医学图像降噪方法和装置与流程

本申请涉及医疗影像技术领域，特别是涉及医学图像降噪方法和装置。

背景技术：

医学领域中的临床检查影像技术，需要将生物生命代谢中必须的物质，例如：葡萄糖、蛋白质、核酸、脂肪酸，标记上短寿命的放射性核素，注入人体后，通过对于该物质在代谢中的聚集，来反映生命代谢活动的情况，从而达到诊断的目的。在使用影像设备对注入人体内的物质在体内的代谢模型进行药代动力学(pharmacokinetic)参数图像分析时，药代动力学参数图像的噪声往往大于静态图像的噪声，进而影响医生对病灶的判断和对代谢模型准确性的判断。

在相关技术中，对药代动力学参数图像进行降噪通常利用药代动力学参数图像自身的图像特征实现，其中，图像特征例如代谢参数图像中像素点之间的距离、像素值之间的相似性等等。但是，由于药代动力学参数图像自身的噪声水平较高，导致根据药代动力学参数图像计算得到的图像特征不够准确。

目前针对相关技术中由于药代动力学参数图像自身的噪声水平较高，导致根据药代动力学参数图像计算得到的图像特征不够准确，降噪效果较差的问题，尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本申请实施例提供了一种医学图像降噪方法、装置、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中由于药代动力学参数图像自身的噪声水平较高，导致根据药代动力学参数图像计算得到的图像特征不够准确，降噪效果较差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种医学图像降噪方法，其特征在于，所述方法包括：

获取扫描对象的扫描数据，根据所述扫描数据重建所述扫描对象的医学图像；

根据所述扫描数据和/或医学图像得到药代动力学参数图像；

根据所述医学图像获取参考图像；

根据所述参考图像对所述药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。

在其中一些实施例中，

所述扫描数据为pet扫描数据，根据所述pet扫描数据进行图像重建，得到至少两张pet重建图像；

根据所述pet扫描数据和/或pet重建图像，得到所述药代动力学参数图像；

从所述pet重建图像中获取一张图像作为所述参考图像，并根据所述参考图像对所述药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。

在其中一些实施例中，

在所述参考图像中选取一个像素点作为目标像素点，将其余像素点作为参考像素点；

根据所述目标像素点的像素值以及所述参考像素点的像素值，计算所述目标像素点的权重；

依次将所述参考图像中每一个像素点作为所述目标像素点，得到所有像素点的权重；

根据所有像素点的权重对所述药代动力学参数图像中的像素点进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。

在其中一些实施例中，

在所述参考图像中选取一个像素点作为目标像素点，将其余像素点作为参考像素点；

根据所述目标像素点与参考像素点的距离值，计算所述目标像素点的权重；

依次将所述参考图像中每一个像素点作为所述目标像素点，得到所有像素点的权重；

根据所有像素点的权重对所述药代动力学参数图像中的像素点进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。

在其中一些实施例中，

将所述参考图像和药代动力学参数图像划分为若干子区域，选取一个子区域作为目标区域，所述目标区域包括多个像素点；

将所述目标区域的相邻区域划分为多个参考区域，每个所述参考区域至少包括一个像素点；

根据所述目标区域与所述参考区域的距离值，计算所述目标区域的权重；

依次将所述参考图像中每一个所述子区域作为所述目标区域，得到所述参考图像中所有子区域的权重；

根据所述参考图像中所有子区域的权重对所述药代动力学参数图像中的子区域进行降噪，得到降噪后药代动力学参数图像。

在其中一些实施例中，所述根据所述扫描数据和/或医学图像得到药代动力学参数图像包括：

根据所述扫描数据和/或医学图像和主动脉输入函数，获取所述药代动力学参数图像。

在其中一些实施例中，

将所述pet扫描数据按其获取时间次序进行图像重建，得到有时间次序的pet重建图像；

从所述有时间次序的pet重建图像中选取最后一张pet重建图像作为所述参考图像。

在其中一些实施例中，

所述扫描数据包括ct扫描数据和pet扫描数据；

根据所述ct扫描数据进行图像重建，得到ct重建图像；

根据所述pet扫描数据进行图像重建，得到至少两张pet重建图像；

根据所述pet扫描数据和/或pet重建图像，得到药代动力学参数图像；

将所述ct重建图像作为参考图像，并根据所述参考图像对所述药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。

