一种胸部x光图像中骨骼抑制的方法
【专利摘要】本发明属于X线图像处理【技术领域】，具体涉及一种胸部X光图像中骨骼抑制的方法。本发明对双能剪影图像中的正常胸片建立肺部轮廓模型，再应用三阶B样条小波变换对图像做三尺度小波分解，将分解后的图像使用2-jet方法提取特征图像，再使用支持向量回归机建立骨骼模型，将骨骼模型应用到X光图像中，从而提取对应的预测骨骼图像，最后用X光图像与预测的骨骼图像做图像减法从而得到预测的软组织图像。因为抑制骨骼方法大都采用神经网络方法，而此方法易陷入局部最优，训练结果不太稳定，所以本专利采用支持向量回归机来进行骨骼预测，得到了更优的结果。
【专利说明】一种胸部X光图像中骨骼抑制的方法
【技术领域】
[0001]本发明属于X线图像处理【技术领域】，具体涉及一种胸部X光图像中骨骼抑制的方法。
【背景技术】
[0002]肺癌是当今对人类健康危害最大的恶性肿瘤之一。特别是近半个世纪以来，随着空气污染造成的环境不断恶化及吸烟人口数量的大量增加，各国肺癌的发病率和病死率都在急剧上升。由于肺属于人体内部脏器，多数肺癌在开始的时候只是在身体内悄悄生长，患者没有任何感觉。当患者因咳嗽、咯血及胸痛等临床症状就诊时，大多数已经处于中晚期，错过了治疗的最佳时机。所以，肺癌的早期诊断与治疗是提高肺癌患者生存率的关键。
[0003]医学影像检查不仅能通过图像发现病灶的存在，定位病灶在全肺的位置，还能观察病灶的大小、形态及密度等物理特征。胸部疾病的影像诊断是以胸部X线摄影为主体的，但在胸部X线图像中，经常会由于病症位于图像中的肋骨或者锁骨结构遮挡区域而造成漏诊。
[0004]双能量减影(Dual Energy Subtraction, DES)是在数字胸部χ线摄影基础上发展的一种较新的成像技术。它利用骨与软组织对χ线光子的能量衰减方式不同，以及不同原子量的物质的光电吸收效应差别，利用数字摄影将两种吸收效应的信息进行分离，选择性去除骨或软组织的衰减信息，进而获得纯粹的软组织像和骨组织像。因此应用双能量剪影技术可以得到三张图像，一张正常胸片，一张软组织图像和一张骨骼图像。
[0005]DES的软组织减影图像对胸部小结节性病变，钙化结节性病变，肺纹理病变，特别是位于肺肋骨、锁骨重叠处结节性病变的清晰显示率明显高于普通胸部X光图像。这主要是减影区的肺部软组织图像除去了骨骼等重叠因素的影响，对于肋骨，锁骨相重叠的病灶显示清晰，这对于肋软骨钙化较多的患者更为有益。
[0006]国内外的一些研究机构对胸部X光图像中骨骼抑制问题进行研究。一些国外学者利用正常的胸部X光图像来估计骨骼结构模型，产生骨骼抑制图像来图高病变的检测性能。Ahmed及Rasheed等人提出利用独立成分分析(Independent ComponentAnalysis, ICA)方法来抑制后侧肋骨，进而提高结节的可见度。Jiann等人提出一种非参数的正常胸片中肋骨抑制算法。该算法由肺分割、肋骨分割、肋骨灰度估计及抑制等部分组成，提出利用实数编码遗传算法(Real-coded genetic algorithm, RCGA)来估计肋骨的灰度，进而实现肋骨的抑制。
