CN112837392B - Ct图像的生成方法、装置、系统、电子装置和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种CT图像的生成方法、装置、系统、电子装置和存储介质，其中，该CT图像的生成方法包括：获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；其中，该第一拍摄图像集与该第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，该第一重叠图像的位置信息，与该第二重叠图像的位置信息相同；根据该第一重叠图像和该第二重叠图像计算得到形变向量场；利用该形变向量场对该第一拍摄图像集和该第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像。通过本申请，避免了相邻两次扫描生成的CT图像之间错层的现象，解决了CT图像在扫描区域的边界处不连续的问题。

Description

CT图像的生成方法、装置、系统、电子装置和存储介质
技术领域
本申请涉及CT图像技术领域，特别是涉及CT图像的生成方法、装置、系统、电子装置和存储介质。
背景技术
利用电子计算机断层扫描技术(Computed Tomography，简称为CT)采集的CT图像被广泛应用在疾病的诊断、脏器功能研究等方面。CT有轴向断层扫描和螺旋扫描两种模式，其分别有不同的临床使用场景。当使用轴向断层扫描模式对物体进行大范围扫描时，需要进行多次放线扫描，每次放线扫描时病床保持不动，一次扫描完成后再移动病床，依次进行放线扫描，在此CT扫描过程中如果物体发生运动，或病床发生形变，乃至进床方向与CT机架并不严格垂直，这些都会导致相邻两次扫描所得到的CT图像之间出现错层现象，例如CT图像中骨头、冠脉、血管乃至一些微小结构的不连续，对临床诊断造成干扰。
相关技术中，通常利用机械校正的方法调整CT扫描床的运动方向，使之尽可能地与CT机架保持垂直。然而，由于机械校正受人为因素影响而导致校正精度有限，从而通过机械校正并无法实现CT扫描床的运动方向与CT机架保持严格垂直，此外，病床的变形和病人的运动也很难避免，由此也就无法有效地避免出现上述错层现象，从而导致CT在扫描区域的边界处不连续。
目前针对相关技术中CT图像在扫描区域的边界处不连续的问题，尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种CT图像的生成方法、装置、系统、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中CT图像在扫描区域的边界处不连续的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种CT图像的生成方法，所述方法包括：
获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；
其中，所述第一拍摄图像集与所述第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，所述第一重叠图像的位置信息，与所述第二重叠图像的位置信息相同；
根据所述第一重叠图像和所述第二重叠图像计算得到形变向量场；
利用所述形变向量场对所述第一拍摄图像集和所述第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像。
在其中一些实施例中，所述根据所述第一重叠图像和所述第二重叠图像计算得到形变向量场包括：
将所述第一重叠图像作为参照图像，并将所述第二重叠图像作为可形变图像；
针对根据所述参照图像和所述可形变图像进行图像配准处理，进而得到所述形变向量场。
在其中一些实施例中，所述利用所述形变向量场对所述第一拍摄图像集和所述第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像包括：
利用所述形变向量场，对所述第一重叠图像进行形变处理，得到处理后的第三拍摄图像集；
利用所述形变向量场，对所述第二重叠图像进行形变处理以实现图像配准，得到处理后的第四拍摄图像集；
根据所述第三拍摄图像集和所述第四拍摄图像集，生成所述目标CT图像。
在其中一些实施例中，所述根据所述第三拍摄图像集和所述第四拍摄图像集，生成所述目标CT图像包括：
利用第一预设因子和所述形变向量场，对所述第三拍摄图像集中的第一剩余图像进行形变处理，得到处理后的第五拍摄图像集；所述第一预设因子的衰减值，与所述第一剩余图像、所述第一重叠图像之间的距离相对应；
其中，所述第一剩余图像是指所述第三拍摄图像集中剔除所述第一重叠图像后剩余的图像；
利用第二预设因子和所述形变向量场，对所述第四拍摄图像集中的第二剩余图像进行对称的形变处理，得到处理后的第六拍摄图像集；所述第二预设因子的衰减值，与所述第二剩余图像、所述第二重叠图像之间的距离相对应；
