CN111588997B - 散射量的确定方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

散射量的确定方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种散射量的确定方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取未放置扫描对象时，在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像；获取放置扫描对象时，在所述多叶准直器伸出状态采集的第三图像和在所述多叶准直器收回状态采集的第四图像；确定用于进行散射校正的目标校正位点，以及所述目标校正位点在所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的灰度值；基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量；基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量。以实现高精度确定散射量，对散射量进行校正的效果。

Description

散射量的确定方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及医学图像处理技术，尤其涉及一种散射量的确定方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
放射治疗是恶性肿瘤患者重要的治疗手段之一，影像引导放射治疗(Imageguided radiotherapy，IGRT)是目前肿瘤精准放疗技术的代表，基于高能X射线的锥形束电子计算机断层扫描图像引导装置，由于高能X射线的散射效应导致图像质量较差，进而会影响IGRT的精度，从而最终降低临床治疗的准确性，因此，如何对射线散射进行校正是现在研究的重点。
目前的MV级图像散射校正方法多基于散射核叠加(scatter kernelsuperposition，SKS)散射校正算法，主要基于电子扫描振荡器(Eletronic SweepGenerator，EGS)软件，基于蒙卡算法对散射量进行模拟估计，一般投影图像同时包含了主射线以及散射线，通过在投影图像中对模拟得到的散射量进行扣除从而得到主射线部分，基于主射线衰减的比尔定律，可以重建出散射校正后的三维图像。基于EGS的蒙卡散射估计由于需要对束流的能谱进行准确的测量，才能够实现对散射的精准计算，如果能谱估算不准确，会造成散射的过高估计或者过低估计，从而都会导致图像质量变差，无法满足临床要求。另一方面，EGS散射估计对能谱比较敏感，如果束流能量发生改变也会对散射估算的结果带来误差，从而影响最终的图像质量。另一种散射校正的方法是利用散射校正板(Beamstop array，BSA)进行直接测量，通过遮挡一部分主射线来估计出实际的散射量。然而固定BSA的底座(一般是有机玻璃)会对主射线产生一定的衰减和带来额外的散射，最终影响散射估计的精度。且该方法需要制造新的硬件，测量过程中的安装拆卸耗时费力。
发明内容
本发明实施例提供一种散射量的确定方法、装置、设备和存储介质，以实现高精度确定散射量，对散射量进行校正的效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种散射量的确定方法，该方法包括：
获取未放置扫描对象时，在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像；
获取放置扫描对象时，在所述多叶准直器伸出状态采集的第三图像和在所述多叶准直器收回状态采集的第四图像；
确定用于进行散射校正的目标校正位点，以及所述目标校正位点在所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的灰度值；
基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量；
基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量。
第二方面，本发明实施例还提供了一种散射量的确定装置，该装置包括：
图像第一获取模块，用于获取未放置扫描对象时，在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像；
图像第二获取模块，用于获取放置扫描对象时，在所述多叶准直器伸出状态采集的第三图像和所述多叶准直器收回状态采集的第四图像；
灰度值确定模块，用于确定用于散射校正的目标校正位点，以及所述目标校正位点在所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的灰度值；
目标校正位点散射量确定模块，用于基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量；
待校正图像散射量确定模块，用于基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量。
第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，该设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例中任一所述的散射量的确定方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本发明实施例中任一所述的散射量的确定方法。