在其中一些实施例中，

所述扫描数据包括mri扫描数据和pet扫描数据；

根据所述mri扫描数据进行图像重建，得到mri重建图像；

根据所述pet扫描数据进行图像重建，得到至少两张pet重建图像；

根据所述pet扫描数据和/或pet重建图像，得到药代动力学参数图像；

将所述mri重建图像作为参考图像，并根据所述参考图像对所述药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种医学图像降噪装置，其特征在于，所述装置包括：扫描模块、重建模块和处理模块：

所述扫描模块，用于获取扫描对象的扫描数据；

所述重建模块，用于根据所述扫描数据重建扫描对象的医学图像；

所述处理模块，包括至少一个处理器，用于根据所述扫描数据和/或医学图像得到药代动力学参数图像，用于根据所述医学图像获取参考图像，以及用于根据所述参考图像对所述药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的医学图像降噪方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的医学图像降噪方法。

相比于相关技术，本申请实施例提供的医学图像降噪方法，通过获取扫描对象的扫描数据，根据扫描数据重建扫描对象的医学图像，然后根据扫描数据和/或医学图像得到药代动力学参数图像，根据医学图像获取参考图像，最后根据该参考图像对该药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像，解决了相关技术中由于药代动力学参数图像自身的噪声水平较高，导致根据药代动力学参数图像计算得到的图像特征不够准确，降噪效果较差的问题，实现了在保持病灶对比度和轮廓清晰的同时，降低了药代动力学参数图像的噪声。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的医学图像降噪方法的应用环境示意图；

图2是根据本申请实施例的医学图像降噪方法的流程图；

图3是根据本申请实施例的基于pet设备的医学图像降噪方法的流程图；

图4是根据本申请实施例的再一种医学图像降噪方法的流程图；

图5是根据本申请实施例的医学图像降噪终端的硬件结构框图；

图6是根据本申请实施例的医学图像降噪装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。

除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指大于或者等于两个。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。

本申请提供的医学图像降噪方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，图1是根据本申请实施例的医学图像降噪方法的应用环境示意图，如图1所示。其中，医学设备100可包括扫描仪110、网络120、一个或多个终端130、处理引擎140以及存储器150。医学设备100中的所有组件都可以通过网络120互相连接，扫描仪110可以对扫描对象进行扫描并且生成与该扫描对象相关的扫描数据。在一些实施例中，扫描仪110可以是医学成像设备，例如电子计算机断层扫描设备(computedtomography，简称为ct)、正电子发射型计算机断层显像(positronemissioncomputedtomography，简称为pet)设备、磁共振成像设备(magneticresonanceimaging，简称为mri)等或其任意组合，例如，pet-ct设备或ct-mri设备。处理引擎140可以处理从扫描仪110、终端130和/或存储器150获得的数据和/或信息。在一些实施例中，处理引擎140可以是单个服务器或服务器组。服务器组可以是集中式的或者分布式的。在一些实施例中，处理引擎140可以是本地的或远程的。例如，处理引擎140可通过网络120来访问存储在扫描仪110、终端130和/或存储器150中的信息和/或数据。作为另一示例，处理引擎140可以直接连接到扫描仪110、终端130和/或存储器150以访问所存储的信息和/或数据。在一些实施例中，处理引擎140可在云平台上实现。

本实施例提供了一种医学图像降噪方法。图2是根据本申请实施例的医学图像降噪方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤s210，获取扫描对象的扫描数据，根据扫描数据重建扫描对象的医学图像。

本实施例中，扫描对象为需要通过医学成像设备进行检查的患者，且患者在进行扫描之前，体内已注入被放射性核素标记的药物。扫描对象可以置于医学成像设备的工作台上，通过医学成像设备的扫描仪对扫描对象的感兴趣区域进行扫描得到扫描数据，具体地，感兴趣区域可以为扫描对象的心脏、肾脏或者肺部等器官。

