一种改进的磁共振图像自动调窗算法

【作 者】沈琴，蒋谟文，骆建华

1 上海交通大学生物医学工程系，上海，200030

2 宁波鑫高益磁材有限公司，宁波，余姚，315400

目前国内外各种自动调窗算法对大部分的磁共振图像都有较佳的处理效果[1-6]。然而，宁波鑫高益磁材有限公司所提供的大量实验数据表明，当图像面积占整个磁共振原图（包括图像和背景）的比例小于0.3500（大量数据实验得到）时，利用目前的自动调窗算法所获取的图像，其清晰度与对比度将大打折扣，影响临床诊断。

1 基本概念和常用算法

磁共振图像是数字灰度图像，一般由3个尺度来描述，即图像的宽、高、深，其中图像的深是用来表示图像像素亮度的位数。一般医学图像的深度为12位，表明图像的亮度将用4096（212=4096）个灰度级来表示。但是人眼的分辨率是有限的，因此需要对MRI图像进行调窗处理。所谓调窗处理，就是在4096个灰度级中，选取出一定范围内的灰度级进行显示，而将灰度级大于这一范围的像素置为全白（即255），小于这一范围的像素置为全黑（即0）。这个完整的显示范围是由窗位、窗宽所决定的。窗位是指显示的图像数据的中心值或平均亮度，通过改变窗位，可以使得窗口位置在整个灰度级范围内移动，来改变图像的整体亮度；窗宽是指整个显示窗口上界和下界之间的显示区域，它决定了显示图像的灰阶多少，通过改变窗宽可以来改变显示图像的对比度。如公式(1)所示，显示的图像数据与显示值之间的转换关系[2,6-8]：

其中，V为图像数据，G为显示器的显示值，gm为显示器的最大显示值（本文中为255），w为窗宽，c为窗位。

文献[2]中是以最高信号强度的值设置为窗宽，1/2窗宽+50为窗位；文献[3,4,6]中是根据灰度直方图分布特点寻找直方图极大值和极小值，从而获取窗宽窗位；文献[5]中提出了利用灰度直方图均衡化的方法来自适应调节图像的对比度。这几种方法对于大部分MRI图像都有比较好的处理效果，但是当图像面积占整个MRI原图面积的比例小于一定值时，使用上述几种自动调窗算法得到的图像，其清晰度和对比度都不佳。

对大量原始MRI图像的统计表明，图像灰度分布存在着双峰形状，第一个峰很高，由背景组成，占有整个图像像素总数的大部分；第二个峰比较低缓, 由图像和噪声组成，像素数量不多，但分布较宽。当图像面积占整个MRI原图面积的比例大于一定值时（经宁波鑫高益磁材有限公司所做的大量实验表明将这个值定为0.3500会有比较好的效果，如图1所示），上述几种算法都能取得不错效果。然而当该比例小于0.3500，直方图分布并不具有明显的双峰特征（如图2所示），这时上述几种算法不能得到较理想的显示图像。下文中提出的自动调窗算法则能有效地解决这一问题。

图1 MRI图像（图像面积比例大于0.3500）及其直方图分布Fig.1 MRI image and its histogram distribution(the proportion of image area is more than 0.3500)

图2 MRI图像(背景面积和图像面积比例小于0.3500)及其直方图分布Fig. 2 MRI image and its histogram distribution(the proportion of image area is less than 0.3500)

2 本文的自动调窗算法

根据灰度直方图分布特点及图像面积占整个MRI原图面积的比例，设计出如下自动调窗算法。

(1) 首先对MRI原图进行分区处理。若图像部分不连通（如图3所示MRI水成像，本文中原始图像都是1024个灰度级），可以分成几部分（如图4所示，对图3原始图像进行分区处理，主要分为2部分）；若图像部分连通完整，则直接看作一个部分（如图5所示，(a)为MRI原图，(b)为分区图）。具体操作是：运用canny算子对MRI原图进行边缘检测，由图像边缘结合像素邻域搜索方法（即自边缘上的第一个点出发来对邻域进行搜索）来获得分区的图像部分。

