RU2797310C2 - Способы и системы для обработки изображений - Google Patents

Способы и системы для обработки изображений Download PDF

Info

Publication number
RU2797310C2
RU2797310C2 RU2019134059A RU2019134059A RU2797310C2 RU 2797310 C2 RU2797310 C2 RU 2797310C2 RU 2019134059 A RU2019134059 A RU 2019134059A RU 2019134059 A RU2019134059 A RU 2019134059A RU 2797310 C2 RU2797310 C2 RU 2797310C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
layer
frequency sub
low
gray level
Prior art date
Application number
RU2019134059A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2019134059A (ru
Inventor
На ЧЖАН
Хайхуа ЧЖОУ
Лэ ЯН
Хао ЧЭНЬ
Ваньли ТЭН
Юэянь БЯНЬ
Чуньхуа ЦЗЯН
Цзин ЯНЬ
Original Assignee
Шанхай Юнайтид Имиджинг Хелскеа Ко., Лтд.
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
Priority claimed from CN201511027173.3A external-priority patent/CN105701796B/zh
Priority claimed from CN201511027401.7A external-priority patent/CN105678750B/zh
Priority claimed from CN201610510790.7A external-priority patent/CN106127712B/zh
Priority claimed from CN201610584749.4A external-priority patent/CN106228520B/zh
Application filed by Шанхай Юнайтид Имиджинг Хелскеа Ко., Лтд. filed Critical Шанхай Юнайтид Имиджинг Хелскеа Ко., Лтд.
Publication of RU2019134059A publication Critical patent/RU2019134059A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2797310C2 publication Critical patent/RU2797310C2/ru

Links

Images

Abstract

Изобретение относится к области информационных технологий, а именно к способам и системам обработки медицинских изображений. Технический результат - повышение точности определения области интереса (ROI) на медицинских изображениях. Способ обработки медицинских изображений, осуществляемый на по меньшей мере одной машине, каждая из которых имеет по меньшей мере один процессор и хранилище, причем способ содержит этапы, на которых: получают целевое изображение, разлагают целевое изображение на по меньшей мере один слой на основе частот целевого изображения и/или уровней серого элементов целевого изображения, генерируют весовое изображение для высокочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя, причем весовое изображение включает в себя множество весов, обновляют, и реконструируют составное изображение на основании обновленного высокочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя и низкочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 11 ил.

