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      虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的中心線自動定位方法

      文檔序號:6389542閱讀:423來源:國知局
      專利名稱:虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的中心線自動定位方法
      技術(shù)領域
      本發(fā)明屬醫(yī)學圖像處理及應用領域。涉及一種在虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)中瀏覽路徑的中心線自動定位方法,使得成像的視點自動位于目標器官的中心位置。
      背景技術(shù)
      虛擬內(nèi)窺鏡是根據(jù)醫(yī)學影像資料(如CT、MRI等)提供的人體數(shù)據(jù)場,利用計算機技術(shù)來虛擬觀察人體內(nèi)部的多個器官,特別是空腔臟器的內(nèi)部表面,因類似光纖維內(nèi)窺鏡,故名虛擬內(nèi)窺鏡。它具有一些光纖維內(nèi)窺鏡所無法替代的優(yōu)點,如適合于體弱者、嬰幼兒、空腔器官重度狹窄者,此外它具備安全、無創(chuàng)的特點,因此,一經(jīng)推出,備受臨床醫(yī)學界歡迎。
      空腔器官虛擬內(nèi)窺鏡的最佳視點位置一般位于空腔的中心,這樣便于四面觀察,也不會因為貼壁造成變形的視覺效果,由于人體空腔器官大多為管道結(jié)構(gòu),因此實際上就形成一條中心線。已有技術(shù)的虛擬內(nèi)窺鏡的視點選擇一般是人工指定位置(J.C.T Chen,M.L.Levy,A.PAmar,et al.Virtual endoscopic environments in modem neurosurgicalpractice.Neurosurg Focus,1999;6(4)Article 11),它用三個平面顯示當前視點在空間三個方向的位置,調(diào)整視點在三個方向的位置,就決定了視點的移動,這種方法的缺點是操作繁瑣,而且在三維狀態(tài)下拖動一個視點來進行觀察,需要一定的空間解剖位置概念,因此,限制了其臨床應用。一些研究者探討了自動中心線的尋找方法(A.Vilanova,E.Groller,A.Konig.Cylindrical Approximation of Tubular Organs forVirtual Endoscopyby.Computer Graphics and Imaging 2000 ConferenceProceedings,pp 283-289和RD Swift,AP Kiraly,AJ Sherbondy,et al.Automatic axis generation for virtual bronchoscopic assessment of majorairway obstructions.Computerized Medical Imaging and Graphics,2002;26(2)103-118),其中考慮到管狀空腔器官的特性,完全或部分采取柱面近似的方式,求取中心軸線,此類方法的缺點主要有1、對一些結(jié)構(gòu)復雜的器官如結(jié)腸,當其發(fā)生扭曲、病理畸形時,甚至在正常彎曲處,尋找出的中心線不能完全保證其位于中心位置;2、自動化程度不夠,后期干預較多。

      發(fā)明內(nèi)容
      本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足,提供一種虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的中心線自動定位方法,使虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)在臨床應用中更精確、實用和方便。
      本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的,首先通過距離變換將從CT、MRI等斷層圖像得到的原始數(shù)據(jù)場轉(zhuǎn)換為一個用距離尺度表示的距離數(shù)據(jù)場;再由用戶決定初始視點的位置,也就是虛擬內(nèi)窺鏡瀏覽路徑的起始點,然后對距離數(shù)據(jù)場以最大代價生成樹的算法(與圖論中標準的最小代價生成樹類似,不過權(quán)重取最大)建立樹結(jié)構(gòu),得到其最長分支后即完成虛擬內(nèi)窺鏡中心線的定位。
      以下對本發(fā)明方法作進一步的描述,1、首先將觀察對象的原始數(shù)據(jù)場轉(zhuǎn)換成一個用距離尺度表示數(shù)據(jù)場,本發(fā)明使用chamfer的距離尺度,即在三維空間坐標系中,鄰近坐標點之間的距離設定為面鄰接點距離3,邊鄰接點距離4,頂鄰接點距離5。定義目標器官的每個點都有一個到邊界的距離,所述距離用距離尺度表示稱為DT(Distance Transform)值。
      2、下一步選取虛擬內(nèi)窺鏡瀏覽路徑的起始點,以此為起點對目標中的點按DT值決定權(quán)重,建立一棵最大代價生成樹。每個目標點都是樹的節(jié)點,分別給予一個連接屬性link,和到起始點的距離屬性dfs(distance from source)。
      算法描述如下用戶指定初始點S(對某些完整器官,如結(jié)腸、氣管,系統(tǒng)可自動指定,但對某一段血管、某一段腸腔需用戶指定)。定義dfs(distancefrom source)為目標物體中所有的點到點S的距離(用圖象的距離尺度來衡量),初始化S為0,同時對目標物體中所有的點賦予一個連接屬性link,置S的link屬性為null,表示末節(jié)點。得到初始點S后,選為當前點C。針對當前點,在三維空間中尋找其鄰接點,本方法取面、邊、頂各方向共26鄰接點,如果是未處理點n(26鄰接點之一),置link屬性為當前點C,dfs為當前點C的dfs加上n與C之間的距離尺度。標記n為已經(jīng)處理,然后置于一個排序的堆中,與已經(jīng)在堆中的點按DT值大小進行排序,選出DT最大值返回,將其作為當前點C。重復上述過程,直到堆中為空。
      3、最終所有目標點都有到初始點的dfs值,如果選最大的值,按其link回溯,可以得到整個結(jié)腸的中心線點。如果用戶事先指定了結(jié)束點,那么就從它開始回溯即可。
      4、如果因為某些病理因素導致中途結(jié)束,可以在DT場中找到距離終末節(jié)點最近的符合要求的目標點,重復建樹過程,可解決中斷問題。
      本方法具有以下優(yōu)點(1)保證中心線位于管腔的中心(2)連續(xù)性、單點連接(3)自動提取(4)具有堅固性。對組織粘連這種常見的病變造成的中心線分叉,有很好的抗干擾能力本發(fā)明對人體空腔組織的粘連、畸形、梗阻等有比較好的適應性。對于進行虛擬內(nèi)窺鏡自動瀏覽,能提供良好的攝像機機位控制,對交互式的成像提供很好的基準點。


