一种用于感染内科肺部CT影像的重构方法与系统与流程

本发明涉及医学图像处理，特别是涉及一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法与系统。

背景技术：

1、随着医学影像技术的进步和应用范围的扩大，ct(computed tomography)成像在临床诊断中发挥着越来越重要的作用。特别是在内科领域，肺部ct影像的应用已经成为常规检查项目，能够提供关于肺部结构和病变的重要信息，对于肺部疾病的诊断和治疗起到关键作用。

2、然而，由于肺部组织结构复杂，影像中存在大量的伪影和噪声，常规的ct影像重建方法在一定程度上难以准确表现肺部微小结构和病变，影响了诊断结果的准确性和可靠性。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明实施例的目的在于提供一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法与系统。

2、一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法，包括：

3、步骤1：获取肺部ct图像和肺部核磁共振图像；

4、步骤2：基于高斯函数检测出肺部ct图像和肺部核磁共振图像上对应的特征点；

5、步骤3：使用特征点匹配算法实现肺部ct图像和肺部核磁共振图像的配准；

6、步骤4：计算肺部ct图像和肺部核磁共振图像每个像素点的可信度算子；

7、步骤5：基于每个像素点的可信度算子完成肺部ct图像和肺部核磁共振图像的融合，形成重构的肺部ct影像。

8、优选的，所述步骤2：基于高斯函数检测出肺部ct图像和肺部核磁共振图像上对应的特征点，包括：

9、步骤2.1：设定每个像素点在任意方向的偏移量；

10、步骤2.2：根据每个像素点在任意方向的偏移量构建特征点筛选函数；

11、步骤2.3：利用特征点筛选函数评估每个像素点在任意方向的特征变化量；

12、步骤2.4：将特征变化量大于预设阈值的像素点作为肺部ct图像或者肺部核磁共振图像上对应的特征点。

13、优选的，所述特征点筛选函数为：

14、

15、其中，e(u,v)表示特征点筛选函数，ω(x,y)表示高斯函数，σ表示高斯函数的标准差，i(x,y)表示图像在(x,y)位置处的像素值，u表示x方向上的偏移量，v表示y方向上的偏移量。

16、优选的，所述步骤5：基于每个像素点的可信度算子完成肺部ct图像和肺部核磁共振图像的融合，形成重构的肺部ct影像，包括：

17、步骤5.1：对肺部ct图像和肺部核磁共振图像进行多尺度分解得到高频图像分解系数和低频图像分解系数；

18、步骤5.2：基于所述高频图像分解系数和低频图像分解系数构建可信度算子；

19、步骤5.3：根据图像所包含的信息量构建信息匹配函数；

20、步骤5.4：利用所述信息匹配函数和可信度算子完成肺部ct图像和肺部核磁共振图像的融合，形成重构的肺部ct影像。

21、优选的，所述步骤5.2：基于所述高频图像分解系数和低频图像分解系数构建可信度算子，包括：

22、步骤5.2.1：以肺部ct图像或者肺部核磁共振图像上任意一点为中心取一个正方形邻域窗口；

23、步骤5.2.2：对所述正方形邻域窗口进行小波分解得到相应像素点的高频图像分解系数和低频图像分解系数；

24、步骤5.2.3：基于高频图像分解系数和低频图像分解系数构建可信度算子；其中，可信度算子为：

25、

26、其中，zk,l(x,y)表示像素点(x,y)在第k个分解尺度下的高频图像分解系数，表示正方形邻域窗口内所有像素点的低频图像分解系数的均值，m表示正方形邻域窗口的长度，n表示正方形邻域窗口的宽度，表示在点(x+r,y+c)处的低频图像分解系数。

27、优选的，所述步骤5.3：根据图像所包含的信息量构建信息匹配函数，包括：

28、采用公式：

29、

30、构建信息匹配函数；其中，表示肺部ct图像在点(x,y)处的高频图像分解系数，表示肺部核磁共振图像在点(x,y)处的高频图像分解系数。

31、优选的，所述步骤5.4：利用所述信息匹配函数和可信度算子完成肺部ct图像和肺部核磁共振图像的融合，形成重构的肺部ct影像，包括：

32、步骤5.4.1：利用信息匹配函数计算出对应像素对的信息匹配值；

33、步骤5.4.2：当信息匹配值大于设定的阈值时，利用第一融合函数完成像素点的融合，形成融合后的高频图像分解系数；其中，第一融合函数为：

34、

35、其中，f(x,y)表示融合后的高频图像分解系数；

36、步骤5.4.3：当信息匹配值小于设定的阈值时，利用第二融合函数完成像素点的融合，形成融合后的高频图像分解系数；第二融合函数为：

37、

38、步骤5.4.4：根据融合后的高频图像分解系数对图像进行重构得到重构的肺部ct影像。

39、本发明还提供了一种用于感染内科肺部ct影像的重构系统，包括：

40、数据获取模块，用于获取肺部ct图像和肺部核磁共振图像；

41、特征点计算模块，用于基于高斯函数检测出肺部ct图像和肺部核磁共振图像上对应的特征点；

42、配准模块，用于使用特征点匹配算法实现肺部ct图像和肺部核磁共振图像的配准；

43、可信度计算模块，用于计算肺部ct图像和肺部核磁共振图像每个像素点的可信度算子；

44、重构模块，用于基于每个像素点的可信度算子完成肺部ct图像和肺部核磁共振图像的融合，形成重构的肺部ct影像。

45、本发明还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述的一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法中的步骤。

46、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的的一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法中的步骤。

47、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

48、本发明涉及一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法，与现有技术相比，本发明通过将肺部ct图像和核磁共振图像进行配准和融合，可以综合两种影像的信息，提供更加全面和丰富的肺部结构信息。

49、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法，其特征在于，所述步骤2：基于高斯函数检测出肺部ct图像和肺部核磁共振图像上对应的特征点，包括：

3.根据权利要求2所述的一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法，其特征在于，所述特征点筛选函数为：

4.根据权利要求3所述的一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法，其特征在于，所述步骤5：基于每个像素点的可信度算子完成肺部ct图像和肺部核磁共振图像的融合，形成重构的肺部ct影像，包括：

5.根据权利要求4所述的一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法，其特征在于，所述步骤5.2：基于所述高频图像分解系数和低频图像分解系数构建可信度算子，包括：

6.根据权利要求5所述的一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法，其特征在于，所述步骤5.3：根据图像所包含的信息量构建信息匹配函数，包括：

7.根据权利要求6所述一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法，其特征在于，所述步骤5.4：利用所述信息匹配函数和可信度算子完成肺部ct图像和肺部核磁共振图像的融合，形成重构的肺部ct影像，包括：

8.一种用于感染内科肺部ct影像的重构系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种用于感染内科肺部ct影像的重构方法中的步骤。

技术总结本发明涉及一种用于感染内科肺部CT影像的重构方法与系统，其中该方法，包括：获取肺部CT图像和肺部核磁共振图像；基于高斯函数检测出肺部CT图像和肺部核磁共振图像上对应的特征点；使用特征点匹配算法实现肺部CT图像和肺部核磁共振图像的配准；计算肺部CT图像和肺部核磁共振图像每个像素点的可信度算子；基于每个像素点的可信度算子完成肺部CT图像和肺部核磁共振图像的融合，形成重构的肺部CT影像。本发明通过将肺部CT图像和核磁共振图像进行配准和融合，可以综合两种影像的信息，提供更加全面和丰富的肺部结构信息。技术研发人员：王雪晴受保护的技术使用者：北京怀柔医院技术研发日：技术公布日：2024/9/26