CN115206499A - 图像处理方法、装置、系统和电子装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种图像处理方法、装置、系统和电子装置，其中，该图像处理方法包括：获取待处理医学图像，以及该待处理医学图像对应的第一配置参数，并将该第一配置参数与预设的配置文件中模体图像对应的第二配置参数进行匹配；其中，该配置文件包括至少一个该模体图像对应的该第二配置参数，以及对每一该模体图像进行后处理的目标滤波器参数；在匹配成功的情况下根据对应的该目标滤波器参数对该待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果。通过本申请，解决了图像处理的效率低的问题，实现了智能化程度高且多中心的PET定量分析方法。

Description

图像处理方法、装置、系统和电子装置

技术领域

本申请涉及医学图像处理技术领域，特别是涉及图像处理方法、装置、系统和电子装置。

背景技术

标准摄取值(standard uptake value，简称为SUV)作为正电子发射计算机断层显像(简称为PET-CT图像)中肿瘤组织糖酵解水平的半定量分析参数，因为测量简单且使用方便，被广泛地用于肿瘤的诊断与分期、预后判断、疗效监测；无论是在常规临床还是多中心临床试验，都有重大意义。但是，由于厂商、型号、扫描流程、重建算法、扫描对象差异不同等众多因素，导致SUV测量值会发生不同程度的偏差；例如，对同一被试单次扫描的生数据，用不同的图像重建参数进行重建，得到的同一感兴趣区域的SUV值都会不同。在相关技术中，SUV值的归一化计算方式通常是通过在工作站提供一个输入框，操作者输入对应的滤波器参数，对工作站加载的图像进行处理后再重新计算SUV；然而滤波器参数这个关键参数是如何得到的，却没有一套软件支持，目前都是操作者利用Excel等进行手动计算，导致针对医学图像处理的效率较低。

目前针对相关技术中图像处理的效率低的问题，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图像处理方法、装置、系统和电子装置，以至少解决相关技术中图像处理的效率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

获取待处理医学图像，以及所述待处理医学图像对应的第一配置参数，并将所述第一配置参数与预设的配置文件中模体图像对应的第二配置参数进行匹配；其中，所述配置文件包括至少一个所述模体图像对应的所述第二配置参数，以及对每一所述模体图像进行后处理的目标滤波器参数；

在匹配成功的情况下根据所述目标滤波器参数对所述待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果。

在其中一些实施例中，所述第一配置参数与所述第二配置参数均包括数据采集参数和图像重建参数。

在其中一些实施例中，所述获取待处理医学图像之前，所述方法还包括：

获取预设的数据分析标准，以及所述模体图像；

对所述模体图像进行滤波处理，得到处理后的模体图像，对所述处理后的模体图像进行计算得到图像恢复系数，并根据所述图像恢复系数与所述数据分析标准的比较结果确定所述目标滤波器参数；

获取所述模体图像对应的所述第二配置参数，根据所述目标滤波器参数和所述第二配置参数生成所述配置文件。

在其中一些实施例中，所述对所述处理后的模体图像进行计算得到图像恢复系数，并根据所述图像恢复系数与所述数据分析标准的比较结果确定所述目标滤波器参数包括：

对所述处理后的模体图像进行计算得到对应的所述图像恢复系数，并将所述图像恢复系数与所述数据分析标准的标准参数范围进行比较；

响应于比较结果指示所述图像恢复系数位于所述标准参数范围内，得到所述图像恢复系数对应的高斯函数半高宽，基于所述半高宽，计算生成所述目标滤波器参数；

响应于比较结果指示所述图像恢复系数位于所述标准参数范围外，调整所述半高宽，基于调整后的半高宽对应获取新的图像恢复系数，直至检测到所述新的图像恢复系数位于所述标准参数范围内，并基于所述调整后的半高宽，计算生成所述目标滤波器参数。

在其中一些实施例中，所述获取所述模体图像对应的第二配置参数之后，所述方法还包括：

根据所述图像恢复系数与所述数据分析标准的比较结果生成可视化比较结果，并至少根据所述可视化比较结果、所述第二配置参数和所述高斯函数半高宽生成可视化结果；

将所述可视化结果发送至终端设备进行存储；其中，所述终端设备在接收到查询指令的情况下，响应于所述查询指令显示所述可视化结果。

在其中一些实施例中，所述获取待处理医学图像之后，所述方法还包括：

获取用户针对所述待处理医学图像的感兴趣区域调整信息和活度比调整信息，并根据所述感兴趣调整信息和所述活度比信息对所述待处理医学图像进行预处理，得到预处理后的医学图像，以及所述预处理后的医学图像对应的第三配置参数；