本发明实施例的技术方案，通过在未放置扫描对象时，获取在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像，在放置扫描对象时，获取在多叶准直器伸出状态采集的第二图像和在多叶准直器收回状态采集的第四图像，这样以便利用获取的第一图像、第二图像、第三图像和第四图像，确定第四图像中目标的散射量。基于获取的第一图像、第二图像、第三图像和第四图像，确定目标校正位点，以及目标校正位点在第一图像、第二图像、第三图像和第四图像种的灰度值，这样可以基于确定的目标校正位点和目标校正位点在第一图像、第二图像、第三图像和第四图像种的灰度值，来确定待校正图像中的目标校正位点的散射量。基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量，这样可实现精确计算目标校正位点的散射量。基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量，这样直接可利用标配的多叶准直器得到待校正图像的散射量，根据得到的待校正图像的散射量，对待校正图像进行散射校正，实现了对待校正图像的散射量的精确确定，对散射量进行精确校正的效果。同时，多叶准直器为成像装置的标配，没有其他额外的硬件成本，节省了成本，可实时测量散射量。
附图说明
图1是本发明实施例一中的散射量的确定方法的流程图；
图2是本发明实施例一中的多叶准直器伸出的形状示意图；
图3是本发明实施例二中的散射量的确定方法的流程图；
图4是本发明实施例二中的左右叶片对称分布的网格划分示意图；
图5是本发明实施例三中的散射量的确定方法的流程图；
图6是本发明实施例四中的散射量的确定方法的流程图；
图7是本发明实施例五中的散射量的确定装置的结构示意图；
图8是本发明实施例六中的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在介绍本发明实施例的技术方案前，先介绍一下多叶准直器。多叶准直器(multi-leaf collimator，MLC)是集成在放疗机器上的，例如电子计算机断层扫描(ComputedTomography，CT)仪，X射线扫描仪等。MLC是用来产生适形辐射野的机械运动部件，俗称多叶光栅、多叶光阑等等，广泛应用于医学领域。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的散射量的确定方法的流程图，本实施例可适用于对射线的散射量进行确定，以对散射量进行校正的情况，该方法可以由散射量的确定装置来执行，该散射量的确定装置可以由软件和/或硬件来实现，该散射量的确定装置可以配置在计算设备上，具体包括如下步骤：
S110、获取未放置扫描对象时，在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像。
示例性的，扫描对象可以是进行图像采集的对象，例如可以是待检测对象。第一图像可以是在未放置扫描对象时，在多叶准直器的叶片收回状态时采集的图像。第二图像可以是在未放置扫描对象时，在多叶准直器的叶片伸出状态时采集的图像。
多叶准直器的叶片的收回与伸出，可以通过软件来自由控制，让MLC伸出形成某一形状，参考图2所示的多叶准直器伸出的形状示意图，图2中的a图为左右叶片对称的形状，图2中的b图为左右叶片交叉分布的形状。这里多叶准直器伸出的形状没有特定要求，可根据用户需求自行设定，这里不做限定。
在未放置扫描对象时，获取在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像，这样以便利用获取的第一图像和第二图像，确定目标的散射量。
S120、获取放置扫描对象时，在所述多叶准直器伸出状态采集的第三图像和在所述多叶准直器收回状态采集的第四图像。
示例性的，第三图像可以是在放置扫描对象时，在多叶准直器的叶片伸出状态时采集的图像。第四图像可以是在放置扫描对象时，在多叶准直器的叶片收回状态时采集的图像。
在放置扫描对象时，获取在多叶准直器伸出状态采集的第二图像和在多叶准直器收回状态采集的第四图像，这样以便利用获取的第三图像和第四图像，以及先前的第一图像和第二图像，确定第四图像中目标的散射量。
S130、确定用于进行散射校正的目标校正位点，以及所述目标校正位点在所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的灰度值。
示例性的，目标校正位点可以是待校正图像中多叶准直器中各叶片的投影区域中的位点。基于获取的第一图像、第二图像、第三图像和第四图像，选取一张图像作为待校正图像，在待校正图像中多叶准直器中各叶片的投影区域中选取目标校正位点，基于选取的目标校正位点，确定目标校正位点在第一图像、第二图像、第三图像和第四图像种的灰度值。这样可以基于确定的目标校正位点和目标校正位点在第一图像、第二图像、第三图像和第四图像种的灰度值，来确定待校正图像中的目标校正位点的散射量。
S140、基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量。
示例性的，待校正图像可以是需要进行散射校正的图像。对待校正图像进行散射校正，是对扫描对象进行图像采集时，成像装置中的扫描射线会有一部分散射出去，这样采集的图像由于扫描射线散射，因此图像质量不好，影响临床治疗的准确性，因此，待校正图像必须是放置有扫描对象时采集的图像，而这里可以利用多叶准直器的叶片来对散射量进行测量，因此在这里可以是将第四图像作为待校正图像。
