CN108335280A - 一种图像优化显示方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本公开提供一种图像优化显示方法和装置，其中方法包括：由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像，每个所述感兴趣区域图像对应所述选择指令选择的一个感兴趣区域；将所述多个感兴趣区域图像，进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像。本公开使得可以在一幅图像中同时优化显示多个感兴趣区域，从而方便医师的观察，也提高了医师诊断的效率。
Description
技术领域
本公开涉及医疗图像后处理技术，特别涉及一种图像优化显示方法和装置。
背景技术
随着医学影像技术的快速发展，医学图像已成为当今医学诊断和治疗的重要依据。在临床诊断的过程中，医师根据临床问题的要求，常常希望可以在一幅图像中清晰的对某一个关键部位进行观察，以达到精确诊断和精准治疗的目的。要使得上述某部位的图像区域观察起来清晰准确，可以使用图像优化显示方法来优化一些图像参数，例如，优化图像的峰值信噪比，从而使得图像具有较好的图像质量，以达到便于医师诊断的目的。
但是在实际操作中，现有方法往往只能针对一幅图像中的某一块感兴趣区域进行优化显示，或者只能针对一整幅图像进行优化显示，这样导致的问题是，以对某一块感兴趣区域优化显示为例，当前图像中只有该感兴趣区域是被优化显示的，图像其他区域的显示状态未必处在最优，并且，如果医师想对不同图像中的多块图像区域同时进行观察，现有的医学图像处理工具很难满足上述要求。
发明内容
有鉴于此，本公开提供一种图像优化显示方法和装置，以实现对多块不同位置的感兴趣区域的同时优化显示。
具体地，本公开是通过如下技术方案实现的：
第一方面，提供一种图像优化显示方法，所述方法包括：
由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像，每个所述感兴趣区域图像对应所述选择指令选择的一个感兴趣区域；
将所述多个感兴趣区域图像，进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像。
第二方面，提供一种图像优化显示装置，所述装置包括：
图像获取模块，用于由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像，每个所述感兴趣区域图像对应所述选择指令选择的一个感兴趣区域；
融合处理模块，用于将所述多个感兴趣区域图像，进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像。
本公开提供的图像优化显示方法和装置，通过将多个感兴趣区域的图像进行融合优化显示，使得可以在一幅图像中同时优化显示多个感兴趣区域，从而方便医师的观察，也提高了医师诊断的效率。
附图说明
图1是本公开一示例性实施例示出的一种感兴趣区域的选择示意；
图2是本公开一示例性实施例示出的一种图像优化显示方法的流程图；
图3是本公开一示例性实施例示出的另一种图像优化显示方法的流程图；
图4是本公开一示例性实施例示出的又一种图像优化显示方法的流程图；
图5是本公开一示例性实施例示出的一种图像优化显示装置的结构图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
医学图像的优化显示，通常是医师根据临床需求，希望对图像中的某个区域进行更加精准的观察，那么可以通过优化这个图像区域的一些图像参数，例如，信噪比、对比度等，来使得该区域显示的更加清晰和准确，显示质量更好，这样可以使得医师对该区域图像进行细致准确的诊断。
本例子中，可以将医师选择出的要优化显示的图像区域，称为感兴趣区域(regionof interest，ROI)，例如，图1中所示例，在图像11中可以选择出一个椭圆形的区域12，该区域12就是医师想要仔细观察的感兴趣区域。实际实施中，可以是将图像11加载在一个图像处理软件中，医师可以通过人机交互的方式，操作该图像处理软件中的图像操作选项，来选择上述的区域12。本例子中，对于医师选择感兴趣区域的操作，可以认为图像处理软件接收到了用于在图像中选择感兴趣区域的选择指令，并根据该选择指令，获取到了医师要选择的感兴趣区域。
本例子的图像优化显示方法，可以应用于将多个感兴趣区域融合在一张图像上显示，并且经过优化显示处理。这样做可以方便医师在一张图像上同时观察多个优化显示的图像区域，例如，假设医师想要观察患者的头部、腹部、胸部多个区域，并且希望对这些区域都进行优化显示，以达到更好的显示观察效果，那么通过本例子的方法，可以实现在一张图像上显示上述的头部、腹部等多个区域的图像，并且都经过了优化显示，达到较好的显示质量。
其中，本方法中的多个感兴趣区域，可以包括多种来源。
