本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種圖像重建的方法及裝置。

背景技術(shù)：

ct(computedtomography，計(jì)算機(jī)斷層掃描)是一種通過對(duì)物體進(jìn)行不同角度的射線投影測(cè)量而獲取物體橫截面信息的成像技術(shù)。在現(xiàn)有技術(shù)中，通常ct掃描的流程是首先確定掃描建像參數(shù)、圖像重建算法、圖像處理流程等，即選擇建像協(xié)議，然后根據(jù)建像協(xié)議完成ct掃描以及圖像重建過程。

但是，當(dāng)單次ct掃描覆蓋人體不同部位時(shí)(例如從頭部到胸部)，用同一種建像協(xié)議得到的重建圖像會(huì)由于不同人體部位對(duì)射線的吸收程度不同而導(dǎo)致圖像質(zhì)量上的差異，進(jìn)而導(dǎo)致重建圖像的圖像質(zhì)量較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像重建的方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中重建圖像質(zhì)量較差的技術(shù)問題。

為解決上述問題，本申請(qǐng)?zhí)峁┑募夹g(shù)方案如下：

一種圖像重建的方法，所述方法包括：

獲取平片掃描圖像；

將所述平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息；

確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法；

根據(jù)所述每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及所述每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息進(jìn)行ct掃描獲得ct掃描數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法以及所述每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息對(duì)所述ct掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重建。

相應(yīng)的，所述確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，包括：

獲取每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)的掃描建像參數(shù)；

根據(jù)每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)和/或每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)，按照預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法。

相應(yīng)的，所述預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則包括：

當(dāng)所述區(qū)域標(biāo)識(shí)為含金屬區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及去金屬算法；

當(dāng)根據(jù)所述區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量小于第一閾值且所述區(qū)域標(biāo)識(shí)為頭部區(qū)域或者肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及迭代重建算法；

當(dāng)根據(jù)所述區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量大于或等于所述第一閾值且所述區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)中的重建圖像厚度小于第二閾值，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及clearview去噪聲算法；

當(dāng)根據(jù)所述區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量大于或等于所述第一閾值且所述區(qū)域標(biāo)識(shí)為肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及af自適應(yīng)濾波算法；

當(dāng)所述區(qū)域標(biāo)識(shí)以及所述區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)不屬于上述情況，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法；

所述基礎(chǔ)圖像重建算法包括斷層掃描圖像重建算法或者螺旋掃描圖像重建算法。

相應(yīng)的，所述確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，包括：

獲取用戶設(shè)置的每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

相應(yīng)的，所述將所述平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息，包括：

計(jì)算所述平片掃描圖像中每行的灰度平均值，當(dāng)連續(xù)多行的灰度平均值在任一預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍內(nèi)時(shí)，將所述平片掃描圖像中該連續(xù)多行的區(qū)域確定為該預(yù)設(shè)區(qū)域，并獲取該預(yù)設(shè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息，重復(fù)執(zhí)行當(dāng)連續(xù)多行的灰度平均值在任一預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍內(nèi)時(shí)，將所述平片掃描圖像中該連續(xù)多行的區(qū)域確定為該預(yù)設(shè)區(qū)域，并獲取該預(yù)設(shè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息直到所述平片掃描圖像被劃分完成；

或者，

接收用戶對(duì)所述平片掃描圖像的劃分信息，所述劃分信息包括每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息，根據(jù)所述劃分信息將所述平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，并獲取用戶輸入的每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)；

或者，

按照預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息將所述平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息作為區(qū)域位置信息，并獲取每個(gè)區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域標(biāo)識(shí)作為區(qū)域標(biāo)識(shí)。

一種圖像重建的裝置，所述裝置包括：

第一獲取單元，用于獲取平片掃描圖像；

第二獲取單元，用于將所述平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息；

確定單元，用于確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法；

重建單元，用于根據(jù)所述每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及所述每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息進(jìn)行ct掃描獲得ct掃描數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法以及所述每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息對(duì)所述ct掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重建。

