[发明专利]高衰减组织的检测方法、装置及数字乳房X线摄影系统在审
申请号: | 201710876258.1 | 申请日: | 2017-09-25 |
公开(公告)号: | CN107564021A | 公开(公告)日: | 2018-01-09 |
发明(设计)人: | 张娜;杨乐;江春花;王汉禹 | 申请(专利权)人: | 上海联影医疗科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/11 | 分类号: | G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/194 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 201807 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 衰减 组织 检测 方法 装置 数字 乳房 摄影 系统 | ||
技术领域
本发明涉及医学图像处理技术领域,尤其涉及一种高衰减组织的检测方法、装置及数字乳房X线摄影系统。
背景技术
目前,全视野数字乳房X线摄影系统(FFDM,full-field digital mammography)作为乳腺癌的筛查和诊断得到了广泛的应用。在使用数字乳腺X线机在对患者进行曝光检查时,由于技师摆位或者患者自身原因,在曝光的图像中可能会出现高衰减的组织,譬如肩膀、下巴等。但这些高衰减的组织并不具有医学图像上的参考意义。
在曝光的图像中如果出现高衰减的组织,会影响图像的质量。因此,需要在后期图像处理过程中,对高衰减组织进行去除和抑制。由于高衰减组织在原始图像中与正常的乳房组织相比灰度值存在明显差别,通常可利用阈值法区分高衰减组织。但对于一些含有病变组织的图像来说,由于病灶组织,例如大的肿块其衰减也会较其它组织高,其在原始图像中的灰度值与高衰减组织近似。如果采用阈值区分的话,可能会将一些病灶组织误识别为高衰减组织。
发明内容
本发明实施例提供了一种高衰减组织的检测方法、装置及数字乳房X线摄影系统,以解决现有技术中存在的在对高衰减组织进行去除和抑制时,将病灶组织误识别为高衰减组织的技术问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种高衰减组织的检测方法,包括:
从医学图像中获取人体区域图像;
根据人体区域的形态,从所述医学图像中划分非感兴趣部位所在区域;
计算所述人体区域图像的分割阈值;
利用所述分割阈值对非感兴趣部位所在的区域进行分割,根据分割结果确定高衰减组织。
第二方面,本发明实施例还提供了一种高衰减组织的检测装置,包括:
获取模块,用于从医学图像中获取人体区域图像;
划分模块,用于根据人体区域的形态,从所述医学图像中划分非感兴趣部位所在区域;
计算模块,用于计算所述人体区域图像的分割阈值;
确定模块,用于利用所述分割阈值对非感兴趣部位所在的区域进行分割,根据分割结果确定高衰减组织。
第三方面,本发明实施例还提供了一种数字乳房X线摄影系统,包括:用于产生X线的X射线源;用于接收X线的X线探测器;根据所述探测器接收的X线信号生成医学图像的图像生成器;对所述医学图像进行处理的图像处理器;其中,所述图像处理器用于从所述医学图像中获取人体区域图像;根据人体区域的形态,从所述医学图像中划分非乳房区域;计算所述人体区域图像的分割阈值;利用所述分割阈值对非乳房区域进行分割,根据分割结果确定高衰减组织。
本发明实施例提供的高衰减组织的检测方法、装置及数字乳房X线摄影系统高衰减组织的检测,利用人体区域的形态,将非感兴趣部位从图像中分割出来,并利用阈值法将非感兴趣部位的高衰减组织从非感兴趣部位所在区域中检测出来。能够避免将感兴趣部位的病灶组织误识别为高衰减组织。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本发明实施例一提供的高衰减组织的检测方法的流程示意图;
图2是本发明实施例二提供的高衰减组织的检测方法的流程示意图;
图3是本发明实施例二提供的高衰减组织的检测方法中一种二值化医学图像的示意图;
图4是本发明实施例二提供的高衰减组织的检测方法中所述图像一维模板的示意图;
图5是本发明实施例三提供的高衰减组织的检测方法的流程示意图;
图6是本发明实施例三提供的高衰减组织的检测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的高衰减组织的检测方法的流程示意图,本实施例的方法适用于在X光医学图像中对高衰减组织进行检测的情况。可以由高衰减组织的检测装置来执行,该装置可通过硬件和/或软件的方式实现,并一般可以应用于X光机或者乳腺机中。
参见图1,所述高衰减组织的检测方法,包括:
S110,从医学图像中获取人体区域图像。
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