CN110210437A - 一种图像中人体区域的确定方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种图像中人体区域确定方法及成像设备剂量调节方法。所述图像中人体区域确定方法包括：确定所述图像中的初始人体区域；基于所述初始人体区域的像素值生成阈值图像，所述阈值图像的一个像素点对应所述初始人体区域的一个或多个像素点；基于所述阈值图像，确定所述初始人体区域的一个或多个像素点是否为人体区域像素点。本申请能够准确识别出图像中的人体区域，从而可以使成像设备的辐射剂量调节更加合理。

Description

一种图像中人体区域的确定方法及系统

技术领域

本申请涉及医疗设备成像技术领域，特别涉及一种图像中人体区域的确定方法及系统。

背景技术

实时透视设备(例如，电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)设备、C臂(C-arm)机等)一般具有自动剂量调节功能。当对受检者(患者)进行成像时，实时透视设备可以先根据预设剂量进行成像，并实时检测当前辐射剂量(亦可称作曝光剂量)。如果当前辐射剂量太大，可以按照自动剂量调节算法自动降低辐射剂量，以避免受检者接受过多的射线辐射；反之，则可以自动增加辐射剂量，以保证图像质量。在此过程中，若能够准确的确定图像中的人体区域，则可以更好的检测辐射剂量，从而使剂量调节更加合理。

发明内容

基于此，本申请提供一种图像中人体区域的确定方法及系统，以及射线成像设备的辐射剂量调节方法。

本申请实施例之一提供一种图像中人体区域的确定方法。所述方法包括：确定所述图像中的初始人体区域；基于所述初始人体区域的像素值生成阈值图像，所述阈值图像的一个像素点对应所述初始人体区域的一个或多个像素点；基于所述阈值图像，确定所述初始人体区域的一个或多个像素点是否为人体区域像素点。

在一些实施例中，所述确定所述图像中的初始人体区域包括：确定所述图像中的非限束器区域；确定所述非限束器区域中的直接曝光区域，所述非限束器区域中除去所述直接曝光区域后的剩余部分为初始人体区域。

在一些实施例中，所述确定所述图像中的非限束器区域包括：获取射线成像设备反馈的限束器位置；根据所述限束器位置确定所述图像中的非限束器区域。

在一些实施例中，所述根据所述限束器位置确定所述图像中的非限束器区域包括：根据所述限束器位置确定所述限束器的边缘在所述图像中的曲线方程；根据所述限束器的边缘在所述图像中的所述曲线方程，确定所述图像中的非限束器区域。

在一些实施例中，所述确定所述非限束器区域中的直接曝光区域包括：根据所述非限束器区域的灰度值，利用最大类间方差法确定所述非限束器区域中的直接曝光区域。

在一些实施例中，所述基于所述初始人体区域的像素值生成阈值图像包括：将所述初始人体区域分割为多个子区域；确定所述子区域的分割阈值；基于所述分割阈值进行拟合，获得所述阈值图像。

在一些实施例中，所述多个子区域的每个子区域包括所述初始人体区域的至少一个像素。

在一些实施例中，所述多个子区域中至少两个子区域是不同的。

在一些实施例中，所述多个子区域的形状是规则的。

在一些实施例中，所述阈值图像为曲线或者曲面。

在一些实施例中，所述基于所述分割阈值进行曲面拟合，获得所述阈值图像包括：获取初始曲面方程；基于所述分割阈值及其在图像中的位置信息求解所述初始曲面方程得到所述阈值图像对应的曲面方程；基于所述阈值图像对应的所述曲面方程计算所述阈值图像中各像素点的像素值。

在一些实施例中，基于最大类间方差法确定所述子区域的分割阈值。

在一些实施例中，所述基于所述阈值图像，确定所述初始人体区域的一个或多个像素点是否为人体区域像素点包括：将所述初始人体区域的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素运算值与所述阈值图像中相应像素点的像素值进行比较；基于比较结果，确定所述初始人体区域的所述一个或多个像素点是否属于人体区域。

本申请实施例之一提供一种射线成像设备的辐射剂量调节方法。所述方法包括：获取所述射线成像设备的第一输出图像；根据本申请任一实施例所述的图像中人体区域的确定方法，确定所述第一输出图像中的人体区域；根据所述人体区域的像素值，确定所述射线成像设备的辐射剂量调节参数。

在一些实施例中，所述辐射剂量调节参数包括射线成像设备的射线发生装置的管电压、管电流、脉冲的有效时间和/或管电流与脉冲有效时间的乘积。

在一些实施例中，所述根据所述人体区域的像素值，确定所述射线成像设备的辐射剂量调节参数包括：比较所述人体区域的平均像素值与目标像素值，确定所述射线成像设备的辐射剂量调节参数。

在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述射线成像设备的辐射剂量调节参数调节所述射线成像设备的辐射剂量，使得所述人体区域的平均像素值与目标像素值的差值小于设定阈值；根据调节后的所述射线成像设备的所述辐射剂量获得第二输出图像。

本申请实施例之一提供一种图像中人体区域的确定系统。所述系统包括初始人体区域确定模块、阈值图像生成模块和人体区域确定模块；所述初始人体区域确定模块用于确定所述图像中的初始人体区域；所述阈值图像生成模块用于基于所述初始人体区域的像素值生成阈值图像，所述阈值图像的一个像素点对应所述初始人体区域的一个或多个像素点；所述人体区域确定模块用于基于所述阈值图像，确定所述初始人体区域的一个或多个像素点是否属于人体区域。

在一些实施例中，所述初始人体区域确定模块进一步用于：确定所述图像中的非限束器区域；确定所述非限束器区域中的直接曝光区域，所述非限束器区域中除去所述直接曝光区域后的剩余部分为初始人体区域。

