CN112401913A - 医用图像处理装置以及医用图像处理方法 - Google Patents

医用图像处理装置以及医用图像处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112401913A
CN112401913A CN202010592799.3A CN202010592799A CN112401913A CN 112401913 A CN112401913 A CN 112401913A CN 202010592799 A CN202010592799 A CN 202010592799A CN 112401913 A CN112401913 A CN 112401913A
Authority
CN
China
Prior art keywords
medical image
pixel
route
noise
image processing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010592799.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112401913B (zh
Inventor
高桥悠
后藤大雅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Healthcare Corp
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Publication of CN112401913A publication Critical patent/CN112401913A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112401913B publication Critical patent/CN112401913B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/44—Constructional features of apparatus for radiation diagnosis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20182—Noise reduction or smoothing in the temporal domain; Spatio-temporal filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供一种医用图像处理装置以及医用图像处理方法，即使是所含的噪声多的医用图像，也能够在维持构造物的边界的同时降低噪声。医用图像处理装置降低所取得的医用图像的噪声，该医用图像处理装置具备：平滑化部，其生成所述医用图像的平滑化图像；路线生成部，其生成连续位于所述平滑化图像中的像素群即满足路线条件的路线；以及噪声降低部，其在所述医用图像中提取与所述路线对应的像素群，基于提取出的像素群来降低所述医用图像的噪声。

Description

医用图像处理装置以及医用图像处理方法
技术领域
本发明涉及一种对X射线CT(Computed Tomography，计算机断层扫描)装置等医用图像拍摄装置得到的医用图像进行处理的医用图像处理装置以及医用图像处理方法，涉及在维持医用图像中包含的构造物的边界的同时降低噪声的技术。
背景技术
作为医用图像拍摄装置一例的X射线CT装置从被检测体的周围照射X射线来取得多个投影角度的投影数据，对投影数据进行反向投影处理由此生成被检测体的断层图像，即所谓的重构图像。生成的重构图像作为医用图像被用于被检测体的诊断。医用图像中包含的噪声妨碍诊断，因此开发了各种各样的降低噪声的方法。
在专利文献1中公开了在从关注像素的邻接像素开始位置上连续的像素所形成的事前设定的路线上求出直到不满足结束条件为止的像素群，使用求出的像素群从关注像素去除噪声。根据专利文献1，不管有无构造物都能够降低噪声。
然而，在专利文献1中，对于所含的噪声多的医用图像，例如为了降低曝光通过低剂量的X射线照射而生成的重构图像，有时无法准确地求出直到不满足结束条件为止的像素群。此时，无法维持构造物的边界，或者噪声的降低不充分。
专利文献1：日本专利第4688269号公报
发明内容
因此，本发明的目的在于提供一种即使是所含的噪声多的医用图像，也能够在维持构造物的边界的同时降低噪声的医用图像处理装置以及医用图像处理方法。
为了达成上述目的，本发明涉及一种医用图像处理装置，其用于降低所取得的医用图像的噪声，该医用图像处理装置具备：平滑化部，其生成所述医用图像的平滑化图像；路线生成部，其生成连续位于所述平滑化图像中的像素群即满足路线条件的路线；以及噪声降低部，其在所述医用图像中提取与所述路线对应的像素群，基于提取出的像素群降低所述医用图像的噪声。