例如，该多个感兴趣区域可以来自于同一图像序列的不同层。举例来说，假设对被检体的某个身体部位进行CT扫描后，得到200幅人体的断层扫描图像(如下的描述中，也可以简称为200个CT切片)，这些切片可以称为一个图像序列，其中的每一个切片可以称为该图像序列中的一层图像或者称作图像层。本例子中，可以选择该图像序列中的其中至少两层图像，每个图像层可以选择一个感兴趣区域，因此，多个感兴趣区域来自于同一图像序列的不同图像层。或者，该多个感兴趣区域也可以是来自于同一图像层，即在同一图像层中选择至少两个感兴趣区域。又或者，该多个感兴趣区域包括位于不同图像层上的感兴趣区域，也包括位于同一图像层上的多个感兴趣区域。
又例如，该多个感兴趣区域可以来自于不同的图像序列。举例来说，假设对被检体的某个身体部位单独进行了一次CT扫描，得到200个CT切片，还对该被检体进行了一次全身CT扫描，得到了500多个切片，又或者，变换了球管电压后对该被检体进行了另一次扫描，得到了对应该变换后电压的一组切片。每一次扫描得到的一组切片都可以称为一个图像序列。本例子中，多个感兴趣区域可以包括分别由不同的图像序列中选择得到的区域，比如，其中一个感兴趣区域是从某一个图像序列的第100个图像层中选择得到，另一个感兴趣区域是从另一个图像序列的第5个图像层中选择得到。
再例如，该多个感兴趣区域还可以来自于不同模态的多个图像。所述的不同模态，可以包括功能图像和解剖图像，比如，CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)图像、PET(Positron Emission Computed Tomography，正电子发射型计算机断层显像)图像、MRI(Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)图像等。本例子的多个感兴趣区域可以包括分别由不同模态的图像中选择得到的区域，比如，其中一个感兴趣区域是从对被检体进行CT扫描得到的CT图像中选择得到，另一个感兴趣区域是从对该被检体进行PET扫描得到的PET图像中选择得到。
上述列举的多个感兴趣区域的来源，只是一部分列举，实际实施中可以有其他的获取方式，本例子对此不做限制。
图2示例了本公开的一种图像优化显示方法的流程图，可以包括：
在步骤201中，由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像，每个感兴趣区域图像对应选择指令选择的一个感兴趣区域。
例如，本步骤中加载的基图像，可以是一个图像序列的图像，或者也可以包括不同图像序列的图像，或者还可以是不同模态的多个图像。
当用户通过图像处理软件中的图像操作选项，在基图像中选择感兴趣区域时，相当于该图像处理软件获得了对感兴趣区域的选择指令，从而得到选择的多个感兴趣区域。并且，还可以将这些感兴趣区域分别保存为一个单独的图像，可以称为感兴趣区域图像。
在步骤202中，将所述多个感兴趣区域图像，进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像。
本步骤中，最终可以得到一幅图像，该图像中可以包括步骤201中得到的多个感兴趣区域，并且这些多个感兴趣区域都经过了优化显示，具有较好的显示质量。该最终得到的图像可以称为融合优化显示图像。融合优化显示图像的获得，可以综合使用图像融合技术和图像优化显示的处理技术。
本例子的图像优化显示方法，通过将多个感兴趣区域的图像进行融合优化显示，使得可以在一幅图像中同时优化显示多个感兴趣区域，从而方便医师的观察，也提高了医师诊断的效率。
将多个感兴趣区域图像进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像，也可以有多种实现方式。如下列举两种方式：
图3示例了本公开的另一种图像优化显示方法的流程图，可以包括：
在步骤301中，由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像。本步骤的详细过程可以参见图2所示的实施例。
在步骤302中，分别对所述多个感兴趣区域图像，进行优化显示处理。
本步骤中，可以分别对各个感兴趣区域图像，进行优化显示的处理。比如，对于各个图像，可以根据图像的特点来选择优化显示处理的目标参数，例如，其中一个感兴趣区域图像的噪声较高，则可以将信噪比作为对该区域图像进行优化的目标参数。又例如，另一个感兴趣区域图像的不同物质间的对比度较低，物质之间区分的效果不太好，则可以在优化显示该区域图像时将对比度噪声比(contrast to noise ratio,CNR)作为优化的目标参数。
在步骤303中，将所述优化显示处理后的多个感兴趣区域图像，进行图像融合，得到所述融合优化显示图像。
优化显示处理后的各个感兴趣区域图像，已经达到了较好的显示质量，有利于医师精准的观察和诊断。本步骤中，可以通过图像融合技术，将优化处理后的各个感兴趣区域图像进行图像融合，得到一幅融合优化显示图像。该融合优化显示图像中包括了在步骤301中医师选择出的各个感兴趣区域，并且这些区域都经过了优化显示，实现了清晰准确的显示。
本步骤的融合过程，可以采用的融合方案可以有多种选择，例如，加权平均法、对比度调制法、小波变换融合法等。以加权平均法为例，融合两幅图像时，可以将两幅图像中对应像素的数值乘以一个权重系数再相加得到融合的图像。假设一幅图像的权重系数为a，则融合图像可以为：
FusionImage(x,y)＝a*image1(x,y)+(1-a)*image2(x,y)
