基于普通C臂机的脊柱横断面图像合成方法
专利汇可以提供基于普通C臂机的脊柱横断面图像合成方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于普通C臂机的脊柱横断面图像合成方法，包括以下步骤：步骤一、对普通C臂机获得的2D锥束投影图像进行预处理，得到1D扇束投影数据；步骤二、对步骤一得到的扇束进行虚拟旋转再处理，计算得到虚拟扇束投影数据；步骤三、对2D 断层 图像合成方法中的相关参数进行调整，采用调整后的方法基于虚拟扇束投影数据合成脊柱横断面图像。本 发明 合成方法，原理简单，执行方便，除C臂机本身外无需购置或定制其他额外装置，可用于合成在临床诊断、手术规划、引导手术操作方面都有重要意义的脊柱横断面图像。，下面是基于普通C臂机的脊柱横断面图像合成方法专利的具体信息内容。
1.一种基于普通C臂机的脊柱横断面图像合成方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、对普通C臂机获得的2D锥束投影图像进行预处理，得到1D扇束投影数据；
步骤二、对步骤一得到的扇束进行虚拟旋转再处理，计算得到虚拟扇束投影数据；
步骤三、对2D断层图像合成方法中的相关参数进行调整，采用调整后的方法基于虚拟扇束投影数据合成脊柱横断面图像；
步骤一中所述的预处理，是指首先对2D锥束投影图像进行中值滤波除噪，当图像像素列数n为奇数时，提取出图像中间的3列像素的灰度值，当图像像素列数n为偶数时，提取出图像中间的2列像素的灰度值，对提取的像素的灰度值取均值构成1D扇束投影数据；
所述1D扇束投影与普通C臂机获得的2D锥束投影的关系为：扇束光源点与C臂X线锥束光源点重合，扇束中轴线与C臂X线锥束中轴线重合，扇束光源点到其成像直线之间的距离等于C臂X线锥束光源点到其成像平面之间的距离，扇束成像直线位于C臂X线锥束成像平面上，扇束的扇形角等于C臂X线锥束的锥角γm；
步骤二中所述的再处理，是指对步骤一所得扇束绕其光源点进行虚拟旋转得到虚拟扇束，通过计算后得到对应的虚拟扇束投影数据；
所述虚拟扇束与扇束的关系为：虚拟扇束光源点到其成像直线之间的距离等于扇束光源点到其成像直线之间的距离D，虚拟扇束光源点到其成像直线的垂线通过C臂旋转中心；
对虚拟扇束投影和扇束投影分别建立笛卡尔坐标系，令两个坐标系的原点分别位于虚拟扇束光源点和扇束光源点在各自成像直线上的垂足，且令虚拟扇束投影坐标轴正向与扇束投影坐标轴正向所夹角度为θ，则两个坐标系下投影像素坐标及灰度值对应关系为：
上式中，u为扇束投影在其笛卡尔坐标系中的像素坐标，uv为虚拟扇束投影在其笛卡尔坐标系中的像素坐标，gc(λ,u)为扇束投影在对应坐标处的像素灰度值，gv(λ,uv)为虚拟扇束投影在对应坐标处的像素灰度值，λ为C臂旋转角度。
2.如权利要求1所述的基于普通C臂机的脊柱横断面图像合成方法，其特征在于：步骤三中所述的对2D断层图像合成方法中的相关参数进行调整，具体包括：将光源点沿圆弧路径运动的半径R调整为光源点到C臂旋转中心的距离，将对扇束投影数据进行滤波处理的区间下限ul调整为-D.tan(γm-θ)，上限uu调整为D.tan(γm+θ)，上述各式中，γm为扇束的扇形角，D为扇束光源点到其成像直线之间的距离，θ为虚拟扇束投影坐标轴正向与扇束投影坐标轴正向所夹角度。
基于普通C臂机的脊柱横断面图像合成方法
技术领域
背景技术
入锥弓根螺钉等手术操作。但是，通过普通C臂机仅可获取患者的投影图像，而临床上对病情的判断及引导手术操作意义重大的脊柱横断面图像却不能通过C臂机直接获取。
等人提出的FDK算法(Practical cone-beam reconstruction，J.Opt.Soc.Am.A1，612-619，
1984)适用基于扇束和锥束投影的断层图像合成，但其要求具备360°范围内全扫描路径
投影数据，而普通C臂旋转扫描角度范围一般不超过180°，不能直接采用FDK算法。Noo和
Kudo等人提出的超短扫描路径断层图像合成算法(Image reconstruction from fan-beam
projections on less than a short scan，J.Phys.Med.Biol.47，2525-2546，2002；New Super-Short-Scan Algorithms for Fan-Beam and Cone-Beam Reconstruction，IEEE
