大多数情况下，希望对其感觉能力提高的结构在其尺寸和精细度方面相对于该射线照片上成像的其他结构或多或少显著不同。因为利用傅立叶谱中，更小且更精细的结构比大粗糙结构用更高的频率显示，所以通过改变傅立叶谱中高频与低频图像信号成分之间的权重，可以为小精细结构或者大粗糙结构增强图像对比度。根据不易感觉到的结构比容易感觉到的结构更精细还是更粗糙，修改频率空间中图像信号成分的权重，从而有利于高频或者低频图像信号成分。
在根据专利权利要求2设定要被加权的图像信号成分的情况下，使起初不易感觉到的结构清晰地突出出来。
在根据专利权利要求3的特别简单的滤波过程中，只须将频率空间强度分布乘以滤波函数。
根据专利权利要求4和5，通过利用中央频率值和轮廓函数(profilefunction)来设定所要加权的频率范围，能够以较少的参数方便地控制滤波。
根据专利权利要求6，高斯函数特别适合作为轮廓函数，原因在于其具有即使在反傅立叶变换之后仍保持为高斯函数的特性。因此在位置空间中可以将滤波表示为强度分布与高斯函数的卷积。这防止了滤波造成图像中强度分布突然改变而具有特别高的对比度之处的位置的发散。
根据希望提高感觉能力的结构的平均结构尺寸，确定权重已经修改的频率或频率范围。该平均结构尺寸或者相应的频率范围可以是预先固定的，或者根据专利权利要求7，可以在图像处理设备上的控制元件的辅助下，或者通过高级计算机的用户界面，自由地进行选择。通过改变重要的滤波参数，处理医生因此能够方便地提高各种各样的射线照片上他们感兴趣的结构的感觉能力。
此外，根据专利权利要求8，通过自适应方法自动确定频率范围也是可行的。
例如，在这种情况下可以根据专利权利要求9或10来选择希望提高其感觉能力的结构。
利用例如根据专利权利要求12的高斯滤波器进行根据专利权利要求11的另外的高频滤波导致信噪比提高，原因在于反映出图像结构的图像信号成分相对于高频背景噪声增强了。这种滤波补偿了随着实际中通常显示的图像中的频率f的增加而傅立叶振幅降低的情况。
以上关于方法提到的有利配置和优点同样适用于根据本发明的图像处理设备。
在以下参照附图对示例性实施例的描述中可以发现本发明的其它特征和优点，在附图中图1表示了其上能够看到指骨和软组织结构的X射线图像；图2表示了根据本发明的图像处理设备的框图；图3表示了一维周期性位置空间强度分布I(x)；图4表示了针对图3的位置空间强度分布I(x)的频率空间强度分布F(f)；图5表示了通过对图4所示的频率空间强度分布F(f)滤波而生成的经过滤波的频率空间强度分布F’(f)；图6表示了通过对图5所示的经过滤波的频率空间强度分布F’(f)进行反傅立叶变换而获得的位置空间强度分布I’(x)；图7示出了针对一维位置空间强度分布的频率空间强度分布F(f)和两个轮廓函数g1(f)和g2(f)；图8表示了通过对图7所示的频率空间强度分布F(f)滤波而获得的经过滤波的频率空间强度分布F’(f)。
具体实施例方式
图1表示了手指12的典型X射线图像10，其上能够看到几根指骨14及其周围的软组织16。由于指骨相较于软组织16具有高密度，因此指骨14以高对比度从其中突显出来，而在该X射线图像10上几乎不能感觉到软组织结构，例如腱18。因此利用该X射线图像10诊断软组织16的这些结构十分不可靠。
即使在扫描仪中使常规记录的X射线图像10数字化并且以高对比度在监视器上显示该图像时，仍然难以看到软组织结构18。原因在于反映指骨14或高密度的其它硬组织的图像信号成分具有非常高的信号电平。表示所关心的软组织结构18的信号电平的较小波动相对于指骨14的高信号电平几乎没有影响。尽管有时高质量监视器仍能够将较小信号电平波动再现为强度波动，但这些波动太小了，以至于裸眼几乎不能感觉到。这也同样适用于未经化学显影的PSL图像板(PSL＝能够光刺激发光)，其中在监视器上观察之前必须通过光机(optomechanical)扫描方法读取不明显地包含在该图像板中的X射线图像。
为了提高对软组织结构18的感觉能力，在图像处理设备20中准备数字化X射线图像10，图2中表示了该设备的结构。图像处理设备20包括存储器MEM，其中能够存储扫描仪SCAN中生成的数字图像数据。该数字图像数据给出每个图像点P＝(x，y)的强度I(x，y)，每个图像点P例如用16位编码，从而能够辨别大于65000个亮度值。
