CN116109618A - 血管成像方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

血管成像方法、装置、电子设备和介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116109618A
CN116109618A CN202310202685.7A CN202310202685A CN116109618A CN 116109618 A CN116109618 A CN 116109618A CN 202310202685 A CN202310202685 A CN 202310202685A CN 116109618 A CN116109618 A CN 116109618A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
filling
mask image
mask
frame
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.)
Pending
Application number
CN202310202685.7A
Other languages
English (en)
Inventor
越亮
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.)
Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Shanghai United Imaging Healthcare Co 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 Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd filed Critical Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Priority to CN202310202685.7A priority Critical patent/CN116109618A/zh
Publication of CN116109618A publication Critical patent/CN116109618A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/80Geometric correction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10112Digital tomosynthesis [DTS]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30101Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明提供了一种血管成像方法、装置、电子设备和存储介质。本发明提供的血管成像方法,首先获取充盈图像和与充盈图像匹配的蒙片图像。然后对于每一帧充盈图像,根据该帧充盈图像与蒙片图像之间的差异和第一预设阈值的大小关系,在蒙片图像上动态确定校正控制点;再根据校正控制点对蒙片图像进行校正,以得到该帧充盈图像对应的校正蒙片图像。最后根据每一帧充盈图像和该帧充盈图像对应的校正蒙片图像,得到血管减影图像。本发明能够充分去除运动伪影,提高血管减影图像的图像质量。

Description

血管成像方法、装置、电子设备和介质
技术领域
本发明涉及医学成像技术领域,特别涉及一种血管成像方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
目前,由于DSA(数字减影血管造影,Digital Subtraction Angiography)成像技术得到的图像清晰,分辨率高,已广泛应用于脑血管、介入诊断、治疗等领域。DSA的基本成像原理为:使用带有造影剂的充盈图像(即含有血管信息的图像)减去没有使用造影剂的固定蒙片图像(即不含血管信息的图像),以得到清晰的血管图像。由于在获取患者固定蒙片图像和充盈图像间的时间位移、以及患者自发或者非自发的运动,相减后得到的DSA图像往往存在运动伪影,影响血管的显示效果。
为了消除运动伪影,现有技术中,通常使用像素位移技术将蒙片图像和充盈图像的每一帧图像进行配准,然后扭曲蒙片图像(即对蒙片图像或充盈图像通过移动像素点的方式使得两者结构上对应的相同点在图像位置上对准),再让二者相减,尽可能的去除运动伪影。然而,该方法通常是在蒙片图像上选取固定的控制点,由于选取的控制点并不一定合理,往往导致伪影去除效果差(比如对于帧与帧之间差异较大的情形),最终得到的DSA图像质量不高。
需要说明的是,公开于该发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明一般背景技术的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种血管成像方法、装置、电子设备和介质,本发明根据充盈图像和蒙片图像的差异性能够动态的生成校正控制点并根据校正控制点对蒙片图像进行校正,从而使得蒙片图像和充盈图像之间的差异性更小,由此本发明能够充分去除运动伪影,提高血管减影图像的图像质量。
为达到上述目的,本发明通过以下技术方案实现,一种血管成像方法,包括:
获取充盈图像和与所述充盈图像匹配的蒙片图像;
对于每一帧充盈图像,根据该帧充盈图像或所述蒙片图像,在所述蒙片图像上确定多个第一控制点;并根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异和第一预设阈值的大小关系、以及所述第一控制点,将所述蒙片图像划分为若干个子蒙片图像,以确定校正控制点;
对于每一帧充盈图像,根据所述校正控制点对所述蒙片图像进行校正,以得到该帧充盈图像对应的校正蒙片图像;
根据每一帧充盈图像和该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像。
可选地,所述血管成像方法,包括:通过以下任一方式确定每一帧充盈图像对应的蒙片图像的第一控制点:
将该帧充盈图像划分为若干个子区域,获取每个所述子区域的中心点;并根据该帧充盈图像和所述蒙片图像的对应关系以及所述中心点,在所述蒙片图像上确定所述第一控制点;
或基于所述蒙片图像采用梯度法确定所述第一控制点。
可选地,所述血管成像方法包括,对于每一帧充盈图像,通过以下步骤确定所述蒙片图像的所述校正控制点:
判断该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异是否小于所述第一预设阈值:
若是,将所述第一控制点作为所述校正控制点;
若否,则根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异,通过以下步骤对所述蒙片图像进行划分,以得到所述校正控制点:
根据所述第一控制点,将所述蒙片图像划分成与所述第一控制点所在区域一一对应的第一子蒙片图像;
对于每一个所述第一子蒙片图像,在该第一子蒙片图像中确定多个候选控制点;对所述候选控制点进行筛选,得到至少一个第二控制点;
根据所述第一控制点所在区域的顶点以及所述第二控制点,将所述蒙片图像重新划分为若干个第二子蒙片图像;
根据所述第二子蒙片图像,确定每一个所述第二子蒙片图像对应的第三控制点;
根据所有的所述第三控制点,确定所述校正控制点。
可选地,对所述候选控制点进行筛选,得到至少一个第二控制点,包括:
判断所述候选控制点与该候选控制点所在的所述第一子蒙片图像的边界或顶点之间的距离是否大于第二预设阈值,若是,则将该候选控制点作为所述第二控制点。
可选地,所述获取充盈图像和与所述充盈图像匹配的蒙片图像,包括:
获取充盈图像和至少两张原始蒙片图像;
根据所述充盈图像对所述原始蒙片图像进行筛选,以获取与所述充盈图像匹配的蒙片图像。
可选地,在获取充盈图像和至少两张原始蒙片图像之后,所述血管成像方法,还包括:
对所述充盈图像和所述原始蒙片图像进行预处理,并使用预处理后的充盈图像代替所述充盈图像,使用预处理后的原始蒙片图像代替所述原始蒙片图像。
可选地,采用心脏跳动识别技术,对所述原始蒙片图像进行筛选,以获取与所述充盈图像对应的最优蒙片图像,并将该最优蒙片图像作为所述蒙片图像。
可选地,所述血管成像方法,还包括:
对所述血管减影图像进行后处理,得到目标血管图像。
为了实现上述目的,本发明还提供了一种血管成像装置,所述血管成像装置包括:
第一图像获取单元,配置为获取充盈图像和与所述充盈图像匹配的蒙片图像;
校正控制点获取单元,配置为对于每一帧充盈图像,根据该帧充盈图像或所述蒙片图像,在所述蒙片图像上确定多个第一控制点;并根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异和第一预设阈值的大小关系、以及所述第一控制点,将所述蒙片图像划分为若干个子蒙片图像,以确定校正控制点;
蒙片图像校正单元,配置为对于每一帧充盈图像,根据所述校正控制点对所述蒙片图像进行校正,以得到该帧充盈图像对应的校正蒙片图像;
第二图像获取单元,配置为根据每一帧充盈图像和该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像。
为了实现上述目的,本发明还提供了一种电子设备,所述电子设备包括处理器和存储器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,实现上述任一项所述的血管成像方法。
为了实现上述目的,本发明还提供了一种可读存储介质,所述可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现上述任一项所述的血管成像方法。
与现有技术相比,本发明提供的血管成像方法、装置、电子设备和存储介质具有以下优点:
本发明提供的血管成像方法,首先获取充盈图像和与所述充盈图像匹配的蒙片图像;然后对于每一帧充盈图像,根据该帧充盈图像或所述蒙片图像,在所述蒙片图像上确定多个第一控制点;并根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异和第一预设阈值的大小关系、以及所述第一控制点,将所述蒙片图像划分为若干个子蒙片图像,以确定校正控制点;并根据所述校正控制点对所述蒙片图像进行校正,以得到该帧充盈图像对应的校正蒙片图像;最后根据每一帧充盈图像和该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像。由此,本发明通过为每一充盈图像动态确定校正蒙片图像的校正控制点以对所述蒙片图像进行校正,从而使得每一帧充盈图像和与该帧充盈图像对应的校正蒙片图像之间的差异更小;而且由于相邻帧之间的差异不会太大,从而保证了充盈图像不同帧之间仅在细微之处去除伪影,从而能够保证血管减影图像不会发生闪烁,为提升血管减影图像的图像质量奠定了基础。最后本发明根据每一帧充盈图像及该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像,保证了校正蒙片图像与充盈图像的高度匹配、能有效提升血管减影图像的成像质量。
进一步地,本发明提供的血管成像方法,通过获取充盈图像和至少两张原始蒙片图像;由此,为从多张原始蒙片图像中选取与所述充盈图像更接近的蒙片图像奠定了基础。再根据所述充盈图像对所述原始蒙片图像进行筛选,以获取与所述充盈图像匹配的蒙片图像(比如将与所述充盈图像处于同一心脏跳动状态下的原始蒙片图像作为与所述充盈图像匹配的蒙片图像),由此本发明不仅能够保证整个充盈图像的不同帧都在同一个配准框架下进行,而且为有效减少由于时间位移、以及患者自发或者非自发的运动(比如心脏跳动等)等导致原始蒙片图像和充盈图像产生的运动伪影对血管减影图像的伪影影响。
由于本发明提供的血管成像装置、电子设备和存储介质,与本发明提供的血管成像方法属于同一发明构思,因此,本发明提供的血管成像装置、电子设备和存储介质至少具有本发明提供的血管成像方法的所有优点,更详细的内容请参见上文血管成像方法的相关描述,在此,不再一一赘述。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的血管成像方法的整体流程示意图;
图2为应用本发明提供的血管成像方法的一具体示例图;
图3为本发明又一实施例提供的血管成像装置的结构示意图;
图4为本发明再一实施例提供的电子设备的方框结构示意图。
其中,附图标记如下:
第一图像获取单元-110、校正控制点获取单元-120、校正蒙片图像获取单元-130、第二图像获取单元-140;
处理器-210、通信接口-220、存储器-230、通信总线-240。
具体实施方式