在一些实施例中，所述阈值图像生成模块进一步用于：将所述初始人体区域分割为多个子区域；确定所述子区域的分割阈值；基于所述分割阈值进行拟合，获得所述阈值图像。

在一些实施例中，所述人体区域确定模块进一步用于：将所述初始人体区域的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素运算值与所述阈值图像中相应像素点的像素值进行比较；基于比较结果，确定所述初始人体区域的所述一个或多个像素点是否属于人体区域。

本申请实施例之一提供一种图像中人体区域的确定装置。所述装置包括至少一个处理器和至少一个存储设备，所述存储设备用于存储指令，当所述至少一个处理器执行所述指令时，实现以下操作：确定所述图像中的初始人体区域；基于所述初始人体区域的像素值生成阈值图像，所述阈值图像的一个像素点对应所述初始人体区域的一个或多个像素点；基于所述阈值图像，确定所述初始人体区域的一个或多个像素点是否属于人体区域。

本申请实施例之一提供一种计算机可读存储介质。所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取所述存储介质中的所述计算机指令后，所述计算机执行如本申请任一实施例所述的图像中人体区域的确定方法和/或射线成像设备的辐射剂量调节方法。

附图说明

本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本申请一些实施例所示的一种示例性成像系统的示意图；

图2是根据本申请一些实施例所示的一种示例性计算设备的硬件和/或软件组件的示意图；

图3是根据本申请一些实施例所示的处理设备的示例性框图；

图4是根据本申请一些实施例所示的人体区域确定方法的示例性流程图；

图5是根据本申请一些实施例所示的阈值图像生成方法的示例性流程图；

图6是根据本申请一些实施例所示的射线成像设备的辐射剂量调节方法的示例性流程图；

图7是根据本申请一些实施例所示的人体区域曝光图像的示意图；

图8是根据本申请又一实施例所示的人体区域曝光图像的示意图；以及

图9是根据本申请一些实施例所示的限束器的原理示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本申请一些实施例所示的一种示例性成像系统100的示意图。

成像系统100可以包括射线成像设备110、网络120、至少一个终端130、处理设备140和存储设备150。该系统100中的各个组件之间可以通过网络120互相连接。例如，射线成像设备110和至少一个终端130可以通过网络120连接或通信。

在一些实施例中，射线成像设备110可以包括X光成像设备。例如，射线成像设备110可以为X光动态成像设备(比如，CT设备、C臂机等)。如图1所示，射线成像设备110可以包括机架111、探测器112、检测区域113、扫描床114和射线发生装置115。在一些实施例中，射线成像设备110还可以包括限束器。限束器也可以称为束光器、遮光器等。图9是根据本申请一些实施例所示的限束器的原理示意图。如图9所示，限束器116可以安装在射线发生装置115的射线出口，以用于遮去不必要的射线；限束器可以将射线照射野限制在一定范围内，以使扫描对象(如患者)的正常组织和要害器官免受照射。机架111可以用于支撑探测器112和射线发生装置115。可以将扫描对象放置在扫描床114上用于扫描。扫描对象可以包括患者、模体或其他被扫描的物体。扫描床114可以平行于地面。射线发生装置115可以向扫描对象发射X射线。通过对扫描对象进行扫描，射线成像设备110可获取扫描数据，以生成(或重建)图像。

网络120可以包括能够促进成像系统100的信息和/或数据交换的任何合适的网络。在一些实施例中，成像系统100的至少一个组件(例如，射线成像设备110、处理设备140、存储设备150、至少一个终端130)可以通过网络120与成像系统100中至少一个其他组件交换信息和/或数据。例如，处理设备140可以通过网络120从射线成像设备110获得输出图像。又例如，处理设备140可以通过网络120从至少一个终端130获得用户(如，医生)指令。网络120可以或包括公共网络(例如，互联网)、专用网络(例如，局部区域网络(LAN))、有线网络、无线网络(例如，802.11网络、Wi-Fi网络)、帧中继网络、虚拟专用网络(VPN)、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、交换机、服务器计算机和/或其任意组合。在一些实施例中，网络120可以包括至少一个网络接入点。例如，网络120可以包括有线和/或无线网络接入点，例如基站和/或互联网交换点，成像系统100的至少一个组件可以通过接入点连接到网络120以交换数据和/或信息。

至少一个终端130可以与射线成像设备110、处理设备140和/或存储设备150通信和/或连接。例如，终端130可以从处理设备140获得检测图像。又例如，终端130可以获得通过射线成像设备110获取的输出图像，并将输出图像发送到处理设备140以进行处理。在一些实施例中，至少一个终端130可以包括移动设备131、平板计算机132、膝上型计算机133等或其任意组合。在一些实施例中，至少一个终端130可以包括输入设备、输出设备等。输入设备可以选用键盘输入、触摸屏(例如，具有触觉或触觉反馈)输入、语音输入、眼睛跟踪输入、大脑监测系统输入或任何其他类似的输入机制。通过输入设备接收的输入信息可以通过如总线传输到处理设备140，以进行进一步处理。其他类型的输入设备可以包括光标控制装置，例如鼠标、轨迹球或光标方向键等。输出设备可以包括显示器、扬声器、打印机等或其任意组合。在一些实施例中，至少一个终端130可以是处理设备140的一部分。

处理设备140可以处理从射线成像设备110、存储设备150、至少一个终端130或成像系统100的其他组件获得的数据和/或信息。例如，处理设备140可以从射线成像设备110中获取预存的初始曲面方程。在一些实施例中，处理设备140可以是单一服务器或服务器组。服务器组可以是集中式的或分布式的。在一些实施例中，处理设备140可以是本地的或远程的。例如，处理设备140可以通过网络120从射线成像设备110、存储设备150和/或至少一个终端130访问信息和/或数据。又例如，处理设备140可以直接连接到射线成像设备110、至少一个终端130和/或存储设备150以访问信息和/或数据。在一些实施例中，处理设备140可以在云平台上实现。例如，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、云间云、多云等或其任意组合。在一些实施例中，处理设备140可以由计算设备200实现。