扫描数据可以来源于单模态医学成像设备，也可以来源于多模态医学成像设备。在扫描数据来源于单模态医学成像设备的情况下，扫描数据为扫描对象的功能成像数据，在扫描数据来源于多模态医学成像设备的情况下，扫描数据包括扫描对象的功能成像数据和解剖结构成像数据。

进一步地，在得到扫描数据之后，还可以根据扫描数据重建扫描对象的医学图像，以得到医学图像中器官的形状和/或药物代谢的分布。

步骤s220，根据扫描数据和/或医学图像得到药代动力学参数图像。

在其中一些实施例中，可以通过神经网络模型得到药代动力学参数图像，具体为将多张医学图像输入经训练的神经网络模型，得到药代动力学参数图像。

在其中一些实施例中，可以根据扫描数据获得药代动力学参数图像，具体为：将扫描数据按产生时间的先后顺序分为多个扫描数据组，根据多个扫描数据组间的数据差异确定药代动力学参数图像参数，根据药代动力学参数图像的参数，迭代重建药代动力学参数图像。

其中，药代动力学为研究药物在扫描对象体内转运和转化的速度，转运包括吸收、分布和排泄，转化具体为代谢，可选地，本实施例中的药代动力学参数图像为通过对药代动力学参数计算得到的扫描对象体内物质代谢的图像，药代动力学参数图像中，像素点的数值可以为扫描对象体内物质的代谢率，例如葡萄糖代谢率。

进一步地，重建得到的医学图像中的像素值可以反映药物在扫描对象体内的分布情况，因此本实施例中的药代动力学参数图像可以由医学图像得到，具体为，根据多个医学图像的像素值以及多个医学图像间的像素值差异确定药代动力学参数图像。更进一步地，药代动力学参数图像还可以通过扫描数据和医学图像得到，具体为：将扫描数据按产生时间的先后顺序分为多个扫描数据组，根据数据组中的扫描数据分别进行重建，根据多个扫描数据组间的数据差异确定药代动力学参数图像参数，根据药代动力学参数图像的参数，迭代重建第一药代动力学参数图像；根据医学图像得到第二药代动力学参数图像，将第一药代动力学参数图像与第二药代动力学参数图像进行合并，得到药代动力学参数图像。以提高药代动力学参数图像的准确度。

步骤s230，根据医学图像获取参考图像。

本实施例的参考图像中的器官或者病灶相对于药代动力学参数图像而言，更加清楚，且参考图像中的噪声更低。可以从医学图像中选取一帧噪声较低的图像作为参考图像，也可以从医学图像中选取多帧图像，将多帧图像进行合成得到参考图像。通过医学图像得到的参考图像，可以为仅包括扫描对象病灶和器官的图像，也可以为能反映药物代谢情况的图像，在参考图像可以反映药物代谢情况时，参考图像的像素点可以表示药物的标准摄取值(standardizeduptakevalue)。

在其中一些实施例中，可以通过神经网络模型得到参考图像，具体为将多张医学图像输入经训练的神经网络模型，得到参考图像。

步骤s240，根据参考图像对药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。

具体地，本实施例中可以通过参考图像中的像素分布或者像素值对药代动力学参数图像进行降噪。

通过上述步骤s210至步骤s240，根据噪声较低、清晰度较高的参考图像对药代动力学参数图像进行降噪，解决了相关技术中由于药代动力学参数图像自身的噪声水平较高，导致根据药代动力学参数图像计算得到的图像特征不够准确，降噪效果较差的问题，实现了在保持病灶对比度和轮廓清晰的同时，降低了药代动力学参数图像的噪声。