以下结合附图对本发明提出的血管成像方法、装置、电子设备和存储介质作进一步详细说明。根据下面的说明,本发明的优点和特征将更清楚。需要说明的是,附图采用非常简化的形式且均使用非精准的比例,仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施方式的目的。为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂,请参阅附图。须知,本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等,均仅用以配合说明书所揭示的内容,以供熟悉此技术的人士了解与阅读,并非用以限定本发明实施的限定条件,任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整,在与本发明所能产生的功效及所能达成的目的相同或近似的情况下,均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。本文所公开的本发明的具体设计特征包括例如具体尺寸、方向、位置和外形将部分地由具体所要应用和使用的环境来确定。以及,在以下说明的实施方式中,有时在不同的附图之间共同使用同一附图标记来表示相同部分或具有相同功能的部分,而省略其重复说明。在本说明书中,使用相似的标号和字母表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。另外,如果本文所述的方法包括一系列步骤,且本文所呈现的这些步骤的顺序并非必须是可执行这些步骤的唯一顺序,且一些所述的步骤可被省略和/或一些本文未描述的其他步骤可被添加到该方法。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。单数形式“一”、“一个”以及“该”包括复数对象,术语“或”通常是以包括“和/或”的含义而进行使用的,术语“若干”通常是以包括“至少一个”的含义而进行使用的,术语“至少两个”通常是以包括“两个或两个以上”的含义而进行使用的,此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。
本发明的核心思想在于提供一种血管成像方法、装置、电子设备和介质,本发明根据充盈图像和蒙片图像的差异性能够动态的生成校正控制点并根据校正控制点对蒙片图像进行校正,从而使得蒙片图像和充盈图像之间的差异性更小,由此本发明能够充分去除运动伪影,提高血管减影图像的图像质量。
需要说明的是,本发明提供的血管成像方法可适用于X射线序列成像中的血管的可视化系统中,该方法可以由血管成像装置来执行,该装置可以通过软件和/或硬件来实现。具体地,本发明可配置于终端和/或服务器中来实现本发明实施例中的血管成像方法。更具体地,本发明提供的血管成像方法可应用于本发明提供的电子设备上,其中,该电子设备可以是个人计算机、移动终端等,该移动终端可以是手机、平板电脑等具有各种操作系统的硬件设备。
为实现上述思想,本发明的其中一实施例提供了一种血管成像方法,请参考图1,其示意性地给出了本发明一实施方式提供的血管成像方法的整体流程示意图。从图1可以看出,本实施方式提供的血管成像方法,包括:
S100:获取充盈图像和与所述充盈图像匹配的蒙片图像;
S200:对于每一帧充盈图像,根据该帧充盈图像或所述蒙片图像,在所述蒙片图像上确定多个第一控制点;并根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异和第一预设阈值的大小关系、以及所述第一控制点,将所述蒙片图像划分为若干个子蒙片图像,以确定校正控制点;
S300:对于每一帧充盈图像,根据所述校正控制点对所述蒙片图像进行校正,以得到该帧充盈图像对应的校正蒙片图像;
S400:根据每一帧充盈图像和该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像。
本实施例提供的血管成像方法,通过为每一充盈图像动态确定校正蒙片图像的校正控制点以对所述蒙片图像进行校正,从而使得每一帧充盈图像和与该帧充盈图像对应的校正蒙片图像之间的差异更小;而且由于相邻帧之间的差异不会太大,从而保证了充盈图像不同帧之间仅在细微之处去除伪影,从而能够保证血管减影图像不会发生闪烁,为提升血管减影图像的图像质量奠定了基础。最后本发明根据每一帧充盈图像及该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像,保证了校正蒙片图像与充盈图像的高度匹配、能有效提升血管减影图像的成像质量。具体地,在其中一种示范性实施方中,步骤S100获取充盈图像和与所述充盈图像匹配的蒙片图像,包括:
S110:获取充盈图像和至少两张原始蒙片图像;
S120:根据所述充盈图像对所述原始蒙片图像进行筛选,以获取与所述充盈图像匹配的蒙片图像。
由此,本实施例提供的血管成像方法,通过获取充盈图像和至少两张原始蒙片图像,从而为从多张原始蒙片图像中选取与所述充盈图像更接近的蒙片图像奠定了基础。再根据所述充盈图像对所述原始蒙片图像进行筛选,以获取与所述充盈图像匹配的蒙片图像(比如将与所述充盈图像处于同一心脏跳动状态下的原始蒙片图像作为与所述充盈图像匹配的蒙片图像),由此本实施例不仅能够保证整个充盈图像的不同帧都在同一个配准框架下进行,而且为有效减少由于时间位移、以及患者自发或者非自发的运动(比如心脏跳动等)等导致原始蒙片图像和充盈图像产生的运动伪影对血管减影图像的伪影影响。
具体地,本发明对充盈图像和至少两张原始蒙片图像不作任何限定,所述血管减影图像包括但不限于受试者的冠状动脉图像、受试者的颅脑血管的图像,受试者的主动脉图像等等。换句话说,本发明对所述充盈图像和所述原始蒙片图像对应的感兴趣区域不作限定,但是,如本领域技术人员可以理解地,所述充盈图像和所述原始蒙片图像对应的受试者以及感兴趣区域应是一致的。举例而言,若所述充盈图像为受试者A的心脏部位的冠状动脉图像,则所述原始蒙片图像也应为受试者A的心脏部位的冠状动脉图像。更具体地,以心脏跳动为例,当采集受试者的充盈图像或原始蒙片图像时,受试者的血管可能会随着心脏的收缩和舒张也产生一定的拉伸和舒张。因此,作为本发明实施例一的可选技术方案,所述感兴趣区域可以包括但不仅限于心脏部位的血管根据心脏跳动进行减影,非心脏部位的血管也可以根据心脏跳动进行减影,如,头部或四肢等。
更具体地,获取充盈图像和原始蒙片图像的方式,可以是通过数字减影血管造影技术对受试者的感兴趣区域进行X光成像。如本领域技术人员可以理解地,所述充盈图像可以是加入造影剂后,在受试者的感兴趣区域进行X光照射得到的影像。如本领域技术人员可以理解地,造影剂一般是为了增强影像观察效果而注入(或服用)到组织或器官的化学制品,例如用X光来观察常用的碘制剂、硫酸钡等。示例性的,通过静脉注射的方式在受试者体内加入造影剂,例如,在受试者的静脉中注射碘,然后对感兴趣区域进行X光照射,由于碘在进入血管后,经过X光照射会留下独特的影像,此时获取的实时的图像即为充盈图像。相对应地,原始蒙片图像可以理解为没有添加造影剂时,对受试者的感兴趣区域进行X光照射,得到的某一帧固定的图像。由于受试者在X光照射期间可能会产生一定的移动(身体自发的抖动或者身体内部不由自主的运动)导致图像中存在运动伪影,使得原始蒙片图像与充盈图像的减影效果受到影响。因此,在本发明提供的实施例中,通过获取两张或两张以上的原始蒙片图像,从而为后续获取与所述充盈图像对应的蒙片图像奠定基础。