根据目标校正位点在各图像中的灰度值，根据散射量的计算方法，即可确定在待校正图像中的目标校正位点的散射量。这样可实现精确计算目标校正位点的散射量，以便根据目标校正位点的散射量，可得到待校正图像的散射量，实现对待校正图像的散射量的精确确定，对散射量进行精确校正的效果。
S150、基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量。
示例性的，根据目标校正位点的散射量，可根据散射的低频特性进行计算，得到待校正图像的散射量。这样直接可利用标配的多叶准直器得到待校正图像的散射量，根据得到的待校正图像的散射量，对待校正图像进行散射校正，实现了对待校正图像的散射量的精确确定，对散射量进行精确校正的效果。同时，多叶准直器为放射治疗装置的标配，没有其他额外的硬件成本，节省了成本，可实时测量散射量。
可选的，基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量，具体的可以是：对所述待校正图像中所述目标校正位点的散射量进行插值处理，得到所述待校正图像的散射量。
示例性的，当计算出待校正图像中目标校正位点的散射量后，基于散射的低频特性，对目标校正位点的散射量进行插值处理，将待校正图像中除目标校正位点外的其他位点的散射量补充完整，即可得到待校正图像的散射量。具体的对目标校正位点的散射量进行插值处理，属于现有技术，这里不再详细介绍。
本发明实施例的技术方案，通过在未放置扫描对象时，获取在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像，在放置扫描对象时，获取在多叶准直器伸出状态采集的第三图像和在多叶准直器收回状态采集的第四图像，这样以便利用获取的第一图像、第二图像、第三图像和第四图像，确定第四图像中目标的散射量。基于获取的第一图像、第二图像、第三图像和第四图像，确定目标校正位点，以及目标校正位点在第一图像、第二图像、第三图像和第四图像种的灰度值，这样可以基于确定的目标校正位点和目标校正位点在第一图像、第二图像、第三图像和第四图像种的灰度值，来确定待校正图像中的目标校正位点的散射量。基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量，这样可实现精确计算目标校正位点的散射量。基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量，这样直接可利用标配的多叶准直器得到待校正图像的散射量，根据得到的待校正图像的散射量，对待校正图像进行散射校正，实现了对待校正图像的散射量的精确确定，对散射量进行精确校正的效果。同时，多叶准直器为放射治疗装置的标配，没有其他额外的硬件成本，节省了成本，可实时测量散射量。
实施例二
图3为本发明实施例二提供的散射量的确定方法的流程图，本发明实施例与上述实施例中各个可选方案可以结合。在本发明实施例中，可选地，所述确定用于进行散射校正的目标校正位点，包括：基于所述第二图像或者所述第四图像中所述多叶准直器伸出的叶片数量，对所述第二图像或者所述第四图像进行网格划分；基于网格交点，确定至少一个目标校正位点，其中，所述网格交点位于所述多叶准直器中叶片的投影区域。所述确定所述目标校正位点在所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的灰度值，包括：根据所述目标校正位点在第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的位置，确定所述位置对应的灰度值，其中，所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中各位点位置相对应。
如图3所示，本发明实施例的方法具体包括如下步骤：
S210、获取未放置扫描对象时，在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像。
S220、获取放置扫描对象时，在所述多叶准直器伸出状态采集的第三图像和在所述多叶准直器收回状态采集的第四图像。
S230、基于所述第二图像或者所述第四图像中所述多叶准直器伸出的叶片数量，对所述第二图像或者所述第四图像进行网格划分。
示例性的，参考图4所示的左右叶片对称分布的网格划分示意图，在图4中，可以看到多叶准直器伸出的叶片A(图中只表示出了一个叶片)，根据叶片的数量，对第二图像或第四图像中多叶准直器的叶片投影区域分割成M*N的网格，其中，M为单侧(左侧或右侧)叶片的数量，N的值不做限定，N的值越小，散射量的计算精度越高，但是N不能无限小，一般在N取值与M接近时，散射量的计算精度比较好。这样基于划分的网格，可确定目标校正位点。
S240、基于网格交点，确定至少一个目标校正位点，其中，所述网格交点位于所述多叶准直器中叶片的投影区域。
示例性的，如图4所示，网格的交点落在多叶准直器的投影区域，在对散射量进行计算时，用户希望多叶准直器对主射线的衰减越大越好，但是由于半影的存在，投影区域并不是均匀一致的，因此在实际应用时，选取网格交点附件很近的一片区域，在该区域中确定至少一个目标校正位点。这样确保基于得到的目标校正位点进行散射量计算时，散射量仅仅是因为主射线的衰减而产生的，避免其他因素对散射量的计算的影响。
可选的，基于网格交点，确定至少一个目标校正位点，具体的可以是：对于任一网格交点，确定所述网格交点所在预设范围内的各像素点；将各所述像素点的灰度值进行灰度值筛选；基于筛选得到的至少一个灰度值确定目标灰度值，将所述目标灰度值对应的位点确定为所述目标校正位点。
