專利名稱：一種融合上下文信息的數(shù)字血管造影圖像增強方法
技術領域：
本發(fā)明屬于醫(yī)學成像技術領域，具體涉及一種融合上下文信息的數(shù)字血管造影圖像增強方法。

背景技術：
圖像增強作為一種基本的圖像處理技術，其目的是對圖像進行加工，以得到對具體應用來說視覺效果更好，更有用的圖像。由于具體應用的目的和要求不同，所需要的具體增強技術也可以大不相同。從根本上說，并沒有圖像增強的通用標準，觀察者是某種增強技術優(yōu)劣的最終判斷者。
血管造影技術是一種歷史悠久的血管可視化技術。數(shù)字減影血管造影(Digital Subtraction Angiography，簡稱DSA)是在此基礎上發(fā)展的一種廣泛使用的血管可視化技術，在臨床已應用20多年，是血管疾病無創(chuàng)診斷與介入治療手術導航的重要依據(jù)，廣泛應用于X射線序列成像中的血管的可視化系統(tǒng)中。但是由于種種原因，某些部位的數(shù)字血管造影圖像不適合做剪影處理，因此，血管造影圖像在醫(yī)學圖像的診斷分析中扮演著重要的角色。但由于實際造影圖像中存在的造影劑的分布不均、衰減，X射線的曝光不均等復雜情況，以及成像環(huán)境中各種組織以及相關噪聲的影響，其圖像質量一般都比較差。因此，血管造影圖像處理中的一個關鍵任務就是進行圖像增強，以使血管的生理特征能夠更清楚的顯示出來，便于醫(yī)生的分析與診斷。
常用的增強技術根據(jù)其處理所進行的空間不同，可分為空間域方法和頻域方法。與后者相比，前者是直接在圖像所在空間進行的。進一步而言，前者根據(jù)對圖像的每次處理是對單個像素進行的還是對小的子圖像進行的，又可分為基于像素點的和基于模板的方法?；谀０宓姆椒ㄒ渤７Q為空間濾波。
目前針對數(shù)字血管造影圖像的增強技術大多在圖像空間直接進行。相對于頻域方法，空域方法能更直觀地針對圖像特點制定改善視覺效果的增強策略。常用的方法有各向異性擴散，哈勃(Gabor)濾波，匹配濾波，形態(tài)學方法等等。但是這些方法多是從局部區(qū)域的灰度信息出發(fā)，而未考慮血管的空間結構以及上下文之間的相互影響，因而增強效果有限。尤其是對于級數(shù)較高，對比度極低的血管末梢，很難達到理想的視覺效果，給醫(yī)生的診斷造成困難。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種融合上下文信息的數(shù)字血管造影圖像增強方法，該方法具有良好的抗局部干擾性，能對血管造影圖像有效增強，獲得良好的視覺效果。
本發(fā)明提供的融合上下文信息的數(shù)字血管造影圖像增強方法，其步驟為 (1)用哈勃濾波器將灰度反轉的數(shù)字血管造影圖像分解至K個方向L個尺度，K的取值范圍為4～16，L根據(jù)最大血管寬度Wmax與最小血管寬度Wmin確定； (2)將哈勃濾波器的輸出作為增強模型的初始輸入，并對每個方向和尺度的哈勃濾波響應實施基于共圓約束的增強；其過程為 (2.1)將中心位于(x，y)的像素在方向α、中心頻率ω分量上受到來自環(huán)境的增強作用F(x，y，α，ω)表示為 式中Ae表示滿足增強特性的區(qū)域，R(x′，y′，β，ω)表示位于(x′，y′)的像素在中心頻率為ω、方向為β上的響應，式中的為曲率加權函數(shù)，Q為曲率，且 式中 為距離加權函數(shù)； (2.2)通過S形變換進行迭代處理
式中s表示增強作用的上限飽和系數(shù)，取值范圍為20～80，

