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基于熱區增強的分段線性變換提高室間隔缺損超聲圖像可懂度研究

2012-02-01 01:41:16
科技傳播 2012年2期
關鍵詞:區域

陳 蒙

山東醫學高等專科學校,山東臨沂 276000

室間隔缺損(VSD)指室間隔在胚胎發育不全,形成異常交通,在心室水平產生左向右分流,它可單獨存在,也可是某種復雜心臟畸形的組成部分,是最常見的先天性心臟病[1]。本研究以室間隔缺損超聲圖像為例,意在通過改進傳統的醫學圖像灰度增強方法,探討提高超聲圖增強效果的途徑,增強清晰度,加大對比度,提高圖像可懂度。

1 資料與方法

1.1 一般資料

所用處理圖像從醫院B超室中挑選室間隔缺損B超圖像作為研究對象,在Windows XP環境下用matlab軟件進行處理,由于設備或探查手法的不同,原始顯示圖像一般具有低對比度,部分局部細節區域較暗不清晰,而采用增強預處理后,原圖像灰度圖像灰度集中的區域被充分擴展至整個灰度區間,從而增大了對比度,使得圖像細節部分顯示清晰,對比度高,便于觀察缺損部位,測量缺損長度以及有無其他并發性病變。

1.2 檢測方法

多采用頻率為2.5MHz~5.0MHz的黑白或彩色多普勒超聲檢查,采用左側位45°角探頭方式接觸到患者皮膚上,對心臟區域做多切面掃查,并仔細觀察[2]。

先天性心臟病室間隔缺損的診斷標準為,在二維圖像中是否出現室間隔局部回升失落,通常如果有回升失落,則多切面都能探測到。如果僅在某一特定切面檢測到有失落,其他切面無此回聲失落,則考慮假陽性或做進一步探查。

1.3 圖像增強方法

傳統的醫學圖像增強方法,其增強方式大多是從整體上針對圖像本身增強。而在臨床診斷中很多情況下,醫生在觀察整張B超圖像時只是大體看一下器官的整體情況,來確定可疑病變部位,然后針對可疑病變的局部組織細節觀察仔細,希望該部位的細節表現越清晰越好,以便于確診。基于熱區增強的灰度線性變換正是根據這一特點,根據實際需要靈活地選擇某個灰度值范圍,只針對增強該灰度值范圍進行增強,這樣可獲得比傳統的灰度線性變換更好的效果。

分析傳統灰度線性變換增強算法的原理,我們可以知道能否合理的劃分灰度區間是取得理想的圖像增強效果的重要保證。而如何合理的劃分分度區間,又要依靠灰度直方圖中的數據分析。灰度直方圖是顯示圖像的灰度級分布情況二維數據坐標圖,任何一幅灰度直方圖都包括了大量的圖像像素的灰度值信息,我們可以借助它來劃分灰度區間。另由于灰度直方圖只能顯示圖像中不同灰度值像素的總數量,不能建立圖像中某一個像素的灰度值與實際坐標點的實時關聯。因此,在確定熱區的灰度區間范圍時,往往要憑借一定的經驗判斷,具有一定的主觀性、盲目性,而且需要反復調整多次才能最終確定下來大體的區間范圍,既不夠精確也費事費力。基于熱區增強的灰度線性變換提供了一種快速劃分灰度區間的方法,可以快速確定圖像中增強區域的灰度值分布區間,然后根據需要變換到所需的灰度區間范圍。在確定所需灰度變換區間的過程中我們要掌握好以下三個要素。

1.3.1 顯示灰度直方圖

灰度直方圖,從圖形上說,它是一個二維圖,用坐標表示。橫坐標一般用來表示圖象中各像素灰度值(一般為[0,255]);縱坐標一般用來表示圖像中該灰度值的像素的總數量。它是一種專門用來進行圖像處理二維坐標圖,利用借它顯示的像素灰度分布情況。通常對于目標區域和背景區域灰度值有明顯明確區分的圖像,通常可以觀察直方圖上的灰度值分布的谷點來確定兩區域分布的大致位置[3]。

P=imread(‘圖像文件路徑’); %讀入圖像

Imview(P); %顯示圖像

Imhist(P); %顯示圖像直方圖

1.3.2 圖像像素點灰度值

灰度直方圖只提供了圖像中像素灰度值分布的統計數量,每個像素的坐標位置信息卻沒有提供出來。對于需要增強的熱區位置,首先確定增強熱區的坐標范圍,進而確定增強區域分度值分布情況。最后,將鼠標指向圖像熱區位置,當鼠標在像素點上停留時,顯示該像素位置處的坐標值和對應的灰度值。