Description

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ
[1] По данной заявке испрашивается приоритет китайской патентной заявки № 201511027401.7, поданной 31 декабря 2015 г., китайской патентной заявки № 201511027173.3, поданной 31 декабря 2015 г., китайской патентной заявки № 201610510790.7, поданной 1 июля 2016 г., и китайской патентной заявки № 201610584749.4, поданной 22 июля 2016 г. Каждая из вышеперечисленных заявок в явном виде включена сюда в полном объеме.
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
[2] Настоящее изобретение в целом относится к обработке изображений, в частности относится к способам и системам для улучшения изображения.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[3] Система формирования изображения может играть значительную роль в области медицины. Система формирования изображения может генерировать и/или обрабатывать медицинское изображение (например, КТ-изображение, ПЭТ-изображение, МРТ-изображение и т.д.) для медицинской диагностики или радиационной терапии. Например, КТ-изображение молочной железы можно использовать для выявления узла в молочной железе. Обычно медицинское изображение можно регулировать для помощи врачу в идентификации потенциальный патологического изменения. Например, изображение можно обесшумливать и/или улучшать различными методами обработки изображений. Однако регулировка изображения может быть неэффективна. Например, край области, представляющей интерес, может быть пропущен; уровни серого в изображении могут быть неоднородны; или шум формирования изображения можно улучшать. Следовательно, метод обработки изображений, позволяющий улучшать контрастность изображения и/или устранять шум из изображения, может быть желателен для системы формирования изображения.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[4] Один аспект настоящего изобретения относится к способу обработки изображений. Способ может осуществляться на, по меньшей мере, одной машине, каждая из которых может иметь, по меньшей мере, один процессор и хранилище. Способ может включать в себя одну или более из следующих операций. Можно получать целевое изображение, причем целевое изображение может включать в себя множество элементов, элемент которого может соответствовать пикселю или вокселю. Целевое изображение может разлагаться на, по меньшей мере, один слой, причем, по меньшей мере, один слой может включать в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение. По меньшей мере, один слой можно преобразовывать. Преобразованный слой можно реконструировать в составное изображение.
[5] Другой аспект настоящего изобретения относится к не временному компьютерно-считываемому носителю, включающему в себя исполнимые инструкции. Инструкции, при выполнении, по меньшей мере, одним процессором, могут предписывать, по меньшей мере, одному процессору осуществлять способ обработки изображений.
[6] Дополнительный аспект настоящего изобретения относится к системе для обработки изображений. Система может включать в себя, по меньшей мере, один процессор и инструкции. Инструкции, при выполнении, по меньшей мере, одним процессором, могут осуществлять способ обработки изображений. Система может дополнительно включать в себя не временный компьютерно-считываемый носитель, включающий в себя инструкции.
[7] В некоторых вариантах осуществления, получение целевого изображения может включать в себя одну или более из следующих операций. Можно получать исходное изображение. Область, представляющую интерес (ROI), можно извлекать на основании исходного изображения. Край ROI можно извлекать на основании исходного изображения. Изображение ROI можно определять в качестве целевого изображения на основании ROI и края ROI.
[8] В некоторых вариантах осуществления, ROI может быть молочная железа. Краем ROI может быть край молочной железы. Целевым изображением может быть изображение молочной железы.
[9] В некоторых вариантах осуществления, извлечение края ROI может включать в себя одну или более из следующих операций. В исходном изображении можно устранять шум. Обесшумленное исходное изображение можно предварительно обрабатывать на основе градиентного преобразования. Можно обнаружить край ROI.
[10] В некоторых вариантах осуществления, обнаружение края ROI может включать в себя одну или более из следующих операций. Край ROI можно обнаружить на основе алгоритма OTSU или итерационного алгоритма.
[11] В некоторых вариантах осуществления, извлечение ROI может включать в себя одну или более из следующих операций. ROI можно сегментировать на основе алгоритма OTSU или водораздельного алгоритма.
[12] В некоторых вариантах осуществления, способ может дополнительно включать в себя одну или более из следующих операций. Исходное изображение можно преобразовывать в изображение в логарифмической области.
[13] В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение может включать в себя заранее определенную область, включающую в себя множество уровней серого, и преобразование слоя может включать в себя одну или более из следующих операций. Множество уровней серого заранее определенной области можно преобразовывать.
[14] В некоторых вариантах осуществления, преобразование множества уровней серого заранее определенной области может включать в себя одну или более из следующих операций. Можно определять опорный край в низкочастотном подызображении. Характеристическая кривая может определяться на основании низкочастотного подызображения. Характеристическая кривая может выражать соотношение между расстоянием и уровнем серого, соответствующим расстоянию, причем расстояние может быть расстоянием между первым элементом в низкочастотном подызображении и вторым элементом на опорном краю, и первый элемент может соответствовать второму элементу. Уровень серого может определяться на основании множества уровней серого. Кривая преобразования может определяться на основании характеристической кривой, причем кривая преобразования может выражать соотношение между уровнем серого до преобразования и уровнем серого после преобразования. Множество уровней серого заранее определенной области может обновляться на основании кривой преобразования.
[15] В некоторых вариантах осуществления, определение кривой преобразования может включать в себя одну или более из следующих операций. Характеристическая кривая может делиться на N сегментов характеристической кривой. N сегментов кривой преобразования можно определять на основании N сегментов характеристической кривой, причем сегмент характеристической кривой может соответствовать сегменту кривой преобразования. Кривая преобразования может генерироваться на основании N сегментов кривой преобразования.
[16] В некоторых вариантах осуществления, определение N сегментов кривой преобразования может включать в себя одну или более из следующих операций. Для x-го сегмента кривой преобразования из N сегментов кривой преобразования, наклон x-го сегмента кривой преобразования можно вычислять на основании уровня серого заранее определенной точки на характеристической кривой, уровня серого начальной точки x-го сегмента характеристической кривой, и уровня серого конечной точки x-го сегмента характеристической кривой. x-й сегмент характеристической кривой может соответствовать x-ому сегменту кривой преобразования, где x может быть целым числом, 1≤x≤N. Определение уровня серого начальной точки в x-ом сегменте кривой преобразования может включать в себя одну или более из следующих операций. Если x=1, уровень серого начальной точки в x-ом сегменте характеристической кривой может быть указан как уровень серого начальной точки в x-ом сегменте кривой преобразования. если 1<x≤N, уровень серого начальной точки в x-ом сегменте кривой преобразования может определяться на основании уровня серого начальной точки (x-1)-го сегмента кривой преобразования и изменения уровня серого (x-1)-го сегмента характеристической кривой.
[17] В некоторых вариантах осуществления, определение кривой преобразования может дополнительно включать в себя одну или более из следующих операций. Можно определять диапазон уровней серого характеристической кривой, причем диапазон уровней серого может быть диапазоном, в котором, по меньшей мере, один уровень серого подлежит преобразованию, и диапазон уровней серого может соответствовать участку характеристической кривой. Максимальное значение или минимальное значение диапазона уровней серого может быть указано как уровень серого заранее определенной точки на характеристической кривой.
[18] В некоторых вариантах осуществления, разложение целевого изображения может включать в себя одну или более из следующих операций. Целевое изображение может разлагаться на L слоев на основании первого разложения, причем каждый слой из L слоев может включать в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, L≥1. Целевое изображение может разлагаться на L'+N слоев изображения на основании второго разложения, причем каждый слой из L'+N слоев может включать в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, L'≥1, и N≥1.
[19] В некоторых вариантах осуществления, L может быть равно L'.
[20] В некоторых вариантах осуществления, первое разложение может быть преобразованием Лапласа, и второе разложение может быть вейвлетным преобразованием.
[21] В некоторых вариантах осуществления, реконструкция преобразованного слоя может включать в себя одну или более из следующих операций. Низкочастотное подызображение L-го слоя, сгенерированного из первого разложения может обновляться, на основании низкочастотного подызображения L'-го слоя, сгенерированного из второго разложения. Составное изображение можно реконструировать на основании высокочастотных подызображений L слоев, сгенерированных первым разложением, и обновленного низкочастотного подызображения L-го слоя.
[22] В некоторых вариантах осуществления, способ может дополнительно включать в себя одну или более из следующих операций. Высокочастотные подызображения L слоев, сгенерированных первым разложением можно улучшать.
[23] В некоторых вариантах осуществления, реконструкция составного изображения может включать в себя одну или более из следующих операций. Для каждой из множества итераций, низкочастотное подызображение (L-i)-го слоя может дискретизироваться с повышением. Для каждой из множества итераций, низкочастотное подызображение (L-i-1)-го слоя может обновляться на основании дискретизированного с повышением низкочастотного подызображения (L-i)-го слоя и высокочастотного подызображения (L-i)-го слоя, 0≤i≤L-1. Для каждой из множества итераций, составное изображение можно реконструировать на основании обновленного низкочастотного подызображения первого слоя и высокочастотного подызображения первого слоя.
[24] В некоторых вариантах осуществления, повышающая дискретизация низкочастотного подызображения (L-i)-го слоя может включать в себя одну или более из следующих операций. Низкочастотное подызображение (L-i)-го слоя может дискретизироваться с повышением на основе билинейной интерполяции или кубической интерполяции.
[25] В некоторых вариантах осуществления, способ может дополнительно включать в себя одну или более из следующих операций. Низкочастотное подызображение L'-го слоя, сгенерированного вторым разложением, может обновляться, на основании низкочастотного подызображения (L'+N)-го слоя, сгенерированного вторым разложением, и высокочастотных подызображений слоев с (L'+1)-го по (L'+N)-й, сгенерированных из второго разложения.
[26] В некоторых вариантах осуществления, высокочастотное подызображение может включать в себя множество элементов, и преобразование слоя может включать в себя одну или более из следующих операций. Можно генерировать весовое изображение для высокочастотного подызображения, причем весовое изображение может включать в себя множество весов, соответствующих множеству элементов. Высокочастотное подызображение может обновляться, на основании весового изображения.
[27] В некоторых вариантах осуществления, высокочастотное подызображение может включать в себя первый класс элементов и второй класс элементов, и генерация весового изображения может включать в себя одну или более из следующих операций. Диапазон уровней серого первого класса элементов может определяться в высокочастотном подызображении. Диапазон уровней серого второго класса элементов может определяться в высокочастотном подызображении, на основании диапазона уровней серого первого класса элементов. Диапазон уровней серого первого класса элементов может отображаться в [0, 1]. весовые коэффициенты для первого класса элементов могут определяться на основании отображенного диапазона уровней серого первого класса элементов. Диапазон уровней серого второго класса элементов может отображаться в (1, G], где G может быть заранее определенным значением. весовые коэффициенты для второго класса элементов могут определяться на основании отображенного диапазона уровней серого второго класса элементов. Весовое изображение может генерироваться на основании весовых коэффициентов для первого класса элементов и весовых коэффициентов для второго класса элементов.
[28] В некоторых вариантах осуществления, определение диапазона уровней серого первого класса элементов может включать в себя одну или более из следующих операций. Исходный диапазон уровней серого первого класса элементов может определяться на основании порога уровня серого. Исходный диапазон уровней серого первого класса элементов может изменяться. Исходный диапазон уровней серого первого класса элементов можно регулировать на основании измененного диапазона уровней серого первого класса элементов.
[29] В некоторых вариантах осуществления, регулировка исходного диапазона уровней серого первого класса элементов может включать в себя одну или более из следующих операций. Первый порог можно вычислять на основании измененного диапазона уровней серого первого класса элементов. Диапазон уровней серого первого класса элементов можно определить как [0, первый порог].
[30] В некоторых вариантах осуществления, преобразование высокочастотного подызображения может включать в себя одну или более из следующих операций. Уровни серого высокочастотного подызображения можно умножать на уровни серого весового изображения.
[31] В некоторых вариантах осуществления преобразование слоя может включать в себя одну или более из следующих операций. Высокочастотное подызображение можно преобразовывать посредством линейного/нелинейного улучшения или устранения шумов.
[32] В некоторых вариантах осуществления преобразование слоя может включать в себя одну или более из следующих операций. Низкочастотное подызображение можно преобразовывать посредством линейного/нелинейного улучшения или устранения шумов.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[33] Настоящее изобретение дополнительно описано в отношении иллюстративных вариантов осуществления. Эти иллюстративные варианты осуществления описаны подробно со ссылкой на чертежи. Эти варианты осуществления являются неограничительными иллюстративными вариантами осуществления, в которых аналогичные ссылочные позиции представляют аналогичные структуры на нескольких видах чертежей, и где:
[34] фиг. 1 - схема, демонстрирующая иллюстративную систему формирования изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[35] фиг. 2-A - схема, демонстрирующая иллюстративную систему обработки изображений согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[36] фиг. 2-B - блок-схема операций иллюстративного процесса обработки изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[37] фиг. 3-A - схема, демонстрирующая иллюстративный блок получения изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[38] фиг. 3-B - блок-схема операций иллюстративного процесса получения изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[39] фиг. 4-A - блок-схема операций иллюстративного процесса разложения изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[40] фиг. 4-B - схема, демонстрирующая иллюстративные L слоев, разложенных первым блоком разложения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[41] фиг. 4-C - схема, демонстрирующая иллюстративные L'+N слоев, разложенных вторым блоком разложения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[42] фиг. 5-A - схема, демонстрирующая иллюстративный блок преобразования уровня серого согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[43] фиг. 5-B - блок-схема операций иллюстративного процесса преобразования изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[44] фиг. 6 - схема, демонстрирующая иллюстративную характеристическую кривую согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[45] фиг. 7 - схема, демонстрирующая иллюстративную характеристическую кривую, сегментированную на множество сегментов характеристической кривой, согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[46] фиг. 8 - схема, демонстрирующая иллюстративную кривую преобразования согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[47] фиг. 9-A - схема, демонстрирующая иллюстративный блок преобразования веса согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[48] фиг. 9-B - блок-схема операций, демонстрирующая иллюстративный процесс преобразования целевого изображения на основании весового изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[49] фиг. 9-C - блок-схема операций, демонстрирующая иллюстративный процесс определения весового изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[50] фиг. 10 - схема, демонстрирующая иллюстративный процесс генерирования весового изображения;
[51] фиг. 11-A - блок-схема операций иллюстративного процесса реконструкции составного изображения на основе одного слоя согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения;
[52] фиг. 11-B - блок-схема операций иллюстративного процесса реконструкции низкочастотного подызображения L'-го слоя, сгенерированного из второго разложения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения; и
[53] фиг. 11-C - блок-схема операций иллюстративного процесса реконструкции составного изображения на основе L слоев, сгенерированных из первого разложения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
[54] В нижеследующем подробном описании, многочисленные конкретные детали изложены в порядке примера для обеспечения полного понимания настоящего изобретения. Однако, специалистам в данной области техники будет очевидно, что настоящее изобретение можно осуществлять на практике без таких деталей. В других случаях, общеизвестные способы, процедуры, системы, компоненты и/или схемы были описаны на относительно высоком уровне, без деталей, чтобы без необходимости не затемнять аспекты настоящего изобретения. Различные модификации раскрытых вариантов осуществления будут очевидны специалистам в данной области техники, и заданные здесь общие принципы могут применяться к другим вариантам осуществления и применениям, не выходя за рамки сущности и объема настоящего изобретения. Таким образом, настоящее изобретение не ограничивается показанными вариантами осуществления, но должно отвечать широчайшему объему, согласующемуся с формулой изобретения.
[55] Следует понимать, что используемый здесь термин ʺсистемаʺ, ʺмашинаʺ, ʺмодульʺ и/или ʺблокʺ служит для различения различных компонентов, элементов, частей, секций или агрегатов различных уровней в восходящем порядке. Однако термины могут заменяться другим выражением, если они могут достигать той же цели.
[56] Следует понимать, что, когда устройство, блок или модуль именуется ʺвключеннымʺ, ʺподключенным кʺ или ʺсоединенным сʺ другим устройством, блоком или модулем, он может быть непосредственно включен, подключен или соединен с, или осуществлять связь с другим устройством, блоком или модулем, или может присутствовать промежуточное устройство, блок или модуль, если из контекста явно не следует обратное. Используемый здесь термин ʺи/илиʺ включает в себя любые и все комбинации одного или более из соответствующих перечисленных элементов.
[57] Терминология используется здесь только в целях описания конкретных примеров и вариантов осуществления, и не предназначена для использования в качестве ограничения. Используемые здесь формы единственного числа также могут предназначаться для включения форм множественного числа, если из контекста явно не следует обратное. Также понятно, что термины ʺвключают в себяʺ и/или ʺсодержатʺ, при использовании в этом изобретении, указывают наличие целых чисел, устройств, действия, указанных признаков, этапов, элементов, операций и/или компонентов, не исключают наличия или добавления одного или более других целых чисел, устройств, действий, признаков, этапов, элементов, операций, компонентов и/или их групп.
[58] В целях иллюстрации, нижеследующее описание обеспечивается для улучшения понимания способа или системы обработки или улучшения изображений. Следует отметить, что ʺизображениеʺ может относиться к медицинскому изображению, статичному изображению или кадру видеоизображения. Следует понимать, что это не призвано ограничивать объем настоящего изобретения. Специалисты в данной области техники смогут вывести некоторые вариации, изменения и/или модификации из настоящего изобретения. Эти вариации, изменения и/или модификации не выходят за рамки объема настоящего изобретения.
[59] На фиг. 1 показана блок-схема, демонстрирующая иллюстративную систему формирования изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Система формирования изображения может создавать изображение объекта. Как показано, система формирования изображения может включать в себя устройство 110 формирования изображения, контроллер 120, система 130 обработки изображений, хранилище 140 и устройство 150 ввода/вывода.
[60] Устройство 110 формирования изображения может сканировать объект и генерировать множество данных, относящееся к объекту. В некоторых вариантах осуществления, устройство 110 формирования изображения может быть медицинским устройством формирования изображения, например, устройством ПЭТ, устройством ОФЭКТ, устройством КТ, устройством МРТ, оборудованием рентгеновской фотографии (например, цифровой полноформатной маммографии (FFDM)), оборудованием цифрового томосинтеза молочной железы (DBT), системой цифровой субтракционной ангиографии (DSA), системой магнитно-резонансной ангиографии (MRA), системой компьютерной томографической ангиографии (CTA), системой цифровой рентгенографии (DR) и т.п., или любой их комбинацией (например, устройством ПЭТ-КТ, устройством ПЭТ-МРТ или устройством ОФЭКТ-МРТ).
[61] В некоторых вариантах осуществления, устройство 110 формирования изображения может включать в себя сканер для сканирования объекта и получения информации, относящейся к объекту. В некоторых вариантах осуществления, устройство 110 формирования изображения может быть устройством радиационного сканирования. Устройство радиационного сканирования может включать в себя источник радиации для облучения сканируемого объекта ионизирующим излучением. Ионизирующее излучение может включать в себя, например, потоки частиц, потоки фотонов и т.п., или любую их комбинацию. Потоки частиц могут включать в себя потоки нейтронов, протонов, электронов, альфа-частиц, мю-мезонов, тяжелых ионов и т.п. или любую их комбинацию. Потоки фотонов могут включать в себя рентгеновское излучение, гамма-излучение, ультрафиолетовое излучение, лазерное излучение и т.п. или любую их комбинацию.
[62] В некоторых вариантах осуществления, поток фотонов может представлять собой рентгеновское излучение, и устройством 110 формирования изображения может быть система КТ, система цифровой рентгенографии (DR), многомодальная система и т.п. или любая их комбинация. Иллюстративная многомодальная система может включать в себя систему КТ-ПЭТ, систему ОФЭКТ-МРТ и т.п. В некоторых вариантах осуществления, устройство 110 формирования изображения может включать в себя блок генерирования рентгеновского излучения (не показан) и блок регистрации рентгеновского излучения (не показан). В некоторых вариантах осуществления, устройство 110 формирования изображения может включать в себя детектор фотонов для захвата фотонов, сгенерированных сканируемым объектом. В некоторых вариантах осуществления, детектор фотонов может включать в себя сцинтиллятор и/или фотодетектор, и устройство 110 формирования изображения может быть системой ПЭТ или многомодальной системой (например, системой ПЭТ-КТ, системой ПЭТ-МРТ и т.п.). В некоторых вариантах осуществления, устройство 110 формирования изображения может включать в себя генератор основного магнитного поля, множество градиентных катушек, радиочастотный (RF) передатчик и/или RF приемник. Устройством 110 формирования изображения может быть система МРТ или многомодальная система (например, система ПЭТ-МРТ, система ОФЭКТ-МРТ и т.п.).
[63] Контроллер 120 может управлять устройством 110 формирования изображения, системой 130 обработки изображений, хранилищем 140 и/или устройством 150 ввода/вывода. Контроллер 120 может управлять связью между устройством 110 формирования изображения, системой 130 обработки изображений, хранилищем 140, устройством 150 ввода/вывода и/или сетью 160. Контроллер 120 может принимать информацию от или отправлять информацию на устройство 110 формирования изображения, хранилище 140, устройство 150 ввода/вывода и/или систему 130 обработки изображений. Например, контроллер 120 может принимать команды, обеспеченные пользователем, от устройства 150 ввода/вывода. Контроллер 130 может обрабатывать информацию, введенную пользователем, через блок 150 ввода/вывода, и преобразовывать информацию в одну или более команд. В порядке другого примера, контроллер 120 может управлять устройством 110 формирования изображения, устройством 150 ввода/вывода и/или системой 130 обработки изображений согласно принятым командам или преобразованными командами. В порядке еще одного примера, контроллер 120 может принимать сигналы или данные изображения, относящиеся к объекту, от устройства 110 формирования изображения. В порядке еще одного примера, контроллер 120 может отправлять сигналы или данные изображения на систему 130 обработки изображений. В порядке еще одного примера, контроллер 120 может принимать обработанные данные или построенное изображение из системы 130 обработки изображений. В порядке еще одного примера, контроллер 120 может отправлять обработанные данные или построенное изображение на устройство 150 ввода/вывода для отображения. В порядке еще одного примера, контроллер 120 может отправлять обработанные данные или построенное изображение в хранилище 140 для хранения. В порядке еще одного примера, контроллер 120 может считывать информацию из хранилища 140 и передавать информацию на систему 130 обработки изображений для обработки. В некоторых вариантах осуществления, контроллер 120 может включать в себя компьютер, программу, алгоритм, программное обеспечение, устройство хранения, один или более интерфейсов и т.д. Иллюстративные интерфейсы могут включать в себя интерфейсы устройства 110 формирования изображения, устройства 150 ввода/вывода, системы 130 обработки изображений, хранилища 140 и/или других модулей или блоков в системе формирования изображения.
[64] В некоторых вариантах осуществления, контроллер 120 может принимать команду, обеспеченную пользователем, в том числе, например, специалистом по формированию изображения, врачом и т.д. Иллюстративные команды могут относиться к длительности сканирования, положению объекта, положению кушетки, на которой лежит объект, условиям работы устройства 110 формирования изображения, конкретному параметру, который можно использовать в обработке изображений и т.п., или любой их комбинации. В некоторых вариантах осуществления, контроллер 120 может управлять системой 130 обработки изображений для выбора различных алгоритмов для обработки изображения.
[65] Система 130 обработки изображений может обрабатывать информацию, принятую от устройства 110 формирования изображения, контроллера 120, хранилища 140, сети 160 и/или устройства 150 ввода/вывода. В некоторых вариантах осуществления, система 130 обработки изображений может генерировать одно или более изображений на основании информации. В некоторых вариантах осуществления, система 130 обработки изображений может обрабатывать одно или более изображений. Изображение(я), обработанное(ые) системой 130 обработки изображений, может(ут) включать в себя 2D изображение(я) и/или 3D изображение(я). Система 130 обработки изображений может доставлять изображения на устройство 150 ввода/вывода для отображения, или в хранилище 140 для хранения. В некоторых вариантах осуществления, система 130 обработки изображений может осуществлять операции, включающие в себя, например, предобработку изображения, реконструкцию изображения, улучшение изображения, коррекцию изображения, сборку изображения, создание поисковой таблицы и т.п., или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, система 130 обработки изображений может обрабатывать данные на основе алгоритма, включающего в себя, например, алгоритм фильтрованной обратной проекции, реконструкцию расходящегося пучка, итерационную реконструкцию, преобразование уровня серого, фильтрацию волн, вейвлетное преобразование, преобразование Лапласа и т.п, или любую их комбинацию.
[66] В некоторых вариантах осуществления, система 130 обработки изображений может включать в себя один или более процессоров для осуществления операций обработки, раскрытых в этом изобретении. Процессор(ы) может(ут) включать в себя микроконтроллер, микропроцессор, компьютер с сокращенным набором команд (RISC), специализированные интегральные схемы (ASIC), проблемно-ориентированный процессор (ASIP), центральный процессор (CPU), графический процессор (GPU), блок моделирования физической среды (PPU), блок микроконтроллеров, цифровой сигнальный процессор (DSP), вентильную матрицу, программируемую пользователем (FPGA), усовершенствованную RISC-машину (ARM), программируемое логическое устройство (PLD) или любую схему или процессор, способный выполнять одну или более функций, и т.п., или любые их комбинации.
[67] В некоторых вариантах осуществления, система 130 обработки изображений также может включать в себя память, выполненную с возможностью хранения данных и/или инструкций. В некоторых вариантах осуществления, память может включать в себя хранилище данных большой емкости, сменное хранилище, энергозависимую память с возможностью чтения и записи, постоянную память (ROM) и т.п. или любую их комбинацию. Иллюстративное хранилище данных большой емкости может включать в себя магнитный диск, оптический диск, твердотельные приводы и т.д. Иллюстративное сменное хранилище может включать в себя флэш-носитель, флоппи-диск, оптический диск, карту памяти, zip-диск, магнитную ленту и т.д. Иллюстративная энергозависимая память с возможностью чтения и записи может включать в себя оперативную память (RAM). Иллюстративная RAM может включать в себя динамическую RAM (DRAM), синхронную динамическую RAM с удвоенной скоростью обмена данными (DDR SDRAM), статическую RAM (SRAM), тиристорную RAM (T-RAM) и бесконденсаторную RAM (Z-RAM) и т.д. Иллюстративная ROM может включать в себя масочную ROM (MROM), программируемую ROM (PROM), стираемую программируемую ROM (PEROM), электрически стираемую программируемую ROM (EEPROM), компакт-диск ROM (CD-ROM), цифровой универсальный диск ROM и т.д. В некоторых вариантах осуществления, в памяти может храниться одна или более программ и/или инструкций, которые могут выполняться процессором(ами) системы 130 обработки изображений для осуществления иллюстративных способов, описанных в этом изобретении. Например, в памяти может(гут) храниться программа(ы) и/или инструкция(и), выполняемая(ые) процессором(ами) системы 130 обработки изображений, для разложения изображения, преобразования разложенного изображения, и/или реконструкции изображения. Например, в ROM может храниться алгоритм разложения (например, алгоритм Лапласа) для системы 130 обработки изображений для разложения изображения.
[68] В некоторых вариантах осуществления, данные изображения, касающиеся области, представляющей интерес (ROI), могут обрабатываться системой 130 обработки изображений. В некоторых вариантах осуществления, система 130 обработки изображений может повышать качество изображения, улучшать контрастность изображения, снижать или удалять артефакт(ы) изображения, снижать или устранять шум изображения и/или улучшать краевую информацию ROI. Артефакт(ы) изображения может(ут) включать в себя колеблющийся артефакт, спекловый артефакт и т.п. или любую их комбинацию. Краевая информация ROI может относиться к информации (например, уровню серого, контрастности, яркости и т.д.), касающейся края области, представляющей интерес, например, края молочной железы, края опухоли и т.п. или любой их комбинации.
[69] В некоторых вариантах осуществления, система 130 обработки изображений может генерировать сигнал управления, относящийся к конфигурации устройства 110 формирования изображения. В некоторых вариантах осуществления, результат, сгенерированный системой 130 обработки изображений, может поступать на другие модули или блоки в системе, в том числе, например, базу данных (не показана), терминал (не показан) через сеть 160. В некоторых вариантах осуществления, данные из системы 130 обработки изображений могут передаваться в хранилище 140 для хранения.
[70] В хранилище 140 может храниться информация, отправленная от устройства 110 формирования изображения, контроллера 120, системы 130 обработки изображений, устройства 150 ввода/вывода и/или внешнего устройства хранения данных через сеть 160. Хранимая информация может включать в себя численное значение, сигнал, изображение, информацию объекта, инструкцию, алгоритм и т.п. или их комбинацию. Хранилище 140 может представлять собой системное хранилище (например, диск), которое обеспечивается совместно (т.е., по существу, стационарно), или хранилище, подключаемое с возможностью удаления к системе через, например, порт (например, порт UBS, порт firewire и т.д.), приводу (приводу диска и т.д.) и т.д. Хранилище 140 может включать в себя, например, жесткий диск, флоппи-диск, селектронное хранилище, оперативную память (RAM), динамическую оперативную память (DRAM), статическую оперативную память (SRAM), память на ЦМД, тонкопленочную память, память на цилиндрической магнитной пленке, память на основе фазовых переходов, флеш-память, облачный диск и т.п. или их комбинацию. Хранилище 140 может быть подключено к или осуществлять связь с одним или более компонентами системы формирования изображения. В некоторых вариантах осуществления, хранилище 140 может в ходе эксплуатации соединяться с одним или более виртуальными ресурсами хранения (например, облачным хранилищем, виртуальной частной сетью, другими виртуальными ресурсами хранения и т.д.) через сеть 160.
[71] Устройство 150 ввода/вывода может принимать или выводить информацию. В некоторых вариантах осуществления, устройство 150 ввода/вывода может включать в себя терминал, клавиатуру, сенсорный экран, устройство управления курсором, пульт дистанционного управления и т.п. или любую их комбинацию. Терминал может включать в себя, например, панель управления, мобильное устройство (например, смартфон, планшет, портативный компьютер и т.п.), персональный компьютер, другие устройства и т.п. или любую их комбинацию. Другие устройства могут включать в себя устройство, которые могут работать независимо, или блок обработки или модуль обработки, собранный в другом устройстве. Устройство управления курсором может включать в себя мышь, шаровой манипулятор или клавиши направления для передачи информации направления и вариантов выбора команды, например, на систему 130 обработки изображений и для управления перемещением курсора на устройстве отображения.
[72] Входная и/или выходная информация может включать в себя программы, программное обеспечение, алгоритмы, данные, текст, числа, изображения, голоса и т.п. или любую их комбинацию. Например, пользователь может вводить некоторые исходные параметры или условия для инициирования процесса формирования изображения. В порядке другого примера, некоторая информация может импортироваться из внешнего ресурса, включающего в себя, например, флоппи-диск, жесткий диск, проводной терминал, беспроводной терминал и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, входная и/или выходная информация может дополнительно включать в себя буквенно-числовые и/или другие клавиши, которые могут вводиться через клавиатуру, сенсорный экран (например, с хаптической или тактильной обратной связью), речевой ввод, ввод изображения, ввод отслеживания движения глаз, систему мониторинга мозга, или любой другой сравнимый механизм ввода. Выходная информация может передаваться в хранилище 140, на дисплей (не показан), принтер (не показан), вычислительное устройство и т.п. или их комбинацию.
[73] В некоторых вариантах осуществления, устройство 150 ввода/вывода может включать в себя пользовательский интерфейс. Пользовательский интерфейс может быть интерфейсом взаимодействия с пользователем, графическим пользовательским интерфейсом (GUI), или интерфейсом, заданным пользователем, и т.д. Графический пользовательский интерфейс может позволять пользователю взаимодействовать с другими компонентами (например, устройством 110 формирования изображения и/или контроллером 120). Например, графический пользовательский интерфейс может облегчать пользователю ввод параметров и вмешательство в процедуру обработки изображений. В некоторых вариантах осуществления, устройство 150 ввода/вывода может включать в себя дисплей. Дисплей может включать в себя жидкокристаллический дисплей (LCD), светодиодный (LED) дисплей, плоскопанельный дисплей или искривленный экран (или телевизор), электронно-лучевую трубку (CRT), 3D-дисплей, плазменную отображающую панель и т.п. или любую их комбинацию.
[74] Сеть 160 может облегчать связь между устройством 110 формирования изображения, контроллером 120, системой 130 обработки изображений, хранилищем 140 и/или устройством 150 ввода/вывода. Например, информация могут передаваться через сеть 160 от устройства 110 формирования изображения в систему 130 обработки изображений. В порядке другого примера, информация, обработанная и/или сгенерированная системой 130 обработки изображений, может передаваться через сеть 160 в хранилище 140 и/или устройство 150 ввода/вывода.
