CN104462149B - 一种图像处理方法及图像处理装置 - Google Patents

Abstract

一种图像处理方法和图像处理装置。所述图像处理方法包括：提供若干周期的图像；选取一个周期内的图像，所述图像具有属性信息，所述属性信息包括时间信息或位置信息；为所述一个周期内的图像指定分类信息，并建立所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系。本发明图像处理方法和图像处理装置较现有技术每幅图像一一指定的技术方案，提高了对图像的分类信息指定及调整的效率。

Description

一种图像处理方法及图像处理装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及图像处理装置。

背景技术

目前脑功能成像技术已得到了广泛应用，其中功能性磁共振成像技术（functional magnetic resonance imaging，fMRI）是在磁共振成像技术（magneticresonance imaging，MRI）的基础上发展起来的，其原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发的血液动力的改变。由于fMRI具有非侵入性、没有辐射暴露等问题而得到广泛应用。

目前大部分的功能性磁共振成像都是用血氧浓度相依对比（Blood oxygen-leveldependent，BOLD）的方法来侦测脑中的反应区域。BOLD-fMRI是以脱氧血红蛋白的磁敏感效应为基础的MR成像技术，其图像空间及时间分辨率高，可以相对准确地显示激活功能区的位置、大小和范围，并且没有离子辐射，可以无侵害的直接对人脑进行反复的观察测量，是研究大脑认知功能的重要技术之一。

BOLD-fMRI在扫描过程中需要确定实验系统、制定刺激方案，扫描加权图像。扫描过程中需要伴随刺激的“开”（on）和“关”（off）。BOLD加权像有刺激态和静息态之分。为了抑制图像中的各种噪声，需要在统一的状态下反复获取多幅图像，参与计算的图像越多，BOLD加权统计分析越有意义，越接近真实值。在获得一系列的图像后再经过统计处理最终得到脑功能活动图。为了确保结果的正确性，需要在统计处理之前严格区分采集图像中哪些是刺激态图像，哪些是静息态图像。

由于BOLD-fMRI采集的不同时间及不同空间的图像序列非常复杂且庞大，因此对静息态和刺激态图像的分类指定过程也非常复杂。现有技术中对图像进行分类指定的方法通常是：选取某一空间位置某一个时间周期内采集的图像做样本，对该周期内的每张图像一一指定分类信息，即分别将每一张图像指定为静息态图像或者刺激态图像；然后将该周期内的每张图像的分类信息映射到其他同一空间位置其他周期的图像，以及其他不同空间位置的所有图像。

现有的对BLOD-fMRI图像进行分类指定的方法需要对一个周期内的所有图像一张一张的进行分类指定；另外，若对该周期内的图像的属性进行调整时，通常需要重新对该周期内的所有图像重新进行一一的指定，这种分类方法过程繁琐，效率不高。更多关于磁共振图像的处理方法可参考公开号为CN102663414A、发明名称为“一种基于脑功能成像的识别大脑认知状态的方法”的中国专利申请。

发明内容

本发明解决的问题是现有技术中对图像的分类信息进行指定及调整过程时流程繁琐、效率不高。

为解决上述问题，本发明提供一种图像处理方法，包括：

提供若干周期的图像；

选取一个周期内的图像，所述图像具有属性信息，所述属性信息包括时间信息或位置信息；

为所述一个周期内的图像指定分类信息，并建立所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系。

可选的，所述图像处理方法还包括：通过调整图像的分类信息与属性信息的对应关系，对应调整所述周期内的图像的分类信息。

可选的，所述图像处理方法还包括：图形化所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系；

并基于图形调整操作调整所述一个周期内的图像的分类信息与所述属性信息的对应关系。

可选的，所述图像处理方法还包括：根据调整后的一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系获得其他周期内的图像的属性信息对应的分类信息。

可选的，所述图像处理方法还包括：基于所有周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系对图像进行加权处理。

可选的，所述图像处理方法还包括：基于时间数量调整操作调整所述一个周期内的时间信息图像的个数数量。

可选的，所述一个周期内的图像具有相同的位置信息。

可选的，所述为所述一个周期内的图像指定分类信息包括：基于所述图像携带的分类信息为所述一个周期内的图像指定分类信息，或者基于所述图像携带的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息，或者基于预设的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息。

