CN105825516B - 一种dicom影像血流分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种DICOM影像血流分析系统，包括：DICOM文件读取播放模块用于打开单个或多个DICOM文件，达到显示连续多帧的图像；形态学变换模块用于对DICOM文件的预处理；血管区域提取模块用于基于DBSCAN聚类算法提取血管造影主体部分，通过多尺度Gabor滤波提取血管造影的精细边缘部分；血管中轴线提取模块用于在提取的血管区域的基础上融合上下文信息进行血管增强，并提取局部极值点作为血管中轴并去除部分伪中轴，进行中轴跟踪形态学方法找出连通成分以此完成中轴提取；计算模块用于分析每一帧的造影液扩展面积，计算出造影液的平均扩散速度和瞬时扩散速度。本发明能够实时分析出血管内部造影剂扩展速度。

Description

一种DICOM影像血流分析系统
技术领域
本发明涉及医疗影像信息学技术领域，特别是涉及一种DICOM影像血流分析系统。
背景技术
随着医学影像信息学的快速发展，由于医疗设备生产厂商的不同，造成与各种设备有关的医学图像存储格式和传输方式千差万别，使得医学影像及其相关信息在不同系统、不同应用之间的交换受到严重阻碍。为此，以规范医学影像及其相关信息的交换，制定了DICOM标准，专门用于医学图像的存储和传输。目前在医学图像研究领域，不仅涉及处理和研究符合DICOM标准的静态医学图像，而且也开始广泛关注DICOM标准图像的动态研究，主要集中在血管识别等研究方面。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种DICOM影像血流分析系统，能够实时分析出血管内部造影剂扩展速度。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种DICOM影像血流分析系统，包括：DICOM文件读取播放模块，用于打开单个或多个DICOM文件，达到显示连续多帧的图像；形态学变换模块，用于通过对比增强、高斯滤波和/或边缘识别的方式来实现对DICOM文件的预处理；血管区域提取模块，用于基于DBSCAN聚类算法提取血管造影主体部分，通过多尺度Gabor滤波提取血管造影的精细边缘部分；血管中轴线提取模块，用于在提取的血管区域的基础上融合上下文信息进行血管增强，并提取局部极值点作为血管中轴并去除部分伪中轴，进行中轴跟踪形态学方法找出连通成分以此完成中轴提取；计算模块，用于分析每一帧的造影液扩展面积，计算出造影液的平均扩散速度和瞬时扩散速度。
所述DICOM文件读取播放模块包括文件识别子模块，文件头解析子模块，数据集解析子模块、图像数据解析子模块和文件播放子模块，所述文件识别子模块用于获取DICOM文件；所述文件头解析子模块用于指明所封装的数据集及图像像素集中数据元素的结构；所述数据集解析子模块用于根据文件头数据得到DICOM文件的重要参数；所述图像数据解析子模块用于根据图像像素数据的起始位置，将文件指针定位在DICOM文件中图像像素数据的起始处，并映射到内存中，至此完成对DICOM动态文件的解析；所述文件播放子模块用于将动态图像的每一帧转换成位图数据，并明确单帧图像的显示及精确定时完成播放。
所述血管区域提取模块以预处理后的图像中若干灰度最深的点作为起始点，根据灰度较深的点密度作为聚类范围连通及扩展的依据，逐步扩展连通区域的范围，并且使用自适应阈值对其进行分割，从而实现较大血管主体部分的识别；采用高斯模板函数对分析范围内的每一个像素点进行卷积操作，分别需进行横、竖、斜三个方向的Gabor滤波，并在此基础上计算Hessian矩阵的特征值，并通过计算每个点的色差倾角来重构边缘影像，识别出血管造影的精确边缘和尺寸较小的血管。
所述血管中轴线提取模块使用上下文信息的相互影响来增强血管结构，并各向异性扩散模糊噪声；使用多尺度多方向的Gabor滤波器提取极值点，采用非极大值抑制算法来提取局部极值点，得到每一个像素的方向之后，在与血管走向垂直的方向上寻找局部极大值；使用阈值分割将图像的灰度级分为若干部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体的方法来提取真实的血管中轴，并结合多方向Gabor滤波后提供的方向信息连接中轴上断点的，用形态学方法找出连通成分，以此作为最终的中轴。
有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明通过DICOM格式图像处理系统实现DICOM格式医学图像的静态读取与显示和动态播放，在临床中的应用具有重要意义。支持对DICOM文件进行图像形态学变换，并在此基础上实现造影血管区域和血管中轴线的提取，进而分析血管内造影液自动扩展速度，为病理诊断和治疗效果评价提供直观、全面、准确的图像信息。
附图说明
图1是加载原始影像后的界面图；
图2是对原始影像进行sobel以提取边缘的界面图；
