[发明专利]一种用于CT扫描仪的噪声抑制方法、系统及介质

说明书

本发明提供了一种用于CT扫描仪的噪声抑制方法、系统及介质，涉及人工智能的医学影像处理技术领域，包括：获取CT扫描仪采集的初始图像，确定低信号数据；基于所述低信号数据对所述初始图像进行图像重建，并分割、投影，获得边缘位置图像；采用第一拉普拉斯高斯算子确定高频噪声图像，并进行迭代高频噪声滤除，获得初步滤波图像；采用第二拉普拉斯高斯算子获得边缘信息图像；对所述初步滤波图像进行低频滤波，以获得低频图像；基于所述初始图像根据所述边缘位置图像、所述初步滤波图像、所述边缘信息图像以及所述低频图像结合计算，获得目标图像，用于解决现有技术中CT扫描仪采集数据中，容易受低信号噪声滤除处理影响从而出现的轮廓伪影的问题。

技术领域

本发明涉及医学影像处理技术领域，尤其涉及一种用于CT扫描仪的噪声抑制方法、系统及介质。

背景技术

计算机X射线断层扫描仪(computed tomography，CT)是利用X射线旋转照射被测物体，然后通过计算机处理获得物体断层图像的设备。X射线光子穿过被照射物体后，到达探测器被采集，采集后经过一系列转换，光子信号转变为电子信号被接收。探测接收的电子信号含有噪声，噪声主要由电子噪声及光子噪声(泊松噪声)组成。随着X射线穿透的衰减越高，到达探测器的X射线光子越少，探测接收的电子信号越低，信号的噪声就越显著，信噪比越低。低信号下的显著噪声会在CT重建后给重建图像带来非常严重的条状伪影，从而为临床诊断带来严重影响。

美国专利US8965144B2提出了一种投影域抑制低信号噪声的方法，该方法使用了低信号自适应的邻域高斯滤波，首先评估投影域下每个低信号数据的噪声水平，然后根据此噪声水平确定高斯分布的方差及对应的高斯平滑核。该高斯分布的方差表征了对应高斯核的平滑能力，最后使用该计算的高斯核对该低信号数据进行滤波，抑制低信号噪声。然而该方法使用了低信号的所有邻域数据，邻域数据中可能存在噪声水平偏差过大的低信号，且其对应滤波权重也比较大，该噪声非常大的低信号仍然会对滤波后的输出结果存在较大的影响，导致抑制噪声效果不理想，同时，对每个低信号数据计算相应的空间高斯核，并进行相应的空间滤波，运算量较大，消耗时间也较多。

期刊doi:10.1118/1.598410也提出了一种投影域抑制低信号噪声的方法，该方法根据探测器的噪声属性提出了一种自适应扣除邻域数据的均值滤波方法。该方法根据当前通道低信号的噪声水平，决定邻域范围，以及邻域范围内需要被扣除的最大与最小信号的数目，最后对扣除筛选剩下的邻域数据计算均值，此均值为该方法对当前通道低信号的滤波值，该方法在筛选扣除最大、最小信号的过程中，需要对选取的邻域数据进行排序计算，而排序计算需要消耗的计算资源比较大，会影响程序的计算速度。同时，尽管该方法会在邻域范围内扣除部分最大与最小的数据，可是仍然存在噪声水平过高未被筛选扣除的低信号，使当前通道信号输出大大地受到邻域高噪声的影响，导致重建图像的结构轮廓伪影。

发明内容

为了克服上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种用于CT扫描仪的噪声抑制方法、系统及介质，涉及人工智能的医学影像处理领域，用于解决现有技术中CT扫描仪采集数据中，容易受低信号噪声滤除处理影响从而出现的轮廓伪影的问题。

本发明公开了一种用于CT扫描仪的噪声抑制方法，包括：

获取CT扫描仪采集的初始图像，根据预设第一阈值确定低信号数据；

基于所述低信号数据对所述初始图像进行图像重建，并根据重建后的图像进行结构分割并投影，采用预设第二阈值提取获得边缘位置图像；

采用第一拉普拉斯高斯算子对所述低信号数据卷积处理，以确定高频噪声图像，并基于所述高频噪声图像对所述低信号数据进行迭代高频噪声滤除，获得初步滤波图像；

采用第二拉普拉斯高斯算子对所述初步滤波图像进行卷积处理，获得边缘信息图像；

其中，所述第二拉普拉斯高斯算子包括多个不同预设尺度的拉普拉斯高斯算子；