可选的，所述图像为功能性磁共振图像，所述图像的分类信息包括：静息态信息和刺激态信息，并基于切换操作将静息态信息与属性信息的对应关系和刺激态信息与属性信息的对应关系进行切换。

本发明还提供一种图像处理装置，包括：

图像提供单元，适于提供若干周期的图像；

图像选取单元，适于选取一个周期内的图像，所述图像具有属性信息，所述属性信息包括时间信息或位置信息；

分类信息指定单元，适于为所述一个周期内的图像指定分类信息；

对应关系建立单元，适于建立所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系。

可选的，所述图像处理装置还包括：图像属性调整单元，所述图像属性调整单元适于通过调整图像的分类信息与属性信息的对应关系，对应调整所述周期内的图像的分类信息。

可选的，所述图像处理装置还包括：图形化单元，适于图形化所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系；所述图像属性调整单元还适于基于图形调整操作调整所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系。

可选的，所述图像处理装置还包括分类信息获得单元，适于根据调整后的一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系获得其他周期内的每个属性信息对应的分类信息。

可选的，所述分类信息指定单元包括：

第一处理单元，适于基于所述图像携带的分类信息为所述一个周期内的图像指定分类信息；

第二处理单元，适于基于所述图像携带的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息；

第三处理单元，适于基于预设的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息。

与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：

本发明技术方案的图像处理方法，为所述一个周期内的图像指定分类信息，将一个周期内的图像的分类信息与属性信息建立对应关系。基于该对应关系，可以在对该周期内的图像的分类信息进行调整时，只需要将待调整的图像的分类信息与属性信息的对应关系进行调整即可，较现有技术每幅图像一一指定的方式，提高了对图像的分类信息指定及调整的效率。

可选方案中，通过图形化所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系，可以通过图形调整操作可以很容易的调整该周期内各个图像的分类信息与属性信息的对应关系，从而提高了对图像进行分类指定的效率。

可选方案中，当选取的一个周期内的图像携带有分类信息或实验方案信息时可基于所述分类信息或实验方案信息为该周期内的图像指定分类信息。通过这样的方式为图像指定的分类信息非常准确，从而进一步提高了分类指定的效率及指定的准确性，因此最终形成的加权图像的准确性也得到了提高。

可选方案中，还可以基于数量调整操作调整一个周期内的图像的数量，这样既可以将不属于该周期内的图像剔除又可以将遗漏的图像补充至该周期内，从而可以更加精确的得出一个周期内的图像，进而提高了后续对图像的属性进行指定的准确性，也提高了分类指定的效率。

可选方案中，还可以基于切换操作将静息态信息与属性信息的对应关系和刺激态与属性信息的对应关系互换。通过切换操作可以从整体上对一个周期内的图像的静息态和刺激态进行互换，从而进一步提高了图像处理的效率。这是因为：BOLD-fMRI图像具有特殊性，在一个周期内属于静息态的图像是连续采集获得的，属于刺激态的图像也是连续采集获得的。这样若对该周期内的图像指定分类时出现状态的颠倒错误时，就可以直接根据切换操作将静息态和刺激态进行互换，从而提高图像处理的效率。

附图说明

图1是本发明图像处理方法的一流程示意图；

图2是本发明图像处理方法的另一流程示意图；

图3是本发明提供的图形化界面的参考示意图；

图4是本发明中对分类信息进行调整后的图形化界面示意图；

图5是本发明图像处理装置的实施例一的结构示意图；

图6是本发明图像处理装置的实施例二的结构示意图；

图7是本发明图像处理装置的实施例三的结构示意图；

图8是本发明图像处理装置的实施例四的结构示意图。

具体实施方式

正如背景技术中所述的，BOLD-fMRI图像序列非常复杂和庞大，为保证加权形成的图像的质量，在加权处理之前需要严格区分图像中的属性，也就是说，需要严格指定每张图像的分类信息。现有的指定和调整图像的分类信息的过程非常复杂，导致最终成像的效率不高。

本发明提供了一种图像的处理方法，能够有效地提高分类信息的指定或者调整过程的效率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