将所述第三配置参数与所述第二配置参数进行匹配，在匹配成功的情况下根据所述目标滤波器参数对所述预处理后的医学图像进行图像处理，得到最终图像处理结果。

在其中一些实施例中，所述根据对应的所述目标滤波器参数对所述待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果包括：

根据所述目标滤波器参数对所述待处理医学图像进行后处理得到归一化图像；

针对所述归一化图像进行计算得到归一化定量结果，并基于所述归一化定量结果生成所述图像处理结果；其中，所述归一化定量结果包括SUV值。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，所述装置包括：获取模块、匹配模块和生成模块；

所述获取模块，用于获取待处理医学图像，以及所述待处理医学图像对应的第一配置参数；

所述匹配模块，用于将所述第一配置参数与预设的配置文件中模体图像对应的第二配置参数进行匹配；其中，所述配置文件包括至少一个所述模体图像对应的所述第二配置参数，以及对每一所述模体图像进行后处理的目标滤波器参数；

所述生成模块，用于在匹配成功的情况下根据对应的所述目标滤波器参数对所述待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果。

第三方面，本申请实施例提供了一种图像处理系统，所述系统包括：终端设备和服务器设备；

所述终端设备用于获取待处理医学图像，并将所述待处理医学图像发送至所述服务器设备；

所述服务器设备用于针对所述待处理医学图像，执行如上述第一方面所述的图像处理方法。

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图像处理方法。

相比于相关技术，本申请实施例提供的图像处理方法、装置、系统和电子装置，通过获取待处理医学图像，以及该待处理医学图像对应的第一配置参数，并将该第一配置参数与预设的配置文件中模体图像对应的第二配置参数进行匹配；其中，该配置文件包括至少一个该模体图像对应的该第二配置参数，以及对每一该模体图像进行后处理的目标滤波器参数；在匹配成功的情况下根据对应的该目标滤波器参数对该待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果，解决了图像处理的效率低的问题，实现了智能化程度高且多中心的正电子发射型计算机断层显像(Positron Emission Computed Tomography，简称为PET)定量分析方法。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

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图像处理方法的应用环境图；

图2是根据本申请实施例的一种图像处理方法的流程图；

图3是根据本申请优选实施例的一种图像处理软件的界面示意图；

图4是根据本申请实施例的一种图像处理装置的结构框图；

图5是根据本申请实施例的一种图像处理系统的结构框图；

图6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。

本申请提供的图像处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境可以包括终端设备101和医学扫描设备102。其中，终端设备101可以通过网络与医学扫描设备102进行通信。上述终端设备101可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑机和平板电脑，上述医学扫描设备102可以但不限于是CT(Computed Tomography，即电子计算机断层扫描)设备、PET(Positron Emission Computed Tomography，正电子发射型计算机断层显像)-CT设备和MR(Magnetic Resonance，磁共振)设备。以医学扫描设备102为CT设备为例，CT设备可以为平行束、扇束、锥束中的任意一种，CT扫描模式包括但不限于轴扫、螺旋扫描等。该应用环境还可以包括服务器设备103，终端设备101和医学扫描设备102均可以通过网络与服务器设备103进行通信。上述服务器设备103可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

本实施例提供了一种图像处理方法，该图像处理方法可以应用于部署在终端设备上的智能图像处理软件工具；图2是根据本申请实施例的一种图像处理方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S220，获取待处理医学图像，以及该待处理医学图像对应的第一配置参数，并将该第一配置参数与预设的配置文件中模体图像对应的第二配置参数进行匹配；其中，该配置文件包括至少一个所述模体图像对应的该第二配置参数，以及对每一该模体图像进行后处理的目标滤波器参数。

其中，上述待处理医学图像是指操作者上传到上述终端设备的重建处理后的医学数字成像和通信(Digital Imaging and Communications in Medicine，简称为DICOM)图像等医学图像。则该待处理医学图像对应的第一配置参数可以包括在重建生成该待处理医学图像过程中采用的数据采集参数、图像重建参数等，即在该第二配置参数下可以重建生成对应的待处理医学图像。上述模体图像是指由电子计算机断层扫描(ComputedTomography，简称为CT)设备等医学扫描设备对各个不同厂家的标准工装件进行扫描得到的图像。

在其中一些实施例中，上述第一配置参数和上述第二配置参数均包括数据采集参数和图像重建参数。

具体地，可以由服务器设备等控制设备利用操作者预先设置好的高斯滤波等数据分析方法对该模体图像进行分析计算，可以计算得到该模体图像对应的目标滤波器参数，并将该目标滤波器参数，以及在生成该目标滤波器参数条件下该模体图像对应的数据采集参数、图像重建参数以及其他配置参数等第二配置参数一并整合成结果保存为上述配置文件，该配置文件可以作为上述智能图像处理软件工具的一部分进行存储。则该控制设备在对该智能图像处理软件工具上传的该待处理医学图像进行重建的过程中，可以将生成该待处理医学图像所用的数据采集参数、图像重建参数等第一配置参数，与上述配置文件中的各数据采集参数、图像重建参数等第二配置参数一一进行匹配。