其中，所述第二剩余图像是指所述第六拍摄图像集中剔除所述第二重叠图像后剩余的图像；
根据所述第五拍摄图像集和所述第六拍摄图像集，生成所述目标CT图像。
在其中一些实施例中，所述利用所述形变向量场对所述第一拍摄图像集和所述第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像，包括：
获取对所述第一拍摄图像集和所述第二拍摄图像集进行配准处理后得到的图像序列；
去除所述图像序列中的第一重叠图像或第二重叠图像，得到整体图像；或者，根据图像质量为所述图像序列中的第一重叠图像或第二重叠图像分配权重值，并基于所述权重值，对所述第一重叠图像和所述第二重叠图像进行融合处理，得到融合后的所述整体图像；
根据所述整体图像生成所述目标CT图像。
在其中一些实施例中，所述获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像包括：
在图像重建的情况下，重建得到所述第一重叠图像和所述第二重叠图像；其中，所述第一重叠图像和所述第二重叠图像均至少有一张，且所述第一重叠图像和所述第二重叠图像的数量相同。
第二方面，本申请实施例提供了一种CT图像的处理装置，所述装置包括：获取模块、计算模块和生成模块；
所述获取模块，用于获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；
其中，所述第一拍摄图像集与所述第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，所述第一重叠图像的位置信息，与所述第二重叠图像的位置信息相同；
所述计算模块，用于根据所述第一重叠图像和所述第二重叠图像计算得到形变向量场；
所述生成模块，用于利用所述形变向量场对所述第一拍摄图像集和所述第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像。
第三方面，本申请实施例提供了一种CT图像的生成系统，所述系统包括：终端设备、传输设备以及服务器设备；其中，所述终端设备通过传输设备连接服务器设备；
所述终端设备用于获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；其中，所述第一拍摄图像集与所述第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，所述第一重叠图像位置信息，与所述第二重叠图像的位置信息相同；
所述传输设备用于传输所述第一重叠图像和所述第二重叠图像；
所述服务器设备用于实现如上述第一方面所述的CT图像的生成方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并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如上述第一方面所述的CT图像的生成方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的CT图像的生成方法。
相比于相关技术，本申请实施例提供的CT图像的生成方法、装置、系统、电子装置和存储介质，通过获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；其中，该第一拍摄图像集与该第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，该第一重叠图像的位置信息，与该第二重叠图像的位置信息相同；根据该第一重叠图像和该第二重叠图像计算得到形变向量场；利用该形变向量场对该第一拍摄图像集和该第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像，避免了相邻两次扫描生成的CT图像之间错层的现象，解决了CT图像在扫描区域的边界处不连续的问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的一种CT图像的生成方法的流程图；
图2是根据本申请实施例的一种重叠图像的示意图；
图3是根据本申请实施例的另一种CT图像的生成方法的流程图；
图4是根据本申请实施例的另一种重叠图像的示意图；
图5A是根据相关技术的一种生成的CT图像的示意图；
图5B是根据本申请实施例的一种生成的CT图像的示意图；
图6是根据本申请实施例的一种CT图像的生成装置的结构框图；
图7是根据本申请实施例的一种CT图像的生成系统的结构框图；
图8是根据本申请实施例的一种计算机设备内部的结构图。
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，对本申请进行描述和说明。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。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指大于或者等于两个。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
