CN103065313A - 一种晶体位置表建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种晶体位置表建立方法，包括以下步骤：1）利用形态学方法对二维位置散点图进行预处理；2）识别二维位置散点图的顶点；3）对步骤2）识别的顶点的正确性进行判断，如果步骤2）识别的顶点全部正确进入步骤4），如果步骤2）识别的顶点存在错误，则对错误的顶点进行人工矫正后进入步骤4）；4）将顶点按照行依次进行分类；5）根据每相邻两行间的依次相邻的上、下、左、右的4个顶点的坐标，完成所有中点的计算；6）将所有中点分别以行和列进行曲线拟合，完成二维位置散点图的分割。本发明可以广泛应用于正电子发射断层成像系统的晶体位置表建立过程中。

Description

一种晶体位置表建立方法

技术领域

本发明涉及一种晶体位置表建立方法，特别是关于一种适用于正电子发射断层成像系统的晶体位置表建立方法。

背景技术

正电子发射断层成像系统是在分子水平上利用影像技术研究人体心脑代谢和受体功能的一种先进的医疗设备。正电子发射断层成像能够反映组织、细胞的代谢情况和生理活动，具有很高的灵敏度，在临床上对心脏、脑和肿瘤疾病的诊断具有指导意义。在正电子发射断层成像系统中，晶体位置表是用于将湮灭事件的光子的位置映射到一个二维晶体检测器的相应晶体上。晶体位置表的准确性影响整个正电子发射断层成像系统的性能，为了得到晶体位置表，首先需要采集二维位置散点图，二维位置散点图表示每个位置测量到的入射光子事件数；然后对应不同的检测器晶体，将二维位置散点图分割成不同的区域，从而得到晶体位置表。

目前用于建立晶体位置表的方法主要有：基于混合高斯模型的统计模型法、分水岭法、自组织特征映射法、主成份分析法以及基于傅立叶模板的非严格注册法；其中，基于混合高斯模型的方法使用平均点删除法去除过识别点，容易出现误删除；分水岭法对图像前期处理敏感，图像前期处理结果对后期的分割影响很大；自组织特征映射和主成份分析方法都需要训练集，如果训练集与待分割图像存在较大不同时，准确性容易降低；基于傅立叶模板的方法需要经验估计模板，应用有限。上述用于建立晶体位置表的方法虽然都有各自的适用性，由于它们对图像处理方法的经验参数敏感或者计算开销大，因此需要一种简单、稳定的晶体位置表建立方法。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种对正电子断层成像系统的二维晶体检测器快速、准确分割的晶体位置表建立方法。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种晶体位置表建立方法，包括以下步骤：1）利用形态学方法对二维位置散点图进行预处理；2）识别二维位置散点图的顶点；3）对步骤2）识别的顶点的正确性进行判断，如果步骤2）识别的顶点全部正确进入步骤4），如果步骤2）识别的顶点存在错误，则对错误的顶点进行人工矫正后进入步骤4）；4）将顶点按照行依次进行分类；5）根据每相邻两行间的依次相邻的上、下、左、右的4个顶点的坐标，完成所有中点的计算；6）将所有中点分别以行和列进行曲线拟合，完成二维位置散点图的分割。

所述步骤1）利用形态学方法对二维位置散点图进行预处理，包括以下步骤：1）读取二维位置散点图；2）对二维位置散点图进行高帽变换；3）对二维位置散点图进行低帽变换；4）将高帽变换后的图像与低帽变换后的图像作差运算；5）将步骤4）得到的图像进行高斯平滑处理。

所述步骤2）识别二维位置散点图的顶点，包括以下步骤：1）根据高斯平滑后图像中的像素点的大小选取正方形模板大小；2）采用正方形模板从坐标原点依次遍历高斯平滑后的图像，寻找顶点。