示例性的，预设范围可以是预先设置的在网格交点的周围区域。例如，可以是距离网格交点预设数值的像素点的范围，比如，可以是距离网格交点5个像素点的范围。该预设范围可根据用户需求自行设定，这里不做限定。
目标灰度值可以是从各像素点的灰度值中筛选得到的至少一个灰度值中，选取其中一个灰度值作为目标灰度值。例如，可以是将筛选得到的至少一个灰度值的中值、最大值、最小值或均值等确定为目标灰度值。具体是将至少一个灰度值的中值作为目标灰度值，还是将至少一个灰度值的最大值、最小值或均值作为目标灰度值，可根据用户需求自行设定，这里不做限定。
如图4所示，对于图4中的任一网格交点，可以确定网格交点预设范围内的各像素点，例如，可以是距离网格交点5个像素点内的像素点。基于得到的各像素点，获取各像素点的灰度值，对各像素点的灰度值按预先设置的筛选规则进行筛选，例如，可以是将各像素点的灰度值的前m％内的灰度值、后m％内的灰度值或超过预设灰度值的灰度值筛选出来。基于筛选得到的至少一个灰度值，从至少一个灰度值中选取一个灰度值作为目标灰度值，可选的，可以是将至少一个灰度值的中值作为目标灰度值。然后将该目标灰度值所对应的位点作为目标校正位点。这样可基于多叶准直器精确确定目标校正位点，以便后续精确确定目标校正位点的散射量。
需要说明的是，对各像素点的灰度值按预先设置的筛选规则进行筛选时，可以是将各像素点的灰度值的前m％内的灰度值、后m％内的灰度值或超过预设灰度值的灰度值筛选出来。这里的m的取值，以及预设灰度值的取值可根据用户需求自行设定，这里不做限定。在实际应用时，为了保证主射线的强度最小，一般会将各像素点的灰度值的前m％内的灰度值筛选出来，进一步的，为了减少噪声对图像的影响，这里m取值可以为2-5。
S250、根据所述目标校正位点在第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的位置，确定所述位置对应的灰度值，其中，所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中各位点位置相对应。
示例性的，当在第二图像或第四图像中确定目标校正位点后，例如，这里可以是在第四图像中确定的目标校正位点。在第一图像、第二图像和第三图像中，与第四图像中的目标校正位点相对应位置确定第一图像、第二图像和第三图像的目标校正位点，根据各图像中目标校正位点，确定目标校正位点在各图像中的灰度值。这样即可精确确定第一图像、第二图像、第三图像和第四图像中的目标校正位点，以及目标校正位点在各图像中的灰度值。
S260、基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量。
S270、基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量。
本发明实施例的技术方案，通过基于所述第二图像或者所述第四图像中所述多叶准直器伸出的叶片数量，对所述第二图像或者所述第四图像进行网格划分，这样基于划分的网格，可确定目标校正位点。基于网格交点，确定至少一个目标校正位点，其中，所述网格交点位于所述多叶准直器中叶片的投影区域，这样确保基于得到的目标校正位点进行散射量计算时，散射量仅仅是因为主射线的衰减而产生的，避免其他因素对散射量的计算的影响。根据所述目标校正位点在第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的位置，确定所述位置对应的灰度值，其中，所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中各位点位置相对应，这样即可精确确定第一图像、第二图像、第三图像和第四图像中的目标校正位点，以及目标校正位点在各图像中的灰度值。
实施例三
图5为本发明实施例三提供的散射量的确定方法的流程图，本发明实施例与上述实施例中各个可选方案可以结合。在本发明实施例中，可选地，所述基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量，包括：基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值和所述多叶准直器对主射线的遮挡所产生的散射量变化量，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量。
如图5所示，本发明实施例的方法具体包括如下步骤：
S310、获取未放置扫描对象时，在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像。
S320、获取放置扫描对象时，在所述多叶准直器伸出状态采集的第三图像和在所述多叶准直器收回状态采集的第四图像。
S330、基于所述第二图像或者所述第四图像中所述多叶准直器伸出的叶片数量，对所述第二图像或者所述第四图像进行网格划分。
S340、基于网格交点，确定至少一个目标校正位点，其中，所述网格交点位于所述多叶准直器中叶片的投影区域。
S350、根据所述目标校正位点在第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的位置，确定所述位置对应的灰度值，其中，所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中各位点位置相对应。
S360、基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值和所述多叶准直器对主射线的遮挡所产生的散射量变化量，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量。