本实施例提供了一种CT图像的生成方法，图1是根据本申请实施例的一种CT图像的生成方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S102，获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；其中，该第一拍摄图像集与该第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，该第一重叠图像的位置信息，与该第二重叠图像的位置信息相同。
需要说明的是，上述扫描帧数相邻可以是指连续帧的两次扫描，即，该第一拍摄图像集是指第n次扫描采集到的图像序列，该第二拍摄图像集是指第n+1次扫描采集到的图像序列；n为正整数。或者，在实施例允许的情况下，上述扫描帧数相邻也可以是指这两个拍摄图像集对应的扫描帧数之间存在有预设的间隔；其中，该预设间隔可以预先进行设置，例如，将该预设间隔设置为3个，则该第一拍摄图像集为第n次扫描采集到的图像序列，该第二拍摄图像集为第n+3次扫描采集到的图像序列。上述位置信息可以包括床码位置，即在CT扫描的检查床自动移动过程中的实际位于的位置；或者，该位置信息也可以是图像的像素坐标信息以及其他能够表征图像位置的信息。
其中，在图像重建时，需要重建出相邻两次扫描之间床码位置等位置信息十分接近或相等的图像；其中，图2是根据本申请实施例的一种重叠图像的示意图，如图2所示，该第一拍摄图像集用shot n表示，包括六张图像；该第二拍摄图像集用shot n+1表示，包括六张图像；参见图2中显示的黑色图像，第一拍摄图像集的最后一张图像，与第二拍摄图像集的第一张图像的床码位置是几乎接近或相等的，即第一拍摄图像集的最后一张图像为上述第一重叠图像，第二拍摄图像集的第一张图像为上述第二重叠图像。可以理解的是，针对相邻扫描帧数的两个拍摄图像集所确定的重叠图像的判断方式，除了上述图2所示的床码位置，也可以基于各拍摄图像集中图像坐标等位置信息判断得到，进而能够从第一拍摄图像集和第二拍摄图像集中确定位置信息相同的图像，并将该第一拍摄图像集中所确定的图像作为第一重叠图像，将第二拍摄图像集中所确定的图像作为第二重叠图像。
步骤S104，根据该第一重叠图像和该第二重叠图像计算得到形变向量场。
其中，上述形变向量场是指用于表征图像配准过程中发生的形变位移值的向量。例如，一个大小为[W，H]的二维图像对应的形变向量场的大小是[W，H，2]，其中第三个维度的大小为2，分别表示在x轴和y轴方向的位移；同理，一个大小为[D，W，H]的三维图像对应的形变场的大小是[D，W，H，3]，其中第三个维度的大小为3，分别表示在x轴、y轴和z轴方向的位移。上述示例中，D表示图像深度，W表示图像宽度，W表示图像高度。
由于不同扫描帧数所对应的数据采集并不是同时的，所以相邻两次扫描的重叠图像之间尽管床码位置等位置信息一样，即第一重叠图像和第二重叠图像相对之间可能也会发生形变，由此可以计算得到第一重叠图像和第二重叠图像之间的形变向量场。可以理解的是，上述第一重叠图像和上述第二重叠图像均至少有一张，且该第一重叠图像和该第二重叠图像的数量相同；在该第一重叠图像和该第二重叠图像均有至少两张的情况下，可以获取三维的形变向量场。
步骤S106，利用该形变向量场对该第一拍摄图像集和该第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像。
其中，将形变向量场作用于上述第一拍摄图像集中的图像，以及作用于上述第二拍摄图像集中的图像，从而对该第一拍摄图像集和该第二拍摄图像集进行图像配准，并生成配准后的目标图像集，基于该目标图像集可以生成未出现CT错层的目标CT图像。
相关技术中CT的使用过程容易出现CT图像错层的问题，而本申请实施例通过上述步骤S102至步骤S106，通过对图像重建得到的相邻拍摄图像集之间的重叠图像进行计算得到形变向量场，并利用形变向量场作用于相邻扫描帧数的拍摄图像集，从而基于形变向量场实现了对各相邻拍摄图像集之间的图像配准，最终生成连贯的目标CT图像，避免了相邻两次扫描生成的CT图像之间错层的现象，解决了CT图像在扫描区域的边界处不连续的问题。
在其中一些实施例中，提供了一种CT图像的生成方法，图3是根据本申请实施例的另一种CT图像的生成方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：
步骤S302，将该第一重叠图像作为参照图像，并将该第二重叠图像作为可形变图像；利用图像配准技术，根据该参照图像和该可形变图像，计算该形变向量场。
