数字X线成像基础

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时间:2019-10-08

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1、数字X线成像基础海南医学院临床学院/附属医院医学影像技术学教研室王绥煌•为什么要提出数字X线成像?•1.传统屏-片X线成像:X线→被检体→屏-片系统(潜影)→暗室处理→X线照片(模拟影像)。•(1)三维组织成像在二维平面上,重叠影像;•(2)X线影像一旦产生,图像质量就不能改善;•(3)不便于图像的储存、管理和传输,发展受到限制。2.数字X线成像优势:(1)密度分辨力高:屏-片系统只能达到26灰阶,数字图像达210~14灰阶;(2)可进行图像后处理:窗口技术、灰度变换、对比度调节、特征提取…(3)可高保真地进行图像存储、调阅、传输,实

2、现PACS、远程会诊、无胶片化。3.数字X线成像•1983年,富士公司推出存储荧光体方式-CR系统。•1997年以后,数字X线摄影设备相继问世:数字透视(digitalfluoroscopy,DF)直接转换FPD(a-Se)数字X线摄影间接转换FPD(CsI+a-Si)CCD+摄像机数字减影血管造影(digitalsubtractionangiography,DSA)数字X线成像检测器是X线影像数字技术重要研制对象。数字图像的特征(一)模拟与数字1.模拟:是以某种范畴的表达方式如实地反映另一种范畴。如普通X线摄影,是X线透过人体内部组织器官的

3、投影,不同的密度差别为任何一个局部所接收的辐射强度的模拟;也是相应成像组织结构对X射线衰减程度的模拟。2.模拟信号:信息量的变化随着时间或距离的改变而连续地变化的信号。3.模拟影像:由模拟量构成的图像。是以一种直观的物理量来连续地、形象地表现另一种物理场的情况。影像中的灰度是空间位置的连续函数,影像中的点和点之间是连续的,密度随着坐标点的变化是连续改变的。4.数字:是由数字量组成的。是以一种规则的数字量的集合来表示的信号。模拟信号可以转换成数字信号,完成这种转换的元件是A/D转换器(ADC),它把模拟量转换成离散的数字量。数字信号可以转换成模

4、拟信号?图像处理的方法有模拟式和数字式两种。由于数字计算技术的迅猛发展,数字图像处理技术得到了广泛的应用。我们日常生活中见到的图像一般是连续形式的模拟图像,所以数字图像处理的一个先决条件就是将连续图像离散化,转换为数字图像。图像的数字化包括采样和量化两个过程。设连续图像f(x,y)经数字化后,可以用一个离散量组成的矩阵g(i,j)(即二维数组)来表示。f(0,0)f(0,1)f(0,n1)g(1,0)f(1,1)f(1,n1)g(i,j)(2-1)f(m1,0)f(m1,1)f(m1,n1)

5、矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。而g(i,j)代表(i,j)点的灰度值,即亮度值。以上数字化有以下几点说明:(1)由于g(i,j)代表该点图像的光强度,而光是能量的一种形式,故g(i,j)必须大于零,且为有限值,即:0<g(i,j)<∞。(2)数字化采样一般是按正方形点阵取样的,除此之外还有三角形点阵、正六角形点阵取样。如图2-1所示。(3)以上是用g(i,j)的数值来表示(i,j)位置点上灰度级值的大小,即只反映了黑白灰度的关系.(a)(b)图2-1采样网格(a)正方形网格;(b)正六角形网格(二)数字图像•数字图像:将一幅图

6、像分成有限个像素(pixel)的小区域,每个像素中的灰度平均值用一个整数来表示。•图像矩阵(imag1ngmatrix):数字图像所有像素的阵列。•数字图像的图像矩阵是一个整数值的二维数组。•矩阵(matrix):一个横成行、纵成列的数字方阵。•图像矩阵采集矩阵(acquisionmatrix):每幅画面观察视野所含像素的数目;•显示矩阵(displaymatrix):监示器上显示的图像像素数目。1.图像矩阵大小与图像关系•矩阵大小根据应用和成像系统的容量决定。一幅图像中包含的像素数目等于图像矩阵行与列数目的乘积。•图像的像素数少,像素尺寸大

7、,图像的空间分辨力低;像素数量多,图像的空间分辨力高(LP/mm)。•图像的像素数是由像素大小和整个图像的尺寸决定的。像素数与像素大小的乘积决定视野(fieldofview,FOV)。图像矩阵大小固定,FOV增加图像空间分辨力降低。1.图像矩阵大小与图像关系2.灰度级数与数字图像关系•ADC将连续变化的灰度值转化为一系列离散的整数灰度值,量化后的整数灰度值称为灰度级(灰阶graysca1e),对应于各个灰度值的黑白程度称灰标。•量化后灰度级数量由2N决定,N(bit)表示每个像素的灰度精度。每个像素灰度精度范围从1位到10位(1024个灰度级

8、)•图像灰度精度的范围为图像的灰度分辨力(对比度分辨力或密度分辨力)。2.灰度级数与数字图像的关系(三)数字图像术语1.矩阵-采集矩阵、显示矩阵、观察视野(FOV)

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