所述步骤4）将顶点按照行依次进行分类，包括以下步骤：1）人工在图像上选取某一行中x方向间距最小的两个顶点，计算x方向最小距离dx_min，选取某一列中y方向间距最大的顶点，并计算y方向最大距离dy_max；2）以坐标系的原点为初始点，从左往右依次遍历图像，完成第一行所有顶点的寻找，并将第一行顶点作为参考行；3）选取第一行中x坐标和y坐标值最小的点作为参考顶点；4）将第一行的所有顶点移除并刷新图像；5）如果剩余顶点只有一个，则此点为下一行的第一个顶点，如果剩余顶点大于一个，则计算剩余的所有顶点与参考顶点的x、y方向偏移距离，移除y方向偏移距离大于最大行距dy_max的顶点，并在剩余顶点中移除x方向偏移距离大于最小距离dx_min的顶点，如果存在两个顶点x方向偏移距离均小于dx_min，则选择x坐标最小的点作为最终识别到的顶点；6）移除上述步骤5）中完成识别的顶点；7）选择第一行中的其它点分别依次作为参考点，重复上述步骤5）和6），直至完成第二行的所有顶点的识别，将第二行的所有顶点移除并刷新图像；8）将新识别的行作为新的参考行，将新的参考行中的顶点依次作为新的参考顶点，重复上述步骤5）～7），直至所有行的所有顶点都识别完成。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明由于采用形态学方法对二维位置散点图进行预处理，因此能够有效提高顶点识别的正确率。2、本发明由于采用快速行列分类方法的过程将顶点按照行依次进行分类，并将所有顶点的中点分别以行和列进行曲线拟合作为边界，完成二维位置散点图的分割，因此能够有效提高了程序的效率。本发明可以广泛应用于正电子发射断层成像系统的晶体位置表建立过程中。

附图说明

图1是本发明的二维位置散点示意图；

图2是本发明的晶体位置表建立方法的流程示意图；

图3是本发明对实施例进行高低帽变换的效果示意图，图3（a）是对实施例进行高帽变换效果图；图3（b）是对实施例进行低帽变换效果图；图3（c）是对实施例的高低帽变换做差后效果图；

图4是本发明的实施例经高斯平滑后的效果图；

图5是本发明识别的所有顶点示意图；

图6是本发明的顶点分类流程示意图；

图7是本发明对实施例计算中点的效果图；

图8是本发明对实施例进行分割的结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

如图1所示，在正电子发射断层成像系统中，为了得到晶体位置表，首先通过一湮灭光子源不断发射光子，二维晶体检测器不断接收光子最终得到二维位置散点图，二维位置散点图中的每个像素（如图1中所示的白点）记录的是每个坐标位置上检测到的入射γ光子事件数。

如图2所示，本发明的晶体位置表建立方法包括以下步骤：

1、利用形态学方法对二维位置散点图进行预处理，包括以下步骤：

1）读取二维位置散点图，并将图像的左上角的第一个像素点定义为坐标原点，将以坐标原点向右定义为x轴，以坐标原点向下定义为y轴，本发明实施例中的图像大小可以是256×256，但是不限于此。

2）对二维位置散点图进行高帽变换，得到高帽变换后的图像如图3（a）所示；

高帽变换的定义为：

Th_t(x,y)＝f(x,y)-f°g(x,y)        （1）

式中，f(x,y)为二维位置散点图，g(x,y)为结构元素，x为图像的横坐标，y为图像的纵坐标，°表示开运算，开运算的定义为：

式中，

和Θ分别为膨胀和腐蚀运算。

3）对二维位置散点图进行低帽变换，得到低帽变换后的图像如图3（b）所示；

Th_b(x,y)＝f·g(x,y)-f(x,y)（3）

式中，f(x,y)为二维位置散点图，g(x,y)为结构元素，x为图像的横坐标，y为图像的纵坐标，·表示闭运算，闭运算的定义为：

$f\·g=f\⊕\mathrm{g\Θg}---\left(4\right)$

式中，

和Θ分别为膨胀和腐蚀运算。

4）将高帽变换后的图像与低帽变换后的图像作差运算，得到经高低帽作差后的图像如图3（c）所示；

$F(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Th}\_t(x,y)-\mathrm{Th}\_b(x,y)& \mathrm{Th}\_t(x,y)-\mathrm{Th}\_b(x,y)>0\\ 0& \mathrm{Th}\_t(x,y)-\mathrm{Th}\_b(x,y)\≤0\end{array}\right.---\left(5\right)$