其中，本申请实施例中可以通过Demons配准方法来计算上述形变向量场。具体地，以上述第一重叠图像作为参照图像，以上述第二重叠图像作为可形变图像，参见图2，此时将第n次扫描得到的图像集中最后一张图像作为参照图像，以第n+1个次扫描得到的图像集中第一张图像作为可形变的图像，则形变向量场的计算公式如公式1所示：
Figure BDA0003011722230000081
需要说明的是，上述公式1中，S表示形变向量场，F表示参照图像，M表示可形变图像，
Figure BDA0003011722230000082
是指参照图像的梯度，即表示参照图像中相邻点之间的关系，
Figure BDA0003011722230000083
是指可形变图像的梯度。
通过上述步骤S302，将第一重叠图像作为参照图像，将第二重叠图像作为可形变图像，并利用图像配准技术，基于该参照图像和该可形变图像计算得到形变向量场，使得生成目标CT图像过程中算法收敛速度更快，迭代次数也更少，从而在保证CT图像生成的准确率的同时，有效提高了CT图像的生成效率。
在其中一些实施例中，上述步骤S106还包括如下步骤：
步骤S402，利用该形变向量场，对该第一重叠图像进行形变处理，得到处理后的第三拍摄图像集；利用该形变向量场，对该第二重叠图像进行形变处理以实现图像配准，得到处理后的第四拍摄图像集。
需要说明的是，将上述形变向量场作用于第二重叠图像得到的图像是与第一重叠图像配准的图像。其中，用S表示形变向量场，并将形变向量场S作用于上述第一重叠图像，以及将形变向量场S对称作用于上述第二重叠图像；例如，由于作用于图像的形变向量场需要保持较小幅度，因此可以将-S/2作用于第n次扫描得到的图像集中交叠部分的第一重叠图像；同时考虑到对称性，可以将S/2作用与第n+1次扫描得到的图像集中交叠部分的第二重叠图像；n为正整数。
步骤S404，根据该第三拍摄图像集和该第四拍摄图像集，生成该目标CT图像。
其中，上述第三拍摄图像集中包括形变处理后的第一重叠图像，上述第四拍摄图像集中包括形变处理后与第一重叠图像配准的第二重叠图像，通过上述步骤S402的形变处理，该第三拍摄图像集的图像，与该第四拍摄图像集中的图像均经过了图像配准，进而能够得到目标CT图像。
通过上述步骤S402至步骤S404，基于形变向量场分别对第一重叠图像和第二重叠图像进行对称处理，使得CT图像生成过程中图像配准的精度更高，有利于提高CT图像生成的准确性。
在其中一些实施例中，上述步骤S404还包括如下步骤：
步骤S502，利用第一预设因子和该形变向量场，对该第三拍摄图像集中的第一剩余图像进行形变处理，得到处理后的第五拍摄图像集；该第一预设因子的衰减值，与该第一剩余图像、该第一重叠图像之间的距离相对应；其中，该第一剩余图像是指该第三拍摄图像集中剔除该第一重叠图像后剩余的图像；利用第二预设因子和该形变向量场，对该第四拍摄图像集中的第二剩余图像进行对称的形变处理，得到处理后的第六拍摄图像集；该第二预设因子的衰减值，与该第二剩余图像、该第二重叠图像之间的距离相对应；其中，该第二剩余图像是指该第六拍摄图像集中剔除该第二重叠图像后剩余的图像。
需要说明的是，上述第一预设因子可以预先进行设置，该第一预设因子的衰减值用于指示该第一预设因子的衰减程度；例如，随着待处理的第一剩余图像到上述第一重叠图像的距离越远，该第一预设因子衰减程度越大，则该第一预设因子对应的衰减值越大；因此将基于衰减值进行衰减的第一预设因子作用于第一剩余图像，可以使得距离上述第一重叠图像越远的第一剩余图像，形变向量场的作用力越小。类似地，上述第二预设因子的衰减值用于指示该第二预设因子的衰减程度，将该第二预设因子作用于第二剩余图像，使得距离上述第二重叠图像越远的第二剩余图像，形变向量场的作用力越小。其中，该第一预设因子和该第二预设因子可以是同一预设因子，也可以不同。
对于靠近第一重叠图像的第一剩余图像，以及靠近第二重叠图像的第二剩余图像，也需要适应地做形变处理，即将形变向量场S扩展到第一重叠图像外的区域，并作用于这部分区域的第一剩余图像，同时将S作用于第二剩余图像。例如，可以引入一个预设因子，用f(x)表示，可以将-f(x)×S/2作用于第n个shot的第一剩余图像，将f(x)×S/2作用与第n+1个shot的第二剩余图像。
其中，上述预设因子f(x)中，x可以为当前第一剩余图像与第一重叠图像在上述第一拍摄图像集的图像序列中相隔的图像张数加1，当x增大到一个阈值Xmax时，f(x)衰减到0。其中，图4是根据本申请实施例的另一种重叠图像的示意图，如图4所示，此时Xmax取值为5，说明当该第一剩余图像与该第一重叠图像相隔四张时，预设因子f(n)衰减至0，即形变向量场不需要作用与当前的第一剩余图像；而图4中shot n标记有黑点的三张第一剩余图像所对应的f(n)尚未衰减至0，则这三张图像均对应地作用有-f(x)×S/2；类似地，shot n+1上黑点标记的三张第二剩余图像同样均对应地作用有f(x)×S/2。因此，该预设因子用于指示当前第一剩余图像与该第一重叠图像所在区域的距离，距离越大则该预设因子越衰减。