存储设备150可以存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储设备150可以存储射线成像设备110的输出图像。例如，第一输出图像和第二输出图像。在一些实施例中，存储设备150可以存储从射线成像设备110、至少一个终端130和/或处理设备140获得的数据。在一些实施例中，存储设备150可以存储处理设备140用来执行或使用来完成本申请中描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备150可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等或其任意组合。在一些实施例中，存储设备150可以在云平台上实现。

在一些实施例中，存储设备150可以连接到网络120以与成像系统100中的至少一个其他组件(例如，处理设备140、至少一个终端130)通信。成像系统100中的至少一个组件可以通过网络120访问存储设备150中存储的数据或指令。在一些实施例中，存储设备150可以是处理设备140的一部分。

应该注意的是，上述描述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域普通技术人员而言，在本申请内容的指导下，可做出多种变化和修改。可以以各种方式组合本申请描述的示例性实施例的特征、结构、方法和其他特征，以获得另外的和/或替代的示例性实施例。例如，存储设备150可以是包括云计算平台的数据存储设备，例如公共云、私有云、社区云和混合云等。然而，这些变化与修改不会背离本申请的范围。

图2是根据本申请一些实施例所示的一种示例性计算设备200的硬件和/或软件组件的示意图。

计算设备200可以包括处理器210、存储器220、输入/输出(I/O)230和通信端口240。

处理器210可以执行计算机指令(例如，程序代码)，并根据本申请描述的方法执行处理设备140的功能。计算机指令可以包括例如执行本申请描述的特定功能的常规方法、程序、对象、组件、数据结构、过程、模块和功能。例如，处理器210可以处理射线成像设备110、至少一个终端130、存储设备150和/或成像系统100中的任何其他组件的数据。在一些实施例中，处理器210可以包括至少一个硬件处理器，诸如微控制器、微处理器、精简指令集计算机(RISC)、特定应用集成电路(ASIC)、特定应用指令集处理器(ASIP)、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、微控制器单元、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、高阶RISC机器(ARM)、可编程逻辑器件(PLD)、能够执行至少一个功能的任何电路或处理器或类似物，或其任意组合。仅为了说明的目的，在计算设备200中仅描述了一个处理器。然而，应该注意的是，本申请中的计算设备200还可以包括多个处理器，由此本申请中描述的由一个处理器执行的操作和/或方法步骤也可以由多个处理器联合地或单独地执行。

存储器220可以存储从射线成像设备110、至少一个终端130、存储设备150和/或成像系统100中的任何其他组件获得的数据/信息。在一些实施例中，存储器220可以包括大容量储存器、可移动储存器、易失性读写内存、只读存储器(ROM)等或其任意组合。在一些实施例中，存储器220可以存储至少一个程序和/或指令用来执行在本申请中描述的示例性方法。

输入/输出(I/O)230可以用于输入和/或输出信号、数据、信息等。在一些实施例中，I/O230可以使用户与处理设备140交互。在一些实施例中，I/O230可以包括输入设备和输出设备。示例性的输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风等或其任意组合。示例性的输出设备可以包括显示设备、扬声器、打印机、投影仪等或其任意组合。示例性显示设备可以包括液晶显示器(LCD)、基于发光二极管(LED)的显示器、平板显示器、曲面显示器、电视设备、阴极射线管等或其任意组合。

通信端口240可以连接到网络(例如，网络120)以促进数据通信。通信端口240可以在处理设备140和射线成像设备110、至少一个终端130和/或存储设备150之间建立连接。连接可以包括有线连接、无线连接。有线连接可以包括例如电缆、光缆、电话线等或其任意组合。无线连接可以包括例如Bluetooth^TM链路、Wi-Fi^TM链路、WiMax^TM链路、WLAN链路、ZigBee链路、移动网络链路(例如，3G、4G、5G等)等或其任意组合。在一些实施例中，通信端口240可以是和/或包括标准化的通信端口，诸如RS232、RS485等。在一些实施例中，通信端口240可以是专门设计的通信端口。例如，通信端口240可以根据数字成像和医学通信(DICOM)协议来设计。

图3是根据本申请一些实施例所示的处理设备的示例性框图。

如图3所示，处理设备140可以包括初始人体区域确定模块310、阈值图像生成模块320和人体区域确定模块330。

初始人体区域确定模块310可以用于确定初始人体区域。具体的，初始人体区域确定模块310可以用于确定所述图像中的初始人体区域。在一些实施例中，初始人体区域确定模块310可以确定所述图像中的非限束器区域。在一些实施例中，初始人体区域确定模块310可以确定所述非限束器区域中的直接曝光区域，所述非限束器区域中除去所述直接曝光区域的剩余部分为初始人体区域。

阈值图像生成模块320可以用于确定初始人体区域的阈值图像。具体的，阈值图像生成模块320可以基于所述初始人体区域的像素值生成阈值图像，所述阈值图像的一个像素点对应所述初始人体区域的一个或多个像素点。在一些实施例中，阈值图像生成模块320可以将所述初始人体区域分割为多个子区域。在一些实施例中，阈值图像生成模块320可以确定所述子区域的分割阈值。在一些替代性实施例中，阈值图像生成模块320可以基于所述分割阈值进行曲面拟合，获得所述阈值图像。

