一種ct圖像掃描床去除方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種CT圖像掃描床去除方法及裝置。該CT圖像掃描床去除方法，包括：步驟a：通過圖像處理設(shè)備主線程讀取三維CT圖像，統(tǒng)計CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量，并初始化子算法；步驟b：圖像處理設(shè)備主線程從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像，通過共享內(nèi)存，圖像處理設(shè)備自動將二維掃描圖像分配給內(nèi)核，實現(xiàn)多線程并行處理對二維掃描圖像進行去床操作；步驟c：圖像處理設(shè)備結(jié)束并行操作，輸出去床后的三維CT圖像。本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法及裝置采用的圖像分割算法非常有效和精確，去除掃描床的同時不丟失身體部位的數(shù)據(jù)信息。
【專利說明】
一種CT圖像掃描床去除方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本申請涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種CT圖像掃描床去除方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展，CT攝影技術(shù)逐漸成熟，被掃描的圖像更加清晰，產(chǎn)生的 數(shù)據(jù)量也不斷增大?，F(xiàn)今較常用的CT圖像的空間分辨率是512*512,僅一張掃描圖像 (slice)就有26萬多個像素點，若灰度值以8字節(jié)進行存儲，其數(shù)據(jù)量達到2兆字節(jié)，而對于 一個CT體數(shù)據(jù)，其掃描的s 1 i ce數(shù)一般大于100張，也就是說一個常用的三維CT掃描圖像的 數(shù)據(jù)量要超過200兆字節(jié)，待處理圖像龐大的數(shù)據(jù)量和現(xiàn)有醫(yī)學(xué)圖像分割算法的局限性等 嚴重影響臨床治療的效率，圖像分割的加速是臨床診斷實時性的基礎(chǔ)。
[0003] 圖像分割中常見的加速方法主要有硬件加速和軟件加速。硬件加速是利用高配置 設(shè)備的大內(nèi)存、大容量、多CHJ等特點提升圖像分割的速度，但是其缺陷在于，（1)需根據(jù)實 際的應(yīng)用，設(shè)計硬件，增加設(shè)備成本，而且維修費用較高、難度較大；（2)現(xiàn)有的圖像分割算 法局限性的影響，加速效果不明顯。軟件加速是通過深入研究圖像分割算法原理，進行算法 本身的簡化或創(chuàng)新，如減少內(nèi)循環(huán)或降采樣預(yù)處理圖像等，但是其缺陷在于，（1)需要研究 算法的本質(zhì)，從算法的基本原理出發(fā)重新編寫代碼，受算法復(fù)雜性、多樣性的影響，極難實 現(xiàn)且耗時；（2)提速有限，如圖像分割過程中不可避免的圖像預(yù)處理、灰度統(tǒng)計或多層循環(huán) 等。這種方法適用于研究者進行圖像分割算法創(chuàng)新，且局限性較大。
[0004] CT掃描床是用來配合掃描裝置完成全方位的掃描，掃描床具有上下前后等移動功 能，在使用中根據(jù)不同的掃描位置來調(diào)整掃描床以達到合理的位置。但是在實踐中，拍攝的 CT圖像通常含有掃描床的影像，掃描床的影像會對CT圖像產(chǎn)生干擾，影響臨床診斷的準確 性，因此去除CT掃描床是CT圖像處理的基礎(chǔ)。目前，CT掃描床去除方法為通過具有內(nèi)置去床 算法的CT設(shè)備實現(xiàn)。具有內(nèi)置去床算法的CT設(shè)備是廠家根據(jù)設(shè)備中掃描床的型號特點，添 加去床程序，拍攝的結(jié)果圖像直接為去床后的CT圖像。但是采用具有內(nèi)置去床算法的CT設(shè) 備由于內(nèi)置去床算法不具有通用性，不同廠家之間的設(shè)備算法不同，不能通用，另外，去床 算法不可見，研究者和醫(yī)生不能根據(jù)實際需要修改算法;另外，具有內(nèi)置去床算法的CT設(shè)備 通常采用硬件加速或者軟件加速，其加速效果不明顯，去除掃描床影像耗時長，且去床效果 不好。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本申請?zhí)峁┝艘环NCT圖像掃描床去除方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中內(nèi)置去床算 法不具有通用性、去除掃描床影像耗時長且去床效果不好的技術(shù)問題。
[0006] 為了解決上述問題，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案:一種CT圖像掃描床去除方法，包 括：
[0007] 步驟a:通過圖像處理設(shè)備主線程讀取三維CT圖像，統(tǒng)計CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量，并初始 化子算法；
