基于CT图像的超声成像方法

摘要

本发明公开一种基于CT图像的超声成像方法，包括以下步骤：S1：对CT图像进行超声波采样从而得到扇形特征点；S2：将扇形特征点进行坐标变换，得到矩形特征点，合成矩形图像；S3：分配矩形图像中矩形特征点的亮度值，从而生成超声场纹理；S4：将矩形特征点进行坐标变换，得到超声特征点，从而生成超声图像。本发明可将CT图像转换生成超声图像，解决了超声因被遮挡无法对病灶区域拍摄或清楚显示的问题，提高了诊断的可靠性、及时性和安全性。

权利要求

1.基于CT图像的超声成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对CT图像进行超声波采样从而得到扇形特征点；

S2：将扇形特征点进行坐标变换，得到矩形特征点，合成矩形图像；

S3：分配矩形图像中矩形特征点的亮度值，从而生成超声场纹理；

矩形特征点的排列为n列、m行，矩形特征点亮度的分配表达式如下：公式(3)中，Ui，j表示矩形特征点(i,j)的亮度值，Ui，j‑1表示矩形特征点(i,j‑1)的亮度值，n表示总列数，k表示矩形特征点所属的列数，αref表示反射系数，θk表示第k列直线在原始图像中与直线ab形成的夹角，d0表示矩形特征点(i,j)到矩形图像原点的距离；

S4：将矩形特征点进行坐标变换，得到超声特征点，从而生成超声图像。

2.如权利要求1所述的基于CT图像的超声成像方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S1‑1：模拟超声波源a为一个点，将其设置在CT图像的正上方并处于同一水平面，且模拟超声波源a位于CT图像的垂直中心线ab上；

S1‑2：模拟超声波源a发出超声波穿透CT图像，超声波与CT图像两条垂直边相交分别得到交点c和d，设置直线ac和ad和夹角为θ，直线ac和ad与CT图像的交点分别为e和f，则c、d、f、e构成的图像为扇形采样区域，即原始图像；

S1‑3：在弧线cd上共选取n个点，均分别与模拟超声波源a连接得到n条直线，且在扇形采样区域中选取m个超声波，则m个超声波与n条直线的交点为扇形特征点。

3.如权利要求2所述的基于CT图像的超声成像方法，其特征在于，所述m个超声波之间的间隔距离相等，所述n条直线之间的间隔夹角相等。

4.如权利要求1所述的基于CT图像的超声成像方法，其特征在于，所述坐标变换公式为以下公式:

公式(1)中，x表示扇形特征点的扇形横坐标，y表示扇形特征点的扇形纵坐标，w表示CT图像的宽度，d表示扇形特征点与a点的直线距离， 为扇形特征点与a点的直线和直线ab的夹角；

公式(2)中，i表示矩形特征点的矩形横坐标，j表示矩形特征点的矩形纵坐标,dmin表示扇形特征点到波源a的最小直线距离，dmax表示扇形特征点到波源a的最大直线距离。

说明书

基于CT图像的超声成像方法

技术领域

[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及基于CT图像的超声成像方法。

背景技术

[0002] 超声具有实时、简便、无辐射等优点，广泛应用于疾病的初筛，但当病灶被肺气、肠气遮挡，或病灶呈等回声时，超声则无法清楚显示，在一定程度上限制了超声的应用，CT/
MRI具有更好的空间分辨率，且不受气体、骨骼的影响，但无法实时显像的缺点也限制了其
应用，如穿刺活检及引导消融等。

[0003] 目前实时仿真超声的方法主要是依据对感兴趣区的真实超声图像的采集并重建三维容积数据。在容积数据基础上可以根据虚拟探头的位置实时的显示断层图像，探头接
近采集图像的位置，得到的方针图是真实的，但是探头远离采集区域，仿真图图像变得不清
晰。此外图像采集的过程也比较复杂。图像采集过程中需要从不同位置采集容积数据，而且
不能包含图像相关的伪像，例如声影，增益，聚焦的影响等。

发明内容

[0004] 针对现有技术中超声易被影响无法清晰显示的问题，本发明提出基于CT图像的超声成像方法，以利用将CT图像转换成超声图像，能清晰显示被遮挡的物体图像，便于直接观
察。