步骤S240，在匹配成功的情况下根据对应的该目标滤波器参数对该待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果。

其中，在通过上述步骤S240成功匹配到上述配置文件中与生成上述待处理医学图像所用的参数相同的数据采集参数、图像重建参数之后，可以将匹配到的第二配置参数对应的目标滤波器参数添加到该待处理医学图像中。由于上述第一配置参数与第二配置参数之间均相匹配，因此该待处理医学图像携带了和生成该目标滤波器参数的相同的条件。这组待处理医学图像可以直接在工作站进行加载，并根据加载在该待处理医学图像上的目标滤波器参数对该待处理医学图像进行图像后处理，同时实现了自动传递目标滤波器参数，从而替代了相关技术中需要操作者通过小纸条方式手动在工作站提供的输入框中输入滤波器参数，能够有效提高图像处理的效率。

通过上述步骤S220至步骤S240，通过对模体图像进行计算得到目标滤波器参数，并将操作者上传的待处理医学图像对应的第一配置参数，和包含目标滤波器参数的配置文件中的第二配置参数之间自动进行匹配，最终将匹配成功的配置文件中的目标滤波器参数加载至待处理医学图像，无需通过小纸条的方式将用户手动计算得到的滤波器参数传递到工作站，从而有效提高了图像处理的自动化程度，解决了图像处理的效率低的问题，实现了智能化程度高且多中心的PET定量分析方法。

在其中一些实施例中，上述获取待处理医学图像之前，上述图像处理方法还包括如下步骤：

步骤S211，获取预设的数据分析标准，以及该模体图像；对该模体图像进行滤波处理，得到处理后的模体图像，对该处理后的模体图像进行计算得到图像恢复系数，并根据该图像恢复系数与该数据分析标准的比较结果确定该目标滤波器参数。

其中，上述图像恢复系数为上述滤波处理后的模体图像的图像对比度恢复系数；该图像恢复系数是指用于描述部分容积效应造成强度降低程度的定量指标。该图像恢复系数的计算方式可以为：图像恢复系数RC＝图像上热灶放射性浓度/热灶真实放射性浓度。上述数据分析标准具体是指预先设置或选择好的，用于对上述模体图像进行高斯滤波等数据分析的方法；该数据分析标准可以由操作者在上述智能图像处理软件工具上自主选择，或者也可以由工作人员在出厂时预先设置好固定的数据分析标准。具体地，该数据分析标准可以为欧洲核医学学会(European Association of Nuclear Medicine，简称为EANM)制定的不同的ERAL标准，包括ERAL1标准和ERAL2标准；其中，该ERAL1标准和ERAL2标准之间针对模体图像的数据分析方法有所不同。例如，操作者可以结合实际情况，通过上述智能图像处理软件工具选择是通过ERAL1标准和/或ERAL2标准对该模体图像进行分析。通过筛选满足上述ERAL标准等数据分析标准的图像恢复信息，并根据满足筛选条件的图像恢复系数对上述模体图像进行如高斯滤波等后处理方式，可以计算得到该模体图像对应的目标滤波器参数，同时可将由图像重建参数等因素导致的SUV值的偏差消除，以实现SUV值的归一化。

在其中一些实施例中，上述对该处理后的模体图像进行计算得到图像恢复系数，并根据该图像恢复系数与该数据分析标准的比较结果确定该目标滤波器参数还包括如下步骤：对该处理后的模体图像进行计算得到对应的该图像恢复系数，并将该图像恢复系数与该数据分析标准的标准参数范围进行比较；响应于比较结果指示该图像恢复系数位于该标准参数范围内，得到该图像恢复系数对应的高斯函数半高宽，基于该半高宽，计算生成该目标滤波器参数；响应于比较结果指示该图像恢复系数位于该标准参数范围外，调整该半高宽，基于调整后的半高宽对应获取新的图像恢复系数，直至检测到该新的图像恢复系数位于该标准参数范围内，并基于该调整后的半高宽，计算生成该目标滤波器参数。其中，上述高斯函数半高宽是指用于描述部分容积效应造成空间展宽的定量指标。具体地，可以通过穷举法等方法计算得到多个图像恢复系数；例如，可以在上述模体图像中任选6个横断层，在每个层面的每个热灶处，勾画出于热灶真实横断大小相同的圆形感兴趣区域，并根据每个感兴趣区域中的放射性浓度值分别计算对应的图像恢复系数。并且还可以通过穷举法等方法设计多个高斯函数的半高宽，例如可以计算上述6个热灶对应的半高宽；可以理解的是，各高斯函数半高宽的范围一般为0～10mm，且相邻高斯函数半高宽之间一般存在0.1mm的间隔。则在通过上述ERAL标准等数据分析标准进行数据分析得到两条标准滤波线后，可以将各图像恢复系数与这两条标准滤波线所指示的标准参数范围进行比较，若匹配到位于两条标准滤波线之间的图像恢复系数，或者与该标准滤波线相吻合或重复度较高的图像恢复系数，则可以认为该模体图像符合PET图像标准，不需要进行后处理调整，可以直接根据该图像恢复系数对应的高斯函数半高宽生成标准滤波器；如果检测到图像恢复系数不在上述标准参数范围内，则说明该模体图像不符合PET图像标准，可以重新调整上述半高宽，计算生成新的图像恢复系数，并重复上述步骤，直至检测到位于该标准参数范围内的图像恢复系数，并生成目标滤波器参数。