[0008] 步驟b:圖像處理設(shè)備主線程從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像，通過共享 內(nèi)存，圖像處理設(shè)備自動將二維掃描圖像分配給內(nèi)核，實現(xiàn)多線程并行處理對二維掃描圖 像進行去床操作；
[0009] 步驟C:圖像處理設(shè)備結(jié)束并行操作，輸出去床后的三維CT圖像。
[0010] 本發(fā)明實施例采取的技術(shù)方案還包括:所述步驟b具體包括：
[0011] 步驟bl:從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像，讀取二維掃描圖像，對讀取的 二維掃描圖像進行分割；
[0012] 步驟b2:提取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像信息；
[0013] 步驟b3:對提取的目標區(qū)域圖像信息進行形態(tài)學(xué)開運算；
[0014] 步驟b4:獲取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息；
[0015] 步驟b5:將各線程獲取的二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息進行結(jié)合，去 床掃描床信息。
[0016] 本發(fā)明實施例采取的技術(shù)方案還包括:在所述步驟bl中，對讀取的二維掃描圖像 進行分割采用大津閾值分割。
[0017] 本發(fā)明實施例采取的技術(shù)方案還包括:在所述步驟b2中，提取二維掃描圖像中的 目標區(qū)域圖像信息包括提取二維掃描圖像中的身體部分信息。
[0018] 本發(fā)明實施例采取的技術(shù)方案還包括:在所述步驟b3中，獲取二維掃描圖像中的 目標區(qū)域圖像灰度信息為:獲取二維掃描圖像中身體部分的灰度信息，去除CT圖像掃描床 fg息。
[0019] 本發(fā)明實施例采取的另一技術(shù)方案為:一種CT圖像掃描床去除裝置，包括圖像讀 取模塊、圖像處理模塊和圖像輸出模塊，所述圖像讀取模塊讀取三維CT圖像，統(tǒng)計CT設(shè)備內(nèi) 核數(shù)量，并初始化子算法，所述圖像處理模塊從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像，通 過共享內(nèi)存，自動將二維掃描圖像分配給內(nèi)核，實現(xiàn)多線程并行處理對二維掃描圖像進行 去床操作，所述圖像輸出模塊用于結(jié)束并行操作，輸出去床后的三維CT圖像。
[0020] 本發(fā)明實施例采取的技術(shù)方案還包括:所述圖像處理模塊包括圖像分割模塊、圖 像提取模塊、圖像運算模塊、信息獲取模塊和圖像結(jié)合模塊，所述圖像分割模塊讀取二維掃 描圖像，對讀取的二維掃描圖像進行閾值分割，所述圖像提取模塊提取二維掃描圖像中的 目標區(qū)域圖像信息，所述圖像運算模塊對提取的目標區(qū)域圖像信息進行形態(tài)學(xué)開運算，所 述信息獲取模塊獲取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息，所述圖像結(jié)合模塊將各線 程獲取的二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息進行結(jié)合，去床掃描床信息。
[0021] 本發(fā)明實施例采取的技術(shù)方案還包括:所述圖像分割模塊對讀取的二維掃描圖像 進行閾值分割米用大津閾值分割。
[0022] 本發(fā)明實施例采取的技術(shù)方案還包括:所述圖像提取模塊提取二維掃描圖像中的 目標區(qū)域圖像信息具體為:提取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像信息包括提取二維掃描圖 像中的身體部分信息。
[0023] 本發(fā)明實施例采取的技術(shù)方案還包括:所述信息獲取模塊獲取二維掃描圖像中的 目標區(qū)域圖像灰度信息具體為:獲取二維掃描圖像中身體部分的灰度信息，去除CT圖像掃 描床信息。
[0024] 本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法及裝置采用的圖像分割算法非常有效和 精確，去除掃描床的同時不丟失身體部位信息；另外，本發(fā)明實施例的CT圖描床去除方法及 裝置大幅度提高掃描床去除速度，滿足實時性要求。
【附圖說明】
[0025] 圖1是本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法的流程圖；
[0026] 圖2是本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法對二維掃描圖像進行去床操作的流 程圖；
[0027] 圖3是本發(fā)明另一實施例的CT圖像掃描床去除方法的流程圖；
[0028] 圖4是本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0029] 圖5是本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法的實驗結(jié)果圖；