图3 MRI胆囊、脊髓成像及其直方图分布Fig. 3 Gallbladder and spinal cord imaging by MRI and its histogram distribution

图4 分区的MRI图像Fig. 4 The division of MRI images

图5 MRI原图和分区图像Fig .5 MRI image and its partition images

(2) 通过统计分区图像的像素个数来计算出各个分区图像占整个原图的比例，并找出最大比例。

(3) 根据分区图像的最大比例，进行区别对待。当最大比例小于0.3500时，将最大分区图像部分从原始图像中分割出来(如图6所示，图4(a)的比例比图4(b)大，对图4(a)进行图像的分割)，并根据分割后图像的直方图(如图6所示直方图)来选取MRI图像的窗宽、窗位。当最大比例大于0.3500时，则直接根据MRI原图的直方图来选取其窗宽、窗位。由直方图来选取窗宽、窗位的基本思路是：第一步，从第一个像素开始自左向右进行直方图面积累加，当累加的直方图面积占到整个直方图72%时，该像素则为窗位；第二步，如图7所示，将得到的窗位置于矩形的中位线上，由角度14.236o求得窗宽(以上各参数均通过宁波鑫高益磁材有限公司大量实验验证，能得到比较好的效果)。

图6 分割出来的最大分区图像及其直方图分布Fig. 6 The biggest partition of original MRI image and its histogram distribution

图7 窗宽和窗位的关系图Fig. 7 The relation of window width and window level

(4) 将得到的窗宽、窗位应用到原始MRI图像中，从而实现自动调窗，获取清晰且层次丰富的MRI图像。

3 实验结果对比与分析

图8中的(a)，(d)，(g)都是没有经过自动调窗的原始MRI图像，从图上看效果不理想。图8中的(b)，(e)，(h)是使用本文提出的算法，分别对图(a)，(d)，(g)进行调窗处理后的结果，图像都比较清晰。图8中的(c)，(f)，(i)是使用文献[3]中提出的算法对图(a)，(d)，(g)进行调窗处理后的结果。其中，图8中的(a)和(d)是不连通的图像，其调窗结果的图8(c)和(f)亮度有所缓和，但是因为窗宽过窄，使得对比度过大，很多细节信息看不清楚；而图8(g)是连通图像，其调窗结果图8(h)和(i)的显示结果接近。

表1中将MRI图像调窗前后窗宽、窗位进行了对比，明显可以看出，本文的算法大幅度地提高了窗宽、窗位；文献[3]中算法虽然也在一定程度上提高了窗位，但当图像不连通时，窗宽却降低了。

表1 MRI图像调窗前后窗宽、窗位的对比Tab.1 The comparison of window width/level of MRI images (before and after adjusting)

4 结论

调窗处理是图像处理中最基础的操作之一。通过大量实验，并与文献[3]算法的比较可知，本文提出的自动调窗算法解决了图像面积过小带来的问题。同时，对于正常比例大小的图像也有不错的处理效果，可以在打开图像时自动将窗宽、窗位调整到较佳状态,不仅方便、快捷而且对窗宽、窗位数值的设置初步实现了量化，值得临床推广应用。 当然，自动调窗算法是将图像的窗宽、窗位调节到一个默认设置状态，当医生或工作人员需要对图像中某个特定部位进行显示或处理时，可通过手动的调窗来获得合适的显示效果。

图8 MRI图像的调窗效果(a)图、(d)图、(g)图为M R I 原始图像；(b)图、(e)图、(h)图为MRI调窗效果（本文算法）；(c)图、 (f)图、(i)图为MRI调窗效果（文献[3]算法）Fig. 8 Results: adjusting the window width/level of MRI images Fig.(a) , Fig.(d),Fig.(g) are Original MRI images; Fig.(b), Fig. (e), Fig. (h)are the Results: using algorithm in this paper; Fig. (c), Fig. (f), Fig. (i) are Results: using algorithm in paper[3]

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