存储器MEM与傅立叶变换单元FT相连，利用该傅立叶变换单元能够使从存储器MEM读取的数字图像数据经历傅立叶变换。由傅立叶变换单元FT生成的频率空间强度分布F(fx，fy)为由坐标fx和fy量度的频率空间上的复函数，并且，明显地，表示了振幅密度谱。
图像处理设备20还包括滤波单元FIL，利用该单元能够对频率空间强度分布F(fx，fy)滤波，从而改变不同频率范围的权重。以下将参照图3-6对此进行更详细的描述。
最后，图像处理设备20包括反傅立叶变换单元FT-1，其将经滤波单元FIL滤波的频率空间强度分布F’(fx，fy)变换回位置空间，从而获得经修改的位置空间强度分布I’(x，y)。监视器24可以与图像处理设备20的输出端22相连，在该监视器上能够显示经修改的位置空间强度分布I’(x，y)。
以下参照图3-6更详细的描述滤波单元中对频率空间强度分布F(fx，fy)的滤波。
图3表示了对于位置空间中的图像坐标x的强度分布I(x)，为了简化，假设其为周期性分布。强度分布I(x)表示周期为P1的大尺寸余弦强度分布与周期为P2的小尺寸余弦强度分布的叠加。本简化实例中的大尺寸强度分布是要反映出骨头的形状(此处假设为余弦状)，而小尺寸强度分布表示骨头上的沿着曝光方向排列的余弦状软组织结构形状(同样假设为余弦状)，软组织的特征尺寸比骨头的特征尺寸小的多。1/2周期长度，即余弦函数的一个波峰分别对应于特征结构尺寸。
如图3所示，相对于与骨头相关的大尺寸强度分布的相对较高信号电平，与软组织结构相关的小尺寸强度分布淡入背景中，因此如果将图3所示的整个强度分布I(x)显示在监视器上，几乎不能感觉到小尺寸强度分布的较小波动。
图4示出了对于图3所示的位置空间强度分布I(x)的频率空间强度分布F(x)。除了反应强度分布I(x)的DC分量的频率f＝0处的成分之外，该频率空间强度分布F(f)还具有频率为f1的成分和频率为f2的成分，较低的频率f1表示频率空间强度分布的大尺寸分量，较高的频率f2表示频率空间强度分布的小尺寸分量。
现在，对频率空间强度分布F(f)实施滤波，从而降低频率值为f1的成分的振幅，并且提高频率值为f2的成分的振幅。例如这可以通过以下操作实现F’(f1)＝r1*F(f1)和 (1)F’(f2)＝r2*F(f2)其中r1和r2为增益因子，并且r1＜1且r2＞1。图5示出了通过滤波获得的经过滤波的频率空间强度分布F’(f)。通过与图4的比较可以看出，频率为f1的信号分量的权重与频率为f2的信号分量的权重已经被修改，增加了频率为f2的高频图像信号成分。
图6表示了通过对经过滤波的频率空间强度分布F’(f)进行反傅立叶变换获得的经修改的强度分布I’(x)。在该表示中可以清晰看到，用于反应软组织结构的小尺寸强度波动现在具有比滤波之前更大的振幅，并且因此相对于表示骨头的大尺寸波动更好地得到增强。
由于其仅在一个维度上对于余弦结构存在限制，因此以上所述实例表示了一种非常粗略的简化，但却是特别清楚地突出了滤波的本质的一个实例。然而，在真实的图像中，所成像的结构在很宽泛的限制内具有任意的轮廓，因此通过傅立叶变换获得的频率空间强度分布表示了频率的连续函数。只要提高和降低各个频率的振幅，如上述实施例中的情况一样，则对于最终获得的经过滤波的图像仅具有注意不到的影响。
因此，优选不仅仅对各个单独的离散的频率，还对频率带进行图像信号分量的加权。利用适当的轮廓函数设定权重想要得到改变的每个频带。高斯函数特别适合作为轮廓函数，原因在于其具有即使在反傅立叶变换之后也能保持高斯函数形状的特性。因此，通过频率空间强度分布与高斯函数相乘来加权图像信号分量对应于在位置空间中强度分布I(x，y)与高斯函数的卷积。这又具有以下影响，即强度分布突然改变并且因此具有特别高对比度的位置在滤波之后不会在空间上发散。
图7示出了针对任意一维位置空间强度分布的频率空间强度分布F(f)，即不是由余弦分布构成的强度分布。虚线表示了第一轮廓函数g1(f)和第二轮廓函数g2(f)，这两个轮廓函数都是由以下等式给出的高斯函数gj(f)＝exp(-(fzj-f)2/2wj2) (2)其中分别具有中心值fz1和fz2，并且分别具有中心值与拐点之间的距离w1和w2。距离w1和w2是钟形轮廓函数g1(f)和g2(f)的宽度的量度。在本实例中，滤波器的作用是减少位于轮廓曲线g1(f)内的处在中心值fz1周围的频率的傅立叶振幅。另一方面，提高位于轮廓曲线g2(f)内的处在中心值fz2周围的频率的傅立叶振幅。