其中，权重系数a满足0<＝a<＝1，image1(x,y)是其中一幅图像的某个像素值，image2(x,y)是另一幅图像中对应像素的像素值，FusionImage(x,y)是融合后的图像中对应像素的像素值。
此外，如上所述，各个感兴趣区域图像在融合前，可以根据各自确定的目标参数进行了优化显示，但是在本步骤中的融合过程中可以继续对融合后的图像进行优化，以期融合优化显示图像的显示效果较好。
在本步骤的图像融合时，被融合的各幅图像可以在最终融合后的图像中占有不同的权重，比如上述的加权平均法的例子中，两幅图像的融合权重不同。可以采用算法调整各个参与融合的部分在最终图像中的融合权重，而各个感兴趣区域图像各自的融合权重的调节方式，可以是依据用户设定的融合图像目标参数来确定。比如，融合图像目标参数可以是CNR，SNR等，举例来说，当希望融合后的图像(该融合后的图像即可以称为融合优化显示图像)的前景和背景对比度最好即CNR(对比度噪声比)最好时，可以得到一组权重，该组权重可以包括各幅感兴趣区域图像分别对应的融合权重；又或者，当希望融合后的图像SNR最好时，也可以得到另一组权重，在该另一组权重中，各幅感兴趣区域图像分别对应的融合权重可以有所调整。经过权重的调节，可以使得融合优化显示图像满足上述的融合图像目标参数。
本例子的图像优化显示方法，通过将多个感兴趣区域的图像进行融合优化显示，使得可以在一幅图像中同时优化显示多个感兴趣区域，从而方便医师可以对若干个不同区域同时进行优化显示并观察，提高了医师诊断的效率。
图4示例了本公开的又一种图像优化显示方法的流程图，可以包括：
在步骤401中，由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像。本步骤的详细过程可以参见图2所示的实施例。
在步骤402中，将多个感兴趣区域图像，进行图像融合。
本步骤中，可以先将步骤401选择得到的多个感兴趣区域图像，进行图像融合，融合到一幅图像上。
在步骤403中，将融合以后的图像进行优化显示处理，得到融合优化显示图像。
本步骤中，对于融合后得到的图像，可以再进行优化显示。本步骤的优化过程可以参考步骤303中的优化过程，依据设定的融合图像目标参数来调节融合的各幅感兴趣区域图像分别对应的融合权重，优化的融合图像目标参数的选择，可以根据融合后的融合优化显示图像的特点来确定。这种调节融合中的各幅感兴趣区域图像的权重的方式，可以对融合后的整幅图像进行优化，所设定的目标参数可以是整幅图像的融合图像目标参数。
此外，也可以通过选取ROI的方式对图像中的不同区域进行优化。当分别对选取的各个ROI进行优化时，各个ROI是相对独立的，可以选择适合自己的优化目标参数。
本例子的图像优化显示方法，通过将多个感兴趣区域的图像进行融合优化显示，使得可以在一幅图像中同时优化显示多个感兴趣区域，从而方便医师可以对若干个不同区域同时进行优化显示并观察，提高了医师诊断的效率。
为了实现上述的图像优化显示方法，本公开还提供了一种图像优化显示装置，如图5所示，该装置可以包括：图像获取模块51和融合处理模块52。
图像获取模块51，用于由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像，每个所述感兴趣区域图像对应所述选择指令选择的一个感兴趣区域；
融合处理模块52，用于将所述多个感兴趣区域图像，进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像。
在一个例子中，图像获取模块51，具体用于根据感兴趣区域的选择指令，分别获取位于同一图像序列的不同层或者不同图像序列中的多个感兴趣区域；根据所述多个感兴趣区域，得到对应的多个感兴趣区域图像。
在一个例子中，图像获取模块51，具体用于根据感兴趣区域的选择指令，分别获取位于不同模态的多个图像中的多个感兴趣区域；根据所述多个感兴趣区域，得到对应的多个感兴趣区域图像。
在一个例子中，融合处理模块52，具体用于分别对所述多个感兴趣区域图像，进行优化显示处理；将所述优化显示处理后的多个感兴趣区域图像，进行图像融合，得到所述融合优化显示图像。
在一个例子中，融合处理模块52，具体用于将所述多个感兴趣区域图像，进行图像融合；将融合以后的图像，进行优化显示处理，得到所述融合优化显示图像。
本公开的图像优化显示方法的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台控制和处理设备执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本例子提供的一种计算机可读存储介质，其具有存储在其上的指令，当由一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述的图像优化显示方法，该方法包括：由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像，每个所述感兴趣区域图像对应所述选择指令选择的一个感兴趣区域；将所述多个感兴趣区域图像，进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像。
以上所述仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种图像优化显示方法，其特征在于，所述方法包括：