图1示出了本发明图像处理方法的流程示意图。参考图1，所述图像处理方法包括：

步骤S1：提供若干周期的图像。

本实施例中，所述图像为功能性磁共振图像，通过磁共振系统获取若干周期的脑功能图像。

步骤S2：选取一个周期内的图像，所述图像具有属性信息，所述属性信息包括时间信息或位置信息。

图像的时间信息为所述图像采集的时间信息。图像的位置信息为所述图像采集的空间位置信息。

所述一个周期内的图像可以是采集同一空间位置获得的图像，即所述一个周期内的图像具有相同的位置信息。具体地，所述一个周期内的图像为采集相同断层的同一空间位置但是在不同时间获得的脑功能图像，即所述一个周期内的图像具有相同的位置信息、不同的时间信息。

步骤S3：为所述一个周期内的图像指定分类信息，并建立所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系。

本实施例的图像可以为功能性磁共振图像，所述图像的分类信息包括：静息态信息和刺激态信息。

本实施例所述的功能性磁共振图像可以携带分类信息，即图像本身携带有刺激态信息或静息态信息。在该情况下，为所述一个周期内的图像指定分类信息的步骤S3包括：基于所述图像携带的分类信息为所述一个周期内的图像指定分类信息。具体的，执行步骤S3时，直接提取各个图像的分类信息即可实现指定。

所述功能性磁共振图像也可以携带实验方案，如图像中携带有“5个刺激态加5个静息态”的实验方案。在该情况下，为所述一个周期内的图像指定分类信息的步骤S3包括：基于所述图像携带的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息。具体的，执行步骤S3时，通过提取图像的实验方案即可获知一个周期内的各个图像的分类信息。这是因为图像携带的实验方案对应的是一个周期内的图像的分类信息，例如假设实验方案为“5个刺激态加5个静息态”，那么一个周期内的图像数量为10个，该周期内的各个图像的分类信息依次为“刺激态、刺激态、刺激态、刺激态、刺激态、静息态、静息态、静息态、静息态、静息态”。

所述功能性磁共振图像也可以未携带分类信息或实验方案。在该情况下，为所述一个周期内的图像指定分类信息的步骤S3包括：基于预设的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息。具体的，执行步骤S3时，基于预设的实验方案进行初始分类信息的指定。所述预设的实验方案可以是进行图像采集时最常使用的实验方案，例如，可以根据实际需求和经验值来设置预设的实验方案为“10个刺激态加10个静息态”。基于预设的实验方案进行分类信息指定的过程与上述基于图像携带的实验方案进行分类信息指定的过程相类似，在此不再赘述。

由上述说明可以看出，本实施例所述的为一个周期内的图像指定分类信息与现有技术中对周期内的每张图像一一指定分类信息的方式不同，本实施例所述指定方式无需一一指定。

在具体实施例中，可以将一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系图形化。

以图像的属性信息包括时间信息为例，将一个周期内的时间信息图形化为时间轴上的时间信息，将对应于每个时间信息的分类信息图形化为不同的标识，相同的分类信息使用相同的标识，不同的分类信息使用不同的标识。

具体的图形化界面可以参考图3所示，该图形化界面10中显示的一个周期内的时间信息为20个，时间信息1～10对应的分类信息均为静息态，即图3中所示的区块11表示静息态；时间信息11～20对应的分类信息均为刺激态，即图3中所示的区块12表示刺激态。应当理解的是，图3仅为一种示例说明，本发明对此不做限制。

如图2所示，在需要对图像的分类信息进行调整时，执行步骤S4：通过调整图像的分类信息与属性信息的对应关系，对应调整所述周期内的图像的分类信息。

具体地，执行完步骤S3后获得了一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系，执行步骤S4可以将待调整的图像的属性信息对应的分类信息进行调整以重新获得该图像的分类信息。

仍以图像的属性信息包括时间信息为例，假设执行完步骤S3后，将第五幅图像的时间信息与“静息态”分类信息建立对应关系，但是这个对应关系不正确，需要对第五幅图像的分类信息进行调整。那么执行步骤S4可以将第五幅图像的时间信息重新与“刺激态”分类信息建立对应关系，从而完成调整第五幅图像的分类信息的过程。

将一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系图形化之后，可以基于图形调整操作调整所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系。

继续参考图3，以图像的属性信息包括时间信息为例，所述区块11和所述区块12通过图形控件进行控制，当需要对一个周期内的图像的分类信息进行调整时，可以通过拖动所述图形控件边框以完成图形调整操作，进而实现调整该周期内的图像的分类信息与该周期内的时间信息的对应关系。当需要将图3所示的时间信息10对应的分类信息调整为刺激态时，所述图形调整操作为拖动所述图形控件的中间边框13至时间信息9处，从而将时间信息10对应的分类信息调整为区块12对应的刺激态，显示结果如图4所示。