具体而言，在这种情况下根据以下等式进行对频率空间强度分布F(f)的滤波F’(f)＝F(f)*TF(f)(3)其中TF(f)是由以下等式给出的滤波函数TF(f)＝(1+r1*g1(f))(1+r2*g2(f)) (4)在这种情况下，增益系数r1和r2表示了打算以何程度改变所述轮廓函数规定的频率范围内的傅立叶振幅。在所示实例中，r1＞0，原因在于打算提高较低频率fz1附近的傅立叶振幅。另一方面，对于增益系数r2而言，r2＜0，这导致傅立叶振幅降低。
图8示出了图7所示的滤波对于频率空间强度分布F(f)的影响。通过利用滤波函数TF(f)的滤波，分别降低和提高位于滤波轮廓g1(f)和g2(f)内的频率的傅立叶振幅。按照这种方式，在监视器24上显示的图像上，指骨14的大尺寸结构相对于诸如腱18的小尺寸结构淡化，因此医生更容易识别该小尺寸结构。
从等式(2)到(4)可以看出，由数值对(fzj，wj)来确定所示实例中描述的利用轮廓函数对频率空间强度分布F(f)的滤波。在以上参照图3-6所述的实例中，所述中心值fzj还优选为，使得对应于这些频率fzj的1/2周期长度大约为图像中打算滤波以加强或减弱的那些结构的尺寸数量级。如果这些典型结构尺寸对于所有可能想到的应用而言都相同，则可以在图像处理设备20中预先设定中心值fzj以及轮廓宽度wj。然而，优选的是，医生可以利用在图像处理设备20上提供的接口元件26、28自由选择这些参数，以便提对高软组织结构的感觉能力。另一方面，根据放大率、骨头的类型和排列以及所研究的软组织结构的类型，各个特征尺寸可以有非常大的不同，因此在观察监视器24的过程中的调整导致最佳的结果。
作为一种可选方案，图像处理设备20通过自适应方法还可以自动设定权重将要修改的图像信号成分。为此，处理医生需要确定应当更清楚地显示哪些软组织结构。为此，医生优选选择相关软组织结构的边缘区域并且对其进行标记。图1中的示例性地表示了由附图标记30表示的标记，医生可以利用例如光标在用于显示X射线图像10的监视器上生成该标记，在所示实例中该标记包括两个点和连接这两个点的线。
然后，该图像处理设备20对多种频率范围进行上述的滤波，并且分别检查由此沿着标记30的点之间的线32提高对比度的程度。继而显示的经修改的强度分布是由该滤波获得的，利用该滤波获得了最大对比度。
至此在所述实例中，假设通过仅在一个频率范围中滤波来提高傅立叶振幅以及仅在一个频率范围中滤波来降低傅立叶振幅。然而，为了提高感觉能力，仅有振幅比是重要的，因此原则上所述量度之一甚至可能足以提高感觉能力。另一方面，改变多于两个频率范围中的傅立叶振幅也许是有利的，以便实现希望的显示提高。对于等式(2)、(3)和(4)中的下标j，这表示其不仅可以取值1和2，还可以取更大的值。
为了简化表达，将以上结合图7和8所述的实例限制为一维强度分布I(x)。为了图像处理，前述等式必须扩展到两个维度。因此，将等式(2)和(4)考虑在内，等式(3)可以写为如下等式TF(fx,fy)=∏j(1+rj·exp(-(fzj-fx2+fy2)2/2wj2)---(3)]]>此外，还可以将滤波函数TF(fx，fy)乘以另外的轮廓函数，以便提高信噪比。如果该轮廓函数为例如中心频率fz＝0且宽度为w的高斯函数，其对应于高频图像信号成分在噪声中丢失的频率，则相对于背景噪声图像信号成分被放大。轮廓函数的这种选择补偿了这样的情况，即，在实际上通常显示的图像中傅立叶振幅随着频率f的增加而降低，因此一直存在的噪声信号通常在高频时突出。
应当理解，以上对于示例性实施例的说明和解释仅仅是实例，尤其并不限制为提高软组织结构的感觉能力。如介绍中提到的，按照上述方式不仅能够将软组织结构相对于诸如骨头的硬组织结构区分出来，还能够使相似类型的组织结构被更好地相互区分，只要其尺寸不同。
权利要求
1.一种利用图像处理设备(20)提高对射线照片(10)上不同结构(18)的感觉能力的方法，包括以下步骤a)存储以电子形式提供的射线照片(10)作为位置空间强度；b)进行傅立叶变换以便确定频率空间强度分布；c)通过修改高频与低频图像信号分量之间的权重来对所述频率空间强度分布滤波，考虑到希望提高感觉能力的结构的平均结构尺寸来设定需要增加权重的图像信号分量；d)对经过滤波的所述频率空间强度分布进行反傅立叶变换，从而获得经修改的位置空间强度分布，其中那些结构更容易地被看清。
