本申請涉及圖像處理技術(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，計算機斷層掃描)是一種通過對物體進行不同角度的射線投影測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(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由于不同人體部位對射線的吸收程度不同而導(dǎo)致圖像質(zhì)量上的差異，進而導(dǎo)致重建圖像的圖像質(zhì)量較差。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本申請?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?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區(qū)域，獲取每個區(qū)域的區(qū)域標識以及區(qū)域位置信息；

確定每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法；

根據(jù)所述每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及所述每個區(qū)域的區(qū)域位置信息進行ct掃描獲得ct掃描數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述每個區(qū)域標識對應(yīng)的圖像重建算法以及所述每個區(qū)域的區(qū)域位置信息對所述ct掃描數(shù)據(jù)進行圖像重建。

相應(yīng)的，所述確定每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，包括：

獲取每個區(qū)域標識對應(yīng)的預(yù)設(shè)的掃描建像參數(shù)；

根據(jù)每個區(qū)域標識和/或每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)，按照預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則確定每個區(qū)域標識對應(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)域標識為含金屬區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量小于第一閾值且所述區(qū)域標識為頭部區(qū)域或者肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量大于或等于所述第一閾值且所述區(qū)域標識對應(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)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量大于或等于所述第一閾值且所述區(qū)域標識為肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識以及所述區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)不屬于上述情況，則確定該區(qū)域標識對應(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，所述確定每個區(qū)域標識對應(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)置的每個區(qū)域標識對應(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區(qū)域，獲取每個區(qū)域的區(qū)域標識以及區(qū)域位置信息，包括：

計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，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)域標識以及區(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，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)域標識以及區(qū)域位置信息直到所述平片掃描圖像被劃分完成；

或者，

接收用戶對所述平片掃描圖像的劃分信息，所述劃分信息包括每個區(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區(qū)域，并獲取用戶輸入的每個區(qū)域的區(qū)域標識；

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區(qū)域，獲取每個區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息作為區(qū)域位置信息，并獲取每個區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域標識作為區(qū)域標識。

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區(qū)域，獲取每個區(qū)域的區(qū)域標識以及區(qū)域位置信息；

確定單元，用于確定每個區(qū)域標識對應(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)所述每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及所述每個區(qū)域的區(qū)域位置信息進行ct掃描獲得ct掃描數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述每個區(qū)域標識對應(yīng)的圖像重建算法以及所述每個區(qū)域的區(qū)域位置信息對所述ct掃描數(shù)據(jù)進行圖像重建。

相應(yīng)的，所述確定單元包括：

第一獲取子單元，用于獲取每個區(qū)域標識對應(yīng)的預(yù)設(shè)的掃描建像參數(shù)；

確定子單元，用于根據(jù)每個區(qū)域標識和/或每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)，按照預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則確定每個區(qū)域標識對應(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)域標識為含金屬區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量小于第一閾值且所述區(qū)域標識為頭部區(qū)域或者肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量大于或等于所述第一閾值且所述區(qū)域標識對應(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)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量大于或等于所述第一閾值且所述區(qū)域標識為肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識以及所述區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)不屬于上述情況，則確定該區(qū)域標識對應(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)置的每個區(qū)域標識對應(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，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)域標識以及區(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，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)域標識以及區(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，用于接收用戶對所述平片掃描圖像的劃分信息，所述劃分信息包括每個區(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區(qū)域，并獲取用戶輸入的每個區(qū)域的區(qū)域標識；

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區(qū)域，獲取每個區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息作為區(qū)域位置信息，并獲取每個區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域標識作為區(qū)域標識。

由此可見，本申請實施例具有如下有益效果：

本申請實施例通過平片掃描圖像將掃描區(qū)域劃分為多個區(qū)域，每個區(qū)域具有區(qū)域標識以及區(qū)域位置信息，分別確定每個區(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行ct掃描以及圖像重建，從而有針對性地根據(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為本申請實施例中提供的圖像重建的方法實施例的流程圖；

圖2為本申請實施例中提供的圖像重建的裝置實施例的示意圖。

具體實施方式

為使本申請的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本申請實施例作進一步詳細的說明。

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(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)量相對較差，造成同一次掃描的重建圖像中會存在質(zhì)量較差的部分。

為此，本申請實施例中提供的圖像重建的方法及裝置，可以將掃描區(qū)域劃分為多個區(qū)域，為每個區(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行ct掃描以及圖像重建，從而有針對性地根據(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行圖像重建，解決了由單一建像協(xié)議進行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，示出了本申請實施例中提供的一種圖像重建的方法實施例的流程圖，本實施例可以包括以下步驟：

步驟101：獲取平片掃描圖像。

在進行ct掃描之前，還可以進行一次平片掃描，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平片掃描圖像進行顯示，即通過平片掃描圖像可以對需要進行ct掃描的區(qū)域進行預(yù)覽。

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

將平片掃描圖像劃分為多個區(qū)域，即將進行ct掃描的區(qū)域劃分為多個區(qū)域，每個區(qū)域?qū)?yīng)于一個區(qū)域標識以及一個區(qū)域位置信息。