此外,需要说明的是,本发明对获取所述充盈图像和所述原始蒙片图像的先后顺序不作限定,但作为优选,可以先在没有加入造影剂的情况下,对受试者的感兴趣区域进行X光照射,获取两张或两张以上的原始蒙片图像,然后再向受试者体内加入造影剂,对与所述原始蒙片图像对应的感兴趣区域进行X光照射,采集得到所述充盈图像。举例而言,当需要查看受试者的心脏区域血管的详细情况时,可以先在没有加入造影剂的情况下,对该受试者的心脏区域进行X光照射,获取两张或两张以上的原始蒙片图像;然后在这位受试者体内加入造影剂,对该受试者的心脏区域再次进行X光照射,从而获取该受试者的心脏区域的充盈图像(即包括血管的图像)。
进一步地,获取受试者的感兴趣区域的充盈图像和至少两张原始蒙片图像,可以是,首先获取受试者感兴趣区域的多张原始蒙片图像,然后再获取该感兴趣区域的充盈图像。其中,获取受试者感兴趣区域的多张原始蒙片图像可以是获取一个心动周期内的多张原始蒙片图像,也可以是获取两个或两个以上心动周期内的多张原始蒙片图像。考虑到受试者的个体差异性以及设备性能的差异性,采集原始蒙片图像和充盈图像的采集序列可以根据实际需求确定,在此不做具体限制。更进一步地,本发明对所述充盈图像和所述原始蒙片图像的来源不作限定,在其中一些实施方式中,可以通过医学影像设备(例如,DSA等)扫描获取受试者的所述充盈图像和/或所述原始蒙片图像;在另外一些实施方式中,还可以从存储设备、网络等获取所述充盈图像和/或所述原始蒙片图像。
在其中一种示范性实施方式中,在步骤S110获取充盈图像和至少两张原始蒙片图像之后,还包括:
对所述充盈图像和所述原始蒙片图像进行预处理,并使用预处理后的充盈图像代替所述充盈图像,使用预处理后的原始蒙片图像代替所述原始蒙片图像。由此,本实施例提供的血管成像方法,通过对所述充盈图像和所述原始蒙片图像进行预处理,并使用预处理后的充盈图像代替所述充盈图像,使用预处理后的原始蒙片图像代替所述原始蒙片图像,不仅为提高血管减影图像的图像质量奠定了基础,而且为提高后续获取与每一帧充盈图像对应的校正蒙片图像的效率奠定了基础。
具体地,预处理可以理解为对原始蒙片图像和充盈图像进行初始化的操作,目的是为了让原始蒙片图像和充盈图像能够更好的进行匹配。示例性地,所述预处理包括但不限于对所述原始蒙片图像和所述充盈图像进行图像正则化、图像Log(对数)变换、滤波处理、限束器边缘检测以及图像灰度值归一化处理中的其中一种或多种操作。
举例而言,在其中一些实施方式中,可以分别先对所述充盈图像和所述至少两张原始蒙片图像进行对数变换处理,再分别对对数变换处理后的所述充盈图像和所述至少两张原始蒙片图像进行滤波处理。因为X射线是呈现指数衰减的能量分布的,因此,通过log变换可以更加清楚的反应出各结果的分布信息;第二步是降噪,X射线本身具有大量的噪声,包括脉冲噪声、高斯噪声等,从而更利于原始蒙片图像和充盈图像的匹配,示例性地,可采用均值滤波、高斯滤波,以及双边滤波和三边滤波等滤波方式中的至少一种。在另外一些实施方式中,也可以先分别对所述充盈图像和所述至少两张原始蒙片图像进行滤波处理,再对滤波后的充盈图像和所述至少两张原始蒙片图像进行对数变换处理。即本发明对所述充盈图像和所述原始蒙片图像进行预处理的内容及在有多个预处理操作时对多个预处理操作的先后顺序不作限定。需要进一步说明地是,如前所述,相对应地,后续步骤中所述原始蒙片图像为预处理后的原始蒙片图像,所述充盈图像为预处理后的充盈图像。
优选地,在其中一种示范性实施方式中,步骤120根据所述充盈图像对所述原始蒙片图像进行筛选,以获取与所述充盈图像匹配的蒙片图像,具体包括:
采用心脏跳动识别技术,对所述原始蒙片图像进行筛选,以获取与所述充盈图像对应的最优蒙片图像,并将该最优蒙片图像作为所述蒙片图像。
本实施例提供的血管成像方法,通过采用心脏跳动识别技术,获取与所述充盈图像对应的最优蒙片图像(与所述充盈图像最接近的原始蒙片图像),并将该最优蒙片图像作为所述蒙片图像。由此,本实施例提供的血管成像方法,能够保证蒙片图像和所述充盈图像更加接近,能够保证整个充盈图像的不同帧都在同一个配准框架下进行,而且为有效减少由于时间位移、以及患者自发或者非自发的运动(比如心脏跳动等)等导致原始蒙片图像和充盈图像产生的运动伪影对血管减影图像的伪影影响。
具体地,可以将每个心动周期划分出不同的心脏跳动状态,根据所述充盈图像和所述原始蒙片图像的图像采集频率分别确定出所述充盈图像以及每张原始蒙片图像的图像采集时间,进而根据所述充盈图像的图像采集时间以及每个心动周期内每种心脏跳动状态对应的时间范围确定与所述充盈图像所对应的心脏跳动状态;再根据每张原始蒙片图像的图像采集时间以及每个心动周期内每种心脏跳动状态对应的时间范围,分别确定出与每张所述原始充盈图像所对应的心脏跳动状态,由此确定出与所述充盈图像处于同一心脏跳动状态下的原始蒙片图像。需要说明的是,如本领域技术人员可以理解地,所述蒙片图像为与所述充盈图像最接近的原始蒙片图像,可以从所述两张或两张以上的原始蒙片图像中一次性确定,也可以先从两张以上的原始蒙片图像中先选取多张候选蒙片图像,再从多张候选蒙片图像中确定与所述充盈图像最接近的其中一张作为所述蒙片图像。有关心脏跳动识别技术更一步地的内容,请参见本领域技术人员所悉知的现有技术,在此不展开详述。进一步地,所述原始蒙片图像以及充盈图像之间的相似性可以通过最大减影直方图能量法、互相关系数法、皮尔逊相关系数法等确定,本发明对此不作限定。
优选地,在其中一些实施方式中,步骤S200中,对于每一帧充盈图像,通过以下方式确定该帧充盈图像对应的蒙片图像的第一控制点:
将该帧充盈图像划分为若干个子区域,获取每个所述子区域的中心点;并根据该帧充盈图像和所述蒙片图像的对应关系以及所述中心点,在所述蒙片图像上确定所述第一控制点;或基于所述蒙片图像采用梯度法确定所述第一控制点。
示例性地,在其中一些实施方式中,可以先将该帧充盈图像划分为N×N(N≥2)个子区域并获取每个子区域的中心点,然后根据该帧充盈图像和所述蒙片图像的对应关系,在所述蒙片图像上确定与所述中心点对应的第一控制点。