[0030] 圖6是本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法三維數(shù)據(jù)分割的準確性度量。
【具體實施方式】
[0031] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對 本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不 用于限定本發(fā)明。
[0032] 請參閱圖1，圖1是本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法的流程圖。本發(fā)明實施 例的CT圖像掃描床去除方法包括：
[0033]步驟10:通過圖像處理設(shè)備(主線程)讀取三維CT圖像，統(tǒng)計CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量，并初 始化子算法；
[0034] 在步驟10中，讀取三維CT圖像的圖像處理設(shè)備可以設(shè)置在CT設(shè)備中，也可以設(shè)置 在CT設(shè)備外或者獨立于CT設(shè)備。
[0035]步驟20:圖像處理設(shè)備主線程從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像，通過共 享內(nèi)存，圖像處理設(shè)備自動將二維掃描圖像分配給內(nèi)核，實現(xiàn)多線程并行處理對二維掃描 圖像進行去床操作；
[0036]步驟30:圖像處理設(shè)備(主線程)結(jié)束并行操作，輸出去床后的三維CT圖像。
[0037]請參閱圖2,圖2是本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法對二維掃描圖像進行去 床操作的流程圖。本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法對二維掃描圖像進行去床操作具 體包括：
[0038]步驟210:從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像，讀取二維掃描圖像，對讀取 的二維掃描圖像進行大津(0TSU)閾值分割；
[0039] 在步驟210中，根據(jù)去床算法原理，對讀取的二維掃描圖像進行大津(0TSU)閾值分 害J。大津(0TSU)閾值分割是按圖像的灰度特性，將圖像分成背景和目標兩部分。背景和目標 之間的類間方差越大，說明構(gòu)成圖像的兩部分的差別越大，當(dāng)部分目標錯分為背景或部分 背景錯分為目標都會導(dǎo)致兩部分差別變小。因此，使類間方差最大的分割意味著錯分概率 最小。
[0040] 步驟220:提取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像信息；
[0041] 在步驟220中，提取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像信息包括提取二維掃描圖像 中的身體部分信息。
[0042]步驟230:對提取的目標區(qū)域圖像信息進行形態(tài)學(xué)開運算；
[0043]在步驟230中，形態(tài)學(xué)主要是獲取物體拓撲和結(jié)構(gòu)信息，通過物體和結(jié)構(gòu)元素相互 作用的某些運算，得到物體更本質(zhì)的形態(tài)。在圖像處理中的應(yīng)用主要是:利用形態(tài)學(xué)的基本 運算，對圖像進行觀察和處理，從而達到改善圖像質(zhì)量的目的。圖像形態(tài)學(xué)中的腐蝕和膨脹 能很好的對二值圖像進行減噪處理。腐蝕的具體操作是：用一個結(jié)構(gòu)元素(一般是3X3的大 小)掃描圖像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做"與"操作，如 果都為1，則該像素為1，否則為〇。膨脹的具體操作是：用一個結(jié)構(gòu)元素(一般是3 X 3的大?。?掃描圖像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做"與"操作，如果 都為〇,則該像素為〇,否則為1。腐蝕的作用是消除物體邊界點，使目標縮小，可以消除小于 結(jié)構(gòu)元素的噪聲點;膨脹的作用是將與物體接觸的所有背景點合并到物體中，使目標增大， 可添補目標中的空洞。開運算是先腐蝕后膨脹的過程，可以消除圖像上細小的噪聲，并平滑 物體邊界。
[0044]步驟240:獲取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息；
[0045]在步驟240中，獲取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息為:獲取二維掃描圖 像中身體部分的灰度信息，去除CT圖像掃描床信息；
[0046] 步驟250:將各線程獲取的二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息進行結(jié)合，輸 出三維去床CT掃描圖像。