區(qū)域標識可以標識所劃分的區(qū)域所代表的人體部位，例如區(qū)域標識可以為頭部區(qū)域、肩部區(qū)域、胸部區(qū)域、腹部區(qū)域等等，區(qū)域標識也可以標識包括某些特殊情況的區(qū)域，例如對于人體內(nèi)含有金屬的區(qū)域，區(qū)域標識可以為含金屬區(qū)域，同時，區(qū)域標識也可以同時標識所劃分的區(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)域標識可以為頭部區(qū)域且含金屬區(qū)域。

每個區(qū)域的區(qū)域位置信息可以標識該區(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區(qū)域，第一個區(qū)域的區(qū)域標識為頭部區(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，第二個區(qū)域的區(qū)域標識為肩部區(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，第三個區(qū)域的區(qū)域標識為胸部區(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，本申請實施例中對于區(qū)域位置信息的具體表現(xiàn)形式并不進行限定。

步驟103：確定每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

由于區(qū)域標識對應(yīng)于平片掃描圖像中的一個區(qū)域，則確定每個區(qū)域標識對應(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區(qū)域分別對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法，則本實施例中可以為掃描范圍內(nèi)的不同區(qū)域有針對性的設(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)每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及每個區(qū)域的區(qū)域位置信息進行ct掃描獲得ct掃描數(shù)據(jù)，并根據(jù)每個區(qū)域標識對應(yīng)的圖像重建算法以及每個區(qū)域的區(qū)域位置信息對ct掃描數(shù)據(jù)進行圖像重建。

根據(jù)每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及各個區(qū)域的區(qū)域位置信息，可以對各個區(qū)域位置信息對應(yīng)的掃描范圍根據(jù)不同的掃描建像參數(shù)進行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)每個區(qū)域標識對應(yīng)的圖像重建算法以及每個區(qū)域的區(qū)域位置信息，對各個區(qū)域位置信息對應(yīng)的ct掃描數(shù)據(jù)使用不同的圖像重建算法進行圖像重建，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行ct掃描以及圖像重建。

這樣，本申請實施例通過平片掃描圖像將掃描區(qū)域劃分為多個區(qū)域，每個區(qū)域具有區(qū)域標識以及區(qū)域位置信息，分別確定每個區(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行ct掃描以及圖像重建，從而有針對性地根據(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行圖像重建，提高了重建圖像的質(zhì)量。

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

在第一種實現(xiàn)方式中，可以利用圖像識別算法自動將平片掃描圖像劃分為多個區(qū)域，具體的，可以計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，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)域標識以及區(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，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)域標識以及區(qū)域位置信息直到平片掃描圖像被劃分完成。

在本實現(xiàn)方式中，首先預(yù)設(shè)各個區(qū)域標識對應(yīng)的預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度閾值范圍，例如預(yù)設(shè)區(qū)域為頭部區(qū)域的灰度閾值范圍、預(yù)設(shè)區(qū)域為肩部區(qū)域的灰度閾值范圍等等，然后可以計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，則將這些行對應(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)域標識即為頭部區(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區(qū)域，獲取每個區(qū)域的區(qū)域標識以及區(qū)域位置信息的流程。在本實現(xiàn)方式中，可以自動對平片掃描圖像進行區(qū)域劃分，減少用戶的人工操作。

在第二種實現(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區(qū)域，具體的，可以接收用戶對平片掃描圖像的劃分信息，劃分信息包括每個區(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區(qū)域，并獲取用戶輸入的每個區(qū)域的區(qū)域標識。

在本實現(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操作輸入對平片掃描圖像的劃分信息，通過該劃分信息可以識別所劃分的各個區(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區(qū)域，同時用戶也可以輸入每個區(qū)域的區(qū)域標識；用戶也可以通過直接輸入各個區(qū)域的區(qū)域位置信息作為對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區(qū)域，同時用戶也可以輸入每個區(qū)域的區(qū)域標識。在本實現(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)域進行劃分，用戶根據(jù)經(jīng)驗所劃分的區(qū)域更為準確。

在第三種實現(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區(qū)域，獲取每個區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息作為區(qū)域位置信息，并獲取每個區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域標識作為區(qū)域標識。

在本實現(xiàn)方式中，由于人體各個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，則可以按照預(yù)設(shè)的各個區(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，將各個區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域標識作為該區(qū)域的區(qū)域標識。在本實現(xiàn)方式中，按照預(yù)設(shè)的模式直接對平片掃描圖像進行劃分，劃分速度更為快速。

另外，在第一種實現(xiàn)方式以及第三種實現(xiàn)方式自動對平片掃描圖像所包括的各個區(qū)域進行劃分后，還可以由用戶對劃分結(jié)果進行調(diào)整，即可以接收用戶對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)域劃分進行調(diào)整，同時還可以獲取用戶對區(qū)域標識新增或修改的內(nèi)容，以重新調(diào)整各個區(qū)域的區(qū)域標識。這樣，可以保證在自動對平片掃描圖像進行劃分后，用戶還可以對劃分結(jié)果和區(qū)域標識進行調(diào)整，以保證各個區(qū)域的區(qū)域位置信息和區(qū)域標識更為準確。