2.根据权利要求1所述的方法，其中设定需要增加权重的图像信号分量，使得对应于这些频率的周期长度近似为感觉能力希望得到提高的结构的平均结构尺寸的两倍。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中经过滤波的频率空间强度分布F’(fx，fy)由以下等式给出F’(fx，fy)＝TF(fx，fy)·F(fx，fy)其中F(fx，fy)为针对位置空间强度分布的频率空间强度分布，fx，fy是二维频率空间中的频率，TF(fx，fy)是用于加权图像信号分量的滤波函数。
4.根据前述任一项权利要求所述的方法，其中利用至少一个中心频率值以及至少一个轮廓函数来设定所述滤波函数，其按照相对于所述中心频率值的距离的函数来修改所述图像信号分量的权重。
5.根据权利要求3和4所述的方法，其中该滤波函数TF(fx，fy)由以下等式给出TF(fx,fy)=Πj(1+rj·g(fx,fy,fzj,wj))]]>其中g(fx，fy，fzj，wj)为轮廓函数，rj为中心频率值fzj的加权因子，wj为宽度参数，其为所述轮廓函数的宽度的量度。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述轮廓函数g(fx，fy，fzj，wj)为由以下等式给出的高斯函数g(fx,fy,fzj,wj)=exp(-(fzj-fx2+fy2)2/2wj2)]]>
7.根据权利要求4到6中任一项所述的方法，其中借助于在所述图像处理器(20)上设置的所述控制元件(26、28)，能够修改至少一个中心频率值的设定以及至少一个轮廓函数的设定。
8.根据权利要求4到6中任一项所述的方法，其中在操作员已经选择了射线照片上感觉能力希望得到提高的结构之后，相适应性地设定所述至少一个中心频率值和所述至少一个轮廓函数，从而提高该结构的对比度。
9.根据权利要求8所述的方法，其中通过指定该结构边缘上的点以及对比度希望得到提高的方向来选择该结构。
10.根据权利要求8所述的方法，其中通过指定该结构内的两个点来选择该结构，在所述两个点之间对比度希望得到提高。
11.根据前述任一项权利要求所述的方法，其中频率空间强度分布F(fx，fy)还经历高频滤波。
12.根据权利要求11所述的方法，其中该高频滤波由中心频率值为0的高斯滤波器进行。
13.一种用于提高对射线照片(10)上不同结构(18)的感觉能力的图像处理设备，其具有a)存储器(MEM)，用于存储以电子形式提供的射线照片(10)作为位置空间强度分布；b)傅立叶变换单元(FT)，用于进行傅立叶变换以便确定频率空间强度分布；c)滤波器(FIL)，用于通过改变高频与低频图像信号分量之间的权重来对频率空间强度滤波的，考虑到感觉能力希望得到提高的结构的平均结构尺寸来设定需要增加权重的所述图像信号分量；d)反傅立叶变换单元(FT-1)，用于对经过滤波的所述频率空间强度分布进行反傅立叶变换，从而获得修改的位置空间强度分布，其中可以容易地观察到那些结构。
14.根据权利要求13所述的图像处理设备，其中设定需要增加权重的图像信号分量，是使对应于这些频率的周期长度近似为感觉能力希望得到提高的所述结构的平均结构尺寸的两倍。
全文摘要
本发明涉及一种利用图像处理设备(20)提高对射线照片(10)上不同结构(18)的感觉能力的方法，包括a)存储以电子形式提供的射线照片(10)作为位置空间强度；b)进行傅立叶变换以便确定频率空间强度分布；c)通过修改高频与低频图像信号分量之间的权重来对所述频率空间强度分布滤波，其中考虑到希望提高感觉能力的结构的平均结构尺寸来设定需要增加权重的图像信号分量；d)对经过滤波的所述频率空间强度分布进行反傅立叶变换，从而获得经修改的位置空间强度分布，其中那些结构更容易地被看清。因为在射线照片中的难以看清的结构，例如软组织部分的大小不同于容易看清的结构，例如骨头的大小，所以通过改变傅立叶谱中高频图像信号分量相对于低频图像信号分量的权重，可以有选择地提高难以看清的结构的图像对比度。
文档编号G06T5/10GK101052992SQ200480044078
公开日2007年10月10日 申请日期2004年7月27日 优先权日2004年7月27日
发明者M·托马斯 申请人:杜尔牙科器械两合公司