CN107582085B - 一种智能数字x线曝光控制的装置与方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种智能数字X线曝光控制的装置与方法，包括：双摄像头自动标定模块；双摄像头重建目标厚度图模块；输入参数标准化模块；基于拍摄部位的感兴趣区域提取模块；基于拍摄部位的图像误差修正模块；基于拍摄部位的样本集训练模块；基于拍摄部位的曝光参数估计模块。本发明可根据病人信息和拍摄部位实际的厚度智能选择合适的曝光参数。既保障了成像质量，又减少病人可能受到的多余辐射剂量，且在使用中该神经网络还可持续学习新的病例，完善曝光控制效果。本发明在临床使用时，不依赖于技师的临床经验，且操作方便无局限性，是一套理想的自动曝光控制系统。

Description

一种智能数字X线曝光控制的装置与方法

技术领域

本发明涉及一种智能数字X线曝光控制的装置与方法，属于数字X线影像设备领域。

背景技术

数字X线影像设备常通过调节曝光参数（管电压、管电流以及曝光时间）来控制曝光采图的质量。其中，管电压主要影响到X线影像的对比度，而管电流与曝光时间则主要影响到X线影像的清晰程度。由于病人的拍摄部位繁多且病人体型多样化，技师通常要依靠临床经验来调节曝光参数，这样操作既复杂且拍摄质量也难得到保证。自动曝光控制的主要目的是为了保障使用X线影像设备拍摄时能够获得理想的原始图像，同时也控制了拍摄剂量，降低了病人受到不必要的X线辐射的可能性。

目前常用的自动曝光控制系统是电离室自动曝光系统，它采用某种X线检测装置，将穿过目标体的X线剂量同比转换为电流或电压信号，当此信号达到预设值时，将自动切断曝光。常见的电离室配备有三个固定位置的测量野，测量野通常分布在平板探测器的中央，实际使用时需要技师根据临床拍摄的部位来确定所使用的测量野组合。例如在拍摄胸片时，主要考虑肺部区域的成像质量，那么将使用左右两侧的测量野组合。

在实际使用电离室自动曝光控制系统时，技师除了需要根据所拍摄部位来选择适合的测量野组合外，在病人摆位时也有讲究。例如在拍摄胸片时，就要求将病人的肺野对应上两侧的测量野。如果没有对应上，可能会出现曝光剂量控制不准确的情况。同样，在拍摄四肢部位时，也需要调整测量野组合，选择恰好能够被四肢所覆盖的测量野；若出现拍摄部位无法覆盖测量野的情况，将不便使用电离室自动曝光系统，它可能会导致曝光提前截止，从而使得采集到的原始图像曝光不足。同样有，对儿童进行拍摄时，因其对剂量的敏感，故不能照搬成人的曝光阈值来进行自动曝光控制，这时只能依靠拍摄技师的临床经验。

如何减少自动曝光控制系统对技师临床拍摄经验的依赖，如何简化技师在拍摄时的操作，如何减少病人拍摄时摆位所需的时间，如何解决自动曝光控制系统在某些拍摄部位和病人上的应用局限性，以上的需求组成了所需解决的问题。

发明内容

本发明为数字X线影像设备提供一种智能的自动曝光控制装置与方法。采用此装置与方法可以根据病人的年龄、性别、体重、体型、拍摄部位等信息选择适合的拍摄剂量参数，从而获得高质量的原始图像供图像后处理使用。

鉴于常用的自动曝光控制系统有诸多的限制条件与约束，本发明通过设计一套智能的X线曝光控制系统和配套算法，为数字X线影像设备提供了一套自动曝光控制解决方案。采用本方案，技师只需要选择所需拍摄部位的拍摄协议，对病人进行正常摆位，减轻了技师的负担；系统通过已有的大量数据训练得到的神经网络，给出适合该病人的拍摄剂量，不再依赖技师的临床经验；并且在完成拍摄之后，系统也将自动收集本次拍摄的经验，完善已有的神经网络权值。