[75] В некоторых вариантах осуществления, сеть 160 может быть проводной сетью, наносетью, сетью ближней бесконтактной связи (NFC), сетью участка тела (BAN), персональной сетью (PAN, например, Bluetooth, Z-Wave, Zigbee, беспроводной USB), сетью непосредственного окружения (NAN), локальной беспроводной сетью, магистральной линией, городской сетью (MAN), глобальной сетью (WAN), интернет-сетью (IAN или облаком) и т.п. или любой их комбинацией. Также могут быть предусмотрены известные методы связи которые обеспечивают среду для передачи данных между ними. В некоторых вариантах осуществления, сеть 160 может быть единственной сетью или комбинацией различных сетей. Сеть 160 может включать в себя, но без ограничения, локальную сеть, глобальную сеть, публичную сеть, частную сеть, беспроводную LAN, виртуальную сеть, городскую сеть, публичную коммутируемую телефонную сеть или их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, сеть 160 может включать в себя различные сетевые точки доступа, например, проводные или беспроводные точки доступа, базовые станции или сетевые точки коммутации, посредством которых источник данных может соединяться с сетью 160, и информация может передаваться через сеть 160.
[76] В некоторых вариантах осуществления, два или более устройств 110 формирования изображения, контроллер 120, система 130 обработки изображений, хранилище 140 и устройство 150 ввода/вывода могут непосредственно подключаться или осуществлять связь друг с другом. В некоторых вариантах осуществления, устройство 110 формирования изображения, контроллер 120, система 130 обработки изображений, хранилище 140 и устройство 150 ввода/вывода может подключаться или осуществлять связь друг с другом через сеть 160. В некоторых вариантах осуществления, устройство 110 формирования изображения, контроллер 120, система 130 обработки изображений, хранилище 140 и устройство 150 ввода/вывода может подключаться или осуществлять связь друг с другом через промежуточный блок (не показан). Промежуточный блок может быть видимым компонентом или невидимым полем (радио, оптическим, акустическим, электромагнитной индукцией и т.д.). Соединение между различными блоками может быть проводным или беспроводным. Проводное соединение может включать в себя металлический кабель, оптический кабель, гибридный кабель, интерфейс и т.п. или любую их комбинацию. Беспроводное соединение может включать в себя локальную сеть (LAN), глобальную сеть (WAN), Bluetooth, ZigBee, ближнюю бесконтактную связь (NFC) и т.п. или любую их комбинацию. Сеть 160, которую можно использовать в связи с описанной здесь настоящей системой, не претендует на полноту и не является ограничением.
[77] Описанная здесь система формирования изображения призвана лишь иллюстрировать пример, и не призвана ограничивать объем настоящей заявки. Система формирования изображения может находить применение в различных областях, например, медицине или промышленности. Устройство 110 формирования изображения можно использовать для внутреннего обследования компонентов, в том числе, например, обнаружения трещин, охранного сканирования, анализа отказов, метрологии, анализа сборки, анализа пустот, анализа толщины стен и т.п. или любой их комбинации. Специалисты в данной области техники, на основании основных принципов соединения между различными компонентами, могут вносить изменения в компоненты и соединение между блоками, не отклоняясь от принципов. Модификации и вариации не выходят за рамки объема вышеописанной заявки. В некоторых вариантах осуществления, эти компоненты могут быть независимыми, и в некоторых вариантах осуществления, часть компонентов может интегрироваться в один компонент, чтобы работать совместно.
[78] На фиг. 2-A показана схема, демонстрирующая иллюстративную систему 130 обработки изображений согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг. 2-A, система 130 обработки изображений может включать в себя блок 201 получения изображения, блок 202 разложения, блок 203 преобразования и блок 204 реконструкции.
[79] В некоторых вариантах осуществления, блок 201 получения изображения может получать изображение. Изображение может представлять собой 2D изображение или 3D изображение. 2D изображение может включать в себя множество пикселей. 3D изображение может включать в себя множество вокселей. Пиксель/воксель может иметь соответствующее значение, включающее в себя, например, яркость, цвет, уровень серого и т.п. или любую их комбинацию. Для краткости, пиксель или воксель может именоваться элементом. Элемент может представлять собой пиксель 2D изображения или воксель 3D изображения. В некоторых вариантах осуществления, блок 201 получения изображения может получать сигнал и/или данные, представляющие изображение. Сигнал может принимать различные формы, в том числе, электромагнитную форму, оптическую форму и т.п. или любую пригодную их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, данные изображения могут включать в себя необработанные данные, обработанные данные, данные управления, данные взаимодействия, данные изображения, видеоданные, аналоговые данные, цифровые данные и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, полученное изображение может включать в себя исходное изображение, область, представляющую интерес (ROI) исходного изображения, любое изображение, сгенерированное в процедуре обработки изображений, и т.п. или любую их комбинацию.
[80] Исходное изображение может представлять собой изображение, первоначально полученное блоком 201 получения изображения. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение может генерироваться устройством 110 формирования изображения. Например, исходное изображение может представлять собой первоначальное изображение, которое может захватываться системой КТ, системой ПЭТ, системой МРТ и т.п. или любой их комбинацией. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение может быть получено из хранилища 140, устройства 150 ввода/вывода или внешнего устройства хранения данных через сеть 160. Например, исходное изображение может быть обработанным изображением, которое может ранее храниться в хранилище 140. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение может обрабатываться блоком 201 получения изображения, и может генерироваться целевое изображение. Целевое изображение может представлять собой изображение, которое можно разлагаться, преобразовываться, реконструироваться и/или улучшаться системой 130 обработки изображений.
[81] Изображение ROI может включать в себя область, представляющую интерес, исходного изображения. Область, представляющая интерес, может представлять собой участок исходного изображения, который может включать в себя информацию, представляющую интерес, включающую в себя, например, ткань, представляющую интерес, орган, представляющий интерес, фон, представляющий интерес, патологическое изменение, представляющее интерес, любую область, представляющую интерес, в исходном изображении и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, ROI можно извлекать из исходного изображения, и можно получать изображение ROI. Например, орган, представляющий интерес, можно извлекать из исходного изображения, и может генерироваться изображение органа. Изображение органа может включать в себя легкое, молочную железу, часть скелета, часть мышцы, глаз, любую часть тела и т.п. или любую их комбинацию. Лишь в порядке примера, изображение органа может быть изображением молочной железы извлеченный из КТ-изображения грудной клетки.
[82] В некоторых вариантах осуществления, изображение, полученное блоком 201 получения изображения, может быть получено от устройства 110 формирования изображения, хранилища 140, устройства 150 ввода/вывода, внешнего устройства хранения данных через сеть 160, любого компонента системы 130 обработки изображений и т.п. или любой их комбинации. В некоторых вариантах осуществления, полученное изображение может обрабатываться блоком 202 разложения, блок 203 преобразования и/или блоком 204 реконструкции. Например, полученное изображение может разлагаться блоком 202 разложения для улучшения изображения. В некоторых вариантах осуществления, изображение, полученное может храниться в хранилище 140, отображаться устройством 150 ввода/вывода, передаваться на терминал или внешнее устройство хранения данных через сеть 160 и т.п. или любую их комбинацию.
[83] В некоторых вариантах осуществления, блок 202 разложения может разлагать целевое изображение, полученное блоком 201 получения изображения. Как показано на фиг. 2-A, блок 202 разложения может включать в себя первый блок 202-1 разложения, второй блок 202-2 разложения и/или N-й блок 202-N разложения, в котором N может быть целым числом. В некоторых вариантах осуществления, по меньшей мере, два блока разложения могут использовать один и тот же алгоритм разложения. В некоторых вариантах осуществления, по меньшей мере, два блока разложения могут использовать различные алгоритмы разложения.
[84] В некоторых вариантах осуществления, блок 202 разложения может разлагать изображение на один или более слоев. В некоторых вариантах осуществления, разложение изображения может относиться к делению или разложению изображения на один или более слоев изображения на основании уровней серого элементов изображения, частот изображения и т.д. Слой изображения может включать в себя два или более подызображений. Например, слой изображения может включать в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение могут определяться на основании одного или более частотных порогов. Например, подызображение с частотами, меньшими или равными частотному порогу Tf, можно определить как низкочастотное подызображение. В порядке другого примера, a подызображение с частотами, большими или равными частотному порогу Tf, можно определить как высокочастотное подызображение. Порог Tf может заранее определяться согласно настройке по умолчанию системы 130 обработки изображений или определяться пользователем через GUI устройства 150 ввода/вывода. В некоторых вариантах осуществления, порог Tf можно регулировать на основании эффективности обработки изображения в системе 130 обработки изображений. В некоторых вариантах осуществления, блок 202 разложения может дополнительно разлагать подызображение на один или более слоев. Например, блок 202 разложения может разлагать низкочастотное подызображение или высокочастотное подызображение на один или более слоев. В некоторых вариантах осуществления, блок 202 разложения может разлагать низкочастотное подызображение в первом слое на низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение во второй слое. В некоторых вариантах осуществления, блок 202 разложения может разлагать низкочастотное подызображение во второй слое на низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение в третьем слое.
[85] В некоторых вариантах осуществления, первый блок 202-1 разложения может разлагать изображение (или подызображение) на основе первого алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, второй блок 202-2 разложения может разлагать изображение (или подызображение) на основе второго алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, N-й блок 202-N разложения может разлагать изображение (или подызображение) на основе N-го алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, алгоритм разложения может включать в себя вейвлетное преобразование, двусторонняя фильтрация, алгоритм Фурье, дискретное косинусное преобразование, преобразование Лапласа, любой алгоритм, способный к разложению изображения и т.п. или любую их комбинацию. Вейвлетное преобразование может включать в себя непрерывное вейвлетное преобразование, дискретное вейвлетное преобразование (DWT), быстрое вейвлетное преобразование (FWT), схему подъема и обобщенную схему подъема, разложение на вейвлетные пакеты, стационарное вейвлетное преобразование, дробное преобразование Фурье, дробное вейвлетное преобразование и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, по меньшей мере, два блока разложения могут использовать различные алгоритмы разложения. Например, первый блок 202-1 разложения может разлагать изображение на основе преобразования Лапласа, и второй блок 202-2 разложения может разлагать изображение на основе вейвлетного преобразования. В порядке другого примера, первый блок 202-1 разложения может разлагать изображение на основе вейвлетного преобразования, и второй блок 202-2 разложения может разлагать изображение на основе преобразования Лапласа.
[86] В некоторых вариантах осуществления, первый блок 202-1 разложения может разлагать изображение (или подызображение) на один или более слоев на основе первого алгоритма разложения. Например, первый блок 202-1 разложения может разлагать изображение (или подызображение) на два или более подызображений в первом слое на основе первого алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, первый блок 202-1 разложения может дополнительно разлагать подызображение в первом слое на два или более подызображений во второй слое на основе первого алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, первый блок 202-1 разложения может дополнительно разлагать подызображение в L-ом слое на два или более подызображений в (L+1)-ом слое на основе первого алгоритма разложения, в котором L может быть целым числом, большим 2. Например, первый блок 202-1 разложения может разлагать изображение (или подызображение) на 3 слоя на основе вейвлетного преобразования, в котором каждый слой может включать в себя высокочастотное подызображение и низкочастотное подызображение, подызображения во втором слое могут генерироваться из низкочастотного подызображения в первом слое, и подызображения в третьем слое могут генерироваться из низкочастотного подызображения во втором слое.
[87] В некоторых вариантах осуществления, второй блок 202-2 разложения может разлагать изображение (или подызображение) на один или более слоев на основе второго алгоритма разложения. Например, второй блок 202-2 разложения может разлагать изображение (или подызображение) на два или более подызображений в первом слое на основе второго алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, второй блок 202-2 разложения может дополнительно разлагать подызображение в первом слое на два или более подызображений во второй слое на основе второго алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, второй блок 202-2 разложения может дополнительно разлагать подызображение в L-ом слое на два или более подызображений в (L+1)-ом слое на основе второго алгоритма разложения, в котором L может быть целым числом, большим 2. Например, второй блок 202-2 разложения может разлагать изображение (или подызображение) на 5 слоев на основе преобразования Лапласа, в котором каждый слой может включать в себя высокочастотное подызображение и низкочастотное подызображение. Подызображения во втором слое могут генерироваться из низкочастотного подызображения в первом слое. Подызображения в третьем слое могут генерироваться из низкочастотного подызображения во втором слое. Подызображения в четвертом слое могут генерироваться из низкочастотного подызображения в третьем слое. Подызображения в пятом слое могут генерироваться из низкочастотного подызображения в четвертом слое.
[88] В некоторых вариантах осуществления, N-й блок 202-N разложения может разлагать изображение (или подызображение) на один или более слоев на основе N-го алгоритма разложения. Например, N-й блок 202-N разложения может разлагать изображение (или подызображение) на два или более подызображений в первом слое на основе N-го алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, N-й блок 202-N разложения может дополнительно разлагать подызображение в первом слое на два или более подызображений во второй слое на основе N-го алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, N-й блок 202-N разложения может дополнительно разлагать подызображение в L-ом слое на два или более подызображений в (L+1)-ом слое на основе N-го алгоритма разложения, в котором L может быть целым числом, большим 2.
[89] В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться первым блоком 202-1 разложения на один или более слоев. В некоторых вариантах осуществления, подызображение(я) в одном из слоев, сгенерированных первым блоком 202-1 разложения, может(ут) дополнительно разлагаться вторым блоком 202-2 разложения на один или более слоев, включающих в себя подызображения. В некоторых вариантах осуществления, подызображение, сгенерированное вторым блоком 202-2 разложения, может дополнительно разлагаться N-ым блоком 202-N разложения. Например, первый блок 202-1 разложения может разлагать изображение на первый слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение. Низкочастотное подызображение, сгенерированное первым блоком 202-1 разложения, может дополнительно разлагаться вторым блоком 202-2 разложения на низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение второго слоя. Низкочастотное подызображение во втором слое, сгенерированном вторым блоком 202-2 разложения, может разлагаться N-ым блоком 202-N разложения на низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение. В некоторых вариантах осуществления, блок 202 разложения может разлагать изображение на не менее, чем 2 слоя (например, 5 слоев), на основании одного и того же алгоритма разложения или различных алгоритмов разложения.
[90] В некоторых вариантах осуществления, изображение(я) и/или подызображение(я), сгенерированное(ые) блоком 202 разложения, может(ут) получаться блоком 201 получения изображения, обрабатываться блоком 203 преобразования, подаваться на блок 204 реконструкции, сохраняться в хранилище 140, передаваться через сеть 160 и т.п. или любую их комбинацию. Например, два или более подызображений могут реконструироваться блоком 204 реконструкции в обработанное изображение.
[91] Блок 203 преобразования может преобразовывать целевое изображение или подызображение. Изображение (или подызображение), подлежащее преобразованию, может быть получено от блока 201 получения изображения или блока 202 разложения. В некоторых вариантах осуществления, блок 203 преобразования может изменять значение(я) одного или более элементов в изображении (или подызображении). Как показано на фиг. 2-A, блок 203 преобразования может включать в себя блок 203-1 преобразования уровня серого, блок 203-2 преобразования веса, блок 203-3 улучшения и блок 203-4 повышающей дискретизации.
[92] Блок 203-1 преобразования уровня серого может преобразовывать уровень(ни) серого одного или более элементов в целевом изображении (или подызображении). В некоторых вариантах осуществления, блок 203-1 преобразования уровня серого может преобразовывать уровень(ни) серого одного или более элементов в целевом изображении (или подызображении) для регулировки уровня(ней) серого элементов ROI, повышать качество целевого изображения (или подызображения), снижать шум и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, блок 203-1 преобразования уровня серого может преобразовывать изображение (или подызображение) на основании одного или более методом преобразования. Метод преобразования может базироваться на функции преобразования, правиле преобразования, кривой преобразования и т.п. или любой их комбинации. Фиг. 5-A и фиг. 8 демонстрируют иллюстративные кривые преобразования. В некоторых вариантах осуществления, блок 203-1 преобразования уровня серого может преобразовывать различные уровни серого на основании различных методов преобразования. В некоторых вариантах осуществления, уровень серого может быть представлен целым числом. Уровень серого может быть заключен в диапазоне. Например, диапазон уровня серого может располагаться между 0 и 1 или между 1 и 255.
[93] В некоторых вариантах осуществления, уровень серого может представлять интенсивность элемента в изображении градации серого. В некоторых вариантах осуществления, уровень серого может представлять интенсивность элемента в единственном цветовом канале цветного изображения (или подызображения). Цветное изображение (или подызображение) может иметь цветовое пространство, включающее в себя пространство красный/зеленый/синий (RGB), пространство оттенок/насыщенность/яркость (HIS), пространство оттенок/насыщенность/светлость (HSL), пространство оттенок/насыщенность/значение (HSV), пространство Международного комитета по цветоведению (CIE), пространство оттенок/насыщенность/интенсивность (HSI), или любое другое цветовое пространство, которое может представлять человеческое цветовосприятие, или любую их комбинацию. Например, уровень серого может представлять интенсивность в красном канале цветного изображения в пространстве RGB.
[94] В некоторых вариантах осуществления, метод(ы) преобразования может(ут) изменяться на основании результата преобразования, сгенерированного блоком 203-1 преобразования уровня серого, сохраненного в хранилище 140, или полученного из сети 160. Метод(ы) преобразования можно использовать для сжатия или улучшения уровня(ей) серого одного или более элементов. В некоторых вариантах осуществления, кривая преобразования может генерироваться на основании характеристической кривой. Характеристическая кривая может определяться на основании исходного изображения, ROI, края ROI, изображения ROI или подызображения. Например, характеристическая кривая может определяться на основании низкочастотного подызображения (например, низкочастотного подызображения, сгенерированного блоком 202 разложения). В некоторых вариантах осуществления, характеристическая кривая может быть представлена минимальным(и) расстоянием(ями) по горизонтальной оси и соответствующим(и) уровнем(ями) серого элементов в низкочастотном подызображении по вертикальной оси. В некоторых вариантах осуществления, горизонтальная ось может означать ось X декартовой системы координат. В некоторых вариантах осуществления, вертикальная ось может означать ось Y декартовой системы координат.
[95] Блок 203-2 преобразования веса может преобразовывать уровень серого элемента в целевом изображении (или подызображении) на основании одного или более весовых коэффициентов или весовом изображении. В некоторых вариантах осуществления, блок 203-2 преобразования веса может преобразовывать уровень(ни) серого для снижения шума, снижения спеклового артефакта, повышения контрастности изображения и т.п. или любой их комбинации. В некоторых вариантах осуществления, весовое изображение может определяться на основании целевого изображения (или подызображения). Например, целевое подызображение может быть высокочастотным подызображением, сгенерированным блоком 202 разложения, и весовое изображение может генерироваться на основании значений (например, уровня(ней) серого, значения(й) яркости и т.д.) одного или более элементов в высокочастотном подызображении. В порядке другого примера, подызображение может быть низкочастотным подызображением, сгенерированным блоком 202 разложения, и весовое изображение может генерироваться на основании значений (например, уровня(ней) серого, значения(й) яркости и т.д.) одного или более элементов в низкочастотном подызображении.
[96] Блок 203-3 улучшения может улучшать целевое изображение (или подызображение). В некоторых вариантах осуществления, блок 203-3 улучшения может улучшать изображение (или подызображение) на основании линейного улучшения и/или нелинейного улучшения. Линейное улучшение может включать в себя метод контрастности между максимумом и минимумом, метод процентной контрастности и метод кусочной контрастности и т.п. или любую их комбинацию. Нелинейное улучшение может включать в себя метод выравнивания гистограммы, адаптивный метод выравнивания гистограммы, метод гомоморфной фильтрации и нечеткую маску и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, блок 203-3 улучшения может улучшать целевое подызображение, сгенерированное блоком 202 разложения. Например, блок 203-3 улучшения может улучшать высокочастотное подызображение или низкочастотное подызображение, разложенные первым блоком 202-1 разложения, вторым блоком 202-2 разложения или N-ым блоком 202-N разложения.
[97] Блок 203-4 повышающей дискретизации может дискретизировать с повышением целевое изображение (или подызображение). В некоторых вариантах осуществления, блок 203-4 повышающей дискретизации может дискретизировать с повышением целевое изображение (или подызображение) на основании одного или более процессов интерполяции, включающих в себя, например, кусочо-постоянную интерполяцию, линейную интерполяцию, полиномиальную интерполяция, сплайновую интерполяцию и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, одно или более подызображений могут дискретизироваться с повышением блоком 203-4 повышающей дискретизации. Например, высокочастотное(ые) подызображение(я) и/или низкочастотное(ые) подызображение(я), сгенерированное(ые) блоком 202 разложения, может(ут) интерполироваться блоком 203-4 повышающей дискретизации.
[98] В некоторых вариантах осуществления, изображение и/или подызображение, преобразованное блоком 203 преобразования может разлагаться блоком 202 разложения, реконструироваться блоком 204 реконструкции, сохраняться в хранилище 140, отображаться устройством 150 ввода/вывода или передаваться через сеть 160. В некоторых вариантах осуществления, два или более подызображений, преобразованных одним и тем же блоком в блоке 203 преобразования можно реконструировать в составное изображение. Например, два или более подызображений, преобразованных блоком 203-1 преобразования уровня серого, могут реконструироваться блоком 204 реконструкции в составное изображение. В некоторых вариантах осуществления, можно реконструировать изображение и/или подызображение, преобразованное двумя или более блоками в блоке 203 преобразования. Например, низкочастотное подызображение, преобразованное блоком 203-1 преобразования уровня серого, и высокочастотное подызображение, преобразованное блоком 203-2 преобразования веса, можно реконструировать в составное изображение.
[99] Блок 204 реконструкции может реконструировать изображение на основании двух или более изображений (или подызображений). Изображения (или подызображения) можно получать от блока 201 получения изображения, блока 202 разложения, блока 203 преобразования, хранилища 140, устройства 150 ввода/вывода, или внешнего устройства хранения данных через сеть 160. В некоторых вариантах осуществления, блок 204 реконструкции может реконструировать изображение на основании метода, включающего в себя, например, алгоритм фильтра обратной проекции, алгоритм итерационной реконструкции, алгоритм локальной реконструкции, алгоритм дерева множественной аддитивной регрессии, алгоритм случайного преобразования, алгоритм преобразования Фурье и т.п. или любую их комбинацию.
[100] На фиг. 2-B показана блок-схема операций иллюстративного процесса обработки изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Процесс может включать в себя получение 211 изображения, разложение 212 изображения, преобразование 213 изображения и реконструкцию 214 изображения.
[101] На этапе 211 изображение может получаться блоком 201 получения изображения. Изображение можно получать от устройства 110 формирования изображения, хранилища 140, устройства 150 ввода/вывода, сети 160, любого компонента системы 130 обработки изображений и т.п. или любой их комбинации. Полученное изображение может включать в себя исходное изображение, изображение ROI, любое изображение, сгенерированное в процедуре обработки изображений и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, информация может извлекаться из исходного изображения блоком 201 получения изображения, и может генерироваться целевое изображение. Например, область, представляющую интерес, можно извлекать из исходного изображения блоком 201 получения изображения, и можно генерировать изображение ROI. Исходное изображение и/или целевое изображение может обрабатываться в последующей процедуре.
[102] В некоторых вариантах осуществления, изображение, полученное на этапе 211, может быть 2D изображением или 3D изображением. В некоторых вариантах осуществления, полученное изображение может быть изображением уровней серого или цветным изображением. В некоторых вариантах осуществления, полученное изображение может быть медицинским изображением, например, КТ-изображением, МРТ-изображением, ПЭТ-изображением и т.п. или любой их комбинацией.
[103] В некоторых вариантах осуществления, изображение, полученное на этапе 211, может поступать на блок 202 разложения, блок 204 реконструкции, устройство 150 ввода/вывода и т.п. или любую их комбинацию. Например, изображение молочной железы, полученное на этапе 211, может использоваться для генерации одного или более подызображений блоком 202 разложения. В некоторых вариантах осуществления, изображение может сохраняться в хранилище 140, внешнем устройстве хранения данных через сеть 160, любом компоненте, способном к хранению, и т.п. или любой их комбинации.
[104] На этапе 212 может разлагаться изображение, полученное или сгенерированное на этапе 211. Разложение может осуществляться блоком 202 разложения. В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться на один или более слоев. В некоторых вариантах осуществления, блок 202 разложения может использовать один или более алгоритмов разложения для разложения изображения. Алгоритм разложения может включать в себя алгоритм двусторонней фильтрации, алгоритм вейвлетной фильтрации, преобразование Лапласа, алгоритм внутреннего разложения изображения и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться различными блоками разложения. Например, изображение может разлагаться первым блоком 202-1 разложения и/или вторым блоком 202-2 разложения. В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться на основании подызображения. Например, изображение может разлагаться на первый слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, первым блоком 202-1 разложения. Низкочастотное подызображение в первом слое может разлагаться на второй слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение вторым блоком 202-2 разложения. Аналогично, низкочастотное подызображение во втором слое может дополнительно разлагаться на N-й слой N-ым блоком 202-N разложения. В некоторых вариантах осуществления, одно или более из подызображений, полученных после разложения, может недодискретизироваться. Например, если блок 202 разложения разлагает изображение с использованием вейвлетного преобразования или преобразования Лапласа, полученные подызображения могут недодискретизироваться.
[105] В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться блоком 202 разложения на L слоев. Например, изображение может разлагаться первым блоком 202-1 разложения на первый слой. Первый слой может включать в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное изображение. Низкочастотное подызображение в первом слое может дополнительно разлагаться первым блоком 202-1 разложения на второй слой. Низкочастотное подызображение во втором слое может дополнительно разлагаться первым блоком 202-1 разложения на третий слой. Аналогично, низкочастотное подызображение в (L-1)-ом слое может дополнительно разлагаться первым блоком 202-1 разложения на L-й слой. Аналогично, изображение может разлагаться блоком 202 разложения на L'+N слоев. Например, изображение может разлагаться вторым блоком 202-2 разложения на L'+N слой. В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться двумя или более из блоков разложения (например, первым блоком 202-1 разложения, вторым блоком 202-2 разложения, N-ым блоком 202-N разложения и т.д.) на L слоев. Например, изображение может разлагаться первым блоком 202-1 разложения на первый слой. Первый слой может включать в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное изображение. Низкочастотное подызображение или высокочастотное изображение в первом слое может дополнительно разлагаться вторым блоком 202-2 разложения на второй слой. Аналогично, низкочастотное подызображение или высокочастотное изображение в (L-1)-ом слое может дополнительно разлагаться N-ым блоком 202-N разложения на L-й слой. В некоторых вариантах осуществления, два или более из блоков разложения могут использовать один и тот же алгоритм разложения или различные алгоритмы разложения. В некоторых вариантах осуществления, два или более из блоков разложения могут использовать один и тот же параметр из различных параметров с одним и тем же алгоритмом разложения.
[106] На этапе 213 можно преобразовывать изображение(я), полученное(ые) на этапе 211 и/или подызображение(я), сгенерированное(ые) на этапе 212. Блок 203 преобразования может осуществлять 213. В некоторых вариантах осуществления, одно или более из изображений (и/или подызображений) может преобразовываться блоком 203-1 преобразования уровня серого на основании кривой преобразования уровня серого. Кривая преобразования уровня серого может определяться блоком 203-1 преобразования уровня серого на основании уровней серого элементов в изображениях (и/или подызображениях), подлежащих преобразованию. В некоторых вариантах осуществления, одно или более из изображений (и/или подызображений) может преобразовываться блоком 203-2 преобразования веса на основании весового изображения. Весовое изображение может определяться блоком 203-2 преобразования веса на основании изображений (и/или подызображений), подлежащих преобразованию. В некоторых вариантах осуществления, на этапе 212, одно или более из изображений (и/или подызображений) могут улучшаться блоком 203-3 улучшения. Например, высокочастотное подызображение можно улучшать с использованием методом выравнивания гистограммы. В некоторых вариантах осуществления, одно или более из изображений (и/или подызображений) могут дискретизироваться с повышением блоком 203-4 повышающей дискретизации. Например, высокочастотное подызображение может дискретизироваться с повышением посредством линейной интерполяции. В некоторых вариантах осуществления, одно или более изображений (или подызображений) можно заменять другим изображением (или подызображением). Например, высокочастотное подызображение (или низкочастотное подызображение) в x-ом (x может быть целым числом) слое, сгенерированном на основе первого алгоритма разложения, можно заменить высокочастотным подызображением (или низкочастотным подызображением) в x-ом слое, сгенерированном на основе второго алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, два или более из преобразованных изображений (и/или подызображений) можно использовать для реконструкции составного изображения в последующей процедуре.
[107] На этапе 214, составное изображение (или подызображение) можно реконструировать на основании двух или более разложенных изображений (и/или подызображений), сгенерированных на этапе 213. Блок 204 реконструкции может осуществлять этап 214. В некоторых вариантах осуществления, два или более подызображений в одном и том же слое можно использовать для реконструкции изображения (или подызображения) в другом слое. Например, первый слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, можно использовать для реконструкции составного изображения. В порядке другого примера, второй слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, можно использовать для реконструкции низкочастотного подызображения в первом слое. В некоторых вариантах осуществления, реконструированное низкочастотное подызображение в первом слое совместно с высоким подызображением в первом слое можно дополнительно использовать для реконструкции составного изображения. В некоторых вариантах осуществления, реконструированное изображение может иметь улучшенную информацию по сравнению с исходным изображением. Например, в реконструированном изображении можно улучшать контрастность изображения и/или информацию края. В порядке другого примера, информация шума в реконструированном изображении может сокращаться или удаляться. В некоторых вариантах осуществления, изображение (или подызображение), реконструированное на этапе 214 может затем передаваться и/или обеспечиваться на блок 201 получения изображения, блок 202 разложения, блок 203 преобразования, хранилище 140, устройство 150 ввода/вывода, сеть 160 и т.п. или любую их комбинацию. Например, реконструированное изображение может отображаться на устройстве 150 ввода/вывода. В порядке другого примера, реконструированное изображение может храниться в хранилище 140 или внешнем устройстве хранения данных через сеть 160.
[108] На фиг. 3-A показана схема, демонстрирующая иллюстративный блок 201 получения изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг. 3-A, блок 201 получения изображения может включать в себя блок 301 получения исходного изображения, блок 302 извлечения области, представляющей интерес (ROI), блок 303 извлечения края ROI и блок 304 определения изображения ROI.
[109] Блок 301 получения исходного изображения может получать исходное изображение. Исходное изображение может включать в себя изображение, полученное от устройства 110 формирования изображения, хранилища 140 и/или внешнего устройства хранения данных через сеть 160. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение может быть обработанным изображением, сгенерированным блоком 202 разложения, блоком 203 преобразования и/или блоком 204 реконструкции. В некоторых вариантах осуществления, ROI и/или край ROI можно извлекать из исходного изображения. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение может обрабатываться для генерации изображения ROI. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение может разлагаться блоком 202 разложения и/или преобразовываться блоком 203 преобразования. Например, КТ-изображение молочной железы можно получать в качестве исходного изображения, и исходное изображение может разлагаться на один или более слоев блоком 202 разложения. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение может генерироваться системой FFDM или системой DBT. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение может быть указано как позитивное изображение, в котором уровни серого элементов фона могут быть выше, чем в области, представляющей интерес. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение может быть указано как негативное изображение, в котором уровни серого элементов фона могут быть ниже, чем в области, представляющей интерес.