5）将步骤4）得到的图像进行高斯平滑处理（如图4所示）；

二维高斯函数定义为：

$G(x,y)=\frac{1}{2\mathrm{\π}{\mathrm{\σ}}^2}{e}^{-(x^2+y^2)/\left(2{\mathrm{\σ}}^2\right)}---\left(6\right)$

式中，x为图像的横坐标，y为图像的纵坐标，σ为标准方差，本发明的实施例中σ=1。

2、识别二维位置散点图的顶点，即局域极大值点，包括以下步骤：

1）根据高斯平滑后图像中的像素点（圆形白色点）的大小选取正方形模板大小，正方形模板边长l的取值范围为其中，d为像素点的直径，如图3实例中的正方形的模板边长取15个像素，即：正方形的模板大小为15×15。

2）采用正方形模板从坐标原点依次遍历高斯平滑后的图像，寻找顶点，具体过程为：如果中心像素值比邻域像素值大，则该中心像素为顶点，顶点识别结果如图5所示。

3、对步骤2识别的顶点的正确性进行判断，如果步骤2识别的顶点全部正确进入步骤4，如果步骤2识别的顶点存在错误，则对错误的顶点进行人工矫正后进入步骤4；

对识别的顶点的正确性进行判断是基于两个条件：1）顶点的总数目是否与晶体的总数目相一致；2）所有顶点的位置是否与图像的每一像素点中心相对应（像素点为图4中的圆形白色点）。在识别过程中因为图像的质量会出现识别错误的情况，如果识别的顶点不满足上述条件之一，则需要通过人工矫正，添加或者删除错误顶点，可以通过鼠标选择要添加顶点的位置或者需要删除的顶点进行操作，添加顶点的位置根据相邻顶点的位置人工确定，如果识别的顶点是完全正确的，则不需要进行人工矫正，直接进入步骤4。

4、如图6～7所示，将顶点按照行依次进行分类，包括以下步骤：

1）人工在图像上选取某一行中x方向间距最小的两个顶点，计算x方向最小距离dx_min；选取某一列中y方向间距最大的顶点，并计算y方向最大距离dy_max；

2）以坐标系的原点为初始点，从左往右依次遍历图像，完成第一行所有顶点的寻找，并将第一行顶点作为参考行；

3）选取第一行中x坐标和y坐标值最小的点作为参考顶点；

4）将第一行的所有顶点移除并刷新图像；

5）如果剩余顶点只有一个，则此点为下一行的第一个顶点，如果剩余顶点大于一个，则计算剩余的所有顶点与参考顶点的x、y方向偏移距离，移除y方向偏移距离大于最大行距dy_max的顶点，并在剩余顶点中移除x方向偏移距离大于最小距离dx_min的顶点，如果存在两个顶点x方向偏移距离均小于dx_min，则选择x坐标最小的点作为最终识别到的顶点；

