CN109767392A - 医学图像处理方法和系统、存储介质及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种医学图像处理方法和系统、存储介质及计算机设备。医学图像处理方法，包括：检测当前帧医学图像是否发生运动；在检测到当前帧医学图像发生运动时，判断当前帧医学图像中是否存在运动物体；在当前帧图像中不存在运动物体时，以第一采集频率采集M张图像进行叠加；以及在当前帧图像中存在运动物体时，以第二采集频率采集N张图像进行叠加；其中，所述第二采集频率大于所述第一采集频率,和/或所述N小于M；所述N和所述M均为正整数。上述医学图像处理方法在存在运动物体时通过提高采集频率和/或降低采集的图像数量的方法来降低图像叠加造成的运动模糊问题，确保最终处理得到的图像具有较高的清晰度。

Description

医学图像处理方法和系统、存储介质及计算机设备

技术领域

本发明涉及医疗设备技术领域，特别是涉及一种医学图像处理方法和系统、存储介质及计算机设备。

背景技术

实时的透视图像往往使用多帧图像叠加的方法来降低医学图像噪声。但是，当存在运动物体时，多帧图像叠加后会带来明显的运动伪影，从而影响最终的图像识别结果。但是，如果存在运动物体时，不进行图像之间的叠加，又会造成图像中存在较大的噪声，导致医学图像不清晰。

发明内容

基于此，有必要针对医学图像中存在运动物体时会带来明显的运动伪影导致医学图像不清晰的问题，提供一种医学图像处理方法和系统、存储介质及计算机设备。

一种医学图像处理方法，包括：

检测当前帧医学图像是否发生运动；

在检测到当前帧医学图像发生运动时，判断当前帧医学图像中是否存在运动物体；

在当前帧图像中不存在运动物体时，以第一采集频率采集M张图像进行叠加；以及

在当前帧图像中存在运动物体时，以第二采集频率采集N张图像进行叠加；

其中，所述第二采集频率大于所述第一采集频率,和/或所述N小于M；所述N和所述M均为正整数。

上述医学图像处理方法，会先检测当前帧医学图像是否发生运动，并在检测到当前帧医学图像发生运动时，进一步判断当前帧医学图像中是否存在运动物体，从而确保检测结果准确可靠，进而根据其判断结果对医学图像进行去噪处理，在存在运动物体时通过提高采集频率和/或降低采集的图像数量的方法来降低图像叠加造成的运动模糊问题，确保最终处理得到的图像具有较高的清晰度。

在其中一个实施例中，所述检测当前帧医学图像是否发生运动的步骤为，将当前帧图像的各个像素位置的灰度值与前预设帧医学图像对应的各个像素位置的灰度值进行对比以判断当前帧图像是否发生运动。

在其中一个实施例中，所述将当前帧图像的各个像素位置的灰度值与前预设帧医学图像对应的各个像素位置的灰度值进行对比以判断当前帧图像是否发生运动的步骤包括：

根据帧间差分算法将当前帧医学图像中的各个像素的灰度值与前预设帧医学图像中对应的各个像素的灰度值做差，得到各个像素的灰度差值；

统计所述当前帧医学图像中灰度差值大于预设灰度值的像素个数；

在所述像素个数大于第一阈值时，确认当前帧医学图像发生运动；以及

在所述像素个数小于或等于第一阈值时，确认当前帧图像未发生运动。

在其中一个实施例中，所述在检测到当前帧医学图像发生运动时，判断当前帧医学图像中是否存在运动物体的步骤，包括：

获取前一帧医学图像中的运动物体；

将前一帧医学图像中的各运动物体在当前帧医学图像中进行匹配，以确定所述运动物体在当前帧医学图像中的位置；

计算各运动物体在前一帧医学图像和当前帧医学图像中的位置变化量；

在各运动物体中至少有一个的位置变化量大于第二阈值时，确认所述当前帧医学图像中存在运动物体；以及

在各运动物体的位置变化量均小于或等于第二阈值时，确定所述当前帧医学图像中不存在运动物体。

在其中一个实施例中，还包括存储位置变化量大于第二阈值的运动物体在当前帧医学图像中的位置。

在其中一个实施例中，还包括根据历史采集的预设数量的医学图像计算各运动物体的运动模型的步骤；

所述将前一帧医学图像中的各运动物体在当前帧医学图像中进行匹配，以确定所述运动物体在当前帧医学图像中的位置的步骤为，根据所述运动模型预估相应运动物体在当前帧医学图像中的位置，将前一帧医学图像中的运动物体在当前帧医学图像的预估位置处进行匹配，以确定所述运动物体在当前帧医学图像中的实际位置。

