中上边界点的一个亮度超过亮 度阈值的点作为种子点，运用区域增长法获取靠近轮廓上边界的高亮度区域，直至获得所 有靠近轮廓上边界的上高亮度区域RT; 下高亮度区域获取单元，用于逐行选取取靠近水平分组中下边界点的一个亮度超过亮 度阈值的点作为种子点，运用区域增长法获取靠近轮廓下边界的高亮度区域，直至获得所 有靠近轮廓下边界的下高亮度区域RB。
[0046]进一步的，在所述MRA脑图像数据的背景抑制系统中，所述重建模块400具体包括： 模板获取单元，用于根据获得的左高亮度区域RL、右高亮度区域RR、上高亮度区域RT及 下高亮度区域RB创建一个图像模版T;其中：
抠除单元，用于根据图像模版T将原始MRA脑图像数据中与图像模板T对应数据抠除，得 到第二处理MRA脑图像。
[0047] MIP处理单元，用于对第二处理MRA脑图像进行MIP三维重建处理，获得血管图像。
[0048] 综上所述，本发明提供了一种MRA脑图像数据的背景抑制方法及系统，方法包括： 对原始MRA脑图像数据进行图像亮度归一化处理与图像平滑处理，得到第一处理MRA脑图 像;获取轮廓阈值，对第一处理MRA脑图像进行阈值化处理后，提取图像的外轮廓链码信息； 根据图像的外轮廓链码信息选取种子点，并通过区域生长法获取靠近轮廓的高亮区域;根 据高亮区域的信息建立图像模板，将原始MRA脑图像数据中图像模板对应数据去除，并进行 MIP重建，得到血管图像。本发明对T0F-MRA脑图像中的外围头皮信息进行自动去除，抑制 了MIP处理结果的背景噪声，达到改善血管细节结构、突出血管结构形态、降低百叶窗噪声 的效果，并得到了清晰的血管图像。
[0049] 可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及本发 明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保 护范围。
【主权项】
1. 一种MRA脑图像数据的背景抑制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： A、 对原始MRA脑图像数据进行图像亮度归一化处理与图像平滑处理，得到第一处理MRA 脑图像； B、 获取轮廓阈值，对第一处理MRA脑图像进行阈值化处理后，提取图像的外轮廓链码信 息； C、 根据图像的外轮廓链码信息选取种子点，并通过区域生长法获取靠近轮廓的高亮区 域； D、 根据高亮区域的信息建立图像模板，将原始MRA脑图像数据中图像模板对应数据去 除，并进行MIP重建，得到血管图像。2. 根据权利要求1所述MRA脑图像数据的背景抑制方法，其特征在于，所述步骤A具体包 括： A1、获取原始MRA脑图像数据的最大亮度值_，以，做为原始MRA脑图像数 据中各片层图像数据的归一化因子，归一化各片层图像数据，得到归一化MRA脑图像数据； 其中，；=〇:.1.....i 】，N为图像片层数； A2、根据cvSmooth函数对归一化MRA脑图像数据进行平滑处理，得到第一处理MRA脑图 像。3. 根据权利要求2所述MRA脑图像数据的背景抑制方法，其特征在于，所述步骤B具体包 括： B1、计算选取轮廓阈值，对第一处理MRA脑图像进行阈值分割，获取MRA数据的二值化轮 廓数据； B2、对二值化轮廓数据进行轮廓提取，获取外轮廓链码信息。4. 根据权利要求3所述MRA脑图像数据的背景抑制方法，其特征在于，所述步骤C具体包 括： C1、对所述轮廓链码信息进行水平分组和竖直分组，获取轮廓在各行的左右边界点和 在各列的上下边界点； C2、逐行选取取靠近水平分组中左边界点的一个亮度超过亮度阈值的点作为种子点， 运用区域增长法获取靠近轮廓左边界的高亮度区域，直至获得所有靠近轮廓左边界的左高 亮度区域RL; C3、逐行选取取靠近水平分组中右边界点的一个亮度超过亮度阈值的点作为种子点， 运用区域增长法获取靠近轮廓右边界的高亮度区域，直至获得所有靠近轮廓右边界的右高 亮度区域RR; C4、逐行选取取靠近水平分组中上边界点的一个亮度超过亮度阈值的点作为种子点， 运用区域增长法获取靠近轮廓上边界的高亮度区域，直至获得所有靠近轮廓上边界的上高 亮度区域RT; C5、逐行选取取靠近水平分组中下边界点的一个亮度超过亮度阈值的点作为种子点， 运用区域增长法获取靠近轮廓下边界的高亮度区域，直至获得所有靠近轮廓下边界的下高 亮度区域RB。5. 