人体区域确定模块330可以用于确定人体区域的像素点。具体的，人体区域确定模块330基于所述阈值图像，确定所述初始人体区域的一个或多个像素点是否为人体区域的像素点。在一些实施例中，人体区域确定模块330可以将所述初始人体区域的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素运算值与所述阈值图像中相应像素点的像素值进行比较。在一些实施例中，响应于初始人体区域的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素运算值小于所述阈值图像中相应像素点的像素值，人体区域确定模块330可以确定所述初始人体区域的所述一个或多个像素点不属于人体区域。

应当理解，图3所示的模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本申请的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。需要注意的是，在一些实施例中，初始人体区域确定模块310、阈值图像生成模块320和人体区域确定模块330可以是处理设备140中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。

图4是根据本申请一些实施例所示的人体区域确定方法的示例性流程图。具体的，人体区域确定方法400可以由处理设备140执行。例如，人体区域确定方法400可以以程序或指令的形式存储在存储装置(如存储设备150、存储器220)中，当成像系统100(如处理设备140)执行该程序或指令时，可以实现人体区域确定方法400。如图4所示，人体区域确定方法400可以包括：

步骤410，确定图像中的初始人体区域。具体的，步骤410可以由初始人体区域确定模块310执行。

在一些实施例中，图像可以是射线成像设备110的输出图像(如X光图像，比如CT图像、DR图像、移动C形臂设备输出的透视图像或DSA设备输出的透视图像)。在一些实施例中，输出图像可以是实时成像设备在某次成像过程中第一张输出的图像，也可以是实时成像过程中的其他输出图像。在一些实施例中，初始人体区域可以是人体部位所在的图像区域，其内部可能包含外来介入物体。在一些实施例中，人体部位可以是受检者的组织、器官和/或身体部位。具体地，组织可以包括但不限肌肉组织、神经组织、骨组织、上皮组织等；器官可以包括但不限心脏、肝脏、肺部、胃部、肾部等；身体部位可以包括但不限于头、手、手臂、脚、小腿、大腿、腹部、胸部等。在一些实施例中，外来接入物体可以包括人体植入物，如金属支架、颅骨金属锁、头颅金属板、体内感应芯片、心脏起搏器等。

在一些实施例中，初始人体区域确定模块310可以确定所述图像中的非限束器区域。非限束器区域可以表示图像中除限束器区域外的剩余区域。限束器区域是图像中射线被限束器所遮挡的区域。在一些实施例中，由于射线发生散射，有部分散射射线投射在该区域，导致该区域的图像灰度值不为零，从而形成图像灰度值较低(但不为零)的区域。图7是根据本申请一些实施例所示的人体区域曝光图像的示意图，在图7所示的实施例中，710为限速器区域，720为非限束器区域。

在一些实施例中，初始人体区域确定模块310可以根据限束器的实际位置来确定图像中的非限束器区域。例如，初始人体区域确定模块310可以获取射线成像设备110反馈的限束器位置，并可以根据该限束器位置确定图像中的非限束器区域。具体的，限束器位置可以包括限束器相对于射线成像设备110的位置、限束器相对于射线发生装置(如球管)的位置和/或限束器相对于射线接收装置(如探测器112)的位置等。进一步，限束器位置还可以包括限束器的开合情况(如限速器的旋转角度、限束器的开口大小、限束器的开口形状等)。在一些实施例中，限束器位置相对于射线成像设备110、射线发生装置和射线接收装置的位置是相对固定的，上述一个或多个相对位置关系可以根据成像设备的参数或通过试验获得。限束器的开合情况的相关数据可以由射线成像设备110获取并反馈给初始人体区域确定模块310。

在一些实施例中，初始人体区域确定模块310可以根据限束器位置、限束器的边缘形状确定限束器区域的边界在图像中的曲线方程，并进一步根据该曲线方程，确定所述图像中限束器边缘上的像素点，再进一步根据限束器边缘曲线对图像划界以确定所述图像中的非限束器区域。在一些实施例中，限束器的边缘可以为直边边缘(如图9所示)、多边形边缘或曲边边缘，对应的，限束器的边缘在图像中的形状可以为直边、多边形边缘或曲边边缘，从而该边缘所对应的曲线方程也可以包含直线方程、折线方程或平滑曲线方程，该曲线方程反应限束器的边缘上的像素点在图像中横纵坐标的关系。在一些实施例中，初始人体区域确定模块310可以根据限束器位置确定限束器的边缘在图像中的曲线方程。具体的，根据限束器的位置及射线成像设备110中各部件(如，探测器112和射线发生装置115)的相对位置关系，初始人体区域确定模块310可以计算出限束器的边缘在图像中的曲线方程。例如，初始人体区域确定模块310可以获取射线成像设备110反馈的限束器的开合情况，从而确定限束器边缘的位置，并进一步基于限束器相对于射线发生装置的位置关系、探测器相对于射线发生装置的位置关系，根据投影几何原理，计算出限束器的边缘在图像中的曲线方程。例如，初始人体区域确定模块310可以通过限束器的控制电机反馈的信号确定限束器的开合情况。具体的，控制电机可以反馈限束器的旋转角度以及限束器边缘与射线光束某参考轴(如主光轴)的距离。通常情况下，限束器的边缘为直线，因此可以确定用直线方程表达图像中限束器区域的边缘，进一步基于限束器旋转角度可以确定该直线方程的斜率，基于限束器边缘与射线光束某参考轴的距离(即，直线方程在图像中相对于图像某参考点，如图像中心，的距离)可以确定直线方程的截距，进而求解出限束器边缘在图像中的直线方程。在一些实施例中，根据限束器的边缘在图像中的曲线方程，初始人体区域确定模块310可以确定输出图像中的非限束器区域。仅作为示例，如图7所示，初始人体区域确定模块310可以根据限束器的边缘在图像中的曲线方程，确定限束器边缘所围成的图像右侧区域为非限束器区域。

