数字乳腺X射线成像系统曝光剂量的评价方法
技术领域
本发明涉及一种医学影像处理技术,特别涉及一种医学影像曝光剂量的评价方法。
背景技术
乳腺作为女性健康的重要课题,已经越来越被人们所重视。近年来,乳腺癌的发病率在我国逐年上升,在许多大城市中乳腺癌已经成为女性最常见的恶性肿瘤,严重威胁着女性的身体健康,研究表明乳腺癌如果能早期发现,那么将大大提高其治愈率,所以乳腺癌的早期诊断具有非常重要的临床价值。
实际临床发现乳腺癌的早期表现为乳腺内存在微小的钙化点,这些微小的钙化点在使用超声成像时很难发现,而使用数字乳腺X射线成像系统对乳腺进行检查是早期发现钙化点的有效方式。对于X射线检查,辐射剂量是非常重要的,应在获得高质量图像的前提下尽可能的降低曝光参数。因此需要一种评价乳腺图像曝光剂量的方法和相关标准。目前能够搜索到的近似相关专利有:
《一种乳腺机X射线剂量控制方法及系统》,申请人:北京国药恒瑞美联信息技术有限公司。此方法通过针对不同性质的目标乳腺进行预曝光获得预曝光图像,并对预曝光图像进行分析计算从而获得目标乳腺在不同投照角度的X射线剂量值,保证获取最佳的拍摄图像。此方法只能控制当次曝光的曝光参数,而无法评价曝光剂量的高低。
《乳腺X光机及其实现全自动曝光的方法》,申请人:深圳圣诺医疗有限公司。此方法首先根据压迫厚度确定预曝光参数,然后利用预曝光图像的剂量信 息确定第二次曝光的剂量参数。此方法可以自动的计算合适的曝光参数,但是无法评价曝光剂量的高低。
发明内容
为了解决上述的技术问题,本发明提出一种数字乳腺X射线成像系统曝光剂量的评价方法,本发明采用如下技术方案来解决上述技术问题:
一种数字乳腺X射线成像系统曝光剂量的评价方法,包括如下步骤:
a.制定目标曝光指数;
b.计算偏差指数DI。
优选的,在上述的一种数字乳腺X射线成像系统曝光剂量的评价方法,中所述步骤a包括如下步骤:
a1.收集临床病例中对应体位的100幅原始图像;
a2.计算每幅图像曝光指数EI;
a3.将所有图像的EI值按照从小到大排序得到EI值的序列LEI;
a4.从序列LEI中取中间的10个EI值,求平均值,这个平均值即为目标曝光指数EIT;
a5.将EIT写入配置文件或数据库,供计算偏差指数DI时调用。
优选的,在上述一种数字乳腺X射线成像系统曝光剂量的评价方法中,所述步骤a2包括如下步骤:
a21.校正曝光指数,获取图像斜率Slop和偏移量Offset;
a22.读入原始图像;
a23.分割出乳腺组织区域ROI,计算ROI的像素均值Mean和像素点个数Count;
a24.对乳腺组织区域进行二次分割,分割出组织区域中的致密区域secondROI,计算secondROI的像素均值secondMean和像素点个数secondCount;
a25.利用公式计算乳腺组织区域的感兴趣值Value,所述公式为:
Value=(secondMean*secondCount+Mean*(Count-secondCount))/Count;
a26.利用公式EI=10*(Slop*Value+Offset)计算曝光指数EI,并将EI写入Dicom文件。
优选的,在上述的一种数字乳腺X射线成像系统曝光剂量的评价方法中,步骤a21具体包括如下步骤:
A.将剂量仪放置于平板探测器的胸壁侧,确定RQM8辐射质量;
B.分别采集6不同mAs的图像,并记录每幅图像对应的剂量Dose;
C.计算每幅图像的均值Mean;
D.计算Mean与Dose间的线性关系,通过线性拟合公式Dose=Slop*Mean+Offset确定斜率Slop和偏移量Offset,将Slop和Offset写入配置文件或数据库,供计算曝光指数EI时调用。