本发明技术方案的具体实施例中，将一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系进行图形化处理，从而通过图形调整操作即可很容易的实现分类信息与属性信息的对应关系的调整，从而进一步提高了对图像的分类信息的指定的效率。

进一步地，当选取的一个周期内的图像携带有分类信息或实验方案信息时可基于所述分类信息或实验方案信息为该周期内的图像指定分类信息。通过这样的方式为图像指定的分类信息非常准确，不仅提高了分类指定的效率而且还提高了分类指定的准确性，进而也提高了最终形成的加权图像的准确性。

在其他实施例中，所述图像处理方法还可以包括：基于数量调整操作调整所述一个周期内的图像的数量。所述图像处理方法还可以包括：基于切换操作将静息态信息与属性信息的对应关系和刺激态信息与属性信息的对应关系进行切换。

以图像的属性信息包括时间信息为例，继续参考图3，所述图形化界面10还可以包括时间调整区域20，通过所述时间调整区域20既可以直接输入周期内的时间信息的个数，如20个；还可以通过按键将时间信息的个数进行增加或减少，如图3所示，通过“^”按键增加时间信息的个数，通过“ˇ”按键减少时间信息的个数。通过对时间信息的调整实现了一个周期内图像数量的调整。所述图形化界面10还可以包括区块调整区域30，通过所述区块调整区域30中的“←”按键可以直接将刺激态信息与时间信息的对应关系切换成静息态与该时间信息的对应关系，如图3所示，当操作所述“←”按键进行切换操作时，时间信息11～20对应的刺激态信息将切换为静息态信息。再如，当操作“→”按键进行切换操作时，时间信息1～10对应的静息态信息将切换为刺激态信息。

在对一个周期内的图像的分类信息调整结束之后，所述图像处理方法还可以包括：根据调整后的一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系获得其他周期内的图像的属性信息对应的分类信息。

具体地，可以将调整后的一个周期内的图像的分类信息属性信息的对应关系映射至其他周期内。也就是说，在其他周期内，每幅图像的分类信息的顺序与前述指定后或调整后获得的分类信息的顺序相同。所述映射过程为本领域技术人员所熟悉，在此不再赘述。

通过上述数量调整操作可以调整一个周期内的图像的数量，从而可以将不属于该周期内的图像去除并且还可以将遗漏的图像补入该周期内，从而使得得出的一个周期的图像更加精确，因此也提高了对图像的分类指定的准确度。

在获得所有周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系之后，所述图像处理方法还包括：基于所有周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系对图像进行加权处理。通过加权处理即可获得最终的脑功能活动图。

由于功能性磁共振图像在采集过程中是遵循特定规律的，即连接采集多个静息态图像，再连续采集多个刺激态图像，然后再连续采集多个静息态图像......如此循环反复以采集出所有周期内的图像。这样，若是在对一个周期内的图像分类指定时出现状态的颠倒错误，那么就可以通过切换操作从整体上实现一个周期内的图像的静息态与刺激态的状态切换，从而进一步提高了对图像的分类指定的效率。

相应地，本发明还提供一种图像处理装置，参考图5，所述图像处理装置包括：图像提供单元100、图像选取单元200、分类信息指定单元300和对应关系建立单元400。

所述图像提供单元100适于提供若干周期的图像；

所述图像选取单元200连接所述图像提供单元100，适于从所述图像提供单元100提供的若干周期的图像中选取一个周期内的图像，所述图像具有属性信息，所述属性信息包括时间信息或位置信息；

所述分类信息指定单元300连接所述图像选取单元200，适于为所述图像选取单元200选取出的所述一个周期内的图像指定分类信息。

具体地，所述分类信息指定单元300包括：第一处理单元301、第二处理单元302和第三处理单元303。

所述第一处理单元301连接所述图像选取单元200，适于基于所述图像携带的分类信息为所述一个周期内的图像指定分类信息；

所述第二处理单元302连接所述图像选取单元200，适于基于所述图像携带的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息；

第三处理单元303连接所述图像选取单元200，适于基于预设的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息。

所述对应关系建立单元400连接所述分类信息指定单元300中的第一处理单元30、第二处理单元302及第三处理单元303，所述对应关系建立单元400适于建立所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系。