步骤S212，获取该模体图像对应的该第二配置参数，根据该目标滤波器参数和该第二配置参数生成该配置文件。

其中，在通过上述步骤S211计算得到上述目标滤波器参数之后，可以进一步将满足上述数据分析标准的目标滤波器参数，以及产生上述模体图像所用的数据采集参数和图像重建参数等第二配置参数都一并整合成结果保存为一份配置文件。则在上述将待处理医学图像与配置文件进行匹配的步骤中，可以将生成该待处理医学图像对应的数据采集参数、图像重建参数等第一配置参数，一一与该配置文件中的与模体图像对应的数据采集参数和图像重建参数等第二配置参数进行匹配，并最终在匹配成功的情况下将对应的目标滤波器参数加载到该待处理医学图像中。

通过上述步骤S211至步骤S212，利用预设的数据分析标准对上述模体图像进行后处理得到上述目标滤波器参数，从而实现了目标滤波器参数的一键生成方法，无需操作者手动进行计算，有利于提高图像处理的准确性和效率。

在其中一些实施例中，上述获取该模态数据对应的该第二配置参数之后，上述图像处理方法还包括如下步骤：根据该图像恢复系数与该数据分析标准的比较结果生成可视化比较结果，并至少根据该可视化比较结果、该第二配置参数和该高斯函数半高宽生成可视化结果；将该可视化结果发送至终端设备进行存储；其中，该终端设备在接收到查询指令的情况下，响应于该查询指令显示该可视化结果。上述可视化比较结果可以为由该图像恢复系数的各个取值，与该数据分析标准中标准参数范围对应的各个取值构成的表格，或者也可以是该图像恢复系数与标准参数范围的各个数值构成的折线图或柱状图等图表，以使得该图像恢复系数与该数据分析标注之间的比较结果能够直观地被用户看到。具体地，为了方便用户调研，还可以由上述智能图像处理软件工具根据获取到的生成上述目标滤波器参数对应的全部数据采集参数和图像重建参数等第二配置参数，结合上述可视化比较结果、高斯函数半高宽，以及对应的模态图像的测量时间等信息，汇总生成一份PDF格式报告或Excel表格等各类形式的可视化结果，并将生成的可视化结果发送至终端设备，以便用户随时调取查询，进而有效提高了用户使用的便捷性。

在其中一些实施例中，上述获取待处理医学图像之后，上述图像处理方法还包括如下步骤：

步骤S231，获取用户针对该待处理医学图像的感兴趣区域调整信息和活度比调整信息，并根据该感兴趣调整信息和该活度比信息对该待处理医学图像进行预处理，得到预处理后的医学图像，以及该预处理后的医学图像对应的第三配置参数。

其中，操作者等用户可以通过与上述智能图像处理软件工具进行交互，并调整分析处理上述待处理医学图像所需要的感兴趣区域、活度比等参数信息。具体地，在对上述待处理医学图像进行处理的过程中，用户可以通过在该智能图像处理软件工具上点击对应的按钮，以使得该智能图像处理软件工具生成感兴趣区域调整信息和活度比调整信息等交互信息，并由该智能图像处理软件工具将各交互信息发送至上述控制设备进行处理；或者，用户还可以直接在该智能图像处理软件工具上输入相应的感兴趣区域、活度比等参数信息，并由该智能图像处理软件工具将基于用户输入信息生成的交互信息发送至该控制设备。可以理解的是，兴趣区域、活度比等信息还可以由用户预先进行设置并存储在该智能图像处理软件工具，在此不再赘述。则控制设备接收到该感兴趣区域调整信息和活度比调整信息之后，可以基于该活度比调整信息指示扫描设备进行扫描，例如该活度比调整信息可以为背景5.3KBq/mL，热球为背景活度的四倍，背景容积为9800mL，并得到待处理医学图像；同时可以基于该感兴趣区域调整信息对该待处理医学图像进行图像分割处理，以划分得到对应的预处理后的医学图像，例如可以在该待处理医学图像中勾勒出肿瘤的边界作为感兴趣区域，并划分得到该预处理后的医学图像，以及该预处理后的医学图像对应的第三配置参数。该第三配置参数可以包括在重建生成该预处理后的医学图像过程中采用的采集条件参数、图像重建参数等配置参数。