[0005] 为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

[0006] 基于CT图像的超声成像方法，包括以下步骤：

[0007] S1：对CT图像进行超声波采样从而得到扇形特征点；

[0008] S2：将扇形特征点进行坐标变换，得到矩形特征点，合成矩形图像；

[0009] S3：分配矩形图像中矩形特征点的亮度值，从而生成超声场纹理；

[0010] S4：将矩形特征点进行坐标变换，得到超声特征点，从而生成超声图像。

[0011] 优选的，所述步骤S1具体包括以下步骤：

[0012] S1‑1：模拟超声波源a为一个点，将其设置在CT图像的正上方并处于同一水平面，且模拟超声波源a位于CT图像的垂直中心线ab上；

[0013] S1‑2：模拟超声波源a发出超声波穿透CT图像，超声波与CT图像两条垂直边相交分别得到交点c和d，设置直线ac和ad和夹角为θ，直线ac和ad与CT图像的交点分别为e和f，则
c、d、f、e构成的图像为扇形采样区域，即原始图像；

[0014] S1‑3：在弧线cd上共选取n个点，均分别与模拟超声波源a连接得到n条直线，且在扇形采样区域中选取m个超声波，则m个超声波与n条直线的交点为扇形特征点。

[0015] 优选的，所述m个超声波之间的间隔距离相等，所述n条直线之间的间隔夹角相等。

[0016] 优选的，所述坐标变换公式为以下公式:

[0017]

[0018] 公式(1)中，x表示扇形特征点的扇形横坐标，y表示扇形特征点的扇形纵坐标，w表示CT图像的宽度，d表示扇形特征点与a点的直线距离，为扇形特征点与a点的直线和直线
ab的夹角；

[0019]

[0020] 公式(2)中，i表示矩形特征点的矩形横坐标，j表示矩形特征点的矩形纵坐标,dmin表示扇形特征点到波源a的最小直线距离，dmax表示扇形特征点到波源a的最大直线距离。

[0021] 优选的，矩形特征点的排列为n列、m行，矩形特征点亮度的分配表达式如下：

[0022]

[0023]

[0024] 公式(3)中，Ui，j表示矩形特征点(i,j)的亮度值，Ui，j‑1表示矩形特征点(i,j‑1)的亮度值，n表示总列数，k表示矩形特征点所属的列数，αref表示反射系数，θk表示第k列直线
在原始图像中与直线ab形成的夹角，d0表示矩形特征点(i,j)到矩形图像原点的距离。

[0025] 综上所述，由于采用了上述技术方案，与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

[0026] 本发明通过采集所选区域CT图像,再对CT图像的特征点进行提取和变化,进而生成超声图像,避免因病灶被肺气、肠气遮挡，或病灶呈等回声时，超声则无法清楚显示的问
题,能更好地为医护人员提供清洗的超声图像,提高了诊断的准确性。

[0027] 超声图像具备超声场纹理，本发明通过对超声场纹理进行卷积计算，提高计算效率，从而实现在GPU上快速进行计算，提高了检测的效率。
附图说明：

[0028] 图1为根据本发明示例性实施例的基于CT图像的超声成像方法流程示意图。

[0029] 图2为根据本发明示例性实施例的CT图像特征点提取结构示意图。

具体实施方式

[0030] 下面结合实施例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本
发明的范围。

[0031] 参考图1，本发明提出一种基于CT图像的超声成像方法，包括以下步骤：

[0032] S1：对CT图像进行超声波采样从而得到扇形特征点。

[0033] 本实施例中，参考图2,CT图像21为已经采集形成的矩形图像，波源a和CT图像21位于同一水平面。将CT图像21水平放置于水平面，CT图像上的图像会有上下之分，则设置的模
拟超声波源a(该超声波源可看作一个点)与CT图像的上边中心点b的垂直中心连线ab应与
CT图像的上边垂直(波源a与CT图像处于同一水平面)，即超声波源a与CT图像之间的垂直连
线为直线ab，直线ab的距离为y0，y0为10cm。CT图像的宽度为w，则CT图像宽度的一般为w/2。

[0034] 本实施例中，当该超声波源a发出的超声波穿过CT图像，超声波的圆心均为波源a，即每个超声波为同心圆，且超声波与CT图像左右两个边(两条垂直边)均存在交点，即像素
点。为模拟超声图像(超声图像为扇形)，需采集CT图像上扇形区域的像素点来生成超声图
像的原始图像，则该扇形区域的圆心为波源a，角度为θ(θ可为60°)，超声波与CT图像左边的
交点为c，超声波与CT图像右边的交点为d，则直线ac和ad作为扇形区域的两条边，直线ac和
ad之间的夹角为θ，直线ac和CT图像上边的交点为e，直线ad和CT图像上边的交点为f，则c、
d、f、e形成的区域为扇形区域23，即原始图像。