在一些替代性实施例中，初始人体区域确定模块310也可以根据现有的其他方式确定图像中的非限束器区域，本申请对此不做限制。例如，专利文献US7747058B2中披露了可以基于图像各区域灰度值的均值和标准差确定图像的非限束器区域的方法。又例如，专利文献US7747058B2中还披露了可以将图像进行分块，并基于对图像块的频域分析确定图像的非限束器区域。与现有的其他方式相比，通过射线成像设备110反馈的限束器位置来确定图像中的限束器区域，可以准确分割出限速器区域和非限束器区域，从而可以更准确的确定出图像中的人体区域。

在一些实施例中，初始人体区域确定模块310可以确定非限束器区域中的直接曝光区域，所述非限束器区域中除去直接曝光区域的剩余部分即为初始人体区域。在一些实施例中，直接曝光区域可以表示射线未经过衰减体(如人体)直接照射在探测器112上从而在输出图像中形成的区域。如图7所示，非限束器区域720中除手掌外的部分为直接曝光区721，剩余的手掌及边缘部分为初始人体区域722。又如图8所示，腿部以外的部分为直接曝光区810，剩余的腿部及边缘部分为初始人体区域820。

在一些实施例中，确定非限束器区域中的直接曝光区域可以包括根据所述非限束器区域的灰度值，利用最大类间方差法确定非限束器区域中的直接曝光区域。具体的，初始人体区域确定模块310可以根据非限束器区域的灰度值，利用最大类间方差法求解一个阈值，高于该阈值的区域确定为直接曝光区域，低于该阈值的区域确定为初始人体区域。在一些替代性实施例中，根据非限束器区域的灰度值，还可以利用其他方法(如K-Means聚类算法、K-Medoids聚类算法、Clarans聚类算法)确定非限束器区域中的直接曝光区域。本申请中初始人体区域与直接曝光区域之间的灰度值有较大差别，因此非限束器区域中上述两个区域的差别较大，相比于其他方法，使用最大类间方差法分割的准确性较高。

在一些实施例中，确定图像中的初始人体区域的指令可以存储在存储装置(如存储设备150、存储器220)中，并可以由处理设备140(如初始人体区域确定模块310)调用。

步骤420，基于初始人体区域的像素值生成阈值图像，所述阈值图像的一个像素点对应所述初始人体区域的一个或多个像素点。具体的，步骤420可以由阈值图像生成模块320执行。

在一些实施例中，像素值可以为图像的灰度值。在一些替代性实施例中，像素值也可以包括图像的灰阶、亮度、RGB值等。在一些实施例中，基于初始人体区域的像素值生成阈值图像可以包括将所述初始人体区域分割为多个子区域；确定所述子区域的分割阈值；基于所述分割阈值进行曲面拟合，获得所述阈值图像。关于生成阈值图像的更多描述可以参见图5及其相关描述，在此不作赘述。阈值图像上某像素点的像素值可以表示其对应的初始人体区域的一个或多个像素点的阈值。在一些实施例中，阈值图像的像素点的数量可以等于或小于初始人体区域像素点的数量。例如，阈值图像上的一个像素点可以对应初始人体区域的多个(如2个、4个、9个等)像素点。在一种例子中，在初始人体区域内，按照行和列均匀地将像素划分多个块，比如，一个块内包括三行三列共9个像素，该块的灰度值可以由这9个像素的灰度值的平均值来代表；同一行方向上的多个块的灰度值就构成了行方向上的曲线，多个行方向上的曲线就可以表示整个初始人体区域的阈值图像；选择性地，同一列方向上的多个块的灰度值就构成了列方向上的曲线，多个列方向上的曲线就可以表示整个初始人体区域的阈值图像；优选地，多个行方向和多个列方向的曲线也可以表示阈值图像。选择性地，前述行方向上的多条曲线或者列方向上的多条曲线或者行和列方向上的多条曲线也可以通过曲面来替代。又例如，阈值图像上像素点的数量可以等于分割阈值的数量。

在一些实施例中，生成阈值图像的指令可以存储在存储装置(如存储设备150、存储器220)中，并可以由处理设备140(如阈值图像生成模块320)调用。

步骤430，基于阈值图像，确定初始人体区域的一个或多个像素点是否为人体区域像素点。具体的，步骤430可以由人体区域确定模块330执行。

在一些实施例中，基于所述阈值图像，确定初始人体区域的一个或多个像素点是否为人体区域像素点可以包括将所述初始人体区域的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素运算值与所述阈值图像中相应像素点的像素值进行比较；响应于初始人体区域的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素运算值满足阈值条件时(如大于或小于所述阈值图像中相应像素点的像素值)，确定所述初始人体区域的所述一个或多个像素点不属于人体区域。在一些实施例中，多个像素点的像素运算值可以是该多个像素点的像素值的均值(例如算术平均值、加权平均值)，也可以是其他运算方法得到的一个综合值(如中位数值、拟合后所得的区域均值等)，用于表征该多个像素点所在区域的像素值的大小。在一些实施例中，人体区域确定模块330可以将所述初始人体区域的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素运算值分别与所述阈值图像中相应像素点的像素值的大小进行比较。具体的，如果初始人体区域中的像素点数量等于所述阈值图像中的像素点数量，人体区域确定模块330可以将初始人体区域中像素点的像素值与所述阈值图像中相应像素点的像素值的大小进行逐一比较，以确定初始人体区域中的各个像素点是否属于人体区域。如果初始人体区域中的像素点数量大于所述阈值图像中的像素点数量，人体区域确定模块330可以将初始人体区域中多个像素点的像素值逐一与所述阈值图像中相应的一个像素点的像素值的大小进行比较，以分别确定初始人体区域中该多个像素点是否属于人体区域。如果初始人体区域中的像素点数量大于所述阈值图像中的像素点数量，人体区域确定模块330还可以将初始人体区域中多个像素点做运算获得像素运算值，再将该像素运算值与所述阈值图像中相应的一个像素点的像素值的大小进行比较，以确定初始人体区域中的该多个像素点是否属于人体区域。

