作者：李利华１，栾晓峰2
单位：1国家知识产权局专利局专利审查协作四川中心；2威海威高医疗影像科技有限公司
来源：《医疗装备》杂志年第1期
〔摘 要〕在数字X线医学图像的放射成像过程中，由于人体结构和组织的复杂性以及成像系统中X线散射、电子噪声等各种不利因素的影响，导致图像质量的下降。本研究采用一种基于空间域、频率域以及时间域的高度复合的图像增强算法，同时将该算法在图形处理器（GPU）中利用统一计算设备架构（CUDA）编程接口实现，在达到对比度增强、细节增强、抑制图像中噪声的目的的同时满足临床实时性要求，从而降低X线剂量的使用，保护医师和患者的身体健康。
〔关键词〕X线医学图像；图像增强；图形处理器；统一计算设备架构
〔中图分类号〕R
〔文献标识码〕A
〔文章编号〕-（）01--02
图像增强的目的是改善图像的视觉效果[1-2]，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣区域或目标的特征，提高图像质量，加强图像判读和识别效果。在数字X线医学图像的放射成像过程中，由于人体结构和组织的复杂性以及成像系统中X线散射、电子噪声等各种不利因素的影响，导致图像质量的下降，主要表现为图像的对比度差、边缘细节模糊，不利于医师诊断。因此，有必要对数字X线医学图像进行增强处理，包括对比度增强和细节增强两方面，以改善其视觉效果。因此，图像增强成为数字X线图像处理的重要内容之一，是提高图像质量的关键步骤。
图像增强方法主要可分成两大类：频率域法和空间域法[1-2]。单一的增强方法在去除或减弱噪声的同时也会损失图像中感兴趣物体的边缘或细节信息，造成图像模糊；或在增强边缘等高频信号的同时也增强了图像噪声，往往无法满足实际的需求。我们采用一种基于空间域、频率域以及时间域的高度复合的图像增强算法，以达到对比度增强和细节增强并抑制图像中噪声的目的。
同时，复合的复杂算法往往因为速度问题而不能应用于临床。随着硬件技术的发展，图形处理器（GPU）依据其硬件结构先天的并行计算特点，可以为临床大数据处理带来明显的速度提升，同时，统一计算设备架构（CUDA）在高性能计算方面被各个领域引用[3-4]。因此，我们也采用CUDA编程接口，将本算法在GPU上运行，解决了算法的实现速度问题，在提高图像处理质量的同时达到了临床实时性要求。
1
方法
首先，依据对数字X线图像的大量分析，分析视觉对目标的分辨能力和对平滑区（尤其是暗区）的噪声敏感特性，确定出感兴趣目标的灰度与图像整体均值及灰度动态范围之间的关系，建立相应的数学模型和具体的实现方法，对图像进行预处理，将图像控制在合适的动态范围内的同时，确保图像细节区获得足够的对比度，而又不过分增强。其次，对图像进行频率域增强。在既要增强图像对比度又要增强细节的思想指导下，同时结合算法主要针对的血管图像进行分析，设计出频域自适应滤波器进行频率域增强。该算法在增强图像对比度的同时，也对暗区的噪声进行了增强，需要进一步的处理。再次，利用图像在时间域的连续特性，进行时间域滤波。在充分分析感兴趣目标、噪声及背景区域的时间分布特性，设计出自适应的时间加权模板，在时间域上对图像进行滤波处理，达到降低时间分布特性的图像噪声，进一步增强图像细节的目的。最后，采用空间域增强方法，统计图像特性，设计空域滤波模板，进一步对图像进行保留细节的降噪处理。
本算法的并行计算部分利用CUDA编程在GPU中进行计算，主要参考了参考文献[3-4]的系统配置方法以及编程思想，从而降低算法处理的时间。
2
实验
在实验中，我们选取了冠状动脉平板造影图像，图1展示了本算法的处理结果，其中，图1（a）为左冠状动脉造影的原图，图1（b）为算法结果图像，图1（c）为右冠状动脉造影的原图，图1（d）为算法结果图像。
图1 冠状动脉平板造影图像处理结果
从上述结果可以看到，冠状动脉造影的原图中图像对比度较小，使得造影后的血管与组织的区分不明显，造成血管的边缘较模糊，细节部分难以分辨，给医师的诊断造成一定的困难，也使得对图像的后处理如图像分割难以进行。而经过本算法的所有处理后的图像，从图1b和d中可以看到，图像的对比度得到了明显的增强，造影后的血管与组织的区分明显，血管的边缘也清晰可见，并且在增强了图像的对比度同时，图像中的噪声并没有被明显的增大，从而更加有利于医师对图像细节部分的分辨，提高医师诊断的准确性。
同时，图2为图1c患者在做完安装支架手术后的结果图，可以看到选择的支架大小、支架安装的位置均很合适，手术是成功的。正是因为图像对比度和细节的增强，使得医师可以快速准确地制定手术方案，并顺利完成手术。
图2 安装支架术后图像
3
结论
由于对图像质量的要求越来越高，单一的图像增强算法往往难以满足实际需求，因此，几种算法相结合，取长补短，优势互补是图像增强算法发展的必然趋势。归功于GPU的发展，使得复杂算法在临床应用中成为可能。
我们提出的基于空间域，频率域以及时间域的高度复合的图像增强算法，同时达到对比度增强和细节增强的目的，并在增强的同时抑制了图像中噪声，在数字X线心脏图像的应用中取得了明显的效果，有效地提高了图像质量。同时，采用CUDA编程接口，利用GPU的高度并行计算能力，使得算法满足了临床的实时性要求，并且可以降低X线的剂量，在保护患者的同时也减少X线对医师的伤害。
［1］GonzalezRC，WoodsRE.数字图像处理[M].2版.北京：电子工业出版社，：78-90.
［2］井晶.数字图像增强技术分析[J].信息与电脑（理论版），（9）：-.
［3］赵小川.数字图像处理高级应用：基于MATLAB与CUDA的实现[M].北京：清华大学出版社，.
［4］张舒，褚艳利.GPU高性能运算之CUDA[M].北京：中国水利水电出版社，.
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