另外，本发明涉及一种医用图像处理方法，其用于降低所取得的医用图像的噪声，该医用图像处理方法具备：平滑化步骤，生成所述医用图像的平滑化图像；路线生成步骤，生成连续位于所述平滑化图像中的像素群即满足路线条件的路线；以及噪声降低步骤，在所述医用图像中提取与所述路线对应的像素群，基于提取出的像素群降低所述医用图像的噪声。
根据本发明，能够提供一种即使是所含的噪声多的医用图像，也能够在维持构造物的边界的同时降低噪声的医用图像处理装置以及医用图像处理方法。
附图说明
图1是医用图像处理装置的整体结构图。
图2是作为医用图像拍摄装置一例的X射线CT装置的整体结构图。
图3是实施例1的功能框图。
图4表示实施例1的处理的流程的一例。
图5表示图4的平滑化步骤的流程的一例。
图6表示图4的平滑化步骤的流程的其他例子。
图7表示图4的路线生成步骤的流程的一例。
图8表示图4的噪声降低步骤的流程的一例。
图9表示路线生成的结果因噪声而变化。
图10表示等高线的法线方向没有因平滑化而变化。
图11表示噪声附加图像的平滑化图像的等高线。
图12表示实施例1的效果的一例。
具体实施方式
以下，按照附图说明本发明的医用图像处理装置以及医用图像处理方法的实施例。此外，在以下的说明以及附图中，针对具有相同的功能结构的构成要素，附加相同的附图标记并省略重复说明。
【实施例1】
图1表示医用图像处理装置1的硬件结构。通过系统总线11将CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)2、主存储器3、存储装置4、显示存储器5、显示装置6、控制器7、输入装置8、网络适配器10可收发信号地连接而构成医用图像处理装置1。医用图像处理装置1经由网络12与医用图像拍摄装置13、医用图像数据库14可收发信号地连接。在此，“可收发信号”表示无论有线还是无线，以电的方式或者光学的方式能够相互或者从一方向另一方进行信号的发送接收的状态。
CPU2是控制各构成要素的动作的装置。CPU2将存储装置4中存储的程序、程序执行所需的数据加载到主存储器3来执行。存储装置4是存储CPU2执行的程序和程序执行所需的数据的装置，具体而言是HHD(Hard Disk Drive，硬盘驱动器)或SSD(Solid state Drive，固态驱动器)等。各种数据经由LAN(Local Area Network，局域网)等网络12进行发送接收。主存储器3存储CPU2执行的程序和运算处理的中间经过。
显示存储器5临时存储用于在液晶显示器等显示装置6中显示的显示数据。输入装置8是操作者对医用图像处理装置1进行操作指示的操作设备，具体而言是键盘和鼠标、触摸屏等。鼠标可以是轨迹板或跟踪球等其他的定点设备。控制器7检测鼠标的状态，取得显示装置6上的鼠标指针的位置，并将取得的位置信息等输出到CPU2。网络适配器10用于将医用图像处理装置1与LAN、电话线路、因特网等网络12连接。
医用图像拍摄装置13是取得被检测体的断层图像等医用图像的装置。医用图像拍摄装置13例如是X射线CT装置，使用图2在后面进行叙述。医用图像数据库14是存储由医用图像拍摄装置13取得的医用图像的数据库系统。
使用图2来说明作为医用图像拍摄装置13一例的X射线CT装置100的整体结构。此外，在图2中，将横向设为X轴，将纵向设为Y轴，将与纸面垂直的方向设为Z轴。X射线CT装置100具备扫描仪200和操作单元250。扫描仪200具有X射线管211、检测器212、准直器213、驱动部214、中央控制部215、X射线控制部216、高电压产生部217、扫描仪控制部218、寝台控制部219、准直器控制部221、前置放大器222、A/D变换器223、寝台240等。
X射线管211是向放置在寝台240上的被检测体210照射X射线的装置。向X射线管211施加高电压产生部217按照从X射线控制部216发送的控制信号而产生的高电压，由此从X射线管211向被检测体照射X射线。
准直器213是限制从X射线管211照射的X射线的照射范围的装置。关于X射线的照射范围，按照从准直器控制部221发送的控制信号来进行设定。
检测器212是通过检测透射了被检测体210的X射线来测量透射X射线的空间分布的装置。检测器212与X射线管211相向配置，在与X射线管211相向的面内二维地排列了很多检测元件。检测器212测量到的信号在通过前置放大器222放大后，通过A/D变换器223变换为数字信号。之后，对数字信号进行各种校正处理，取得投影数据。
驱动部214按照从扫描仪控制部218发送的控制信号，使X射线管211和检测器212在被检测体210的周围旋转。在X射线管211和检测器212旋转的同时，进行X射线的照射和检测，由此取得来自多个投影角度的投影数据。每个投影角度的数据收集单位被称为视角(view)。关于二维排列的检测器212的各检测元件的排布，将检测器212的旋转方向称为通道，将与通道正交的方向称为列。投影数据通过视图、通道、列进行识别。
寝台控制部219对寝台240的动作进行控制，在进行X射线的照射和检测的期间，使寝台240保持静止或者在Z轴方向上匀速移动。使寝台240保持静止的扫描被称为轴向扫描，一边使寝台240移动一边进行的扫描被称为螺旋扫描。
中央控制部215根据来自操作单元250的指示，控制以上述叙述的扫描仪200的动作。接着，说明操作单元250。操作单元250具有重构处理部251、图像处理部252、存储部254、显示部256、输入部258等。