在其中一些实施例中，图3是根据本申请实施例的基于pet设备的医学图像降噪方法的流程图，如图3所示，该方法包括如下步骤：

步骤s310，扫描数据为pet扫描数据，根据pet扫描数据进行图像重建，得到至少两张pet重建图像。

在医学成像设备为pet设备的情况下，pet重建图像具体为，被放射性核素标记的药物在扫描对象体内发生衰变并产生正电子，接着衰变后产生的正电子在行进十分之几毫米到几毫米后，与扫描对象体内的电子相遇，发生正负电子对湮灭反应，从而生成一对方向相反、能量相同的光子，这一对光子穿过扫描对象的组织，被pet系统的探测器接收，得到成像数据，根据该成像数据，通过相应的图像重建算法生成能够反映药物在扫描对象体内分布的医学图像。

本实施例中得到的pet重建图像即为扫描对象的医学图像，且由于需要观察药物在扫描对象体内的代谢情况，pet重建图像的数量至少为两张。

步骤s320，根据pet扫描数据和/或pet重建图像，得到药代动力学参数图像。

其中，药代动力学参数图像可以通过对pet扫描数据进行分析计算得到，也可以通过对至少两张的pet重建图像进行合成计算得到，还可以同时根据对pet扫描数据和pet重建图像的计算结果得到。

具体地，通过pet重建图像得到药代动力学参数图像的过程可以基于patlak模型、logan模型，1t\2t\2ti等药代动力学参数模型实现，基于药代动力学参数模型，通过对扫描过程中放射性药物的代谢率的计算，可以得到体内相应物质的代谢率，例如，在放射性药物为氟代脱氧葡萄糖(fludeoxyglucose，简称为fdg)的情况下，可以得到扫描对象体内葡萄糖的代谢率，进而得到药代动力学参数图像。

步骤s330，从pet重建图像中获取一张图像作为参考图像，并根据参考图像对药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后药代动力学参数图像。

其中，从pet重建图像中得到的参考图像的噪声较小，病灶更为清晰。进一步地，还可以选取多张噪声较小的pet重建图像，将多张重建图像进行合成，得到最终的参考图像。

通过上述步骤s310至步骤s330，基于pet设备的扫描数据得到药代动力学参数图像和参考图像，根据噪声较小的参考图像对药代动力学参数图像进行降噪，可以更好地观察病灶与药物代谢情况，提高医生的诊断效率。

在其中一些实施例中，在基于pet设备的扫描数据实现图像降噪的过程中，将pet扫描数据按其获取时间次序进行图像重建，得到有时间次序的pet重建图像，从有时间次序的pet重建图像中选取最后一张pet重建图像作为参考图像。例如，根据pet扫描数据的获取时间，重建得到10帧2分钟一帧的pet静态图像，选取最后一帧图像作为参考图像。由于与参考图像对应的扫描数据的时间位于药物代谢的后期，因此参考图像受药物代谢情况的影响较小，图像更加清晰，噪声较小，对药代动力学参数图像的降噪效果更好，同时，基于已获取到的pet重建图像选取参考图像，操作简单快捷，有利于提高降噪效率。

在其中一些实施例中，通过参考图像中各个像素点之间的权重关系对药代动力学参数图像进行降噪。具体为，在参考图像中选取一个像素点作为目标像素点，将其余像素点作为参考像素点，其中，其余像素点是指参考图像中除目标像素点之外的所有像素点；在得到目标像素点和参考像素点之后，根据目标像素点的像素值以及参考像素点的像素值，计算目标像素点的权重，本实施例中可以通过非局部均值滤波(non-localmeans，简称为nlm)中的k最邻近分类算法(k-nearestneighbor，简称为knn)实现对目标像素点和参考像素点之间的权重计算，也可以通过余弦相似度来实现权重计算，本实施例中的权重是根据不同像素点的像素值之间的差异计算得到的，例如，在目标像素点的像素值与参考像素点的像素值之间的差异较大的情况下，该参考像素点对于该目标像素点的权重较低；本实施例中需要计算参考图像中每一个像素点的权重关系，因此依次将参考图像中每一个像素点作为目标像素点，得到所有像素点的权重；最后根据所有像素点的权重对药代动力学参数图像中的像素点进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像，具体地，根据参考图像中所有像素点的权重对药代动力学参数图像进行降噪可以由如下公式1实现：

p1＝w1*p1+w2*p2……+wn*pn公式1

在公式1中，p1为药代动力学参数图像中需要进行降噪的目标像素点，p2至pn为药代动力学参数图像中的参考像素点，药代动力学参数图像中的像素点与参考图像中的像素点对应，因此在对药代动力学参数图像进行降噪之前，还需要将参考图像与药代动力学参数图像进行配准，w1至wn为对参考图像中的像素点进行计算之后得到的目标像素点与参考像素点之间的权重。

