双能量CT图像处理方法、装置以及图像处理设备与流程

本申请涉及ct图像处理技术领域，尤其涉及一种双能量ct图像处理方法、装置以及图像处理设备。

背景技术：

双能量ct扫描技术利用不同物质在不同管电压下衰减系数不同，具有分析被检组织的物质组成成分的功能。通常可以对被检组织进行双能量ct扫描，得到双能量ct图像，对该双能量ct图像进行图像处理，用户依据处理结果可以对被检组织进行物质的区分和鉴别，以识别病灶。

相关技术中，可以针对被检组织不同切面的双能量ct图像，在该双能量ct图像中手动选择感兴趣区域，之后，计算得出感兴趣区域的单能量图像、物质密度图像、原子序数图像、能谱曲线等等，用户再依据这些图像进行计算分析，以对感兴趣区域进行物质的区分和鉴别。

由此可见，相关技术中是在双能量ct图像中手动选择感兴趣区域，并且是在二维层面上，对被检组织进行物质的区分和鉴别，以识别病灶的，然而，由于每一切面都会受到噪声影响，从而将影响对该切面的感兴趣区域进行物质的区分和鉴别的准确性，继而影响病灶识别结果的准确性；同时，仅单独地依据某一切面的双能量ct图像进行病灶识别，并无法识别出病灶的区域、大小、形状等空间信息。因此，相关技术中，对被检组织进行病灶识别的准确度较低，效率也较低。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请提供一种双能量ct图像处理方法、装置以及图像处理设备，以提高对被检组织进行病灶识别的准确度和效率。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本申请实施例的第一方面，提供一种双能量ct图像处理方法，所述方法包括：

对被检组织进行双能量ct扫描，得到所述被检组织的切面成像序列，所述切面成像序列中包括多个切面的切面成像；

针对每一切面的切面成像，在所述切面成像中识别感兴趣区域；

针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出所述感兴趣区域的物质组成信息；

根据所述每一切面成像中感兴趣区域的物质组成信息，对所述被检组织的三维图像进行处理，得到三维可视化物质构造图，所述被检组织的三维图像是依据所述切面成像序列进行三维重建得到的。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种双能量ct图像处理装置，所述装置包括：

扫描单元，用于对被检组织进行双能量ct扫描，得到所述被检组织的切面成像序列，所述切面成像序列中包括多个切面的切面成像；

识别单元，用于针对每一切面的切面成像，在所述切面成像中识别感兴趣区域；

计算单元，用于针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出所述感兴趣区域的物质组成信息；

第一处理单元，用于根据所述每一切面成像中感兴趣区域的物质组成信息，对所述被检组织的三维图像进行处理，得到三维可视化物质构造图，所述被检组织的三维图像是依据所述切面成像序列进行三维重建得到的。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种图像处理设备，包括：内部总线，以及通过内部总线连接的存储器、处理器；其中，

所述存储器，用于存储双能量ct图像处理的控制逻辑对应的机器可读指令；

所述处理器，用于读取所述存储器上的所述机器可读指令，并执行所述指令以实现如下操作：

对被检组织进行双能量ct扫描，得到所述被检组织的切面成像序列，所述切面成像序列中包括多个切面的切面成像；

针对每一切面的切面成像，在所述切面成像中识别感兴趣区域；

针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出所述感兴趣区域的物质组成信息；

根据所述每一切面成像中感兴趣区域的物质组成信息，对所述被检组织的三维图像进行处理，得到三维可视化物质构造图，所述被检组织的三维图像是依据所述切面成像序列进行三维重建得到的。

由上述实施例可见，通过对被检组织进行双能量ct扫描，得到被检组织的切面成像序列，针对每一切面的切面成像，在切面成像中自动识别感兴趣区域，可以提升效率，满足用户体验；之后，针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出物质组成信息，并依据该物质组成信息，对被检组织的三维图像进行处理，得到三维可视化物质构造图，可以辅助用户从三维角度对感兴趣区域进行物质的区分和鉴别，从而医生可以较为准确、直观地识别出病灶的区域、大小、形状等空间信息，从而提高对被检组织进行病灶识别的准确度和效率。