具体的，根据本发明的一个方面，本发明提供了一种智能数字X线曝光控制的装置，所述装置包括如下模块：

双摄像头自动标定模块；

双摄像头重建目标厚度图模块；

输入参数标准化模块；

基于拍摄部位的感兴趣区域提取模块；

基于拍摄部位的图像误差修正模块；

基于拍摄部位的样本集训练模块；

基于拍摄部位的曝光参数估计模块；

其中，所述双摄像头重建目标厚度图模块连接双摄像头自动标定模块、输入参数标准化模块、和基于拍摄部位的感兴趣区域提取模块；所述基于拍摄部位的感兴趣区域提取模块还连接基于拍摄部位的图像误差修正模块。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种智能数字X线曝光控制的方法，所述方法包括如下步骤：

（1）通过双摄像头装置，在不同的球管到平板距离下进行标定；

（2）通过双摄像头装置，获得平板区域内感兴趣部位的厚度图像；

（3）根据厚度图像，获得目标体的体型参数；

（4）获得基于拍摄部位的管电压的参数估计；

（5）获得基于拍摄部位的管电流与曝光时间乘积的参数估计。

根据本发明的又一个方面，还提供了一种建立基于拍摄部位的曝光参数神经网络的方法，所述方法包括如下步骤：

（1）基于拍摄部位，收集有经验技师对有着不同参数信息的病人，所采用的拍摄剂量参数和采集图像；

（2）对所采集到图像应用基于拍摄部位的图像误差修正；

（3）根据图像误差评估值，对原有拍摄剂量参数进行修正；

（4）将修改后的拍摄剂量参数、病人年龄、性别、体重、部位厚度信息作为一个训练样本，加入到所拍摄部位的训练样本集合；

（5）筛除统计意义上明显偏离的训练样本；

（6）将病人年龄、性别、体重、拍摄部位厚度信息作为输入元，将管电压、管电流与曝光时间乘积作为输出元，构建误差逆向传播多层神经网络进行训练；

（7）获得基于拍摄部位的曝光参数估计神经网络。

本发明的优点：本发明提供了一套智能数字X线曝光控制的解决方案，通过对不同拍摄部位建立误差反向传播神经网络，使用大量有经验技师实际拍摄的图像进行训练，最终可根据病人信息和拍摄部位实际的厚度智能选择合适的曝光参数。采用此解决方案既保障了成像质量，又减少病人可能受到的多余辐射剂量，且在使用中该神经网络还可持续学习新的病例，完善曝光控制效果。本发明在临床使用时，不依赖于技师的临床经验，且操作方便无局限性，是一套理想的自动曝光控制系统。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图

智能数字X线曝光控制的流程图；

图 2双摄像头自动标定模块流程图；

图 3双摄像头成像系统示意图；

图 4重建目标厚度图模块流程图；

图 5输入参数标准化模块流程图；

图 6感兴趣区域提取模块流程图；

图 7图像误差修正模块流程图；

图 8样本集训练模块示意图；

图 9曝光参数估计模块示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了使自动曝光控制系统在使用中操作方便且无局限性，本发明提供了一套智能数字X线曝光控制的解决方案，如图1所示。

它由以下几个模块构成：

模块1：双摄像头自动标定模块；

模块2：双摄像头重建目标厚度图模块；

模块3：输入参数标准化模块；

模块4：基于拍摄部位的感兴趣区域提取模块；

模块5：基于拍摄部位的图像误差修正模块；

模块6：基于拍摄部位的样本集训练模块；

模块7：基于拍摄部位的曝光参数估计模块。

其中，所述双摄像头重建目标厚度图模块连接双摄像头自动标定模块、输入参数标准化模块、和基于拍摄部位的感兴趣区域提取模块；所述基于拍摄部位的感兴趣区域提取模块还连接基于拍摄部位的图像误差修正模块。