图3是对原始影像进行高斯滤波后，再进行Gabor滤波的界面图。
图4是对原始影像进行Gabor滤波结合DBSCAN聚类识别血管的界面图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的实施方式涉及一种DICOM影像血流分析系统，包括：DICOM文件读取播放模块，用于打开单个或多个DICOM文件，达到显示连续多帧的图像；形态学变换模块，用于通过对比增强、高斯滤波和/或边缘识别的方式来实现对DICOM文件的预处理；血管区域提取模块，用于基于DBSCAN聚类算法提取血管造影主体部分，通过多尺度Gabor滤波提取血管造影的精细边缘部分；血管中轴线提取模块，用于在提取的血管区域的基础上融合上下文信息进行血管增强，并提取局部极值点作为血管中轴并去除部分伪中轴，进行中轴跟踪形态学方法找出连通成分以此完成中轴提取；计算模块，用于分析每一帧的造影液扩展面积，计算出造影液的平均扩散速度和瞬时扩散速度。
DICOM文件读取播放模块利用开源免费的ezDicom工具包，ezDicom工具包几乎实现了DICOM标准中所有的功能，可以使用其完整的源代码部署在开发平台进行编译。首先需要把ezDicom工具包构建在用户的操作系统下运行；然后在delphi开发环境下建立工程，即可完成相应配置。
本工具的界面主要分为菜单区、控制按钮区和主显示区。其中菜单区包括各种实现操作命令的菜单，控制按钮区是一排用于控制显示的按钮，主显示区则对于单幅或连续多帧的图像文件，支持选择逐帧播放和循环显示的模式。图1是加载原始影像后的界面图。
DICOM动态文件的播放其实是按一定的时间间隔依次在屏幕上显示动态图像中的每一帧的过程。首先需要对动态文件进行解析来获得DICOM文件的基本信息，如：患者信息、影像设备信息和图像像素数据等。通过文件识别模块，文件头解析模块，数据集解析模块和图像数据解析模块四个模块来完成DICOM文件的解析，每一模块分别对应获得不同的DICOM动态文件部分。其中文件识别模块获得DICOM文件后，运用文件头解析模块指明所封装的数据集及图像像素集中数据元素的结构；接着数据集解析模块根据文件头数据得到DICOM文件的一些重要参数；最后图像数据解析模块根据图像像素数据的起始位置，从而文件指针定位在DICOM文件中图像像素数据的起始处，并映射到内存中，至此完成对DICOM动态文件的解析。在解析DICOM文件的基础上，为了正确播放，还必须获得无失真的显示医学图像和保持采集图像信息的频率与播放频率一致。保持采集图像信息的频率与播放频率一致，需要把动态图像的每一帧转换成位图数据，明确单帧图像的显示及精确定时后，就可以实现播放速度与画面上的采样时间一致，做到了正确播放。
对形态学变换模块主要支持完成对比增强、高斯滤波等功能。对一些DICOM图像，由于在获取和传输过程中还会受到各种噪声的干扰，清晰度不佳，可采用高斯滤波进行噪声消除，高斯滤波是一种线性平滑滤波算法，广泛应用于图像处理的减噪过程，它通过高斯函数模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值，从而达到消除噪声，使图像平滑的目的。另一些图像，前景与背景灰度差较小，可采用基于形态学的图像处理技术对图像局部进行对比增强处理。对比增强是根据图像灰度范围与显示设备灰度全量范围的比值进行同比例放大，从而达到拉伸灰度范围，自动增加整个图像的对比度，使图像具有较大的反差，达到保留细节特征的目的。图2是对原始影像进行sobel以提取边缘的界面图。
DICOM图像有时还需要提取不同区域的特征，对连通区域识别再进行标记是基础。连通域识别并标记是一种使用形态学膨胀法提取二值图像中的方法，将图像中符合某种连通规则(4邻域连通和8邻域连通)的像素用相同的标号表示出来。
首先对图像进行二值化处理，在这个基础上标注图像的连通分量，利用标注图像对连通区进行操作，扫描标注图像，对像素值为该区编号的像素进行一次进行计数，并找出最大的连通分量。此外，要计算某一连通分量的质心只需扫描一遍标注图像，找出所有像素值为该区域编号的像素的横纵坐标，然后计算其平均值即可计算最大连通分量的中心。图3是对原始影像进行高斯滤波后，再进行Gabor滤波的界面图。
基于DBSCAN聚类和多尺度Gabor滤波的血管造影区域的提取模块，基于DBSCAN聚类算法提取较大血管的主体部分，先对图像进行高斯滤波等预处理,然后以若干灰度最深的点(应在血管内部)作为起始点，根据灰度较深的点密度作为聚类范围连通及扩展的依据，逐步扩展连通区域的范围，并且使用自适应阈值对其进行分割，从而实现较大血管主体部分的识别。但这种方法虽然对尺寸较大的血管有较好的提取效果，但是对于那些与背景灰度相近的尺寸较小血管的增强效果则不明显。之后，还要使用Gabor滤波探查血管的精细边缘和细小的血管，采用高斯模板函数对分析范围内的每一个像素点进行卷积操作，分别需进行横、竖、斜三个方向的Gabor滤波，并在此基础上计算Hessian矩阵的特征值，并通过计算每个点的色差倾角来重构边缘影像，可以识别出血管的精确边缘和尺寸较小的血管。至此，对两种方法分割的结果进行血管区域的叠加，将DBSCAN聚类的结果与Gabor滤波的结果相结合。将Gabor滤波法得到的精细边缘和小血管附加在使用DBSCAN聚类得到的大血管主体上，得到最终的识别图像。图4是对原始影像进行Gabor滤波结合DBSCAN聚类识别血管的界面图。