示例性的，对于本发明实施例中，以待校正图像为第四图像为例，对于能量低的射线，例如，X射线等，对目标校正位点的散射量，可基于如下公式确定：
Figure BDA0002496383330000131
其中，q(q＝1,2,3,…,MxN)表示每个网格交点预设范围的索引，目标校正位点在各图像中的灰度值用
Figure BDA0002496383330000132
表示；
Figure BDA0002496383330000133
表示扫描对象在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量；
Figure BDA0002496383330000141
为目标校正位点在第一图像中的灰度值；
Figure BDA0002496383330000142
为目标校正位点在第二图像中的灰度值；
Figure BDA0002496383330000143
为目标校正位点在第三图像中的灰度值；
Figure BDA0002496383330000144
为目标校正位点在第四图像中的灰度值；Kq为多叶准直器对主射线的遮挡所产生的散射量变化量。
对于公式(1)的确定，可基于如下计算方法获得：
对于第三图像，可有如下关系：
Figure BDA0002496383330000145
其中，
Figure BDA0002496383330000146
表示第二图像中主射线的强度；
Figure BDA0002496383330000147
表示扫描对象对穿过MLC后的主射线的透过率，
Figure BDA0002496383330000148
表示第四图像中扫描对象的散射量，Kq表示由于MLC对主射线的遮挡所产生的散射量变化量。
考虑到散射的特性，这里假设散射量与周围物体被照射面积成正相关，且和距离成负相关，即
Figure BDA0002496383330000149
∫*ds表示在射野区域内积分，tmlc(s)表示点s处MLC对主射线的透过率，wdist(q,s)表示点s处对应的射线对点q的散射量的贡献权重，该函数与距离负相关，这里可以依据实际情况确定Kq。
最后，对于第四图像，有以下关系式：
Figure BDA00024963833300001410
其中，
Figure BDA00024963833300001411
表示第一图像中主射线的强度；
Figure BDA00024963833300001412
表示物体对主射线的透过率。
如果忽略空气和MLC的散射，即
Figure BDA00024963833300001413
其次，对于能量低的射线，
Figure BDA00024963833300001414
联合上述公式(2)、(3)和(4),即可得到公式(1)。
这样对于能量低的射线，可精确确定目标校正位点的散射量，以便基于目标校正位点的散射量，精确确定待校正图像的散射量。
需要说明的是，对于能量低的射线，可采用S360的方法确定待校正图像中的目标校正位点的散射量，对于能量高的射线，可采用下面的方法确定待校正图像中的目标校正位点的散射量。具体确定方法如下：
基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值、所述目标对应的等效水厚度和所述多叶准直器对主射线的遮挡所产生的散射量变化量，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量。
示例性的，对于本发明实施例中，以待校正图像为第四图像为例，对于能量高的射线，例如，MV级的射线，对目标校正位点的散射量，可基于如下公式确定：
Figure BDA0002496383330000151
其中，q(q＝1,2,3,…,MxN)表示每个网格交点预设范围的索引，目标校正位点在各图像中的灰度值用
Figure BDA0002496383330000152
表示；
Figure BDA0002496383330000153
表示扫描对象在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量；
Figure BDA0002496383330000154
为目标校正位点在第一图像中的灰度值；
Figure BDA0002496383330000155
为目标校正位点在第二图像中的灰度值；
Figure BDA0002496383330000156
为目标校正位点在第三图像中的灰度值；
Figure BDA0002496383330000157
为目标校正位点在第四图像中的灰度值；Kq为多叶准直器对主射线的遮挡所产生的散射量变化量；λ表示目标对应的等效水厚度。
如果忽略空气和MLC的散射，即
Figure BDA0002496383330000158
但是对于能量高的射线，
Figure BDA0002496383330000159
是很难成立的，因为主射线穿过MLC后改变了能谱，总体能量更高，再经过扫描对象的透过率会比主射线经过扫描对象的透过率大。
鉴于此，假设已知MLC的材料组成和厚度，以及一个近似描述该成像束下的能谱，根据Beer–Lambert定律，则可计算出有无穿过MLC再经过不同厚度的目标后的透过率，再拟合得到透过率随厚度变化的关系，比如，
Figure BDA0002496383330000161
Figure BDA0002496383330000162
其中，a、b是拟合系数，h为等效水厚度。
将