附图说明

图1为本申请双能量ct图像处理方法的一个实施例流程图；

图2为本申请双能量ct图像处理方法的另一个实施例流程图；

图3为本申请双能量ct图像处理方法的再一个实施例流程图；

图4为本申请双能量ct图像处理方法的又一个实施例流程图；

图5为本申请双能量ct图像处理装置的一个实施例框图；

图6为本申请双能量ct图像处理装置的另一个实施例框图；

图7为本申请图像处理设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

为了解决相关技术中，对被检组织进行病灶识别的准确度较低，效率也较低的问题，本申请提出一种双能量ct图像处理方法、装置以及设备，以提高对被检组织进行病灶识别的准确度和效率。

首先，列举下述实施例一对本申请双能量ct图像处理方法进行说明。

实施例一：

请参见图1，为本申请双能量ct图像处理方法的一个实施例流程图，该方法可以包括以下步骤：

步骤101：对被检组织进行双能量ct扫描，得到被检组织的切面成像序列，该切面成像序列中包括多个切面的切面成像。

本申请实施例中，可以对被检组织进行双能量ct扫描，得到被检组织的多个切面的切面成像，即被检组织的切面成像序列。其中，每一切面的切面成像包括该切面的高能量图像和低能量图像。

步骤102：针对每一切面的切面成像，在切面成像中识别感兴趣区域。

本申请实施例中，可以针对每一切面的切面成像，在切面成像中自动识别感兴趣区域，从而相较于现有技术中需手动划分感兴趣区域而言，可以提高对双能量ct图像进行处理的效率。

在一个可选的实现方式中，可以根据要分析的病灶类型识别感兴趣区域，具体的，以其中一个切面成像为例，获取该切面成像中每一像素点的灰度值，将灰度值大于预设灰度阈值的像素点所组成的区域确定为感兴趣区域。

需要说明的是，通过上述描述可知，切面的切面成像中包括切面的高能量图像和低能量图像，那么，则可以在高能量图像和低能量图像中的其中一幅图像上按照上述过程识别感兴趣区域，之后，在另一幅图像上，将相同位置的区域确定为感兴趣区域即可。

还需要说明的是，不同的物质在不同能量下具有不同的衰减系数，从而在不同能量下的成像并不相同，从而，按照上述过程在高能量图像或低能量图像上识别感兴趣区域时，所依据的灰度阈值可以不同，本申请对灰度阈值的具体值并不做限制。

步骤103：针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出感兴趣区域的物质组成信息。

在一实施例中，针对每一切面成像中的感兴趣区域，可以根据切面成像中的高能量图像和低能量图像，计算得出感兴趣区域的物质参数，依据该物质参数，确定感兴趣区域的物质组成信息。

在一个可选的实现方式中，该物质参数可以为物质密度。具体的，根据高能量图像和低能量图像，计算得出感兴趣区域中每一像素点的物质密度；针对感兴趣区域中的每一像素点，根据像素点的物质密度查找预设的物质密度范围与物质之间的对应关系，获得像素点的物质密度所属的物质密度范围，为了描述方便，本申请中将像素点的物质密度所属的物质密度范围称为目标范围，继而可以将目标范围对应的物质确定为像素点上的物质。

在本步骤中，具体是如何计算得出每一个像素点的物质密度的，本领域技术人员可以参见现有技术中的相关描述，本申请对此不作详述。

在另一个可选的实现方式中，该物质参数可以为原子序数。具体的，根据高能量图像和低能量图像，计算得出感兴趣区域中每一像素点的原子序数；针对感兴趣区域中的每一像素点，根据像素点的原子序数查找预设的原子序数与物质之间的对应关系，获得与像素点的原子序数所对应的物质，该所对应的物质即为像素点上的物质。

在本步骤中，具体是如何计算得出每一个像素点的原子序数的，本领域技术人员可以参见现有技术中的相关描述，本申请对此不作详述。

在再一个可选的实现方式中，该物质参数可以为灰度变化值。具体的，根据高能量图像和低能量图像，计算得出感兴趣区域中每一像素点的灰度变化值；之后，针对感兴趣区域中每一像素点，将像素点的灰度变化值与预设的能谱曲线进行对比，依据对比结果确定所述像素点上的物质。