血管中轴线提取模块，首先对DICOM图像进行预处理如反锐化滤波在原始图像的基础上加上一定比例的图像高频成分，达到边缘和细节对比度增强的效果，并抑制一致性背景成分，进一步突出血管结构。为了使原始图像的质量更好，接着使用上下文信息的相互影响来增强血管结构，并各向异性扩散模糊噪声。然后使用多尺度多方向的Gabor滤波器提取极值点，采用非极大值抑制算法来提取局部极值点，即用血管的走向来指导中轴线的提取，得到每一个像素的方向之后，在与血管走向垂直的方向上寻找局部极大值。紧接着使用阈值分割即用一个或几个阈值将图像的灰度级分为若干部分,认为属于同一个部分的像素是同一个物体的方法来提取真实的血管中轴。最后中轴跟踪的过程，结合多方向Gabor滤波后提供的方向信息连接中轴上断点的，之后用形态学方法找出连通成分，以此作为最终的中轴。
血管内造影液扩展速度计算模块，展示动态图像的DICOM文件由一系列固定时间间隔的静态影像构成，对于每一幅静态影像都进行上述血管造影区域分析，就可以计算每一幅影像的血管中造影液扩展面积，可以计算出造影液的平均扩散速度和瞬时扩散速度。用血管中造影液扩展面积来代表血流的速度，就可以通过分析影像的手段，自动探查血管内的血流速度。
本发明通过DICOM格式图像处理系统实现DICOM格式医学图像的静态读取与显示和动态播放，在临床中的应用具有重要意义。支持对DICOM文件进行图像形态学变换，并在此基础上实现造影血管区域和血管中轴线的提取，进而分析血管内造影液自动扩展速度，为病理诊断和治疗效果评价提供直观、全面、准确的图像信息。

Claims (4)

1.一种DICOM影像血流分析系统，其特征在于，包括：DICOM文件读取播放模块，用于打开单个或多个DICOM文件，显示连续多帧的图像；形态学变换模块，用于通过对比增强、高斯滤波、和/或边缘识别的方式来实现对DICOM文件的预处理；血管区域提取模块，用于基于DBSCAN聚类算法提取血管造影主体部分，通过多尺度Gabor滤波提取血管造影的精细边缘部分；血管中轴线提取模块，用于在提取的血管区域的基础上融合上下文信息进行血管增强，并提取局部极值点作为血管中轴并去除部分伪中轴，进行中轴跟踪形态学方法找出连通成分以此完成中轴提取；计算模块，用于分析每一帧的造影液扩展面积，计算出造影液的平均扩散速度和瞬时扩散速度。
2.根据权利要求1所述的DICOM影像血流分析系统，其特征在于，所述DICOM文件读取播放模块包括文件识别子模块、文件头解析子模块、数据集解析子模块、图像数据解析子模块和文件播放子模块，所述文件识别子模块用于获取DICOM文件；所述文件头解析子模块用于指明所封装的数据集及图像像素集中数据元素的结构；所述数据集解析子模块用于根据文件头数据得到DICOM文件的重要参数；所述图像数据解析子模块用于根据图像像素数据的起始位置，将文件指针定位在DICOM文件中图像像素数据的起始处，并映射到内存中，至此完成对DICOM动态文件的解析；所述文件播放子模块用于将动态图像的每一帧转换成位图数据，并明确单帧图像的显示及精确定时完成播放。
3.根据权利要求1所述的DICOM影像血流分析系统，其特征在于，所述血管区域提取模块以预处理后的图像中若干灰度最深的点作为起始点，根据灰度较深的点密度作为聚类范围连通及扩展的依据，逐步扩展连通区域的范围，并且使用自适应阈值对其进行分割，从而实现较大血管主体部分的识别；采用高斯模板函数对分析范围内的每一个像素点进行卷积操作，分别需进行横、竖、斜三个方向的Gabor滤波，并在此基础上计算Hessian矩阵的特征值，并通过计算每个点的色差倾角来重构边缘影像，识别出血管造影的精确边缘和尺寸较小的血管。
4.根据权利要求1所述的DICOM影像血流分析系统，其特征在于，所述血管中轴线提取模块使用上下文信息的相互影响来增强血管结构，并各向异性扩散模糊噪声；使用多尺度多方向的Gabor滤波器提取极值点，采用非极大值抑制算法来提取局部极值点，得到每一个像素的方向之后，在与血管走向垂直的方向上寻找局部极大值；使用阈值分割将图像的灰度级分为若干部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体的方法来提取真实的血管中轴，并结合多方向Gabor滤波后提供的方向信息连接中轴上的断点，用形态学方法找出连通成分，以此作为最终的中轴。
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