一种结合成像目标3D模型的DR图像基材料分解方法与流程

一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法
技术领域
1.本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法。


背景技术：

2.随着x射线成像技术的发展，数字x射线dr成像、传统ct、双能ct在医学成像、安全检查、无损检测等领域已获得广泛应用，基于光子计数探测器的多能ct也在快速发展之中。基于x射线图像的基材料分解是当前的研究热点，利用基材料分解可以进行物质的定量分析、生成伪单能图像、提高图像质量等等，在医学成像、安全检查、无损检测等领域具有重要的应用价值。基材料分解是一个非线性逆问题，具有不适定性等特点。基材料分解主要集中于双能ct和多能ct应用领域。双能ct利用两种不同能谱的x射线对待检测目标进行扫描成像，与传统的单一能谱下的传统ct成像技术相比，双能ct能够利用两种衰减信息实现基材料分解；多能ct利用光子计数探测器实现对多个能段光子的探测，与双能ct相比，可实现更多基材料的分解，具有更重要的应用价值。然而受数字x射线dr成像原理的限制，其获取的信息量少，目前尚未见利用数字x射线dr成像进行基材料分解的方法。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题是针对背景技术中所涉及到的缺陷，提供一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法，能生成两种基材料分解图像，有利于后续dr图像的处理与定量分析。
4.本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
5.一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法，包括以下步骤：
6.步骤1：将成像目标3d模型与dr图像i(x，y)进行配准，获得与dr图像i(x，y)对应的深度图像d(x，y)；
7.步骤2：选择两种基材料，建立基材料分解模型，对其进行求解得到两个基材料分解系数图像b1(x，y)和b2(x，y)；
8.步骤3：利用基材料分解系数图像b1(x，y)和b2(x，y)计算基材料分解图像i1(x，y)和i2(x，y)。
9.作为本发明一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法进一步的优化方案，步骤1中深度图像d(x，y)计算的方法为：
10.首先对成像目标3d模型进行虚拟投影，生成投影深度图像d
p
(x，y)；接着对d
p
(x，y)和i(x，y)进行图像配准，得到空间几何变换函数t(x，y)；最后按如下公式计算深度图像d(x，y)：
11.d(x，y)＝d
p
(t(x，y))。
12.作为本发明一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法进一步的优化方案，步骤2中基材料分解模型为：
[0013][0014]
其中，μ1和μ2表示两种基材料的线性衰减系数。
[0015]
作为本发明一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法进一步的优化方案，步骤2中两种基材料分解图像按如下公式分别计算：
[0016]
i1(x，y)＝μ1b1(x，y)；
[0017]
i2(x，y)＝μ2b2(x，y)。
[0018]
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0019]
本发明运用dr成像原理和成像目标3d模型建立基材料分解模型，通过对dr图像进行处理，就能获得基材料分解图像，为后续dr图像处理与定量分析提供有效的依据。针对人体组织dr成像，如果基材料选择骨组织和软组织，那么就可以获得骨组织图像和软组织图像。
附图说明
[0020]
图1为一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法的流程图。
具体实施方式
[0021]
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
[0022]
如图1所示，本发明公开了一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法，下面以胸部dr图像为例进行说明，具体步骤如下：
[0023]
步骤1：将胸部的3d模型与胸部的dr图像i(x，y)进行配准，获得与dr图像i(x，y)对应的深度图像d(x，y)，其计算的方法为：
[0024]
首先对胸部3d模型进行虚拟投影，生成投影深度图像d
p
(x，y)；接着对d
p
(x，y)和i(x，y)进行图像配准，得到空间几何变换函数t(x，y)；最后按如下公式计算深度图像d(x，y)：
[0025]
d(x，y)＝d
p
(t(x，y))。
[0026]
步骤2：选择骨组织和软组织作为两种基材料，建立基材料分解模型，对其进行求解得到骨组织和软组织基材料分解系数图像b1(x，y)和b2(x，y)，基材料分解模型为：
[0027][0028]
其中，μ1和μ2分别表示骨组织和软组织基材料的线性衰减系数。
[0029]
步骤3：利用骨组织和软组织基材料分解系数图像b1(x，y)和b2(x，y)计算骨组织和软组织基材料分解图像i1(x，y)和i2(x，y)，两种基材料分解图像按如下公式分别进行计算：
[0030]
i1(x，y)＝μ1b1(x，y)；
[0031]
i2(x，y)＝μ2b2(x，y)。
[0032]
本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0033]
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。


技术特征：
1.一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将成像目标3d模型与dr图像i(x，y)进行配准，获得与dr图像i(x，y)对应的深度图像d(x，y)；步骤2：选择两种基材料，建立基材料分解模型，对其进行求解得到两个基材料分解系数图像b1(x，y)和b2(x，y)；步骤3：利用基材料分解系数图像b1(x，y)和b2(x，y)计算基材料分解图像i1(x，y)和i2(x，y)。2.根据权利要求1所述的一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法，其特征在于，深度图像d(x，y)计算的方法为：首先对成像目标3d模型进行虚拟投影，生成投影深度图像d
p
(x，y)；接着对i(x，y)和d
p
(x，y)进行图像配准，得到空间几何变换函数t(x，y)；最后按如下公式计算深度图像d(x，y)：d(x，y)＝d
p
(t(x，y))。3.根据权利要求1所述的一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法，其特征在于，基材料分解模型为：其中，μ1和μ2表示两个基材料的线性衰减系数。4.根据权利要求1所述的一种结合成像目标3d模型的dr图像基材料分解方法，其特征在于，两种基材料分解图像按如下公式分别进行计算：i1(x，y)＝μ1b1(x，y)；i2(x，y)＝μ2b2(x，y)。

技术总结
本发明公开了一种结合成像目标3D模型的DR图像基材料分解方法，首先将成像目标3D模型与DR图像I(x，y)进行配准，获得与DR图像I(x，y)对应的深度图像D(x，y)；然后，选择两种基材料，建立基材料分解模型，对其进行求解得到两个基材料分解系数图像B1(x，y)和B2(x，y)；最后，利用基材料分解系数图像B1(x，y)和B2(x，y)计算基材料分解图像I1(x，y)和I2(x，y)。y)。y)。


技术研发人员：周正东 周宁霖 周红
受保护的技术使用者：镇江慧影科技发展有限公司
技术研发日：2021.01.08
技术公布日：2022/7/12