侧位图生成方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及一种侧位图生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、基于多通道探测器的能谱分割方法是一种使用普通射源，但使用具有多个通道的探测器来收集不同能量区间的x射线辐射的技术。

2、通常，多通道探测器是光子计数探测器，由多个探测单元组成，每个探测单元负责接收和计数特定能量范围内的x射线。每个通道的输出信号可以用于创建能量谱，反映不同组织结构的吸收特性。

3、然而，相较于传统的单通道探测器，多通道探测器的实现工艺更加复杂，它涉及到更多的电子学、信号处理和数据处理技术，需要更高的技术要求和制造成本。

4、基于射源两次成像的能谱分割方法是一种常用的技术，用于在同一位置分别使用高千伏和低千伏进行两次x射线拍摄。

5、然而，这种方法在实践中可能会受到运动伪影的影响，即由于两次拍摄之间的时间间隔引入的运动造成图像模糊或失真，这是因为在两次拍摄之间，在应用能谱分割技术的条件下，射源两次曝光，需要间隔一定时间，这种导致了探测移动的时间拉长，在对患者进行拍摄的过程中，拍摄时间越长对象或患者可能发生运动，这可能导致图像不完全对齐，传统的射源连续曝光不适用能谱分解方法，大探测器使用时存在的缺陷是成本高昂的缺点，因此能谱分割分解方法在实际应用中适用移动探测器。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供我们基快速kvp切换射源技术，可以在极快速度内完成两个不同能量区间的x光拍摄，x光拍摄的侧位图像和dr（数字化射线成像）的原理类似，都是通过对目标物体进行累加来生成图像。在x光影像中，x射线通过人体或物体时，会被不同组织结构的组织吸收或散射，因此在图像中会显示出这些组织结构的叠加效果。

2、由于x射线的穿透性，x光影像无法提供明确的深度信息，因此在侧位图像中，不同组织结构在某个方向上被叠加在一起。这意味着在侧位图像中，我们不能直接分辨出不同组织结构的层次和位置，而只能观察它们在整体上的相对位置和密度的变化。

3、为了更好地识别和解释侧位图像中的组织结构，通常需要结合其他成像技术或使用进一步的图像处理方法，实现了更加优越的侧位图像的骨组织能谱分割方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

5、一种侧位图生成方法，包括：

6、s102.探测器，能够向另一侧运动；

7、s104.利用脉冲信号序列控制信号，控制快速kvp切换射源快速曝光两次；

8、s106.曝光的同时，基于所述脉冲信号序列控制信号向探测器发送两次读图脉冲信号，以便探测器在每次曝光后均读取和记录x光信号；

9、s108.探测器读图生成两张x光图像；

10、s110.所述两张x光图像分解为两张能谱图像；

11、s112.对所述的两张能谱图像进行重建，根据人体的不同组织结构对不同能量的x射线的吸收特性，以便将所述两张能谱图像中不同组织结构的贡献分离出来，得到相应的目标图像；

12、s114.探测器匀速移动的过程中重复s104~s112的操作；

13、s116.将所述的探测器读图生成两张x光图像、分解的所述两张能谱图像和重建的所述目标图像分别单独拼接，获得被测对象的侧位图。

14、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，所述的快速kvp切换射源快速曝光时使用射源在同一个位置分别拍摄两次，射源的管电压被控制为在第一次拍摄时为第一千伏峰值，在第二次拍摄时为第二千伏峰值，其中所述第二千伏峰值高于第一千伏峰值至少20kv。

15、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，被测对象的侧位图，包括：

16、步骤s108中探测器读图生成两张x光图像分别拼接的两张侧位图；

17、步骤s110中分解后两张能谱图分别拼接的两张侧位图；

18、步骤s112中所述的两张能谱图像进行重建后目标图像分别拼接的两张侧位图。

19、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，在对两张x光图像进行分解的过程中，依据给定的两个不同能量的x射线曝光图像，其中两个不同能量分别为：第一次拍摄时为第一千伏峰值的射源的管电压，第二次拍摄时为高于第一千伏峰值至少20kv的第二千伏峰值，通过以下方程组，

20、v1=k1a1+k2a2+k3a1a2+k4a12+k5a22

21、v2=k6a1+k7a2+k8a1a2+k9a12+k10a22

22、对分解前的两张x光图像上的像素点的灰度值进行拟合表示，其中v1和v2表示为分解前图像上像素点的灰度值，a1和a2表示为分解后的像素点的灰度值，方程组中的k1，k2，k3，k4，k5，k6，k7，k8，k9，k10是已知的能谱特征参数。

23、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，探测器接收两次曝光产生的x射线辐射，并将其转换为电信号，探测器通过读取和记录电信号，生成两张x光图像，每张图像对应一次曝光的结果。