在其中一个实施例中，还包括：在前一帧医学图像中存在运动物体且当前帧医学图像中不存在所述运动物体时，在当前帧医学图像中标记所述运动物体第一次出现的位置。

在其中一个实施例中，还包括：

将位置变化量大于第二阈值的运动物体的各像素标记为运动像素；

统计当前帧医学图像中的运动像素的个数；

根据所述运动像素的个数调整所述N的取值，以使得所述N的取值随所述运动像素的个数的增大而减小。

在其中一个实施例中，还包括存储所述N的取值和所述运动像素的个数的对应关系表的步骤；

所述根据所述运动像素的个数调整所述N的取值，以使得所述N的取值随所述运动像素的个数的增大而减小的步骤为，根据所述运动像素的个数从所述对应关系表中获取所述N的取值。

在其中一个实施例中，还包括：

当判断当前帧医学图像中存在运动物体时，继续判断所述运动物体的运动位移；以及

根据所述运动位移调整所述N的取值，以使得所述N的取值随所述运动位移的增大而减小。

在其中一个实施例中，还包括：

将位置变化量大于第二阈值的运动物体的各像素标记为运动像素；

统计当前帧医学图像中的运动像素的个数；

根据所述运动像素的个数调整所述第二采集频率，以使得所述第二采集频率随所述运动像素的个数的增大而增大。

在其中一个实施例中，所述医学图像为X光透视图像。

在其中一个实施例中，所述X光透视图像是由C形臂装置采集的。

一种医学图像处理系统，包括：

图像采集模块，用于采集医学图像；

扫视模块，用于检测当前帧医学图像中是否发生运动；

追踪模块，用于在所述扫视模块检测到当前帧医学图像发生运动时，判断当前帧医学图像中是否存在运动物体；以及

模糊消除模块，用于在所述追踪模块判断出在当前帧图像中不存在运动物体时，以第一采集频率采集M张图像进行叠加；以及在所述追踪模块判断出当前帧图像中存在运动物体时，以第二采集频率采集N张图像进行去叠加；其中，所述第二采集频率大于所述第一采集频率,和/或所述N小于M；所述N和所述M均为正整数。

在其中一个实施例中，所述医学图像为X光透视图像，其中，所述图像采集模块包括射线源和探测器。

在其中一个实施例中，所述图像采集模块设置在C形臂装置上。

一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可用于执行如前述任一实施例所述方法的步骤。

一种计算机设备，包括存储器和处理器；所述处理器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述任一实施例所述方法的步骤。

附图说明

图1为一实施例中的医学图像处理方法的流程图；

图2为图1中步骤S110的具体流程图；

图3为图1中步骤S120的具体流程图；

图4为又一实施例中的医学图像处理方法的局部流程图；

图5为另一实施例中的医学图像处理方法的局部流程图；

图6为一实施例中的图像处理系统的结构框图；

图7为一实施例中的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

图1为一实施例中的医学图像处理方法的流程图。本实施例中主要以该医学图像处理方法应用于计算机设备来举例说明。该计算机设备可以是终端，也可以是服务器。参见图1，该医学图像处理方法包括以下步骤：

步骤S110，检测当前帧医学图像是否发生运动。

当前帧医学图像是通过医学图像采集装置对目标物或者目标区域采集得到的医学图像。目标物或者目标区域可以根据需要进行选取设定。比如，进行医学图像处理的计算机设备主要服务于医疗成像设备时，当前帧医学图像由医疗成像设备获取得到。具体地，最终需要处理得到的医学图像为透视医学图像。在一实施例中，该医学图像为X光透视图像。该X光透视图像是由C形臂装置采集得到的。