相應(yīng)的，所述確定單元包括：

第一獲取子單元，用于獲取每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)的掃描建像參數(shù)；

確定子單元，用于根據(jù)每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)和/或每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)，按照預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法。

相應(yīng)的，所述預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則包括：

當(dāng)所述區(qū)域標(biāo)識(shí)為含金屬區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及去金屬算法；

當(dāng)根據(jù)所述區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量小于第一閾值且所述區(qū)域標(biāo)識(shí)為頭部區(qū)域或者肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及迭代重建算法；

當(dāng)根據(jù)所述區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量大于或等于所述第一閾值且所述區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)中的重建圖像厚度小于第二閾值，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及clearview去噪聲算法；

當(dāng)根據(jù)所述區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量大于或等于所述第一閾值且所述區(qū)域標(biāo)識(shí)為肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及af自適應(yīng)濾波算法；

當(dāng)所述區(qū)域標(biāo)識(shí)以及所述區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)不屬于上述情況，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法；

所述基礎(chǔ)圖像重建算法包括斷層掃描圖像重建算法或者螺旋掃描圖像重建算法。

相應(yīng)的，所述確定單元具體用于：

獲取用戶設(shè)置的每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

相應(yīng)的，所述第二獲取單元包括：

第二獲取子單元，用于計(jì)算所述平片掃描圖像中每行的灰度平均值，當(dāng)連續(xù)多行的灰度平均值在任一預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍內(nèi)時(shí)，將所述平片掃描圖像中該連續(xù)多行的區(qū)域確定為該預(yù)設(shè)區(qū)域，并獲取該預(yù)設(shè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息，重復(fù)執(zhí)行當(dāng)連續(xù)多行的灰度平均值在任一預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍內(nèi)時(shí)，將所述平片掃描圖像中該連續(xù)多行的區(qū)域確定為該預(yù)設(shè)區(qū)域，并獲取該預(yù)設(shè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息直到所述平片掃描圖像被劃分完成；

或者，

第三獲取子單元，用于接收用戶對(duì)所述平片掃描圖像的劃分信息，所述劃分信息包括每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息，根據(jù)所述劃分信息將所述平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，并獲取用戶輸入的每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)；

或者，

第四獲取子單元，用于按照預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息將所述平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息作為區(qū)域位置信息，并獲取每個(gè)區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域標(biāo)識(shí)作為區(qū)域標(biāo)識(shí)。

由此可見，本申請(qǐng)實(shí)施例具有如下有益效果：

本申請(qǐng)實(shí)施例通過平片掃描圖像將掃描區(qū)域劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息，分別確定每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，不同區(qū)域按照該區(qū)域?qū)?yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進(jìn)行ct掃描以及圖像重建，從而有針對(duì)性地根據(jù)掃描部位的不同按照不同的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進(jìn)行圖像重建，提高了重建圖像的質(zhì)量。

附圖說明

圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例中提供的圖像重建的方法實(shí)施例的流程圖；

圖2為本申請(qǐng)實(shí)施例中提供的圖像重建的裝置實(shí)施例的示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本申請(qǐng)的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

在現(xiàn)有技術(shù)中，通常ct掃描的流程是首先選擇建像協(xié)議，由建像協(xié)議可以確定掃描建像參數(shù)、圖像重建算法等，其中，掃描建像參數(shù)可以分為掃描參數(shù)以及建像參數(shù)，掃描參數(shù)包括ct掃描過程中涉及的參數(shù)，例如所使用的探測(cè)器排數(shù)、掃描的放射劑量等，建像參數(shù)包括圖像重建過程中涉及的參數(shù)，例如重建圖像的尺寸、重建圖像的厚度等，圖像重建算法則可以確定圖像重建流程與算法。然后根據(jù)建像協(xié)議完成ct掃描以及圖像重建過程。

但是，當(dāng)單次ct掃描覆蓋人體不同部位時(shí)(例如從頭部到胸部)，用同一種建像協(xié)議得到的重建圖像的圖像質(zhì)量會(huì)根據(jù)人體部位的差異而帶來不同，特別是衰減大的人體部位其成像質(zhì)量相對(duì)較差，造成同一次掃描的重建圖像中會(huì)存在質(zhì)量較差的部分。

為此，本申請(qǐng)實(shí)施例中提供的圖像重建的方法及裝置，可以將掃描區(qū)域劃分為多個(gè)區(qū)域，為每個(gè)區(qū)域確定不同的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，不同區(qū)域按照該區(qū)域?qū)?yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進(jìn)行ct掃描以及圖像重建，從而有針對(duì)性地根據(jù)掃描部位的不同按照不同的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進(jìn)行圖像重建，解決了由單一建像協(xié)議進(jìn)行ct掃描以及圖像重建中重建圖像質(zhì)量較差的技術(shù)問題。

參見圖1所示，示出了本申請(qǐng)實(shí)施例中提供的一種圖像重建的方法實(shí)施例的流程圖，本實(shí)施例可以包括以下步驟：

步驟101：獲取平片掃描圖像。

在進(jìn)行ct掃描之前，還可以進(jìn)行一次平片掃描，獲取掃描部位的平片掃描圖像，平片掃描圖像可以理解為需要進(jìn)行ct掃描的區(qū)域內(nèi)的圖像，獲取平片掃描圖像后可以對(duì)平片掃描圖像進(jìn)行顯示，即通過平片掃描圖像可以對(duì)需要進(jìn)行ct掃描的區(qū)域進(jìn)行預(yù)覽。

步驟102：將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息。

將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，即將進(jìn)行ct掃描的區(qū)域劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)于一個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)以及一個(gè)區(qū)域位置信息。

區(qū)域標(biāo)識(shí)可以標(biāo)識(shí)所劃分的區(qū)域所代表的人體部位，例如區(qū)域標(biāo)識(shí)可以為頭部區(qū)域、肩部區(qū)域、胸部區(qū)域、腹部區(qū)域等等，區(qū)域標(biāo)識(shí)也可以標(biāo)識(shí)包括某些特殊情況的區(qū)域，例如對(duì)于人體內(nèi)含有金屬的區(qū)域，區(qū)域標(biāo)識(shí)可以為含金屬區(qū)域，同時(shí)，區(qū)域標(biāo)識(shí)也可以同時(shí)標(biāo)識(shí)所劃分的區(qū)域所代表的人體部位以及包括某些特殊情況的區(qū)域，例如區(qū)域標(biāo)識(shí)可以為頭部區(qū)域且含金屬區(qū)域。

每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息可以標(biāo)識(shí)該區(qū)域在平片掃描圖像中所處的位置，區(qū)域位置信息可以由平片掃描圖像中的坐標(biāo)表示，也可以由平片掃描圖像中的圖像行數(shù)表示，例如將平片掃描圖像劃分為三個(gè)區(qū)域，第一個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)為頭部區(qū)域，區(qū)域位置信息為平片掃描圖像中的第1行至第100行，第二個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)為肩部區(qū)域，區(qū)域位置信息為平片掃描圖像中的第101行至第150行，第三個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)為胸部區(qū)域，區(qū)域位置信息為平片掃描圖像中的第151行至第300行，上述僅為為了便于理解的示例性說明，本申請(qǐng)實(shí)施例中對(duì)于區(qū)域位置信息的具體表現(xiàn)形式并不進(jìn)行限定。

步驟103：確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

由于區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)于平片掃描圖像中的一個(gè)區(qū)域，則確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，即確定平片掃描圖像中每個(gè)區(qū)域分別對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，則本實(shí)施例中可以為掃描范圍內(nèi)的不同區(qū)域有針對(duì)性的設(shè)置不同的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法等。

步驟104：根據(jù)每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息進(jìn)行ct掃描獲得ct掃描數(shù)據(jù)，并根據(jù)每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法以及每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息對(duì)ct掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重建。

根據(jù)每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及各個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息，可以對(duì)各個(gè)區(qū)域位置信息對(duì)應(yīng)的掃描范圍根據(jù)不同的掃描建像參數(shù)進(jìn)行ct掃描，獲得ct掃描數(shù)據(jù)，在獲得ct掃描數(shù)據(jù)后，可以根據(jù)每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法以及每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息，對(duì)各個(gè)區(qū)域位置信息對(duì)應(yīng)的ct掃描數(shù)據(jù)使用不同的圖像重建算法進(jìn)行圖像重建，從而使掃描范圍內(nèi)的不同區(qū)域按照不同的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進(jìn)行ct掃描以及圖像重建。

這樣，本申請(qǐng)實(shí)施例通過平片掃描圖像將掃描區(qū)域劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息，分別確定每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，不同區(qū)域按照該區(qū)域?qū)?yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進(jìn)行ct掃描以及圖像重建，從而有針對(duì)性地根據(jù)掃描部位的不同按照不同的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進(jìn)行圖像重建，提高了重建圖像的質(zhì)量。

在本申請(qǐng)實(shí)施例的一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息的具體實(shí)現(xiàn)至少可以包括以下三種實(shí)現(xiàn)方式：

在第一種實(shí)現(xiàn)方式中，可以利用圖像識(shí)別算法自動(dòng)將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，具體的，可以計(jì)算平片掃描圖像中每行的灰度平均值，當(dāng)連續(xù)多行的灰度平均值在任一預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍內(nèi)時(shí)，將平片掃描圖像中該連續(xù)多行的區(qū)域確定為該預(yù)設(shè)區(qū)域，并獲取該預(yù)設(shè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息，重復(fù)執(zhí)行當(dāng)連續(xù)多行的灰度平均值在任一預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍內(nèi)時(shí)，將平片掃描圖像中該連續(xù)多行的區(qū)域確定為該預(yù)設(shè)區(qū)域，并獲取該預(yù)設(shè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息直到平片掃描圖像被劃分完成。

在本實(shí)現(xiàn)方式中，首先預(yù)設(shè)各個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍，例如預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)轭^部區(qū)域的灰度閾值范圍、預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榧绮繀^(qū)域的灰度閾值范圍等等，然后可以計(jì)算平片掃描圖像中每行的灰度平均值，當(dāng)連續(xù)多行的灰度平均值在某一預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍內(nèi)時(shí)，則將這些行對(duì)應(yīng)的區(qū)域確定為預(yù)設(shè)區(qū)域，例如平片掃描圖像中第1行至第40行的灰度平均值在頭部區(qū)域的灰度閾值范圍內(nèi)，則將平片掃描圖像中的第1行至第40行確定為頭部區(qū)域，該區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)即為頭部區(qū)域，區(qū)域位置信息為平片掃描圖像的第1行至第40行。以此類推，直到將全部平片掃描圖像均為劃分到某一區(qū)域結(jié)束將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息的流程。在本實(shí)現(xiàn)方式中，可以自動(dòng)對(duì)平片掃描圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，減少用戶的人工操作。

在第二種實(shí)現(xiàn)方式中，可以接收用戶的劃分指令將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，具體的，可以接收用戶對(duì)平片掃描圖像的劃分信息，劃分信息包括每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息，根據(jù)劃分信息將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，并獲取用戶輸入的每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)。

在本實(shí)現(xiàn)方式中，在獲取并顯示平片掃描圖像后，用戶可以通過在平片掃描圖像上的滑動(dòng)操作輸入對(duì)平片掃描圖像的劃分信息，通過該劃分信息可以識(shí)別所劃分的各個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息，根據(jù)劃分信息將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，同時(shí)用戶也可以輸入每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)；用戶也可以通過直接輸入各個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息作為對(duì)平片掃描圖像的劃分信息，根據(jù)劃分信息將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，同時(shí)用戶也可以輸入每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)。在本實(shí)現(xiàn)方式中，用戶可以通過平片掃描圖像的顯示內(nèi)容自行對(duì)包括不同人體部分的區(qū)域或者包括特殊情況的區(qū)域進(jìn)行劃分，用戶根據(jù)經(jīng)驗(yàn)所劃分的區(qū)域更為準(zhǔn)確。

在第三種實(shí)現(xiàn)方式中，可以按照預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息作為區(qū)域位置信息，并獲取每個(gè)區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域標(biāo)識(shí)作為區(qū)域標(biāo)識(shí)。

在本實(shí)現(xiàn)方式中，由于人體各個(gè)部位的比例一般是固定的，因此可以按照人體比例預(yù)先設(shè)置各個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息，按照預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，例如可以預(yù)先設(shè)置頭部區(qū)域的區(qū)域位置信息、肩部區(qū)域的區(qū)域位置信息等等，當(dāng)已知平片掃描圖像為頭部到胸部的圖像時(shí)，則可以按照預(yù)設(shè)的各個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息將平片掃描圖像劃分為頭部區(qū)域、肩部區(qū)域以及胸部區(qū)域，并將各個(gè)區(qū)域預(yù)設(shè)的預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息作為該區(qū)域的區(qū)域位置信息，將各個(gè)區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域標(biāo)識(shí)作為該區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)。在本實(shí)現(xiàn)方式中，按照預(yù)設(shè)的模式直接對(duì)平片掃描圖像進(jìn)行劃分，劃分速度更為快速。

另外，在第一種實(shí)現(xiàn)方式以及第三種實(shí)現(xiàn)方式自動(dòng)對(duì)平片掃描圖像所包括的各個(gè)區(qū)域進(jìn)行劃分后，還可以由用戶對(duì)劃分結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，即可以接收用戶對(duì)平片掃描圖像的劃分調(diào)整信息，劃分調(diào)整信息包括每個(gè)區(qū)域的調(diào)整后的區(qū)域位置信息，根據(jù)劃分調(diào)整信息將平片掃描圖像的區(qū)域劃分進(jìn)行調(diào)整，同時(shí)還可以獲取用戶對(duì)區(qū)域標(biāo)識(shí)新增或修改的內(nèi)容，以重新調(diào)整各個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)。這樣，可以保證在自動(dòng)對(duì)平片掃描圖像進(jìn)行劃分后，用戶還可以對(duì)劃分結(jié)果和區(qū)域標(biāo)識(shí)進(jìn)行調(diào)整，以保證各個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息和區(qū)域標(biāo)識(shí)更為準(zhǔn)確。

在本申請(qǐng)實(shí)施例的一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法的具體實(shí)現(xiàn)至少可以包括以下兩種實(shí)現(xiàn)方式：

在第一種實(shí)現(xiàn)方式中，可以預(yù)先設(shè)置每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及掃描建像算法，具體的，可以獲取每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)的掃描建像參數(shù)；根據(jù)每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)和/或每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)，按照預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法。

則在本申請(qǐng)一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則可以包括：

當(dāng)區(qū)域標(biāo)識(shí)為含金屬區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及去金屬算法。

當(dāng)根據(jù)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量小于第一閾值且區(qū)域標(biāo)識(shí)為頭部區(qū)域或者肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及迭代重建算法。

當(dāng)根據(jù)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量大于或等于第一閾值且區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)中的重建圖像厚度小于第二閾值，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及clearview去噪聲算法。

當(dāng)根據(jù)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量大于或等于第一閾值且區(qū)域標(biāo)識(shí)為肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及af自適應(yīng)濾波算法。

當(dāng)區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)不屬于上述情況，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法。

基礎(chǔ)圖像重建算法包括斷層掃描圖像重建算法或者螺旋掃描圖像重建算法。

即在本實(shí)施例中，對(duì)于帶有金屬的人體部位在基礎(chǔ)圖像重建算法的基礎(chǔ)上可以增加去金屬算法。去金屬算法可以實(shí)現(xiàn)去除金屬偽影的功能，基于濾波反投影重建算法，其思想是通過修改金屬區(qū)域的投影數(shù)據(jù)，來達(dá)到對(duì)金屬偽影校正的目的。