[110] Блок 302 извлечения области, представляющей интерес (ROI), может извлекать ROI из исходного изображения. В некоторых вариантах осуществления, ROI может включать в себя область изображения, причем область соответствует ткани, органу, опухоли и т.п. или любой их комбинации. Например, ROI может включать в себя область изображения, причем область соответствует молочной железе, области легкого, области скелета, области печени, области мозга, области почки, любой области тела и т.п. или любой их комбинации.
[111] Для краткости, изображение или его участок (например, ROI в изображении), соответствующее объекту (например, ткани, органу, опухоли и т.д. субъекта (например, пациента и т.д.)) может именоваться изображением или его участком (например, ROI) или включать в себя объект, или сам объект. Например, ROI, соответствующая изображению печени, можно описать как ROI, включающую в себя печень. В порядке другого примера, изображение печени или включающее в себя печень, может именоваться изображением печени или просто печенью. Для краткости, обрабатываемый участок изображения, соответствующий объекту (например, извлеченный, сегментированный и т.д.), можно описать как обрабатываемый объект. Например, участок изображения, соответствующий печени, извлекаемый из остатка изображения, можно описать как извлекаемую печень.
[112] В некоторых вариантах осуществления, ROI может включать в себя частичную область ткани, органа, опухоли и т.п. или любой их комбинацией. В некоторых вариантах осуществления, частичная область может включать в себя область центра или близкой к центру ткани, органа, опухоли и т.п. или любой их комбинации. В некоторых вариантах осуществления, частичная область может включать в себя область с элементами, уровни серого которых могут находиться в определенном диапазоне. В некоторых вариантах осуществления, ROI можно извлекать для обеспечения изображения ROI. Например, область молочной железы можно извлекать для генерации изображения молочной железы.
[113] Блок 303 извлечения края ROI может извлекать край ROI из исходного изображения. Край ROI может означать край ткани, органа, опухоли, представляющей интерес, и т.д. Например, край ROI может означать край молочной железы, край легкого, край скелета, край печени, край мозга, край почки, край любой области тела и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, извлеченный край ROI можно использовать для генерации изображения ROI.
[114] Блок 304 определения изображения ROI может определять изображение ROI. Изображение ROI может представлять собой изображение с ROI и/или краем ROI, который можно извлекать из исходного изображения. Блок 304 определения изображения ROI может определять изображение ROI на основании ROI, извлеченной блоком 302 извлечения ROI, и/или края ROI, извлеченного блоком 303 извлечения края ROI. В некоторых вариантах осуществления, изображение ROI может включать в себя изображение молочной железы, изображение легкого, изображение скелета, изображение печени, изображение мозга, изображение почки, любой части тела и т.п. или любую их комбинацию. Например, изображение молочной железы может определяться на основании области молочной железы и края области молочной железы. В некоторых вариантах осуществления, изображение ROI может не включать в себя фон исходного изображения. Например, изображение молочной железы может исключать фон грудной клетки в исходном изображении. В некоторых вариантах осуществления, изображение ROI может разлагаться блоком 202 разложения. Например, изображение молочной железы может разлагаться блоком 202 разложения на низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение.
[115] На фиг. 3-B показана блок-схема операций иллюстративного процесса получения изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Процесс может включать в себя получение 311 исходного изображения, извлечение 312 ROI, извлечение 313 край ROI и определение 314 изображения ROI.
[116] На этапе 311, исходное изображение может получаться блоком 301 получения исходного изображения. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение можно получать от устройства 110 формирования изображения, хранилища 140 внешнего устройства хранения данных через сеть 160 и т.п. или любой их комбинации. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение может быть КТ-изображением, МРТ-изображением, ПЭТ-изображением, инфракрасным изображением и т.п. или любой их комбинацией. Например, устройство 110 формирования изображения может генерировать КТ-изображение грудной клетки, и КТ-изображение грудной клетки может получаться блоком 301 получения исходного изображения на этапе 311. В некоторых вариантах осуществления, исходное изображение можно преобразовывать в изображение в логарифмической области на основе логарифмического преобразования. Изображение в логарифмической области может обрабатываться в последующих операциях.
[117] На этапе 312, ROI можно извлекать на основании исходного изображения, полученного на этапе 311. Операция 312 может осуществляться блоком 302 извлечения ROI. В некоторых вариантах осуществления, ROI можно извлекать на основе одного или более алгоритмов сегментирования, включающих в себя, например, метод OSTU, водораздельный алгоритм, пороговое сегментирование, сегментирование роста области, сегментирование реконструкции 3D на основе энергии, сегментирование на основе набора уровней, сегментирование разделения и/или объединения областей, сегментирование отслеживания края, распознавание статистического шаблона, сегментирование кластеризации C-средства, сегментирование деформируемой модели, сегментирование поиска на графе, сегментирование нейронной сети, сегментирование минимального геодезического пути, сегментирование отслеживания цели, сегментирование на основе атласа, сегментирование на основе правил, сегментирование соединенных поверхностей, сегментирование на основе модели, сегментирование деформируемого организма и т.п. или любую их комбинацию.
[118] В некоторых вариантах осуществления, ROI можно извлекать на основании уровней серого исходного изображения. В некоторых вариантах осуществления, гистограмма серого может генерироваться на основании исходного изображения. В некоторых вариантах осуществления, ROI можно извлекать на основании гистограммы серого. В некоторых вариантах осуществления, алгоритм сегментирования может определяться согласно характеристикам гистограммы серого. Например, гистограмма серого исходного изображения молочной железы может иметь двойные пики, с учетом метода OSTU может иметь относительно высокую эффективность и точность для гистограммы серого с двойными пиками, метод OSTU можно использовать для сегментирования исходного изображения. В порядке другого примера, водораздельный алгоритм можно использовать для извлечения области молочной железы.
[119] В некоторых вариантах осуществления, алгоритмы для извлечения ROI могут храниться в блоке 302 извлечения ROI, хранилище 140, сети 160 или другом мобильном устройстве хранения. Иллюстративный мобильное устройство хранения может включать в себя флэш-носитель, флоппи-диск, оптический диск, карта памяти, zip-диск, магнитную ленту и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, алгоритмы для извлечения ROI могут извлекаться из одного или более внешних устройств хранения данных через сеть 160.
[120] На этапе 313 край ROI (например, край молочной железы) можно извлекать на основании исходного изображения, полученного на этапе 311. Операция 313 может осуществляться блоком 303 извлечения края ROI. В некоторых вариантах осуществления, край ROI можно извлекать на основании характеристик изменение уровня серого края. В некоторых вариантах осуществления, уровни серого элементов края ROI могут быть аналогичны уровням серого фона. В некоторых вариантах осуществления, край ROI может иметь изменения уровней серого элементов края ROI. В некоторых вариантах осуществления, до извлечения края ROI, можно улучшать уровни серого элементов края ROI, и, таким образом, край ROI можно лучше отличать от фона, и можно облегчать извлечение края ROI. В некоторых вариантах осуществления, если исходное изображение является изображением FFDM, исходное изображение может иметь различные уровни шума вследствие, например, изменения дозы рентгеновского излучения. В некоторых вариантах осуществления, уровень шума исходного изображения может оказывать влияние на уровни серого элементов края ROI, если уровни серого улучшены. В некоторых вариантах осуществления, для снижения или устранения влияния шума, процесс устранения шумов может осуществляться до улучшения уровней серого элементов края ROI. В некоторых вариантах осуществления, с учетом того, что ослабление рентгеновского излучения подчиняется экспоненциальному закону, для снижения вычислительной сложности и/или повышения эффективности извлечения края ROI, край ROI можно извлекать на основании изображения в логарифмической области, полученного из исходного изображения.
[121] В некоторых вариантах осуществления, изображение в логарифмической области можно обесшумливать на основе алгоритма устранения шумов. Алгоритм устранения шумов может включать в себя алгоритм гауссовой фильтрации, алгоритм фильтрации среднего, алгоритм нелокальных средних (NLM), алгоритм блочного метода трехмерного пространства (BM3D), алгоритм полного изменения, алгоритм дифференциальных уравнений в частичных производных (PDE), алгоритм вейвлетного порога и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, на этапе 313, обесшумленное изображение в логарифмической области можно предварительно обрабатывать путем преобразования уровня серого. В некоторых вариантах осуществления, преобразование уровня серого может относиться к градиентному преобразованию уровней серого элементов изображения в логарифмической области. В некоторых вариантах осуществления, градиентный оператор Собеля можно использовать в градиентном преобразовании. В некоторых вариантах осуществления, разностный алгоритм можно использовать в преобразовании уровня серого. Таким образом, может осуществляться операция дифференцирования обесшумленного изображения в логарифмической области.
[122] Следует отметить, что, в некоторых вариантах осуществления, если исходное изображение собирается непосредственно из системы FFDM, уровни серого элементов ROI могут быть ниже, чем у фона. Таким образом, уровень серого в разных областях может иметь соотношение: уровни серого элементов фона > уровни серого элементов края ROI > уровни серого элементов ROI. В некоторых вариантах осуществления, после процесса устранения шумов изображения в логарифмической области, флуктуация уровня серого может снижаться (например, уровни серого элементов фона могут иметь тенденцию находиться на одном уровне). В некоторых вариантах осуществления, после преобразования уровня серого, уровень серого в разных областях может иметь соотношение: уровни серого элементов края ROI > уровни серого элементов ROI > уровни серого элементов фона. В некоторых вариантах осуществления, устранение шумов и/или преобразование уровня серого изображения в логарифмической области позволяет избегать извлечения элементов фона в качестве элементов края ROI, что позволяет повысить точность края ROI.
[123] В некоторых вариантах осуществления, после процесса устранения шумов и преобразования уровня серого, край ROI можно извлекать из изображения в логарифмической области. В некоторых вариантах осуществления, при извлечении края ROI можно использовать метод итераций. В некоторых вариантах осуществления, после процесса устранения шумов и преобразования уровня серого, изображение в логарифмической области можно представлять данными типа плавающей точки. При использовании метода итераций при извлечении края ROI, можно использовать данные типа плавающей точки, избегая необходимости преобразования данных типа плавающей точки в целочисленные данные и потери точности изображения или качества изображения в связи с преобразованием.
[124] Метод итераций для определения края ROI может включать в себя первую итерацию, вторую итерацию и/или N-ю итерацию. Исходный порог T0 можно определить как полусумму максимального уровня серого и минимального уровня серого в обесшумленном и/или предварительно обработанном изображении в логарифмической области. В первой итерации, обесшумленное и/или предварительно обработанное изображение в логарифмической области может делиться как первая область и вторая область на основании порога T0. В первой области, уровни серого элементов могут быть больше T0. Во второй области, уровни серого элементов могут быть меньше или равны T0. В некоторых вариантах осуществления, средний уровень серого элементов первой области и второй области можно вычислять по отдельности. Например, Gfirst может представлять средний уровень серого элементов первой области, и Gsecond может представлять средний уровень серого элементов второй области. В некоторых вариантах осуществления, T0 может обновляться до значения T1, где T1 может быть равно полусумме Gfirst и Gsecond (т.е. T1=(Gfirst+Gsecond)/2).
[125] Во второй итерации, если abs(T1-T0)>1 (abs может означать абсолютное значение), обесшумленное и/или предварительно обработанное изображение в логарифмической области может дополнительно делиться как третья область и четвертая область. В третьей области, уровни серого элементов могут быть больше T1. В четвертой области, уровни серого элементов могут быть меньше или равны T1. В некоторых вариантах осуществления, средний уровень серого элементов третьей области и средний уровень серого элементов четвертой области можно вычислять по отдельности. Например, Gthird может представлять средний уровень серого элементов третьей области, и Gfourth может представлять средний уровень серого элементов четвертой области. В некоторых вариантах осуществления, T1 может обновляться до значения T2, в котором T2 может быть равно полусумме Gthird и Gfourth (т.е., T2=(Gthird+Gfourth)/2).
[126] В третьей итерации, если abs(T2-T1)>1, обесшумленное и/или предварительно обработанное изображение в логарифмической области может дополнительно делиться как пятая область и шестая область. В пятой области, уровни серого элементов могут быть больше T2. В шестой области, уровни серого элементов могут быть меньше или равны T2. В некоторых вариантах осуществления, средний уровень серого элементов пятой области и средний уровень серого элементов шестой области можно вычислять по отдельности. Например, Gfifth может представлять средний уровень серого элементов пятой области, и Gsixth может представлять средний уровень серого элементов шестой области. В некоторых вариантах осуществления, T2 может обновляться до значения T3, в котором T3 может быть равно полусумме Gfifth и Gsixth (т.е., T3=(Gfifth+Gsixth)/2). Итерация может продолжаться, пока не будет выполнено условие (T i +1-T i )<1, и обесшумленное и/или предварительно обработанное изображение в логарифмической области нельзя будет далее делить. T i +1 можно определить как порог для извлечения края ROI. Обесшумленное и/или предварительно обработанное изображение в логарифмической области может делиться на основании T i +1. Набор элементов, уровни серого которых могут быть больше T i +1, можно определить как принадлежащий краю ROI. В некоторых вариантах осуществления, порог (например, T0, T1, T2, T3, …, T i , и т.д.) в итерации можно умножать на весовой коэффициент для повышения точности края ROI. В некоторых вариантах осуществления, весовой коэффициент может определяться на основании характеристик изменения порога в ходе итерации. В некоторых вариантах осуществления, характеристики изменения порога могут относиться к изменению между двумя или более из порогов, например, T0, T1, T2, T3, …, T i +1, и т.д. В некоторых вариантах осуществления, весовой коэффициент может быть меньше 1.
[127] В некоторых вариантах осуществления, помимо метода итераций, край ROI можно извлекать с использованием алгоритма OTSU или любого другого алгоритма, который может облегчать извлечение края ROI. В некоторых вариантах осуществления, извлеченный край ROI может поступать на блок 304 определения изображения ROI на этапе 314. В некоторых вариантах осуществления, извлеченный край ROI может храниться в блоке 303 извлечения края ROI, хранилище 140, сети 160 или другом мобильном устройстве хранения.
[128] На этапе 314 может определяться изображение ROI. Операция 314 может осуществляться блоком 304 определения изображения ROI. В некоторых вариантах осуществления, изображение ROI может определяться на основании ROI, извлеченной на этапе 312, и/или края ROI, извлеченного на этапе 313. В некоторых вариантах осуществления, изображение ROI может генерироваться путем объединения ROI и края ROI. В некоторых вариантах осуществления, сгенерированное изображение ROI может включать в себя один или более изолированных элементов (например, один или более элементов фона можно извлекать как элементы изображения ROI). В некоторых вариантах осуществления, изолированные элементы можно удалять из изображения ROI для улучшения качества изображения ROI. В некоторых вариантах осуществления, изображение ROI может поступать на блок 202 разложения, блок 204 реконструкции, хранилище 140, устройство 150 ввода/вывода и/или сеть 160. Например, изображение молочной железы может разлагаться блоком 202 разложения на L слоев.
[129] Следует отметить, что вышеприведенное описание фиг. 3-A и фиг. 3-B является лишь примером и не подлежит рассмотрению как единственно возможный вариант осуществления. Специалисты в данной области техники, на основании основных принципов работы, смогут изменять или варьировать схему и/или блок-схему операций, не отклоняясь от принципов. Модификации и вариации не выходят за рамки объема вышеописанной заявки. Например, 312, 313 и/или 314 можно пропустить, и это означает, что исходное изображение может передаваться на блок 202 разложения, блок 203 преобразования и/или блоком 204 реконструкции для дополнительной обработки.
[130] На фиг. 4-A показана блок-схема операций иллюстративного процесса разложения изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Процесс может включать в себя первую операцию 401 разложения вторую операцию 402 разложения.
[131] В операции 401 изображение может разлагаться на L (L может быть целым числом, и L≥1) слоев на основании первого разложения блоком 202 разложения. Изображение может включать в себя исходное изображение, полученное на этапе 311, ROI, извлеченную на этапе 312, край ROI, извлеченный на этапе 313, изображение ROI, определенное на этапе 314, разложенное изображение, преобразованное изображение, изображение, полученное устройством 110 формирования изображения, хранилищем 140 и/или сетью 160 и т.п. или любой их комбинацией. В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться первым блоком 202-1 разложения, второй блок 202-2 разложения и/или N-й блок 202-N разложения.
[132] В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться с использованием вейвлетного преобразования, двусторонней фильтрации, алгоритма Фурье, дискретного косинусного преобразования, преобразования Лапласа, любого алгоритма, способного к разложению изображения и т.п. или любой их комбинации. Например, изображение может разлагаться на низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение с использованием двустороннего фильтра. В порядке другого примера, изображение может разлагаться на L слоев путем преобразования Лапласа. В некоторых вариантах осуществления, слой может включать в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение. Например, изображение может разлагаться на 3 слоя путем преобразования Лапласа. Во-первых, изображение может разлагаться на первый слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение путем преобразования Лапласа; во-вторых, низкочастотное подызображение в первом слое может дополнительно разлагаться на второй слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение путем преобразования Лапласа; в-третьих, низкочастотное подызображение во втором слое может дополнительно разлагаться на третий слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение путем преобразования Лапласа.
[133] В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться на L слоев посредством вейвлетного преобразования. Например, изображение может разлагаться на 3 слоя посредством вейвлетного преобразования. Во-первых, изображение может разлагаться на первый слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, посредством вейвлетного преобразования; во-вторых, низкочастотное подызображение в первом слое может дополнительно разлагаться на второй слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, посредством вейвлетного преобразования; в-третьих, низкочастотное подызображение во втором слое может дополнительно разлагаться на третий слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, посредством вейвлетного преобразования.
[134] В операции 402, изображение может разлагаться на L'+N (L' и N могут быть целыми числами, L≥1, и N≥1) слоев на основании второго разложения блоком 202 разложения. В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться первым блоком 202-1 разложения, вторым блоком 202-2 разложения и/или N-ым блоком 202-N разложения. В некоторых вариантах осуществления, изображение, подлежащее разложению в операции 402, может быть идентично изображению, подлежащему разложению в операции 401. В некоторых вариантах осуществления, изображение, подлежащее разложению в операции 402, может отличаться от изображения, подлежащего разложению в операции 401. В некоторых вариантах осуществления, изображение, подлежащее разложению в операции 402, может быть подызображением, сгенерированным в операции 401. В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться посредством вейвлетного преобразования, двусторонней фильтрации, алгоритма Фурье, дискретного косинусного преобразования, преобразования Лапласа, любого алгоритма, способного к разложению изображения, и т.п. или любой их комбинации.
[135] В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться на L'+N слоев посредством вейвлетного преобразования. Например, если L'=3 и N=1, изображение может разлагаться на 4 слоя посредством вейвлетного преобразования. Во-первых, изображение может разлагаться на первый слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, посредством вейвлетного преобразования; во-вторых, низкочастотное подызображение в первом слое может дополнительно разлагаться на второй слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, посредством вейвлетного преобразования; в-третьих, низкочастотное подызображение во втором слое может дополнительно разлагаться на третий слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, посредством вейвлетного преобразования; в-четвертых, низкочастотное подызображение в третьем слое может дополнительно разлагаться на четвертый слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, посредством вейвлетного преобразования.
[136] Подызображение(я), сгенерированное(ые) в операции 401 и/или 402, может поступать на блок 201 получения изображения, блок 203 преобразования, блок 204 реконструкции, хранилище 140, устройство 150 ввода/вывода, сеть 160, и т.п. или любую их комбинацию. Например, подызображение может преобразовываться блоком 203-1 преобразования уровня серого. В порядке другого примера, подызображение может преобразовываться блоком 203-2 преобразования. В порядке еще одного примера, один или более элементов подызображения можно заменить элементами другого подызображения.
[137] Следует отметить, что различные слои могут разлагаться с использованием различных алгоритмов. В некоторых вариантах осуществления, количество (L'+N) слоев, сгенерированных в операции 402, может быть больше, чем количество слоев (L), сгенерированных в операции 401. Например, изображение может разлагаться на 4 слоя в операции 402, тогда как то же изображение может разлагаться на 3 слоя в операции 401. В некоторых вариантах осуществления, 401 или 402 можно пропустить. В некоторых вариантах осуществления, одна или более операций может добавляться до или после 401 и/или 402. Например, третья операция разложения может добавляться после 402.
[138] На фиг. 4-B показана схема иллюстративных L слоев, разложенных посредством первого разложения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг. 4-B, изображение 411 может разлагаться на L слоев. Изображение 411 может разлагаться блоком 202 разложения. Например, изображение 411 может разлагаться первым блоком 202-1 разложения. В некоторых вариантах осуществления, изображение 411 может разлагаться с использованием одного или более алгоритмов разложения. Например, изображение может разлагаться с использованием преобразования Лапласа. В некоторых вариантах осуществления, каждый слой может включать в себя два или более подызображений. Например, единственный слой может включать в себя низкочастотное подызображение, среднечастотное подызображение и/или высокочастотное подызображение.
[139] В некоторых вариантах осуществления, изображение 411 может разлагаться на первый слой, включающий в себя низкочастотное подызображение 412 и высокочастотное подызображение 413. Низкочастотное подызображение 412 в первом слое может разлагаться на второй слой, включающий в себя низкочастотное подызображение 414 и высокочастотное подызображение 415. Низкочастотное подызображение 414 во втором слое может разлагаться на третий слой, включающий в себя низкочастотное подызображение 416 и высокочастотное подызображение 417. Аналогично, низкочастотное подызображение (не показано) в (L-1)-ом слое может разлагаться на L-й слой, включающий в себя низкочастотное подызображение 418 и высокочастотное подызображение 419. В некоторых вариантах осуществления, высокочастотное подызображение в слое может разлагаться на слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение.
[140] На фиг. 4-C показана схема иллюстративных L'+N слоев, разложенных посредством второго разложения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг. 4-C, изображение 421 может разлагаться на L'+N слоев. изображение может разлагаться блоком 202 разложения. Например, изображение может разлагаться вторым блоком 202-2 разложения. В некоторых вариантах осуществления, изображение может разлагаться с использованием алгоритмов разложения. Например, изображение может разлагаться с использованием вейвлетного преобразования.
[141] В некоторых вариантах осуществления, изображение 421 может разлагаться на первый слой, включающий в себя низкочастотное подызображение 422 и высокочастотное подызображение 423. Низкочастотное подызображение 422 в первом слое может разлагаться на второй слой, включающий в себя низкочастотное подызображение 424 и высокочастотное подызображение 425. Низкочастотное подызображение 424 во втором слое может разлагаться на третий слой, включающий в себя низкочастотное подызображение 426 и высокочастотное подызображение 427. Аналогично, низкочастотное подызображение (не показано) в (L'-1)-ом слое может разлагаться на L'-й слой, включающий в себя низкочастотное подызображение 428 и высокочастотное подызображение 429. Низкочастотное подызображение 428 в L'-ом слое может разлагаться на (L'+1)-й слой, включающий в себя низкочастотное подызображение 430 и высокочастотное подызображение 431. Низкочастотное подызображение 430 в (L'+1)-ом слое может разлагаться на (L'+2)-й слой, включающий в себя низкочастотное подызображение (не показано) и высокочастотное подызображение (не показано). Аналогично, низкочастотное подызображение (не показано) в (L'+N-1)-ом слое может разлагаться на (L'+N)-й слой, включающий в себя низкочастотное подызображение 432 и высокочастотное подызображение 433. В некоторых вариантах осуществления, высокочастотное подызображение в слое может разлагаться на слой, включающий в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение.
[142] В некоторых вариантах осуществления, L' может быть равно L. Например, если L' равно 3, L может быть равно 3. В некоторых вариантах осуществления, N может быть целым числом, большим или равным 1. Например, N может быть равно 1. В некоторых вариантах осуществления, каждый слой может включать в себя два или более подызображений. Например, единственный слой может включать в себя низкочастотное подызображение, среднечастотное подызображение и/или высокочастотное подызображение.
[143] На фиг. 5-A показана схема, демонстрирующая блок 203-1 преобразования уровня серого согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг.5-A, блок 203-1 преобразования уровня серого может включать в себя блок 501 определения характеристической кривой, блок 502 деления характеристической кривой, блок 503 определения сегмента кривой преобразования, блок 504 генерирования кривой преобразования и первый блок 505 обновления.
[144] Блок 501 определения характеристической кривой может определять характеристическую кривую. В некоторых вариантах осуществления, характеристическая кривая может определяться на основании целевого изображения, включающего в себя, например, исходное изображение, ROI, край ROI, изображение ROI или подызображение. Например, характеристическая кривая может определяться на основании низкочастотного подызображения. Характеристическая кривая может выражать соотношение между расстоянием и соответствующим уровнем серого элемента (как показано на фиг. 6). В некоторых вариантах осуществления, расстояние может означать расстояние между элементом целевого изображения и опорным краем целевого изображения. В некоторых вариантах осуществления, опорный край целевого изображения может означать край ROI целевого изображения или наружный край полного целевого изображения. В некоторых вариантах осуществления, расстояние элемента целевого изображения может означать минимальное расстояние от элемента до опорного края. Для элемента целевого изображения, можно вычислять расстояние до каждого элемента опорного края. В некоторых вариантах осуществления, линия с минимальным расстоянием может определяться для каждого из множества элементов целевого изображения. В некоторых вариантах осуществления, значение минимального расстояния может выражаться количеством элементов на линии с минимальным расстоянием. В некоторых вариантах осуществления, элемент может иметь одно или более расстояний до опорного края, и расстояние на характеристической кривой может означать минимальное расстояние. В некоторых вариантах осуществления, различные элементы могут иметь различные расстояния (например, 0,5 см, 0,8 см, 1 см и т.д.), например, элементы, более удаленные от опорного края, может иметь большее расстояние, чем близкие к опорному краю. В некоторых вариантах осуществления, расстояние может соответствовать уровню серого. В некоторых вариантах осуществления, один или более элементов могут иметь одно и то же расстояние, и элементы могут иметь различные уровни серого; затем уровень серого, соответствующий расстоянию, можно определить как средний уровень серого элементов с одним и тем же расстоянием. Например, три элемента A, B и C имеют одно и то же минимальное расстояние 0,5 см; затем уровень серого, соответствующий расстоянию, можно вычислять как G0.5cm=(GA+GB+GC)/3.
[145] Блок 502 деления характеристической кривой может делить характеристическую кривую на два или более сегментов. В некоторых вариантах осуществления, блок 502 деления характеристической кривой может генерировать N сегментов кривой на основании характеристической кривой, в котором N может быть целым числом, большим 1.
[146] Блок 503 определения сегмента кривой преобразования может определять один или более сегментов кривой преобразования. Сегмент кривой преобразования может быть частью кривой преобразования. В некоторых вариантах осуществления, сегмент(ы) кривой преобразования может(ут) определяться на основании одного или более сегментов характеристической кривой. Например, сегмент кривой преобразования может определяться на основании соответствующего сегмента характеристической кривой.
[147] Блок 504 генерирования кривой преобразования может генерировать кривую преобразования на основании одного или более сегментов кривой преобразования. Кривая преобразования может выражать соотношение между уровнями серого элементов в целевом изображении (или подызображении) до преобразования уровня серого (например, преобразования уровня серого, осуществляемого блоком 203-1 преобразования уровня серого) и после преобразования уровня серого (например, преобразования уровня серого, осуществляемого блоком 203-1 преобразования уровня серого).
[148] Первый блок 505 обновления может обновлять уровень(ни) серого одного или более элементов целевого изображения на основании кривой преобразования. В некоторых вариантах осуществления, первый блок 505 обновления может преобразовывать уровни серого заранее определенного диапазона. В некоторых вариантах осуществления, первый блок 505 обновления может сжимать или усиливать уровни серого в заранее определенном диапазоне. Например, первый блок 505 обновления может усиливать уровень серого 200 до 300, и, таким образом, уровень серого элемента с первоначальным уровнем серого 200 может изменяться до 300. В порядке другого примера, первый блок 505 обновления может снижать уровень серого 200 до 100, и, таким образом, уровень серого элемента с первоначальным уровнем серого 200 может изменяться до 100.
[149] На фиг. 5-B показана блок-схема операций иллюстративного процесса преобразования уровней серого изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг.5-B, процесс может включать в себя определение 511 характеристической кривой, деление 512 характеристической кривой, определение 513 сегментов кривой преобразования, генерирование 514 кривой преобразования на основании определенных сегментов кривой преобразования, и обновление 515 уровней серого элементов на основании кривой преобразования.
[150] На этапе 511, характеристическая кривая может определяться на основании целевого изображения. Операция 511 может осуществляться блоком 501 определения характеристической кривой. В некоторых вариантах осуществления, ROI можно извлекать в качестве целевого изображения. В некоторых вариантах осуществления, высокочастотное подызображение или низкочастотное подызображение может быть указано в качестве целевого изображения. Опорный край может определяться в целевом изображении. В некоторых вариантах осуществления, край ROI можно определить как опорный край. В некоторых вариантах осуществления, наружный край полного целевого изображения можно определить как опорный край. В некоторых вариантах осуществления, опорный край может определяться автоматически, полуавтоматически или вручную. Например, пользователь может искусственно задавать опорный край через GUI устройства 150 ввода/вывода. Для элемента целевого изображения, можно вычислять расстояние до каждого элемента опорного края. В некоторых вариантах осуществления, линия с минимальным расстоянием может определяться для каждого из множества элементов целевого изображения. В некоторых вариантах осуществления, значение минимального расстояния может выражаться количеством элементов на линии с минимальным расстоянием. В некоторых вариантах осуществления, один или более элементов целевого изображения может иметь одно и то же значение минимального расстояния. Уровень серого, соответствующий минимальному расстоянию D, может быть средним уровнем серого уровней серого элементов, имеющих одинаковое или аналогичное значение минимального расстояния D. Например, уровень серого, соответствующий минимальному расстоянию D, может определяться делением суммы уровней серого элементов, имеющих одинаковое или аналогичное значение минимального расстояния D, на количество этих элементов. Например, минимальное расстояние 1,5 см (или количество элементов, например, 110, 115, 117, 120, и т.д.) может соответствовать элементу a, элементу b и элементу c. Уровень серого, соответствующий 1,5 см (или количеству элементов, например, 110, 115, 117, 120, и т.д.) можно вычислять делением суммы уровней серого элемента a, элемента b и элемента c на 3.
[151] На этапе 512, характеристическая кривая, определенная на этапе 511, может делиться на N сегментов характеристической кривой. Операция 512 может осуществляться блоком 502 деления характеристической кривой. В некоторых вариантах осуществления, уровни серого элементов опорного края могут быть аналогичны уровням серого фона. В некоторых вариантах осуществления, один или более элементов опорного края и его окрестности может иметь более высокий уровень серого, чем один или более элементов внутреннее областей. Для снижения разности уровней серого элементов между опорным краем, а также окрестностью опорного края, и внутренней областью, уровни серого элементов опорного края и его окрестности могут уменьшаться. В некоторых вариантах осуществления, опорный край и его окрестность могут иметь более низкий уровень серого, чем внутренняя область. Для снижения разности уровней серого между опорным краем, а также окрестностью опорного края, и внутренней областью, уровни серого элементов опорного края и его окрестности могут увеличиваться.
[152] В некоторых вариантах осуществления, диапазон уровней серого может определяться до деления характеристической кривой на сегменты характеристической кривой. В порядке примера, в котором уровни серого элементов опорного края и его окрестности уменьшаются, максимальное значение диапазона уровней серого можно определить как максимальный уровень серого элементов опорного края (как показано точкой A на фиг. 7) до изменения уровней серого элементов опорного края. В некоторых вариантах осуществления, минимальное значение диапазона уровней серого может определяться на основании отдельных применений метода. В некоторых вариантах осуществления, максимальное значение диапазона уровней серого и/или минимальное значение диапазона уровней серого можно регулировать на основании эффективности обработки системы 130 обработки изображений. В некоторых вариантах осуществления, минимальный уровень серого может быть уровнем серого, соответствующим заранее определенному расстоянию на характеристической кривой. Например, заранее определенное расстояние может быть равно 2 см. Если требуется преобразовывать значения серого элементов, которые располагаются в пределах заранее определенного расстояния от опорного края, минимальное значение диапазона уровней серого можно определить как соответствующий уровень серого заранее определенного расстояния согласно характеристической кривой (как показано точкой P на фиг. 7). В некоторых вариантах осуществления, минимальное значение диапазона уровней серого может быть заранее определенным автоматически, полуавтоматически или вручную. Например, пользователь может задавать минимальное значение через GUI устройства 150 ввода/вывода. В порядке другого примера, пользователь может задавать минимальное значение путем указания расстояния от опорного края через GUI устройства 150 ввода/вывода.
