比，而内耳听小骨与周围则近似于骨-空气 对比。对于密度差异较小的情况，基本滤波算子可以选用锐化程度较大的形状，反之选用锐 化程度较小的形状。在具体实施中，可在每种尺寸下预设几种不同锐化程度的算子，适用于 不同的观察部位，并制作如下的查找表5给出每种算子尺寸下观察部位与基本算子的对应
[0058] 关系。[0057] 表5:每种算子尺寸下观察部位与基本算子的对应关系
[0059]
[0060] A，B，C分别代表三种不同的3*3锐化算子。
[0061]下表6-8给出不同锐化算子的示例。
[0062]表6锐化算子A(肺）
[0063]
[0064]~表7锐化算子B(内耳）:
[0065]
[0066]表8:锐化算子C(盆腔）：
[0067]
[0068]
[0069] 图3示出本发明另一实施例的医学图像增强方法的流程图。参考图3所示，本实施 例的医学图像增强方法例如在计算机中执行，且包括以下步骤：
[0070] 在步骤301，接收对观察部位和锐化等级的选择。
[0071] 例如，计算机可以通过显示屏向操作者呈现感兴趣的人体部位的影像。操作者可 以通过鼠标、键盘或者触摸板等输入设备在人体部位上选择观察部位。计算机通过输入设 备接收对观察部位的选择。
[0072] 在步骤302,根据该观察部位的特征从多个不同的滤波算子中选择锐化所使用的 滤波算子。
[0073] 观察部位的特征可包括观察部位的类型和尺寸。类型例如是肺、内耳、盆腔这样的 器官或组织。尺寸例如是目标的长度、宽度、厚度、半径等参数。
[0074] 多个不同的滤波算子可以预先储存在计算机中，供本步骤选取。这些不同的滤波 算子例如可具有不同的形状。这些不同的滤波算子还可具有不同的尺寸。有关形状和尺寸 的选择将在后文展开描述。
[0075] 在步骤303,使用所选择的滤波算子和锐化等级计算得到锐化图像。
[0076] 在选定了滤波算子后，可按照常规的方式及时得到锐化图像。进一步可以将原图 像和滤波后图像进行加权，得到不同锐化等级的图像。例如将锐化等级分为0-5级，可以按 以下公式计算输出图像：
[0077] 输出图像=k*锐化等级*滤波后图像+(l_k*锐化等级*原图像）；
[0078] 其中k是一个固定系数，可按实际锐化效果设定。
[0079] 作为替代，可以将加权系数替换为锐化等级的非线性函数，如：
[0080]
[0081]
[0082]
[0083] 上述实施例虽然示例通过查找表来查找算子，但是可以理解，其它能达到区分算 子目的的计算方式均可。这些算子既可以像前文描述的那样预存，也可以是即时地求出并 使用。
[0084] 上述实施例的医学图像可以CT图像、MR图像、X光图像等各种有明确的目标特征的 图像。相应的，上述方法可以应用在CT设备、MR设备、X光设备或其他设备。
[0085] 图4示出本发明一实施例的医学图像增强装置的结构框图。参考图3所示，本实施 例的一种医学图像增强装置可包括显示单元401、输入单元402、处理单元403和存储单元 404。显示单元用于呈现人体部位以及呈现锐化图像。输入单元402,用于接收对人体部位中 的观察部位的选择。处理单元403用于根据该观察部位的特征从多个不同的滤波算子中选 择锐化所使用的滤波算子，且使用所选择的滤波算子计算得到锐化图像。存储单元404可储 存预先获取的滤波算子。当然，如果滤波算子不是预先获得，则不必在存储单元404中存储。
[0086] 在此，多个不同的滤波算子具有不同的尺寸和/或形状。在尺寸选择方面，处理单 元403可以根据选择的观察部位确定目标组织物理宽度，根据该目标组织物理宽度、图像的 重建视野和图像矩阵尺寸得到目标组织像素宽度，且根据该目标组织像素宽度决定滤波算 子的尺寸。进一步，处理单元可根据图像的重建视野和图像矩阵尺寸计算得到单个像素宽 度，且根据单个像素宽度和目标组织物理宽度计算得到目标组织像素宽度。
[0087] 在形状选择方面，处理单元403可以依据目标组织与周围组织的密度对比，从多个 预先获得的滤波算子中选择合适的滤波算子。
[0088] 输入单元402还可接收对锐化等级的选择。相应的，处理单元403还可根据锐化等 级使用所选择的滤波算子计算得到锐化图像。
[0089] 本发明的上述实施例可以在例如计算机软件、硬件或计算机软件与硬件的组合的 计算机可读取介质中加以实施。对于硬件实施而言，本发明中所描述的实施例可在一个或 多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DAPD)、可编程逻辑 器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行上述 功能的其它电子装置或上述装置的选择组合来加以实施。在部分情况下，这类实施例可以 通过控制器进行实施。
[0090] 对软件实施而言，本发明中所描述的实施例可通过诸如程序模块(procedures)和 函数模块(functions)等独立的软件模块来加以实施，其中每一个模块执行一个或多个本 文中描述的功能和操作。软件代码可通过在适当编程语言中编写的应用软件来加以实施， 可以储存在内存中，由控制器或处理器执行。例如本发明的实施例可提供一种医学图像增 强装置，包括:用于接收对观察部位的选择的模块;用于根据该观察部位的特征从多个不同 的滤波算子中选择锐化所使用的滤波算子的模块；以及用于使用所选择的滤波算子计算得 到锐化图像的模块。
