基于CT灌注影像的运动校正和伪影筛选方法及计算机设备与流程

本申请涉及医学图像处理领域，特别是涉及一种基于ct灌注影像的运动校正和伪影筛选方法及计算机设备。

背景技术：

1、脑ct灌注成像（ctp）是一种对患者脑部进行不同层面下的连续ct扫描的成像技术，是当前检查急性缺血性脑卒中的重要影像学方法。ctp影像包含多个空间层面、多个时相的影像，通过显示造影剂在脑组织中的浓度变化，反映脑组织血流情况。

2、在脑ct灌注影像扫描过程中，患者头部运动会导致不同时相的灌注影像在空间位置上无法对齐，即同一处脑组织在不同时相处于不同的空间位置。由于灌注结果是对脑ct灌注影像中每一个像素点不同时相的动态曲线分析得到的，因此患者的头部运动会影响最终的灌注分析结果，需要对不同时相的影像进行运动校正以将其对齐。

3、现有技术在进行灌注影像的运动校正时，一般使用第一个时相的图像作为固定图像，将其他图像配准到该图像上；但是在第一个时相的图像有严重伪影时，由于固定图像发生变形，这种方法无法得到较好的配准结果，影响对ct灌注影像的后续分析。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于ct灌注影像的运动校正方法。

2、本申请基于ct灌注影像的运动校正方法，包括：

3、获得包括若干层面的ct灌注影像，进行层面组合，获得每个时相的三维图像；

4、对任意一个时相的三维图像，分别获得与所有三维图像或其余所有三维图像的互信息平均值，将所述互信息平均值最大的三维图像作为基准图像、其余三维图像作为待配准的浮动图像；

5、根据所述基准图像对所述浮动图像进行运动校正，直至满足预期，获得校正图像。

6、可选的，对任意一个时相的三维图像，分别获得与所有三维图像或其余所有三维图像的互信息平均值，具体包括：

7、对任意一个时相的三维图像，获得与所有三维图像或其余所有三维图像的互信息；

8、对所述互信息进行归一化，得到互信息矩阵，进而获得互信息平均值。

9、可选的，对任意一个时相的三维图像，分别获得与所有三维图像的互信息平均值，具体利用以下方式完成：

10、

11、式中，表示第个时相，表示第个时相，表示时相数，表示第个时相与所有三维图像的互信息平均值，表示互信息矩阵；

12、

13、式中，表示第个时相的三维图像，表示第个时相的三维图像，表示归一化后的互信息。

14、可选的，对所述互信息进行归一化，具体利用下式进行：

15、

16、式中，表示第个时相的三维图像，表示第个时相的三维图像，表示互信息。

17、本申请还提供一种基于ct灌注影像的伪影筛选方法，包括：

18、如本申请所述的基于ct灌注影像的运动校正方法；

19、从所述校正图像中选择感兴趣区域，对所述感兴趣区域的每层图像进行分割、对分割图像的脑组织进行滤波，获得预处理图像；

20、在所述预处理图像的基础上，对任意一个时相的三维图像，分别获得与所有三维图像或其余所有三维图像的互信息，进而获得归一化互信息矩阵的平均值和标准差，根据所述平均值和标准差筛选符合预期的预处理图像。

21、可选的，所述ct灌注影像包括划分的颅顶层、中间层和颅底层，所述感兴趣区域为所述中间层；

22、对所述感兴趣区域的每层图像进行分割，具体包括：利用水平集方法对每个时相的每层图像进行分割。

23、可选的，根据所述平均值和标准差筛选符合预期的预处理图像，具体包括：

24、若所述平均值小于第一阈值、且所述标准差大于所述平均值与第二阈值的积，则判定所述预处理图像存在需要进行筛选的伪影图像。

25、可选的，根据所述平均值和标准差筛选符合预期的预处理图像，还包括在判定所述预处理图像存在需要进行筛选的伪影图像之后：

26、获得第三阈值与所述标准差的乘积，获得所述平均值与所述乘积的差值，若任意一个时相的三维图像的互信息平均值小于所述差值，则判定该三维图像为需要筛除的伪影图像。

27、可选的，所述伪影筛选方法还包括，针对筛除所述伪影图像后的剩余三维图像，进行时间插值和重新离散。

28、本申请还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现本申请所述的基于ct灌注影像的运动校正方法的步骤。

29、本申请基于ct灌注影像的运动校正方法至少具有以下效果：

30、本申请利用互信息平均值，选择相关度最大的三维图像作为基准图像，避免误采用伪影图像作为基准图像导致的不利后果，有利于提高图像配准的精度。并且本申请实现了流程全自动化，在保证图像配准精度的前提下，有利于提高工作效率。

31、本申请基于ct灌注影像的伪影筛选方法至少具有以下效果：

32、本申请基于运动校正后的校正图像，在筛选之前对每一帧图像进行预处理，减小了造影剂的影响，避免了脑组织内造影剂对互信息产生的干扰，颅骨部分的信息可用于进行互信息平均值筛选。避免了不同时相造影剂浓度对互信息值的影响，提高了利用互信息平均值筛选伪影图像的可靠性。

技术特征：

1.基于ct灌注影像的运动校正方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于ct灌注影像的运动校正方法，其特征在于，对任意一个时相的三维图像，分别获得与所有三维图像或其余所有三维图像的互信息平均值，具体包括：

3.如权利要求2所述的基于ct灌注影像的运动校正方法，其特征在于，对任意一个时相的三维图像，分别获得与所有三维图像的互信息平均值，具体利用以下方式完成：

4.如权利要求3所述的基于ct灌注影像的运动校正方法，其特征在于，对所述互信息进行归一化，具体利用下式进行：

5.基于ct灌注影像的伪影筛选方法，其特征在于，包括：

6.如权利要求5所述的基于ct灌注影像的伪影筛选方法，其特征在于，所述ct灌注影像包括划分的颅顶层、中间层和颅底层，所述感兴趣区域为所述中间层；

7.如权利要求5所述的基于ct灌注影像的伪影筛选方法，其特征在于，根据所述平均值和标准差筛选符合预期的预处理图像，具体包括：

8.如权利要求7所述的基于ct灌注影像的伪影筛选方法，其特征在于，根据所述平均值和标准差筛选符合预期的预处理图像，还包括在判定所述预处理图像存在需要进行筛选的伪影图像之后：

9.如权利要求8所述的基于ct灌注影像的伪影筛选方法，其特征在于，所述伪影筛选方法还包括，针对筛除所述伪影图像后的剩余三维图像，进行时间插值和重新离散。

10.计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1～4任一项所述的基于ct灌注影像的运动校正方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种基于CT灌注影像的运动校正和伪影筛选方法及计算机设备，基于CT灌注影像的运动校正方法，包括：获得包括若干层面的CT灌注影像，进行层面组合，获得每个时相的三维图像；对任意一个时相的三维图像，分别获得与所有三维图像或其余所有三维图像的互信息平均值，将所述互信息平均值最大的三维图像作为基准图像、其余三维图像作为待配准的浮动图像；根据所述基准图像对所述浮动图像进行运动校正，直至满足预期，获得校正图像。本申请利用互信息平均值，选择互信息平均值最大的为基准图像，避免误采用伪影图像，有利于提高图像配准的精度。并且本申请实现了流程全自动化，在保证图像配准精度的前提下，有利于提高工作效率。

技术研发人员：刘欣,单晔杰,何京松,冷晓畅,向建平
受保护的技术使用者：杭州脉流科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13