在检测当前帧医学图像是否发生运动时，可以将当前帧医学图像与前一帧或者前几帧医学图像进行对比，从而根据帧间医学图像的对比差异来确定当前帧医学图像是否发生运动。具体可以根据实际采用的帧间差分算法来确定需要用来进行比对的医学图像数量。比如采用一般的帧间差分算法时，通常采用两帧，也即将当前帧医学图像与前一帧医学图像进行比较；当采用三帧差分算法时，则采用三帧医学图像，也即将当前帧医学图像与前两帧医学图像进行比较。比较过程中，会直接将当前帧医学图像的各像素的灰度值与前一帧或者前预设帧医学图像中对应的各像素的灰度值做差比较，也即将相同像素位置的灰度值做差，从而根据比较得到的灰度值差异来确定当前帧医学图像是否发生运动。也即，在本实施例中，在初步判断当前帧医学图像是否发生运动时，进行全图扫描，遍历所有的像素。

当检测到当前帧医学图像发生运动时，执行步骤S120，反之执行步骤S130。

步骤S120，判断当前帧医学图像中是否存在运动物体。

在初步判断出当前帧医学图像发生运动时，需要进一步确定当前帧医学图像中是否存在运动物体，从而减少误检的可能性，确保最终处理的图像具有较高的清晰度。在判断当前帧医学图像是否存在运动物体时，可以将前一帧中已确认的运动物体在当前帧医学图像中进行匹配，进而确定其在当前帧医学图像中的位置，再根据运动物体在两帧中的位置变化量来确定是否存在运动物体。运动物体可以为一个，也可以为两个或者多个。当存在两个或者多个运动物体时，需要分别将各运动物体在当前帧医学图像中进行匹配，进而根据各自的位置变化量确定该运动物体在当前帧医学图中是否仍为运动物体。在当前帧医学图像中判断出至少有一个运动物体时，可以确认当前帧医学图像中存在运动物体，执行步骤S140，在判断出当前帧医学图像中没有运动物体时，执行步骤S130。

步骤S130，以第一采集频率采集M张医学图像进行叠加。

通过将M张医学图像进行叠加来实现去噪处理，从而输出满足要求的医学图像。在一实施例中，图像叠加是指多张图像的对应像素值的加权平均。

步骤S140，以第二采集频率采集N张医学图像进行叠加。

在本实施例中，获取到的实时的透视医学图像采用多帧医学图像叠加的方法进行去噪处理，以降低医学图像噪声。去噪处理过程可以包括滤波等处理。采集频率通常与医学图像采集装置要拍摄的部位有关。第一采集频率可以由用户根据医学图像采集装置的拍摄部位进行设置，或者由系统根据医学图像采集装置需要拍摄的部位进行默认设置。在本实施例中，第一采集频率根据传统的医学图像去噪处理过程中的采集频率进行设置，比如设置为小于30fps。

第二采集频率同样可以由系统进行默认设置，或者由用户进行设定。在本实施例中，第二采集频率大于第一采集频率，也即当检测到当前帧医学图像中存在运动物体时，会减小采集两帧医学图像之间的时间间隔。通过减小采集两帧医学图像之间的时间间隔，可以提高时间分辨率，从而减小去噪处理过程中多帧医学图像叠加后造成的运动模糊，解决传统的医学图像去噪处理过程中，由于运动物体带来的运动伪影问题。并且，由于在医学图像静止时通过较低的采集频率(也即采集帧频)可以降低医学图像采集过程中所使用的剂量。比如当前帧医学图像是X射线设备采集得到的，那么通过在医学图像静止时采用较低的采集频率，可以降低X线的剂量。

用于进行去噪处理的图像数量M同样需要根据医学图像采集设备拍摄的部位进行确定。也即，M并不限于某一固定值。M同样可以根据需要由用户进行设置或者系统进行默认设置。在本实施例中，M和N都是正整数，在一个例子中，M和N的取值范围均可以为1-32，且N较优地小于M。也即，在检测到当前帧医学图像中存在运动物体后，会减小医学图像的数量后再进行叠加处理以实现对医学图像的去噪处理，避免存在运动物体时，多帧叠加带来明显的运动伪影，且能够确保最终处理得到的医学图像不会存在较大的噪声，使得医学图像的清晰度较高。

在本实施例中，在检测到当前帧医学图像中存在运动物体时，会同时对图像采集过程的采集频率和采集的图像数量进行调整，也即同时增大采集频率并减小用于叠加的医学图像数量，从而达到较好的去除运动伪影的效果，确保最终去噪后的图像具有较高的清晰度。在其他的实施例中，也可以进增大采集频率而保持采集的图像数量不变，或者保持采集频率不变仅仅改变采集的图像数量，均可以实现去除伪影的效果。