步骤S504，根据该第五拍摄图像集和该第六拍摄图像集，生成该目标CT图像。
其中，通过上述步骤S502的形变处理，该第五拍摄图像集的图像，与该第六拍摄图像集中的图像均经过了图像配准，进而能够得到上述目标CT图像。
通过上述步骤S502至步骤S504，将形变向量场结合引入的预设因子f(n)并作用到第一剩余图像和第二剩余图像上，从而实现了对靠近重叠区域的图像进行的自适应的相应形变处理，进一步提高了CT图像生成的准确性。
在其中一些实施例中，上述步骤S106还包括如下步骤：
步骤S602，获取对该第一拍摄图像集和该第二拍摄图像集进行配准处理后得到的图像序列。
步骤S604，去除该图像序列中的第一重叠图像或第二重叠图像，得到整体图像；或者，根据图像质量为该图像序列中的第一重叠图像或第二重叠图像分配权重值，并基于该权重值，对该第一重叠图像和该第二重叠图像进行融合处理，得到融合后的该整体图像。
其中，在上述图像序列中，由于第一拍摄图像集和第二拍摄图像集中有重复的重叠图像，因此需要去除该图像序列中重叠部分多余的图像。多余图像的去除方法可以为：对每个shot重叠部分的图像可以选择只保留其中之一得到整体图像。或者，将交叠部分的图像加上合适的权重值合并成一张图像，最终得到整个完整序列的整体图像；需要说明的是，上述权重值可以基于各重叠图像的图像质量确定，其中，该图像质量是指用于表征各重叠图像与标准图像的偏离程度的值，该图像质量可以包括分辨率、色彩深度或图像精度等。例如，可以将各重叠图像与参考图像进行对比，对比吻合度高的重叠图像的图像精度越高，则所分配的权重值越大；基于权重值对各重叠图像进行融合，得到融合图像，如公式2所示：
Figure BDA0003011722230000111
其中，Figure 1表示融合图像；Wi表示第i张重叠图像的权重值；Fi表示第i张重叠图像；n为正整数。基于上述公式2的加权计算，最终可以融合各重叠图像得到融合图像。将该融合图像放入上述图像序列中，即得到上述整体图像。
步骤S606，根据该整体图像生成该目标CT图像。
其中，上述整体图像是图像序列中去除多余图像后的完整图像序列的图像，即为上述目标CT图像。
通过上述步骤S602至步骤S606，通过筛选或者融合的方法，在配准后得到的图像序列中去除多余的重叠图像，使得图像序列的去除过程更加精确，进一步提高了CT图像生成的准确性。
下面结合实际应用对本申请进行说明。图5A是根据相关技术的一种生成的CT图像的示意图，图5B是根据本申请实施例的一种生成的CT图像的示意图，其中，图5A的上一帧图像，与图5B的上一帧图像为同一图像；如图5A和图5B所示，由于相关技术的CT图像的生成过程中图像未经处理，因此图5A中左上角区域显示有明显错层；而本申请通过上述实施例对CT图像进行处理，能够生成如图5B所示的错层现象明显得到改善的目标CT图像，从而解决了相关技术中CT图像生成的准确性低的问题。
需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本实施例还提供了一种CT图像的生成装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图6是根据本申请实施例的一种CT图像的生成装置的结构框图，如图6所示，该装置包括：获取模块62、计算模块64和生成模块66。
该获取模块62，用于获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；其中，该第一拍摄图像集与该第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，该第一重叠图像的位置信息，与该第二重叠图像的位置信息相同；该计算模块64，用于根据该第一重叠图像和该第二重叠图像计算得到形变向量场；该生成模块66，用于利用该形变向量场对该第一拍摄图像集和该第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像。
通过上述实施例，通过计算模块64对图像重建得到的相邻拍摄图像集之间的重叠图像进行计算得到形变向量场，并利用形变向量场作用于相邻的拍摄图像集，从而基于形变向量场实现了对各相邻拍摄图像集之间的图像配准，通过生成模块66最终生成连贯的目标CT图像，避免了相邻两次扫描生成的CT图像之间错层的现象，解决了CT图像在扫描区域的边界处不连续的问题。
在其中一些实施例中，计算模块64还用于将该第一重叠图像作为参照图像，并将该第二重叠图像作为可形变图像；计算模块64针对该参照图像和该可形变图像进行图像配准处理，进而得到该形变向量场。
在其中一些实施例中，生成模块66还用于利用该形变向量场，对该第一重叠图像进行形变处理，得到处理后的第三拍摄图像集；生成模块66利用该形变向量场，对该第二重叠图像进行形变处理以实现图像配准，得到处理后的第四拍摄图像集；生成模块66根据该第三拍摄图像集和该第四拍摄图像集，生成该目标CT图像。
