[发明专利]临床图像中的基准检测

权利要求书

1.一种用于在临床图像上识别和定位基准标记的方法，所述方法包括：

从成像系统接收所述临床图像；

处理所述临床图像以去除假基准标记；以及

识别所述临床图像中的基准标记。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括将增强滤波器应用于所述临床图像以增强基准标记的外观。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述增强滤波器能够是以下中的一个或多个：高斯拉普拉斯算子、高斯差分、海森滤波器、方向可控滤波器和非线性扩散反应滤波器。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述增强滤波器是基于贝尔特拉米的滤波器。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述增强滤波器是具有基于所述图像的二阶导数算子-ΔI＝I_xx+I_xy的高斯拉普拉斯滤波器。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述增强滤波器包括所述高斯拉普拉斯滤波器和高斯差分滤波器。

7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述增强滤波器是海森滤波器，所述海森滤波器包括：

提取所述临床图像内的每个像素的海森矩阵，每个像素的海森矩阵是：

其中是图像的平滑二阶导数；

应用高斯西格玛参数来平滑所述图像；

对所述海森矩阵执行特征值多尺度分析；

排序特征值和

通过对象尺度对局部结构进行排序，并通过分析所述海森矩阵的所述特征值来进行形状辨别；

用以下方式增强对象的多尺度响应：

以及

用以下方式增强线结构响应：

8.根据权利要求2所述的方法，其中，所述增强滤波器是包括非线性扩散反应滤波器的基于贝尔特拉米的滤波器，所述非线性扩散反应滤波器被配置为在保留边界线的同时过滤图像噪声。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述非线性扩散反应滤波器包括扩散项和反应项，以促进所述图像内的基准标记的对比度增强。

10.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述增强滤波器之后，基于进化模型，采用偏微分方程的渐近状态来解读所述临床图像。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述进化模型是：

I_t＝Δ_gI+f(I)

其中Δ_g是拉普拉斯-贝尔特拉米算子，并且所述函数f是反应项。

12.一种检测临床图像内的医疗设备电极的方法，所述方法包括：

从成像系统接收所述临床图像；

将增强滤波器应用于所述临床图像以增强电极的外观；

去除所述临床图像的背景；以及

识别所述临床图像内的电极。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，识别所述临床图像内的电极包括自适应阈值处理、基于大小和形状的分量滤波，以及电极的提取。

14.根据权利要求12所述的方法，其中，识别所述临床图像内的电极包括自适应阈值处理。

15.根据权利要求12所述的方法，进一步包括过滤所述临床图像以去除假基准。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，过滤所述临床图像以去除假基准的步骤包括使用以下中的一个或多个：基于贝尔特拉米的增强滤波器、具有基于所述图像的二阶导数的算子的高斯拉普拉斯增强滤波器、以及高斯拉普拉斯滤波器和高斯差分滤波器。