Figure BDA0002496383330000163
和
Figure BDA0002496383330000164
代入公式(2)、(3)和(4),即可得到公式(5)。
这样对于能量高的射线，可精确确定目标校正位点的散射量，以便基于目标校正位点的散射量，精确确定待校正图像的散射量。
S380、基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量。
本发明实施例的技术方案，可分别对能量低和能量高的射线，精确确定目标校正位点的散射量，以便基于目标校正位点的散射量，精确确定待校正图像的散射量，实现了实时动态测量不同能量下散射量的效果，这样即使射线能量发生变化，也能够准确的对散射量进行测量，进而保证了图像的质量，适用性广。
实施例四
图6为本发明实施例四提供的散射量的确定方法的流程图，本发明实施例与上述实施例中各个可选方案可以结合。在本发明实施例中，可选地，在所述基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量之后，该方法还包括：基于所述待校正图像的散射量，对所述待校正图像进行散射校正，得到散射校正后的校正图像。
如图6所示，本发明实施例的方法具体包括如下步骤：
S400、获取未放置扫描对象时，在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像。
S410、获取放置扫描对象时，在所述多叶准直器伸出状态采集的第三图像和在所述多叶准直器收回状态采集的第四图像。
S420、基于所述第二图像或者所述第四图像中所述多叶准直器伸出的叶片数量，对所述第二图像或者所述第四图像进行网格划分。
S430、基于网格交点，确定至少一个目标校正位点，其中，所述网格交点位于所述多叶准直器中叶片的投影区域。
S440、根据所述目标校正位点在第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的位置，确定所述位置对应的灰度值，其中，所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中各位点位置相对应。
S450、基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值和所述多叶准直器对主射线的遮挡所产生的散射量变化量，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量。
S460、基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量。
S470、基于所述待校正图像的散射量，对所述待校正图像进行散射校正，得到散射校正后的校正图像。
示例性的，当得到待校正图像的散射量后，将待校正散射图像减去待校正图像的散射量，即可实现对待校正图像的散射校正，得到散射校正后的校正图像。这样即可实现对待校正图像的精确校正，确保图像的质量。
可选的，基于本发明任一实施例所述的散射校正方法，可验证第一散射校正方法。例如通过第一散射校正方法计算得到第一散射量，利用本发明任一实施例中的方法计算得到第二散射量，通过比较第二散射量和第二散射量，若偏差在预设范围内，则散射量的计算正确；若偏差超出预设范围，则报错，可以提示用户散射量计算错误。
示例性的，第一散射校正方法可以为不同于本发明任一实施例所述的散射校正方法的其他的散射校正方法，例如，可以是散射核叠加(scatter kernel superposition，SKS)校正算法，还可以是利用散射校正板(Beam stop array，BSA)进行测量散射量，进而对待校正图像进行散射校正的方法。
当基于本发明实施例的散射量确定方法确定的待校正图像的散射量后，基于待校正图像的散射量，对待校正图像进行散射校正，这样基于本发明实施例的散射校正方法可对其他的散射校正方法进行验证。若经验证，本发明实施例的散射校正方法得到的结果与其他散射校正方法的结果出入较大时，则需检验一下在利用其他散射校正方法对待校正图像进行散射校正时，参数是否有误等。若验证，本发明实施例的散射校正方法得到的结果与其他散射校正方法的结果出入不大时，则选择任一种散射校正方法均可，优选的，可以是选择校正效果较好的散射校正方法。
本发明实施例的技术方案，基于所述待校正图像的散射量，对所述待校正图像进行散射校正，得到散射校正后的校正图像，这样即可实现对待校正图像的精确校正，确保图像的质量。基于所述待校正图像的散射量，可验证不同于本发明任一实施例的散射校正方法的其他散射校正方法，这样基于本发明实施例的散射校正方法可对其他的散射校正方法进行验证，确保对待校正图像进行精确的散射校正，保证图像质量。
实施例五
图7为本发明实施例五提供的散射量的确定装置的结构示意图，如图7所示，该装置包括：图像第一获取模块31、图像第二获取模块32、灰度值确定模块33、目标校正位点散射量确定模块34和待校正图像散射量确定模块35。
其中，图像第一获取模块31，用于获取未放置扫描对象时，在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像；
图像第二获取模块32，用于获取放置扫描对象时，在所述多叶准直器伸出状态采集的第三图像和所述多叶准直器收回状态采集的第四图像；
灰度值确定模块33，用于确定用于散射校正的目标校正位点，以及所述目标校正位点在所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的灰度值；