在其中一些实施例中，生成模块66还用于利用第一预设因子和该形变向量场，对该第三拍摄图像集中的第一剩余图像进行形变处理，得到处理后的第五拍摄图像集；该第一预设因子的衰减值，与该第一剩余图像、该第一重叠图像之间的距离相对应；其中，该第一剩余图像是指该第三拍摄图像集中剔除该第一重叠图像后剩余的图像；生成模块66利用第二预设因子和该形变向量场，对该第四拍摄图像集中的第二剩余图像进行对称的形变处理，得到处理后的第六拍摄图像集；该第二预设因子的衰减值，与该第二剩余图像、该第二重叠图像之间的距离相对应；其中，该第二剩余图像是指该第六拍摄图像集中剔除该第二重叠图像后剩余的图像；生成模块66根据该第五拍摄图像集和该第六拍摄图像集，生成该目标CT图像。
在其中一些实施例中，生成模块66还用于获取对该第一拍摄图像集和该第二拍摄图像集进行配准处理后得到的图像序列；生成模块66去除该图像序列中的第一重叠图像或第二重叠图像，得到整体图像；或者，生成模块66根据图像质量为该图像序列中的第一重叠图像或第二重叠图像分配权重值，并基于该权重值，对该第一重叠图像和该第二重叠图像进行融合处理，得到融合后的该整体图像；生成模块66根据该整体图像生成该目标CT图像。
在其中一些实施例中，获取模块62还用于在图像重建的情况下，重建得到该第一重叠图像和该第二重叠图像；其中，该第一重叠图像和该第二重叠图像均至少有一张，且该第一重叠图像和该第二重叠图像的数量相同。
在其中一些实施例中，在该第一重叠图像和该第二重叠图像均有至少两张的情况下，获取三维的该形变向量场。
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本实施例还提供了一种CT图像的生成系统，图7是根据本申请实施例的一种CT图像的生成系统的结构框图，如图7所示，该系统包括：终端设备72、传输设备74以及服务器设备76；其中，该终端设备72通过传输设备74连接服务器设备76。
该终端设备72用于获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；其中，该第一拍摄图像集与该第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，该第一重叠图像的位置信息，与该第二重叠图像的位置信息相同；该传输设备74用于传输该第一重叠图像和该第二重叠图像；该服务器设备76用于根据该第一重叠图像和该第二重叠图像计算得到形变向量场；该服务器设备76利用该形变向量场对该第一拍摄图像集和该第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像。
通过上述实施例，通过服务器设备76对图像重建得到的相邻拍摄图像集之间的重叠图像进行计算得到形变向量场，并利用形变向量场作用于相邻的拍摄图像集，从而基于形变向量场实现了对各相邻拍摄图像集之间的图像配准，最终生成连贯的目标CT图像，避免了相邻两次扫描生成的CT图像之间错层的现象，解决了CT图像在扫描区域的边界处不连续的问题。
在其中一些实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，图8是根据本申请实施例的一种计算机设备内部的结构图，如图8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、网络接口和数据库。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、计算机程序和数据库。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。该计算机设备的数据库用于存储形变向量场。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一种CT图像的生成方法。
本领域技术人员可以理解，图8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。
本实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；其中，该第一拍摄图像集与该第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，该第一重叠图像的位置信息，与该第二重叠图像的位置信息相同。
S2，根据该第一重叠图像和该第二重叠图像计算得到形变向量场。
S3，利用该形变向量场对该第一拍摄图像集和该第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像。
需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