根據(jù)掃描參數(shù)中放射源設(shè)備的電壓、電流等參數(shù)可以計(jì)算獲得放射劑量，對(duì)于放射劑量低于閾值，而人體骨頭又較多的部位例如頭部、肩部，在在基礎(chǔ)圖像重建算法的基礎(chǔ)上可以增加迭代重建算法。迭代重建算法相對(duì)卷積反投影重建算法信噪比更高，可以通過若干次迭代，逐次對(duì)待處理的圖像進(jìn)行改善，直到得到最終的重建圖像。

對(duì)于放射劑量大于等于閾值的薄圖像，例如重建圖像厚度小于1毫米的重建圖像，在基礎(chǔ)圖像重建算法的基礎(chǔ)上可以增加clearview去噪聲算法。clearview去噪聲算法包括圖像域的金字塔增強(qiáng)和生數(shù)據(jù)域的生數(shù)據(jù)迭代，金字塔圖像增強(qiáng)，是clearview的迭代重建方法的圖像域部分，其算法流程包括建塔過程和反算過程，即首先創(chuàng)建高斯圖像金字塔，其次創(chuàng)建反插圖像金字塔，之后創(chuàng)建拉普拉斯金字塔，最后由拉普拉斯金字塔恢復(fù)圖像。生數(shù)據(jù)迭代是clearview的迭代重建方法的生數(shù)據(jù)域部分，算法的目標(biāo)是最小化一統(tǒng)計(jì)目標(biāo)函數(shù)，消除圖像中的噪聲不一致性帶來的偽影。

對(duì)于放射劑量大于等于閾值的肩部圖像在基礎(chǔ)圖像重建算法的基礎(chǔ)上可以增加af自適應(yīng)濾波(adaptive-filtering)算法，af自適應(yīng)濾波算法主要是解決人體某些方向衰減大，信噪比低進(jìn)而圖像有偽影問題。當(dāng)掃描體積較大病人信噪比過低的區(qū)域時(shí)，可以增加af自適應(yīng)濾波算法。主要對(duì)數(shù)據(jù)衰減的方向進(jìn)行卷積，減少相鄰數(shù)據(jù)差異，使數(shù)據(jù)平滑減少偽影。

另外，對(duì)于人體骨頭較多的部位，例如頭部區(qū)域、肩部區(qū)域，還可以在基礎(chǔ)圖像重建算法的基礎(chǔ)上增加骨硬化后處理算法。骨組織的衰減特性明顯不同于水，其硬化效應(yīng)不可忽略，投影數(shù)據(jù)在進(jìn)行水硬化校正之后仍然偏離理想直線，因此需要對(duì)骨組織進(jìn)行硬化校正，包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)的骨組織的校正則屬于圖像后處理范疇。

而對(duì)于不符合以上規(guī)則的區(qū)域，則使用基礎(chǔ)圖像重建算法。

上述說明中基礎(chǔ)圖像重建算法可以根據(jù)具體ct掃描情況選擇斷層掃描圖像重建算法或者螺旋掃描圖像重建算法。

另外，用戶也可以對(duì)上述每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進(jìn)行調(diào)整。

在第二種實(shí)現(xiàn)方式中，可以獲取用戶設(shè)置的每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

在實(shí)際應(yīng)用中，可以提供每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的可選的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，用戶可以從中選擇各個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)所對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。也即用戶可以自定義各個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)所對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

這樣，在本申請(qǐng)實(shí)施例中可以根據(jù)掃描區(qū)域的實(shí)際情況有針對(duì)性地根據(jù)掃描部位的不同選擇不同的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，根據(jù)預(yù)設(shè)的條件在基礎(chǔ)圖像重建算法的基礎(chǔ)上增加各種非通用的圖像重建算法，從而提高圖像重建質(zhì)量。

參見圖2所示，示出了本申請(qǐng)實(shí)施例中提供的一種圖像重建的裝置實(shí)施例的示意圖，本實(shí)施例可以包括：

第一獲取單元201，用于獲取平片掃描圖像。

第二獲取單元202，用于將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息。

確定單元203，用于確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

重建單元204，用于根據(jù)每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息進(jìn)行ct掃描獲得ct掃描數(shù)據(jù)，并根據(jù)每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法以及每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息對(duì)ct掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重建。