目标校正位点散射量确定模块34，用于基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量；
待校正图像散射量确定模块35，用于基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量。
可选的，所述目标校正位点为所述第四图像中所述多叶准直器中各叶片的投影区域中的位点。
在上述实施例的技术方案的基础上，灰度值确定模块33具体用于：
根据所述目标校正位点在第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的位置，确定所述位置对应的灰度值，其中，所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中各位点位置相对应。
在上述实施例的技术方案的基础上，灰度值确定模块33包括：
网格划分单元，用于基于所述第二图像或者所述第四图像中所述多叶准直器伸出的叶片数量，对所述第二图像或者所述第四图像进行网格划分；
目标校正位点确定单元，用于基于网格交点，确定至少一个目标校正位点，其中，所述网格交点位于所述多叶准直器中叶片的投影区域。
在上述实施例的技术方案的基础上，目标校正位点确定单元包括：
像素点确定子单元，用于对于任一网格交点，确定所述网格交点所在预设范围内的各像素点；
灰度值筛选子单元，用于将各所述像素点的灰度值进行灰度值筛选；
目标校正位点确定子单元，用于基于筛选得到的至少一个灰度值确定目标灰度值，将所述目标灰度值对应的位点确定为所述目标校正位点。
在上述实施例的技术方案的基础上，目标校正位点确定子单元具体用于：
将筛选得到的至少一个灰度值的中值确定为所述目标灰度值，将所述目标灰度值对应的位点确定为所述目标校正位点。
在上述实施例的技术方案的基础上，目标校正位点散射量确定模块34包括：
目标校正位点散射量第一确定单元，用于基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值和所述多叶准直器对主射线的遮挡所产生的散射量变化量，确定目标在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量。
在上述实施例的技术方案的基础上，目标校正位点散射量确定模块34还包括：
目标校正位点散射量第二确定单元，用于基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值、所述目标对应的等效水厚度和所述多叶准直器对主射线的遮挡所产生的散射量变化量，确定目标在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量。
在上述实施例的技术方案的基础上，待校正图像散射量确定模块35具体用于：
对所述待校正图像中所述目标校正位点的散射量进行插值处理，得到所述待校正图像的散射量。
在上述实施例的技术方案的基础上，该装置还包括：
校正图像获取模块，用于基于所述待校正图像的散射量，对所述待校正图像进行散射校正，得到散射校正后的校正图像。
在上述实施例的技术方案的基础上，该装置还包括：
验证模块，用于基于所述待校正图像的散射量，验证第一散射校正方法。
本发明实施例所提供的散射量的确定装置可执行本发明任意实施例所提供的散射量的确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例六
图8为本发明实施例六提供的一种设备的结构示意图，如图8所示，该设备包括处理器70、存储器71、输入装置72和输出装置73；设备中处理器70的数量可以是一个或多个，图8中以一个处理器70为例；设备中的处理器70、存储器71、输入装置72和输出装置73可以通过总线或其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。
存储器71作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的散射量的确定方法对应的程序指令/模块(例如，图像第一获取模块31、图像第二获取模块32、灰度值确定模块33、目标校正位点散射量确定模块34和待校正图像散射量确定模块35)。处理器70通过运行存储在存储器71中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的散射量的确定方法。
存储器71可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器71可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器71可进一步包括相对于处理器70远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置72可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置73可包括显示屏等显示设备。
实施例七
本发明实施例七还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种散射量的确定方法。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的散射量的确定方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述散射量的确定装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (13)