另外，结合上述实施例中的CT图像的生成方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该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实现上述实施例中的任意一种CT图像的生成方法。
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。
本领域的技术人员应该明白，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申请的几种实施方式，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，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种CT图像的生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；
其中，所述第一拍摄图像集与所述第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，所述第一重叠图像的床码位置，与所述第二重叠图像的床码位置相同；
根据所述第一重叠图像和所述第二重叠图像计算得到形变向量场，包括：
将所述第一重叠图像作为参照图像，并将所述第二重叠图像作为可形变图像；针对所述参照图像和所述可形变图像进行图像配准处理，进而得到所述形变向量场；
利用所述形变向量场对所述第一拍摄图像集和所述第二拍摄图像集进行配准处理，并生成配准后的目标图像集，基于所述目标图像集生成未出现CT错层的目标CT图像。
2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述利用所述形变向量场对所述第一拍摄图像集和所述第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像包括：
利用所述形变向量场，对所述第一重叠图像进行形变处理，得到处理后的第三拍摄图像集；
利用所述形变向量场，对所述第二重叠图像进行形变处理以实现图像配准，得到处理后的第四拍摄图像集；
根据所述第三拍摄图像集和所述第四拍摄图像集，生成所述目标CT图像。
3.根据权利要求2所述的生成方法，其特征在于，所述根据所述第三拍摄图像集和所述第四拍摄图像集，生成所述目标CT图像包括：
利用第一预设因子和所述形变向量场，对所述第三拍摄图像集中的第一剩余图像进行形变处理，得到处理后的第五拍摄图像集；所述第一预设因子的衰减值，与所述第一剩余图像、所述第一重叠图像之间的距离相对应；
其中，所述第一剩余图像是指所述第三拍摄图像集中剔除所述第一重叠图像后剩余的图像；
利用第二预设因子和所述形变向量场，对所述第四拍摄图像集中的第二剩余图像进行对称的形变处理，得到处理后的第六拍摄图像集；所述第二预设因子的衰减值，与所述第二剩余图像、所述第二重叠图像之间的距离相对应；
其中，所述第二剩余图像是指所述第六拍摄图像集中剔除所述第二重叠图像后剩余的图像；
根据所述第五拍摄图像集和所述第六拍摄图像集，生成所述目标CT图像。
4.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述利用所述形变向量场对所述第一拍摄图像集和所述第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像，包括：
获取对所述第一拍摄图像集和所述第二拍摄图像集进行配准处理后得到的图像序列；
去除所述图像序列中的第一重叠图像或第二重叠图像，得到整体图像；或者，根据图像质量为所述图像序列中的第一重叠图像或第二重叠图像分配权重值，并基于所述权重值，对所述第一重叠图像和所述第二重叠图像进行融合处理，得到融合后的所述整体图像；
根据所述整体图像生成所述目标CT图像。
5.根据权利要求1至4任一项所述的生成方法，其特征在于，所述获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像包括：
在图像重建的情况下，重建得到所述第一重叠图像和所述第二重叠图像；其中，所述第一重叠图像和所述第二重叠图像均至少有一张，且所述第一重叠图像和所述第二重叠图像的数量相同。
6.一种CT图像的处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块、计算模块和生成模块；
所述获取模块，用于获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；
其中，所述第一拍摄图像集与所述第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，所述第一重叠图像的床码位置，与所述第二重叠图像的床码位置相同；
所述计算模块，用于根据所述第一重叠图像和所述第二重叠图像计算得到形变向量场；