1.3.3 圖像熱區增強灰度范圍

要確定熱區的灰度范圍,僅僅依靠灰度直方圖或圖像顯示不能完成。需要將兩者結合起來共同確定。具體步驟是,把鼠標指針指向圖像熱區中較亮和較暗的多點位置,得到多個較高和較低的灰度值,從而確定熱區的灰度分布范圍。圖像的灰度直方圖我們一般采用256級顯示,而人眼能夠分辨的只有32個級別,因此當熱區中灰度范圍太小時,人眼無法分辨出異常。

在實際應用時,我們可以靈活應用以上方法,快速確定熱區的灰度范圍,然后進行灰度線性變換,增強熱區的對比度。

2 實驗結果

P=imread('圖像文件路徑'); %原圖像

T=imadjust(P,[低值/255 高值/255],[0 1]); %指定區域內調整灰度范圍

subplot(2,2,1);imshow(P);title('原圖像顯示'); %顯示原圖像

subplot(2,2,2);imshow(T);title('增強后圖像顯示'); %顯示增強后圖像

subplot(2,2,3);imhist(P);title('原直方圖顯示'); %顯示原圖像灰度直方圖

subplot(2,2,4);imhist(T);title('增強直方圖顯示'); %顯示增強后后圖像灰度直方圖

下面結合一幅室間隔缺損B超圖說明基于熱區的灰度線性變換增強方法應用實例。圖1為原始圖像,266*342像素,8位灰度圖像,其中兩個“+”號之間區域為需要增強的區域。

圖1 室間隔缺損(VSD)

本文提出的基于熱區的灰度線性變換正是針對采用黑白B超捕捉到的灰度圖像。在B超圖像中,醫生并不關心其中提供的絕大部分信息,而只是關注可疑病變部位所提供的信息。對于可疑病變部位,由于灰度區間分布過于密集,造成醫生無法觀察到其中細微的差別,這就對醫生的診斷處理造成的障礙。基于熱區的灰度線性變換正是針對這一特點,不去關心整個圖片的灰度分布情況,只是增大可疑病變部位灰度區間,增強這一區域的對比度,這樣醫生就容易識別出其中細微的差異,對做出正確的診斷提供了有力的保障[4][5]。

圖2 原圖像灰度直方圖

圖3 坐標位置和灰度值

圖3左下角可以顯示原始圖像中任意像素的坐標位置與灰度值,通過鼠標指向人眼能夠分辨的只有32個級別中像素點,我們可以得知這一區域中像素點的灰度值主要集中在45到85之間。由于人眼能夠分辨的灰度級只有32,而兩個“+”號之間可疑病變區域灰度級別過于密集,因此不容易判斷出其中的區別。

圖4 增強后圖像

利用基于熱區的灰度線性變換,將兩個“+”號之間可疑病變區域的灰度區間[45,85]擴展為[0.255],加大此熱區的灰度值差別,增強其對比度。變換后圖像如4所示,其對應的灰度直方圖如5所示。

圖5 增強后圖像灰度直方圖

3 討論

本文針對超聲圖像中的室間隔缺損(VSD)圖像,首先應用基于熱區的灰度線性變換,通過可以顯示坐標值和灰度級的圖像結合灰度直方圖,反復對比試驗確定基于熱區的灰度區間;將熱區的灰度區間擴展至最大灰度區間來增強該區域的對比度,增強可疑缺損部位細節展現。對比增強前后的圖像分析,增強后的圖像可疑病變區域細節顯示更加清晰,對比度增強,更容易看出其中的細微差別;而圖像中其他區域有的比原圖像清晰,有的甚至還不如原圖像。對比增強前后的圖像灰度直方圖分析,原圖像中熱區的灰度區間被充分擴展至整個灰度區間,原來相對密集的像素點灰度值被充分擴展的整個灰度區間內。

[1]朱虹,等.數字圖象處理基礎[M].北京:科學出版社,2005:31-32.

[2]康曉東.現代醫學影象技術[M].天津:天津科技翻譯出版社,2000:23-26,270-299.

[3]高彥平,圖像增強方法的研究與實現[D].青島:山東科技大學,2005:21-24.

[4]陳萍,毛蓮香.彩超和超檢測先天性心臟病房室間隔缺損對比分析[J].北京:中國超聲診斷雜志,2002,3(12):895-896.

[5]袁麗婷,邱力軍.基于matlab的X線醫學圖像增強與直方圖處理方法[J].西安:第四軍醫大學學報,2007,28(4):376-378.

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