重构处理部251对扫描仪200取得的投影数据进行反向投影处理，由此生成重构图像。图像处理部252为了使重构图像成为适合诊断的图像，进行各种各样的图像处理。存储部254存储投影数据、重构图像、图像处理后的图像。显示部256显示重构图像、图像处理后的图像。输入部258在操作者设定投影数据的取得条件(管电压、管电流、扫描速度等)、重构图像的重构条件(重构滤波器、FOV大小等)时使用。
此外，操作单元250可以是图1示出的医用图像处理装置1。此时，图像处理部252相当于CPU2，存储部254相当于存储装置4，显示部256相当于显示装置6，输入部258相当于输入装置8。
使用图3说明本实施例的重要部分。此外，这些重要部分可以通过专用的硬件构成，也可以通过在CPU2上运行的软件构成。在之后的说明中，对本实施例的重要部分通过软件构成的情况进行说明。
本实施例具备平滑化部301、路线生成部302、噪声降低部303。另外，在存储装置4中存储有通过X射线CT装置100生成的重构图像、投影数据。
以下，对各构成部进行说明。
平滑化部301生成医用图像例如重构图像的平滑化图像。为了生成平滑化图像，变更医用图像的中的成为平滑化对象的对象像素的像素值，使得相对于与对象像素邻接的像素群中的各像素值变得平滑。最简单地，根据对象像素和邻接像素群计算平均值或者中央值，通过计算出的平均值或者中央值来置换对象像素的像素值。另外，可以使用相对于对象像素的距离越短则越大的小于1的权重系数，将对象像素的像素值与对象像素周围的像素群中的各像素值进行加权求和，通过计算出的加权求和值来置换对象像素的像素值。此外，还可以采用通过平均值或中央值、加权求和值来置换对象像素的像素值以外的公知的方法来生成平滑化图像。例如，可以使用小于1的权重系数将通过平均值的置换而生成的平滑化图像与原始的医用图像进行加权求和。或者，作为平滑化方法，还可以使用基于公知的逐次近似法的噪声降低方法或使用了人工智能的噪声降低方法。
并且，可以将重构图像的生成中使用的投影数据平滑化来计算平滑化投影数据，对平滑化投影数据进行重构处理从而生成平滑化图像。投影数据、重构图像从存储装置4读出，或者经由网络适配器10从外部发送。
此外，关于将重构图像平滑化来生成平滑化图像，还是对于将投影数据平滑化而计算出的平滑化投影数据进行重构处理并进行平滑化来生成平滑化图像，可以根据后述的噪声降低部303降低的噪声的种类来选择。例如，在降低由于X射线的统计波动而引起的粒状噪声的情况下，优选将重构图像平滑化，在降低线状噪声、所谓的纹理伪像的情况下，优选将投影数据平滑化。关于通过噪声降低部303降低的噪声的种类，可以由操作者经由输入装置8指定。另外，也可以根据被检测体210的轮廓形状、骨头等X射线衰减系数大的部位的配置偏离来判定噪声的种类。例如，若轮廓形状接近于正圆，则判定为粒状噪声是降低对象，若轮廓形状的扁平率高或骨头的配置向特定方向偏离，则判定为线状噪声是降低对象。
路线生成部302生成满足路线条件的路线，该路线为连续位于平滑化部301生成的平滑化图像中的像素群。更具体而言，在将从平滑化图像中选择出的起点像素设定为关注像素后，直到不满足路线条件为止重复地从与关注像素邻接的像素群中，将与关注像素的像素值的差异最小的像素设定为新的关注像素。并且，将从起点像素开始直到不满足路线条件时的关注像素即最新的关注像素为止的像素群生成为路线。另外，因为从与关注像素邻接的像素群中基于与关注像素的像素值的差异来设定新的关注像素，所以生成的路线不是事先设定的。
对于与关注像素邻接的像素群即邻接像素群，可以设定在医用图像的剖面内位于关注像素的上下左右的4个像素，也可以设定进一步添加了位于斜向的4个像素后的8个像素。另外，不仅是剖面内的上下左右的4个像素，还可以将添加了位于与剖面正交的方向上的前后2个像素后的6个像素设定为邻接像素群，也可以将进一步添加了位于斜向的20个像素后的26个像素设定为邻接像素群。
对于路线条件，使用起点像素的像素值与关注像素的像素值的差异的上限值、路线的连续的像素的数量的上限值即关注像素的更新次数的上限值等。另外，关于路线条件，可以根据平滑化部301的平滑化强度进行设定。例如，可以在存储装置4中预先存储平滑化强度与路线条件之间的关系，该平滑化强度是根据对已知构造的体模进行拍摄而得到的数据求出的，通过将平滑化部301的平滑化强度与该关系进行对照来设定路线条件。
另外，存在以下的情况，即在平滑化强度较大的平滑化图像中，生成的路线向构造物的边界的法线方向扩展。因此，平滑化部301的平滑化强度越大，可以将作为路线条件的起点像素的像素值与关注像素的像素值的差异的上限值、路线的连续的像素的数量的上限值设定得越小。通过将上限值设定得小，能够抑制路线向构造物的边界的法线方向的扩展。