在另外一些实施方式中,可以基于所述蒙片图像采用边缘检测算法(例如,梯度Roberts算子、cannny算子、一阶微分边缘算子等)提取所述蒙片图像的结构信息,其中,结构信息包括器官/组织等的轮廓信息;并基于结构信息选取所述蒙片图像的控制点作为第一控制点,例如,在器官/组织等的轮廓边界/边缘随机或等距离地选取数量较多的第一控制点,而在不明显区域选取较少的第一控制点或者不选取第一控制点。所述控制点是医学图像上与器官/组织的结构分布相关的点,例如,器官/组织边界点、其他能够表示结构分布的点等。
需要说明的是,如本领域技术人员可以理解地,也可以采用别的方式确定所述第一控制点,本发明对此不作限定。进一步地,本发明对所述第一控制点的数量不作限定,可以大于或等于预设数量阈值。
更具体地,步骤S200中,对于每一帧充盈图像,根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异和第一预设阈值的大小关系、以及所述第一控制点,将所述蒙片图像划分为若干个子蒙片图像,以确定校正控制点,具体包括:
S210:判断该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异是否小于第一预设阈值:若是,则将所述第一控制点作为所述校正控制点;
S220:若否,则根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异,通过以下步骤对所述蒙片图像进行划分,以得到所述校正控制点,具体包括以下步骤S221-步骤S225:
S221:根据所述第一控制点,将所述蒙片图像划分成与所述第一控制点所在区域一一对应的第一子蒙片图像;
S222:对于每一个所述第一子蒙片图像,在该第一子蒙片图像中确定多个候选控制点;对所述候选控制点进行筛选,得到至少一个第二控制点;
S223:根据所述第一控制点所在区域的顶点以及所述第二控制点,将所述蒙片图像重新划分为若干个第二子蒙片图像;
S224:根据所述第二子蒙片图像,确定每一个所述第二子蒙片图像对应的第三控制点;
S225:根据所有的所述第三控制点,确定所述校正控制点。
由此,本实施例提供的血管成像方法,通过对所述蒙片图像的细剖分,能够在所述蒙片图像上动态确定与每一帧充盈图像对应的校正控制点;并根据这些校正控制点,将所述蒙片图像进行像素位移得到与每一帧充盈图像对应的校正蒙片图像,从而为所述充盈图像和所述校正蒙片图像更好地配准奠定基础。
进一步地,本发明对所述第一子蒙片图像对应区域的形状及大小不作限制。具体地,所述第一子蒙片图像可以为规则形状(比如长方形、正方形、圆形等)也可以为不规则形状(多边形、器官/组织的形状等),各个所述第一子蒙片图像对应区域的形状可以相同,也可以不同;进一步地,各个所述第一子蒙片图像对应区域的大小可以相同,也可以不同。同理,本发明对所述第二子蒙片图像对应区域的形状及大小不作限制。此外,本发明对步骤S220中判断每一帧充盈图像与所述蒙片图像的差异的具体方式不作限定,更详细的内容请参见为本领域技术人员所悉知的现有技术,在此,不展开说明。
更具体地,步骤S222中,所述确定多个候选控制点的方法与上文确定第一控制点的方法原理类似,请参见上文相关的描述适应性理解,在此不再赘述。
在其中一种示范性实施方式中,步骤S222对所述候选控制点进行筛选,得到至少一个第二控制点,具体包括:
判断所述候选控制点与该候选控制点所在的所述第一子蒙片图像的边界或顶点之间的距离是否大于第二预设阈值,若是,则将该候选控制点作为所述第二控制点。
为了便于理解和说明,示例性地,下文以三角形作为所述第一子蒙片图像对应区域的形状为例进行说明。因此,通过步骤S221即可以得到多个三角形的第一子蒙片图像。
具体地,根据所述候选控制点在每一个子蒙片图像对应的三角形区域中的分布,可以判断所述候选控制点距离该三角形的边界和顶点之间的距离,如果该候选控制点距离该三角形的边界或顶点较近(比如小于第二预设阈值),则丢弃该候选控制点;否则,则将该候选控制点作为第二控制点。相对应地,步骤S223中,基于所述第一子蒙片图像对应三角形区域的三个顶点以及所述第二控制点,重新获取若干个新的三角形区域,以对所述蒙片图像重新划分,得到若干个第二子蒙片图像。
优选地,在其中一些示范性实施方式中,步骤S300中所述对于每一帧充盈图像,根据所述校正控制点对所述蒙片图像进行校正,可以用于基于所述蒙片图像的校正控制点获取该帧充盈图像中对应的控制点,根据所述校正控制点和该帧充盈图像对应的控制点对所述蒙片图像和该帧充盈图像进行配准。更具体地,通过对所述蒙片图像进行像素位移得到校正蒙片图像。进一步地,本发明对具体的配准方法不做限定,在一些实施方式中,可以根据人体不同部位采用与该部位的特征相符合的方法;在另外一些实施方式中,可以是刚性配准方法(如脑部);在又一些实施方式中,还可以是非刚性配准方法(如肺部、心脏等),在此不做限制。
在其中一种优选实施方式中,步骤S400根据每一帧充盈图像和该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像,具体包括:
将每一帧充盈图像与该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像叠加(即相减),消除运动伪影,得到血管减影图像。由此,本发明能够保证每一帧充盈图像与校正蒙片图像的高度匹配,能够有效提升血管减影图像的成像质量。
为了更便于理解本发明,以下结合图2对本发明提出的血管成像方法予以示例性说明。具体地,图2为应用本发明提供的血管成像方法的一具体示例图。图2中充盈图像的其中一帧充盈图像PN(比如第N帧充盈图像,N为大于或等于1的整数)为例说明。首先,根据获取的蒙片图像M和/或该帧充盈图像PN,确定第一控制点并根据第一控制点确定第一子蒙片图像M1,根据差异剖分图D(即该帧充盈图像与蒙片图像之间的差异)和第一控制点,确定第二子蒙片图像M2和校正控制点。根据校正控制点,对蒙片图像进行校正,得到校正蒙片图像M3,进一步地,可以将该帧充盈图像与该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像叠加(即相减),得到血管减影图像P。
请继续参见图1,在其中一种示范性实施方式中,所述血管成像方法,还包括:
S500:对所述血管减影图像进行后处理,得到目标血管图像。
本实施例提供的血管成像方法,通过对所述血管减影图像进行后处理(比如多尺度增强),以获取最终的目标血管图像,由此能够进一步提升血管减影图像中血管的显示效果,进而优化血管减影图像的减影效果和图像质量。
具体地,对图像进行后处理的方式可以有多种,可以包括但不仅限于对血管减影图像进行去除噪声处理、削弱运动伪影处理、拉伸处理、收缩处理及增强处理等多种处理中的一种或多种。