由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像，每个所述感兴趣区域图像对应所述选择指令选择的一个感兴趣区域；
将所述多个感兴趣区域图像，进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像，包括：
根据感兴趣区域的选择指令，分别获取位于同一图像序列的不同层或者不同图像序列中的多个感兴趣区域；
根据所述多个感兴趣区域，得到对应的多个感兴趣区域图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像，包括：
根据感兴趣区域的选择指令，分别获取位于不同模态的多个图像中的多个感兴趣区域；
根据所述多个感兴趣区域，得到对应的多个感兴趣区域图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多个感兴趣区域图像，进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像，包括：
分别对所述多个感兴趣区域图像，进行优化显示处理；
将所述优化显示处理后的多个感兴趣区域图像，进行图像融合，得到所述融合优化显示图像。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述优化显示处理后的多个感兴趣区域图像，进行图像融合，得到所述融合优化显示图像，包括：
将所述优化显示处理后的多个感兴趣图像，按照各自的融合权重进行图像融合，得到所述融合优化显示图像；所述融合权重根据预设的融合图像目标参数确定，以使得所述融合优化显示图像满足所述融合图像目标参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个感兴趣区域图像，进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像，包括：
将所述多个感兴趣区域图像，进行图像融合；
将融合以后的图像，进行优化显示处理，得到所述融合优化显示图像。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将融合以后的图像，进行优化显示处理，得到所述融合优化显示图像，包括：
根据预设的融合图像目标参数，调节所述多个感兴趣区域图像在进行图像融合时各自的融合权重，以使得所述融合优化显示图像满足所述融合图像目标参数。
8.一种图像优化显示装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取模块，用于由加载的基图像中，根据感兴趣区域的选择指令，得到多个感兴趣区域图像，每个所述感兴趣区域图像对应所述选择指令选择的一个感兴趣区域；
融合处理模块，用于将所述多个感兴趣区域图像，进行融合优化显示，得到一幅融合后的融合优化显示图像。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述图像获取模块，具体用于：
根据感兴趣区域的选择指令，分别获取位于同一图像序列的不同层或者不同图像序列中的多个感兴趣区域；根据所述多个感兴趣区域，得到对应的多个感兴趣区域图像；
或者，根据感兴趣区域的选择指令，分别获取位于不同模态的多个图像中的多个感兴趣区域；根据所述多个感兴趣区域，得到对应的多个感兴趣区域图像。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述融合处理模块，具体用于：
分别对所述多个感兴趣区域图像，进行优化显示处理；将所述优化显示处理后的多个感兴趣区域图像，进行图像融合，得到所述融合优化显示图像；
或者，将所述多个感兴趣区域图像，进行图像融合；将融合以后的图像，进行优化显示处理，得到所述融合优化显示图像。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 110167 No. 177-1 Innovation Road, Hunnan District, Shenyang City, Liaoning Province Applicant after: Shenyang Neusoft Medical Systems Co.,Ltd. Address before: 110167 No. 177-1 Innovation Road, Hunnan District, Shenyang City, Liaoning Province Applicant before: SHENYANG NEUSOFT MEDICAL SYSTEMS Co.,Ltd. |
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| CB02 | Change of applicant information | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180727 |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |