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CN111588409B - 三维超声造影图像的超分辨重建方法及装置 - Google Patents

三维超声造影图像的超分辨重建方法及装置 Download PDF

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CN111588409B CN202010419606.4A CN202010419606A CN111588409B CN 111588409 B CN111588409 B CN 111588409B CN 202010419606 A CN202010419606 A CN 202010419606A CN 111588409 B CN111588409 B CN 111588409B
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Abstract

本发明提供了一种三维超声造影图像的超分辨重建方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备。该方法包括:对第一三维局部图像序列进行至少一次瘦身操作,其中,瘦身操作用于增强微泡的运动轨迹;基于进行至少一次瘦身操作后的所述第一三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成三维超分辨图像。本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法,通过对第一三维局部图像序列进行瘦身操作(比如分别进行第一瘦身操作和第二瘦身操作)的方式,凸显了微泡的运动轨迹,提高了图像的信噪比。与现有方法相比,本发明实施例能够极大提高三维超分辨图像重建操作的重建效率和重建精度。

Description

三维超声造影图像的超分辨重建方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及三维超声造影图像的超分辨重建方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备。
背景技术
超声定位显微镜(Ultrasound Localization Microscopy,ULM)主要通过对微血管中的超声造影剂进行定位的方式实现微血管成像的目的,其重要性不言而喻。与现有技术相比,ULM能够提高十倍左右的分辨率,且能够实现全方位的三维血流信息的三维超声超分辨成像。
然而,以ULM为基础的现有的三维造影超声图像超分辨方法不仅需要长时间的三维超声造影图像采集,而且容易受到噪声干扰,进而导致对微泡的定位精度下降,从而难以在临床短时间采集的低信噪比超声造影图像中取得理想的超分辨效果。
发明内容
为了解决上述技术问题,提出了本发明。本发明实施例提供了一种三维超声造影图像的超分辨重建方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备。
在一方面,本发明一实施例提供了一种三维超声造影图像的超分辨重建方法,应用于包括微泡的第一三维局部图像序列。该三维超声造影图像的超分辨重建方法包括:对第一三维局部图像序列进行至少一次瘦身操作,其中,瘦身操作用于增强微泡的运动轨迹;基于进行至少一次瘦身操作后的所述第一三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成三维超分辨图像。
在本发明一实施例中,对第一三维局部图像序列进行至少一次瘦身操作,包括:对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作,以生成第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列,其中,第一瘦身操作用于第一次增强微泡的运动轨迹;对第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列,其中,第二瘦身操作用于第二次增强微泡的运动轨迹。其中,基于进行至少一次瘦身操作后的第一三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成三维超分辨图像,包括:基于第三三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成第三三维局部图像序列对应的三维超分辨图像。
在本发明一实施例中,对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作,以生成第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列,包括:针对第一三维局部图像序列中的每帧第一三维局部图像,确定第一三维局部图像中的微泡区域和与微泡区域对应的背景区域之间的距离信息;基于距离信息对第一三维局部图像进行第一加权操作,以生成第一加权图像;基于第一三维局部图像序列中的第一三维局部图像各自对应的第一加权图像生成第二三维局部图像序列。
在本发明一实施例中,确定第一三维局部图像中的微泡区域和与微泡区域对应的背景区域之间的距离信息,包括:基于微泡区域和背景区域对第一三维局部图像进行二值化处理,以生成二值化图像;基于二值化图像确定微泡区域和背景区域之间的距离信息。
在本发明一实施例中,微泡区域包括多个像素块,确定第一三维局部图像中的微泡区域和与微泡区域对应的背景区域之间的距离信息,包括:分别确定多个像素块中的每个像素块到背景区域的最短距离;基于多个像素块各自对应的最短距离确定距离信息。
在本发明一实施例中,对第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列,包括:针对第二三维局部图像序列中的每帧第二三维局部图像,对第二三维局部图像中的每个像素单元进行径向对称度估计操作,以确定像素单元对应的权重值;基于第二三维局部图像中的像素单元各自对应的权重值对第二三维局部图像进行第二加权操作,以生成第二加权图像;基于第二三维局部图像序列中的第二三维局部图像各自对应的第二加权图像生成第三三维局部图像序列。
在本发明一实施例中,径向对称度估计操作的采样点数为12,采样半径为1。
在本发明一实施例中,在对第一三维局部图像序列进行至少一次瘦身操作之前,该方法进一步包括:对第一三维局部图像序列进行配准操作,其中,配准操作包括刚性配准操作和/或柔性配准操作。
在本发明一实施例中,基于进行至少一次瘦身操作后的第一三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成三维超分辨图像,包括:基于第三三维局部图像序列对应的图像序列信息对第三三维局部图像序列中的第三三维局部图像进行累加操作,以生成三维超分辨图像。
在另一方面,本发明一实施例提供了一种三维超声造影图像的超分辨重建装置,应用于包括微泡的第一三维局部图像序列。该三维超声造影图像的超分辨重建装置包括瘦身模块和与瘦身模块信号连接的重建模块,其中,瘦身模块用于对第一三维局部图像序列进行至少一次瘦身操作,其中,瘦身操作用于增强微泡的运动轨迹;重建模块用于基于进行至少一次瘦身操作后的第一三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成三维超分辨图像。
在本发明一实施例中,该三维超声造影图像的超分辨重建装置进一步包括与第一瘦身模块信号连接的配准模块,该配准模块用于对第一三维局部图像序列进行配准操作,其中,配准操作包括刚性配准操作和/或柔性配准操作。
在另一方面,本发明一实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有计算机程序,该计算机程序用于执行上述任一实施例所提及的三维超声造影图像的超分辨重建方法。
在另一方面,本发明一实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括:处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器,其中,该处理器用于执行上述任一实施例所提及的三维超声造影图像的超分辨重建方法。
本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法,通过对第一三维局部图像序列进行瘦身操作(比如分别进行第一瘦身操作和第二瘦身操作)的方式,凸显了微泡的运动轨迹,提高了图像的信噪比。与现有三维超声造影图像的超分辨重建方法相比,本发明实施例能够极大提高三维超分辨图像重建操作的重建效率和重建精度。
附图说明
通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述,本发明的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中,相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1所示为本发明实施例所适用的一场景示意图。
图2所示为本发明实施例所适用的另一场景示意图。
图3所示为本发明一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法的流程示意图。
图4所示为本发明一示例性实施例提供的对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作,以生成第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列流程示意图。
图5所示为本发明一示例性实施例提供的确定第一三维局部图像中的微泡区域和与微泡区域对应的背景区域之间的距离信息的流程示意图。
图6所示为本发明一示例性实施例提供的第一加权图像的生成过程示意图。
图7a和图7b所示为本发明一示例性实施例提供的第一加权操作的加权效果示意图。
图8所示为本发明一示例性实施例提供的对第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列的流程示意图。
图9a至图9c所示为径向对称度估计操作的直观解释示意图。
图10a和图10b所示为针对微泡进行径向对称度估计操作后的加权效果示意图。
图11所示为本发明另一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法的流程示意图。
图12所示为本发明一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置的结构示意图。
图13所示为本发明另一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置的结构示意图。
图14所示为本发明又一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置的结构示意图。
图15所示为本发明再一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置的结构示意图。
图16所示为本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面,将参考附图详细地描述根据本发明的示例实施例。显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是本发明的全部实施例,应理解,本发明不受这里描述的示例实施例的限制。
图1所示为本发明实施例所适用的一场景示意图。如图1所示,本发明实施例所适用的场景中包括服务器1和超声成像设备2,其中,服务器1和超声成像设备2之间存在通信连接关系。
具体而言,超声成像设备2用于采集包括微泡的第一三维局部图像序列,服务器1用于对对第一三维局部图像序列进行至少一次瘦身操作,其中,瘦身操作用于增强微泡的运动轨迹;基于进行至少一次瘦身操作后的第一三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成三维超分辨图像。即,该场景实现了一种三维超声造影图像的超分辨重建方法。
由于图1所示的上述场景借助服务器1实现了三维超声造影图像的超分辨重建方法,因此,不但能够提高场景的适应能力,而且能够有效降低超声成像设备2的计算量。
需要说明的是,本发明还适用于另一场景。图2所示为本发明实施例所适用的另一场景示意图。具体地,该场景中包括图像处理设备3,并且,图像处理设备3中包括图像采集模块301和计算模块302,图像采集模块301和计算模块302之间存在通信连接关系。
具体而言,图像处理设备3中的图像采集模块301可用于执行图1所示场景中的超声成像设备2的功能,图像处理设备3中的计算模块302可用于执行图1所示场景中的服务器1的功能。本发明实施例不再赘述。
由于图2所示的上述场景利用图像处理设备3实现了三维超声造影图像的超分辨重建方法,无需与服务器等相关装置进行数据传输操作,因此,图2所示的上述场景能够保证三维超声造影图像的超分辨重建方法的实时性。
图3所示为本发明一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法的流程示意图。如图3所示,本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法包括如下步骤。
步骤10,对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作,以生成第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列,其中,第一瘦身操作用于第一次增强微泡的运动轨迹。
示例性地,步骤10中提及的第一三维局部图像序列为超声成像设备采集的、包括微泡的三维局部图像序列。即,第一三维局部图像序列中包括多帧第一三维局部图像,并且第一三维局部图像包括微泡区域。
应当理解,通过对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作和第二瘦身操作后,能够重建生成一包括整体结构(比如人体肺部血管)的三维超分辨图像。即,在本发明实施例中,“局部”的含义是每一第一三维局部图像均表征三维超分辨图像的局部图像内容,对所有第一三维局部图像进行相应处理后能够生成一包括整体结构的三维超分辨图像。
示例性地,第一瘦身操作用于增强微泡的运动轨迹,比如增强微泡的中心(中心轴)区域。另外,本发明实施例提及的第一瘦身操作能够抑制背景区域的噪声。其中,第二三维局部图像序列中所包括的多帧第二三维局部图像为通过对第一三维局部图像序列中所包括的多帧第一三维局部图像逐帧进行第一瘦身操作后得到的。比如,第一三维局部图像序列表征为
Figure BDA0002496437380000071
第二三维局部图像序列表征为
Figure BDA0002496437380000072
步骤20,对第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列,其中,第二瘦身操作用于第二次增强微泡的运动轨迹。
示例性地,第二瘦身操作用于基于非定位方式增强微泡的运动轨迹。比如,无需对图像中的微泡区域进行定位,而是通过对第二三维局部图像序列中的第二三维局部图像中的像素点进行径向对称度估计操作的方式增强微泡的运动轨迹。
需要说明的是,本发明实施例对步骤20中提及的第二瘦身操作的具体实现方式不进行限定,只要第二瘦身操作能够增强微泡的运动轨迹即可。
步骤30,基于第三三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成第三三维局部图像序列对应的三维超分辨图像。
在本发明一实施例中,基于第三三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成第三三维局部图像序列对应的三维超分辨图像步骤,包括:基于第三三维局部图像序列对应的图像序列信息对第三三维局部图像序列中的第三三维局部图像进行累加操作,以生成三维超分辨图像。
在实际应用过程中,首先对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作,以生成第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列,然后对第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列,最后基于第三三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成第三三维局部图像序列对应的三维超分辨图像。
本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法,通过对第一三维局部图像序列分别进行第一瘦身操作和第二瘦身操作的方式,凸显了微泡的运动轨迹,提高了图像的信噪比。与现有三维超声造影图像的超分辨重建方法相比,本发明实施例不仅能够极大提高极大提高三维超分辨图像重建操作的重建效率和重建精度。
需要说明的是,图3所示实施例提及的第一瘦身操作和第二瘦身操作,并非限定是同时存在的,比如只存在第一瘦身操作或只存在第二瘦身操作,只要能够实现图像微泡的运动轨迹,进而提高三维图像场景中的微泡的定位精准度的目的即可。
举例说明,本发明一实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法包括:对第一三维局部图像序列进行至少一次瘦身操作,其中,瘦身操作用于增强微泡的运动轨迹;基于进行至少一次瘦身操作后的第一三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成三维超分辨图像。
图4所示为本发明一示例性实施例提供的对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作,以生成第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列流程示意图。在本发明图3所示实施例基础上延伸出本发明图4所示实施例,下面着重叙述图4所示实施例与图3所示实施例的不同之处,相同之处不再赘述。
如图4所示,在本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法中,对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作,以生成第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列步骤,包括如下步骤。
步骤11,针对第一三维局部图像序列中的每帧第一三维局部图像,确定第一三维局部图像中的微泡区域和与微泡区域对应的背景区域之间的距离信息。
示例性地,微泡区域指的是第一三维局部图像中微泡对应的图像区域,背景区域指的是第一三维局部图像中不包括微泡的背景图像区域。
需要说明的是,由于上述提及的第一三维局部图像为三维图像,因此,距离信息为三维空间的距离信息,并且,微泡区域对应多个三维空间排布的像素坐标。
图5所示为本发明一示例性实施例提供的确定第一三维局部图像中的微泡区域和与微泡区域对应的背景区域之间的距离信息的流程示意图。如图5所示,在发明实施例中,微泡区域包括多个像素块,确定第一三维局部图像中的微泡区域和与微泡区域对应的背景区域之间的距离信息(步骤11),包括:
步骤111,分别确定多个像素块中的每个像素块到背景区域的最短距离;
步骤112,基于多个像素块各自对应的最短距离确定距离信息。
示例性地,步骤111中提及的最短距离为欧式距离或曼哈顿距离,优选欧式距离。
比如,上述提及的像素块为单独的像素单元,对应地,像素块对应的像素坐标为该像素单元对应的像素坐标。又比如,上述提及的像素块为多个相邻的像素单元形成的像素块,对应地,像素块对应的像素坐标为该多个像素单元中心点处的像素坐标。
步骤12,基于距离信息对第一三维局部图像进行第一加权操作,以生成第一加权图像。
在本发明一实施例中,基于微泡区域所对应的像素坐标,分别确定每一像素坐标对应的像素灰度值和最短距离,然后将最短距离与像素灰度值相乘,以确定该像素坐标对应的新的像素灰度值,进而最终确定出第一三维局部图像对应的第一加权图像。
应当理解,与微泡的边缘区域相比,微泡的中心区域与参考区域的最短距离值较大,因此,基于距离信息对第一三维局部图像进行第一加权操作后,能够有效凸显(即增强)第一三维局部图像的微泡中心区域(即中心轴区域),去除背景区域的噪声,进而实现增强微泡的运动轨迹的目的。
步骤13,基于第一三维局部图像序列中的第一三维局部图像各自对应的第一加权图像生成第二三维局部图像序列。
本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法,能够有效凸显(即增强)第一三维局部图像序列中的微泡中心区域,去除背景区域的噪声,提高图像的信噪比,进而凸显(即增强)微泡沿血管轴向的三维运动轨迹,从而提升了重建效率和重建精度。
在本发明一实施例中,在基于距离信息对第一三维局部图像进行第一加权操作,以生成第一加权图像之前,进一步包括:基于微泡区域和背景区域对第一三维局部图像进行二值化处理,以生成二值化图像。其中,基于距离信息对第一三维局部图像进行第一加权操作,以生成第一加权图像,包括:基于第一三维局部图像对应的距离信息对二值化图像进行第一加权操作,以生成第一加权图像。
基于本发明实施例对第一三维局部图像进行二值化处理后,能够简化生成第一三维局部图像对应的第一加权图像步骤的计算量,提高计算速度,进而提高重建效率。
下面结合图6、图7a和7b说明图4和图5所示实施例提及的第一瘦身操作的应用效果。需要注意的是,为了清楚呈现第一瘦身操作的应用效果,图6、图7a和7b以包括一个矩形(类比为微泡)的二维图像为例进行展示。应当理解,此处用二维图像仅是为了方便清楚呈现。
图6所示为本发明一示例性实施例提供的第一加权图像的生成过程示意图。具体地,图6左侧图像为二维图像的像素分布图。其中,矩形区域(类比为微泡区域)对应的像素坐标的像素值设定为1,背景区域对应的像素坐标的像素值设定为0。图6右侧图像为对图6左侧图像进行距离加权(即第一加权操作)后得到的第一加权图像的像素分布图。在本发明实施例中,最短距离采用“棋盘距离”确定,并且针对矩形对应的每一像素坐标,通过将该像素坐标对应的最短距离与该像素坐标对应的像素值相乘的方式得出该像素坐标对应的加权值(即新的像素值),最终得出图6右侧图像。
图7a和图7b所示为本发明一示例性实施例提供的第一加权操作的加权效果示意图。具体地,图7a所示为图6左侧图像对应的成像效果,图7b所示为图6右侧图像对应的成像效果。基于图7a和7b所示能够明确得知,经第一解耦操作后,二维图像中的矩形的中心区域被增强(即被凸显),边缘区域被弱化。由此可见,经第一瘦身操作后,第一三维局部图像中的微泡的中心区域能够被增强(即能够被凸显),边缘区域能够被弱化。基于上述实施例得到的图像效果能够推断出,经过第一瘦身操作后,图像的大量噪声(比如背景噪声)被去除,微泡的运动轨迹被增强。
图8所示为本发明一示例性实施例提供的对第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列的流程示意图。在本发明图3所示实施例基础上延伸出本发明图8所示实施例,下面着重叙述图8所示实施例与图3所示实施例的不同之处,相同之处不再赘述。
如图8所示,在本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法中,对第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列步骤,包括如下步骤。
步骤21,针对第二三维局部图像序列中的每帧第二三维局部图像,对第二三维局部图像中的每个像素单元进行径向对称度估计操作,以确定像素单元对应的权重值。
示例性地,步骤21中提及的径向对称度估计操作基于径向波动超分辨(Zhang,J.JUltrasound Med.2020)中的径向对称度计算方法实现。
优选地,径向对称度估计操作的采样点数为12,采样半径为1。本案发明人发现,设定径向对称度估计操作的采样点数为12,采样半径为1后,能够显著提高所确定的微泡三维运动轨迹的精度。
示例性地,步骤21中提及的像素单元即为第二三维局部图像中的像素点。
步骤22,基于第二三维局部图像中的像素单元各自对应的权重值对第二三维局部图像进行第二加权操作,以生成第二加权图像。
步骤23,基于第二三维局部图像序列中的第二三维局部图像各自对应的第二加权图像生成第三三维局部图像序列。
本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法,通过针对第二三维局部图像序列中的每帧第二三维局部图像,对第二三维局部图像中的每个像素单元进行径向对称度估计操作,以确定像素单元对应的权重值,进而基于第二三维局部图像中的像素单元各自对应的权重值对第二三维局部图像进行第二加权操作,以生成第二加权图像,然后基于第二三维局部图像序列中的第二三维局部图像各自对应的第二加权图像生成第三三维局部图像序列的方式,实现了对第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列的目的。
由于对第二三维局部图像中的每个像素单元进行径向对称度估计操作后,能够进一步增强该第二三维局部图像中的微泡的运动轨迹,因此,本发明实施例进一步提高了超分辨重建的重建效率和重建精度。
下面结合图9a至图9c、图10a和图10b、图11说明图8所示实施例对应的有益效果得出原理以及具体计算示例。
图9a至图9c所示为径向对称度估计操作的直观解释示意图。具体地,图9a所示为包括微泡的第二三维局部图像序列中的一帧第二三维局部图像对应的像素高斯分布示意图。在超声成像技术中,微泡点扩散函数能够被视为一个高斯分布,其中,每个像素柱的高度代表像素值,越高的位置对应的像素值越大,微泡在图像中呈现出中间部位较亮、越靠近边缘越暗的灰度特征。
如果对图9a对应的第二三维局部图像求取梯度场,即可得到图9b所示的梯度场图像。基于图9b所示的梯度场图像能够发现,如果把所有的梯度向量(图9b所示的黑色箭头)延长,他们会相交于微泡中心点,即中心处的梯度是收敛的,这也意味着,过中心点一点任意画一条直线,直线左右的梯度向量是完全对称的,而越远离中心点,对称性越弱,所以如果对图9a中每一像素点的径向对称性进行估计,就会得到图9c所示的径向对称度图。
因此,将图9c所示的径向对称度图加权到第二三维局部图像后,即可得到微泡区域的中心区域被增强,而微泡区域的边缘区域被弱化(被抑制)的第三三维局部图像。应当理解,该第三三维局部图像与第二三维局部图像对应。
图10a和图10b所示为针对微泡进行径向对称度估计操作后的加权效果示意图。在实际场景中,由于微泡是运动的,因此微泡会出现图10a所示的“拖尾”现象。那么,利用上述实施例提及的第二瘦身操作对图10a所示图像进行径向对称度估计操作后,便可得到图10b所示的第二加权图像。在图10b中,微泡的运动轨迹被清晰地保留。
下面结合具体实例说明径向对称度估计操作的计算过程。
对于图像平面I(x,y),可以基于下述公式(1)和(2)计算梯度。
Figure BDA0002496437380000131
Figure BDA0002496437380000132
下面以(xc,yc)为例说明如何计算(xc,yc)处的径向对称度估计值。
首先,取以(xc,yc)为圆心,半径为r的环上均匀分布的N个采样点。其中,N为任意定义的变量,用于确定梯度样本的数量。优选地,N等于12,(x′i,y′i)为其中一个采样点。
其次,确定(x′i,y′i)处的梯度线。具体地,通过原始图像梯度向量Gx和Gy得到(x′i,y′i)处的梯度向量Gxi和Gyi,则通过下述公式(3)中给出的采样点(x′i,y′i)处的梯度线公式确定(x′i,y′i)处的梯度线。
0=(x-x′i)Gyi-(y-y′i)Gxi  (3)
然后,基于下述公式(4)计算从点(xc,yc)到通过(x′i,y′i)的梯度线的最小垂直距离。
Figure BDA0002496437380000141
基于下述公式(5)计算
Figure BDA0002496437380000142
Figure BDA0002496437380000143
向量之间的夹角。
Figure BDA0002496437380000144
最后,基于下述公式(6)确定点(xc,yc)在点(x′i,y′i)的收敛程度。
Figure BDA0002496437380000145
应当理解,如果(xc,yc)为高斯分布的中心点的话,所有采样点的梯度延长线都经过该中心点,因此di都会是0,ci取得极大值。
如果对N个采样点分别计算收敛程度并取平均,则可以基于下述公式(7)得到径向对称度估计值。
Figure BDA0002496437380000146
图11所示为本发明另一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法的流程示意图。在本发明图3所示实施例基础上延伸出本发明图11所示实施例,下面着重叙述图11所示实施例与图3所示实施例的不同之处,相同之处不再赘述。
如图11所示,在本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法中,在对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作,以生成第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列步骤之前,进一步包括如下步骤。
步骤40,对第一三维局部图像序列进行配准操作,其中,配准操作包括刚性配准操作和/或柔性配准操作。
示例性地,采用三维Morphon多尺度配准方法对第一三维局部图像序列进行配准操作。优选地,分解尺度为3层,形变场高斯核平滑,高斯核大小为10个像素。
在实际应用过程中,首先对第一三维局部图像序列进行配准操作,然后对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作,以生成第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列,继而对第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列,最后基于第三三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成第三三维局部图像序列对应的三维超分辨图像。
本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法,通过在三维局部图像序列进行第一瘦身操作和第二瘦身操作前,首先对三维局部图像序列进行配准操作的方式,有效抑制了组织运动(比如心脏搏动引起的软组织运动)对微泡定位的精准度的影响,从而进一步提高了微泡定位的精准度,进而进一步提高了超分辨重建的重建精度。
图12所示为本发明一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置的结构示意图。如图12所示,本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置包括:
第一瘦身模块100,用于对第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作,以生成第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列,其中,第一瘦身操作用于第一次增强微泡的运动轨迹;
第二瘦身模块200,用于对第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列,其中,第二瘦身操作用于第二次增强微泡的运动轨迹;
重建模块300,用于基于第三三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成第三三维局部图像序列对应的三维超分辨图像。
同样地,本发明另一实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置包括:瘦身模块和与瘦身模块信号连接的重建模块。其中,瘦身模块用于对第一三维局部图像序列进行至少一次瘦身操作,其中,瘦身操作用于增强微泡的运动轨迹;重建模块用于基于进行至少一次瘦身操作后的第一三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成三维超分辨图像。
图13所示为本发明另一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置的结构示意图。在本发明图12所示实施例基础上延伸出本发明图13所示实施例,下面着重叙述图13所示实施例与图12所示实施例的不同之处,相同之处不再赘述。
如图13所示,在本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置中,第一瘦身模块100包括:
距离信息确定单元110,用于针对第一三维局部图像序列中的每帧第一三维局部图像,确定第一三维局部图像中的微泡区域和与微泡区域对应的背景区域之间的距离信息;
第一生成单元120,用于基于距离信息对第一三维局部图像进行第一加权操作,以生成第一加权图像;
第二生成单元130,用于基于第一三维局部图像序列中的第一三维局部图像各自对应的第一加权图像生成第二三维局部图像序列。
在本发明一实施例中,距离信息确定单元110还用于分别确定多个像素块中的每个像素块到背景区域的最短距离,并基于多个像素块各自对应的最短距离确定距离信息。
图14所示为本发明又一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置的结构示意图。在本发明图12所示实施例基础上延伸出本发明图14所示实施例,下面着重叙述图14所示实施例与图12所示实施例的不同之处,相同之处不再赘述。
如图14所示,在本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置中,第二瘦身模块200包括:
权重值确定单元210,用于针对第二三维局部图像序列中的每帧第二三维局部图像,对第二三维局部图像中的每个像素单元进行径向对称度估计操作,以确定像素单元对应的权重值;
第三生成单元220,用于基于第二三维局部图像中的像素单元各自对应的权重值对第二三维局部图像进行第二加权操作,以生成第二加权图像;
第四生成单元230,用于基于第二三维局部图像序列中的第二三维局部图像各自对应的第二加权图像生成第三三维局部图像序列。
图15所示为本发明再一示例性实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置的结构示意图。在本发明图12所示实施例基础上延伸出本发明图15所示实施例,下面着重叙述图15所示实施例与图12所示实施例的不同之处,相同之处不再赘述。
如图15所示,本发明实施例提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置进一步包括:
配准模块400,用于对第一三维局部图像序列进行配准操作,其中,配准操作包括刚性配准操作和/或柔性配准操作。
应当理解,图12至图15提供的三维超声造影图像的超分辨重建装置中的第一瘦身模块100、第二瘦身模块200、重建模块300和配准模块400,以及第一瘦身模块100中包括的距离信息确定单元110、第一生成单元120和第二生成单元130,以及第二瘦身模块200中包括的权重值确定单元210、第三生成单元220和第四生成单元230的操作和功能可以参考上述图3至图11提供的三维超声造影图像的超分辨重建方法,为了避免重复,在此不再赘述。
下面,参考图16来描述根据本发明实施例的电子设备。图16所示为本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。
如图16所示,电子设备50包括一个或多个处理器501和存储器502。
处理器501可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元,并且可以控制电子设备50中的其他组件以执行期望的功能。
存储器502可以包括一个或多个计算机程序产品,所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器501可以运行所述程序指令,以实现上文所述的本发明的各个实施例的三维超声造影图像的超分辨重建方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如第二三维局部图像序列等各种内容。
在一个示例中,电子设备50还可以包括:输入装置503和输出装置504,这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
该输入装置503可以包括例如键盘、鼠标等等。
该输出装置504可以向外部输出各种信息,包括确定出的三维超声造影图像等。该输出装置504可以包括例如显示器、通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然,为了简化,图16中仅示出了该电子设备50中与本发明有关的组件中的一些,省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外,根据具体应用情况,电子设备50还可以包括任何其他适当的组件。
除了上述方法和设备以外,本发明的实施例还可以是计算机程序产品,其包括计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的三维超声造影图像的超分辨重建方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外,本发明的实施例还可以是计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的三维超声造影图像的超分辨重建方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理,但是,需要指出的是,在本发明中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制,不能认为这些优点、优势、效果等是本发明的各个实施例必须具备的。另外,上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用,而非限制,上述细节并不限制本发明为必须采用上述具体的细节来实现。
本发明中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的,可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇,指“包括但不限于”,且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”,且可与其互换使用,除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”,且可与其互换使用。
还需要指出的是,在本发明的装置、设备和方法中,各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本发明。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的,并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本发明的范围。因此,本发明不意图被限制到在此示出的方面,而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外,此描述不意图将本发明的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例,但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (11)

1.一种三维超声造影图像的超分辨重建方法,其特征在于,应用于包括微泡的第一三维局部图像序列,包括:
对所述第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作以增强所述微泡的运动轨迹,以生成所述第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列,其中,所述第一瘦身操作包括:
针对所述第一三维局部图像序列中的每帧第一三维局部图像,确定所述第一三维局部图像中的微泡区域和与所述微泡区域对应的背景区域之间的距离信息;
基于所述距离信息对所述第一三维局部图像进行第一加权操作,以生成第一加权图像;
基于所述第一三维局部图像序列中的第一三维局部图像各自对应的第一加权图像生成所述第二三维局部图像序列;
对所述第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成所述第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列,其中,所述第二瘦身操作用于基于径向对称度第二次增强所述微泡的运动轨迹;和
基于所述第三三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成所述第三三维局部图像序列对应的三维超分辨图像。
2.根据权利要求1所述的三维超声造影图像的超分辨重建方法,其特征在于,所述确定所述第一三维局部图像中的微泡区域和与所述微泡区域对应的背景区域之间的距离信息,包括:
基于所述微泡区域和所述背景区域对所述第一三维局部图像进行二值化处理,以生成二值化图像;
基于所述二值化图像确定所述微泡区域和所述背景区域之间的距离信息。
3.根据权利要求1所述的三维超声造影图像的超分辨重建方法,其特征在于,所述微泡区域包括多个像素块,所述确定所述第一三维局部图像中的微泡区域和与所述微泡区域对应的背景区域之间的距离信息,包括:
分别确定所述多个像素块中的每个像素块到所述背景区域的最短距离;
基于所述多个像素块各自对应的最短距离确定所述距离信息。
4.根据权利要求1至3任一所述的三维超声造影图像的超分辨重建方法,其特征在于,所述对所述第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成所述第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列,包括:
针对所述第二三维局部图像序列中的每帧第二三维局部图像,对所述第二三维局部图像中的每个像素单元进行径向对称度估计操作,以确定所述像素单元对应的权重值;
基于所述第二三维局部图像中的像素单元各自对应的权重值对所述第二三维局部图像进行第二加权操作,以生成第二加权图像;
基于所述第二三维局部图像序列中的第二三维局部图像各自对应的第二加权图像生成所述第三三维局部图像序列。
5.根据权利要求4所述的三维超声造影图像的超分辨重建方法,其特征在于,所述径向对称度估计操作的采样点数为12,采样半径为1。
6.根据权利要求1至3任一所述的三维超声造影图像的超分辨重建方法,其特征在于,在所述第一瘦身操作以增强所述微泡的运动轨迹,以生成所述第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列之前,进一步包括:
对所述第一三维局部图像序列进行配准操作,其中,所述配准操作包括刚性配准操作和/或柔性配准操作。
7.根据权利要求1至3任一所述的三维超声造影图像的超分辨重建方法,其特征在于,所述基于所述第三三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成所述第三三维局部图像序列对应的三维超分辨图像,包括:
基于所述第三三维局部图像序列信息对所述第三三维局部图像序列进行累加操作,以生成所述三维超分辨图像。
8.一种三维超声造影图像的超分辨重建装置,其特征在于,应用于包括微泡的第一三维局部图像序列,包括瘦身模块和与所述瘦身模块信号连接的重建模块,其中
所述瘦身模块用于对所述第一三维局部图像序列进行第一瘦身操作以增强所述微泡的运动轨迹,以生成所述第一三维局部图像序列对应的第二三维局部图像序列,其中,所述第一瘦身操作包括:
针对所述第一三维局部图像序列中的每帧第一三维局部图像,确定所述第一三维局部图像中的微泡区域和与所述微泡区域对应的背景区域之间的距离信息;
基于所述距离信息对所述第一三维局部图像进行第一加权操作,以生成第一加权图像;
基于所述第一三维局部图像序列中的第一三维局部图像各自对应的第一加权图像生成所述第二三维局部图像序列;
对所述第二三维局部图像序列进行第二瘦身操作,以生成所述第二三维局部图像序列对应的第三三维局部图像序列,其中,所述第二瘦身操作用于基于径向对称度第二次增强所述微泡的运动轨迹;
所述重建模块用于基于所述第三三维局部图像序列进行图像重建操作,以生成所述第三三维局部图像序列对应的三维超分辨图像。
9.根据权利要求8所述的三维超声造影图像的超分辨重建装置,其特征在于,进一步包括与所述瘦身模块信号连接的配准模块,所述配准模块用于对所述第一三维局部图像序列进行配准操作,其中,所述配准操作包括刚性配准操作和/或柔性配准操作。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行上述权利要求1至7任一所述的三维超声造影图像的超分辨重建方法。
11.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
所述处理器,用于执行上述权利要求1至7任一所述的三维超声造影图像的超分辨重建方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111588409B (zh) * 2020-05-18 2023-04-07 南京超维景生物科技有限公司 三维超声造影图像的超分辨重建方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107753062A (zh) * 2017-11-27 2018-03-06 西安交通大学 基于马尔科夫链蒙特卡洛多目标追踪的经颅超声脑血管造影超分辨率成像方法
CN108324324A (zh) * 2018-03-12 2018-07-27 西安交通大学 一种超声低频经颅容积超分辨率三维造影成像方法及系统
WO2020081915A1 (en) * 2018-10-19 2020-04-23 Mayo Foundation For Medical Education And Research Systems and methods for kalman filter-based microvessel inpainting for super-resolution imaging

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150196279A1 (en) * 2011-10-18 2015-07-16 Riverside Research Institute Synthetic-focusing strategies for real-time annular-array imaging
CA2967003C (en) * 2014-11-07 2023-08-08 Joel KULLBERG Whole body image registration method and method for analyzing images thereof
US11589840B2 (en) * 2017-05-31 2023-02-28 Mayo Foundation For Medical Education And Research Methods for super-resolution ultrasound imaging of microvessels
CN107361791B (zh) * 2017-07-21 2020-10-09 北京大学 一种快速超分辨血流成像方法
CN108836392B (zh) * 2018-03-30 2021-06-22 中国科学院深圳先进技术研究院 基于超声rf信号的超声成像方法、装置、设备及存储介质
JP2022515810A (ja) * 2019-01-03 2022-02-22 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ コントラスト強調画像のためのシステム及び方法
US11083435B2 (en) * 2019-01-17 2021-08-10 Bk Medical Aps Super resolution ultrasound imaging
CN110772285B (zh) * 2019-10-31 2022-05-17 南京景瑞康分子医药科技有限公司 一种超声超分辨成像方法
CN111588409B (zh) * 2020-05-18 2023-04-07 南京超维景生物科技有限公司 三维超声造影图像的超分辨重建方法及装置
CN111588410B (zh) * 2020-05-18 2023-05-16 南京超维景生物科技有限公司 基于超声造影图像的图像处理方法及装置
CN112435305A (zh) * 2020-07-09 2021-03-02 上海大学 一种基于深度学习的超高分辨超声成像方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107753062A (zh) * 2017-11-27 2018-03-06 西安交通大学 基于马尔科夫链蒙特卡洛多目标追踪的经颅超声脑血管造影超分辨率成像方法
CN108324324A (zh) * 2018-03-12 2018-07-27 西安交通大学 一种超声低频经颅容积超分辨率三维造影成像方法及系统
WO2020081915A1 (en) * 2018-10-19 2020-04-23 Mayo Foundation For Medical Education And Research Systems and methods for kalman filter-based microvessel inpainting for super-resolution imaging

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴开良.图像配准技术.《临床肿瘤放射治疗学》.2017, *

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