C#处理医学图像(一):基于Hessian矩阵的血管肺纹理骨骼增强对比
在医院实际环境中,经常遇到有问题的患者,对于一些特殊的场景,比如骨折,肺结节,心脑血管问题
需要图像对比增强来更为清晰的显示病灶助于医生确诊,先看效果:
肺纹理增强:
肺结节增强:
血管对比增强:
骨骼对比增强:
根据参考资料:
MATLAB版本:
https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/24409-hessian-based-frangi-vesselness-filter
算法原理:
https://baike.baidu.com/item/%E9%BB%91%E5%A1%9E%E7%9F%A9%E9%98%B5/2248782?fr=aladdin
将其原理翻译写成C++类库,在C++中使用Opencv对于矩阵操作比较方便,导出dll后再由C#调用,
新建C++类库工程:
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <vector>
#include "MatBase64.h"
#include "frangi.h"
#include "ET.Functions.h"
using namespace std;
using namespace cv;
char* GetFrangiBase64Code(char* base64code, int SIGMA_START, int SIGMA_END, int SIGMA_STEP, float BETA_ONE, float BETA_TWO, bool BLACKWHITE){ //初始化矩阵参数
frangi2d_opts_t opts;
frangi2d_createopts(&opts, SIGMA_START, SIGMA_END, SIGMA_STEP, BETA_ONE, BETA_TWO, BLACKWHITE); //处理传入的base64编码转为Mat对象
string imgcode =base64code;
string s_mat;
s_mat = base64Decode(imgcode.data(), imgcode.size());
vector<char> base64_img(s_mat.begin(), s_mat.end());
Mat input_img = cv::imdecode(Mat(base64_img), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //进行frangi算法处理
Mat input_img_fl;
input_img.convertTo(input_img_fl, CV_32FC1);
Mat vesselness, scale, angles;
frangi2d(input_img_fl, vesselness, scale, angles, opts); vector<uchar> buf;
imencode(".jpg", vesselness * 255, buf);
auto *enc_msg = reinterpret_cast<unsigned char*>(buf.data());
string encoded = base64Encode(enc_msg, buf.size()); //返回base64编码
char *result = new char[encoded.length() + 1];
for (int i = 0; i < encoded.length(); ++i)
{
result[i] = encoded[i];
}
result[encoded.length()] = '\0';
return result;
}
导出函数:
extern "C" _declspec(dllexport) char* GetFrangiBase64Code(char * base64code, int SIGMA_START, int SIGMA_END, int SIGMA_STEP, float BETA_ONE, float BETA_TWO, bool BLACKWHITE);
创建模块定义文件:
LIBRARY "ET.Functions" EXPORTS
GetFrangiBase64Code @ 1,
导出32位dll,复制到C#debug目录下,C#调用:将目标图像转为base64,发送给C++,返回处理后的base64,在转为图像
[DllImport(@"ET.Functions.dll", EntryPoint = "GetFrangiBase64Code" ,CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
public static extern IntPtr GetFrangiBase64Code(string base64code, int SIGMA_START, int SIGMA_END, int SIGMA_STEP, float BETA_ONE, float BETA_TWO, bool BLACKWHITE);
private void ckcbw_CheckedChanged(object sender, EventArgs e)