噪声降低部303从医用图像中提取与路线生成部302在平滑化图像中生成的路线对应的像素群，基于提取出的像素群来降低医用图像的噪声。更具体而言，从医用图像中提取具有与平滑化图像的路线相同坐标的像素群，通过使用提取出的像素群的各像素值计算出的代表值，置换医用图像中的路线的起点像素的像素值。另外，对于代表值，例如使用从医用图像中提取出的像素群的像素值的平均值、中央值、使用相对于起点像素的距离越短则越大的小于1的权重系数而计算出的加权求和值等。可以对整个医用图像实施噪声的降低，也可以对医用图像的一部分区域实施噪声的降低。降低了噪声的医用图像在显示装置6中显示，并在被检测体210的诊断中使用。
使用图4来说明在本实施例中执行的处理的流程的一例。
(S401)
平滑化部301生成医用图像的平滑化图像。医用图像和平滑化图像具有相同的像素数，并且具有相同坐标的像素彼此对应。即使在医用图像中包含的噪声多的情况下，在本步骤生成的平滑化图像中噪声也会被降低。
在图5中示出本步骤的处理的流程的一例，之后对图5的各步骤进行说明。另外，图5的医用图像是通过X射线CT装置100生成的重构图像。
(S501)
平滑化部301取得重构图像。从存储装置4读出重构图像，或者经由网络适配器10从外部发送重构图像。
(S502)
平滑化部301将重构图像平滑化来生成平滑化图像。例如通过对象像素的像素值与和对象像素邻接的像素群的各像素值的平均值来置换对象像素的像素值，由此进行重构图像的平滑化。
在图6中示出S401的处理的流程的其他例子，之后对图6的各步骤进行说明。另外，图6的医用图像是根据由X射线CT装置100取得的投影数据而生成的重构图像。
(S601)
平滑化部301取得在重构图像的生成中使用的投影数据。从存储装置4读出投影数据，或者经由网络适配器10从外部发送投影数据。
(S602)
平滑化部301将投影数据平滑化来生成平滑化投影数据。例如通过投影数据中的对象数据的投影值与在通道方向或者列方向上与对象数据邻接的数据群的各投影值的平均值来置换对象数据的投影值，由此进行投影数据的平滑化。另外，也可以使用相对于对象数据的距离越短则越大的小于1的权重系数，将对象数据的投影值与对象数据周围的数据群的各投影值进行加权求和，通过计算出的加权求和值来置换对象数据的投影值。
(S603)
平滑化部301通过对在S602中生成的平滑化投影数据进行重构处理，生成平滑化图像。
返回图4的说明。
(S402)
路线生成部302在通过S401生成的平滑化图像内生成路线。与在未平滑化的医用图像内生成的路线相比，更准确地求出在平滑化图像内生成的路线。
图7示出本步骤的处理的流程的一例，之后说明图7的各步骤。
(S701)
路线生成部302选择在平滑化图像内成为起点的像素即起点像素。此外，起点像素可以是任意的像素，例如选择左上端部的像素作为起点像素。
(S702)
路线生成部302将起点像素设定为关注像素。关注像素是指成为以后的处理的对象的像素。
(S703)
路线生成部302从与关注像素邻接的像素群即邻接像素群中选择与关注像素最类似的最类似像素。具体而言，从邻接像素群中选择与关注像素的像素值的差异最小的像素。
(S704)
路线生成部302将在S703中选择出的最类似像素设定为新的关注像素。即更新关注像素。
(S705)
路线生成部302判定最新的关注像素是否满足路线条件。当不满足路线条件时，处理进入S706，当满足路线条件时，处理返回S703。另外，当处理返回到S703时，在S703选择的最类似像素中不包含过去的关注像素。由于在最类似像素中不包含过去的关注像素，能够防止生成的路线在相同的像素间往复。
(S706)
路线生成部302通过从起点像素到最新的关注像素为止的像素群生成路线。通过S703中选择的各最类似像素的相连而生成的路线包含构造物的边界。
(S707)
路线生成部302判定是否已将平滑化图像的全部像素设为起点像素。在已将全部像素设为起点像素时，处理的流程结束，当存在未成为起点像素的像素时，处理进入S708。即，对于全部像素生成路线。另外，当针对医用图像的部分区域进行噪声降低时，判定该区域中包含的全部像素是否已成为起点像素。
(S708)
路线生成部302从还未成为起点像素的像素群中选择任意的像素，由此更新起点像素。在更新起点像素后，处理返回S702。
返回图4的说明。
(S403)
噪声降低部303基于S402中在平滑化图像中生成的路线来降低医用图像的噪声。基于更准确地求出的路线来降低医用图像的噪声，由此能够在维持构造物的边界的同时降低噪声。
图8示出本步骤的处理的流程的一例，之后说明图8的各步骤。
(S801)
噪声降低部303选择在平滑化图像中生成的路线中的一个路线，从医用图像中提取与选择出的路线对应的坐标的像素的像素值。若路线上的像素的数量为N个，则从医用图像提取N个像素值。
(S802)
噪声降低部303计算在S801中提取出的像素值的代表值。对于代表值，例如使用提取出的像素值的平均值或中央值、使用相对于起点像素的距离越短则越大的小于1的权重系数计算出的加权求和值等。
(S803)
噪声降低部303将医用图像中的与路线的起点像素对应的坐标的像素的像素值置换成在S802中计算出的代表值。通过将医用图像中的起点像素的像素值置换成代表值，降低医用图像的噪声。可以通过代表值依次置换医用图像中的起点像素的像素值，也可以在与医用图像分开准备的存储区域中嵌入代表值。
(S804)
噪声降低部303判定是否已处理了在平滑化图像中生成的全部路线。当处理了全部路线时，处理流程结束，当存在还未处理的路线时，处理进入S805。