其中，模块1用于标定双摄像头成像系统的各项参数。对于一套数字X线影像设备只需要进行一次标定，即可获得成像系统的参数；模块2用于实时检测出感兴趣目标体的厚度图。它基于模块1获得的成像系统参数，实时计算出在当前球管到平板距离下，摄像头焦点平面到平板平面的距离与摄像头焦点平面到感兴趣目标体表面的距离，两者之差即为感兴趣目标体的厚度分布图；模块3将感兴趣目标的厚度图依据实际拍摄的部位转换为标准化的体型参数，同时还将年龄、性别、体重参数进行标准化；模块4基于拍摄部位，在原始图像中提取感兴趣的成像区域；模块5则根据实际所拍摄的部位，将所采集到的原始图像中的感兴趣区域的评估值与预设值进行对比，依据对比的结果对拍摄参数进行修正；模块6通过收集病人信息、拍摄参数、原始图像建立用于神经网络学习的训练集，并且通过对误差反向传播神经网络的训练，求出用于曝光参数估计的各神经元连接权值；模块7是在模块6的基础上，根据临床病人的年龄、性别、体重、体型等输入参数，通过训练好的神经网络，计算出估计的曝光参数；并且根据临床使用时的球管焦点到平板探测器的距离，修正曝光参数，最终完成自动曝光控制。