具体是如何计算得出每一个像素点的灰度变化值，并依据上述对比结果，并确定像素点上的物质的，可以参见现有技术中的相关描述，本申请对此不作详述。

此外，在本申请中，还可以依据感兴趣区域的物质组成信息，以及感兴趣区域病变的类型、感兴趣区域的位置及大小、感兴趣区域在不同能量下的灰度值及其相邻区域的信息、等等，采用机器学习的方法，或者其他识别、分类方法判断出感兴趣区域是否为病灶区域，通过该种处理，可以排除仅根据物质密度或原子序数而确定的疑似病灶区域，即假阳性病灶区域；并且，通过该种处理，可以便于用户直观地确定病灶区域，以确定是否对感兴趣区域进行后续的分析研究，提高用户的工作效率。

步骤104：根据每一切面成像中感兴趣区域的物质组成信息，对被检组织的三维图像进行处理，得到三维可视化物质构造图，该被检组织的三维图像是依据切面成像序列进行三维重建得到的。

在本申请中，可以依据对被检组织进行双能量ct扫描，得到的被检组织的切面成像序列，通过三维重建技术，得到被检组织的三维图像。

在本申请实施例中，为了便于用户直观地了解被检组织的物质组成，可以根据每一切面成像中感兴趣区域的物质组成信息，对被检组织的三维图像进行伪彩处理，得到伪彩显示的三维物质图像，为了描述方便，本申请中将该伪彩显示的三维物质图像称为三维可视化物质构造图。需要说明的是，在该三维可视化物质构造图中，不同的颜色表示不同的物质，从而用户通过颜色，即可直观地对区分不同的物质。

在本申请中，得到上述三维可视化物质构造图之后，还可以输出该三维可视化物质构造图，通过该三维可视化物质构造图，用户可以直观地了解感兴趣区域的物质组成，以及物质的区域、大小、形状等空间信息，从而可以直观地了解病灶的区域、大小、形状等空间信息。

本领域技术人员可以理解的是，基于与上述类似的处理，本申请中还可以得到感兴趣区域，即病灶的三维可视化物质构造图，具体的，可以在针对每一切面成像，识别出感兴趣区域后，还可以依据该每一切面成像中的感兴趣区域进行三维重建，得到感兴趣区域的三维图像，即病灶的三维图像，之后，可以依据上述描述的感兴趣区域的物质组成信息，对该病灶的三维图像进行伪彩处理，得到病灶的三维可视化物质构造图。

由上述实施例可见，通过对被检组织进行双能量ct扫描，得到被检组织的切面成像序列，针对每一切面的切面成像，在切面成像中自动识别感兴趣区域，可以提升效率，满足用户体验；之后，针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出物质组成信息，并依据该物质组成信息，对被检组织的三维图像进行处理，得到三维可视化物质构造图，可以辅助用户从三维角度对感兴趣区域进行物质的区分和鉴别，从而医生可以较为准确、直观地识别出病灶的区域、大小、形状等空间信息，从而提高对被检组织进行病灶识别的准确度和效率。

至此，完成实施例一的描述。

其次，在本申请中，为了更好的辅助用户对感兴趣区域进行物质的区分和鉴别，在本申请中，还可以进行其他处理，如下，列举下述实施例二、实施例三，以及实施四分别说明。

实施例二：

请参见图2，为本申请双能量ct图像处理方法的另一个实施例流程图，该方法可以包括以下步骤：

步骤201：对被检组织进行双能量ct扫描，得到被检组织的切面成像序列，该切面成像序列中包括多个切面的切面成像。

步骤202：针对每一切面的切面成像，在切面成像中识别感兴趣区域。

步骤201与步骤202的相关描述可以参见上述实施例一中步骤101与步骤102的描述，在此不再详述。

步骤203：针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出感兴趣区域的物质参数。

在本申请实施例中，物质参数可以包括下述至少一项：物质密度、原子序数、灰度变化值。

具体可参见上述实施例一的步骤103中的相关描述，在此不再详述。

步骤204：根据物质参数对被检组织的三维图像进行伪彩处理，得到伪彩显示的三维物质参数图像。

在一实施例中，若在步骤203中计算得出感兴趣区域中每一像素点的物质密度，则可以根据每一切面成像中感兴趣区域的每一像素点的物质密度，对被检组织的三维图像进行伪彩处理，得到伪彩显示的三维密度图像，为了描述方便，本申请中将该伪彩显示的三维密度图像称为三维可视化密度图，并输出该三维可视化密度图。需要说明的是，在该三维可视化密度图中，不同的颜色表示不同的密度，或者不同的颜色表示不同的密度范围。