[153] В некоторых вариантах осуществления, после определения диапазона уровней серого, участок характеристической кривой в диапазоне уровней серого может делиться на N сегментов. Количество (N) сегментов может определяться на основании количества уровней серого, превышающего минимальное значение определенного диапазона уровней серого. В некоторых вариантах осуществления, поскольку уровень серого, соответствующий расстоянию, можно определить как средний уровень серого элементов с одним и тем же расстоянием, уровни серого на характеристической кривой могут быть дискретными точками данных. Таким образом, число N может быть конечным числом. Например, если минимальное значение диапазона уровней серого определено равным 200, уровни серого, превышающие 200, могут включать в себя 300, 400, 500, 600 и 700. Таким образом, количество уровней серого, превышающих 200, равно 5, и характеристическая кривая может делиться на 5 сегментов, согласно количеству уровней серого.
[154] На этапе 513, сегменты кривой преобразования могут определяться на основании разделенных N сегментов характеристической кривой, сгенерированной на этапе 512. Операция 513 может осуществляться блоком 503 определения сегмента кривой преобразования. В некоторых вариантах осуществления, сегмент кривой преобразования может соответствовать сегменту характеристической кривой. В некоторых вариантах осуществления, сегменты кривой преобразования могут определяться один за другим. В некоторых вариантах осуществления, второй сегмент кривой преобразования может определяться на основании ранее определенного первого сегмента кривой преобразования. В некоторых вариантах осуществления, для определения различных сегментов кривой преобразования может базироваться на диапазоне уровней серого различных сегментов характеристической кривой. Например, сегмент характеристической кривой с относительно высоким диапазоном уровней серого может сначала использоваться для определения соответствующего сегмента кривой преобразования, и затем сегмент характеристической кривой с относительно низким диапазоном уровней серого можно использовать для определения соответствующего сегмента кривой преобразования. В порядке другого примера, сегмент характеристической кривой с относительно низким диапазоном уровней серого может сначала использоваться для определения соответствующего сегмента кривой преобразования, и затем сегмент характеристической кривой с относительно высоким диапазоном уровней серого можно использовать для определения соответствующего сегмента кривой преобразования. В некоторых вариантах осуществления, наклон сегмента кривой преобразования может определяться на основании соответствующего(их) сегмента(ов) характеристической кривой.
[155] Фиг. 7 демонстрирует иллюстративную характеристическую кривую, сегментированную на множество сегментов характеристической кривой. Согласно фиг. 7, уровни серого сегментов характеристической кривой (от точки A до заранее определенной точки P) могут находиться в диапазоне [GA, GP], где GA может представлять уровень серого, соответствующий расстоянию точки A на фигуре, и GP может представлять уровень серого, соответствующий расстоянию точки P на фигуре. GA может представлять максимальный уровень серого сегментов характеристической кривой, тогда как GP может представлять минимальный уровень серого сегментов характеристической кривой. Как показано, характеристическую кривую можно сегментировать на три сегмента характеристической кривой, включающие в себя сегменты AB, BC и CP. Сначала может определяться сегмент кривой преобразования, соответствующий сегменту AB, и затем сегмент BC и сегмент CP, или наоборот. Следует отметить, что количество сегментов служит лишь для иллюстрации и не призвано ограничивать объем настоящего изобретения.
[156] Согласно сегменту AB характеристической кривой, наклон сегмента A'B' кривой преобразования, соответствующего сегменту AB характеристической кривой, может определяться на основании уровня серого точки P на характеристической кривой, и уровней серого точки A и точки B в сегменте AB характеристической кривой. Например, наклон сегмента A'B' кривой преобразования можно определить как отношение уровня серого точки P на характеристической кривой к среднему уровней серого точки A и точки B в сегменте AB характеристической кривой, как показано в уравнении 1:
Figure 00000001
, (1)
где K A'B' может быть наклоном сегмента A'B' кривой преобразования, GP может быть уровнем серого точки P, GA может быть уровнем серого точки A, и GB может быть уровнем серого точки B. Наклоны других сегментов кривой преобразования (например, сегмента B'C', соответствующего сегменту BC характеристической кривой, сегмента C'P', соответствующего сегменту характеристической кривой CP, и т.д.) можно вычислять аналогичным образом, как для сегмента A'B'. В некоторых вариантах осуществления, начальную точку сегмента A'B' кривой преобразования можно определить как точку A'. В некоторых вариантах осуществления, точка A' может иметь такой же уровень серого, как точка A на характеристической кривой. В некоторых вариантах осуществления, сегмент A'B' кривой преобразования может определяться на основании наклона K A'B' и уровня серого точки A'.
[157] В отношении сегмента B'C' кривой преобразования, соответствующего сегменту BC характеристической кривой, наклон сегмента B'C' может определяться аналогично тому, как определяется наклон сегмента A'B', соответствующего сегменту AB характеристической кривой. В некоторых вариантах осуществления, начальную точку сегмента B'C' кривой преобразования можно определить как точку B'. Уровень серого точки B' может определяться согласно уравнению (2):
Figure 00000002
, (2)
где GB' может быть уровнем серого точки B', GA' может быть уровнем серого точки A', dA может быть расстоянием начальной точки (точки A) в сегменте AB характеристической кривой, dB может быть расстоянием конечной точки (точки B) в сегменте AB характеристической кривой, dP может быть расстоянием заранее определенной точки P, GA может быть уровнем серого начальной точки (точки A) сегмента AB характеристической кривой, и GP может быть уровнем серого заранее определенной точки P. В некоторых вариантах осуществления, сегмент B'C' кривой преобразования может определяться на основании наклона K B'C', и уровень серого точки B' (т.е. GB'). Соответственно, каждый сегмент кривой преобразования, соответствующий сегменту характеристической кривой можно определить как описано выше.
[158] В некоторых вариантах осуществления, наклон N-го сегмента кривой преобразования может быть отношением уровня серого заранее определенной точки P на характеристической кривой к среднему уровню серого начальной точки и конечной точки N-го сегмента характеристической кривой. Уровень серого начальной точки N-го сегмента кривой преобразования может быть суммой уровня серого начальной точки в (N-1)-ом сегменте кривой преобразования и изменения уровня серого соответствующего (N-1)-го сегмента характеристической кривой. Изменение уровня серого соответствующей (N-1)-ой характеристической кривой может означать изменение уровня серого начальной точки и конечной точки (N-1)-ой характеристической кривой. Уровень серого начальной точки N-го сегмента кривой преобразования может определяться согласно уравнению (2), в котором GB' может соответствовать уровню серого начальной точки N-го сегмента кривой преобразования, GA' может соответствовать уровню серого начальной точки (N-1)-ого сегмента кривой преобразования, dA может соответствовать расстоянию начальной точки в (N-1)-ом сегменте характеристической кривой, dB может соответствовать расстоянию конечной точки в (N-1)-ом сегменте характеристической кривой, dP может соответствовать расстоянию заранее определенной точки P, GA может соответствовать уровню серого начальной точки (N-1)-ого сегмента характеристической кривой, и GP может соответствовать уровню серого заранее определенной точки P.
[159] В некоторых вариантах осуществления, на этапе 513, точка с минимальным значением (определенным на этапе 512) диапазона уровней серого (например, заранее определенная точка P) может быть указана как начальная точка. В некоторых вариантах осуществления, как показано на фиг. 7, точка P может быть указана как начальная точка сегмента CP, точка C может быть указана как начальная точка сегмента BC, и точка B может быть указана как начальная точка сегмента AB. Соответственно, начальная точка для сегмента C'P' кривой преобразования может быть указана точкой P', начальная точка для сегмента B'C' кривой преобразования может быть указана точкой C', и начальная точка для сегмента A'B' кривой преобразования может быть указана точкой B'. В некоторых вариантах осуществления, уровень серого точки P' может быть таким же, как у точки P, и уровень серого для точки C' и B' может определяться на основании уравнения (2). Например, уровень серого точки C' может определяться согласно уравнению (3):
Figure 00000003
, (3)
где GC' может быть уровнем серого начальной точки C', GP' может быть уровнем серого точки P', dP может быть расстоянием начальной точки P в сегменте характеристической кривой CP, dC может быть расстоянием конечной точки C в сегменте характеристической кривой CP, dA может быть расстоянием точки A, GP может быть уровнем серого точки P сегмента характеристической кривой CP, и GA может быть уровнем серого точки A в сегменте характеристической кривой.
[160] В некоторых вариантах осуществления, наклон сегмента C'P' и сегмента B'C' кривой преобразования может определяться согласно уравнению (1). Сегмент C'P' кривой преобразования, соответствующий сегменту CP может определяться на основании уровня серого точки P' и наклона C'P'. Соответственно, сегмент B'C' и сегмент A'B' кривой преобразования могут определяться подобным образом.
[161] На этапе 514 кривая преобразования может генерироваться на основании сегментов кривой преобразования, определенных на этапе 513. Операция 514 может осуществляться блоком 504 генерирования кривой преобразования. В некоторых вариантах осуществления, кривая преобразования может генерироваться путем аппроксимации кривой на основании определенных сегментов кривой преобразования. В некоторых вариантах осуществления, кривая преобразования может генерироваться с использованием одного или более методов аппроксимации, включающих в себя, например, метод наименьших квадратов, метод интерполяции Лагранжа, метод итераций Ньютона, метод интерполяции кубическими сплайнами и т.п. или любую их комбинацию. Например, кривая преобразования может генерироваться путем аппроксимации кривой на основании метода интерполяции Лагранжа. В некоторых вариантах осуществления, кривую преобразования можно использовать для обновления уровней серого элементов в целевом изображении.
[162] На этапе 515, уровни серого одного или более элементов в целевом изображении могут обновляться. Операция 515 может осуществляться первым блоком 505 обновления. В некоторых вариантах осуществления, уровни серого могут обновляться на основании кривой преобразования, сгенерированной на этапе 514. В некоторых вариантах осуществления, уровни серого элементов уровни серого которых находятся в диапазоне уровней серого, определенном на этапе 512, могут обновляться. В некоторых вариантах осуществления, согласно кривой преобразования, уровни серого могут сжиматься или усиливаться. В некоторых вариантах осуществления, кривая преобразования можно использовать для сжатия или усиления уровней серого опорного края в низкочастотном подызображении и/или высокочастотном подызображении. В некоторых вариантах осуществления, после обновления, уровни серого элементов в диапазоне уровней серого можно редактировать (уменьшать или увеличивать). В некоторых вариантах осуществления, результат редакции может быть линейным или нелинейным. В некоторых вариантах осуществления, кривую преобразования можно использовать для редактирования уровня серого элемента, расстояние которого от опорного края находится в заранее определенном диапазоне. В некоторых вариантах осуществления, путем регулировки надлежащего диапазона уровней серого, определенного на этапе 512, уровни серого элементов фона в целевом изображении могут не обновляться. В некоторых вариантах осуществления, после обновления, край ROI может отличаться от фона.
[163] В некоторых вариантах осуществления, уровни серого одного или более элементов целевого изображения могут сжиматься на основании кривой преобразования. Кривая преобразования может определяться на основании позитивного изображения, в котором уровни серого элементов фона могут быть выше, чем в области, представляющей интерес. В некотором варианте осуществления, минимальное значение диапазона уровней серого кривой преобразования может быть уровнем серого заранее определенной точки. Максимальное значение диапазона уровней серого кривой преобразования может быть максимальными уровнями серого элементов опорного края. В некоторых вариантах осуществления, количество (N) сегментов может определяться на основании количества уровней серого, больших или равных минимальному значению диапазона уровней серого.
[164] В некоторых вариантах осуществления, уровни серого одного или более элементов целевого изображения могут усиливаться на основании кривой преобразования. Кривая преобразования может определяться на основании негативного изображения, в котором уровни серого элементов фона могут быть ниже, чем в области, представляющей интерес. После усиления на основании кривой преобразования, уровни серого одного или более элементов негативного изображения может быть выше, чем до преобразования. Например, уровни серого одного или более элементов опорного края могут усиливаться. Уровни серого элементов фона могут не регулироваться. Следовательно, можно улучшать контрастность между опорным краем и фоном. Улучшенная контрастность может облегчать пользователю (например, врачу) различать область, представляющую интерес, и фон.
[165] В порядке примера, в котором кривая преобразования используется для усиления уровней серого одного или более элементов целевого изображения, уровень серого начальной точки и наклон сегмента кривой преобразования могут определяться согласно уравнению (1), уравнению (2) и/или уравнению (3). В некоторых вариантах осуществления, минимальное значение диапазона уровней серого кривой преобразования может быть минимальным уровнем серого элементов опорного края. Максимальное значение диапазона уровней серого кривой преобразования может быть уровнем серого заранее определенной точки. В некоторых вариантах осуществления, количество (N) сегментов может определяться на основании количества уровней серого, меньших или равных максимальному значению диапазона уровней серого.
[166] На фиг. 6 показана схема, демонстрирующая иллюстративную характеристическую кривую согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Как описано выше, характеристическая кривая может выражать соотношение между расстоянием и соответствующим уровнем серого. В некоторых вариантах осуществления, расстояние может выражаться количеством элементов между элементом в целевом изображении и опорным краем целевого изображения. Горизонтальная ось характеристической кривой может представлять минимальные расстояния между множеством элементов целевого изображения и опорным краем. Минимальные расстояния показаны как количество элементов. Вертикальная ось характеристической кривой может представлять соответствующий средний уровень серого одного или более элементов, которые могут иметь одно и то же расстояние. Следует понимать, что конкретная характеристическая кривая, показанная на фиг. 6, служит для иллюстрации, и не призвана ограничивать объем настоящего изобретения. Характеристическая кривая, показанная на фиг. 6 может определяться из низкочастотного подызображения. Согласно характеристической кривой, могут определяться уровни серого, соответствующие различным расстояниям.
[167] На фиг. 7 показана схема, демонстрирующая иллюстративную характеристическую кривую, сегментированную на множество сегментов характеристической кривой, согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг. 7, характеристическая кривая может делиться на сегменты характеристической кривой. В некоторых вариантах осуществления, уровни серого, показанные на вертикальной оси, могут быть дискретными, и непрерывная кривая является аппроксимацией лишь в целях иллюстрации. На фиг. 7, точка P может быть заранее определенной. Диапазон уровней серого (в котором могут преобразовываться уровни серого) можно определить как [GP, GA], в котором GP может представлять нижний предел диапазона уровней серого, и GA может представлять верхний предел диапазона уровней серого. Характеристическая кривая в диапазоне [GP, GA] может делиться на 3 сегмента: сегмент AB, сегмент BC и сегмент CP. Следует отметить, что количество сегментов, показанных на фиг. 7, служит лишь для иллюстрации и не призвано ограничивать объем настоящего изобретения.
[168] На фиг. 8 показана схема, демонстрирующая иллюстративную кривую преобразования согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Фиг. 8 демонстрирует диапазоны уровня серого, в которых могут преобразовываться уровни серого. GP может быть минимальным значением диапазона уровней серого, и GP может соответствовать уровню серого заранее определенной точки P, показанной на фиг. 7. GA может быть максимальным значением диапазона уровней серого, и GA может соответствовать уровню серого точки A на фиг. 7. Кривая P'A' преобразования, показанная на фиг. 8, может определяться на основании характеристической кривой PA, показанной на фиг. 7. Кривая P'A' преобразования может выражать результат редакции на уровнях серого. Кривая преобразования, представленная на фиг. 8, указывает, что уровень серого в [GP, GA] может снижаться посредством преобразования.
[169] На фиг. 9-A показана схема, демонстрирующая иллюстративный блок 203-2 преобразования веса согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Блок 203-2 преобразования веса может включать в себя блок 901 определения весового изображения и второй блок 902 обновления.
[170] Блок 901 определения весового изображения может определять весовое изображение для целевого изображения (или подызображения). Целевое изображение (или подызображение) может представлять собой изображение (или подызображение), подлежащее обработке или обрабатываемое системой 130 обработки изображений. Целевое изображение (или подызображение) может включать в себя высокочастотное подызображение, низкочастотное подызображение, изображение уровня серого, цветное изображение и т.п. В некоторых вариантах осуществления, блок 901 определения весового изображения может генерировать весовое изображение на основании целевого изображения (или подызображения). В некоторых вариантах осуществления, блок 901 определения весового изображения может получать весовое изображение из хранилища 140 или внешнего устройства хранения данных через сеть 160. Весовое изображение может представлять собой 2D изображение или 3D изображение, в котором значение каждого элемента может представлять весовой коэффициент для соответствующего элемента целевого изображения (или подызображения). В некоторых вариантах осуществления, весовое изображение может иметь тот же размер, что и целевое изображение (или подызображение). В некоторых вариантах осуществления, значение элемента в положении в весовом изображении может быть весовым коэффициентом для элемента в соответствующем положении в целевом изображении (или подызображении). Например, весовой коэффициент для элемента в положении (x, y) или вокселя в положении (x, y, z) целевого изображения (или подызображения) может быть значением элемента в положении (x, y) или вокселя в положении (x, y, z) весового изображения.
[171] Второй блок 902 обновления может обновлять значение(я) одного или более элементов целевого изображения (или подызображения) системой 130 обработки изображений. Значение элемента может относиться к информации элемента, включающей в себя, например, уровень серого, яркость, цвет и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, второй блок 902 обновления может обновлять значение(я) одного или более элементов на основании весового изображения, определенного блоком 901 определения весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, второй блок 902 обновления и первый блок 505 обновления может интегрироваться в единый блок обновления, который имеет функцию обоих блоков.
[172] На фиг. 9-B показана блок-схема операций, демонстрирующая иллюстративный процесс преобразования целевого изображения на основании весового изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Как показано здесь, иллюстративный процесс преобразования целевого изображения на основании весового изображения может включать в себя определение весового изображения и обновление целевого изображения на основании весового изображения.
[173] На этапе 911, весовое изображение может определяться на основании целевого изображения (или подызображения). Определение 911 весового изображения может осуществляться блоком 901 определения весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, весовое изображение может определяться на основании уровней серого элементов целевого изображения (или подызображения). В некоторых вариантах осуществления, целевое изображение (или подызображение) может включать в себя первый класс элементов и/или второй класс элементов. В некоторых вариантах осуществления, к первому классу элементов могут относиться шумовые элементы в целевом изображении, тогда как ко второму классу элементов могут относиться другие элементы в целевом изображении за исключением шумовых элементов. Шумовые элементы могут относиться к пикселям/вокселям с шумом, включающим в себя, например, гауссов шум, шум типа "снег", дробовый шум, шум квантования, шум, обусловленный зернистостью пленки, анизотропный шум и т.п. или любую их комбинацию. Другие элементы могут относиться к пикселям/вокселям в целевом изображении за исключением пикселей/вокселей шума. В некоторых вариантах осуществления, элементы с различными уровнями серого могут иметь различные весовые коэффициенты. В некоторых вариантах осуществления, весовые коэффициенты элементов с различными уровнями серого могут определяться различными методами. Например, элементы первого класса могут иметь более низкие уровни серого, чем элементы второго класса, и весовые коэффициенты для элементов первого класса могут определяться с использованием другого метода, чем для элементов второго класса. В некоторых вариантах осуществления, блок 901 определения весового изображения может определять диапазон уровней серого первого класса элементов в целевом изображении (или подызображении). В некоторых вариантах осуществления, блок 901 определения весового изображения может регулировать определенный диапазон уровней серого первого класса элементов в целевом изображении (или подызображении). В некоторых вариантах осуществления, блок 901 определения весового изображения может определять диапазон уровней серого второго класса элементов в целевом изображении (или подызображении). В некоторых вариантах осуществления, если определенный диапазон уровней серого первого класса элементов отрегулирован, диапазон уровней серого второго класса элементов можно регулировать соответственно. Например, для целевого изображения с диапазоном уровней серого [G1, GN], в котором диапазон уровней серого первого класса элементов определяется как [G1, Gx], и диапазон уровней серого первого класса элементов определяется как [Gx, GN], если диапазон уровней серого первого класса элементов отрегулирован до [G1, Gx/2], диапазон уровней серого первого класса элементов можно регулировать до [Gx/2, GN] соответственно. В некоторых вариантах осуществления, диапазон уровней серого первого класса элементов может отображаться в первый диапазон. Диапазон уровней серого второго класса элементов может отображаться во второй диапазон. Фиг. 9-C демонстрирует иллюстративную процедуру для определения весового изображения.
[174] На этапе 912, целевое изображение (или подызображение) может обновляться на основании весового изображения, определенного на этапе 911. Обновление целевого изображения (или подызображения) на этапе 912 может осуществляться вторым блоком 902 обновления. В некоторых вариантах осуществления, целевое изображение (или подызображение) может обновляться на основании произведения уровней серого элементов целевого изображения (или подызображения) и соответствующего весового коэффициента весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, обновление на этапе 912 может осуществляться поэлементно. Например, значение элемента (x, y) (или (x, y, z)) целевого изображения (или подызображения) может обновляться произведением собственно значения и весового коэффициента того же элемента (x, y) (или (x, y, z)) весового изображения.
[175] В некоторых вариантах осуществления, высокочастотное подызображение слоя изображения, как показано на фиг. 4-B и/или фиг. 4-C, можно преобразовывать на основе весового преобразования. Во-первых, весовое изображение может определяться на основании высокочастотного подызображения на этапе 911. Во-вторых, высокочастотное подызображение может обновляться на основании определенного весового изображения, полученного на этапе 912. В некоторых вариантах осуществления, операция реконструкции изображения может добавляться после этапа 912. Например, обновленное высокочастотное подызображение и соответствующее низкочастотное подызображение можно использовать для реконструкции, и можно получать преобразованное изображение (или слой изображения).
[176] На фиг. 9-C показана блок-схема операций, демонстрирующая иллюстративный процесс определения весового изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. На этапе 921 может определяться диапазон уровней серого первого класса элементов в целевом изображении (или подызображении). Операция 921 может осуществляться блоком 901 определения весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, целевое изображение (или подызображение) может относиться к высокочастотному подызображению, низкочастотному подызображению, изображению уровня серого, цветному изображению и т.п. В некоторых вариантах осуществления, диапазон уровней серого первого класса элементов может определяться согласно порогу уровня серого. Порог уровня серого можно использовать для различения первого класса элементов и второго класса элементов. В некоторых вариантах осуществления, порог уровня серого может определяться согласно настройке по умолчанию системы 130 обработки изображений. Например, порог уровня серого может заранее сохраняться в хранилище 140, и блок 901 определения весового изображения может извлекать порог уровня серого из хранилища 140 на этапе 921. В некоторых вариантах осуществления, порог уровня серого может определяться вручную или полуавтоматически. Например, пользователь может определять порог уровня серого через графический пользовательский интерфейс на устройстве 150 ввода/вывода путем ввода или выбора порога из списка, предложенного системой 130 обработки изображений.
[177] В некоторых вариантах осуществления, порог уровня серого может определяться согласно одному или более уровням серого целевого изображения (или подызображения). В некоторых вариантах осуществления, порог уровня серого может определяться на основании среднего уровня серого элементов всего или участка целевого изображения, G average. Например, средний уровень серого G average может быть получен делением суммы уровней серого всех элементов в целевом изображении на полное количество элементов в целевом изображении. В некоторых вариантах осуществления, порог уровня серого может определяться на основании измененного среднего уровня серого. Например, порог уровня серого может быть равен среднему уровню серого G average, умноженному на заранее определенный коэффициент k. В некоторых вариантах осуществления, коэффициент k может определяться согласно разности уровней серого между краем (например, краем ROI, краем с более высокой контрастностью, чем фон, краем полного целевого изображения и т.д.) и первым классом элементов целевого изображения. Лишь в порядке примера, заранее определенный коэффициент k может быть задан в диапазоне [1, 3] (например, k=3). Следует отметить, что иллюстративный диапазон коэффициента k обеспечен лишь в целях иллюстрации и не призван ограничивать объем настоящего изобретения.
[178] В некоторых вариантах осуществления, диапазон уровней серого первого класса элементов может определяться согласно порогу уровня серого. В некоторых вариантах осуществления, в высокочастотном подызображении, первый класс элементов может иметь более низкие уровни серого, чем у второго класса элементов, и элемент, уровень серого которого ниже порога уровня серого (например, собственно G average или G average, умноженного на заранее определенный коэффициент k) можно рассматривать как первый класс элементов (например, шумовые элементы). Например, элементы, уровни серого которых попадают в диапазон [0, k×G average] можно рассматривать как принадлежащие первому классу.
[179] На этапе 922, диапазон уровней серого первого класса элементов в целевом изображении (или подызображении) может изменяться. Операция 922 может осуществляться блоком 901 определения весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, например, в высокочастотном подызображении, одна или более областей целевого изображения (или подызображения) может иметь элементы со слабой детализацией. В некоторых вариантах осуществления, элементы со слабой детализацией могут относиться к элементам или областям целевого изображения, которые имеют относительно высокий уровень шума. В некоторых вариантах осуществления, диапазон уровней серого элементов со слабой детализацией может частично перекрываться с диапазоном уровней серого первого класса элементов. В некоторых вариантах осуществления, перекрытие диапазона уровней серого может быть узким, что может препятствовать определению измененного порога уровня серого для различения первого класса элементов и элементов со слабой детализацией. В некоторых вариантах осуществления, диапазон уровней серого (например, [0, k×G average]) первого класса элементов может изменяться путем редактирования диапазона уровней серого (например, [0, k×G average]). В некоторых вариантах осуществления, редакция может относиться к растяжению или сжатию диапазона уровней серого. Редакция может включать в себя линейную редакцию и/или нелинейную редакцию. В некоторых вариантах осуществления, блок 901 определения весового изображения может использовать одну или более функций (например, синусоидальную функцию, логарифмическую функцию и т.д.) для нелинейного редактирования диапазона уровней серого (например, [0, k×G average]). В некоторых вариантах осуществления, после редакции можно получить отредактированный диапазон уровней серого (например, отредактированный [0, k×G average]).
[180] На этапе 923 диапазон уровней серого первого класса элементов и/или второго класса элементов можно регулировать на основании отредактированного диапазона уровней серого, полученного на этапе 922. Операция 923 может осуществляться блоком 901 определения весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, первый порог может определяться на основании отредактированного диапазона уровней серого первого класса элементов (например, отредактированного [0, k×G average]). Например, первый порог можно определить как средний уровень серого первого класса элементов в отредактированном диапазоне уровней серого (например, отредактированном [0, k×G average]). Первый порог можно рассматривать как обновленный порог уровня серого, используемый для различения первого класса элементов и второй класс элементов. Затем диапазон уровней серого первого класса элементов и диапазон уровней серого второго класса элементов можно регулировать. Например, диапазон уровней серого первого класса элементов может представлять собой [0, первый порог], и диапазон уровней серого второго класса элементов может представлять собой (первый порог, второй порог]. Второй порог может относиться к максимальному уровню серого в целевом изображении (или подызображении). В некоторых вариантах осуществления, элементы, уровни серого которых равны первому порогу, можно считать принадлежащими первому классу. В некоторых вариантах осуществления, элементы, уровни серого которых равны первому порогу, можно считать принадлежащими второму классу. В нижеследующем описании, предполагается, что элементы, уровни серого которых равны первому порогу, можно считать принадлежащими первому классу. Это предположение и соответствующее описание служат для иллюстрации и не призваны ограничивать объем настоящего изобретения.
[181] На этапе 924, весовые коэффициенты для первого класса элементов могут определяться на основании диапазона уровней серого (например, [0, первый порог]) первого класса элементов, отрегулированного на этапе 923. Операция 924 может осуществляться блоком 901 определения весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, отрегулированный диапазон уровней серого [0, первый порог] может отображаться в диапазон [0, 1]. Процесс отображения может осуществляться на основании одного или более линейных или нелинейных алгоритмов. Линейный процесс отображения может базироваться на одном или более линейных алгоритмов. Например, все уровни серого в диапазоне уровней серого [0, первый порог] могут делиться на первый порог, и, таким образом, диапазон уровней серого [0, первый порог] может отображаться в [0, 1]. Нелинейный процесс отображения может базироваться на одном или более нелинейных алгоритмах, включающих в себя, например, синусоидальную функцию, логарифмическую функцию и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, отображенный диапазон [0, 1] можно определить как весовые коэффициенты для первого класса элементов. Таким образом, уровень серого G x (G x ∈[0, первый порог]) можно преобразовывать как G x ' (G x '∈[0, 1]) после отображения, и значение G x ' можно определить как весовые коэффициенты для первого класса элементов с уровнем серого G x .
[182] На этапе 925, весовые коэффициенты для второго класса элементов могут определяться на основании диапазона уровней серого (например, (первый порог, второй порог]) второго класса элементов, отрегулированного на этапе 923. Операция 925 может осуществляться блоком 901 определения весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, отрегулированный диапазон уровней серого (первый порог, второй порог] может отображаться в диапазон (1, G]. Процесс отображения может осуществляться на основании одного или более линейных или нелинейных алгоритмов. Линейный процесс отображения может базироваться на одном или более линейных алгоритмов. Нелинейный процесс отображения может базироваться на одном или более нелинейных алгоритмах, включающих в себя, например, синусоидальную функцию, логарифмическую функцию и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, отображенный диапазон (1, G] можно определить как весовые коэффициенты для второго класса элементов. Таким образом, уровень серого G y (G y ∈( первый порог, второй порог]) можно преобразовывать как G y ' (G y '∈(1, G]) после отображения, и значение G y ' можно определить как весовые коэффициенты для второго класса элементов с уровнем серого G y . В некоторых вариантах осуществления, значение G можно определять или выбирать согласно желаемому результату улучшения изображения. Например, G можно определить как 2, 3, и т.д. Следует отметить, что значение G служит лишь для иллюстрации и не призвано ограничивать объем настоящего изобретения.
[183] На этапе 926, уровни серого элементов в отрегулированном диапазоне уровней серого первого класса элементов, полученном на этапе 923, могут изменяться. Операция 926 может осуществляться блоком 901 определения весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, уровни серого первого класса элементов могут изменяться на основании соответствующих весовых коэффициентов, заданных на этапе 924. Лишь в порядке примера, уровни серого первого класса элементов можно заменить соответствующими весовыми коэффициентами.
[184] На этапе 927, уровни серого элементов в отрегулированном диапазоне уровней серого второго класса элементов, полученном на этапе 923, могут изменяться. Операция 927 может осуществляться блоком 901 определения весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, уровни серого второго класса элементов могут изменяться на основании соответствующих весовых коэффициентов, заданных на этапе 925. Лишь в порядке примера, уровни серого второго класса элементов можно заменить соответствующими весовыми коэффициентами.