在一实施例中，步骤S110的具体流程参见图2，包括以下步骤：

步骤S210，根据帧间差分算法将当前帧医学图像中的各像素的灰度值与前预设帧医学图像中对应的各像素的灰度值进行比较得到各像素的灰度差值。

在本实施例中，将当前帧医学图像中的各像素的灰度值与前一帧医学图像中对应的各像素的灰度值做差得到各像素的灰度差值。在其他的实施例中，也可以根据帧间差分算法将当前帧医学图像中各像素灰度值与前几帧医学图像的灰度值进行比较计算得到各像素的灰度差值。

步骤S220，统计当前帧医学图像中灰度差值大于预设灰度值的像素个数。

预设灰度值为噪声范围内的灰度差值。理想情况下，如果当前帧医学图像中不存在运动物体时，前后两帧医学图像中的对应位置的像素的灰度差值在噪声范围内，应该是完全一致或者基本一致。因此，当灰度差值大于预设灰度值，可以确认该像素相对于前一帧医学图像中相对位置的像素发生了运动，统计发生运动的像素个数，从而可以根据统计的像素个数来判断当前帧医学图像中是否发生了运动。

步骤S230，判断该像素个数是否大于第一阈值。

当灰度差值大于预设灰度值的像素个数超过第一阈值则可以确定当前帧医学图像发生了运动。第一阈值可以根据医学图像采集设备采集的具体部位、操作人员的喜好等很多因素进行获取。因此，其并不限于某一具体值。当统计的像素个数大于第一阈值，则可以确认当前帧医学图像发生运动，执行步骤S250，反之则确认当前帧医学图像中未发生运动，即执行步骤S240。

步骤S240，确认当前帧医学图像未发生运动。

在确认当前帧医学图像未发生运动，则执行步骤S130。

步骤S250，确认当前帧医学图像发生运动。

当确认当前帧医学图像发生了运动时，则执行步骤S120。

在一实施例中，步骤S120的具体流程如图3所示，包括以下步骤：

步骤S310，获取前一帧医学图像中的运动物体。

前一帧医学图像中的运动物体可以在前一帧的图像处理过程中获取得到并进行存储，从而在对当前帧图像进行处理时，可以直接调用该运动物体。在本步骤中，获取运动物体是指获取该运动物体在前一帧医学图像中的图像。当前一帧医学图像中存在多个运动物体时，对多个运动物体均进行获取。

步骤S320，将前一帧医学图像中的各运动物体在当前帧医学图像中进行匹配，以确定该运动物体在当前帧医学图像中的位置。

通过将前一帧医学图像中的各运动物体到当前帧医学图像中进行匹配，从而可以确定出该对应的运动物体在当前帧医学图像中的位置。在进行匹配的过程中可以进行全图匹配，也可以根据该运动物体的运动模型在预估位置区域进行匹配，从而无需进行全图匹配，可以减小计算量，提高处理效率。

步骤S330，计算各运动物体在前一帧医学图像和当前帧医学图像中的位置变化量。

将运动物体在前一帧医学图像中的位置与当前帧医学图像中的位置进行做差即可得到该运动物体的位置变化量，也即偏移量。

步骤S340，判断各运动物体的位置变化量是否均小于或等于第二阈值。

当运动物体的位置变化量小于或等于第二阈值时，可以确认该运动物体在当前帧图像中处于静止状态，从而会停止对该运动物体的关注。当运动物体的位置变化量大于第二阈值时，则可以确认该运动物体在当前帧图像中处于运动状态，从而确认当前帧医学图像中存在运动物体。也即当图像的拍摄区域存在多个运动物体时，只要确认有一个物体在当前帧医学图像中处于运动状态，就可以判断当前帧医学图像中有运动物体，执行步骤S350；当判断出所有的运动物体在当前帧医学图像都处于静止状态时，则可以判断当前帧医学图像中没有运动物体，执行步骤S360。