根据权利要求4所述MRA脑图像数据的背景抑制方法，其特征在于，所述步骤D具体包 括： D1、根据获得的左高亮度区域RL、右高亮度区域RR、上高亮度区域RT及下高亮度区域RB 创建一个图像模版T;其中，T=RL:URRURTiiRB; D2、根据图像模版T将原始MRA脑图像数据中与图像模板T对应数据抠除，得到第二处理 MRA脑图像； D3、对第二处理MRA脑图像进行MIP三维重建处理，获得血管图像。6. -种MRA脑图像数据的背景抑制系统，其特征在于，包括： 预处理模块，用于对原始MRA脑图像数据进行图像亮度归一化处理与图像平滑处理，得 到第一处理MRA脑图像； 轮廓检测模块，用于获取轮廓阈值，对第一处理MRA脑图像进行阈值化处理后，提取图 像的外轮廓链码信息； 外围高信号检查模块，用于根据图像的外轮廓链码信息选取种子点，并通过区域生长 法获取靠近轮廓的高亮区域； 重建模块，用于根据高亮区域的信息建立图像模板，将原始MRA脑图像数据中图像模板 对应数据去除，并进行MIP重建，得到血管图像。7. 根据权利要求6所述MRA脑图像数据的背景抑制方法，其特征在于，所述预处理模块 具体包括： 归一化单元，用于获取原始MRA脑图像数据的最大亮度值以 为原 始MRA脑图像数据中各片层图像数据的归一化因子，归一化各片层图像数据，得到归一化 MRA脑图像数据;其中，，汊-1，Ν为图像片层数； 平滑处理单元，用于根据cvSmooth函数对归一化MRA脑图像数据进行平滑处理，得到第 一处理MRA脑图像。8. 根据权利要求7所述MRA脑图像数据的背景抑制系统，其特征在于，所述轮廓检测模 块具体包括： 二值化处理单元，用于计算选取轮廓阈值，对第一处理MRA脑图像进行阈值分割，获取 MRA数据的二值化轮廓数据； 链码信息提取单元，用于对二值化轮廓数据进行轮廓提取，获取外轮廓链码信息。9. 根据权利要求8所述MRA脑图像数据的背景抑制系统，其特征在于，所述外围高信号 检查模块具体包括： 边界点获取单元，用于对所述轮廓链码信息进行水平分组和竖直分组，获取轮廓在各 行的左右边界点和在各列的上下边界点； 左高亮度区域获取单元，用于逐行选取取靠近水平分组中左边界点的一个亮度超过亮 度阈值的点作为种子点，运用区域增长法获取靠近轮廓左边界的高亮度区域，直至获得所 有靠近轮廓左边界的左高亮度区域RL; 右高亮度区域获取单元，用于逐行选取取靠近水平分组中右边界点的一个亮度超过亮 度阈值的点作为种子点，运用区域增长法获取靠近轮廓右边界的高亮度区域，直至获得所 有靠近轮廓右边界的右高亮度区域RR; 上高亮度区域获取单元，用于逐行选取取靠近水平分组中上边界点的一个亮度超过亮 度阈值的点作为种子点，运用区域增长法获取靠近轮廓上边界的高亮度区域，直至获得所 有靠近轮廓上边界的上高亮度区域RT; 下高亮度区域获取单元，用于逐行选取取靠近水平分组中下边界点的一个亮度超过亮 度阈值的点作为种子点，运用区域增长法获取靠近轮廓下边界的高亮度区域，直至获得所 有靠近轮廓下边界的下高亮度区域RB。10.根据权利要求9所述MRA脑图像数据的背景抑制系统，其特征在于，所述重建模块具 体包括： 模板获取单元，用于根据获得的左高亮度区域RL、右高亮度区域RR、上高亮度区域RT及 下高亮度区域RB创建一个图像模版T;其中，T=RL:U RRURTy RB; 抠除单元，用于根据图像模版T将原始MRA脑图像数据中与图像模板T对应数据抠除，得 到第二处理MRA脑图像； ΜΙΡ处理单元，用于对第二处理MRA脑图像进行ΜΙΡ三维重建处理，获得血管图像。
【专利摘要】本发明提供了一种MRA脑图像数据的背景抑制方法及系统，方法包括：对原始MRA脑图像数据进行图像亮度归一化处理与图像平滑处理，得到第一处理MRA脑图像；获取轮廓阈值，对第一处理MRA脑图像进行阈值化处理后，提取图像的外轮廓链码信息；根据图像的外轮廓链码信息选取种子点，并通过区域生长法获取靠近轮廓的高亮区域；根据高亮区域的信息建立图像模板，将原始MRA脑图像数据中图像模板对应数据去除，并进行MIP重建，得到血管图像。本发明对？TOF-MRA脑图像中的外围头皮信息进行自动去除，抑制了MIP处理结果的背景噪声，达到改善血管细节结构、突出血管结构形态、降低百叶窗噪声的效果，并得到了清晰的血管图像。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105608702
【申请号】CN201511002080
【发明人】段鹏
【申请人】深圳安科高技术股份有限公司
【公开日】2016年5月25日
【申请日】2015年12月29日