[185] На этапе 928 может генерироваться весовое изображение. Операция 928 может осуществляться блоком 901 определения весового изображения. В некоторых вариантах осуществления, весовое изображение может генерироваться на основании уровней серого первого класса элементов, измененных на этапе 926, и уровней серого второго класса элементов, измененных на этапе 927. Лишь в порядке примера, после процесса изменения на этапах 926 и 927, целевое изображение (или подызображение) может становиться весовым изображением спонтанно. В некоторых вариантах осуществления, 926 и 927 могут быть опущены, и весовое изображение может генерироваться на основании весовых коэффициентов первого класса элементов и второго класса элементов и соответствующих положений этих весовых коэффициентов. Например, первый класс элемента может иметь положение (m, n) в целевом изображении (или подызображении), и отрегулированный уровень серого G x (G x ∈[0, первый порог]), затем весовой коэффициент G x ' (G x '∈[0, 1]) может сообщаться элементу в том же положении (m, n) в весовом изображении. В порядке другого примера, другой элемент может иметь положение (m', n') в целевом изображении (или подызображении), и отрегулированный уровень серого G y (G y ∈(первый порог, второй порог]), затем весовой коэффициент G y ' (G y '∈(1, G]) может сообщаться элементу в том же положении (m', n') в весовом изображении.
[186] Следует отметить, что вышеприведенное описание блока 203-2 преобразования веса и соответствующая блок-схема операций является лишь примером и не подлежит рассмотрению как единственно возможный вариант осуществления. Специалисты в данной области техники, на основании основных принципов соединения между различными блоками/операциями, могут вносить изменения или вариации в блоки/операции и соединение между блоками/операциями, не отклоняясь от принципов. Модификации и вариации не выходят за рамки объема вышеописанной заявки. Например, этапы 924 и 925 могут осуществляться одновременно или объединяться в одну операцию. В порядке другого примера, этапы 926 и 927 могут быть опущены. В порядке еще одного примера, этапы 922 и 923 могут объединяться в одну операцию. В порядке дополнительного примера, этапы 924 и 926 могут объединяться в одну операцию. В порядке еще одного дополнительного примера, этапы 925 и 927 могут объединяться в одну операцию.
[187] На фиг. 10 показана схема, демонстрирующая иллюстративный процесс генерирования весового изображения. Целевое изображение 1001 (например, высокочастотное подызображение) может иметь множество элементов 1002 первого класса, как показано пустыми кружками в области 1010. Область 1010 может относиться к области первого класса элементов 1002 в диапазоне уровней серого, определенном на этапе 921. Область за исключением области 1010 может относиться к области второго класса элементов. См. область 1020 в 1001, но вне области 1010. Предположим, что диапазон уровней серого первого класса элементов 1002 в области 1010 представляет собой [0, 100], после процесса нелинейной редакции, описанной на этапе 922, диапазон уровней серого первого класса элементов 1002 в области 1010 можно редактировать до [0, 200]. Предположим, что средний уровень серого первого класса элементов 1002 в области 1010 равен 150, обозначенный как первый порог, после процесса регулировки на этапе 923, диапазон уровней серого первого класса элементов 1002 можно регулировать как [0, 150], и диапазон уровней серого второго класса элементов можно регулировать как (150, второй порог]. Первый класс элементов 1005 в области 1040, уровни серого которых находятся в диапазоне [0, 150], можно рассматривать как реальный первый класс элементов. Диапазон уровней серого [0, 150] может отображаться в [0, 1] на этапе 924. Например, все уровни серого в диапазоне [0, 150] могут делиться на 150. Значения в отображенном диапазоне [0, 1] могут представлять весовые коэффициенты первого класса элементов 1005 в области 1040. Диапазон уровней серого (150, второй порог] может отображаться в (1, G] на этапе 925. Значения в отображенном диапазоне (1, G] могут представлять весовые коэффициенты второго класса элементов целевого изображения 1001 за исключением области 1040. В некоторых вариантах осуществления, значение G может определяться на основании второго порога. В некоторых вариантах осуществления, второй порог может относиться к максимальному уровню серого в целевом изображении 1001. В некоторых вариантах осуществления, значение G можно определять или выбирать согласно желаемому результату улучшения изображения. Например, G можно определить как 2, 3, и т.д. Следует отметить, что значение G служит лишь для иллюстрации и не призвано ограничивать объем настоящего изобретения. Значения в отображенном диапазоне (1, G] может представлять весовые коэффициенты второго класса элементов за исключением первого класса элементов 1005 в области 1040. Путем замены уровней серого первого класса элементов 1005 в области 1040 соответствующими весовыми коэффициентами в диапазоне [0, 1], и замены уровней серого второго класса элементов за исключением первого класса элементов 1005 в области 1040 соответствующими весовыми коэффициентами в диапазоне (1, G], может быть получено весовое изображение, соответствующее целевому изображению 1001. Весовое изображение может выражать весовой коэффициент каждого элемента в целевом изображении 1001.
[188] На фиг. 11-A показана блок-схема операций иллюстративного процесса реконструкции составного изображения на основе одного слоя целевого изображения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Процесс реконструкции может включать в себя получение 1101 подызображения(й) и реконструкция 1102 составного изображения.
[189] На этапе 1101 можно получать низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение целевого изображения. Операция 1101 может осуществляться блоком 204 реконструкции. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение и/или высокочастотное подызображение может генерироваться блоком 202 разложения. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение могут генерироваться с использованием одного и того же алгоритма разложения. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение могут генерироваться с использованием различных алгоритмов разложения. Например, низкочастотное подызображение может генерироваться с использованием первого алгоритма разложения, и высокочастотное подызображение может генерироваться с использованием второго алгоритма разложения. Например, низкочастотное подызображение может генерироваться с использованием преобразования Лапласа, тогда как высокочастотное подызображение может генерироваться с использованием вейвлетного преобразования.
[190] В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение могут генерироваться из одного и того же целевого изображения (или подызображения). В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение могут генерироваться из одного и того же слоя. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение могут генерироваться из различных целевых изображений (или подызображений) или различных слоев одного и того же целевого изображения.
[191] В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение может преобразовываться блоком 203 преобразования. В некоторых вариантах осуществления, высокочастотное подызображение может преобразовываться блоком 203 преобразования. Например, низкочастотное подызображение и/или высокочастотное подызображение может преобразовываться на основе преобразования уровня серого, как показано на фиг. 5-B. В порядке другого примера, низкочастотное подызображение и/или высокочастотное подызображение может преобразовываться на основе весового преобразования, как показано на фиг. 9-C. В порядке еще одного примера, низкочастотное подызображение и/или высокочастотное подызображение можно улучшать линейно или нелинейно как показано на фиг. 2-A и фиг. 2-B. В порядке дополнительного примера, низкочастотное подызображение и/или высокочастотное подызображение может быть обесшумлено. В порядке еще одного дополнительного примера, низкочастотное подызображение и/или высокочастотное подызображение может преобразовываться посредством одного или более процессов интерполяции (например, подызображение может дискретизироваться с повышением блоком 203-4 повышающей дискретизации). В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение и/или высокочастотное подызображение может преобразовываться посредством одного или более процессов преобразования, проиллюстрированных в настоящем изобретении.
[192] В некоторых вариантах осуществления, (преобразованное) низкочастотное подызображение и (преобразованное) высокочастотное подызображение можно получать от блока 202 разложения, блока 203 преобразования, хранилища 140, устройства 150 ввода/вывода или внешнего устройства хранения данных через сеть 160.
[193] На этапе 1102, составное изображение можно реконструировать на основании (преобразованного) низкочастотного подызображения и (преобразованного) высокочастотного подызображения, полученного на этапе 1101. Операция 1102 может осуществляться блоком 204 реконструкции. В некоторых вариантах осуществления, реконструированное составное изображение может соответствовать целевому изображению (например, исходному изображению, ROI исходного изображения, изображению ROI, любому изображению, сгенерированному в процедуре обработки изображений, и т.п. или любой их комбинации). В некоторых вариантах осуществления, составное изображение может быть улучшенным целевым изображением, сжатым целевым изображением, преобразованным целевым изображением и т.п. или любой их комбинацией. Например, по сравнению с целевым изображением, составное изображение может иметь повышенную контрастность, улучшенную детализацию, более различимый край и т.п. или любую их комбинацию.
[194] В некоторых вариантах осуществления этап 1102 может осуществляться на основании одного или более алгоритмов реконструкции. Алгоритмы реконструкции могут включать в себя алгоритм аналитической реконструкции, алгоритм итерационной реконструкции и т.п. или любую их комбинацию. Алгоритм аналитической реконструкции может включать в себя алгоритм обратной проекции с фильтрацией (FBP), алгоритм фильтрации обратной проекции (BFP), ρ-фильтрованную слоеграмму и т.п. Алгоритм итерационной реконструкции может включать в себя алгоритм максимизации ожидания упорядоченного подмножества (OSEM), алгоритм максимизации ожидания максимального правдоподобия (MLEM) и т.д.
[195] В некоторых вариантах осуществления, составное изображение можно реконструировать путем наложения (преобразованного) низкочастотного подызображения и (преобразованного) высокочастотного подызображения. Например, уровни серого элементов в (преобразованном) низкочастотном подызображении могут суммироваться с уровнями серого тех же элементов в (преобразованном) высокочастотном подызображении, и может получаться составное изображение.
[196] В некоторых вариантах осуществления, составное изображение можно реконструировать на основе алгоритма реконструкции, соответствующего алгоритму разложения. Например, если (преобразованное) низкочастотное подызображение и (преобразованное) высокочастотное подызображение генерируются с использованием вейвлетного преобразования, составное изображение можно реконструировать с использованием обратного вейвлетного преобразования. В некоторых вариантах осуществления, составное изображение можно дополнительно использовать в последующем процессе реконструкции. Например, составное изображение, сгенерированное на этапе 1102 совместно с подызображением можно дополнительно использовать для реконструкции нового составного изображения. В некоторых вариантах осуществления, составное изображение можно реконструировать на основании двух или более слоев, как показано на фиг. 11-B и фиг. 11-C. В некоторых вариантах осуществления, составное изображение может передаваться на блок 201 получения изображения, блок 202 разложения, блок 203 преобразования, хранилище 140, сеть 160, и т.п. или любую их комбинацию.
[197] На фиг. 11-B показана блок-схема операций иллюстративного процесса реконструкции низкочастотного подызображения L'-го слоя, сгенерированного из второго разложения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Процесс может включать в себя улучшение 1111 подызображения и реконструкцию 1112 подызображения. Следует понимать, что процесс, проиллюстрированный на фиг. 11-B, можно применять для реконструкции низкочастотного подызображения L'-го слоя, сгенерированного из первого разложения, согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения.
[198] На этапе 1111, можно улучшать высокочастотные подызображения от (L'+1)-го слоя до (L'+N)-го слоя, сгенерированных из второго разложения. В некоторых вариантах осуществления, высокочастотные подызображения можно улучшать на основании одного или более методов улучшения. Методы улучшения могут включать в себя фильтрацию с помощью морфологического оператора, выравнивание гистограммы, удаление шума с использованием, например, методов винеровской фильтрации, линейной или нелинейной регулировки контрастности, медианной фильтрации, фильтрации по нечеткой маске, адаптивного выравнивания гистограммы с ограничением по контрастности (CLAHE), декорреляции при уходе в бесконечность и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, метод улучшения может относиться к линейному/нелинейному улучшению. В некоторых вариантах осуществления, линейное улучшение может включать в себя метод контрастности между максимумом и минимумом, метод процентной контрастности, метод кусочной контрастности и т.п. или любую их комбинацию. Нелинейное улучшение может включать в себя выравнивание гистограммы, адаптивное выравнивание гистограммы, метод гомоморфной фильтрации, нечеткое маскирование и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, метод улучшения может включать в себя преобразование уровня серого (как показано на фиг. 5-B), весовое преобразование (фиг. 9-C) и т.п. или любую их комбинацию. В некоторых вариантах осуществления, высокочастотные подызображения от (L'+1)-го слоя до (L'+N)-го слоя, сгенерированных из второго разложения можно улучшать посредством линейного/нелинейного улучшения. Например, высокочастотные подызображения (L'+1)-го слоя, сгенерированного из второго разложения, можно улучшать методом контрастности между максимумом и минимумом. В некоторых вариантах осуществления, высокочастотные подызображения от (L'+1)-й слоя до (L'+N)-го слоя можно улучшать с использованием различных методов.
[199] На этапе 1112 можно реконструировать низкочастотное подызображение L'-го слоя, сгенерированного из второго разложения. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение L'-го слоя, сгенерированного из второго разложения можно реконструировать на основании высокочастотного подызображения от (L'+1)-й слоя до (L'+N)-го слоя, улучшенного на этапе 1111. В некоторых вариантах осуществления, улучшенное высокочастотное подызображение (L'+N)-го слоя, и низкочастотное подызображение (L'+N)-го слоя можно использовать для реконструкции низкочастотного подызображения (L'+N-1)-го слоя. Реконструированное низкочастотное подызображение (L'+N-1)-го слоя и улучшенное высокочастотное подызображение (L'+N-1)-го слоя можно использовать для реконструкции низкочастотного подызображения (L'+N-2)-го слоя. Соответственно, реконструированное низкочастотное подызображение (L'+1)-го слоя и улучшенное высокочастотное подызображение (L'+1)-го слоя можно использовать для реконструкции низкочастотного подызображения L'-го слоя. Например, если L' равно 3, и N равно 2, низкочастотное подызображение четвертого слоя можно реконструировать на основании низкочастотного подызображения пятого слоя и улучшенного высокочастотного подызображения пятого слоя; и затем низкочастотное подызображение третьего слоя можно реконструировать на основании реконструированного низкочастотного подызображения четвертого слоя и улучшенного высокочастотного подызображения четвертого слоя. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение L'-го слоя можно дополнительно использовать для реконструкции составного изображения блоком 204 реконструкции. Фиг. 11-C демонстрирует иллюстративную процедуру. Следует отметить, что в некоторых вариантах осуществления, на этапе 1111 и/или 1112, низкочастотное подызображение от (L'+1)-й слоя до (L'+N)-го слоя можно улучшать до и/или после реконструкции.
[200] На фиг. 11-C показана блок-схема операций иллюстративного процесса реконструкции составного изображения на основе L слоев, сгенерированных из первого разложения согласно некоторым вариантам осуществления настоящего изобретения. Процесс может включать в себя операцию 1121 обновления подызображение, одну или более операций (например, 1122, 1123, и т.д.) реконструкции подызображение, и операцию 1124 реконструкции составного изображения. В некоторых вариантах осуществления, первое разложение и соответствующая реконструкция может улучшать информацию деталей целевого изображения. В некоторых вариантах осуществления, второе разложение и соответствующая реконструкция могут улучшать информацию края целевого изображения. Реконструкция с использованием подызображений первого разложения и подызображений второго разложения может, соответственно, улучшать информацию деталей и информацию края целевого изображения и/или повышать контрастность целевого изображения. Кроме того, артефакты целевого изображения могут сокращаться путем преобразования подызображений первого разложения и/или второго разложения.
[201] На этапе 1121 низкочастотное подызображение L-го слоя, сгенерированного из первого разложения, может обновляться. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение L-го слоя может обновляться на основании низкочастотного подызображения L'-го слоя, сгенерированного из второго разложения (как показано на фиг. 11-B). В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение L-го слоя, сгенерированного из первого разложения, можно заменить (преобразованным) низкочастотным подызображением L'-го слоя, сгенерированного из второго разложения. В некоторых вариантах осуществления, L может быть равно L'. В некоторых вариантах осуществления, подызображения, сгенерированные из первого разложения, и подызображения, сгенерированные из второго разложения, можно вывести из одного и того же целевого изображения. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение L-го слоя может обновляться посредством преобразования. В некоторых вариантах осуществления, обновленное низкочастотное подызображение L-го слоя может дополнительно преобразовываться. Методы преобразования могут включать в себя преобразование уровня серого, весовое преобразование, линейное/нелинейное улучшение, повышающую дискретизацию и т.п. или любую их комбинацию. Например, обновленное низкочастотное подызображение L-го слоя может дискретизироваться с повышением с использованием билинейной интерполяции. В некоторых вариантах осуществления, обновленное низкочастотное подызображение L-го слоя можно использовать для реконструкции низкочастотного подызображения (L-1)-го слоя на этапе 1122.
[202] На этапе 1122, низкочастотное подызображение (L-1)-го слоя, сгенерированное из первого разложения, может обновляться. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение (L-1)-го слоя можно реконструировать на основании обновленного низкочастотного подызображения L-го слоя и высокочастотного подызображения L-го слоя, сгенерированного из первого разложения. В некоторых вариантах осуществления, обновленное низкочастотное подызображение L-го слоя может дискретизироваться с повышением блоком 203-4 повышающей дискретизации. В некоторых вариантах осуществления, обновленное низкочастотное подызображение (L-1)-го слоя может дополнительно преобразовываться. Например, низкочастотное подызображение (L-1)-го слоя может дискретизироваться с повышением блоком 203-4 повышающей дискретизации.
[203] На этапе 1123, низкочастотное подызображение (L-2)-го слоя, сгенерированного из первого разложения, может обновляться. В некоторых вариантах осуществления, низкочастотное подызображение (L-2)-го слоя можно реконструировать на основании обновленного низкочастотного подызображения (L-1)-го слоя и высокочастотного подызображения (L-1)-го слоя, сгенерированного из первого разложения. В некоторых вариантах осуществления, обновленное низкочастотное подызображение (L-2)-го слоя может дополнительно преобразовываться. Например, низкочастотное подызображение (L-2)-го слоя может дискретизироваться с повышением блоком 203-4 повышающей дискретизации.
[204] Аналогично, низкочастотное подызображение первого слоя, сгенерированного из первого разложения может обновляться. В некоторых вариантах осуществления, обновленное низкочастотное подызображение первого слоя может дополнительно преобразовываться. На этапе 1124, составное изображение можно реконструировать на основании обновленного низкочастотного подызображения первого слоя и высокочастотного подызображения первого слоя, сгенерированного из первого разложения.
[205] Следует отметить, что между операциями 1123 и 1124 можно добавлять одну или более операций для обновления низкочастотных подызображений различных слоев, сгенерированных из первого разложения. В некоторых вариантах осуществления, одно или более высокочастотных подызображений слоев с первого по L-й можно преобразовывать до или после операции обновления.
[206] В целях иллюстрации, ниже описан иллюстративный процесс. Следует отметить, что нижеследующее описание является лишь примером и не подлежит рассмотрению как единственно возможный вариант осуществления. Специалисты в данной области техники, на основании основных принципов работы, блок-схема операций может изменяться или варьироваться, не отклоняясь от принципов. Модификации и вариации не выходят за рамки объема вышеописанной заявки.
[207] В некоторых вариантах осуществления, целевое изображение может разлагаться путем преобразования Лапласа на 3 слоя, и целевое изображение может разлагаться посредством вейвлетного преобразования на 5 слоев. Низкочастотное подызображение третьего слоя, сгенерированного путем преобразования Лапласа, может обновляться низкочастотным подызображением третьего слоя, сгенерированного посредством вейвлетного преобразования.
[208] Лишь в порядке примера, низкочастотное подызображение пятого слоя, сгенерированного посредством вейвлетного преобразования, можно преобразовывать с использованием билинейной интерполяции; высокочастотное подызображение пятого слоя, сгенерированного посредством вейвлетного преобразования, можно преобразовывать с использованием нелинейного улучшения. Низкочастотное подызображение четвертого слоя можно реконструировать на основе преобразованного низкочастотного подызображения пятого слоя и преобразованного высокочастотного подызображения пятого слоя. Реконструированное низкочастотное подызображение четвертого слоя можно преобразовывать с использованием билинейной интерполяции. Высокочастотное подызображение четвертого слоя, сгенерированного посредством вейвлетного преобразования можно преобразовывать с использованием нелинейного улучшения. Низкочастотное подызображение третьего слоя можно реконструировать на основе преобразованного низкочастотного подызображения четвертого слоя и преобразованного высокочастотного подызображения четвертого слоя.
[209] Низкочастотное подызображение третьего слоя, сгенерированного из преобразования Лапласа, можно заменить реконструированным низкочастотным подызображением третьего слоя, сгенерированного посредством вейвлетного преобразования. Обновленное низкочастотное подызображение третьего слоя, сгенерированного путем преобразования Лапласа, можно дополнительно использовать для обновления подызображений второго слоя и первого слоя, сгенерированных путем преобразования Лапласа.
[210] Лишь в порядке примера, обновленное низкочастотное подызображение третьего слоя, сгенерированного путем преобразования Лапласа, можно преобразовывать с использованием билинейной интерполяции; высокочастотное подызображение третьего слоя, сгенерированного путем преобразования Лапласа, можно преобразовывать с использованием нелинейного улучшения. Преобразованное низкочастотное подызображение третьего слоя и преобразованное высокочастотное подызображение третьего слоя можно использовать для реконструкции низкочастотного подызображения второго слоя. Обновленное низкочастотное подызображение второго слоя можно преобразовывать с использованием билинейной интерполяции. Высокочастотное подызображение второго слоя, сгенерированного путем преобразования Лапласа, можно преобразовывать с использованием нелинейного улучшения. Преобразованное низкочастотное подызображение второго слоя и преобразованное высокочастотное подызображение второго слоя можно использовать для реконструкции низкочастотного подызображения первого слоя. Обновленное низкочастотное подызображение первого слоя можно преобразовывать с использованием билинейной интерполяции. Высокочастотное подызображение первого слоя, сгенерированного путем преобразования Лапласа, можно преобразовывать с использованием нелинейного улучшения. Преобразованное низкочастотное подызображение первого слоя и преобразованное высокочастотное подызображение первого слоя можно использовать для реконструкции составного изображения.
[211] В некоторых вариантах осуществления, информация в L слоях, сгенерированных путем преобразования Лапласа, и информация в L'+N слоях, сгенерированных посредством вейвлетного преобразования, могут объединяться. Низкочастотное подызображение L-го слоя, сгенерированного посредством вейвлетного преобразования, можно реконструировать на основании низкочастотных подызображений в последующих слоях и улучшенных высокочастотных подызображений в последующих слоях. Обновленное низкочастотное подызображение L-го слоя, сгенерированного путем преобразования Лапласа, и улучшенное высокочастотное подызображение слоев с первого по L-й можно использовать для реконструкции улучшенного изображения. Это позволяет улучшать детали и/или края в целевом изображении.
[212] В некоторых вариантах осуществления, различные алгоритмы интерполяции можно использовать при реконструкции низкочастотных подызображений различных слоев, сгенерированных посредством вейвлетного преобразования и/или преобразования Лапласа. В результате, можно улучшать контрастность изображения и можно удалять артефакты из улучшенного изображения. Следовательно, можно повысить качество изображения.
[213] В некоторых вариантах осуществления, одно или более высокочастотных подызображений может обновляться на основе весового преобразования. В некоторых вариантах осуществления, одно или более высокочастотных подызображений могут улучшаться блоком 203-3 улучшения и/или обесшумливаться на основе алгоритма устранения шумов. Например, высокочастотное подызображение слоя можно обесшумливать с использованием гауссовой фильтрации. Обесшумленное высокочастотное подызображение можно использовать при реконструкции низкочастотного подызображения.
[214] Следует отметить, что вышеприведенное описание, касающееся получения изображения, разложения изображения, преобразования изображения и реконструкции изображения, служит лишь для иллюстрации. Специалисты в данной области техники, на основании основных принципов работы, могут изменять, объединять или варьировать процедуру обработки, не отклоняясь от принципов. Модификации, комбинации и вариации не выходят за рамки объема вышеописанной заявки. Иллюстративный процесс описан ниже.
[215] Во-первых, изображение молочной железы может генерироваться из КТ-изображения грудной клетки. Как показано на фиг. 3-B, область молочной железы можно извлекать из КТ-изображения, край молочной железы можно извлекать из КТ-изображения, и изображение молочной железы можно генерировать на основании области молочной железы и края молочной железы.
[216] Во-вторых, изображение молочной железы может разлагаться на низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение. Низкочастотное подызображение может включать в себя информацию, касающуюся края молочной железы.
[217] В-третьих, низкочастотное подызображение изображения молочной железы можно преобразовывать с использованием преобразования уровня серого. В некоторых вариантах осуществления, в ходе процедуры для генерирования КТ-изображения грудной клетки, молочная железа может сдавливаться. Толщина сдавленной молочной железы может быть неоднородной, и уровень серого в изображении молочной железы может быть неоднородным. Например, яркость элементов края молочной железы может быть ниже, чем в области рядом с краем молочной железы. Уровни серого элементов края молочной железы могут быть близки к уровням серого фона. С использованием метода преобразования уровня серого, проиллюстрированного на фиг. 5-B, качество изображения изображения молочной железы можно повысить. Как показано на фиг. 5-B, характеристическая кривая может определяться на основании низкочастотного подызображения. В некоторых вариантах осуществления, характеристическая кривая может делиться на N сегментов. В некоторых вариантах осуществления, сегменты кривой преобразования могут определяться на основании разделенных N сегментов характеристической кривой. Затем кривая преобразования может генерироваться на основании сегментов кривой преобразования. В некоторых вариантах осуществления, уровни серого элементов в заранее определенной области низкочастотного подызображения может обновляться на основании кривой преобразования. Заранее определенная область может относиться к области, в которой расстояние элементов может быть ограничено заранее определенным значением. Уровни серого заранее определенной области могут быть близки к уровням серого окружающей области.
[218] Наконец, обновленное низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение можно использовать для реконструкции составного изображения молочной железы. Уровни серого элементов в составном изображении молочной железы могут быть выровнены, и толщина молочной железы может быть соразмерной.
[219] Таким образом, на основании основных принципов, специалистам в данной области техники из этого подробного описания изобретения должно быть очевидно, что вышеизложенное подробное описание изобретения представлено только в порядке примера, но не ограничения. Специалисты в данной области техники смогут предложить различные изменения, усовершенствования и модификации, даже не указанные здесь в явном виде. Эти изменения, усовершенствования и модификации предусмотрены этим изобретением и отвечают сущности и объему иллюстративных вариантов осуществления этого изобретения.
[220] Кроме того, некоторая терминология использовалась для описания вариантов осуществления настоящего изобретения. Например, термины ʺодин вариант осуществленияʺ, ʺвариант осуществленияʺ и/или ʺнекоторые варианты осуществленияʺ означают, что конкретный признак, структура или характеристика, описанная в связи с вариантом осуществления, включена в, по меньшей мере, один вариант осуществления настоящего изобретения. Поэтому следует обратить внимание на то, что две или более ссылки на ʺвариант осуществленияʺ или ʺодин вариант осуществленияʺ или ʺальтернативный вариант осуществленияʺ в различных местах этого описания изобретения не обязательно соответствуют одному и тому же варианту осуществления. Кроме того, конкретные признаки, структуры или характеристики могут объединяться надлежащим образом в одном или более вариантах осуществления настоящего изобретения.
[221] Дополнительно, специалисту в данной области техники будет очевидно, что аспекты настоящего изобретения можно проиллюстрировать и описать здесь в любом из нескольких патентуемых классов или контексте, включающем в себя любой новый и полезный процесс, машину, изделие или композиция, или любое их новое и полезное усовершенствование. Соответственно, аспекты настоящего изобретения могут осуществляться полностью в оборудовании, полностью в программном обеспечении (включающем в себя программно-аппаратное обеспечение, резидентное программное обеспечение, микрокод и т.д.) или комбинированной программной и аппаратной реализации, которые могут все вместе именоваться здесь ʺблокомʺ, ʺмодулемʺ или ʺсистемойʺ. Кроме того, аспекты настоящего изобретения могут принимать форму компьютерного программного продукта, воплощенного в одном или более компьютерно-считываемых носителях, на которых воплощен компьютерно-считываемый программный код.
[222] Компьютерно-считываемая среда передачи сигнала может включать в себя распространяемый сигнал данных с воплощенным в нем компьютерно-считываемым программным кодом, например, в основной полосе или как часть несущей волны. Такой распространяемый сигнал может принимать любую из различных форм, включая электромагнитную, оптическую и т.п. или любую пригодную их комбинацию. Компьютерно-считываемая среда передачи сигнала может представлять собой любую компьютерно-считываемую среду, которая не является компьютерно-считываемой средой хранения и которая может передавать, распространять или транспортировать программу для использования системой, аппаратом или устройством исполнения инструкций или в связи с ними. Программный код, воплощенный в компьютерно-считываемой среде передачи сигнала, могут передаваться с использованием любой подходящей среды, в том числе беспроводной, проводной, оптоволоконной, RF и т.п. или любой пригодной комбинации вышеизложенных.
[223] Компьютерный программный код для осуществления операций для аспектов настоящего изобретения может быть записан в любой комбинации одного или более языков программирования, включающих в себя объектно-ориентированный язык программирования, например, Java, Scala, Smalltalk, Eiffel, JADE, Emerald, C++, C#, VB. NET, Python и т.п., традиционные процедурные языки программирования, например, язык программирования "C", Visual Basic, Fortran 2003, Perl, COBOL 2002, PHP, ABAP, динамические языки программирования, например, Python, Ruby и Groovy, или другие языки программирования. Программный код может выполняться полностью на компьютере пользователя, частично на компьютере пользователя, в качестве автономного пакета программного обеспечения, частично на компьютере пользователя и частично на удаленном компьютере или полностью на удаленном компьютере или сервере. В последнем сценарии удаленный компьютер может быть подключен к компьютеру пользователя по сети любого типа, в том числе, локальной сети (LAN) или глобальной сети (WAN), или может быть установлено соединение с внешним компьютером (например, через интернет с использованием поставщика услуг интернета) или в среде облачных вычислений или предоставляться как услуга, например, программное обеспечение как услуга (SaaS).
[224] Кроме того, указанный порядок обработки элементов или последовательностей, или использование чисел, букв или других обозначений, таким образом, не призван ограничивать заявленные процессы и способы каким-либо конкретным порядком, который может быть указан в формуле изобретения. Хотя вышеописанное изобретение рассматривает в порядке различных примеров, которые в настоящее время считаются различными полезными вариантами осуществления изобретения, следует понимать, что такие детали служат только для этой цели, и что нижеследующая формула изобретения не ограничивается раскрытыми вариантами осуществления, но, напротив, призвана охватывать модификации и эквивалентные конфигурации, отвечающие сущности и объему раскрытых вариантов осуществления. Например, хотя реализация различных вышеописанных компонентов может быть воплощена в аппаратном устройстве, она также может осуществляться в виде чисто программного решения, например, установки на существующем сервере или мобильном устройстве.
[225] Аналогично, очевидно, что в вышеприведенном описании вариантов осуществления настоящего изобретения, различные признаки иногда сгруппированы совместно в единственном варианте осуществления, фигуре или его описании с целью обобщения изобретения для помощи в понимании одного или более из различных вариантов осуществления. Однако этот способ изобретения не следует интерпретировать как отражающий намерение, что заявленный предмет изобретения требует больше признаков, чем в явном виде указано в каждом пункте. Напротив, варианты осуществления заключены менее, чем во всех признаках единственного вышеизложенного раскрытого варианта осуществления.
[226] В некоторых вариантах осуществления, числа, выражающие количества ингредиентов, свойств, например, молекулярной массы, условий реакции и т.д., используемых для описания и представления некоторых вариантов осуществления заявки, следует рассматривать как изменяемые в ряде случаев термином ʺоколо,ʺ ʺприблизительноʺ или ʺпо существуʺ. Например, ʺоколоʺ, ʺприблизительноʺ или ʺпо существуʺ может указывать ±20% изменение описываемого значения, если не указано обратное. Соответственно, в некоторых вариантах осуществления, числовые параметры, изложенные в вышеприведенном описании и в прилагаемой формуле изобретения являются приближениями, которые могут изменяться в зависимости от свойств, которых желательно добиться согласно конкретному варианту осуществления. В некоторых вариантах осуществления, числовые параметры следует рассматривать в свете количества сообщаемых значимых цифр и путем применения обычных методов округления. Несмотря на то, что числовые диапазоны и параметры, задающие широкий объем некоторых вариантов осуществления заявки, являются приближениями, численные значения, изложенные в конкретных примерах, сообщаются как можно точнее.
[227] Каждый из упомянутых здесь патентов, патентных заявок, публикаций патентных заявок и других материалов, например, статей, книг, спецификаций, публикаций, документов, вещей и/или т.п., таким образом включен сюда посредством ссылки в полном объеме для всех целей, за исключением любой связанной с ним истории исполнимых файлов, любой из которых не согласуется или конфликтует с настоящим документом, или любой из которых может ограничивать самый широкий объем формулы изобретения в настоящем и будущем связанный с настоящим документом. В порядке примера, при наличии какой-либо несогласованности или конфликта между описанием, определением и/или использованием термина, связанного с любым из включенного материала и связанного с настоящим документом, описание, определение и/или использование термина в настоящем документе должно превалировать.
[228] В заключение, следует понимать, что раскрытые здесь варианты осуществления заявки иллюстрируют принципы вариантов осуществления заявки. В объем заявки могут быть включены другие модификации, которые можно использовать. Таким образом, в порядке примера, но не ограничения, альтернативные конфигурации вариантов осуществления заявки можно использовать в соответствии с изложенными здесь принципами. Соответственно, варианты осуществления настоящей заявки не ограничиваются конкретно показанными и описанными.