在本申請實施例的一些可能的實現(xiàn)方式中，確定每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法的具體實現(xiàn)至少可以包括以下兩種實現(xiàn)方式：

在第一種實現(xiàn)方式中，可以預(yù)先設(shè)置每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及掃描建像算法，具體的，可以獲取每個區(qū)域標識對應(yīng)的預(yù)設(shè)的掃描建像參數(shù)；根據(jù)每個區(qū)域標識和/或每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)，按照預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則確定每個區(qū)域標識對應(yīng)的圖像重建算法。

則在本申請一些可能的實現(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)域標識為含金屬區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量小于第一閾值且區(qū)域標識為頭部區(qū)域或者肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量大于或等于第一閾值且區(qū)域標識對應(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)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量大于或等于第一閾值且區(qū)域標識為肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識以及區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)不屬于上述情況，則確定該區(qū)域標識對應(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。

即在本實施例中，對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)，來達到對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)可以計算獲得放射劑量，對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，逐次對待處理的圖像進行改善，直到得到最終的重建圖像。

對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和生數(shù)據(jù)域的生數(shù)據(jù)迭代，金字塔圖像增強，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，算法的目標是最小化一統(tǒng)計目標函數(shù)，消除圖像中的噪聲不一致性帶來的偽影。

對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，可以增加af自適應(yīng)濾波算法。主要對數(shù)據(jù)衰減的方向進行卷積，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)在進行水硬化校正之后仍然偏離理想直線，因此需要對骨組織進行硬化校正，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，用戶也可以對上述每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法進行調(diào)整。

在第二種實現(xiàn)方式中，可以獲取用戶設(shè)置的每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

在實際應(yīng)用中，可以提供每個區(qū)域標識對應(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區(qū)域標識所對應(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區(qū)域標識所對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

這樣，在本申請實施例中可以根據(jù)掃描區(qū)域的實際情況有針對性地根據(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，示出了本申請實施例中提供的一種圖像重建的裝置實施例的示意圖，本實施例可以包括：

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區(qū)域，獲取每個區(qū)域的區(qū)域標識以及區(qū)域位置信息。

確定單元203，用于確定每個區(qū)域標識對應(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)每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及每個區(qū)域的區(qū)域位置信息進行ct掃描獲得ct掃描數(shù)據(jù)，并根據(jù)每個區(qū)域標識對應(yīng)的圖像重建算法以及每個區(qū)域的區(qū)域位置信息對ct掃描數(shù)據(jù)進行圖像重建。

在本申請實施例的一些可能的實現(xiàn)方式中，確定單元可以包括：

第一獲取子單元，用于獲取每個區(qū)域標識對應(yīng)的預(yù)設(shè)的掃描建像參數(shù)；

確定子單元，用于根據(jù)每個區(qū)域標識和/或每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)，按照預(yù)先設(shè)定的算法選擇規(guī)則確定每個區(qū)域標識對應(yīng)的圖像重建算法。

在本申請實施例的一些可能的實現(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)域標識為含金屬區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量小于第一閾值且區(qū)域標識為頭部區(qū)域或者肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量大于或等于第一閾值且區(qū)域標識對應(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)域標識對應(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)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)計算的放射劑量大于或等于第一閾值且區(qū)域標識為肩部區(qū)域，則確定該區(qū)域標識對應(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)域標識以及區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)均不屬于上述情況，則確定該區(qū)域標識對應(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。

在本申請實施例的一些可能的實現(xiàn)方式中，確定單元可以具體用于：

獲取用戶設(shè)置的每個區(qū)域標識對應(yīng)的掃描建像參數(shù)以及圖像重建算法。

在本申請實施例的一些可能的實現(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，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)域標識以及區(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，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)域標識以及區(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，用于接收用戶對平片掃描圖像的劃分信息，劃分信息包括每個區(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區(qū)域，并獲取用戶輸入的每個區(qū)域的區(qū)域標識；

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區(qū)域，獲取每個區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域位置信息作為區(qū)域位置信息，并獲取每個區(qū)域的預(yù)設(shè)區(qū)域標識作為區(qū)域標識。

這樣，本申請實施例通過平片掃描圖像將掃描區(qū)域劃分為多個區(qū)域，每個區(qū)域具有區(qū)域標識以及區(qū)域位置信息，分別確定每個區(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行ct掃描以及圖像重建，從而有針對性地根據(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，本說明書中各個實施例采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。對于實施例公開的系統(tǒng)或裝置而言，由于其與實施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，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)語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“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，由語句“包括一個……”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)合來實施。軟件模塊可以置于隨機存儲器(ram)、內(nèi)存、只讀存儲器(rom)、電可編程rom、電可擦除可編程rom、寄存器、硬盤、可移動磁盤、cd-rom、或技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲介質(zhì)中。

對所公開的實施例的上述說明，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。對這些實施例的多種修改對本領(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的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本申請將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。