步骤S350，确定当前帧医学图像中存在运动物体。

在确定当前帧医学图像中存在运动物体时，执行步骤S140。

步骤S360，确定当前帧医学图像中不存在运动物体。

当确认当前帧医学图像中不存在运动物体时，也即该当前帧医学图像未发生运动，则执行步骤S130。

在一实施例中，在判断出运动物体的位置变化量大于第二阈值时，可以确认该运动物体在当前帧图像中为运动状态，从而存储该运动状态下的运动物体的位置。因此，根据历史采集确定的预设数量的医学图像中存储的运动物体的位置可以计算出各运动物体的运动模型。具体地，可以基于点扩散函数的方法计算各运动物体的运动模型。因此在步骤S320中，可以根据该运动模型在当前帧图像中预估运动物体可能出现的位置，从而仅在该位置区域进行匹配，而无需进行全图匹配，可以降低计算量，提高处理效率。

在一实施例中，在前一帧医学图像中存在运动物体且当前帧医学图像中不存在该运动物体时，也即该运动物体在当前帧图像中消失时，在当前帧医学图像中标记运动物体第一次出现的位置，从而方便在对下一帧医学图像进行处理的过程中，预估该运动物体的位置。此时，该运动物体通常具有周期性运动规律。

在一实施例中，上述方法还包括如图4所示的步骤：

步骤S410，将位置变化量大于第二阈值的运动物体的各像素标记为运动像素。

标记过程中，可以通过在当前帧医学图像中采用不同的颜色或者符号、文字等进行标注，也可以通过将该运动像素的位置进行存储的方式来实现对运动像素的标记。

步骤S420，统计当前帧医学图像中的运动像素的个数。

通常图像的运动剧烈程度与图像中发生位置变化的像素个数有关，也即与运动像素的个数有关。图像中，运动像素的个数越多，则图像中的物体的运动越剧烈。

步骤S430，根据运动像素的个数调整N的取值，以使得N的取值随运动像素的个数的增大而减小。

在一实施例中，可以预先存储N的取值与运动像素的个数的对应关系表。在该对应关系表中，运动像素的个数越多，N的取值越小。因此可以根据统计得到的运动像素的个数从该对应关系表中获取到相应的N的取值。

在一实施例中，上述方法还包括如图5所示的步骤：

步骤S510，将位置变化量大于第二阈值的运动物体的各像素标记为运动像素。

步骤S520，统计当前帧医学图像中的运动像素的个数。

步骤S530，根据运动像素的个数调整第二采集频率，以使得第二采集频率随运动像素的个数的增大而增大。

在一实施例中，可以预先存储第二采集频率与运动像素的个数的对应关系表。在该对应关系表中，运动像素的个数越多，第二采集频率越大。因此可以根据统计得到的运动像素的个数从该对应关系表中获取到相应的第二采集频率。

在一实施例中，在步骤S120中判断出当前帧医学图像中存在运动物体时，则继续判断该运动物体的运动位移。该运动物体的运动位移可以是该运动物体在当前帧医学图像和前一帧医学图像中的位置的偏移量，也即用当前帧医学图像中的位置与前一帧医学图像中的位置对比，得到该运动位移。根据该运动位移即可知晓当前帧医学图形中的运动物体的运动剧烈程度。因此，根据该运动位移调整N的取值，使得N的取值随运动位移的增大而减小，从而避免运动剧烈导致多张医学图像叠加所带来的运动伪影问题。

在一实施例中，还提供一种医学图像处理系统，该医学图像处理系统的结构框图如图6所示。参见图6，该医学图像处理系统包括图像采集模块610、扫视模块620、追踪模块630以及模糊消除模块640。其中，图像采集模块610用于采集医学图像。扫视模块620用于检测当期帧医学图像是否发生运动。追踪模块630则用于在扫描模块620检测出当前帧医学图像发生运动时，进一步判断当前帧医学图像中是否存在运动物体。模糊消除模块640用于在追踪模块630判断出在当前帧图像中不存在运动物体时，以第一采集频率采集M张图像进行叠加；以及在追踪模块630判断出当前帧图像中存在运动物体时，以第二采集频率采集N张图像进行叠加。其中，第二采集频率大于第一采集频率,和/或所述N小于M；N和M均为正整数。

在一实施例中，图像采集模块610采集的是透视图像，比如X光透视图像。此时，图像采集模块610包括射线源和探测器。射线源用于产生X射线，并穿过被检测区域或者物体后，由探测器进行探测并根据探测结果形成该X光透视图像。在一实施例中，该图像采集模块610设置在C型臂装置上。