Claims (73)

1. Способ обработки медицинских изображений, осуществляемый на по меньшей мере одной машине, каждая из которых имеет по меньшей мере один процессор и хранилище, причем способ содержит этапы, на которых:
получают целевое изображение, причем целевое изображение включает в себя множество элементов, причем каждый из множества элементов соответствует пикселю или вокселю, а целевое изображение сгенерировано устройством формирования изображения;
разлагают целевое изображение на по меньшей мере один слой на основе частот целевого изображения и/или уровней серого элементов целевого изображения, причем упомянутый по меньшей мере один слой включает в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение;
генерируют весовое изображение для высокочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя, причем весовое изображение включает в себя множество весов, соответствующих множеству элементов высокочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя;
обновляют, на основе весового изображения, высокочастотное подызображение упомянутого по меньшей мере одного слоя; и
реконструируют составное изображение на основании обновленного высокочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя и низкочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя.
2. Способ по п. 1, в котором высокочастотное подызображение упомянутого по меньшей мере одного слоя включает в себя первый класс элементов и второй класс элементов, и генерирование весового изображения содержит этапы, на которых:
определяют диапазон уровней серого первого класса элементов в высокочастотном подызображении;
определяют, на основании диапазона уровней серого первого класса элементов, диапазон уровней серого второго класса элементов в высокочастотном подызображении;
отображают диапазон уровней серого первого класса элементов в [0, 1];
определяют, на основании отображенного диапазона уровней серого первого класса элементов, весовые коэффициенты для первого класса элементов;
отображают диапазон уровней серого второго класса элементов в (1, G], где G - заранее определенное значение;
определяют, на основании отображенного диапазона уровней серого второго класса элементов, весовые коэффициенты для второго класса элементов; и
генерируют, на основании весовых коэффициентов для первого класса элементов и весовых коэффициентов для второго класса элементов, весовое изображение.
3. Способ по п. 2, в котором определение диапазона уровней серого первого класса элементов содержит этапы, на которых:
определяют, на основании порога уровня серого, исходный диапазон уровней серого первого класса элементов;
изменяют исходный диапазон уровней серого первого класса элементов; и
регулируют, на основании измененного диапазона уровней серого первого класса элементов, исходный диапазон уровней серого первого класса элементов.
4. Способ по п. 3, в котором регулировка исходного диапазона уровней серого первого класса элементов содержит этапы, на которых:
определяют, на основании измененного диапазона уровней серого первого класса элементов, первый порог; и
определяют диапазон уровней серого первого класса элементов как [0, первый порог].
5. Способ по п. 4, в котором определение диапазона уровней серого второго класса элементов в высокочастотном подызображении содержит этап, на котором:
определяют диапазон уровней серого второго класса элементов в высокочастотном подызображении как (первый порог, второй порог], причем второй порог является максимальным уровнем серого в высокочастотном подызображении.
6. Способ по п. 3, в котором изменение исходного диапазона уровней серого первого класса элементов содержит этап, на котором:
изменяют исходный диапазон уровней серого первого класса элементов нелинейно.
7. Способ по п. 3, в котором определение исходного диапазона уровней серого первого класса элементов содержит этапы, на которых:
определяют порог уровня серого на основании среднего уровня серого элементов высокочастотного подызображения; и
определяют диапазон уровней серого от 0 до порога уровня серого в качестве исходного диапазона уровней серого первого класса элементов.
8. Способ по п. 7, в котором порог уровня серого равен среднему уровню серого элементов высокочастотного подызображения, умноженному на заранее определенный коэффициент k.
9. Способ по п. 1, в котором обновление высокочастотного подызображения содержит этап, на котором:
умножают уровни серого высокочастотного подызображения на уровни серого весового изображения.
10. Способ по п. 1, в котором разложение целевого изображения на по меньшей мере один слой содержит этапы, на которых:
разлагают, посредством первого алгоритма разложения, целевое изображение на L слоев, причем каждый слой из L слоев включает в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, L≥1; и
разлагают, посредством второго алгоритма разложения, целевое изображение на L’+N слоев, причем каждый слой из L’+N слоев включает в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, L’≥1 и N≥1.
11. Способ по п. 10, в котором реконструкция составного изображения содержит этапы, на которых:
обновляют, на основании низкочастотного подызображения L’-го слоя, сгенерированного посредством второго алгоритма разложения, низкочастотное подызображение L-го слоя, сгенерированного посредством первого алгоритма разложения; и
реконструируют составное изображение на основании высокочастотных подызображений L слоев, сгенерированных посредством первого алгоритма разложения, и обновленного низкочастотного подызображения L-го слоя.
12. Способ по п. 11, в котором реконструкция составного изображения содержит этапы, на которых:
для каждой из множества итераций,
дискретизируют с повышением низкочастотное подызображение (L-i)-го слоя;
обновляют, на основании дискретизированного с повышением низкочастотного подызображения (L-i)-го слоя и высокочастотного подызображения (L-i)-го слоя, низкочастотное подызображение (L-i-1)-го слоя, 0≤i≤L-1; и
реконструируют составное изображение, на основании обновленного низкочастотного подызображения первого слоя и высокочастотного подызображения первого слоя.
13. Способ по п. 12, в котором дискретизация с повышением низкочастотного подызображения (L-i)-го слоя содержит этап, на котором:
дискретизируют с повышением на основе билинейной интерполяции или кубической интерполяции, низкочастотное подызображение (L-i)-го слоя.
14. Способ по п. 11, дополнительно содержащий этап, на котором:
обновляют низкочастотное подызображение L’-го слоя, сгенерированного посредством второго алгоритма разложения на основании низкочастотного подызображения (L’+N)-го слоя, сгенерированного посредством второго алгоритма разложения, и высокочастотных подызображений слоев с (L’+1)-го по (L’+N)-й, сгенерированных посредством второго алгоритма разложения.
15. Способ обработки медицинских изображений, осуществляемый на по меньшей мере одной машине, каждая из которых имеет по меньшей мере один процессор и хранилище, причем способ содержит этапы, на которых:
получают целевое изображение, причем целевое изображение включает в себя множество элементов, причем элемент соответствует пикселю или вокселю, причем целевое изображение сгенерировано устройством формирования изображения;
разлагают, посредством первого алгоритма разложения, целевое изображение на L слоев, причем каждый слой из L слоев включает в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, L≥1; и
разлагают, посредством второго алгоритма разложения, целевое изображение на L’+N слоев, причем каждый слой из L’+N слоев включает в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение, L’≥1 и N≥1, причем второй алгоритм разложения отличается от первого алгоритма разложения;
обновляют низкочастотное подызображение L-го слоя, сгенерированного посредством первого алгоритма разложения посредством замены низкочастотного подызображения L-го слоя, сгенерированного посредством первого алгоритма разложения низкочастотным подызображением L’-го слоя, сгенерированного посредством второго алгоритма разложения; и
реконструируют составное изображение, на основании высокочастотных подызображений L слоев, сгенерированных посредством первого алгоритма разложения, обновленного низкочастотного подызображения L-го слоя, сгенерированного посредством первого алгоритма разложения.
16. Способ по п. 15, в котором реконструкция составного изображения содержит этапы, на которых:
для каждой из множества итераций,
дискретизируют с повышением низкочастотное подызображение (L-i)-го слоя;
обновляют, на основании дискретизированного с повышением низкочастотного подызображения (L-i)-го слоя и высокочастотного подызображения (L-i)-го слоя, низкочастотное подызображение (L-i-1)-го слоя, 0≤i≤L-1; и
реконструируют составное изображение на основании обновленного низкочастотного подызображения первого слоя и высокочастотного подызображения первого слоя.
17. Способ по п. 16, в котором дискретизация с повышением низкочастотного подызображения (L-i)-го слоя содержит этап, на котором:
дискретизируют с повышением на основе билинейной интерполяции или кубической интерполяции, низкочастотное подызображение (L-i)-го слоя.
18. Способ по п. 15, дополнительно содержащий этап, на котором:
перед реконструкцией составного изображения, улучшают одно или более из высокочастотных подызображений L слоев, сгенерированных посредством первого алгоритма разложения.
19. Способ по п. 15, дополнительно содержащий этап, на котором:
перед обновлением низкочастотного подызображения L-го слоя, сгенерированного посредством первого алгоритма разложения, обновляют низкочастотное подызображение L’-го слоя, сгенерированного посредством второго алгоритма разложения, включая
улучшение одного или более из высокочастотных подызображений слоев c L’-го по (L’+N)-й, сгенерированных посредством второго алгоритма разложения; и
реконструируют, на основе низкочастотного подызображения (L’+N)-го слоя, сгенерированного посредством второго алгоритма разложения и высокочастотных подызображений слоев с L’-го по (L’+N)-й, сгенерированных посредством второго алгоритма разложения, низкочастотного подызображения L’-го слоя, сгенерированного посредством второго алгоритма разложения.
20. Система для обработки медицинских изображений, содержащая:
по меньшей мере один процессор и
хранилище, выполненное с возможностью хранения инструкций, причем инструкции, при выполнении упомянутым по меньшей мере одним процессором, предписывают системе осуществлять способ, содержащий этапы, на которых:
получают целевое изображение, причем целевое изображение включает в себя множество элементов, причем каждый из множества элементов соответствует пикселю или вокселю, а целевое изображение сгенерировано устройством формирования изображения;
разлагают целевое изображение на по меньшей мере один слой на основе частот целевого изображения и/или уровней серого элементов целевого изображения, причем упомянутый по меньшей мере один слой включает в себя низкочастотное подызображение и высокочастотное подызображение;
генерируют весовое изображение для высокочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя, причем весовое изображение включает в себя множество весов, соответствующих множеству элементов высокочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя;
обновляют, на основе весового изображения, высокочастотное подызображение упомянутого по меньшей мере одного слоя; и
реконструируют составное изображение на основании обновленного высокочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя и низкочастотного подызображения упомянутого по меньшей мере одного слоя.
RU2019134059A 2015-12-31 2016-12-29 Способы и системы для обработки изображений RU2797310C2 (ru)