在一实施例中，若在步骤204中计算得出感兴趣区域中每一像素点的原子序数，则可以根据每一切面成像中感兴趣区域的每一像素点的原子序数，对被检组织的三维图像进行伪彩处理，得到伪彩显示的三维原子序数图像，为了描述方便，本申请中将该伪彩显示的三维原子序数图像称为三维可视化原子序数图，并输出该三维可视化原子序数图。需要说明的是，在该三维可视化原子序数图中，不同的颜色表示不同的原子序数，或者不同的颜色表示不同的原子序数范围。

在一实施例中，若在步骤204中计算得出感兴趣区域中每一像素点的灰度变化值，则可以根据每一切面成像中感兴趣区域的每一像素点的灰度变化值，对被检组织的三维图像进行伪彩处理，得到伪彩显示的三维灰度变化图像，为了描述方便，本申请中将该伪彩显示的三维灰度变化图像称为三维可视化灰度变化图，并输出该三维可视化灰度变化图。需要说明的是，在该三维可视化灰度变化图中，不同的颜色表示不同的灰度变化值，或者不同的颜色表示不同的灰度变化范围。

本领域技术人员可以理解的是，基于与上述类似的处理，本申请中还可以得到感兴趣区域，即病灶的伪彩显示的三维物质参数图像，具体的，可以在针对每一切面成像，识别出感兴趣区域后，还可以依据该每一切面成像中的感兴趣区域进行三维重建，得到感兴趣区域的三维图像，即病灶的三维图像，之后，可以依据上述描述的感兴趣区域的物质参数，对该病灶的三维图像进行伪彩处理，得到病灶的伪彩显示的三维物质参数图像，例如，可以依据上述描述的感兴趣区域中每一像素点的物质密度，对该病灶的三维图像进行伪彩处理，得到病灶的三维可视化物质密度图；又例如，可以依据上述描述的感兴趣区域中的每一像素点的原子序数，对该病灶的三维图像进行伪彩处理，得到病灶的三维可视化原子序数图。

由上述实施例可见，通过针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出感兴趣区域的物质参数，根据该物质参数对被检组织的三维图像进行伪彩处理，得到伪彩显示的三维物质参数图像，由于在该三维物质参数图像中，不同颜色可以表示不同的物质参数，从而可以使用户通过该三维物质参数图像直观地了解到病灶中不同的物质组成部分，并可以辅助用户从三维角度对病灶进行物质的区分和鉴别，从而医生可以较为准确、直观地识别出病灶的区域、大小、形状等空间信息，从而提高对被检组织进行病灶识别的准确度和效率。

至此，完成实施例二的描述。

实施例三：

请参见图3，为本申请双能量ct图像处理方法的再一个实施例流程图，该方法可以包括以下步骤：

步骤301：对被检组织进行双能量ct扫描，得到被检组织的切面成像序列，该切面成像序列中包括多个切面的切面成像。

步骤302：针对每一切面的切面成像，在切面成像中识别感兴趣区域。

步骤301与步骤302的相关描述可以参见上述实施例一中步骤101与步骤102的描述，在此不再详述。

步骤303：针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出感兴趣区域的物质参数。

在一实施例中，上述物质参数可以为物质密度，也即可以计算得出感兴趣区域中每一像素点的物质密度。

在一实施例中，上述物质参数可以为原子序数，也即可以计算得出感兴趣区域中每一像素点的原子序数。

步骤304：根据物质参数对切面成像进行伪彩处理，得到伪彩显示的二维物质参数图像。

在一实施例中，若在步骤303中计算得出感兴趣区域中每一像素点的物质密度，则可以根据每一切面成像中感兴趣区域的每一像素点的物质密度，对切面成像进行伪彩处理，得到伪彩显示的二维密度图像，在该二维密度图像中，不同的颜色表示不同的密度，或者不同的颜色表示不同的密度范围。

在一实施例中，若在步骤303中计算得出感兴趣区域中每一像素点的原子序数，则可以根据每一切面成像中感兴趣区域的每一像素点的原子序数，对切面成像进行伪彩处理，得到伪彩显示的二维原子序数图像，在该二维原子序数图像中，不同的颜色表示不同的原子序数。