本实施例通过参考图像中各个像素点的像素值之间的差异，计算目标像素点的权重，根据计算得到的权重对药代动力学参数图像进行降噪，可以在保持药代动力学参数图像中病灶对比度和轮廓清晰的同时，降低药代动力学参数图像中的噪声。

在其中一些实施例中，还可以通过像素点之间的距离远近，得到参考图像中像素点的权重。具体为，在参考图像中选取一个像素点作为目标像素点，将其余像素点作为参考像素点；根据目标像素点与参考像素点的距离值，计算目标像素点的权重，例如，在参考像素点和目标像素点的距离较远的情况下，目标像素点的权重较低，在参考像素点和目标像素点的距离较近的情况下，目标像素点的权重较高；依次将参考图像中每一个像素点作为目标像素点，得到所有像素点的权重；根据所有像素点的权重对药代动力学参数图像中的像素点进行降噪，得到降噪后药代动力学参数图像。本实施例通过参考图像中目标像素点和参考像素点的距离差异，计算目标像素点的权重，根据计算得到的权重对药代动力学参数图像进行降噪，可以在保持药代动力学参数图像中病灶对比度和轮廓清晰的同时，降低药代动力学参数图像中的噪声。

在其中一些实施例中，图4是根据本申请实施例的再一种医学图像降噪方法的流程图，如图4所示，该方法还包括如下步骤：

步骤s410，将参考图像和药代动力学参数图像划分为若干子区域，选取一个子区域作为目标区域，目标区域包括多个像素点。

在对参考图像和药代动力学参数图像进行划分时，可以将其划分为若干面积相同的子区域，也可以根据扫描对象器官和/或病灶的位置，将其划分为面积大小不同的子区域，且子区域的形状可以根据需要进行设置，例如，可以设置成规则的多边形或者不规则的多边形。同时，为了进行权重计算，每个子区域中都应包括像素点。

步骤s420，将目标区域的相邻区域划分为多个参考区域，每个参考区域至少包括一个像素点。

本实施例中参考区域与目标区域在位置上相邻，每个参考区域可以包括一个或者多个子区域，参考区域的面积大小可以不同，形状也可以不同。

步骤s430，根据目标区域与参考区域的距离值，计算目标区域的权重。

本实施例中，可以通过nlm算法或者余弦相似度计算目标区域的权重。具体地，目标区域与参考区域之间的距离越大，权重越小，目标区域与参考区域之间的距离越小，权重越大。

步骤s440，依次将参考图像中每一个子区域作为目标区域，计算每一个目标区域的权重，即可得到所有参考图像子区域的权重。

步骤s450，根据所有参考图像子区域的权重对药代动力学参数图像中的子区域进行降噪，得到降噪后药代动力学参数图像。

通过参考图像中每一个子区域的权重，对药代动力学参数图像中的每一个子区域的像素值进行重新计算，即可得到降噪后的药代动力学参数图像。

通过上述步骤s410至步骤s450，本实施例将参考图像和药代动力学参数图像划分为多个子区域，根据子区域之间的距离计算权重，可以简化计算步骤，提高对药代动力学参数图像进行降噪的速度。

在其中一些实施例中，根据扫描数据和/或医学图像得到药代动力学参数图像的过程为：根据扫描数据和/或医学图像和主动脉输入函数，获取药代动力学参数图像。其中，主动脉输入函数如公式2所示：