Applications Claiming Priority (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201511027173.3A CN105701796B (zh) 2015-12-31 2015-12-31 乳房图像的厚度均衡方法及装置、乳房摄影系统
CN201511027173.3 2015-12-31
CN201511027401.7A CN105678750B (zh) 2015-12-31 2015-12-31 医学图像的灰度映射曲线生成方法及装置
CN201511027401.7 2015-12-31
CN201610510790.7 2016-07-01
CN201610510790.7A CN106127712B (zh) 2016-07-01 2016-07-01 图像增强方法及装置
CN201610584749.4 2016-07-22
CN201610584749.4A CN106228520B (zh) 2016-07-22 2016-07-22 图像增强方法及装置

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018127759A Division RU2705014C1 (ru) 2015-12-31 2016-12-29 Способы и системы для обработки изображений

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2019134059A RU2019134059A (ru) 2019-12-16
RU2797310C2 true RU2797310C2 (ru) 2023-06-02

Family

ID=

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090185733A1 (en) * 2007-11-23 2009-07-23 General Electric Company Method and Apparatus for Processing Digital Mammographic Images
US20100266189A1 (en) * 2009-04-17 2010-10-21 Riverain Medical Group, Llc Multi-scale image normalization and enhancement
EA201200255A1 (ru) * 2012-02-22 2013-08-30 Закрытое Акционерное Общество "Импульс" Способ подавления шума цифровых рентгенограмм
RU2532704C1 (ru) * 2011-04-15 2014-11-10 ИМАДЖЕРЕКОН, ЭлЭлСи Способ определения карты pixon в итеративном восстановлении изображения и спектральном анализе

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090185733A1 (en) * 2007-11-23 2009-07-23 General Electric Company Method and Apparatus for Processing Digital Mammographic Images
US20100266189A1 (en) * 2009-04-17 2010-10-21 Riverain Medical Group, Llc Multi-scale image normalization and enhancement
RU2532704C1 (ru) * 2011-04-15 2014-11-10 ИМАДЖЕРЕКОН, ЭлЭлСи Способ определения карты pixon в итеративном восстановлении изображения и спектральном анализе
EA201200255A1 (ru) * 2012-02-22 2013-08-30 Закрытое Акционерное Общество "Импульс" Способ подавления шума цифровых рентгенограмм

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2705014C1 (ru) Способы и системы для обработки изображений
US11562469B2 (en) System and method for image processing
US11232543B2 (en) System and method for image correction
JP7330703B2 (ja) 医用画像処理装置及びｘ線ｃｔシステム
CN112424835B (zh) 用于图像重建的系统和方法
CN110832540B (zh) 图像处理系统和方法
Bhairannawar Efficient medical image enhancement technique using transform HSV space and adaptive histogram equalization
CN105164725A (zh) 去噪重建图像数据的边缘改进
EP3404616B1 (en) System and method for image denoising
US11717248B2 (en) Systems and methods for image generation
US12086979B2 (en) Multi-phase filter
US20230419455A1 (en) System and method for image correction
US20230397899A1 (en) Systems and methods for image generation
RU2797310C2 (ru) Способы и системы для обработки изображений
Yang et al. Generative low-dose CT image denoising
Green et al. Perceptual Transformer Loss for the Neural Denoising of Ultra-Low Dose CT
JP2016085064A (ja) 画像処理装置および画像処理方法