{
getimg();
} private void trabarStart_ValueChanged(object sender, EventArgs e)
{
getimg();
} void getimg()
{
int start = trabarStart.Value;
int end = trabarEnd.Value;
int step = trabarStep.Value;
float zaosheng = (float)trabarZaosheng.Value / 10;
float bg = (float)trabarBG.Value / 10; IntPtr pRet = GetFrangiBase64Code(ToBase64(b), start, end, step, zaosheng, bg, ckcbw.Checked);
string strRet = Marshal.PtrToStringAnsi(pRet);
pictureBox1.BackgroundImage = Base64StringToImage(strRet);
}
如果不想用C++,直接用C#里面的opencv库也可以,直接用nuget搜索EmguCV,需要自己将MatLab代码或C++代码翻译成C#
通过调整各个参数来达到想要的效果:
C#开发PACS、RIS、3D医学影像处理系统系列教程目录整理:
菜鸟入门篇:
PACS客户端:
C#开发PACS医学影像处理系统(七):读取影像Dicom信息
C#开发PACS医学影像处理系统(十):Dicom影像下载策略与算法
C#开发PACS医学影像处理系统(十一):Dicom影像挂片协议
C#开发PACS医学影像处理系统(十二):绘图处理之图形标记
C#开发PACS医学影像处理系统(十三):绘图处理之病灶测量
C#开发PACS医学影像处理系统(十四):处理Dicom影像窗宽窗位
C#开发PACS医学影像处理系统(十五):Dicom影像交叉定位线算法
C#开发PACS医学影像处理系统(十六):2D处理之影像平移和缩放
C#开发PACS医学影像处理系统(十七):2D处理之影像旋转和翻转
C#开发PACS医学影像处理系统(十八):Dicom使用LUT色彩增强和反色
C#开发PACS医学影像处理系统(十九):Dicom影像放大镜
PACS三维处理医学图像:
C#开发PACS医学影像三维重建(一):使用VTK重建3D影像
C#开发PACS医学影像三维重建(二):使用VTK进行体绘制
C#开发PACS医学影像三维重建(三):纹理映射与颜色传输
C#开发PACS医学影像三维重建(四):3D网格平滑效果
C#开发PACS医学影像三维重建(五):基于梯度透明的组织漫游
C#开发PACS医学影像三维重建(六):三维光源与阴影效果
C#开发PACS医学影像三维重建(七):空间测量与标注
C#开发PACS医学影像三维重建(八):VR体绘制
C#开发PACS医学影像三维重建(九):MPR三视图切面重建
C#开发PACS医学影像三维重建(十):MIP最小密度投影
C#开发PACS医学影像三维重建(十一):CPR曲面重建
C#开发PACS医学影像三维重建(十二):VE虚拟内镜技术
熟手进阶篇:
医学图像算法:
C#处理医学图像(一):基于Hessian矩阵的血管肺纹理骨骼增强对比
C#处理医学图像(二):图像锐化增强对比
PACS网页端 开发Web版本的PACS:
C#开发Web端PACS(一):基于PACS客户端思想重写Web端
C#开发Web端PACS(二):使用 .Net MVC 开发手机端PACS服务端
C#开发Web端PACS(三):使用HTML5和CSS3开发PACS手机端页面
C#开发Web端PACS(四):Web端与服务端的DICOM传输
C#开发Web端PACS(五):Web端的平移缩放旋转2D操作
C#开发Web端PACS(六):Web端的窗宽窗位调整
C#开发Web端PACS(七):将移动端接入微信公众号实现医院云胶片
登峰造极篇:
C#开发基于Python人工智能的肺结节自动检测
C#开发基于Python人工智能的脊柱侧弯曲率算法
C#开发基于Python机器学习的医学影像骨骼仿真动画
C#开发基于Python机器学习的术后恢复模拟
C#开发基于U3D的VR眼镜设备虚拟人体三维重建
C#开发基于全息投影的裸眼3D医学影像显示技术
周边附加篇:
胶片打印:
C#开发医学影像胶片打印系统(一):功能与胶片排版
C#开发医学影像胶片打印系统(二):胶片打印机通讯
C#开发医学影像胶片打印系统(三):不规则排版打印
PACS服务端:
C#开发PACS医学影像处理系统服务端(一):医疗设备的连接与收图
C#开发PACS医学影像处理系统服务端(二):高并发架构
PACS与RIS系统的通信与集成
在RIS系统中调起PACS并打开Dicom影像
云PACS与远程会诊
C#开发PACS医学影像处理系统之云PACS(区域PACS)(一):架构概述
C#开发PACS医学影像处理系统之云PACS(区域PACS)(二):远程会诊与双向转诊
科幻级视频特效:
使用Adobe After Effects 制作PACS影像处理系统宣传视频
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