步骤S232，将该第三配置参数与该第二配置参数进行匹配，在匹配成功的情况下根据该目标滤波器参数对该预处理后的医学图像进行图像处理，得到最终图像处理结果。

其中，在通过上述步骤S231得到上述预处理后的医学图像之后，与上述步骤S220至步骤S240类似，可以将该预处理后的医学图像对应的第三配置参数与上述配置文件中的第二配置参数一一进行匹配，并将匹配到的配置文件对应的目标滤波器参数填写到该预处理后的医学图像中。则该预处理后的医学图像携带了和生成该目标滤波器参数的相同的条件。这组预处理后的医学图像可以直接在工作站进行加载并处理，生成该预处理后的医学图像对应的最终的图像处理结果。

通过上述步骤S231至步骤S232，用户可以通过上述智能图像处理软件工具对感兴趣区域、活度比等参数进行调整，从而进一步提高了用户与智能图像处理软件工具之间的人机交互，有效提高了图像处理的效率。

在其中一些实施例中，上述生成图像处理结果还包括如下步骤：

步骤S241，根据该目标滤波器参数对该待处理医学图像进行后处理得到归一化图像；针对该归一化图像进行计算得到归一化定量结果，并基于该归一化定量结果生成该图像处理结果。其中，在将上述目标滤波器参数加载至待处理医学图像之后，可以根据该目标滤波器参数，通过高斯滤波等后处理方式对该待处理医学图像进行计算，并由上述智能图像处理软件工具一键计算并生成归一化图像的处理结果，进而可以将由图像重建参数等因素导致的图像分析参数的偏差消除，以实现图像分析参数的归一化，即得到上述归一化定量结果，并将该归一化定量结果作为上述图像处理结果。进一步地，该归一化定量结果可以为SUV值。通过上述实施例，实现了基于智能图像处理软件工具的支持多中心的PET定量归一化工作流，提高了图像处理的效率。

在其中一些实施例中，上述生成该图像处理结果之后，上述图像处理方法还包括如下步骤：将该图像处理结果发送至终端设备进行实时显示。进一步地，在由上述控制装置生成上述图像处理结果后，可以将该图像处理结果实时发送至上述终端设备，并通过上述智能图像处理软件工具进行显示；可以理解的是，在针对上述模体图像或待处理医学图像分析过程中，还可以自主生成对应的分析进度提示，以及对应的曲线图，并由该智能图像处理软件工具显示给用户。通过上述实施例，进一步提高了用户实时查看结果的便捷性。

下面结合实际应用场景对本申请的实施例进行详细说明，图3是根据本申请优选实施例的一种图像处理软件的界面示意图，如图3所示，本实施例中的图像处理软件是一种智能图像处理软件工具；该图像处理软件的工作界面最上方显示有“定量归一化”的提示字样，且右上角设置有可供用户关闭该图像处理软件的交互按钮。在该显示界面的最左侧区域的图像为模体图像，即通过上述医学扫描设备对标准工装件进行扫描并重建生成的图像，本实施例中该模体图像为DICOM图像；需要补充说明的是，图3中界面显示的模体图像上还可以通过红框等高亮标记注明满足上述数据分析标准的多个半径不同的小球，即圆形感兴趣区域(Region of interest，简称为ROI)，这些小球用于模拟体内冷热病；可以理解的是，小球周围的放射性浓度相比于该模体图像的其他区域上的放射性浓度更高。该模体图像正上方显示的是本地扫描图像的导入路径，且操作者可以点击右侧的“导入”交互按钮选择所需的路径；该模体图像正下方显示的是“示踪剂：18F-FDG”和“图像模态：PETCT”的字样，用于向用户提示本次扫描所使用的示踪剂类型以及生成的图像模态类型。该显示界面的中间区域显示有分别对应于ROI、活度比和归一化标准的各调节键模块；针对ROI，其对应的调节键模块可以设置为调节按钮，则操作者可以通过“ROI”这一显示文字下方部署的“上”、“下”、“左”、“右”四个调节按钮对其进行调整；针对活度比，其对应的调节键模块可以设置为比例输入框，操作者可以在“活度比：热度/背景”这一显示文字下方部署的比例输入框中输入需要设置的热球与背景的比值，本实施例中活度比为8：1；针对归一化标准，其对应的调节键模块可以设置为可勾选框，操作者可以通过勾选EARL V1.0和/或EARL V2.0前方的可勾选框进行选择，本实施例中勾选的是EARL V1.0标准，则该智能图像处理软件工具将基于EARL V1.0标准进行计算。该显示界面中间区域的右下角部署有“计算”的交互按钮，用于一键生成计算结果。该显示界面的最右侧区域显示有在特征值的情况下生成的折线图，本实施例中特征值对应的是SUV最大值(表示为SUVmax)和SUV平均值(表示为SUVmean)，即在该最右侧区域分别显示有SUVmax Filter为10mm，即高斯函数半高宽为10mm时对应的第一折线图，以及SUVmean Filter为9.6mm，即高斯函数半高宽为9.6mm时对应的第二折线图；该显示界面最右侧区域的右下角部署有“报告”的交互按钮，用于一键生成如PDF格式的报告结果。