[0047] 請參閱圖3,圖3是本發(fā)明另一實施例的CT圖像掃描床去除方法的流程圖。本發(fā)明 實施例的CT圖像掃描床去除方法可以針對并行CT掃描床進行去除，也可以針對非并行CT掃 描床進行去除。本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法如果針對非并行CT掃描床進行去 除，則具體方法包括以下步驟：
[0048]步驟40:通過CT設(shè)備讀入含有掃描床信息的三維CT圖像；
[0049]步驟50:根據(jù)去床算法原理，讀取掃描圖三維CT圖像，對三維CT圖像依次進行大津 (0TSU)閾值分割、提取前景圖像區(qū)域(包括CT圖像中的身體部位和掃描床）、形態(tài)學(xué)開運算 等圖像分割過程；
[0050]其中，大津(0TSU)閾值分割是按圖像的灰度特性，將圖像分成背景和目標兩部分。 背景和目標之間的類間方差越大，說明構(gòu)成圖像的兩部分的差別越大，當(dāng)部分目標錯分為 背景或部分背景錯分為目標都會導(dǎo)致兩部分差別變小。因此，使類間方差最大的分割意味 著錯分概率最小。形態(tài)學(xué)主要是獲取物體拓撲和結(jié)構(gòu)信息，通過物體和結(jié)構(gòu)元素相互作用 的某些運算，得到物體更本質(zhì)的形態(tài)。在圖像處理中的應(yīng)用主要是：利用形態(tài)學(xué)的基本運 算，對圖像進行觀察和處理，從而達到改善圖像質(zhì)量的目的。圖像形態(tài)學(xué)中的腐蝕和膨脹能 很好的對二值圖像進行減噪處理。腐蝕的具體操作是：用一個結(jié)構(gòu)元素（一般是3X3的大 小)掃描圖像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做"與"操作，如 果都為1，則該像素為1，否則為〇。膨脹的具體操作是：用一個結(jié)構(gòu)元素(一般是3 X 3的大?。?掃描圖像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做"與"操作，如果 都為〇,則該像素為〇,否則為1。腐蝕的作用是消除物體邊界點，使目標縮小，可以消除小于 結(jié)構(gòu)元素的噪聲點;膨脹的作用是將與物體接觸的所有背景點合并到物體中，使目標增大， 可添補目標中的空洞。開運算是先腐蝕后膨脹的過程，可以消除圖像上細小的噪聲，并平滑 物體邊界。
[0051 ]步驟60:獲取分割結(jié)果圖，輸出三維去床CT掃描圖像。
[0052] 請參閱圖4,圖4是本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。本發(fā)明 實施例的CT圖像掃描床去除裝置包括圖像讀取模塊、圖像處理模塊和圖像輸出模塊。圖像 讀取模塊讀取三維CT圖像，統(tǒng)計CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量，并初始化子算法。圖像處理模塊從輸入的 三維CT圖像中提取二維掃描圖像，通過共享內(nèi)存，自動將二維掃描圖像分配給內(nèi)核，實現(xiàn)多 線程并行處理對二維掃描圖像進行去床操作。圖像輸出模塊用于結(jié)束并行操作，輸出去床 后的三維CT圖像。圖像處理模塊包括圖像分割模塊、圖像提取模塊、圖像運算模塊、信息獲 取模塊和圖像結(jié)合模塊。圖像分割模塊讀取二維掃描圖像，對讀取的二維掃描圖像進行大 津(0TSU)閾值分割。圖像分割模塊根據(jù)去床算法原理，對讀取的二維掃描圖像進行大津 (0TSU)閾值分割。大津(0TSU)閾值分割是按圖像的灰度特性，將圖像分成背景和目標兩部 分。背景和目標之間的類間方差越大，說明構(gòu)成圖像的兩部分的差別越大，當(dāng)部分目標錯分 為背景或部分背景錯分為目標都會導(dǎo)致兩部分差別變小。因此，使類間方差最大的分割意 味著錯分概率最小。
[0053] 圖像提取模塊提取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像信息，提取二維掃描圖像中的 目標區(qū)域圖像信息包括提取二維掃描圖像中的身體部分信息。
[0054]圖像運算模塊對提取的目標區(qū)域圖像信息進行形態(tài)學(xué)開運算。形態(tài)學(xué)主要是獲取 物體拓撲和結(jié)構(gòu)信息，通過物體和結(jié)構(gòu)元素相互作用的某些運算，得到物體更本質(zhì)的形態(tài)。 在圖像處理中的應(yīng)用主要是:利用形態(tài)學(xué)的基本運算，對圖像進行觀察和處理，從而達到改 善圖像質(zhì)量的目的。圖像形態(tài)學(xué)中的腐蝕和膨脹能很好的對二值圖像進行減噪處理。腐蝕 的具體操作是：用一個結(jié)構(gòu)元素(一般是3X3的大?。呙鑸D像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元 素中的每一個像素與其覆蓋的像素做"與"操作，如果都為1，則該像素為1，否則為0。膨脹的 具體操作是：用一個結(jié)構(gòu)元素(一般是3X3的大?。呙鑸D像中的每一個像素，用結(jié)構(gòu)元素 中的每一個像素與其覆蓋的像素做"與"操作，如果都為〇，則該像素為〇，否則為1。腐蝕的作 用是消除物體邊界點，使目標縮小，可以消除小于結(jié)構(gòu)元素的噪聲點;膨脹的作用是將與物 體接觸的所有背景點合并到物體中，使目標增大，可添補目標中的空洞。開運算是先腐蝕后 膨脹的過程，可以消除圖像上細小的噪聲，并平滑物體邊界。