优选的,在上述的一种数字乳腺X射线成像系统曝光剂量的评价方法中,
所述步骤b为:使用公式计算偏差指数DI,所述公式为将生成的DI写入Dicom文件。
不同的乳腺中致密腺体区域所占整个腺体区域的比例不同,本发明计算乳腺组织区域的感兴趣值时考虑了致密腺体区域占整个腺体区域的比例,提高了相关数据的准确性。使用本发明的技术方案,根据曝光指数与目标曝光指数的偏差来评价乳腺图像曝光剂量高低的方法,从而方便医生后续调整曝光参数,获得曝光剂量适当的图像,算法简单,使用方便。
附图说明
图1为本发明流程图;
图2为本发明曝光指数校正流程图;
图3为计算曝光指数流程图;
图4为制定目标曝光指数流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明,但是本发明不仅仅局限于以下实施例。本发明所述的一种数字乳腺X射线成像系统曝光剂量的评价方法,具体包括以下步骤:
1.曝光指数校正:
因不同平板探测器对剂量的响应不同,故使用不同类型的平板探测器前均需要首先进行曝光指数的校正。
将剂量仪放置于平板探测器的胸壁侧即患者拍摄时靠近身体的一侧,确定RQM8辐射质量。RQM8辐射质量是本领域研究人员所熟知的相关标准,在此不做描述。
分别采集6不同mAs的图像,并记录每幅图像对应的剂量Dose。
计算每幅图像的均值Mean。采用OTSU分割算法分割掉剂量仪区域;为了克服边界的影响,可适当裁剪掉图像的部分边界,本例中胸壁侧不裁剪,其余三个边界均裁剪掉20个像素的宽度。OTSU分割算法是本领域研究人员所熟知的相关技术,故在此不做描述。
计算Mean与Dose间的线性关系。通过线性拟合公式Dose=Slop*Mean+Offset确定斜率Slop和偏移量Offset。可将Slop和Offset写入配置文件或数据库,供计算 曝光指数EI时调用。
2.计算曝光指数EI:
在得到Slop和Offset的前提下计算曝光指数EI。该数据表征拍摄图像时对患者的曝光程度。
读入原始图像O。图像允许相关的校正处理,但是不允许进行增强处理。
利用OTSU分割算法分割出乳腺组织区域ROI。计算ROI的像素均值Mean和像素点个数Count。OTSU分割算法是本领域研究人员所熟知的相关技术,故在此不做描述。
利用OTSU分割算法分割对乳腺组织区域进行二次分割,分割出组织区域中的致密区域secondROI,计算secondROI的像素均值secondMean和像素点个数secondCount。
利用公式Value=(secondMean*secondCount+Mean*(Count-secondCount))/Count计算乳腺组织区域的感兴趣值Value。
利用公式EI=10*(Slop*Value+Offset)计算曝光指数EI,并将EI写入Dicom文件。
3.目标曝光指数的制定:
不同体位的目标曝光指数不同,本实施例以RCC位即右侧正位为例,介绍相关的流程。
收集100副RCC位的原始图像。
根据步骤2计算每幅图像的曝光指数EI,利用快速排序法对所有图像的EI值由小到大排序,得到EI值的序列LEI。快速排序法是本领域研究人员所熟知的相关技术,故在此不做描述。
从序列LEI中取中间的10个EI值,这10个EI值的平均值就作为RCC位的 目标曝光指数EIT。
将EIT写入配置文件或数据库,供计算偏差指数DI时调用。
4.计算偏差指数DI:
DI表示曝光剂量的高低,DI为正时表示曝光剂量偏高,DI为负时表示曝光剂量偏低。由下式计算:
将DI写入Dicom文件,方便以后查看图像曝光剂量的高低。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。