的初始值為圖像經(jīng)過哈勃濾波器的輸出值； (2.3)選每個像素所有方向和尺度上的響應值之中最大的一個作為模型的輸出，即 (3)運用各向異性擴散去噪方法對步驟(2)的結果進行平滑去噪處理，得到增強后的圖像。
血管作為一種特定的空間結構，在圖像中具有一定的空間連續(xù)性致性。利用這種空間全局性特征，通過上下文的相互影響來增強血管顯然是一種合理的方法。本發(fā)明針對現(xiàn)有數(shù)字血管造影圖像增強技術的缺陷，根據(jù)數(shù)字血管造影圖像的特點，提出一種融合上下文信息的數(shù)字血管造影圖像增強方法。本發(fā)明根據(jù)血管的空間結構特點，利用上下文信息的相互影響增強圖像。我們根據(jù)目標的全局特征來增強感興趣的成分，將血管這一空間結構性較好的成分從造影圖像中增強出來，具有良好的抗局部干擾性。尤其對級數(shù)較高，對比度較低的血管末梢具有好的增強效果。



圖為本發(fā)明方法的流程圖； 圖2為采用哈勃(Gabor)濾波器將一幅血管造影圖像分解到4個方向4個尺度上的響應圖； 圖3(a)為軸特性與模特性；圖3(b)為共圓約束增強的空間幾何關系； 圖4(a)為用本發(fā)明的方法增強后，綜合各方向和尺度響應的重建圖像；圖4(b)示出了各向異性平滑去噪的結果； 圖5為本發(fā)明的實施例中使用上述方法與其他血管造影圖像增強方法的一個比較結果，其中，圖5(a)表示原始冠脈造影圖像；圖5(b)傳統(tǒng)為各向異性擴散的結果；圖5(c)表示基于對比度的各向異性擴散結果；圖5(d)表示用模糊形態(tài)學方法處理的結果；圖5(e)表示用本發(fā)明的方法增強的結果。

具體實施例方式 下面結合附圖和實例對本發(fā)明作進一步詳細的說明。
實例 如圖1所示，本實例的過程為 (1)用哈勃(Gabor)濾波器將灰度反轉的數(shù)字血管造影圖像分解至K個方向L個尺度，K的取值范圍通常為4～16，尺度的個數(shù)L可以根據(jù)最大血管寬度Wmax與最小血管寬度Wmin來確定。
(1.1)本實例中K取值為12，L取值為4，對應的角度 每一個角度都代表有可能的增強方向。
(1.2)不同尺度可以通過調整Gabor濾波器的中心頻率來獲得。在中心頻率為ω的尺度上寬度

的血管具有最佳響應。所選擇的尺度范圍應能使圖像中所有的血管都能獲得最佳響應。
(1.3)Gabor濾波器的數(shù)學表達式為he(x，y，ω，θ)＝g(x′，y′)cos(2πωx′)式中(x′，y′)＝(xcosθ+ysinθ，-xsinθ+ycosθ)，θ表示濾波器的方向，通過在x-y平面旋轉可使濾波器達到任何所期望的方位。ω表示中心頻率，它決定了濾波器帶通區(qū)域中心在頻域上的位置，通過選取不同的ω可以得到不同的尺度。g(x，y)為如下高斯函數(shù) 式中σx和σy分別是沿著x和y軸的高斯包絡的空間常量。σx、σy分別與頻率帶寬Bf和方位帶寬Bθ有關，關系如下 在本發(fā)明中Bf＝1.25，Bθ＝π/6。
(2)將Gabor濾波器的輸出作為增強模型的輸入對每個方向和尺度的Gabor濾波響應圖實施基于共圓約束的增強。
共圓約束體現(xiàn)了上下文之間相互影響的兩種特性軸特性(axialspecificity)與模特性(modular specificity)。所謂軸特性就是對中心像素具有增強作用的像素應該位于中心像素上下文方向的軸方向；模特性是指這些具有增強作用的像素與中心像素應呈現(xiàn)相似的上下文方向。圖3(a)顯示了這兩種特性。