[0055] 信息獲取模塊獲取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息。信息獲取模塊獲取 二維掃描圖像中身體部分的灰度信息，去除CT圖像掃描床信息。
[0056] 圖像結(jié)合模塊將各線程獲取的二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息進行結(jié) 合，去床掃描床彳目息。
[0057]對本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法進行臨床實驗驗證，可以理解，臨床實 驗驗證用于進一步說明本發(fā)明的有益效果，對發(fā)明的實施方式和保護范圍并不構(gòu)成限制。
[0058] 請參閱圖5,圖5是本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法的實驗結(jié)果圖。圖5第一 行給出原始的帶有掃描床的CT圖像，其中（A)為三維圖像，可以清晰的看到身體左側(cè)的薄 板，（B)為軸面切向圖像，掃描床近似為兩條彎曲的曲線，（C)為矢狀面圖像，掃描床近似為 一條垂線與身體近乎平行；圖5第二行給出經(jīng)本發(fā)明算法去床后的結(jié)果圖，從視覺上，本發(fā) 明提出的掃描床去除程序能夠很好地去除掃描床，且?guī)缀鯖]有誤侵蝕現(xiàn)象。
[0059] 每個斷層圖像的平均消耗時間公式如下：
其中tcl為第i個斷層圖像分割所需要的時間。
[0061 ]圖像分割準確率參數(shù)計算公式如下：
[0063]圖像分割誤差率參數(shù)計算公式如下：
[0064]假陽性(false positive，F(xiàn)P):表示本發(fā)明提出的算法未能成功去除掃描床的誤 差率。
[0066] 假陰性(false negative，F(xiàn)N):表示本發(fā)明提出的算法對身體部位(mask)的誤侵 蝕率。
[0068]其中| ? |用來統(tǒng)計三維數(shù)據(jù)內(nèi)的點個數(shù)，G為手動分割的金標準，而S為分割結(jié)果。
[0069] 請參閱圖6,圖6是本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法三維數(shù)據(jù)分割的準確性 度量。整體上來看，分割的平均精度達到99%，本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法分割 算法非常有效和精確;假陽性和假陰性的平均值分別為0.4%和1.63%，說明本發(fā)明的去床 算法能精確的去除掃描床，而且?guī)缀醪粨p傷身體部位。
[0070] 本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法軟件實現(xiàn)為Visual Studio 2010、?，采 用(^1^進行加速實現(xiàn)。實驗機器為8核1加€1_(^^(了1〇，主頻3.76抱，內(nèi)存166。
[0072] 上述表格比較了手動分割時間，沒有引入本加速策略的分割運行時間，以及引入 本加速策略的時間。通過分析發(fā)現(xiàn)，本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法能在0.29秒內(nèi) 對單張分辨率為[512,512]的圖像進行去床操作，其去床的速度是未加速的2.72倍，是手動 分割的400倍以上，本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法大幅度提高掃描床去除速度，滿 足實時性要求。
[0073] 本發(fā)明實施例的CT圖像掃描床去除方法及裝置采用的圖像分割算法非常有效和 精確，去除掃描床的同時不丟失身體部位信息；另外，本發(fā)明實施例的CT圖描床去除方法及 裝置大幅度提高掃描床去除速度，滿足實時性要求。
[0074]對所公開的實施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。 對這些實施例的多種修改對本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的 一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本發(fā)明 將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一 致的最寬的范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種CT圖像掃描床去除方法，包括： 步驟a:通過圖像處理設(shè)備主線程讀取三維CT圖像，統(tǒng)計CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量，并初始化子 算法； 步驟b:圖像處理設(shè)備主線程從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像，通過共享內(nèi) 