初始人体区域中除去不属于人体区域的部分，其剩余部分则属于人体区域。具体的，如图8所示，初始人体区域820中包括人体植入物(如金属支架)，人体植入物对射线的衰减比人体组织(如骨组织、肌肉组织等)大，因此人体植入物在输出图像中的像素值(如灰度值)低于人体组织的像素值(如灰度值)，将初始人体区域820中的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素均值与阈值图像中相应像素点的像素值的大小进行比较，若初始人体区域的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素均值小于阈值图像中相应像素点的像素值，则可以确定初始人体区域中的该一个或多个像素点属于人体植入物区域821(不属于人体区域)，否则属于人体区域822。此处的人体区域可以理解为单纯的人体部位在输出图像中的区域；若在人体部位中含有植入物，则含有植入物的人体部位在输出图像中的区域被认为是不属于人体区域。在一些实施例中，初始人体区域中可能不包含任何植入物(如图7所示)，在此情况下所确定的人体区域将与初始人体区域一致。

在一些实施例中，确定人体区域像素点的指令可以存储在存储装置(如存储设备150、存储器220)中，并可以由处理设备140(如人体区域确定模块330)调用。

应当注意的是，以上关于流程400及其描述，仅出于说明的目的而提供，并非旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正和改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，可以基于初始人体区域的每一个像素点的像素值生成阈值图像，阈值图像的每一个像素点对应初始人体区域的每一个像素点。又例如，可以利用其他阈值分割方法(如直方图的分割法、最小误差与均匀化误差的分割法、最大熵分割法等)确定非限束器区域中的直接曝光区域，所述非限束器区域中除去直接曝光区域的剩余部分为初始人体区域。

图5是根据本申请一些实施例所示的阈值图像生成方法500的示例性流程图。具体的，阈值图像生成方法500可以由处理设备140(如阈值图像生成模块320)执行。例如，阈值图像生成方法500可以以程序或指令的形式存储在存储装置(如存储设备150、存储器220)中，当成像系统100(如处理设备140)执行该程序或指令时，可以实现生成阈值图像方法500。如图4所示，阈值图像生成方法500可以包括：

步骤510，将初始人体区域分割为多个子区域。

在一些实施例中，子区域可以为规则形状(如正方形、长方形、正多边形)，也可以为不规则形状。在一些实施例中，子区域中可以包括一个或多个像素点，即子区域的数量可以等于或小于初始人体区域的像素点的数量。在一些实施例中，初始人体区域中的单个像素点可以被认为是一个子区域。在一些实施例中，子区域可以包含人体区域或不包含人体区域。将初始人体区域分割为多个子区域可以为随机分割，也可以为等面积分割，还可以同形状分割。在一些实施例中，子区域相互之间可以不重叠，即任意两个子区域之间不具有公共的像素点。在一些实施例中，子区域相互之间可以部分重叠，即至少两个子区域之间具有公共的像素点。在一些实施例中，所有子区域拼接在一起即为初始人体区域。在一些实施例中，所有子区域拼接在一起也可以仅为初始人体区域的一部分。

步骤520，确定子区域的分割阈值。

在一些实施例中，子区域的分割阈值可以是每个子区域的像素均值，也可以是子区域中心点的像素值。当子区域中只有一个像素点时，该子区域的分割阈值即为该像素点的像素值。在一些实施例中，子区域的分割阈值还可以是基于阈值分割方法获得的像素阈值。阈值分割方法可以包括最大类间方差分割法、基于直方图的分割法、最小误差与均匀化误差的分割法、最大熵分割法等。

步骤530，基于所述分割阈值进行曲面拟合，获得所述阈值图像。

在一些实施例中，子区域的数量可以小于或等于初始人体区域的像素点数量，即分割阈值的数量小于或等于初始人体区域的像素点数量。阈值图像可以是将各个子区域的分割阈值进行曲面拟合而形成的图像。在一些实施例中，曲面拟合方法可以包括最小二乘法、二次多项式拟合、三次多项式拟合等一种或多种方法的组合。在一些实施例中，曲面拟合方法还可以是根据历史数据获得的曲面类型(如类高斯曲面)对分割阈值进行曲面拟合。

在一些实施例中，阈值图像生成模块320可以获取初始曲面方程；基于分割阈值及其在图像中的位置信息求解所述初始曲面方程得到所述阈值图像对应的曲面方程；并基于所述阈值图像对应的所述曲面方程计算所述阈值图像中各像素点的像素值。在一些实施例中，初始曲面方程可以是射线成像设备110中预存的曲面方程。具体的，初始曲面方程可以根据历史数据拟合后获得。在一些实施例中，初始曲面方程可以为高斯曲面方程、贝塞尔曲面方程、贝济埃曲面方程、B样条曲面方程等一种或多种的任意组合。在一些实施例中，分割阈值在图像中的位置信息可以表示为分割阈值在图像中的像素坐标信息。在一些实施例中，分割阈值的像素坐标信息可以是其对应的子区域中某一像素点的像素坐标信息，如子区域的中心点，或中心点邻域中的某一点。例如，像素坐标信息为(50，80)，其中，50表示分割阈值在阈值图像中的横坐标X的位置，80代表列表示分割阈值在阈值图像中的纵坐标Y的位置。在一些实施例中，基于分割阈值和分割阈值在图像中的坐标信息，阈值图像生成模块320可以求解初始曲面方程以得到阈值图像对应的曲面方程。在一些实施例中，基于阈值图像对应的曲面方程，阈值图像生成模块320可以计算阈值图像中各像素点的像素值。具体的，阈值图像生成模块320可以将分割阈值及其在图像中的位置信息输入初始曲面方程中，求解得到拟合后的曲面方程，根据该曲面方程可以计算所述阈值图像中各像素点的像素值。

