專利名稱：數(shù)字圖像中用于感興趣點(diǎn)吸引的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及基于數(shù)字圖像處理，將點(diǎn)選擇裝置向數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像中感興趣點(diǎn)自動(dòng)吸引的方法。解剖學(xué)測(cè)量可以基于圖像中的這些感興趣點(diǎn)。
背景技術(shù)：
在放射學(xué)實(shí)踐中，經(jīng)常使用幾何學(xué)測(cè)量來(lái)診斷異常。為了執(zhí)行這些測(cè)量，將關(guān)鍵用戶點(diǎn)放置到圖像中與之相對(duì)應(yīng)的解剖學(xué)標(biāo)志(landmark)位置上。例如兩點(diǎn)之間的距離，或兩條線之間的角度的測(cè)量，以關(guān)鍵用戶點(diǎn)的位置為基礎(chǔ)。與2D圖像中的感興趣區(qū)(ROI)和3D圖像中的感興趣體積(VOI)相似，采用感興趣點(diǎn)(POI)來(lái)指示2D或3D圖像中的這些關(guān)鍵用戶點(diǎn)。
如今，X射光圖像上的放射學(xué)測(cè)量通常是在膠片上使用傳統(tǒng)的測(cè)量?jī)x器(比如尺子、卡尺或用于測(cè)量長(zhǎng)度的橡皮帶，以及用于測(cè)量角度的直角尺或角度計(jì))或者，在屏幕上顯示的數(shù)字圖像上使用光標(biāo)控制的點(diǎn)(比如使用一對(duì)點(diǎn)，用于測(cè)量它們之間的歐幾里德距離)，來(lái)進(jìn)行。
在EP-A-1 349 098中揭示了一種方法，該方法通過(guò)將測(cè)量對(duì)象和實(shí)體組合成經(jīng)過(guò)計(jì)算機(jī)處理的測(cè)量方案，使數(shù)字化采集的醫(yī)學(xué)圖像中的測(cè)量自動(dòng)化，所述測(cè)量方案由雙向鏈接的外部圖形模型和內(nèi)部信息模型組成。根據(jù)EP-A-1 349098，在測(cè)量期間，從計(jì)算機(jī)中檢索測(cè)量方案并將其激活。隨后在該激活的測(cè)量方案的指導(dǎo)下，在顯示圖像上執(zhí)行測(cè)量。在這種計(jì)算機(jī)化的方法中，將多個(gè)幾何對(duì)象映射(map)到數(shù)字圖像中，其它測(cè)量對(duì)象和最終測(cè)量實(shí)體(例如距離和角度)基于所述幾何對(duì)象?；編缀螌?duì)象通常為關(guān)鍵用戶點(diǎn)，關(guān)鍵用戶點(diǎn)定義其它幾何測(cè)量所基于的幾何對(duì)象。所需的用戶交互通常包括移動(dòng)光標(biāo)直到它的位置位于預(yù)期的解剖學(xué)位置上方并且點(diǎn)擊鼠標(biāo)按鈕以固定這個(gè)位置。在錯(cuò)誤定位的情況下，用戶可以通過(guò)拖拽該點(diǎn)到一個(gè)新的位置來(lái)操控該點(diǎn)的位置，在該過(guò)程中，圖像窗口中的圖像測(cè)量結(jié)構(gòu)以及測(cè)量結(jié)果和測(cè)量結(jié)果中標(biāo)準(zhǔn)化值的比較被不斷地更新以顯示該變化。然而該方法沒(méi)有揭示如何在不需要用戶定位以及對(duì)關(guān)鍵測(cè)量點(diǎn)操控的情況下自動(dòng)地完成點(diǎn)的映射。
這些用于執(zhí)行幾何測(cè)量的在先技術(shù)方法的主要缺點(diǎn)在于，增加了測(cè)量誤差或測(cè)量的不確定性。測(cè)量誤差是測(cè)量值減去被測(cè)對(duì)象(真實(shí))值的結(jié)果。測(cè)量誤差有不同的來(lái)源，基本上落入兩種分類中的一種。系統(tǒng)或偏移誤差由一致的且可重復(fù)的誤差來(lái)源(如校準(zhǔn)偏移)而引起。能夠通過(guò)相互比較、校準(zhǔn)、和由所用傳感器中預(yù)估的系統(tǒng)不確定性產(chǎn)生的誤差來(lái)研究系統(tǒng)誤差。