存，圖像處理設(shè)備自動將二維掃描圖像分配給內(nèi)核，實現(xiàn)多線程并行處理對二維掃描圖像 進行去床操作； 步驟C:圖像處理設(shè)備結(jié)束并行操作，輸出去床后的三維CT圖像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的CT圖像掃描床去除方法，其特征在于，所述步驟b具體包括： 步驟b 1:從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像，讀取二維掃描圖像，對讀取的二維 掃描圖像進行分割； 步驟b2:提取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像信息； 步驟b3:對提取的目標區(qū)域圖像信息進行形態(tài)學(xué)開運算； 步驟b4:獲取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息； 步驟b5:將各線程獲取的二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息進行結(jié)合，去床掃 描床信息。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的CT圖像掃描床去除方法，其特征在于，在所述步驟bl中，對讀 取的二維掃描圖像進行分割采用大津閾值分割。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的CT圖像掃描床去除方法，其特征在于，在所述步驟b2中，提取 二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像信息包括提取二維掃描圖像中的身體部分信息。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的CT圖像掃描床去除方法，其特征在于，在所述步驟b3中，獲取 二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息為:獲取二維掃描圖像中身體部分的灰度信息， 去除CT圖像掃描床彳目息。6. -種CT圖像掃描床去除裝置，其特征在于:包括圖像讀取模塊、圖像處理模塊和圖像 輸出模塊，所述圖像讀取模塊讀取三維CT圖像，統(tǒng)計CT設(shè)備內(nèi)核數(shù)量，并初始化子算法，所 述圖像處理模塊從輸入的三維CT圖像中提取二維掃描圖像，通過共享內(nèi)存，自動將二維掃 描圖像分配給內(nèi)核，實現(xiàn)多線程并行處理對二維掃描圖像進行去床操作，所述圖像輸出模 塊用于結(jié)束并行操作，輸出去床后的三維CT圖像。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的CT圖像掃描床去除裝置，其特征在于，所述圖像處理模塊包括 圖像分割模塊、圖像提取模塊、圖像運算模塊、信息獲取模塊和圖像結(jié)合模塊，所述圖像分 割模塊讀取二維掃描圖像，對讀取的二維掃描圖像進行閾值分割，所述圖像提取模塊提取 二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像信息，所述圖像運算模塊對提取的目標區(qū)域圖像信息進行 形態(tài)學(xué)開運算，所述信息獲取模塊獲取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息，所述圖 像結(jié)合模塊將各線程獲取的二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息進行結(jié)合，去床掃描 床信息。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的CT圖像掃描床去除裝置，其特征在于，所述圖像分割模塊對讀 取的二維掃描圖像進行閾值分割采用大津閾值分割。9. 根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的CT圖像掃描床去除裝置，其特征在于，所述圖像提取模塊 提取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像信息具體為:提取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像信 息包括提取二維掃描圖像中的身體部分信息。10.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的CT圖像掃描床去除裝置，其特征在于，所述信息獲取模塊 獲取二維掃描圖像中的目標區(qū)域圖像灰度信息具體為:獲取二維掃描圖像中身體部分的灰 度ig息，去除CT圖像掃描床彳g息D
【文檔編號】G06T7/00GK105931251SQ201610319007
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年5月12日
【發(fā)明人】余紹德, 陳璐明, 姬治華, 江帆, 伍世賓, 謝耀欽, 王磊
【申請人】中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院