具体地，当用户点击该显示界面右方的导入交互按钮时，左侧的下拉框会显示用户可以选择的导入路径，并导入本次扫描生成的待处理医学图像。在对该待处理医学图像进行自动计算的过程中，操作者可以通过选择该显示界面中部署的ROI、活度比、归一化标准的相应交互按钮，选择对应的参数，并点击该显示界面中的“计算”交互按钮，以使得上述智能图像处理软件工具一键进行计算。最终计算得到的折线图在该显示界面中的最右侧区域进行显示，并由操作者点击该显示界面中的“报告”交互按钮，以使得该智能图像处理软件工具一键生成可视化报告。

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图像处理装置，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4是根据本申请实施例的一种图像处理装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：获取模块42、匹配模块44和生成模块46；该获取模块42，用于获取待处理医学图像，以及该待处理医学图像对应的第一配置参数；该匹配模块44，用于将该第一配置参数与预设的配置文件中模体数据对应的第二配置参数进行匹配；其中，该配置文件包括至少一个该模体图像对应的该第二配置参数，以及对每一该模体图像进行后处理的目标滤波器参数；该生成模块46，用于在匹配成功的情况下根据对应的该目标滤波器参数对该待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果。

通过上述实施例，匹配模块44通过对模体图像进行计算得到目标滤波器参数，并将操作者上传的待处理医学图像对应的第一配置参数，和包含目标滤波器参数的配置文件中的第二配置参数之间自动进行匹配，最终生成模块46将匹配成功的配置文件中的目标滤波器参数加载至待处理医学图像，无需通过小纸条的方式将用户手动计算得到的滤波器参数传递到工作站，从而有效提高了图像处理的自动化程度，解决了图像处理的效率低的问题，实现了智能化程度高且多中心的PET定量分析装置。

在其中一些实施例中，上述第一配置参数和上述第二配置参数均包括数据采集参数和图像重建参数。

在其中一些实施例中，上述获取模块42还用于获取预设的数据分析标准，以及该模体图像；该获取模块42对该模体图像进行滤波处理，得到处理后的模体图像，对该处理后的模体图像进行计算得到图像恢复系数，并根据该图像恢复系数与该数据分析标准的比较结果确定该目标滤波器参数；该获取模块42获取该模体图像对应的该第二配置参数，根据该目标滤波器参数和该第二配置参数生成该配置文件。

在其中一些实施例中，上述获取模块42还用于对该处理后的模体图像进行计算得到对应的该图像恢复系数，并将该图像恢复系数与该数据分析标准的标准参数范围进行比较；该获取模块42响应于比较结果指示该图像恢复系数位于该标准参数范围内，得到该图像恢复系数对应的高斯函数半高宽，基于该半高宽，计算生成该目标滤波器参数；该获取模块42响应于比较结果指示该图像恢复系数位于该标准参数范围外，调整该半高宽，基于调整后的半高宽对应获取新的图像恢复系数，直至检测到该新的图像恢复系数位于该标准参数范围内，并基于该调整后的半高宽，计算生成该目标滤波器参数。

在其中一些实施例中，上述图像处理装置还包括存储模块；该存储模块，用于根据该图像恢复系数与该数据分析标准的比较结果生成可视化比较结果，并至少根据该可视化比较结果、该第二配置参数和该高斯函数半高宽生成可视化结果；该存储模块还用于将该可视化结果发送至终端设备进行存储；其中，该终端设备在接收到查询指令的情况下，响应于该查询指令显示该可视化结果。