由上述实施例可见，通过针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出感兴趣区域的物质参数，根据该物质参数对切面成像进行伪彩处理，得到伪彩显示的二维物质参数图像，由于在该二维物质参数图像中，不同颜色可以表示不同的物质参数，从而可以使用户通过该二维物质参数图像直观地了解到具体每一切面对应的组织中不同的物质组成成分。

至此完成实施例三的描述。

需要说明的是，在上述三个实施例中得到物质密度之后，还可以以数值的形式进行显示，在显示计算得出的物质密度的同时，还可以显示体模中对应物质的物质密度，以供用户对比分析，提升用户体验，同理，在得到物质密度后，还可以绘制得出物质密度曲线图，或者物质密度直方图，或者以表格形式展示的物质密度、等等。

实施例四：

请参见图4，为本申请双能量ct图像处理方法的又一个实施例流程图，该方法可以包括以下步骤：

步骤401：对被检组织进行双能量ct扫描，得到被检组织的切面成像序列，该切面成像序列中包括多个切面的切面成像。

步骤401的相关描述可以参见上述实施例一中步骤101的描述，在此不再详述。

步骤402：根据切面成像序列，计算得到被检组织的单能量图像序列，该单能量图像序列可以包括每一切面在多种能量下的单能量图像。

举例来说，假设对被检组织进行双能量扫描时，两个球管的管电压分别为80kv和140kv，即可以得到被检组织在140kv下的高能量图像序列和在80kv下的低能量图像序列，通过该两种能量下的图像序列，可以计算得到被检组织在其它能量，例如100kv，120kv，等等能量下的单能量图像。

步骤403：输出单能量图像。

在一个可选的实现方式中，可以由医生输入指定能量与指定切面的序列号，按照序列号输出指定切面在指定能量下的单能量图像。

在另一个可选的实现方式中，可以按照设定的排列顺序，例如，能量从低到高的顺序，依次播放指定切面在多能量下的单能量图像。

在再一个可选的实现方式中，可以由用户输入指定能量，那么，在计算得到被检组织在多种能量下的单能量图像序列后，可以优先输出该预先设置的指定能量下的单能量图像序列。

需要说明的是，用户可以根据要分析的病变类型，针对该类型的病变中不同成分，例如草酸盐和尿酸盐，在不同能量下的衰减情况不同，分析得出不同成分在切面成像中灰度差异最大的能量，将该能量设置为指定能量。

进一步的，在本申请中，还可以基于多能量下的单能量图像序列进行三维重建，得到被检组织在多能量下的三维图像，与上述描述同理，可以由医生输入指定能量，从而输出被检组织在指定能量下的三维图像；或者，可以按照设定的排列顺序，依次播放被检组织在多能量下的三维图像。

此外，在本申请中，还可以基于多能量下的单能量图像计算得出感兴趣区域中每一像素点的灰度值变化，依据灰度值变化情况绘制出感兴趣区域的能谱曲线。

由上述实施例可见，通过根据切面成像序列，计算得到被检组织的单能量图像序列，该单能量图像序列可以包括每一切面在多种能量下的单能量图像，并输出单能量图像，从而可以便于用户对比分析同一被检组织在不同能量下的ct成像，以对被检组织进行全面的分析，更准确地确定病灶信息。

与前述双能量ct图像处理方法的实施例相对应，本申请还提供了双能量ct图像处理装置的实施例。

请参考图5，为本申请双能量ct图像处理装置的一个实施例框图，该装置可以包括扫描单元51、识别单元52、计算单元53，以及第一处理单元54。

其中，该扫描单元51，可以用于对被检组织进行双能量ct扫描，得到所述被检组织的切面成像序列，所述切面成像序列中包括多个切面的切面成像；

该识别单元52，可以用于针对每一切面的切面成像，在所述切面成像中识别感兴趣区域；

该计算单元53，可以用于针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出所述感兴趣区域的物质组成信息；

该第一处理单元54，可以用于根据所述每一切面成像中感兴趣区域的物质组成信息，对所述被检组织的三维图像进行处理，得到三维可视化物质构造图，所述被检组织的三维图像是依据所述切面成像序列进行三维重建得到的。