本发明设计了一种双摄像头自动标定模块，流程图如图2所示，其主要包括以下步骤：

（1）安装双摄像头

与

，使其焦点平面垂直于球管焦点与平板探测器中心连线， 如图3所示。同时在平板探测器上安装已知物理规格的棋盘标定板，棋盘标定板大小恰好覆 盖平板探测器；

（2）在球管的运动范围

内，间隔

距离对棋盘标定板进行采集；

（3）对于单摄像头

所采集的序列图，识别标定板的角点特征，使用最小二乘法求 解出摄像头的内参数矩阵

；

（4）对单摄像头每一采样图像，识别标定板的角点特征，使用最小二乘法求解出在 每一采样

下的外参数矩阵

；

（5）对于单摄像头所采集的序列图，识别标定板的角点特征，使用最小二乘法求解 出摄像头的径向畸变系数

和切向畸变系数

；

（6）依据已有的内参数矩阵、外参数矩阵、畸变系数，对单摄像头的每一采样图像， 使用极大似然估计对每一采样

下的单摄像头成像参数进行优化；

（7）根据每一采样

下的外参数矩阵，计算出两个摄像头之间的相对变换矩阵

；

（8）在某一

下，使用单摄像头的内参数矩阵和畸变系数对标定板角点坐标进 行修正。然后，根据相对变换矩阵

，将摄像头

中的标定板角点坐标再次进行修正， 使其变换到和摄像头

同一平面且同行对准；

（9）根据标定板四个顶点在两个摄像头修正图中坐标差值，用最小二乘法估计出 标定板顶点的深度值，使用双线性插值建立平板探测器表面深度图

；

（10）使用线性回归建立

与

的函数关系

。

使用双摄像头自动标定模块可以获得双摄像头成像系统的关键参数并建立

与

的函数关系：用于单摄像头图像校正的内矩阵

和畸变系数，用于将 摄像头

的图像变换到摄像头

同一平面且同行对准的变换矩阵

，可以根据

计 算出

的函数关系

。成像系统的关键参数将作为模块2的输入参数。

本发明设计了一种双摄像头重建目标厚度图模块，其流程图如图4所示，其主要包括以下步骤：

（1）检测到平板探测器区域有感兴趣目标体进入；

（2）使用内矩阵

与畸变系数对单一摄像头所采集的图像进行修正；

（3）使用变换矩阵

对摄像头

的图像进行变换；

（4）提取摄像头

与摄像头

中同一行的对应特征进行匹配，计算出感兴趣目标 体距离摄像头焦点平面的深度图像

；

（5）根据

计算出当前

下平板探测器表面的深度图像

；

（6）求取感兴趣目标体的深度图像

与平板探测器表面的深度图像

之差，即为感兴趣目标体的厚度图

。

使用双摄像头重建目标厚度图模块，可以获得感兴趣目标体的厚度图

。 厚度图将作为模块3的输入参数之一，用来评估人体所拍摄部位的体型参数；同时，厚度图 还将作为模块4的输入参数，辅助判断所拍摄部位的有效成像区域。

本发明设计了一种输入参数标准化模块，其流程图如图5所示，其主要包括以下步骤：

（1）将年龄参数归一化为

；

（2）将性别参数二值化为

；

（3）将体重参数归一化为

；

（4）将体型参数归一化为

。

使用输入参数标准化模块，可以将神经网络各输入参数进行标准化，便于神经网络训练与计算。经过标准化的参数将用做模块6和模块7的输入。

本发明设计了一种基于拍摄部位的感兴趣区域提取模块，其流程图如图6所示，其主要包括以下步骤：

（1）将感兴趣区域分为高密度区域、低密度区域；

（2）对拍摄部位根据其解剖特征，按其感兴趣区域类型进行分类。例如，拍摄胸片时肺野（低密度区域）是感兴趣区域，而拍摄四肢时骨骼（高密度区域）是感兴趣区域；

（3）依据厚度图定义可能的有效成像区域

；

（4）在原始图像中对束光器的光野进行识别，修正有效成像区域为

；

（5）使用直方图分割，在有效成像区域

中提取感兴趣区域

。

使用基于拍摄部位的感兴趣区域提取模块，可以在原始图像中提取感兴趣区域，将其作为模块5的输入。

本发明设计了一种基于拍摄部位的图像误差修正模块，其流程图如图7所示，其主要包括以下步骤：

（1）统计感兴趣区域

的均值

，同时已知所拍摄部位的对比参考均值

，求出误差修正系数

；

（2）根据当前拍摄所采用的

，同时已知所拍摄部位对比参考

，求出误差 修正系数

；

（3）对拍摄剂量参数进行修正

。

使用基于拍摄部位的图像误差评估模块，可以根据预先设定的目标均值和

值 对当前拍摄剂量进行修正。修正后的拍摄剂量参数将用于模块6的神经网络训练集；

将用于模块7的神经网络输出值的修正。

本发明设计了一种基于拍摄部位的样本集训练模块，其流程图如图8所示，其主要包括以下步骤：

（1）对某一拍摄部位，将病人的年龄、性别、体重、体型等参数经过模块3进行标准 化后设置给神经网络的输入层

；

（2）对某一拍摄部位，通过模块5对拍摄所使用的剂量参数进行修正后，设置给神 经网络的输出层

；

（3）设定隐含层

，建立误差反向传播神经网络；

（4）使用

的理想输出与正向传播输出的方差作为误差测度

，使用可变步 长的最速下降法求取总误差测度

的极小点；

（5）设定最大迭代次数和误差测度截止阈值，使用训练集完成对误差反向传播神经网络权值的训练。

使用基于拍摄部位的样本集训练模块，可以根据已有的指定拍摄部位的临床数据，对误差反向传播神经网络进行训练，建立基于拍摄部位的曝光参数估计的神经网络供模块7使用。

本发明设计了基于拍摄部位的曝光参数估计模块，其流程图如图9所示，其主要包括以下步骤：

（1）对某一拍摄部位，将病人的年龄、性别、体重、体型等参数经过模块3进行标准 化后设置给神经网络的输入层

；

（2）通过模块6建立的神经网络计算输出层

的曝光参数估计值kVp与mAs；

（3）通过模块5计算出的

对曝光参数mAs进行修正。

使用基于拍摄部位的曝光参数估计模块，可以通过病人的年龄、性别、体重、体型等信息估计出曝光参数kVp^*与mAs^*。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种智能数字X线曝光控制的装置，其特征在于，所述装置包括如下模块：

双摄像头自动标定模块；

双摄像头重建目标拍摄部位厚度图模块；

输入参数标准化模块；

基于目标拍摄部位的感兴趣区域提取模块；

基于目标拍摄部位的图像误差修正模块；

基于目标拍摄部位的样本集训练模块；

基于目标拍摄部位的曝光参数估计模块；

其中，所述双摄像头重建目标拍摄部位厚度图模块连接双摄像头自动标定模块、输入参数标准化模块、和基于目标拍摄部位的感兴趣区域提取模块；所述基于目标拍摄部位的感兴趣区域提取模块还连接基于目标拍摄部位的图像误差修正模块；