在一实施例中，模糊消除模块640包括帧频调节单元642和/或图像数量调节单元644。其中，帧频调节单元642用于在追踪模块630判断出在当前帧图像中不存在运动物体时，以第一采集频率采集M张图像进行叠加。图像数量调节单元644则用于在追踪模块630判断出当前帧图像中存在运动物体时，以第二采集频率采集N张图像进行叠加。

在一实施例中，扫视模块620用于根据帧间差分算法将当前帧医学图像中的各像素的灰度值与前预设帧医学图像中对应的各像素的灰度值进行比较得到各像素的灰度差值。扫视模块620还用于统计当前帧医学图像中灰度差值大于预设灰度值的像素个数，在像素个数大于第一阈值时，确认当前帧医学图像发生运动；以及在像素个数小于或等于第一阈值时，确认当前帧图像未发生运动。

追踪模块630还用于获取前一帧医学图像中的运动物体；将前一帧医学图像中的各运动物体在当前帧医学图像中进行匹配，以确定运动物体在当前帧医学图像中的位置；计算各运动物体在前一帧医学图像和当前帧医学图像中的位置变化量；在各运动物体中至少有一个的位置变化量大于第二阈值时，确认当前帧医学图像中存在运动物体；以及在各运动物体的位置变化量均小于或等于第二阈值时，确定当前帧医学图像中不存在运动物体。

在一实施例中，上述医学图像处理系统还包括存储模块，用于存储位置变化量大于第二阈值的运动物体在当前帧医学图像中的位置。

在一实施例中，上述医学图像处理系统还包括视动反射模块650。视动反射模块650用于根据历史采集的预设数量的医学图像计算各运动物体的运动模型。因此，追踪模块630可以根据该运动模型预估相应运动物体在当前帧医学图像中的位置，将前一帧医学图像中的运动物体在当前帧医学图像的预估位置处进行匹配，以确定所述运动物体在当前帧医学图像中的实际位置。

在一实施例中，视动反射模块650还用于在前一帧医学图像中存在运动物体且当前帧医学图像中不存在所述运动物体时，在当前帧医学图像中标记运动物体第一次出现的位置，从而反馈给追踪模块630来估计运动物体在下一帧医学图像中的位置。扫视模块620、追踪模块630以及视动反射模块650相互协同工作来提高运动检测的准确性。

在一实施例中，追踪模块630还用于将位置变化量大于第二阈值的运动物体的各像素标记为运动像素，并统计当前帧医学图像中的运动像素的个数。图像数量调节单元644则用于根据运动像素的个数调整所述N的取值，以使得N的取值随运动像素的个数的增大而减小。在一实施例中，存储模块还用于存储N的取值和运动像素的个数的对应关系表，从而使得图像数量调节单元644可以根据该对应关系表确定N的取值。

在一实施例中，帧频调节单元642用于根据运动像素的个数调整第二采集频率，以使得第二采集频率随运动像素的个数的增大而增大。

在一实施例中，追踪模块630还用于在判断出当前帧医学图像中存在运动物体时，进一步判断该运动物体的运动位移。图像数量调节单元644则用于根据运动位移调整N的取值，以使得N的取值随运动位移的增大而减小。在一实施例中，运动位移与N的取值的对应关系表可以预先存储，从而在需要时调用即可。

在一实施例中，还提供一种计算机设备。该计算机设备的内部结构图如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现前述任一实施例中的医学图像处理方法的步骤。本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

一种计算机设备，包括存储器和处理器。其中，存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序。处理器执行该计算机程序时可以实现前述任一实施例中的方法的步骤。

在一实施例中，还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。存储介质上存储有计算机程序。该计算机程序被处理器执行时，用于实现如前述任一实施例中所述的方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (18)

1.一种医学图像处理方法，包括：

检测当前帧医学图像是否发生运动；

在检测到当前帧医学图像发生运动时，判断当前帧医学图像中是否存在运动物体；

在当前帧图像中不存在运动物体时，以第一采集频率采集M张图像进行叠加；以及

在当前帧图像中存在运动物体时，以第二采集频率采集N张图像进行叠加；

其中，所述第二采集频率大于所述第一采集频率,和/或所述N小于M；所述N和所述M均为正整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测当前帧医学图像是否发生运动的步骤为，将当前帧图像的各个像素位置的灰度值与前预设帧医学图像对应的各个像素位置的灰度值进行对比以判断当前帧图像是否发生运动。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将当前帧图像的各个像素位置的灰度值与前预设帧医学图像对应的各个像素位置的灰度值进行对比以判断当前帧图像是否发生运动的步骤包括：

