[发明专利]图像处理

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，更具体地涉及一种用于足底压力(pedobarographical)统计分析的方法。

背景技术

在各个医疗领域广泛使用对图像进行处理以使得获得临床上有价值的数据的技术。不同医疗领域关心对呈现人体不同部分的图像进行处理。图像处理所使用的图像以及所期望获得的临床信息的特性，使得在不同医疗领域使用不同技术。

足底压力术是二维医疗成像技术，在步态的站立期期间以及姿势任务期间，对作用于对象的足趾面的压力场进行处理和比较。足底压力术使用在各种临床应用中，包括：术后评估、关节炎监测、矫正术设计以及糖尿病神经病变检测和管理。

典型地，通过适当地对从位于对象的足下方的压力传感器获取的数据进行转换，来获得足底压力图像数据。压力传感器被布置为提供各种输出，这些输出指示具体区域中足所施加的压力。压力传感器提供产生的图像数据内的像素值。压力传感器的数目、间隔以及大小确定了图像数据的分辨率。典型地，以这种方式获得的图像具有亚厘米分辨率。

当前分析足底压力图像的方法采用定性视觉评估，或者各种子采样技术之一，子采样技术对多个分离部位中的图像进行处理。

尽管图像的视觉评估是高效的，但典型地，这种评估是耗时的并具有高度主观性。此外，只有经过适当训练的个人才能进行高效的视觉评估。

用于分析足底压力图像的现有子采样技术对原始足底压力数据进行分割，并且根据解剖区域对分割后的数据进行标记，从而实现共同标记的区域的自动或半自动隔离。然后在标记的区域内和/或在标记的区域之间进行统计测试。

尽管比视觉评估更客观，但是，子采样技术具有许多缺点。假定足趾面是连续的，而非离散的，子采样破坏了数据并最终提供了连续足-地面相互作用的低分辨率视图。子采样技术典型地仅涉及足底压力图像的具体区域的比较而不是将足作为整体。

发明内容

本发明的目的是避免或消除一个或多个上述问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种处理压力图像的方法，该方法包括：接收多个第一连续压力图像；对每一个第一连续压力图像进行处理，以产生相应第二连续压力图像；以及通过对所述第二连续压力图像进行处理，来产生表示第一压力图像的特性的连续统计图像。

第一方面的优点在于，产生连续统计图像，从而允许针对连续压力图像而不是压力图像的离散、子采样部分，执行统计分析。

所述处理可以包括向第一压力图像应用平滑操作。

所述平滑可以包括：对接收到的图像进行滤波；可选地，向滤波后的图像应用预定阈值；以及可选地，对已经应用了预定阈值的图像执行形态学运算。例如，形态学运算可以包括形态学开和闭。

所述处理可以包括将第一压力图像与模板图像配准。

将第一压力图像与模板图像配准可以包括：执行第一压力图像的平移和旋转中的至少一个。配准第一压力图像还可以包括：产生初始配准参数，以及对所述初始配准参数进行优化。参数可以定义线性或非线性空间变换。线性变换可以包括，例如应用剪切仿射变换、线性空间翘曲(wrap)以及一般投影变换等步骤。非线性变换可以包括，例如向第一压力图像应用参数化非线性空间翘曲变换等步骤。

空间翘曲可以包括对压力图像进行缩放，并且所述缩放可以沿两个彼此垂直的方向应用相应缩放因子。

第一压力图像的特性可以是与一个或多个预定参考图像的比较。

第一压力图像的特性可以是第一压力图像的比较。

可以从单个对象或多个对象获取多个第一连续压力图像。

产生数据可以包括：产生表示第一压力图像的特性的连续图像。产生的图像实质上可以具有与第一压力图像相同的分辨率。例如，如果特性是比较，则产生的图像可以是比较图像。比较图像可以具有实质上等于或第一压力图像或每一个第一压力图像的分辨率。这样的比较图像实现了第一压力图像或每一个第一压力图像的适宜比较。

产生的连续统计图像可以是t-图、F-图、或由多个图像的一般线性统计模型产生的其他统计图。

所述方法还可以包括：对统计图像进行处理以产生另一统计图像。产生另一统计图像可以包括：对统计图像执行统计推断。另一统计图像可以是逐步连续统计推断图像，表示多个第一连续压力图像的特性的统计显著性。

统计推断可以对由t测试产生的统计图像的t值进行处理，并产生概率值。

统计推断可以考虑统计图像的平滑度和/或统计图像的至少一个几何属性。

统计推断可以包括：基于随机场理论、Bonferroni校正、和/或非参数推断的技术。