[发明专利]电阻抗断层功能图像与解剖图像的合成方法无效

专利信息
申请号: 201010275856.1 申请日: 2010-09-08
公开(公告)号: CN101984462A 公开(公告)日: 2011-03-09
发明(设计)人: 陈晓艳;王化祥 申请(专利权)人: 天津科技大学
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50;G06T7/00
代理公司: 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 代理人: 王来佳
地址: 300457 天津市*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 阻抗 断层 功能 图像 解剖 合成 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于生物医学成像技术领域,尤其是一种电阻抗断层功能图像与解剖图像的合成方法。

背景技术

医学成像已经成为现代医疗领域不可或缺的一部分,其应用贯穿于整个临床工作,不仅广泛用于疾病诊断,而且在外科手术和放射治疗等的计划设计、方案实施以及疗效评估方面发挥着重要作用。目前,医学图像分为解剖图像和功能图像两个部分。解剖图像主要描述人体形态信息,包括X射线透射成像、CT、MRI、US以及各类内窥镜(如腹腔镜及喉镜)获取的序列图像等;功能图像主要描述人体代谢信息,包括PET、SPECT、fMRI等。电阻抗断层成像(EIT)技术是近三十年新兴的无创功能成像技术,它具有无核素、无辐射、体积小、价格低及可连续成像等特点,是一种新的功能成像技术。

电阻抗断层成像与解剖成像是两种不同的成像模式,前者提供的是功能分布信息,后者提供的是解剖结构分布信息,不同成像模式提供的图像信息是具有互补性的,为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息,有必要将两种类型图像的有效信息进行整合。目前,功能图像与解剖图像进行合成的仅有PET与CT或MRI的图像合成,而没有将电阻抗断层功能图像与解剖图像合成的方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种电阻抗断层功能图像与解剖图像的合成方法,该方法解决了电阻抗断层功能图像信息与临床解剖图像信息的有效合成问题,为临床诊断和治疗提供更加充分、全面的解剖和功能图像信息。

本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的:

一种电阻抗断层功能图像与解剖图像的合成方法,包括如下步骤:

(1)获取相同时刻的电阻抗断层功能图像和解剖图像;

(2)将电阻抗断层功能图像和解剖图像进行边界配准;

(3)提取电阻抗断层功能图像中的电阻抗敏感区域的图像特征;

(4)将电阻抗断层功能图像与解剖图像使用图像分割方法进行图像合成得到伪彩色显示的合成图像。

而且,在步骤(1)和(3)之间还包括采用共轭梯度方法重构电阻抗断层功能图像的步骤。

而且,所述重构电阻抗断层功能图像的具体步骤:

(1)采用canny算子提取解剖图像的边界特征;

(2)利用解剖图像的边界特征建立电阻抗断层成像数学模型进行正问题求解;

(3)采用共轭梯度法重建具有与解剖图像相同边界特征的电阻抗断层功能图像。

而且,所述步骤(4)中的图像分割方法是将电阻抗敏感区域的图像特征用颜色映射到解剖图像中的对应位置,从而得到伪彩色显示的合成图像。

本发明的优点和积极效果是:

1、本方法有效地将电阻抗断层功能图像信息与解剖图像信息合成生成伪彩色显示图像,充分发挥了电阻抗断层图像及高分辨率的解剖图像各自的特点,将两种图像进行优势互补、相互融合,既能反映解剖结构又能反映测量区域电导率变化情况,为临床诊断和治疗提供更加充分、全面的解剖和功能图像信息。

2、本方法解决了电阻抗断层功能图像与解剖图像的有效合成问题,其与目前的PET/CT技术相比具有处理方法简单、易于实现以及可连续多次成像的优势。

3、本发明将电阻抗断层功能图像与解剖图像进行合成生成伪彩色显示图像,解决了电阻抗断层功能图像信息与临床解剖图像信息的有效融合问题,为临床诊断和治疗提供更加充分、全面的解剖和功能图像信息,具有处理方法简单、性能高且易于实现等特点。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例做进一步详述。

一种电阻抗断层功能图像与解剖图像的合成方法,是将电阻抗断层功能图像与解剖图像信息合成在一起从而获得伪彩色显示的合成图像,为临床诊断和治疗提供一种更加充分、全面的解剖和功能图像信息。电阻抗断层功能图像(fEIT功能图像)和解剖图像(CT解剖图像)是采用不同的成像系统在同一时刻获取的图像。

一种电阻抗断层功能图像与解剖图像的合成方法,包括如下步骤:

(1)获取相同时刻的电阻抗断层功能图像和解剖图像;

(2)采用共轭梯度方法重构电阻抗断层功能图像;

重构电阻抗断层功能图像的目的在于提高电阻抗断层功能成像质量,共轭梯度方法的具体步骤为:

①采用canny算子提取解剖图像的边界特征;

②利用解剖图像的边界特征建立电阻抗断层成像数学模型进行正问题求解;

电阻抗成像电阻抗断层成像数学模型可以用如下线性系统方程:

Ax=b

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