圖3(b)給出了基于共圓約束的曲率計算，A、B分別表示中心像素和環(huán)境中一點，其空間坐標分別為(x，y)，(x′，y′)。γ為A、B連線的方位且0≤γ＜π。當B的上下文方位為β時，如果它和A滿足共圓約束能形成一個較一致的空間結構，此方位對A的增強作用貢獻最大。如果B的主方位與β越接近，那么β方位的響應幅值越大(相對其它方位)，反之，越小。因此我們可以只考慮B在β方位的響應，其幅值的大小反應了它滿足共圓約束的程度。
曲率是決定自然一致性結構可探測性的一個重要因素，低曲率結構的顯著性通常更高，因此產(chǎn)生的共圓輪廓的曲率越小，其增強作用表現(xiàn)越強烈。
(2.1)中心位于(x，y)的像素在方向α、中心頻率ω分量上受到來自環(huán)境的增強作用F(x，y，α，ω)為 式中Ae表示滿足增強特性的區(qū)域(本發(fā)明中為與中心的偏離角不超過π/4的區(qū)域)，R(x′，y′，β，ω)表示位于(x′，y′)的像素在中心頻率為ω，方向β上產(chǎn)生的響應。
(2.1.1)曲率的計算方法如下A、B分別表示中心像素和環(huán)境中一點，其空間坐標分別為(x，y)，(x′，y′)。A的上下文方位為α(0≤α＜π)，B的上下文方位為β時曲率Q表示如下 式中 (2.1.2)為曲率加權函數(shù)，Q為曲率。
為距離加權函數(shù)。
本發(fā)明中曲率和距離加權函數(shù)中的高斯標準差分別為σc＝0.25，σd＝12。
(2.2)通過一個迭代方程實現(xiàn)模型的動態(tài)描述，將增強作用向周圍擴散，從而實現(xiàn)造影血管圖像上血管結構的增強。通過如下S形(Sigmoid)變換實現(xiàn)
式中s代表神經(jīng)元的上限飽和系數(shù)，本實例中s＝50。圖像哈勃(Gabor)濾波器的輸出值作

的初始值。
增強模型的迭代次數(shù)根據(jù)實際數(shù)字血管造影圖像的質量而定，圖像對比度越低，噪聲越多，需要迭代的次數(shù)越多。
(2.3)選每個像素所有方向和尺度上的響應值之中最大的一個作為模型的輸出，重建增強后的圖像，也就是 (3)運用各向異性擴散去噪方法對步驟(2)的結果進行平滑去噪處理，得到增強后的圖像。Perona和Malik提出的各向異性的擴散方程 式中▽為梯度算子。傳導函數(shù)c(x，y，t)在擴散的過程中能夠隨著圖像中灰度的變化而變化，自適應地控制擴散的速度。本發(fā)明采用以下形式的傳導函數(shù) 其中T稱為傳導參數(shù)，‖▽I(x，y，t)‖為梯度的幅值。
根據(jù)本發(fā)明的典型實施例，用于實現(xiàn)本發(fā)明的計算機系統(tǒng)可以包括，特別是，中央處理器(CPU)、存儲器和輸入/輸出(I/O)接口。計算機系統(tǒng)通常通過I/O接口與顯示器和諸如鼠標和鍵盤此類的各種輸入設備相連，配套電路可以包括像高速緩存、電源、時鐘電路和通信總線這樣的電路。存儲器可以包括隨機存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、磁盤驅動器、磁帶機等，或它們的組合。計算機平臺還包括操作系統(tǒng)和微指令代碼。此處所述各種過程和功能可以是通過操作系統(tǒng)執(zhí)行的微指令代碼或應用程序(或它們的組合)的一部分。此外，各種其他外圍設備可以連接到該計算機平臺，如附加數(shù)據(jù)存儲設備和打印設備。
還應理解，因為附圖中所述的某些構成系統(tǒng)的組件和方法步驟可以軟件形式來實現(xiàn)，所以系統(tǒng)組件(或過程步驟)之間的實際連接可能有所不同，具體視本發(fā)明的編程方式而定?；诖颂幪岢龅谋景l(fā)明原理，相關領域的普通專業(yè)人員可以設想本發(fā)明的這些以及類似實施方案或配置。