1.一种散射量的确定方法，其特征在于，包括：
获取未放置扫描对象时，在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像；
获取放置扫描对象时，在所述多叶准直器伸出状态采集的第三图像和在所述多叶准直器收回状态采集的第四图像；
确定用于进行散射校正的目标校正位点，以及所述目标校正位点在所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的灰度值；
基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量；
基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量；
所述目标校正位点是位于第二图像或第三图像中多叶准直器的叶片投影区域的位点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述目标校正位点在所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的灰度值，包括：
根据所述目标校正位点在第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的位置，确定所述位置对应的灰度值，其中，所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中各位点位置相对应。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定用于进行散射校正的目标校正位点，包括：
基于所述第二图像或者所述第三图像中所述多叶准直器伸出的叶片数量，对所述第二图像或者所述第四图像进行网格划分；
基于网格交点，确定至少一个目标校正位点，其中，所述网格交点位于所述多叶准直器中叶片的投影区域。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于网格交点，确定至少一个目标校正位点，包括：
对于任一网格交点，确定所述网格交点所在预设范围内的各像素点；
将各所述像素点的灰度值进行灰度值筛选；
基于筛选得到的至少一个灰度值确定目标灰度值，将所述目标灰度值对应的位点确定为所述目标校正位点。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于筛选得到的至少一个灰度值确定目标灰度值，包括：
将筛选得到的至少一个灰度值的中值确定为所述目标灰度值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定目标在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量，包括：
基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值和所述多叶准直器对主射线的遮挡所产生的散射量变化量，确定目标在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定目标在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量，包括：
基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值、所述目标对应的等效水厚度和所述多叶准直器对主射线的遮挡所产生的散射量变化量，确定目标在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量，包括：
对所述待校正图像中所述目标校正位点的散射量进行插值处理，得到所述待校正图像的散射量。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
基于所述待校正图像的散射量，对所述待校正图像进行散射校正，得到散射校正后的校正图像。
10.根据权利要求1-9任一所述的方法，其特征在于，还包括：
基于所述待校正图像的散射量，验证第一散射校正方法。
11.一种散射量的确定装置，其特征在于，包括：
图像第一获取模块，用于获取未放置目标时，在多叶准直器收回状态采集的第一图像和在多叶准直器伸出状态采集的第二图像；
图像第二获取模块，用于获取放置目标时，在所述多叶准直器伸出状态采集的第三图像和所述多叶准直器收回状态采集的第四图像；
灰度值确定模块，用于确定用于散射校正的目标校正位点，以及所述目标校正位点在所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像和所述第四图像中的灰度值；
目标校正位点散射量确定模块，用于基于所述目标校正位点在各图像中的灰度值，确定目标在待校正图像中的所述目标校正位点的散射量；
待校正图像散射量确定模块，用于基于所述目标校正位点的散射量，确定所述待校正图像的散射量；
所述目标校正位点是位于第二图像或第三图像中多叶准直器的叶片投影区域的位点。
12.一种散射量的确定设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-10中任一所述的散射量的确定方法。
13.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-10中任一所述的散射量的确定方法。
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