举例而言,在其中一些实施方式中,可以通过S型曲线针对血管减影图像的不同灰度范围进行拉伸处理或收缩处理,以此达到提升血管减影图像中血管的对比度,优化血管减影图像的减影效果。在另外一些实施方式中,可以基于颜色查找表曲线对所述血管减影图像进行拉伸处理,以得到目标血管图像。具体地,颜色查找表曲线又称为LUT曲线,可以利用LUT曲线拉伸图像,将血管图像更加突出显示。所述LUT可以是一张像素灰度值的映射表。具体地,将血管减影图像的像素灰度值经过一定的变换,如阈值、反转、二值化、对比度调整和线性变换等,得到另外一个与血管减影图像的像素灰度值对应的灰度值。上述操作可以起到突出血管减影图像中的有用信息和增强血管减影图像的光对比度的作用。进一步地,在基于颜色查找表曲线对所述血管减影图像进行拉伸处理之后还可以包括:对拉伸后得到的血管减影图像进行图像增强处理。进而将经过图像增强处理后的血管减影图像作为目标血管图像。具体地,图像增强可以理解为一种利用图像金字塔为了以多分辨率来解释图像的方法。图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔等,可以通过图像金字塔来改善图像的显示质量,以利于信息的提取和识别。比如,选择去掉认为不必要或干扰的信息,以突出所需要的信息(血管)。
本发明的另一实施例提供了一种血管成像装置。具体地,请参见附图3,其示意性地给出了本发明一实施例提供的血管成像装置的结构示意图。从图3可以看出,本实施例提供的血管成像装置包括第一图像获取单元110、校正控制点获取单元120、校正蒙片图像获取单元130和第二图像获取单元140。
具体地,所述第一图像获取单元110,配置为获取充盈图像和与所述充盈图像匹配的蒙片图像。所述校正控制点获取单元120,配置为对于每一帧充盈图像,根据该帧充盈图像或所述蒙片图像,在所述蒙片图像上确定多个第一控制点;并根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异和第一预设阈值的大小关系、以及所述第一控制点,将所述蒙片图像划分为若干个子蒙片图像,以确定校正控制点。所述校正蒙片图像获取单元130,配置为对于每一帧充盈图像,根据所述校正控制点对所述蒙片图像进行校正,以得到该帧充盈图像对应的校正蒙片图像。所述第二图像获取单元140,配置为根据每一帧充盈图像和该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像。
由于本实施例提供的血管成像装置,与上述各实施方式提供的血管成像方法的基本原理相同,更详细的内容请参见上述各实施方式提供的血管成像方法的具体说明,在此不再展开说明。进一步地,本实施例提供的血管成像装置至少具有上述各实施方式提供的血管成像方法的所有优点,更详细的内容请参见上文血管成像方法的相关描述,在此,不再一一赘述。
本发明的再一实施例提供了一种电子设备。具体地,请参考图4,其示意性地给出了本发明一实施例提供的电子设备的方框结构示意图。如图4所示,所述电子设备包括处理器210和存储器230,所述存储器230上存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器210执行时,实现上文所述的血管成像方法。由于本实施例提供的电子设备与上述各实施例方式提供的血管成像方法属于同一发明构思,因此,本实施例提供的电子设备至少具有上述各实施方式提供的血管成像方法的所有优点,更详细的内容请参见上文血管成像方法的相关描述,在此,不再一一赘述。
如图4所示,所述电子设备还包括通信接口220和通信总线240,其中所述处理器210、所述通信接口220、所述存储器230通过通信总线240完成相互间的通信。所述通信总线240可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect,PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry Standard Architecture,EISA)总线等。该通信总线240可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述通信接口220用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
本发明中所称处理器210可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述处理器210是所述电子设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分。
所述存储器230可用于存储所述计算机程序,所述处理器210通过运行或执行存储在所述存储器230内的计算机程序,以及调用存储在存储器230内的数据,实现所述电子设备的各种功能。
所述存储器230可以包括非易失性和/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。
本发明的又一实施例还提供了一种可读存储介质,所述可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时可以实现上文所述的血管成像方法。由于本实施例提供的可读存储介质与上述各实施例方式提供的血管成像方法属于同一发明构思,因此,本实施例提供的可读存储介质至少具有上述各实施方式提供的血管成像方法的所有优点,更详细的内容请参见上文血管成像方法的相关描述。
本发明实施方式的可读存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机硬盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其组合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言-诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机,或者可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上所述,与现有技术相比,本发明提供的血管成像方法、装置、电子设备和存储介质具有以下优点:
本发明通过为每一充盈图像动态确定校正蒙片图像的校正控制点以对所述蒙片图像进行校正,从而使得每一帧充盈图像和与该帧充盈图像对应的校正蒙片图像之间的差异更小;而且由于相邻帧之间的差异不会太大,从而保证了充盈图像不同帧之间仅在细微之处去除伪影,从而能够保证血管减影图像不会发生闪烁,为提升血管减影图像的图像质量奠定了基础。最后本发明根据每一帧充盈图像及该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像,保证了校正蒙片图像与充盈图像的高度匹配、能有效提升血管减影图像的成像质量。