[0035] 本实施例中，波源a发出的超声波与直线ac和ad存在无数交点,且弧线cd上也有无数个点与波源a形成直线，因此为减小计算量和提高运行速率，本发明在扇形区域内平均选
择n条(一般为128条)直线作为像素点采样直线，即每两条直线间的夹角θ′相等，
选择m个超声波(每个超声波间隔的距离是相等的)与每条直线的相交点作为像素点采样，
即扇形特征点22，即扇形区域23中最后一个超声波与CT图像的交点分别为c和d，第一个超
声波与CT图像的交点分别为e和f。

[0036] S2：将扇形特征点进行坐标变换，得到矩形特征点，合成矩形图像。

[0037] 本实施例中，步骤S1中采用超声波对CT图像进行扫描是为了最终生成超声图像，若直接生成，则需要采集的像素点的数量是巨大的，不利于计算；且CT图像中每个位置像素
点的亮度值几乎是一样的，但超声图像中像素点的亮度是不一样的，因此需对像素点进行
处理，才能提高模拟超声图像的相似度。

[0038] 图2中，以CT图像的左上点为原点建立坐标系，则每个扇形特征点的坐标可表示为(x,y)，x表示扇形特征点的扇形横坐标，y表示扇形特征点的扇形纵坐标,则

[0039]

[0040] 公式(1)中，d表示任一扇形特征点到波源a的直线距离。

[0041] 为改变扇形特征点的亮度值和减小计算量，需先将扇形特征点变换成矩形特征点以合成矩形图像，同理矩形图像的坐标系也是以图像的左上点为原点，则扇形特征点扇形
坐标(x,y)变化后对应的矩形坐标为(i,j)，则

[0042]

[0043] 公式(2)中，i表示扇形特征点的矩形横坐标，j表示扇形特征点的矩形纵坐标,dmin表示扇形特征点(x,y)到波源a的最小直线距离，dmax表示扇形特征点(x,y)到波源a的最大
直线距离。

[0044] 则可根据公式(1)和(2)可将特征点的扇形坐标变换成矩形坐标，即将扇形特征点变换为矩形特征点，再根据矩形特征点可合成矩形图像，则矩形图像中的矩形特征点的排
列为n列、m行。

[0045] 本实施例中，为便于模拟计算，当i和j的数值有小数时，可采取四舍五入原则，对数值取整，例如当计算得到的矩形坐标(i,j)为(30.1,50.8)时，则最终应将矩形坐标(i,j)
记录为(30,51)。

[0046] 本实施例中，可随机在矩形特征点中选取多个点，减少或增加其像素值，以添加噪声点，提高模拟超声图像的真实性。

[0047] S3：计算矩形图像中矩形特征点的亮度值，从而生成超声场纹理。

[0048] 本实施例中，CT图像中每个扇形特征点的亮度值几乎是相同的，因此转换生成的矩形图像中矩形特征点的亮度值也是相同的，而超声图像中存在超声场纹理，即每个像素
点的亮度值是有区别的。

[0049] 本发明需重新设置计算矩形图像中矩形特征点的亮度值以模拟形成超声场纹理，其是通过光的全反射、漫反射和衰减原理，来重新计算矩形图像中矩形特征点的亮度值，且
将每列像素点对应的第一个像素点为该列的光源(即初始亮度值)，则第k列中矩形特征点
亮度值的计算公式如下：

[0050]

[0051]

[0052] 公式(3)中，Ui，j表示矩形特征点(i,j)的亮度值，Ui，j‑1表示矩形特征点(i,j‑1)的亮度值，n表示直线总列数，k表示直线列数，αref表示发射系数，θk表示第k列直线在原始图
像中与直线ab形成的夹角度数，d0表示矩形特征点(i,j)到矩形图像原点的距离。则本实施
例中，可将每列的第一个像素点的亮度值(即CT图像中扇形特征点的灰度值)设为255，即
Ui，1＝255。

[0053] S4：将矩形特征点进行坐标变换，得到超声特征点，从而生成超声图像。

[0054] 本实施例中，本发明的最终目的是将CT图像转换生成超声图像，因此需将矩形图像中的矩形特征点的坐标通过公式(1)和(2)进行坐标变换，从而得到超声特征点对应的坐
标，从而生成超声图像，为保持坐标变换的一致性，超声图像的坐标系也是以超声图像的左
上点为原点建立的。

[0055] 本实施例中，因为超声特征点是由扇形特征点经过坐标变换和亮度值分配得到的，因此超声图像中像素点的个数要比原始图像中像素点的个数少，为解决这个问题，本发
明采用现有的双线性卷积插值方法对超声特征点进行插值，从而能得到更对的像素点，以
生成代表原始图像的超声图像，提高转换的精度。本发明采用卷积插值，因此能够利用GPU
的加速技术，提高插值的计算效率。

[0056] 本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。