(S805)
噪声降低部303从还未处理的路线中选择任意的路线，由此更新路线。在更新路线后，处理返回S801。
通过以上说明的处理流程，即使是所含的噪声多的医用图像，由于基于在平滑化图像中生成的路线来降低医用图像的噪声，因此能够在维持构造物的边界的同时降低噪声。
使用图9至12来说明本实施例的效果。首先，使用图9来说明路线生成的结果因噪声而变化。图9的(a)是在计算机上配置了像素值不同的两个种类的圆形构造物的模拟图像，图9的(b)是在模拟图像上重叠了在模拟图像上用线将像素值相等的像素连接而成的等高线的图像。另外，图9的(c)是在模拟图像中附加了随机噪声的噪声附加图像，图9的(d)是在噪声附加图像中重叠了等高线的图像。大概沿着等高线生成本实施例的路线。
相对于在图9的(b)中等高线沿着构造物的边界，在图9的(d)中等高线不与构造物的边界一致，还散落在构造物的内部等。即，相对于在随机噪声少的图9的(a)中能够在维持构造物的边界的同时降低噪声，在随机噪声多的图9的(c)中，虽然能够降低噪声，但使构造物的边界模糊。
使用图10来说明等高线的法线方向不因平滑化而变化。图10的(a)是与图9的(a)相同的模拟图像，图10的(b)是在模拟图像上重叠了等高线以及表示等高线的法线方向的箭头的图像，图10的(c)是模拟图像的平滑化图像，图10的(d)是在平滑化图像上重叠了等高线以及表示等高线的法线方向的箭头的图像。
通过图10的(b)与图10的(d)的比较可知，通过将模拟图像平滑化，等高线的间隔变宽。另一方面，可知等高线的法线方向在图10的(b)与图10的(d)中一致，即使将模拟图像平滑化，也能够生成沿着构造物边界的路线。
使用图11来说明噪声附加图像的平滑化图像的等高线。另外，图11的(a)是与图9的(c)相同的噪声附加图像，图11的(b)是噪声附加图像的平滑化图像，图11的(c)是在图11的(b)的平滑化图像上重叠了等高线的图像。
在图11的(c)中，并非像图9的(d)那样构造物的边界与等高线不一致，而是与图9的(b)相同地等高线沿着构造物的边界。即，通过使用在噪声附加图像的平滑化图像中生成的路线，能够在维持构造物的边界的同时降低噪声。
使用图12来说明本实施例的效果。另外，图12的(a)是与图9的(c)相同的噪声附加图像，图12的(b)是通过专利文献1的方法，从噪声附加图像降低了噪声后的图像，图12的(c)是通过本实施例，从噪声附加图像降低了噪声后的图像。另外，图12的(d)是图12的(a)与图12的(b)的差分图像，图12的(e)是图12的(a)与图12的(c)的差分图像。
若将图12的(b)与图12的(c)进行比较，作为噪声指标之一的像素值的SD(Standard Deviation，标准偏差)值几乎同等，两者具有几乎同等的噪声降低效果。另一方面，若将图12的(d)与图12的(e)比较，在图12的(d)中，在构造物的边界具有与周围的像素值差异大的部位，与此相对，在图1 2的(e)中看不出这样的部位。与周围的像素值的差异大的部位是伴随噪声降低，构造物的边界模糊而产生的结果。即，相对于在专利文献1的方法中在使构造物的边界模糊的同时降低噪声，在本实施例中通过图12的(e)表示了能够在维持构造物的边界的同时降低噪声。
此外，本发明的医用图像处理装置以及医用图像处理方法不限于上述实施例，在不脱离发明的要旨的范围内能够将构成要素变形并具体化。另外，还可以适当组合上述实施例中公开的多个构成要素。并且，还可以从上述实施例中示出的全部构成要素中删除若干构成要素。
附图标记：
1：医用图像处理装置、2：CPU、3：主存储器、4：存储装置、5：显示存储器、6：显示装置、7：控制器、8：输入装置、10：网络适配器、11：系统总线、12：网络、13：医用图像拍摄装置、14：医用图像数据库、100：X射线CT装置、200：扫描仪、210：被检测体、211：X射线管、212：检测器、213：准直器、214：驱动部、215：中央控制部、216：X射线控制部、217：高电压产生部、218：扫描仪控制部、219：寝台控制部、221：准直器控制部、222：前置放大器、223：A/D变换器、240：寝台、250：操作单元、251：重构处理部、252：图像处理部、254：存储部、256：显示部、258：输入部、301：平滑化部、302：路线生成部、303：噪声降低部。

Claims (10)

1.一种医用图像处理装置，其降低所取得的医用图像的噪声，其特征在于，
所述医用图像处理装置具备：
平滑化部，其生成所述医用图像的平滑化图像；
路线生成部，其生成连续位于所述平滑化图像中的像素群即满足路线条件的路线；以及
噪声降低部，其从所述医用图像提取与所述路线对应的像素群，基于提取出的像素群降低所述医用图像的噪声。
2.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于，
所述路线生成部根据所述平滑化部的平滑化强度来设定所述路线条件。
3.根据权利要求2所述的医用图像处理装置，其特征在于，
所述路线条件是所述路线的起点像素的像素值与关注像素的像素值的差异的上限值，