进一步地,本发明提供的血管成像方法,通过获取充盈图像和至少两张原始蒙片图像;由此,为从多张原始蒙片图像中选取与所述充盈图像更接近的蒙片图像奠定了基础。再根据所述充盈图像对所述原始蒙片图像进行筛选,以获取与所述充盈图像匹配的蒙片图像(比如将与所述充盈图像处于同一心脏跳动状态下的原始蒙片图像作为与所述充盈图像匹配的蒙片图像),由此本发明不仅能够保证整个充盈图像的不同帧都在同一个配准框架下进行,而且为有效减少由于时间位移、以及患者自发或者非自发的运动(比如心脏跳动等)等导致原始蒙片图像和充盈图像产生的运动伪影对血管减影图像的伪影影响。
由于本发明提供的血管成像装置、电子设备和存储介质,与本发明提供的血管成像方法属于同一发明构思,因此,本发明提供的血管成像装置、电子设备和存储介质至少具有本发明提供的血管成像方法的所有优点,更详细的内容请参见上文血管成像方法的相关描述,在此,不再一一赘述。
应当注意的是,在本文的实施方式中所揭露的装置和方法,也可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本文的多个实施方式的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用于执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本文各个实施方式中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
上述描述仅是对本发明较佳实施方式的描述,并非对本发明范围的任何限定,本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰,均属于本发明的保护范围。显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若这些修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种血管成像方法,其特征在于,包括:
获取充盈图像和与所述充盈图像匹配的蒙片图像;
对于每一帧充盈图像,根据该帧充盈图像或所述蒙片图像,在所述蒙片图像上确定多个第一控制点;并根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异和第一预设阈值的大小关系、以及所述第一控制点,将所述蒙片图像划分为若干个子蒙片图像,以确定校正控制点;
对于每一帧充盈图像,根据所述校正控制点对所述蒙片图像进行校正,以得到该帧充盈图像对应的校正蒙片图像;
根据每一帧充盈图像和该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像。
2.根据权利要求1所述的血管成像方法,其特征在于,包括:通过以下任一方式确定每一帧充盈图像对应的蒙片图像的第一控制点:
将该帧充盈图像划分为若干个子区域,获取每个所述子区域的中心点;并根据该帧充盈图像和所述蒙片图像的对应关系以及所述中心点,在所述蒙片图像上确定所述第一控制点;
或基于所述蒙片图像采用梯度法确定所述第一控制点。
3.根据权利要求2所述的血管成像方法,其特征在于,包括,对于每一帧充盈图像,通过以下步骤确定所述蒙片图像的所述校正控制点:
判断该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异是否小于所述第一预设阈值:
若是,将所述第一控制点作为所述校正控制点;
若否,则根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异,通过以下步骤对所述蒙片图像进行划分,以得到所述校正控制点:
根据所述第一控制点,将所述蒙片图像划分成与所述第一控制点所在区域一一对应的第一子蒙片图像;
对于每一个所述第一子蒙片图像,在该第一子蒙片图像中确定多个候选控制点;对所述候选控制点进行筛选,得到至少一个第二控制点;
根据所述第一控制点所在区域的顶点以及所述第二控制点,将所述蒙片图像重新划分为若干个第二子蒙片图像;
根据所述第二子蒙片图像,确定每一个所述第二子蒙片图像对应的第三控制点;
根据所有的所述第三控制点,确定所述校正控制点。
4.根据权利要求3所述的血管成像方法,其特征在于,对所述候选控制点进行筛选,得到至少一个第二控制点,包括:
判断所述候选控制点与该候选控制点所在的所述第一子蒙片图像的边界或顶点之间的距离是否大于第二预设阈值,若是,则将该候选控制点作为所述第二控制点。
5.根据权利要求1-4任一项所述的血管成像方法,其特征在于,所述获取充盈图像和与所述充盈图像对应的蒙片图像,包括:
获取充盈图像和至少两张原始蒙片图像;
根据所述充盈图像对所述原始蒙片图像进行筛选,以获取与所述充盈图像匹配的蒙片图像。
6.根据权利要求5所述的血管成像方法,其特征在于,在获取充盈图像和至少两张原始蒙片图像之后,所述血管成像方法,还包括:
对所述充盈图像和所述原始蒙片图像进行预处理,并使用预处理后的充盈图像代替所述充盈图像,使用预处理后的原始蒙片图像代替所述原始蒙片图像。
7.根据权利要求5所述的血管成像方法,其特征在于,采用心脏跳动识别技术,对所述原始蒙片图像进行筛选,以获取与所述充盈图像对应的最优蒙片图像,并将该最优蒙片图像作为所述蒙片图像。
8.一种血管成像装置,其特征在于,包括:
第一图像获取单元,配置为获取充盈图像和与所述充盈图像匹配的蒙片图像;
校正控制点获取单元,配置为对于每一帧充盈图像,根据该帧充盈图像或所述蒙片图像,在所述蒙片图像上确定多个第一控制点;并根据该帧充盈图像与所述蒙片图像之间的差异和第一预设阈值的大小关系、以及所述第一控制点,将所述蒙片图像划分为若干个子蒙片图像,以确定校正控制点;
校正蒙片图像获取单元,配置为对于每一帧充盈图像,根据所述校正控制点对所述蒙片图像进行校正,以得到该帧充盈图像对应的校正蒙片图像;
第二图像获取单元,配置为根据每一帧充盈图像和该帧充盈图像对应的所述校正蒙片图像,得到血管减影图像。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,实现权利要求1至7中任一项所述的血管成像方法。
10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现权利要求1至7中任一项所述的血管成像方法。