在公式2中，ct(t)为各帧图像，cp(t)为主动脉输入函数，ki为扫描对象体内物质的代谢率，例如葡萄糖代谢率，b为偏置，t表示代谢时间，t^*表示药物在体内达到平衡态的时刻。通过对参数ki的计算，即可得到药代动力学参数图像，药代动力学参数图像中的像素值即为参数ki的值。

在其中一些实施例中，扫描数据包括ct扫描数据和pet扫描数据，具体地，ct成像设备的机架上设置有球管，球管发出x射线，x射线穿过扫描对象之后被探测器接收进而形成ct扫描数据；计算机设备接收该ct扫描数据，根据该ct扫描数据进行图像重建，得到ct重建图像；根据pet扫描数据进行图像重建，得到至少两张pet重建图像；根据pet扫描数据和/或pet重建图像，得到药代动力学参数图像；将ct重建图像作为参考图像，并根据参考图像对药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后药代动力学参数图像。本实施例中，将低噪声的ct重建图像作为参考图像，对通过pet重建图像得到的药代动力学参数图像进行降噪，由于ct重建图像中，器官边界较为清楚，因此修正后得到的药代动力学参数图像的器官的轮廓更加清晰。

在其中一些实施例中，扫描数据包括mri扫描数据和pet扫描数据；根据mri扫描数据进行图像重建，得到mri重建图像；根据pet扫描数据进行图像重建，得到至少两张pet重建图像；根据pet扫描数据和/或pet重建图像，得到药代动力学参数图像；将mri重建图像作为参考图像，并根据参考图像对药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。具体地，mri成像可以在无损伤，无电离辐射的情况下得到扫描对象内部的高对比度的清晰图像。由于mri图像的分辨率更高，因此，将mri重建图像作为参考图像对药代动力学参数图像进行降噪的效果更好。

需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请提供的方法实施例可以在终端、计算机或者类似的运算装置中执行。以运行在终端上为例，图5是本申请实施例的医学图像降噪终端的硬件结构框图。如图5所示，终端50可以包括一个或多个(图5中仅示出一个)处理器502(处理器502可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器504，可选地，上述终端还可以包括用于通信功能的传输设备506以及输入输出设备508。本领域普通技术人员可以理解，图5所示的结构仅为示意，其并不对上述终端的结构造成限定。例如，终端50还可包括比图5中所示更多或者更少的组件，或者具有与图5所示不同的配置。

存储器504可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的新出现实体的检测方法对应的计算机程序，处理器502通过运行存储在存储器504内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器504可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器504可进一步包括相对于处理器502远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端50。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输设备506用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括终端50的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备506包括一个网络适配器(networkinterfacecontroller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备506可以为射频(radiofrequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

本实施例还提供了一种医学图像降噪装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图6是根据本申请实施例的医学图像降噪装置的结构框图，如图6所示，该装置包括扫描模块61、重建模块62和处理模块63：

扫描模块61，用于获取扫描对象的扫描数据；

重建模块62，用于根据扫描数据重建扫描对象的医学图像；

处理模块63，包括至少一个处理器，用于根据扫描数据和/或医学图像得到药代动力学参数图像，用于根据医学图像获取参考图像，以及用于根据参考图像对药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。

本实施例中，处理模块63根据噪声较低、清晰度较高的参考图像对药代动力学参数图像进行降噪，解决了相关技术中由于药代动力学参数图像自身的噪声水平较高，导致根据药代动力学参数图像计算得到的图像特征不够准确，降噪效果较差的问题，实现了在保持病灶对比度和轮廓清晰的同时，降低了药代动力学参数图像的噪声。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

s1，获取扫描对象的扫描数据，根据扫描数据重建扫描对象的医学图像；

s2，根据扫描数据和/或医学图像得到药代动力学参数图像；

s3，根据医学图像获取参考图像；

s4，根据参考图像对药代动力学参数图像进行降噪，得到降噪后的药代动力学参数图像。

需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

另外，结合上述实施例中的医学图像降噪方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种医学图像降噪方法。

本领域的技术人员应该明白，以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。