6）移除上述步骤5）中完成识别的顶点；

7）依次选择第一行中的其它点分别依次作为参考点，重复上述步骤5）和6），直至完成第二行的所有顶点的识别，将第二行的所有顶点移除并刷新图像；

8）将新识别的行作为新的参考行，将新的参考行中的顶点依次作为新的参考顶点，重复上述步骤5）～7），直至所有行的所有顶点都识别完成。

5、根据每相邻两行间的依次相邻的上、下、左、右的4个顶点的坐标，完成所有中点的计算，中点的计算公式为：

$x=\frac{x_1+x_2+x_3+x_4}{4}---\left(7\right)$

$y=\frac{y_1+y_2+y_3+y_4}{4}---\left(8\right)$

式中，x,y为中点的坐标，x₁,x₂,x₃,x₄和y₁,y₂,y₃,y₄分别为相邻两行的4个顶点的坐标。

6、将所有中点分别以行和列进行曲线拟合，拟合形成的横、纵交错的曲线为晶体位置表的位置，完成二维位置散点图的分割，分割结果如图8所示，图8中的左边线通过第一列和第二列晶体间的分界线减去一个常数平移得到，常数通常为一二列晶体的分界线和二三列晶体的分界线之间距离的平均值，其他的边线也通过上述方法得到。

上述各实施例仅用于说明本发明，其中方法的各步骤等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (5)

1.一种晶体位置表建立方法，包括以下步骤：

1）利用形态学方法对二维位置散点图进行预处理；

2）识别二维位置散点图的顶点；

3）对步骤2）识别的顶点的正确性进行判断，如果步骤2）识别的顶点全部正确进入步骤4），如果步骤2）识别的顶点存在错误，则对错误的顶点进行人工矫正后进入步骤4）；

4）将顶点按照行依次进行分类；

5）根据每相邻两行间的依次相邻的上、下、左、右的4个顶点的坐标，完成所有中点的计算；

6）将所有中点分别以行和列进行曲线拟合，完成二维位置散点图的分割。

2.如权利要求1所述的一种晶体位置表建立方法，其特征在于：所述步骤1）利用形态学方法对二维位置散点图进行预处理，包括以下步骤：

1）读取二维位置散点图；

2）对二维位置散点图进行高帽变换；

3）对二维位置散点图进行低帽变换；

4）将高帽变换后的图像与低帽变换后的图像作差运算；

5）将步骤4）得到的图像进行高斯平滑处理。

3.如权利要求1所述的一种晶体位置表建立方法，其特征在于：所述步骤2）识别二维位置散点图的顶点，包括以下步骤：

1）根据高斯平滑后图像中的像素点的大小选取正方形模板大小；

2）采用正方形模板从坐标原点依次遍历高斯平滑后的图像，寻找顶点。

4.如权利要求2所述的一种晶体位置表建立方法，其特征在于：所述步骤2）识别二维位置散点图的顶点，包括以下步骤：

1）根据高斯平滑后图像中的像素点的大小选取正方形模板大小；

2）采用正方形模板从坐标原点依次遍历高斯平滑后的图像，寻找顶点。

5.如权利要求1或2或3或4所述的一种晶体位置表建立方法，其特征在于：所述步骤4）将顶点按照行依次进行分类，包括以下步骤：

1）人工在图像上选取某一行中x方向间距最小的两个顶点，计算x方向最小距离dx_min，选取某一列中y方向间距最大的顶点，并计算y方向最大距离dy_max；

2）以坐标系的原点为初始点，从左往右依次遍历图像，完成第一行所有顶点的寻找，并将第一行顶点作为参考行；

3）选取第一行中x坐标和y坐标值最小的点作为参考顶点；

4）将第一行的所有顶点移除并刷新图像；

5）如果剩余顶点只有一个，则此点为下一行的第一个顶点，如果剩余顶点大于一个，则计算剩余的所有顶点与参考顶点的x、y方向偏移距离，移除y方向偏移距离大于最大行距dy_max的顶点，并在剩余顶点中移除x方向偏移距离大于最小距离dx_min的顶点，如果存在两个顶点x方向偏移距离均小于dx_min，则选择x坐标最小的点作为最终识别到的顶点；

6）移除上述步骤5）中完成识别的顶点；

7）选择第一行中的其它点分别依次作为参考点，重复上述步骤5）和6），直至完成第二行的所有顶点的识别，将第二行的所有顶点移除并刷新图像；

8）将新识别的行作为新的参考行，将新的参考行中的顶点依次作为新的参考顶点，重复上述步骤5）～7），直至所有行的所有顶点都识别完成。

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