CN105468889B - 一种量子探测效率测量方法 - Google Patents

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Abstract

一种量子探测效率测量方法，用于医用电气设备数字X射线成像装置，该方法包括调制传递函数的测量步骤和噪声功率谱的测量步骤。在测量调制传递函数时，采用刃边法来测量，计算测量参数时，刃边与成像装置像素的夹角采用灰度分割的方法将图像二值化，然后采用提取边界的方法找到二值化图像的边界，最后采用线性拟合的方法来获取刃边与图像像素之间的夹角。采用此方法误差小，稳定性好，并且受刃边平整度的影响较小。

Description

一种量子探测效率测量方法
技术领域
本发明涉及医疗器械生产检验技术领域，具体涉及医用电气设备数字X射线成像装置成像质量评价测量的方法。
背景技术
数字X射线成像装置在医疗诊断中的应用日益增加并且将会广泛取代模拟的成像装置诸如荧屏胶片系统或模拟X射线影像增强系统。在科技界存在日趋一致的看法，即量子探测效率是描述X射线成像设备成像性能的最适合的参数。量子探测效率表示数字成像设备在把射线影像转换成数字影像时图像信噪比所保留的比率。在X线影像领域射线影像的噪声是与曝光剂量密切相关的，所以量子探测效率的值同样也表达了数字影像设备对入射剂量的利用效率。
目前，量子探测效率的测量一般按照YY/T 0590.1标准的要求测试，但此标准中对数据处理的过程并没有提供详细的方法。在实际的数据处理过程中，噪声的影响以及低频噪声功率谱的处理成了一个难题。
发明内容
为了解决量子探测效率测量过程中出现的噪声影响测量以及低频噪声功率谱对测量结果的影响，本发明提供一套数据处理方法，能减少噪声对量子探测效率测量结果的影响，在测量噪声功率谱时，采用一种数据拟合的方法处理低频噪声功率谱的计算，使得量子探测效率的测量更为准确。
本发明采用的技术方案是：
一种量子探测效率的测量方法，包括：
对采集到的图像进行线性化的步骤；
调制传递函数的测量步骤；
噪声功率谱的测量步骤；以及
量子探测效率的计算步骤。
优选地，所述图像包括具有刃边的试件。
优选地，在所述调制传递函数的测量步骤中，采用刃边法来测量，其具体包括以下步骤：
将刃边与成像装置像素的夹角采用灰度分割的方法将图像二值化；
采用提取边界的方法找到二值化图像的边界；
采用线性拟合的方法来获取刃边与图像像素之间的夹角。
优选地，采用阈值分割、边界提取和线性拟合的方法获取刃边与成像装置像素的角度。
优选地，采用多幅图像分别计算噪声功率谱的方法。
优选地，在所述噪声功率谱的测量步骤中，将计算得到的噪声功率谱数据在频域内用神经网络的方法拟合成曲线，作为测量噪声功率谱。
根据以上技术方案的数字X射线成像装置量子探测效率的测量方法，在测量调制传递函数时，采用刃边法来测量，采用此方法误差小，稳定性好，并且受刃边平整度的影响较小。测量噪声功率谱时，傅里叶变换后的曲线噪声较大，采用多幅图像叠加的方式降低噪声， 在试验时，采用十六幅图像来计算噪声功率谱，有效的降低噪声的影响。计算出来的噪声功率谱低频部分的数值误差较大，不适合用来计算量子探测效率。本发明采用一种神经网络拟合的方法，将计算得到的噪声功率谱数据在频域内用神经网络的方法拟合成曲线，作为测量噪声功率谱。其结果能减少成像装置本身成像不均匀的因素，降低了测量过程中的误差，使得测量的结果更为客观和可信，有效的解决了低频差值问题。
附图说明
图1是根据本发明的测量方法的测试流程图。
具体实施方式
一种数字X射线成像装置量子探测效率的测量方法，包括：
对采集到的图像进行线性化的步骤；
调制传递函数的测量步骤；
噪声功率谱的测量步骤；以及
量子探测效率的计算步骤。
优选地，所述图像包括具有刃边的试件。
优选地，在所述调制传递函数的测量步骤中，采用刃边法来测量，其具体包括以下步骤：
将刃边与成像装置像素的夹角采用灰度分割的方法将图像二值化；
采用提取边界的方法找到二值化图像的边界；
采用线性拟合的方法来获取刃边与图像像素之间的夹角。
优选地，采用阈值分割、边界提取和线性拟合的方法获取刃边与成像装置像素的角度。
优选地，采用多幅图像分别计算噪声功率谱的方法。
优选地，在所述噪声功率谱的测量步骤中，将计算得到的噪声功率谱数据在频域内用神经网络的方法拟合成曲线，作为测量噪声功率谱。

Claims (3)

1.一种量子探测效率的测量方法，包括：
对采集到的图像进行线性化的步骤；
调制传递函数的测量步骤；
噪声功率谱的测量步骤；以及
量子探测效率的计算步骤；
所述图像包括具有刃边的试件；
其特征在于，在所述调制传递函数的测量步骤中，采用刃边法来测量，其具体包括以下步骤：
将刃边与成像装置像素的夹角采用灰度分割的方法将图像二值化；
采用提取边界的方法找到二值化图像的边界；
采用线性拟合的方法来获取刃边与图像像素之间的夹角；
所述噪声功率谱的测量步骤具体包括以下步骤：
空扫图像；
等区域分割所述空扫图像；
对分割后的图像进行曲面拟合降噪；
对降噪后的图像进行傅里叶变换；
对傅里叶变换后的图像进行叠加降噪；
计算得到噪声功率谱数据，并在频域内用神经网络的方法拟合成曲线，作为测量噪声功率谱。
2.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于：采用阈值分割、边界提取和线性拟合的方法获取刃边与成像装置像素的角度。
3.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于：采用多幅图像分别计算噪声功率谱的方法。
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