图6是根据本申请一些实施例所示的射线成像设备的辐射剂量调节方法600的示例性流程图。具体的，射线成像设备的辐射剂量调节方法600可以由处理设备140执行。例如，射线成像设备的辐射剂量调节方法600可以以程序或指令的形式存储在存储装置(如存储设备150、存储器220)中，当成像系统100(如处理设备140)执行该程序或指令时，可以实现射线成像设备的辐射剂量调节方法600。如图6所示，射线成像设备的辐射剂量调节方法600可以包括：

步骤610，获取射线成像设备110的第一输出图像。

在一些实施例中，射线成像设备110可以为实时透视设备，如移动C形臂或者DSA设备，也可以为拍摄X光片的设备，比如DR设备、移动DR设备等，还可以为CT设备。在一些实施例中，第一输出图像可以是射线成像设备110在某次成像过程中第一张输出的图像，也可以是实时成像过程中的其他输出图像。

步骤620，确定第一输出图像中的人体区域。

在一些实施例中，第一输出图像中的人体区域可以按照流程400进行确定。具体的，可以先确定第一输出图像中的初始人体区域，然后基于初始人体区域的像素值生成阈值图像，再基于该阈值图像确定人体区域。在本申请的实施例中，人体区域可以理解为单纯的人体部位在输出图像中的区域；若在人体部位中含有植入物，则含有植入物的人体部位在输出图像中的区域被认为是不属于人体区域。关于确定第一输出图像中的人体区域的更多细节可以参见图4-5及其相关描述。

步骤630，根据人体区域的像素值，确定射线成像设备110的辐射剂量调节参数。

在一些实施例中，像素值可以为图像的灰度值。在一些替代性实施例中，像素值也可以包括图像的灰阶、亮度、RGB值等。在一些实施例中，辐射剂量调节参数可以包括射线成像设备110中的射线发生装置115的管电压、管电流、脉冲的有效时间和/或管电流与脉冲有效时间的乘积。

在一些实施例中，处理设备140可以根据人体区域的平均像素值与目标像素值的差值，确定射线成像设备110的辐射剂量调节参数。具体的，平均像素值可以是图像中所有人体区域像素点像素值的算术平均值。目标像素值是人体区域期望达到的像素值。在一些实施例中，目标像素值可以是根据标准设定，或者根据用户认可的图像类型(例如，用户认可的图像中人体区域的平均像素值)设定。在一些实施例中，处理设备140可以根据人体区域的平均像素值与目标像素值的差，确定射线成像设备110中的射线发生装置115的以下调节参数：管电压、管电流、脉冲的有效时间和/或管电流与脉冲有效时间的乘积。

在一些实施例中，处理设备140还可以根据所述射线成像设备110的辐射剂量调节参数调节所述射线成像设备110的辐射剂量，使得人体区域的平均像素值与目标像素值的差值小于设定阈值；并可以根据调节后的所述射线成像设备110的所述辐射剂量获得第二输出图像。在一些实施例中，像素值可以为0～255所表示的灰度值(其中，白色为255、黑色为0)，该设定阈值可以是3、2、1等。例如，设定阈值可以为1，在此情况下，射线成像设备110的辐射剂量的调节将使得人体区域的平均像素值与目标像素值的差值小于1。在一些替代性实施例中，像素值也可以为0～16383(或者0～65535等)所表示的灰度值，在此情况下，该设定阈值可以作相应调整。例如，当像素值为0～16383所表示的灰度值时，该设定阈值可以为150、128、100、64、30等。在一些实施例中，第二输出图像可以为射线成像设备110在同次成像中在第一输出图像之后输出的一张或多张图像。在一些实施例中，处理设备140根据射线成像设备110的辐射剂量调节参数一次调节所述射线成像设备110的辐射剂量后，即可获得人体区域的平均像素值与目标像素值的差值小于设定阈值的后续输出图像(即第二输出图像)。在一些实施例中，处理设备140也可以根据射线成像设备110的辐射剂量调节参数对所述射线成像设备110的辐射剂量进行多次调节，直至输出图像的人体区域的平均像素值与目标像素值的差值小于设定阈值。在上述多次调节的过程中，处理设备140可以根据过程中输出的图像信息修正射线成像设备110的辐射剂量调节参数，并可以根据修正后的辐射剂量调节参数继续调节，直至输出图像的人体区域的平均像素值与目标像素值的差值小于设定阈值。本申请将图像中限束器区域、直接曝光区域和人体植入物区域(如金属区域)分割出，能够更准确的确定图像中的人体区域以及人体区域的像素值，从而使剂量调节更准确。

应当注意的是，以上关于流程600及其描述，仅出于说明的目的而提供，并非旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的修正和改变。然而，这些修正和改变不会背离本申请的范围。例如，可以根据人体区域的灰度值和其他参数(如对比度、信噪比等)共同确定射线成像设备110的辐射剂量调节参数，再根据调节后的射线成像设备110的辐射剂量获得第二输出图像。又例如，还可以根据人体区域的像素值确定人体区域的亮度、对比度或其他反应图像显示效果的参数，将这些参数与设定目标值进行比较，基于比较结果确定射线成像设备110的辐射剂量调节参数。