在其中一些实施例中，上述图像处理装置还包括预处理模块；该预处理模块，用于获取用户针对该待处理医学图像的感兴趣区域调整信息和活度比调整信息，并根据该感兴趣调整信息和该活度比信息对该待处理医学图像进行预处理，得到预处理后的医学图像，以及该预处理后的医学图像对应的第三配置参数；上述生成模块还用于将该第三配置参数与该第二配置参数进行匹配，在匹配成功的情况下根据该目标滤波器参数对该预处理后的医学图像进行图像处理，得到最终图像处理结果。

在其中一些实施例中，上述图像处理装置还包括归一化模块；该归一化模块，用于根据该目标滤波器参数对该待处理医学图像进行后处理得到归一化图像；该归一化模块针对该归一化图像进行计算得到归一化定量结果，并基于该归一化定量结果生成该图像处理结果。

在其中一些实施例中，上述归一化定量结果包括SUV值。

在其中一些实施例中，上述图像处理装置还包括显示模块；该显示模块，用于将该图像处理结果发送至终端设备进行实时显示。

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图像处理系统，图5是根据本申请实施例的一种图像处理系统的结构框图，如图5所示，该系统包括：终端设备101和服务器设备103；该终端设备101用于获取待处理医学图像，以及该待处理医学图像对应的第一配置参数，并将该待处理医学图像和该第一配置参数发送至该服务器设备103；该服务器设备103用于获取该终端设备101发送的该待处理医学图像和该第一配置参数，将该第一配置参数与预设的配置文件中模体图像对应的第二配置参数进行匹配；其中，该配置文件包括至少一个该模体图像对应的该第二配置参数，以及对每一该模体图像进行后处理的目标滤波器参数；该服务器设备103在匹配成功的情况下根据对应的该目标滤波器参数对该待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果。

通过上述实施例，上述服务器设备103通过对模体图像进行计算得到目标滤波器参数，并将操作者上传的待处理医学图像对应的第一配置参数，和包含目标滤波器参数的配置文件中的第二配置参数之间自动进行匹配，最终将匹配成功的配置文件中的目标滤波器参数加载至待处理医学图像，无需通过小纸条的方式将用户手动计算得到的滤波器参数传递到工作站，从而有效提高了图像处理的自动化程度，解决了图像处理的效率低的问题，实现了智能化程度高且多中心的PET定量分析装置。

在其中一些实施例中，上述第一配置参数与上述第二配置参数均包括数据采集参数和图像重建参数。

在其中一些实施例中，上述服务器设备103还用于获取预设的数据分析标准，以及该模体图像；该服务器设备103对该对该模体图像进行滤波处理，得到处理后的模体图像，对该处理后的模体图像进行计算得到图像恢复系数，并根据该图像恢复系数与该数据分析标准的比较结果确定该目标滤波器参数；该服务器设备103获取该模体图像对应的该第二配置参数，根据该目标滤波器参数和该第二配置参数生成该配置文件。

在其中一些实施例中，上述服务器设备103还用于对该处理后的模体图像进行计算得到对应的该图像恢复系数，并将该图像恢复系数与该数据分析标准的标准参数范围进行比较；该服务器设备103在比较结果指示该图像恢复系数位于该标准参数范围内的情况下，得到该图像恢复系数对应的高斯函数半高宽，基于该半高宽，计算生成该目标滤波器参数；该服务器设备103在比较结果指示该图像恢复系数位于该标准参数范围外的情况下，调整该半高宽，基于调整后的半高宽对应获取新的图像恢复系数，直至检测到该新的图像恢复系数位于该标准参数范围内，并基于该调整后的半高宽，计算生成该目标滤波器参数。

在其中一些实施例中，上述服务器设备103还用于根据该图像恢复系数与该数据分析标准的比较结果生成可视化比较结果，并至少根据该可视化比较结果、该第二配置参数和该高斯函数半高宽生成可视化结果；该服务器设备103将该可视化结果发送至上述终端设备101进行存储；其中，该终端设备101在接收到查询指令的情况下，响应于该查询指令显示该可视化结果。

在其中一些实施例中，上述服务器设备103还用于获取用户针对该待处理医学图像的感兴趣区域调整信息和活度比调整信息，并根据该感兴趣调整信息和该活度比信息对该待处理医学图像进行预处理，得到预处理后的医学图像，以及该预处理后的医学图像对应的第三配置参数；该服务器设备103将该第三配置参数与该第二配置参数进行匹配，在匹配成功的情况下根据该目标滤波器参数对该预处理后的医学图像进行图像处理，得到该图像处理结果。

在其中一些实施例中，上述服务器设备103还用于根据该目标滤波器参数对该待处理医学图像进行后处理得到归一化图像；该服务器设备103针对该归一化图像进行计算得到归一化定量结果，并基于该归一化定量结果生成该图像处理结果。