[0091] 虽然本发明已参照当前的具体实施例来描述，但是本技术领域中的普通技术人员 应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，在没有脱离本发明精神的情况下还可作 出各种等效的变化或替换，因此，只要在本发明的实质精神范围内对上述实施例的变化、变 型都将落在本申请的权利要求书的范围内。
【主权项】
1. 一种医学图像增强方法，包括以下步骤： 接收对观察部位的选择； 根据该观察部位的特征从多个不同的滤波算子中选择锐化所使用的滤波算子；以及 使用所选择的滤波算子计算得到锐化图像。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，多个不同的滤波算子具有不同的尺寸和/ 或形状。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据该观察部位的特征从多个不同的滤波 算子中选择锐化所使用的滤波算子的步骤包括： 根据选择的观察部位确定目标组织物理宽度； 根据该目标组织物理宽度、图像的重建视野和图像矩阵尺寸得到目标组织像素宽度； 以及 根据该目标组织像素宽度决定滤波算子的尺寸。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据该目标组织物理宽度、图像的重建视 野和图像矩阵尺寸得到目标组织像素宽度的步骤包括： 根据图像的重建视野和图像矩阵尺寸计算得到单个像素宽度； 根据该单个像素宽度和该目标组织物理宽度计算得到该目标组织像素宽度。5. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据该观察部位的特征从多个不同的滤波 算子中选择锐化所使用的滤波算子的步骤包括： 依据目标组织与周围组织的密度对比，从多个预先获得的滤波算子中选择滤波算子。6. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据该观察部位的特征从多个不同的滤波 算子中选择锐化所使用的滤波算子的步骤包括： 依据目标组织与周围组织的密度对比，从多个预先获得的滤波算子中选择滤波算子。7. 根据权利要求1所述的方法，还包括:接收对锐化等级的选择，并且还根据锐化等级 计算得到锐化图像。8. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该医学图像为CT图像、磁共振图像或者X光 图像。9. 一种医学图像增强装置，包括： 显示单元，用于呈现人体部位以及呈现锐化图像； 输入单元，用于接收对人体部位中的观察部位的选择； 处理单元，用于根据该观察部位的特征从多个不同的滤波算子中选择锐化所使用的滤 波算子，且使用所选择的滤波算子计算得到锐化图像。10. 如权利要求9所述的医学图像增强装置，其特征在于，多个不同的滤波算子具有不 同的尺寸和/或形状。11. 如权利要求10所述的医学图像增强装置，其特征在于，该处理单元根据选择的观察 部位确定目标组织物理宽度，根据该目标组织物理宽度、图像的重建视野和图像矩阵尺寸 得到目标组织像素宽度，且根据该目标组织像素宽度决定滤波算子的尺寸。12. 如权利要求11所述的医学图像增强装置，其特征在于，该处理单元图像的重建视野 和图像矩阵尺寸计算得到单个像素宽度，且根据该单个像素宽度和该目标组织物理宽度计 算得到该目标组织像素宽度。13. 如权利要求11所述的医学图像增强装置，其特征在于，该处理单元依据目标组织与 周围组织的密度对比，从多个预先获得的滤波算子中选择滤波算子。14. 如权利要求10所述的医学图像增强装置，其特征在于，根据该观察部位的特征从多 个不同的滤波算子中选择锐化所使用的滤波算子的步骤包括： 依据目标组织与周围组织的密度对比，从多个预先获得的滤波算子中选择滤波算子。15. 如权利要求9所述的医学图像增强装置，其特征在于，该输入单元接收对锐化等级 的选择，并且该处理单元还根据锐化等级计算得到锐化图像。16. -种医学图像增强装置，包括： 用于接收对观察部位的选择的模块； 用于根据该观察部位的特征从多个不同的滤波算子中选择锐化所使用的滤波算子的 模块；以及 用于使用所选择的滤波算子计算得到锐化图像的模块。
【专利摘要】本发明提供了一种医学图像增强方法，包括以下步骤：接收对观察部位的选择；根据该观察部位的特征从多个不同的滤波算子中选择锐化所使用的滤波算子；以及使用所选择的滤波算子计算得到锐化图像。本发明的医学图像增强方法能够在更多的重建条件下达到满足需要的增强效果。
【IPC分类】G06T5/00
【公开号】CN105678706
【申请号】CN201511009414
【发明人】李翔
【申请人】上海联影医疗科技有限公司
【公开日】2016年6月15日
【申请日】2015年12月29日