继续参考图5，在本实施例中，图像处理装置还可以包括：图像属性调整单元500。所述图像属性调整单元500连接所述对应关系建立单元400，适于通过调整图像的分类信息与属性信息的对应关系，对应调整所述周期内的图像的分类信息。

图6示出了本发明实施例二的图像处理装置的结构示意图。参考图6，与实施例一相比，本实施例的区别之处在于：所述图像处理装置还包括图形化单元600。所述图形化单元600连接所述对应关系建立单元400，适于图形化所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系；所述图像属性调整单元500连接所述图形化单元600，还适于基于图形调整操作调整所述一个周期内的图像的分类信息与所述属性信息的对应关系。

具体地，本实施例的图形化单元600将一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系图形化后的图形界面如图3所示。在此不再赘述。

图7示出了本发明实施例三的图像处理装置的结构示意图。参考图7，与实施例二相比，所述图像处理装置还包括周期调整单元700。所述周期调整单元700连接所述图形化单元600，适于基于数量调整操作调整所述一个周期内的图像的数量。所述周期调整单元700的工作过程可参考前述关于图3中时间调整区域20的说明，在此不再赘述。

图8示出了本发明实施例四的图像处理装置的结构示意图。参考图8，与实施例二相比，所述图像处理装置还包括切换单元800。

本实施例中，本实施例中，所述图像为功能性磁共振图像，所述图像的分类信息包括：静息态信息和刺激态信息，当然本发明对此不做限制。

所述切换单元800连接所述图形化单元600，适于将静息态信息与属性信息的对应关系和刺激态信息与属性信息的对应关系进行切换。所述切换单元800的工作过程可参考前述关于图3中区块调整区域30的说明，在此不再赘述。

在其他实施例中，所述图像处理装置还可以包括分类信息获得单元，适于根据调整后的一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系获得其他周期内的图像的属性信息对应的分类信息。

另外，所述图像处理装置还可以包括：图像加权处理单元，适于基于所有周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系对图像进行加权处理。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (12)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：提供若干周期的图像；选取一个周期内的图像，所述图像具有属性信息，所述属性信息包括时间信息或位置信息；为所述一个周期内的图像指定分类信息，并建立所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系；通过调整图像的分类信息与属性信息的对应关系，对应调整所述周期内的图像的分类信息。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：图形化所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系；并基于图形调整操作调整所述一个周期内的图像的分类信息与所述属性信息的对应关系。

3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：根据调整后的一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系获得其他周期内的图像的属性信息对应的分类信息。

4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：基于所有周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系对图像进行加权处理。

5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：基于数量调整操作调整所述一个周期内的时间信息图像的个数数量。

6.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述一个周期内的图像具有相同的位置信息。

7.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述为所述一个周期内的图像指定分类信息包括：基于所述图像携带的分类信息为所述一个周期内的图像指定分类信息，或者基于所述图像携带的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息，或者基于预设的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息。

8.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像为功能性磁共振图像，所述图像的分类信息包括：静息态信息和刺激态信息,并基于切换操作将静息态信息与属性信息的对应关系和刺激态信息与属性信息的对应关系进行切换。

9.一种图像处理装置，其特征在于，包括：图像提供单元，适于提供若干周期的图像；图像选取单元，适于选取一个周期内的图像，所述图像具有属性信息，所述属性信息包括时间信息或位置信息；分类信息指定单元，适于为所述一个周期内的图像指定分类信息；对应关系建立单元，适于建立所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系；还包括：图像属性调整单元，所述图像属性调整单元适于通过调整图像的分类信息与属性信息的对应关系，对应调整所述周期内的图像的分类信息。

10.如权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，还包括：图形化单元，适于图形化所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系；所述图像属性调整单元还适于基于图形调整操作调整所述一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系。

11.如权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，还包括分类信息获得单元，适于根据调整后的一个周期内的图像的分类信息与属性信息的对应关系获得其他周期内的每个属性信息对应的分类信息。

12.如权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，所述分类信息指定单元包括：第一处理单元，适于基于所述图像携带的分类信息为所述一个周期内的图像指定分类信息；第二处理单元，适于基于所述图像携带的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息；第三处理单元，适于基于预设的实验方案信息为所述一个周期内的图像指定分类信息。

Images