[0007]还有一些学者利用DES图像中的正常胸部图像及骨骼图像，构造回归模型，进而达到生成骨骼抑制图像的目的。Loog等人提出基于非线性回归的图像滤波算法来从χ光图像中获得骨骼结构及软组织图像。该算法通使用k最近邻回归算法建立DES肺部图像与骨骼图像的回归模型。Kenji Suzuki等人提出基于多分辨率大规模训练人工神经元网络(Multiresolution massive training artificial neural network, MTANN)的图像处理技术来抑制X光图像中骨骼区域的对比度。该算法采用双能图像中的X光图像与骨结构图像作为训练数据，利用MTANN建立回归模型。在生成的骨骼抑制图像中，结节及血管等解剖结构清晰可见。
[0008]综上所述，国内外对于胸部X光图像中骨骼抑制的研究才刚刚兴起。原有的大多数研究是基于普通胸部X光图像中的骨骼提取、分割、模型建立及移去等。但是，由于普通X光图像中骨骼结构复杂，且边缘区域灰度的对比度较低等特点，仅利用普通X光图像实现骨骼的分割与抑制比较困难。而利用双能图像的骨骼回归模型可以从一个完全下颖的角度来获得骨骼图像，不要再对分割算法进行研究。由于在模型建立过程中，使用大量DES骨骼图像信息，因此获得的预测图像精度较高。
【发明内容】
[0009]针对现有技术存在的不足，本发明提供一种稳定度高的胸部X光图像中骨骼抑制的方法。
[0010]本发明采取按如下步骤进行:
[0011]步骤1:模型肺部初始轮廓位置的确定；
[0012]步骤1.1:标记训练集中每张图像肺边界的边界点；
[0013]步骤1.2:对齐训练形状向量；通过缩放、旋转和平移的操作使训练形状对齐，使它们尽可能对齐紧密，设Xi是训练集中第i个形状中η个点的向量
【权利要求】
1.一种胸部X光图像中骨骼抑制的方法，具体步骤如下: 步骤1:模型肺部初始轮廓位置的确定； 步骤1.1:标记训练集中每张图像肺边界的边界点； 步骤1.2:对齐训练形状向量；通过缩放、旋转和平移的操作使训练形状对齐，使它们尽可能对齐紧密，设Xi是训练集中第i个形状中η个点的向量,Xi= (xiCI, yi0,...xik, yik,...，xin-1，yin-1)T，其中，(xik.Yik)是第i个形状中第k个点,给定两个相似形状Xi和Xj,选择旋转角度Θ、缩放S、平移(tx，ty)，则M(s，θ ) [χ]代表旋转角度为Θ和缩放比例为s的变换，使以下加权和最小化将Xi映射为Xj:
2.根据权利要求1所述的一种胸部X光图像中骨骼抑制的方法，其特征在于:所述步骤1.2:对齐训练形状向量的具体步骤如下: 所述的将分块的数据映射到特征空间的具体方法如下: 步骤1.2.1:旋转、缩放和平移每个肺区域形状，使其与训练集中的第一个形状对齐； 步骤1.2.2:根据对齐形状，计算平均形状； 步骤1.2.3:旋转、缩放和平移平均形状使其与第一个形状对齐； 步骤1.2.4:重新将每个形状与当前平均形状对齐； 步骤1.2.5:如果过程收敛或者到指定循环次数，退出；否则转到步骤。
3.根据权利要求1所述的一种胸部X光图像中骨骼抑制的方法，其特征在于:所述步骤3中B样条多尺度小波变换的特征图像提取为3阶B样条多尺度小波变换，当m=3时，各项滤波器系数为
4.根据权利要求1所述的一种胸部X光图像中骨骼抑制的方法，其特征在于:所述步骤3中对胸部χ光图像做三尺度小波分解。
5.根据权利要求1所述的一种胸部X光图像中骨骼抑制的方法，其特征在于:所述步骤3.2中，高斯滤波的尺度为σ=2、4。
【文档编号】G06T7/00GK103824281SQ201410007747
【公开日】2014年5月28日 申请日期:2014年1月7日 优先权日:2014年1月7日
【发明者】郭薇, 张国栋, 丛林, 王柳 申请人:沈阳航空航天大学