在所述双摄像头自动标定模块中，在球管到平板探测器的不同的距离下，多次使用双摄像头采集位于平板探测器表面的棋盘标定板图像；根据已知的标定板物理尺寸建立坐标系，使用极大似然估计对双摄像头测距系统进行标定；

在所述双摄像头重建目标拍摄部位厚度图模块中，当在球管到平板探测器的某个距离下对目标部位进行拍摄时，首先根据已标定的双摄像头测距系统计算出此时平板探测器的深度图，然后使用双摄像头对目标拍摄部位进行特征检测，计算出目标拍摄部位的深度图，目标拍摄部位厚度图为以上两张深度图之差；

在所述输入参数标准化模块中，根据目标拍摄部位的厚度图，根据所拍摄的目标拍摄部位特征，将厚度图标准化为体型参数，作为误差逆向传播多层神经网络的输入元之一；同时，将年龄、性别、体重参数也进行标准化，作为误差逆向传播多层神经网络的其他输入元；

在所述基于目标拍摄部位的感兴趣区域提取模块中，对采集得到的原始图像进行分割，移除束光器的影响；然后匹配厚度图，分割出原始图像中有效的组织区域；最后，依据直方图信息，在有效的组织区域中提取出感兴趣区域；

在所述基于目标拍摄部位的图像误差修正模块中，针对不同的目标拍摄部位，从原始图像中分割出不同的感兴趣区域进行评估，将评估值与预设值进行对比，根据偏离的误差对原有曝光剂量参数进行修正；同时，根据当前拍摄时的球管焦点到平板探测器距离，对原有曝光剂量参数进行修正；

在所述基于目标拍摄部位的样本集训练模块中，收集病人年龄、性别、体重、体型参数，由输入参数标准化模块进行处理后作为输入元，使用基于拍摄部位的图像误差修正模块进行修正后的剂量参数作为输出元，建立误差逆向传播多层神经网络进行训练，求取使得误差极小化的权重；

在所述基于目标拍摄部位的曝光参数估计模块中，提取病人信息中的年龄、性别、体重、体型，由输入参数标准化模块将各参数标准化后给到误差逆向传播多层神经网络的输入层，经过误差逆向传播多层神经网络前向传递到输出层，获得估计的管电压和管电流与曝光时间乘积；最后根据临床拍摄时的球管焦点到平板探测器距离，对管电流与曝光时间乘积进行修正。

2.使用权利要求1所述的装置进行的智能数字X线曝光控制的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

（1）通过双摄像头自动标定模块，在球管到平板探测器的不同的距离下进行标定；

（2）通过双摄像头重建目标拍摄部位厚度图模块，获得平板探测器区域内目标拍摄部位的厚度图；

（3）根据厚度图，获得目标拍摄部位的体型参数；

（4）获得基于目标拍摄部位的管电压的参数估计；

（5）获得基于目标拍摄部位的管电流与曝光时间乘积的参数估计。

3.一种建立权利要求1所述装置的基于目标拍摄部位的曝光参数误差逆向传播多层神经网络的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：（1）基于目标拍摄部位的感兴趣区域提取模块基于目标拍摄部位，收集有经验技师对有着不同参数信息的病人，所采用的曝光剂量参数和采集的图像；

（2）基于目标拍摄部位的图像误差修正模块对所采集到图像应用基于目标拍摄部位的图像误差修正；

（3）根据偏离的误差，对原有曝光剂量参数进行修正；

（4）将修正后的曝光剂量参数、病人年龄、性别、体重、体型参数作为一个训练样本，加入到目标拍摄部位的训练样本集合；

（5）筛除统计意义上明显偏离的训练样本；

（6）基于目标拍摄部位的样本集训练模块，将病人年龄、性别、体重、体型参数作为输入元，将管电压、管电流与曝光时间乘积作为输出元，构建误差逆向传播多层神经网络进行训练；

（7）基于目标拍摄部位的曝光参数估计模块，获得基于目标拍摄部位的曝光参数估计误差逆向传播多层神经网络。

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