请参考图6，为本申请双能量ct图像处理装置的另一个实施例框图，该图6所示装置在上述图5所示装置的基础上，其中，识别单元52可以包括：获取子单元521、确定子单元522。

该获取子单元521，可以用于获取所述切面成像中每一像素点的灰度值；

该确定子单元522，可以用于将灰度值大于预设灰度阈值的像素点所组成的区域确定为感兴趣区域。

在一实施例中，所述切面的切面成像包括：所述切面的高能量图像和低能量图像；

所述计算单元53可以包括：第一计算子单元531、第一查找子单元532、物质确定子单元533。

其中，该第一计算子单元531，可以用于根据所述高能量图像和低能量图像，计算得出所述感兴趣区域中每一像素点的物质参数；

该第一查找子单元532，可以用于针对所述感兴趣区域中每一个像素点，根据所述像素点的物质参数查找物质参数参考范围与物质之间的对应关系，获得所述像素点的物质参数所属的目标范围；

该物质确定子单元533，可以用于将所述目标范围对应的物质确定为所述像素点上的物质。

在一实施例中，所述第一处理单元54可以具体用于：

对所述被检组织的三维图像进行伪彩处理，得到三维可视化物质构造图，其中，在所述三维可视化物质构造图中，不同的颜色表示不同的物质。

所述装置还可以包括：第一输出单元55。

该第一输出单元55，可以用于输出所述被检组织的三维可视化物质构造图。

在一实施例中，所述物质参数包括下述至少一项：

物质密度、原子序数、灰度变化值。

在一实施例中，所述装置还可以包括下述至少一项(图6中未示出)：

第二处理单元，用于根据每一切面成像中感兴趣区域的每一像素点的物质密度，对所述被检组织的三维图像进行伪彩处理，得到三维可视化密度图，其中，在所述三维可视化密度图中，不同的颜色表示不同的密度，或者不同的颜色表示不同的密度范围；输出所述三维可视化密度图；

第三处理单元，用于根据每一切面成像中感兴趣区域的每一像素点的原子序数，对所述被检组织的三维图像进行伪彩处理，得到三维可视化原子序数图，其中，所述三维可视化原子序数图中，不同的颜色表示不同的原子序数，或者不同的颜色表示不同的原子序数范围；输出所述三维可视化原子序数图；

第四处理单元，用于根据每一切面成像中感兴趣区域的每一像素点的灰度变化值，对所述被检组织的三维图像进行伪彩处理，得到三维可视化灰度变化图，其中，在所述三维可视化灰度变化图中，不同的颜色表示不同的灰度变化值，或者不同的颜色表示不同的灰度变化范围；输出所述三维可视化灰度变化图。

在一实施例中，所述装置还可以包括(图6中未示出)：融合能量计算单元、三维重建单元，获取单元、第二输出单元。

其中，该融合能量计算单元，可以用于根据所述被检组织的切面成像序列，计算得到所述被检组织的单能量图像序列，所述单能量图像序列包括所述每一切面在多种能量下的单能量图像；

该三维重建单元，可以用于依据所述单能量图像序列进行三维重建，得到所述被检组织在所述多种能量下的三维图像；

该获取单元，可以用于获取指定能量；

该第二输出单元，可以用于输出所述被检组织在所述指定能量下的三维图像。

请参考图7，为本申请图像处理设备的一个实施例示意图，该图像处理设备可以包括：内部总线710，通过内部总线710连接的存储器720、处理器730。

其中，所述存储器720，可以用于存储双能量ct图像处理的控制逻辑对应的机器可读指令；

所述处理器730，可以用于读取所述存储器上的所述机器可读指令，并执行所述指令以实现如下操作：

对被检组织进行双能量ct扫描，得到所述被检组织的切面成像序列，所述切面成像序列中包括多个切面的切面成像；

针对每一切面的切面成像，在所述切面成像中识别感兴趣区域；

针对每一切面成像中的感兴趣区域，计算得出所述感兴趣区域的物质组成信息；

根据所述每一切面成像中感兴趣区域的物质组成信息，对所述被检组织的三维图像进行处理，得到三维可视化物质构造图，所述被检组织的三维图像是依据所述切面成像序列进行三维重建得到的。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。