所述平滑化强度越大所述路线生成部将所述上限值设定得越小。
4.根据权利要求2所述的医用图像处理装置，其特征在于，
所述路线条件是所述路线的连续的像素的数量的上限值，
所述平滑化强度越大所述路线生成部将所述上限值设定得越小。
5.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于，
当通过所述噪声降低部降低的噪声的种类为粒状噪声的情况下，所述平滑化部通过将所述医用图像平滑化来生成所述平滑化图像，
当通过所述噪声降低部降低的噪声的种类为线状噪声的情况下，所述平滑化部通过将所述医用图像的生成中使用的投影数据平滑化来取得平滑化投影数据，通过对所述平滑化投影数据进行重构处理来生成所述平滑化图像。
6.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于，
所述路线生成部在将从所述平滑化图像中选择出的起点像素设定为关注像素后，直到不满足路线条件为止重复从与所述关注像素邻接的像素群中将与所述关注像素的像素值的差异最小的像素设定为新的关注像素，由此生成从所述起点像素到最新的关注像素为止的像素群来作为所述路线。
7.根据权利要求6所述的医用图像处理装置，其特征在于，
所述路线生成部选择所述平滑化图像中的全部的像素作为所述起点像素，对于各个所述起点像素生成所述路线。
8.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于，
所述噪声降低部计算提取出的所述像素群的像素值的代表值，在所述医用图像中将与所述路线的起点像素对应的像素的像素值置换为所述代表值。
9.根据权利要求8所述的医用图像处理装置，其特征在于，
所述代表值是提取出的所述像素群的像素值的平均值、中央值、使用相对于起点像素的距离越短则越大的小于1的权重系数而计算出的加权求和值中的任意一个。
10.一种医用图像处理方法，其降低所取得的医用图像的噪声，其特征在于，
所述医用图像处理方法具备：
平滑化步骤，生成所述医用图像的平滑化图像；
路线生成步骤，生成连续位于所述平滑化图像中的像素群即满足路线条件的路线；以及
噪声降低步骤，在所述医用图像中提取与所述路线对应的像素群，基于提取出的像素群降低所述医用图像的噪声。
CN202010592799.3A 2019-08-21 2020-06-25 医用图像处理装置以及医用图像处理方法 Active CN112401913B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019-150822 2019-08-21
JP2019150822A JP7403994B2 (ja) 2019-08-21 2019-08-21 医用画像処理装置および医用画像処理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112401913A true CN112401913A (zh) 2021-02-26
CN112401913B CN112401913B (zh) 2023-10-13

Family

ID=74646344

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010592799.3A Active CN112401913B (zh) 2019-08-21 2020-06-25 医用图像处理装置以及医用图像处理方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11699229B2 (zh)
JP (1) JP7403994B2 (zh)
CN (1) CN112401913B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10143653A (ja) * 1996-11-12 1998-05-29 Hitachi Ltd 画像処理システム
US20040066978A1 (en) * 2001-04-19 2004-04-08 Kyojiro Nanbu Image processing method and image processing apparatus
US6731806B1 (en) * 1999-10-08 2004-05-04 Eastman Kodak Company Region growing based noise reduction method for digital images
CN1777914A (zh) * 2003-04-25 2006-05-24 索尼株式会社 信号处理设备和方法、记录介质以及程序
US20080063295A1 (en) * 2006-08-30 2008-03-13 Funai Electric Co., Ltd. Imaging Device
CN104412296A (zh) * 2012-06-29 2015-03-11 株式会社岛津制作所 图像处理装置