      圖1為本發(fā)明方法流程圖,圖2為結(jié)腸中心線提取結(jié)果圖,圖3為結(jié)腸虛擬內(nèi)窺鏡結(jié)果圖其中,a顯示向一個方向前進探索b顯示回頭反向查找。
      具體實施例方式
      實施例1結(jié)合圖1,以CT掃描結(jié)腸后得到的連續(xù)斷層圖像為例,具體步驟如下1、將連續(xù)的CT斷層圖像所形成的三維數(shù)據(jù)場進行距離尺度變換,形成目標對象的距離數(shù)據(jù)場(DT場)。
      2、用戶選定選取初始點。
      3、初始化后開始循環(huán)建樹過程,節(jié)點的選擇根據(jù)各個節(jié)點的DT值大小排序決定,直到排序堆為空,每個節(jié)點賦予連接屬性和到初始點的距離屬性。
      4、搜索節(jié)點中到初始點距離最大的節(jié)點,回溯得到結(jié)腸中心線。
      5、根據(jù)需要可以選擇新目標點重復2、3、4過程以解決結(jié)腸因病理因素導致的中斷問題。
      結(jié)果顯示,對512×512×300的CT數(shù)據(jù)場,總數(shù)260多萬目標點,可在12秒內(nèi)完成自動查找中心線過程(基于奔騰IV 1.7的個人電腦)。
      權(quán)利要求
      1.一種虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的中心線自動定位方法,其特征在于,首先通過對原始數(shù)據(jù)場進行距離變換將其變換為一個用距離尺度表示的距離數(shù)據(jù)場;再采用自動或半自動方法得到初始視點,然后對此數(shù)據(jù)場以最大代價生成樹的算法對原始數(shù)據(jù)場建立樹結(jié)構(gòu),得到其最長分支后即完成虛擬內(nèi)窺鏡中心線的自動生成。
      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的中心線自動定位方法,其特征是,所述對原始數(shù)據(jù)場進行距離變換是在三維空間坐標系中,鄰近坐標點之間的距離設定為面鄰接點距離3,邊鄰接點距離4,頂鄰接點距離5,定義目標器官的每個點都有一個到邊界的距離為DT值。
      3.根據(jù)權(quán)利要求1所述虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的中心線自動定位方法,所述的對DT數(shù)據(jù)場以最大代價生成樹的算法對原始數(shù)據(jù)場建立樹結(jié)構(gòu),得到其最長分支是以原始數(shù)據(jù)場每個點為樹節(jié)點,以每個點的DT值作為建樹的權(quán)重,并在建樹過程中賦予父節(jié)點連接屬性和到起始點距離屬性,作為最終得到最長分支的依據(jù)。
      4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其中因病理因素導致的中心線尋找半途中止,可以從DT場中尋找距離終末節(jié)點最近的目標點,重復建樹過程。
      全文摘要
      一種用于虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)中器官內(nèi)部瀏覽的成像視點位置的自動定位方法,屬于醫(yī)學圖像處理及應用領域。本發(fā)明首先通過距離變換將從CT、MRI等斷層圖像得到的數(shù)據(jù)場(以下稱原始數(shù)據(jù)場)轉(zhuǎn)換為一個用距離尺度表示的距離數(shù)據(jù)場;在定位初始點后,用最大代價生成樹的算法對原始數(shù)據(jù)場建立樹結(jié)構(gòu),得到其最長分支后即完成虛擬內(nèi)窺鏡中心線的自動生成。本發(fā)明實現(xiàn)了虛擬內(nèi)窺鏡的中心線自動查找,避免了人工指定位置的操作繁瑣和不精確,定位準確,無需再行修正。
      文檔編號G06T1/00GK1568889SQ200410017998
      公開日2005年1月26日 申請日期2004年4月28日 優(yōu)先權(quán)日2004年4月28日
      發(fā)明者宋志堅, 姚德民, 李文生, 王滿寧, 謝震中, 杜文健 申請人:復旦大學
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