在其中一些实施例中，上述归一化定量结果包括SUV值。

在其中一些实施例中，上述服务器设备103还用于将该图像处理结果发送至终端设备101进行实时显示。

本实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，图6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6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图像处理结果。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图像处理方法。

本领域技术人员可以理解，图6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，获取待处理医学图像，以及该待处理医学图像对应的第一配置参数，并将该第一配置参数与预设的配置文件中模体图像对应的第二配置参数进行匹配；其中，该配置文件包括至少一个该模体图像对应的该第二配置参数，以及对每一该模体图像进行后处理的目标滤波器参数。

S2，在匹配成功的情况下根据对应的该目标滤波器参数对该待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果。

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图像处理方法，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图像处理方法。

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 (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理医学图像，以及所述待处理医学图像对应的第一配置参数，并将所述第一配置参数与预设的配置文件中模体图像对应的第二配置参数进行匹配；其中，所述配置文件包括至少一个所述模体图像对应的所述第二配置参数，以及对每一所述模体图像进行后处理的目标滤波器参数；

在匹配成功的情况下根据对应的所述目标滤波器参数对所述待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述第一配置参数与所述第二配置参数均包括数据采集参数和图像重建参数。

3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取待处理医学图像之前，所述方法还包括：

获取预设的数据分析标准，以及所述模体图像；

对所述模体图像进行滤波处理，得到处理后的模体图像，对所述处理后的模体图像进行计算得到图像恢复系数，并根据所述图像恢复系数与所述数据分析标准的比较结果确定所述目标滤波器参数；

获取所述模体图像对应的所述第二配置参数，根据所述目标滤波器参数和所述第二配置参数生成所述配置文件。

4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述处理后的模体图像进行计算得到图像恢复系数，并根据所述图像恢复系数与所述数据分析标准的比较结果确定所述目标滤波器参数包括：

对所述处理后的模体图像进行计算得到对应的所述图像恢复系数，并将所述图像恢复系数与所述数据分析标准的标准参数范围进行比较；

响应于比较结果指示所述图像恢复系数位于所述标准参数范围内，得到所述图像恢复系数对应的高斯函数半高宽，基于所述半高宽，计算生成所述目标滤波器参数；

响应于比较结果指示所述图像恢复系数位于所述标准参数范围外，调整所述半高宽，基于调整后的半高宽对应获取新的图像恢复系数，直至检测到所述新的图像恢复系数位于所述标准参数范围内，并基于所述调整后的半高宽，计算生成所述目标滤波器参数。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取所述模体图像对应的所述第二配置参数之后，所述方法还包括：

根据所述图像恢复系数与所述数据分析标准的比较结果生成可视化比较结果，并至少根据所述可视化比较结果、所述第二配置参数和所述高斯函数半高宽生成可视化结果；

将所述可视化结果发送至终端设备进行存储；其中，所述终端设备在接收到查询指令的情况下，响应于所述查询指令显示所述可视化结果。

6.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取待处理医学图像之后，所述方法还包括：

获取用户针对所述待处理医学图像的感兴趣区域调整信息和活度比调整信息，并根据所述感兴趣调整信息和所述活度比信息对所述待处理医学图像进行预处理，得到预处理后的医学图像，以及所述预处理后的医学图像对应的第三配置参数；

将所述第三配置参数与所述第二配置参数进行匹配，在匹配成功的情况下根据所述目标滤波器参数对所述预处理后的医学图像进行图像处理，得到最终图像处理结果。

7.根据权利要求1至6任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据对应的所述目标滤波器参数对所述待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果包括：

根据所述目标滤波器参数对所述待处理医学图像进行后处理得到归一化图像；

针对所述归一化图像进行计算得到归一化定量结果，并基于所述归一化定量结果生成所述图像处理结果；其中，所述归一化定量结果包括SUV值。

8.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块、匹配模块和生成模块；

所述获取模块，用于获取待处理医学图像，以及所述待处理医学图像对应的第一配置参数；

所述匹配模块，用于将所述第一配置参数与预设的配置文件中模体图像对应的第二配置参数进行匹配；其中，所述配置文件包括至少一个所述模体图像对应的所述第二配置参数，以及对每一所述模体图像进行后处理的目标滤波器参数；

所述生成模块，用于在匹配成功的情况下根据对应的所述目标滤波器参数对所述待处理医学图像进行图像处理，生成图像处理结果。

9.一种图像处理系统，其特征在于，所述系统包括：终端设备和服务器设备；

所述终端设备用于获取待处理医学图像，并将所述待处理医学图像发送至所述服务器设备；

所述服务器设备用于针对所述待处理医学图像，执行如权利要求1至7中任一项所述的图像处理方法。

10.一种电子装置，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7中任一项所述的图像处理方法。

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