US9846937B1 (en) * 2015-03-06 2017-12-19 Aseem Sharma Method for medical image analysis and manipulation
WO2018074459A1 (ja) * 2016-10-18 2018-04-26 興和株式会社 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5933540A (en) * 1995-05-11 1999-08-03 General Electric Company Filter system and method for efficiently suppressing noise and improving edge definition in a digitized image
JPH09261420A (ja) * 1996-03-27 1997-10-03 Brother Ind Ltd 走査光学装置
JP4413504B2 (ja) * 2003-02-13 2010-02-10 株式会社東芝 医用画像処理装置、医用画像処理方法および医用画像処理プログラム
US8520916B2 (en) * 2007-11-20 2013-08-27 Carestream Health, Inc. Enhancement of region of interest of radiological image
US8582916B2 (en) * 2007-12-25 2013-11-12 Medic Vision—Brain Technologies Ltd. Noise reduction of images
JP2010062965A (ja) * 2008-09-05 2010-03-18 Sony Corp 固体撮像装置及びカメラ
JP5220677B2 (ja) * 2009-04-08 2013-06-26 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
US20110110566A1 (en) * 2009-11-11 2011-05-12 Jonathan Sachs Method and apparatus for reducing image noise
JP4940340B2 (ja) * 2009-11-27 2012-05-30 富士フイルム株式会社 椎骨セグメンテーション装置、方法及びプログラム
JP5606832B2 (ja) * 2010-03-05 2014-10-15 富士フイルム株式会社 画像診断支援装置、方法およびプログラム
JP2012232062A (ja) * 2011-05-09 2012-11-29 Hamamatsu Photonics Kk 解析領域特定方法、解析領域特定プログラム、及び解析領域特定装置
EA017302B1 (ru) * 2011-10-07 2012-11-30 Закрытое Акционерное Общество "Импульс" Способ подавления шума серий цифровых рентгенограмм
CN104599239A (zh) * 2013-10-31 2015-05-06 通用电气公司 一种医学图像中的金属伪影消除方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10143653A (ja) * 1996-11-12 1998-05-29 Hitachi Ltd 画像処理システム
US6731806B1 (en) * 1999-10-08 2004-05-04 Eastman Kodak Company Region growing based noise reduction method for digital images
US20040066978A1 (en) * 2001-04-19 2004-04-08 Kyojiro Nanbu Image processing method and image processing apparatus
CN1777914A (zh) * 2003-04-25 2006-05-24 索尼株式会社 信号处理设备和方法、记录介质以及程序
US20080063295A1 (en) * 2006-08-30 2008-03-13 Funai Electric Co., Ltd. Imaging Device
CN104412296A (zh) * 2012-06-29 2015-03-11 株式会社岛津制作所 图像处理装置
US9846937B1 (en) * 2015-03-06 2017-12-19 Aseem Sharma Method for medical image analysis and manipulation
WO2018074459A1 (ja) * 2016-10-18 2018-04-26 興和株式会社 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