本申请实施例可能带来的有益效果包括但不限于：(1)能够准确识别出图像中的人体区域，能够分割出图像中的限速器区域、直接曝光区域和/或人体植入物区域(如金属区域)；(2)能够使成像设备的辐射剂量调节更加合理、准确；(3)人体区域确定方法和辐射剂量调节方法能够适用于不同图像类型，算法鲁棒性高。需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。

Claims (23)

1.一种图像中人体区域的确定方法，其特征在于，包括：

确定所述图像中的初始人体区域；

基于所述初始人体区域的像素值生成阈值图像，所述阈值图像的一个像素点对应所述初始人体区域的一个或多个像素点；

基于所述阈值图像，确定所述初始人体区域的一个或多个像素点是否为人体区域像素点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像中的初始人体区域包括：

确定所述图像中的非限束器区域；

确定所述非限束器区域中的直接曝光区域，所述非限束器区域中除去所述直接曝光区域后的剩余部分为初始人体区域。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像中的非限束器区域包括：

获取射线成像设备反馈的限束器位置；

根据所述限束器位置确定所述图像中的非限束器区域。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述限束器位置确定所述图像中的非限束器区域包括：

根据所述限束器位置确定所述限束器的边缘在所述图像中的曲线方程；

根据所述限束器的边缘在所述图像中的所述曲线方程，确定所述图像中的非限束器区域。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述非限束器区域中的直接曝光区域包括：

根据所述非限束器区域的灰度值，利用最大类间方差法确定所述非限束器区域中的直接曝光区域。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始人体区域的像素值生成阈值图像包括：

将所述初始人体区域分割为多个子区域；

确定所述子区域的分割阈值；

基于所述分割阈值进行拟合，获得所述阈值图像。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多个子区域的每个子区域包括所述初始人体区域的至少一个像素。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多个子区域中至少两个子区域是不同的。

9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多个子区域的形状是规则的。

10.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述阈值图像为曲线或者曲面。

11.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述分割阈值进行曲面拟合，获得所述阈值图像包括：

获取初始曲面方程；

基于所述分割阈值及其在图像中的位置信息求解所述初始曲面方程得到所述阈值图像对应的曲面方程；

基于所述阈值图像对应的所述曲面方程计算所述阈值图像中各像素点的像素值。

12.如权利要求6所述的方法，其特征在于，基于最大类间方差法确定所述子区域的分割阈值。

13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述阈值图像，确定所述初始人体区域的一个或多个像素点是否为人体区域像素点包括：

将所述初始人体区域的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素运算值与所述阈值图像中相应像素点的像素值进行比较；

基于比较结果，确定所述初始人体区域的所述一个或多个像素点是否属于人体区域。

14.一种射线成像设备的辐射剂量调节方法，其特征在于，包括：

获取所述射线成像设备的第一输出图像；

根据权利要求1～13任一项所述的方法，确定所述第一输出图像中的人体区域；

根据所述人体区域的像素值，确定所述射线成像设备的辐射剂量调节参数。

15.如权利要求14所述的辐射剂量调节方法，其特征在于，所述辐射剂量调节参数包括射线成像设备的射线发生装置的管电压、管电流、脉冲的有效时间和/或管电流与脉冲有效时间的乘积。

16.如权利要求14所述的辐射剂量调节方法，其特征在于，所述根据所述人体区域的像素值，确定所述射线成像设备的辐射剂量调节参数包括：

比较所述人体区域的平均像素值与目标像素值，确定所述射线成像设备的辐射剂量调节参数。

17.如权利要求16所述的辐射剂量调节方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述射线成像设备的辐射剂量调节参数调节所述射线成像设备的辐射剂量，使得所述人体区域的平均像素值与目标像素值的差值小于设定阈值；

根据调节后的所述射线成像设备的所述辐射剂量获得第二输出图像。

18.一种图像中人体区域的确定系统，其特征在于，包括初始人体区域确定模块、阈值图像生成模块和人体区域确定模块，其中，

所述初始人体区域确定模块用于确定所述图像中的初始人体区域；

所述阈值图像生成模块用于基于所述初始人体区域的像素值生成阈值图像，所述阈值图像的一个像素点对应所述初始人体区域的一个或多个像素点；

所述人体区域确定模块用于基于所述阈值图像，确定所述初始人体区域的一个或多个像素点是否属于人体区域。

19.如权利要求18所述的系统，其特征在于，所述初始人体区域确定模块进一步用于：

确定所述图像中的非限束器区域；

确定所述非限束器区域中的直接曝光区域，所述非限束器区域中除去所述直接曝光区域后的剩余部分为初始人体区域。

20.如权利要求18所述的系统，其特征在于，所述阈值图像生成模块进一步用于：

将所述初始人体区域分割为多个子区域；

确定所述子区域的分割阈值；

基于所述分割阈值进行拟合，获得所述阈值图像。

21.如权利要求18所述的系统，其特征在于，所述人体区域确定模块进一步用于：

将所述初始人体区域的一个像素点的像素值或者多个像素点的像素运算值与所述阈值图像中相应像素点的像素值进行比较；

基于比较结果，确定所述初始人体区域的所述一个或多个像素点是否属于人体区域。

22.一种图像中人体区域的确定装置，其特征在于，所述装置包括至少一个处理器和至少一个存储设备，所述存储设备用于存储指令，当所述至少一个处理器执行所述指令时，实现以下操作：

确定所述图像中的初始人体区域；

基于所述初始人体区域的像素值生成阈值图像，所述阈值图像的一个像素点对应所述初始人体区域的一个或多个像素点；

基于所述阈值图像，确定所述初始人体区域的一个或多个像素点是否属于人体区域。

23.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取所述存储介质中的所述计算机指令后，所述计算机执行如权利要求1～17中任一项所述的方法。