在本申請(qǐng)實(shí)施例的一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，確定單元可以包括：

第一獲取子單元，用于獲取每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)的掃描建像參數(shù)；

確定子單元，用于根據(jù)每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)和/或每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)，按照預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則確定每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法。

在本申請(qǐng)實(shí)施例的一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則可以包括：：

當(dāng)區(qū)域標(biāo)識(shí)為含金屬區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及去金屬算法；

當(dāng)根據(jù)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量小于第一閾值且區(qū)域標(biāo)識(shí)為頭部區(qū)域或者肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及迭代重建算法；

當(dāng)根據(jù)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量大于或等于第一閾值且區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)中的重建圖像厚度小于第二閾值，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及clearview去噪聲算法；

當(dāng)根據(jù)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)計(jì)算的放射劑量大于或等于第一閾值且區(qū)域標(biāo)識(shí)為肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法以及af自適應(yīng)濾波算法；

當(dāng)區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)均不屬于上述情況，則確定該區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的圖像重建算法為基礎(chǔ)圖像重建算法；

基礎(chǔ)圖像重建算法包括斷層掃描圖像重建算法或者螺旋掃描圖像重建算法。

在本申請(qǐng)實(shí)施例的一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，確定單元可以具體用于：

獲取用戶設(shè)置的每個(gè)區(qū)域標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

在本申請(qǐng)實(shí)施例的一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，第二獲取單元可以包括：

第二獲取子單元，用于計(jì)算平片掃描圖像中每行的灰度平均值，當(dāng)連續(xù)多行的灰度平均值在任一預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍內(nèi)時(shí)，將平片掃描圖像中該連續(xù)多行的區(qū)域確定為該預(yù)設(shè)區(qū)域，并獲取該預(yù)設(shè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息，重復(fù)執(zhí)行當(dāng)連續(xù)多行的灰度平均值在任一預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍內(nèi)時(shí)，將平片掃描圖像中該連續(xù)多行的區(qū)域確定為該預(yù)設(shè)區(qū)域，并獲取該預(yù)設(shè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息直到平片掃描圖像被劃分完成；

或者，

第三獲取子單元，用于接收用戶對(duì)平片掃描圖像的劃分信息，劃分信息包括每個(gè)區(qū)域的區(qū)域位置信息，根據(jù)劃分信息將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，并獲取用戶輸入的每個(gè)區(qū)域的區(qū)域標(biāo)識(shí)；

或者，

第四獲取子單元，用于按照預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息將平片掃描圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，獲取每個(gè)區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息作為區(qū)域位置信息，并獲取每個(gè)區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域標(biāo)識(shí)作為區(qū)域標(biāo)識(shí)。

這樣，本申請(qǐng)實(shí)施例通過平片掃描圖像將掃描區(qū)域劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有區(qū)域標(biāo)識(shí)以及區(qū)域位置信息，分別確定每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，不同區(qū)域按照該區(qū)域?qū)?yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進(jìn)行ct掃描以及圖像重建，從而有針對(duì)性地根據(jù)掃描部位的不同按照不同的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進(jìn)行圖像重建，提高了重建圖像的質(zhì)量。

需要說明的是，本說明書中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似部分互相參見即可。對(duì)于實(shí)施例公開的系統(tǒng)或裝置而言，由于其與實(shí)施例公開的方法相對(duì)應(yīng)，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。

還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊，或者二者的結(jié)合來實(shí)施。軟件模塊可以置于隨機(jī)存儲(chǔ)器(ram)、內(nèi)存、只讀存儲(chǔ)器(rom)、電可編程rom、電可擦除可編程rom、寄存器、硬盤、可移動(dòng)磁盤、cd-rom、或技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲(chǔ)介質(zhì)中。

對(duì)所公開的實(shí)施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本申請(qǐng)。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本申請(qǐng)的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本申請(qǐng)將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。