CN112401913B (zh) 2023-10-13
JP7403994B2 (ja) 2023-12-25
US20210056686A1 (en) 2021-02-25
US11699229B2 (en) 2023-07-11
JP2021029444A (ja) 2021-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9498180B2 (en) Detecting and quantifying patient motion during tomosynthesis scans
JP4820582B2 (ja) ヘリカルマルチスライスｃｔのための回復ノイズを伴うヘリカルウィンドミルアーチファクトを低減する方法
US7869560B2 (en) X-ray CT apparatus and image processing apparatus
US10789738B2 (en) Method and apparatus to reduce artifacts in a computed-tomography (CT) image by iterative reconstruction (IR) using a cost function with a de-emphasis operator
JP6026214B2 (ja) 連続マルチスケール再構成において詳細画像を補うｘ線コンピュータ断層撮像装置（ｘ線ｃｔ装置）、医用画像処理装置及び医用画像処理方法
US9538974B2 (en) Methods and systems for correcting table deflection
JP2012515592A (ja) 大きい視野のイメージング並びに動きのアーチファクトの検出及び補償ための方法及び装置
CN102573639A (zh) 采集协议评价设备
US20110305381A1 (en) Radiological image area extracting apparatus, radiological image area extraction program, and radiographic apparatus
US11049295B2 (en) Detection and/or correction of residual iodine artifacts in spectral computed tomography (CT) imaging
US9858688B2 (en) Methods and systems for computed tomography motion compensation
US10299752B2 (en) Medical image processing apparatus, X-ray CT apparatus, and image processing method
US10134157B2 (en) Image generating apparatus, radiation tomography imaging apparatus, and image generating method and program
CN110073412B (zh) 使用交替否定的图像噪声估计
CN112120722B (zh) X射线断层合成装置、图像处理装置以及记录介质
US7769126B2 (en) Computed tomography system
CN112401913B (zh) 医用图像处理装置以及医用图像处理方法
US7111985B2 (en) Method and system for measuring table sag
CN112617873B (zh) 医用图像处理装置和医用图像处理方法
CN115192052A (zh) 医用图像处理装置以及医用图像处理方法
JP7077208B2 (ja) 画像再構成装置および画像再構成方法
EP4242965A1 (en) Optimal path finding based spinal center line extraction
CN114868152A (zh) 用于在高相对螺距下采集的计算机断层摄影x射线数据的装置
WO2023170010A1 (en) Optimal path finding based spinal center line extraction
JP4884649B2 (ja) Ｘ線ｃｔ装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20220113

Address after: Chiba County, Japan

Applicant after: Fujifilm medical health Co.,Ltd.

Address before: Tokyo, Japan

Applicant before: Hitachi, Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant