[发明专利]一种乳腺双能图像的处理方法和系统

说明书

本发明公开了一种乳腺双能图像的处理方法和系统，该方法包括：获取乳腺的高能级图像以及低能级图像；将所述高能级图像与低能级图像进行叠加处理，得到第一双能图像；对所述第一双能图像进行反色处理，得到第二双能图像；对所述第二双能图像的背景灰度值进行修正，得到第三双能图像；采用改进后的高斯拉普拉斯算法对所述第三双能图像进行锐化处理。本发明可以降低以乳腺软组织为背景下乳腺导管、血管以及腺体组织等对钙化点的影响，从而提高对钙化点的检测能力。

技术领域

本发明属于医疗成像领域，具体涉及一种乳腺双能图像的处理方法和系统。

背景技术

乳腺X射线成像是诊断早期乳腺病变最有效的方法，而钙化点则是乳腺病变的主要特征，因此乳腺X射线成像能够检测出乳腺中的钙化点。但是，乳腺中还存在着乳腺导管、血管以及腺体组织等都会使得乳腺软组织背景成像不均匀，从而有可能影响着钙化点被检测出的概率，使用双能技术则可以较好地缓解这个问题。而用传统的双能减影技术处理的乳腺图像中乳腺边缘不清晰，钙化点突出不明显。

发明内容

本发明的目的是提供一种乳腺双能图像的处理方法和系统，以降低以乳腺软组织为背景下乳腺导管、血管以及腺体组织等对钙化点的影响，从而提高对钙化点的检测能力。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种乳腺双能图像的处理方法，包括：

获取乳腺的高能级图像以及低能级图像；

将所述高能级图像与低能级图像进行叠加处理，得到第一双能图像；

对所述第一双能图像进行反色处理，得到第二双能图像；

对所述第二双能图像的背景灰度值进行修正，得到第三双能图像；

采用改进后的高斯拉普拉斯算法对所述第三双能图像进行锐化处理，其中，改进后的高斯拉普拉斯算法包括：

其中，f₃’(x,y)为被改进的部分，代表改进后的第三双能图像灰度值函数，f₃(x,y)为改进前的部分，代表第三双能图像灰度值函数，x为像素点在第三双能图像中的横坐标，y为像素点在第三双能图像中的纵坐标，a为第三双能图像灰度最小值，b为第三双能图像灰度最大值。

可选的，所述将高能级图像与低能级图像进行叠加处理，具体包括：

根据ln(I_Dual)＝ln(I_H)+ωln(I_L)对所述高能级图像与所述低能级图像进行叠加处理，其中，I_Dual代表所述第一双能图像灰度值，I_H为高能级图像灰度值，I_L为低能级图像灰度值，ω为叠加系数。

可选的，所述对第一双能图像进行反色处理，具体包括：

根据f₂(x,y)＝M-f₁(x,y)对第一双能图像进行反色处理，其中，x为像素点在所述第一双能图像中的横坐标，y为像素点在所述第一双能图像中的纵坐标，f₂(x,y)为第二双能图像的灰度值函数，M为探测器生成图像灰阶范围的最大值，f₁(x,y)为第一双能图像的灰度值函数。

可选的，所述对第二双能图像的背景灰度值进行修正，具体包括：

分别计算所述第二双能图像四个边角的灰度值；

计算所述四个边角灰度值的平均值作为背景灰度值阈值；

将所述第二双能图像中灰度值小于背景灰度值阈值的点的灰度值设置为零。