24、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，依据牛顿迭代法解方程组，依据迭代计算逐步逼近未知数a1和a2的解，得到分解后的像素点的灰度值。

25、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，设置a1和a2的初始值，在每次迭代中，根据当前的a1和a2值，带入方程组中，计算出方程组左侧和右侧的差值，通过不断迭代，使得差值趋近于0，得到方程组的解。

26、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，所述能谱特征参数表示为k系数，k1，k2，k3，k4，k5是第二千伏峰值的能谱特征参数，k6，k7，k8，k9，k10是第一千伏峰值的能谱特征参数。

27、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，所述k系数的校验方法，包括：

28、选择两种基准物质作为能谱特征参数的校准样本，制作多个模体，每个模体由不同比例厚度的两种基准物质混合构成；

29、对每个模体，分别使用第一千伏峰值和第二千伏峰值进行曝光拍摄，获得对应的v1和v2和已知的a1和a2的测量值；

30、使用最小二乘法求解参数，将测得的v1和v2和已知的a1和a2代入能谱分解方程组中，得到方程组左侧和右侧的差值；

31、使用最小二乘法，通过最小化差值的平方和，求解出k1，k2，k3，k4，k5，k6，k7，k8，k9，k10的数值。

32、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，拍摄人体组织原子序数接近的物质图像并将该图像应用于所述的两张能谱图像的重建，人体组织包括骨组织和软组织；

33、依据所述的能谱分解算法分解得到的第一分解参数并获取吸收系数，表示该物质的吸收特性；

34、拍摄目标组织图像；

35、依据所述的能谱分解算法分解得到目标组织分解参数；

36、依据吸收系数正交的系数对目标组织分解参数加权计算，得到重建的图像。

37、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，使用所述的能谱分解算法分解，选择拍摄和骨组织原子序数接近的物质的图像，将该图像应用于能谱分解方程组，得到第一分解参数c1和c2，将第一分解参数c1和c2除以模体厚度，得到吸收系数c1和c2；

38、拍摄目标组织图像，表示为图像a；

39、依据所述的能谱分解算法分解对图像a进行能谱分解，得到目标组织分解参数a1和a2；

40、使用和c1和c2正交的系数对a1和a2进行加权和计算；

41、通过以下公式计算新的图像a'=a1c2-a2c1，得到的图像a'即为不包含骨组织的图像。

42、本技术第一方面的一些可能的实现方式中，使用所述的能谱分解算法分解，选择拍摄和软组织原子序数接近的物质的图像，将该图像应用于能谱分解方程组，得到第一分解参数c1和c2，将第一分解参数c1和c2除以模体厚度，得到吸收系数c1和c2；

43、拍摄目标组织图像，表示为图像a；

44、依据所述的能谱分解算法分解对图像a进行能谱分解，得到目标组织分解参数a1和a2；

45、使用和c1和c2正交的系数对a1和a2进行加权和计算；

46、通过以下公式计算新的图像a''=a1c2-a2c1，得到的图像a''即为不包含软组织的图像。

47、根据本技术的第二方面，一种侧位图生成装置，包括：

48、快速kvp切换单元，与射源相连，并在接收到控制信号时，快速切换高压电源的输出电压，以实现快速kvp切换；被测图像获取单元，用于获取来自被测对象的图像；被测图像处理单元，用于对所述获取来自被测对象的图像进行处理以获得分解后的能谱图像；图像重建单元，用于对能谱图像进行重建以获得目标图像；侧位图获取单元，用于利用所述目标图像进行拼接获得被测对象的侧位图。

49、根据本技术的第三方面，一种电子设备，包括：存储器，所述存储器存储执行指令；以及处理器，所述处理器执行所述存储器存储的执行指令，使得所述处理器执行上述侧位图生成方法。

50、根据本技术的第四方面，一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行上述侧位图生成方法。

51、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

52、快速kvp切换的方式确实解决了移动小面积探测器拍摄侧位图像时出现位置偏差过大的问题，这种偏差可能会影响能谱分割的准确性，通过快速kvp切换射源技术，可以在极短的时间内快速切换不同能量区间的x光拍摄，从而获得具有不同能量特征的多张图像，这样，即使探测器的面积较小，也能够获得足够的数据进行能谱分割，避免了偏差过大的问题。

53、此外，这种技术还解决了大探测器价格昂贵的问题，传统上，大探测器由于其尺寸较大和复杂的制造工艺，价格较高，而采用快速kvp切换射源技术后，只需要移动小面积探测器，不再需要昂贵的大探测器设备，这降低了成本，并使得该技术更加经济实用。

54、因此，通过快速kvp切换的方式，我们既解决了移动小面积探测器拍摄侧位图像时的偏差问题，又克服了大探测器价格昂贵的限制，这为能谱分割技术的应用提供了一种更实用和成本效益的解决方案，有助于提高医学影像学的准确性和可靠性。