直接數(shù)字化X線攝影系統(tǒng)圖像處理方法研究.pdf

1、隨著人們?nèi)粘Ｉ钏降奶岣撸絹?lái)越多的人開始注重醫(yī)療保健，國(guó)家也投入了大量的人力物力來(lái)推進(jìn)醫(yī)療水平的提高。醫(yī)學(xué)影像診斷是一種常規(guī)的醫(yī)療檢查方式，在疾病診治及企事業(yè)單位和個(gè)人的體檢中得到廣泛應(yīng)用，其中，又尤以X射線成像的檢查居多。在材料科學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的帶動(dòng)下，X射線成像已經(jīng)從原來(lái)的膠片成像走進(jìn)了直接數(shù)字化X射線成像(Direct Digital Radiography，DR)時(shí)代。在更快更好成像的同時(shí)，數(shù)字化X射線成像也帶來(lái)了一些問

2、題：曝光系統(tǒng)的自動(dòng)化控制，X射線到電子信號(hào)的轉(zhuǎn)化，成像系統(tǒng)的校正，以及X射線數(shù)字圖像的處理。對(duì)DR系統(tǒng)成像方法進(jìn)行研究，不僅能改善數(shù)字化X射線圖像質(zhì)量，提高醫(yī)院影像科的疾病診治水平，還可為其它醫(yī)學(xué)成像模式的研究提供借鑒，更可為進(jìn)一步的計(jì)算機(jī)輔助診斷打下基礎(chǔ)。由此可見，DR系統(tǒng)成像方法研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。 本論文從DR系統(tǒng)的圖像形成過程出發(fā)，研究了相關(guān)環(huán)節(jié)中的關(guān)鍵問題，即高壓發(fā)生器控制、圖像采集和校正、圖像后處理，目

3、標(biāo)是實(shí)現(xiàn)DR系統(tǒng)的優(yōu)化控制，并獲取更好的X射線數(shù)字圖像。高壓發(fā)生器是X射線球管的電力供給裝置，在成像過程中需要和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有良好的配合，以控制曝光流程并配合曝光參數(shù)交換；X射線透射過人體后到達(dá)接收裝置，根據(jù)成像原理和材料特性，圖像采集和圖像校正主要解決從X射線到計(jì)算機(jī)數(shù)字存儲(chǔ)中的能量轉(zhuǎn)換問題：圖像后處理是在X射線數(shù)字圖像的基礎(chǔ)上，運(yùn)用多種圖像處理算法，進(jìn)一步提高圖像質(zhì)量，以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。本文對(duì)DR系統(tǒng)成像進(jìn)行了深入的研究，取得了以

4、下成果： (1)通過對(duì)原有DR系統(tǒng)控制臺(tái)接口龜路的改造，用PC機(jī)串口和相應(yīng)的軟件實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)與高壓發(fā)生器之間的通信，操作者只需坐在PC機(jī)前就可以方便地控制高壓發(fā)生器，不需要在多個(gè)控制臺(tái)之間進(jìn)行較為繁復(fù)的操作，既加快了攝片的流程，還節(jié)省了DR系統(tǒng)的硬件成本，并且為實(shí)現(xiàn)DR系統(tǒng)的參數(shù)自動(dòng)化控制打開了新思路。 (2)在研究了DR系統(tǒng)圖像采集中的信號(hào)控制問題后，設(shè)計(jì)了平板探測(cè)器狀態(tài)控制和數(shù)據(jù)處理流程；提出了原始圖像的隔行掃描及其

5、區(qū)域交換算法，解決了如何將原始圖像調(diào)整為正常的X射線圖像的問題，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了DR圖像的采集、顯示和存儲(chǔ)程序。分別對(duì)水模和人體部位進(jìn)行了X射線成像測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的準(zhǔn)確性和可靠性，解決了DR圖像采集過程中的信號(hào)控制和圖像處理的問題。獲取的X射線數(shù)字圖像真實(shí)有效，并已經(jīng)被應(yīng)用于醫(yī)院的DR系統(tǒng)。 (3)結(jié)合DR系統(tǒng)成像原理及圖像采集過程，從X射線到計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像過程中的能量轉(zhuǎn)換角度，詳細(xì)研究了由X射線光場(chǎng)不均勻性和平板探測(cè)器的

6、像元響應(yīng)不一致性帶來(lái)的圖像噪聲，并針對(duì)各種影響因素，采取了相應(yīng)的校正方法。最后，針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)系統(tǒng)的X射線場(chǎng)不可測(cè)性，提出了一種新的整體校正理論，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種行之有效的現(xiàn)場(chǎng)操作算法。 (4)研究了多幅DR圖像的拼接問題，提出了基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)算法，并使用加權(quán)平均法對(duì)圖像進(jìn)行了融合，解決了DR圖像拼接中亮度相差較大、相似特征點(diǎn)較多和位移較大以及處理時(shí)間較長(zhǎng)等問題，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了DR圖像的拼接算法程序。分別對(duì)物體和動(dòng)物魚以及人