圖5所示的反映了在本發(fā)明的典型實施例中使用上述方法與其他血管造影圖像增強方法的一個比較結果，其中，圖5(a)表示原始冠脈造影圖像；圖5(b)傳統(tǒng)為各向異性擴散的結果(P Perona，J Malik.Scale-space and edgedetection using anisotropic diffusion[J].IEEE Tansactions on PAMI，1990，12(7)629-639)；圖5(c)表示基于對比度的各向異性擴散結果(李抱樸，桑農(nóng)等.一種新的血管造影圖像增強方法.電子學報，2006，34(4)695-697)；圖5(d)表示用模糊形態(tài)學方法處理的結果(K Sun，N Sang，et al.Extraction ofVascular Tree on Angiogram with Fuzzy Morphological Method.InternationalJournal of Information Technology，2005，11(9)119-127)；圖5(e)表示用本發(fā)明的方法增強的結果。
權利要求
1、一種融合上下文信息的數(shù)字血管造影圖像增強方法，其步驟為
(1)用哈勃濾波器將灰度反轉的數(shù)字血管造影圖像分解至K個方向L個尺度，K的取值范圍為4～16，L根據(jù)最大血管寬度Wmax與最小血管寬度Wmin確定；
(2)將哈勃濾波器的輸出作為增強模型的初始輸入，并對每個方向和尺度的哈勃濾波響應實施基于共圓約束的增強；其過程為
(2.1)將中心位于(x，y)的像素在方向α、中心頻率ω分量上受到來自環(huán)境的增強作用F(x，y，α，ω)表示為
式中Ae表示滿足增強特性的區(qū)域，R(x′，y′，β，ω)表示位于(x′，y′)的像素在中心頻率為ω、方向為β上的響應，式中的為曲率加權函數(shù)，Q為曲率，且
式中
為距離加權函數(shù)；
(2.2)通過S形變換進行迭代處理
式中s表示增強作用的上限飽和系數(shù)，取值范圍為20～80，
的初始值為圖像經(jīng)過哈勃濾波器的輸出值；
(2.3)選每個像素所有方向和尺度上的響應值之中最大的一個作為模型的輸出，即
(3)運用各向異性擴散去噪方法對步驟(2)的結果進行平滑去噪處理，得到增強后的圖像。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種融合上下文信息的數(shù)字血管造影圖像增強方法，本發(fā)明首先通過Gabor濾波器將圖像分解到不同的頻率和方位，再利用血管局部空間的結構一致性，基于一種共圓規(guī)則融合血管上下文的信息，并通過一個迭代過程使得一致性的空間成分得到增強，最后通過各向異性擴散平滑去噪，得到較為滿意的視覺效果。心血管造影圖像通常充滿噪聲，傳統(tǒng)增強技術難以將血管，尤其是細小的血管，從對比度低且背景復雜的造影圖像中增強出來。本發(fā)明根據(jù)目標的全局特征來增強我們感興趣的成分，將血管這一空間結構性較好的成分從造影圖像中增強出來，具有良好的抗局部干擾性。尤其對級數(shù)較高、對比度較低的血管末梢表現(xiàn)出好的增強性能。
文檔編號G06T5/00GK101236647SQ20071016866
公開日2008年8月6日 申請日期2007年12月7日 優(yōu)先權日2007年12月7日
發(fā)明者唐奇伶, 農(nóng) 桑, 張?zhí)煨? 王岳環(huán), 李艷西 申請人:華中科技大學