基于独立分量分析的X射线医学图像目标重建

摘要

本发明公开了一种基于独立分量分析的X射线医学图像目标重建方法，针对传统医学X射线图像噪声强、层次感差和器官组织重叠的问题，提出利用多能谱X射线成像技术结合独立成分分析算法进行图像去噪和目标提取。首先对其进行去噪预处理以满足应用独立分量分析进行目标分离前提条件，然后依据器官组织对X射线衰减能量矩阵得到每个像素中混叠器官厚度值，最后依据混叠器官厚度值采用独立分量分析算法，调整收敛次数和信号尺度大小，获得收敛矩阵分离出各器官图像，再以主观视觉标准进行对比度修正，突出感兴趣区域和边缘信息，获得直观清晰、适用于医学分析的图像。

主权项

一种基于独立分量分析的X射线医学图像目标重建方法，其特征在于该方法包括如下步骤：通过医用X光机在不同电压下对人体被检测部位采集一组图像，直接获取的图像存在噪声影响，首先对其进行去噪预处理以满足应用独立分量分析进行目标分离前提条件，然后依据器官组织对X射线衰减能量矩阵得到每个像素中混叠器官厚度值，最后依据混叠器官厚度值采用独立分量分析算法，调整收敛次数和信号尺度大小，获得收敛矩阵分离出目标对象，再以主观视觉标准进行对比度修正，突出感兴趣区域和边缘信息，改善图像视觉效果，获得直观清晰、适用于医学分析的图像。