[发明专利]数据和扫描器规格指导的智能滤波设备和方法

权利要求书

1.一种用于处理医学图像(20)的图像处理设备，包括：

电子设备(70)，其被编程为：

将滤波器参数选择引擎(30)应用于医学图像(20)的图像环境(34、40)以计算针对所述医学图像(20)的图像滤波器配置(50)，所述滤波器参数选择引擎(30)是使用机器学习在经滤波的图像的训练集合上根据经验进行训练的，所述经滤波的图像的训练集合是通过对关于给定的图像环境识别出的训练图像进行滤波来构建的；

其中，所述图像环境(34、40)包括针对以下中的一个或多个的值：所述医学图像(20)的成像对象、用于采集所述医学图像的成像设备(10、18)，以及所述医学图像的医学背景；

应用具有所述图像滤波器配置的图像滤波器(52)以对所述医学图像(20)进行滤波来生成经滤波的医学图像(60)；并且

将所述经滤波的医学图像显示在显示部件(74)上。

2.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中：

所述滤波器参数选择引擎(30)应用机器学习的滤波器参数任务E→K，其中，E是表示所述图像环境(34、40)的向量，并且K是表示所计算的图像滤波器配置(50)的向量；并且

所述图像滤波器(52)应用滤波函数g(I,K)，其中，I指代所述医学图像(20)。

3.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述医学图像(20)的所述图像环境(34、40)包括从包括以下的组中选择的参数：

体重指数(BMI)；

通过所述医学图像(20)成像的成像解剖结构；

针对被重建以生成所述医学图像(20)的放射性发射成像数据的总辐射事件计数值；

成像研究类型；以及

用于采集所述医学图像的成像系统(10)的分辨率。

4.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述图像滤波器配置(50)包括从包括以下的组中选择的滤波器类型：

各向异性扩散滤波器；

非局部均值滤波器；

基于小波的非线性滤波器；以及

多边滤波器。

5.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述电子设备(70)不接收所述图像滤波器配置(50)的任何部分作为由用户输入的滤波器参数值。

6.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述电子设备(70)被编程为：

经由用户接口设备(72)接收所述图像环境(34、40)的至少一个值；并且

根据与所述医学图像相关联的元数据来确定所述图像环境(34、40)的至少一个值。

7.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述电子设备(70)还被编程为：

通过对成像数据执行包括至少两次迭代的迭代图像重建过程来生成所述医学图像(20)；并且

其中，应用具有所述图像滤波器配置的所述图像滤波器(52)以对所述医学图像(20)进行滤波的操作包括：将所述图像滤波器应用于在所述迭代图像重建过程的连续迭代之间生成的中间重建图像；并且/或者

其中，在所述迭代图像重建过程完成之后执行应用具有所述图像滤波器配置的所述图像滤波器(52)以对所述医学图像(20)进行滤波的所述操作。

8.根据权利要求1-7中的任一项所述的图像处理设备，还包括：

机器学习设备(100)，其包括电子处理设备，所述电子处理设备被编程为学习所述机器学习任务E→K来选择针对所述给定的图像环境(34、40)的所述滤波器配置(50)，其中，E是表示所述图像环境(34、40)的向量，并且K是表示所计算的图像滤波器配置(50)的向量。