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CT(Computed Tomography)扫描是一种常用的医学成像技术,用于获取人体内部的高分辨率图像。在CT图像中,由于X射线在穿过人体组织时会受到衰减,因此图像中不同区域的密度会表现出不同的灰度值。而空气与其他组织相比,具有极低的密度,因此在CT图像中通常呈现为黑色(接近最低灰度值)。
在CT扫描中,由于图像采集时机械误差、放射线能量变化、患者体位变化等因素的影响,会导致图像中的一些区域呈现出非常低的密度,甚至出现负值或异常值。这些区域通常位于图像边缘或接近患者体表处,主要是由于放射线在穿过空气时的衰减引起的。这些异常的低密度区域可能会影响图像的定量分析和诊断准确性。
因此,进行空气矫正是为了减少这些异常区域的影响,提高CT图像的质量和可靠性。空气矫正通常通过软件处理来实现,其主要目的是将图像中的异常低密度区域调整为合理的密度值,从而改善图像的质量,使其更符合临床需要,提高诊断的准确性和可靠性。
下面给出了一种利用matlab进行空气矫正的方法,矫正前后的差异较大。
- % 空气校正
- data_1D1=Img(:, 7:3066);
- data_1D1=log(data_1D1+2);
- Im1_air = mean((data_1D1(1:5,:) + data_1D1(end-4:end, :)) / 2, 1);
- Im1_air = repmat(Im1_air, 3060, 1);
- Img = Im1_air - data_1D1;
- Img = rot90(Img,-1);
- Im_3D1(:, i, :) = Img; % 这个可能有问题,可能需要Img做一下反转,也可能不需要,需要试一下
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