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
#include <string>
#include
#include
#include
#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 buf;
imencode(".jpg", vesselness * 255, buf);
auto *enc_msg = reinterpret_castchar*>(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 i)
{
result[i] = encoded[i];
}
result[encoded.length()] = '

#include "stdafx.h"
#include
#include <string>
#include
#include
#include
#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 buf;
imencode(".jpg", vesselness * 255, buf);
auto *enc_msg = reinterpret_castchar*>(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 i)
{
result[i] = encoded[i];
}
result[encoded.length()] = '\0';
return result;
}';
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：