根据帧间差分算法将当前帧医学图像中的各个像素的灰度值与前预设帧医学图像中对应的各个像素的灰度值做差，得到各个像素的灰度差值；

统计所述当前帧医学图像中灰度差值大于预设灰度值的像素个数；

在所述像素个数大于第一阈值时，确认当前帧医学图像发生运动；以及

在所述像素个数小于或等于第一阈值时，确认当前帧图像未发生运动。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在检测到当前帧医学图像发生运动时，判断当前帧医学图像中是否存在运动物体的步骤，包括：

获取前一帧医学图像中的运动物体；

将前一帧医学图像中的各运动物体在当前帧医学图像中进行匹配，以确定所述运动物体在当前帧医学图像中的位置；

计算各运动物体在前一帧医学图像和当前帧医学图像中的位置变化量；

在各运动物体中至少有一个的位置变化量大于第二阈值时，确认所述当前帧医学图像中存在运动物体；以及

在各运动物体的位置变化量均小于或等于第二阈值时，确定所述当前帧医学图像中不存在运动物体。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括存储位置变化量大于第二阈值的运动物体在当前帧医学图像中的位置。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括根据历史采集的预设数量的医学图像计算各运动物体的运动模型的步骤；

所述将前一帧医学图像中的各运动物体在当前帧医学图像中进行匹配，以确定所述运动物体在当前帧医学图像中的位置的步骤为，根据所述运动模型预估相应运动物体在当前帧医学图像中的位置，将前一帧医学图像中的运动物体在当前帧医学图像的预估位置处进行匹配，以确定所述运动物体在当前帧医学图像中的实际位置。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：在前一帧医学图像中存在运动物体且当前帧医学图像中不存在所述运动物体时，在当前帧医学图像中标记所述运动物体第一次出现的位置。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

将位置变化量大于第二阈值的运动物体的各像素标记为运动像素；

统计当前帧医学图像中的运动像素的个数；

根据所述运动像素的个数调整所述N的取值，以使得所述N的取值随所述运动像素的个数的增大而减小。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括存储所述N的取值和所述运动像素的个数的对应关系表的步骤；

所述根据所述运动像素的个数调整所述N的取值，以使得所述N的取值随所述运动像素的个数的增大而减小的步骤为，根据所述运动像素的个数从所述对应关系表中获取所述N的取值。

10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

当判断当前帧医学图像中存在运动物体时，继续判断所述运动物体的运动位移；以及

根据所述运动位移调整所述N的取值，以使得所述N的取值随所述运动位移的增大而减小。

11.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

将位置变化量大于第二阈值的运动物体的各像素标记为运动像素；

统计当前帧医学图像中的运动像素的个数；

根据所述运动像素的个数调整所述第二采集频率，以使得所述第二采集频率随所述运动像素的个数的增大而增大。

12.根据权利要求1～11任一项所述的方法，其特征在于，所述医学图像为X光透视图像。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述X光透视图像是由C形臂装置采集的。

14.一种医学图像处理系统，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集医学图像；

扫视模块，用于检测当前帧医学图像中是否发生运动；

追踪模块，用于在所述扫视模块检测到当前帧医学图像发生运动时，判断当前帧医学图像中是否存在运动物体；以及

模糊消除模块，用于在所述追踪模块判断出在当前帧图像中不存在运动物体时，以第一采集频率采集M张图像进行叠加；以及在所述追踪模块判断出当前帧图像中存在运动物体时，以第二采集频率采集N张图像进行叠加；其中，所述第二采集频率大于所述第一采集频率,和/或所述N小于M；所述N和所述M均为正整数。

15.根据权利要求14所述的医学图像处理系统，其中，所述医学图像为X光透视图像，其中，所述图像采集模块包括射线源和探测器。

16.根据权利要求15所述的医学图像处理系统，其中，所述图像采集模块设置在C形臂装置上。

17.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时可用于执行如权利要求1～13任一所述方法的步骤。

18.一种计算机设备，包括存储器和处理器；所述处理器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～13任一所述方法的步骤。