所述计算模块还用于将所述第一重叠图像作为参照图像，并将所述第二重叠图像作为可形变图像；所述计算模块针对所述参照图像和所述可形变图像进行图像配准处理，进而得到所述形变向量场；
所述生成模块，用于利用所述形变向量场对所述第一拍摄图像集和所述第二拍摄图像集进行配准处理，并生成配准后的目标图像集，基于所述目标图像集生成未出现CT错层的目标CT图像。
7.一种CT图像的生成系统，其特征在于，所述系统包括：终端设备、传输设备以及服务器设备；其中，所述终端设备通过传输设备连接服务器设备；
所述终端设备用于获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；其中，所述第一拍摄图像集与所述第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，所述第一重叠图像的床码位置，与所述第二重叠图像的床码位置相同；
所述传输设备用于传输所述第一重叠图像和所述第二重叠图像；
所述服务器设备用于执行如权利要求1至5中任一项所述的CT图像的生成方法。
8.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至5中任一项所述的CT图像的生成方法。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1至5中任一项所述的CT图像的生成方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112837392B (zh) * 2021-04-08 2023-01-03 上海联影医疗科技股份有限公司 Ct图像的生成方法、装置、系统、电子装置和存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104107063A (zh) * 2013-04-18 2014-10-22 上海联影医疗科技有限公司 一种医学图像扫描方法及装置
CN109171793A (zh) * 2018-11-01 2019-01-11 上海联影医疗科技有限公司 一种角度检测和校正方法、装置、设备和介质

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9218643B2 (en) * 2011-05-12 2015-12-22 The Johns Hopkins University Method and system for registering images
CN108492340A (zh) * 2018-01-31 2018-09-04 倪昕晔 基于超声图像获取伪ct的方法
CN110619944A (zh) * 2018-06-19 2019-12-27 佳能医疗系统株式会社 医用图像处理装置及医用图像处理方法
US10713824B2 (en) * 2018-06-26 2020-07-14 Uih America, Inc. System and method for 3D image reconstruction from axial step-and-shoot CT
CN109325971B (zh) * 2018-08-02 2022-04-01 东软医疗系统股份有限公司 图像配准方法及装置
CN109978784A (zh) * 2019-03-21 2019-07-05 江南大学 Mr图像和ct图像配准方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110569927A (zh) * 2019-09-19 2019-12-13 浙江大搜车软件技术有限公司 移动端全景图像扫描提取的方法、终端和计算机设备
CN111583120B (zh) * 2020-05-22 2023-11-21 上海联影医疗科技股份有限公司 图像拼接方法、装置、设备和存储介质
CN112215877B (zh) * 2020-10-29 2024-07-02 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法和装置、电子设备、可读存储介质
CN112837392B (zh) * 2021-04-08 2023-01-03 上海联影医疗科技股份有限公司 Ct图像的生成方法、装置、系统、电子装置和存储介质

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104107063A (zh) * 2013-04-18 2014-10-22 上海联影医疗科技有限公司 一种医学图像扫描方法及装置
CN109171793A (zh) * 2018-11-01 2019-01-11 上海联影医疗科技有限公司 一种角度检测和校正方法、装置、设备和介质

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