CN202310202685.7A 2023-03-03 2023-03-03 血管成像方法、装置、电子设备和介质 Pending CN116109618A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310202685.7A CN116109618A (zh) 2023-03-03 2023-03-03 血管成像方法、装置、电子设备和介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310202685.7A CN116109618A (zh) 2023-03-03 2023-03-03 血管成像方法、装置、电子设备和介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116109618A true CN116109618A (zh) 2023-05-12

Family

ID=86267364

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310202685.7A Pending CN116109618A (zh) 2023-03-03 2023-03-03 血管成像方法、装置、电子设备和介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116109618A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116342603A (zh) * 2023-05-30 2023-06-27 杭州脉流科技有限公司 获得动脉输入函数的方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116342603A (zh) * 2023-05-30 2023-06-27 杭州脉流科技有限公司 获得动脉输入函数的方法
CN116342603B (zh) * 2023-05-30 2023-08-29 杭州脉流科技有限公司 获得动脉输入函数的方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11062449B2 (en) Method and system for extracting vasculature
EP2380132B1 (en) Denoising medical images
EP2992504B1 (en) De-noised reconstructed image data edge improvement
US9595079B2 (en) High resolution volumetric image generation based on super resolution post-processing and point spread function
CN110610498A (zh) 乳腺钼靶图像处理方法、系统、存储介质及设备
Fazlali et al. Vessel region detection in coronary X-ray angiograms
US9401009B2 (en) Method and apparatus for enhancing quality of 3D image
US8526753B2 (en) Method of enhancing the contrast of an image
Lee et al. Edge enhancement algorithm for low-dose X-ray fluoroscopic imaging
CN116109618A (zh) 血管成像方法、装置、电子设备和介质
CN111507912B (zh) 乳腺图像增强方法、装置及计算机可读存储介质
US11158030B2 (en) Noise reduction in computed tomography data
Soltanian-Zadeh et al. CT artifact correction: an image-processing approach
Liu et al. Artifact suppressed nonlinear diffusion filtering for low-dose CT image processing
EP3658031B1 (en) Motion compensated cardiac valve reconstruction
CN116563166A (zh) 一种图像增强方法、装置、存储介质和设备
Singh et al. Deep convolution neural network based denoiser for mammographic images
CN111489314A (zh) 图像增强方法、装置及终端设备
WO2021069557A1 (en) Method and apparatus for noise reduction
Hensel et al. Real-time denoising of medical X-ray image sequences: Three entirely different approaches
US20240203565A1 (en) Method for digital image processing of medical images recorded with a medical imaging device and complete medical system
Nasr et al. An approach for ct image conversion using filtering based on quaternion mathematics
Sulochana et al. Intensity Inhomogeneity Correction in Brain MR Images Based on Filtering Method
Lasek et al. CT scan transformation from a sharp to a soft reconstruction kernel using filtering techniques
Joshi et al. Combining Diffusion Filter Algorithms with Super—Resolution for Abnormality Detection in Medical Images

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