Nuclear Science and Medical Imaging Symposium，Record，Norfolk，USA，2003，2：
902-906)允许扫描范围低于180°，但其要求设备必须满足等中心旋转扫描条件，而普通C
臂锥束中轴线一般不通过C臂旋转中心，其并不满足等中心旋转扫描条件，也不能直接采
用这些算法。
发明内容
意义重大的横断面图像。
间的距离等于C臂X线锥束光源点到其成像平面之间的距离，扇束成像直线位于C臂X线
锥束成像平面上，扇束的扇形角等于C臂X线锥束的锥角γm。
中心；对虚拟扇束投影和扇束投影分别建立笛卡尔坐标系，令两个坐标系的原点分别位于
光源点在各自成像直线上的垂足，且令虚拟扇束投影坐标轴正向与扇束投影坐标轴正向所
夹角度为θ，则两个坐标系下投影像素坐标及灰度值对应关系为：
行滤波处理的区间下限ul调整为-D.tan(γm-θ)，上限uu调整为D.tan(γm+θ)，上述各式中，γm为扇束的扇形角，D为扇束光源点到其成像直线之间的距离，θ为虚拟扇束投影坐
标轴正向与扇束投影坐标轴正向所夹角度。
2列像素的灰度值。
具体实施方式
别为图像中像素的行、列坐标)，得到除噪后投影图像ge(λ，u，v)。然后再从图像ge(λ，u，v)中提取出其中间3列像素的灰度值(若图像像素列数n为奇数)：gc1(λ，u)＝ge(λ，
u，v(((n+1)/2)-1)，gc2(λ，u)＝ge(λ，u，v((n+1)/2))，gc3(λ，u)＝ge(λ，u，v(((n+1)/2)+1)，或中间2列像素的灰度值(若图像像素列数n为偶数)：gcl(λ，u)＝ge(λ，u，v(n/2))，gc2(λ，u)＝ge(λ，u，v((n/2)+1))。最后对中间3列(或2列)像素的灰度值取均值构成1D扇束投影数据gc(λ，u)。配合参见图2，所得扇束光源点21与C臂X线锥束1的光源点重合，所得扇束中
轴线23与C臂X线锥束中轴线重合，所得扇束光源点21到其成像直线25之间的距离等于
C臂X线锥束光源点到其成像平面15之间的距离，所得扇束成像直线25位于C臂X线锥束
成像平面15上，所得扇束的扇形角22等于C臂X线锥束的锥角，设其为γm。
成像直线35之间的距离等于扇束光源点21到其成像直线25之间的距离，设其为D，虚拟
扇束光源点到其成像直线35的垂线33通过C臂旋转中心4。设θ为虚拟扇束投影成像
直线35之垂线与扇束投影成像直线25之垂线所夹锐角。对虚拟扇束投影建立笛卡尔坐标
系，令原点位于其光源点在其成像直线35上的垂足34。对扇束投影建立笛卡尔坐标系，令
原点位于其光源点21在其成像直线25上的垂足24。令虚拟扇束3之投影坐标轴正向与
扇束2之投影坐标轴正向所夹角度为θ，令两个坐标系下投影像素坐标及灰度值对应关系
为：
运动的半径R调整为光源点21到C臂旋转中心4之间的距离，将扇束投影数据滤波
处理区间的下限ul调整为-D.tan(γm-θ)，上限uu调整为D.tan(γm+θ)。采用公式
基于虚拟扇束投影数据合成横断面图
像。 和 分别表示横断面图像像素坐标及像素灰度值。γm的含义见步骤1，D和θ的
含义见步骤2。其他中间计算公式具体如下：
润饰，因此本发明的保护范围应当视权利要求书所界定范围为准。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 一种液压支架与刮板输送机浮动连接机构姿态描述方法 | 2020-05-11 | 672 |
| 一种实现蒙层画笔的方法和系统 | 2020-05-08 | 926 |
| 随机事例的估计方法、装置及计算机可读存储介质 | 2020-05-11 | 847 |
| 基于CDN和MEC的车联网移动性管理方法 | 2020-05-08 | 332 |
| 一种基于虚拟训练的机器人智能抓取方法 | 2020-05-08 | 997 |
| 基于多视图卷积神经网络的三维模型检索方法 | 2020-05-08 | 409 |
| 基于安全态势感知的计算环境重构动态防御方法及系统 | 2020-05-08 | 808 |
| 一种基于云平台的云硬盘创建方法和装置 | 2020-05-08 | 635 |
| 一种后端微服务架构下的高并发解决方法 | 2020-05-08 | 290 |
| 一种多系统终端设备及其实现方法、存储介质 | 2020-05-08 | 797 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