系統(tǒng)誤差被定義為在可重復(fù)的條件下對(duì)同一被測(cè)對(duì)象進(jìn)行無(wú)數(shù)次測(cè)量得到的均值，減去被測(cè)對(duì)象的(真實(shí))值。能夠通過(guò)更好的裝置以及校準(zhǔn)來(lái)減少這種誤差的來(lái)源。隨機(jī)誤差也稱為統(tǒng)計(jì)誤差，其來(lái)源于測(cè)量中的隨機(jī)波動(dòng)。特別地，就數(shù)字X射線圖像而言，隨機(jī)誤差的例子有數(shù)字噪聲(比如，幾何數(shù)字化有限像素尺寸；亮度數(shù)字化灰度級(jí)的量化)和通過(guò)計(jì)數(shù)有限次事件(比如X射線光子計(jì)數(shù))而引入的誤差。隨機(jī)誤差定義為一個(gè)測(cè)量減去在可重復(fù)條件下對(duì)相同測(cè)量對(duì)象執(zhí)行無(wú)限次測(cè)量將得到的測(cè)量結(jié)果。特別地，這個(gè)誤差來(lái)源在執(zhí)行測(cè)量的現(xiàn)有技術(shù)中是普遍存在的。觀測(cè)者之間和觀測(cè)者自身在測(cè)量值上的差異，也對(duì)該誤差源有貢獻(xiàn)，并且在定義被測(cè)對(duì)象時(shí)其來(lái)源具有多種形式的不確定性。缺乏被測(cè)對(duì)象相對(duì)于被成像患者解剖學(xué)的明確確定以及缺乏對(duì)患者相對(duì)于源和探測(cè)器的幾何姿勢(shì)的了解，都是隨機(jī)誤差的主要來(lái)源。
測(cè)量的可重復(fù)性和可再現(xiàn)性需要測(cè)量過(guò)程中所涉及的隨機(jī)誤差小。雖然當(dāng)多次重復(fù)測(cè)量并將測(cè)量結(jié)果在一起平均時(shí)可以減少隨機(jī)誤差，但是在臨床實(shí)踐中很少能夠?qū)崿F(xiàn)。本發(fā)明的目標(biāo)是相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)的方法顯著減少這種誤差的來(lái)源。
數(shù)字測(cè)量模板的使用，通過(guò)提供關(guān)于測(cè)量對(duì)象在實(shí)際圖象中位置的明確且即時(shí)的指示，提供了優(yōu)于基于膠片的或一般測(cè)量方法的實(shí)質(zhì)性手段，以減小隨機(jī)誤差。測(cè)量模板的圖形部分以圖形的方式顯示了測(cè)量點(diǎn)如何與顯示在醫(yī)學(xué)圖像中的解剖學(xué)輪廓相關(guān)聯(lián)。但是，它保留了用戶在圖像中映射測(cè)量點(diǎn)的責(zé)任。在肌骨骼圖像中，這些感興趣點(diǎn)通常位于圖像中骨骼的外層上。這些外層輪廓與所成像骨骼的數(shù)字邊緣一致。在3D MR或CT圖像中，這些點(diǎn)通常位于器官或結(jié)構(gòu)的邊界上，其在圖像中的位置與他們的三維邊緣一致。因此，用戶的任務(wù)就是盡可能忠實(shí)地定位這些關(guān)鍵用戶點(diǎn)。隨機(jī)誤差的一個(gè)重要部分存在于該手工步驟中，其理由在于，雖然有可能通過(guò)放大圖像的適當(dāng)部分，以像素級(jí)進(jìn)行選擇，但是不同的像素仍然有可能被選擇作為預(yù)期的測(cè)量點(diǎn)位置。所選像素位置的這種差異可能會(huì)通過(guò)同一個(gè)用戶引入，當(dāng)在不同時(shí)間執(zhí)行時(shí)，引入所謂的觀測(cè)者本身的差異，或者歸因于不同用戶相對(duì)于所成像解剖結(jié)構(gòu)對(duì)所述點(diǎn)進(jìn)行不同的定位，這導(dǎo)致了所謂的觀測(cè)者之間的差異。
因此有必要將對(duì)于嵌入在放射圖像中的關(guān)鍵感興趣點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)化且客觀的選擇。
在下文中概述的點(diǎn)選擇方法與流行的CAD繪圖包中面向圖形對(duì)象的自動(dòng)快拍(auto-snapping)的不同之處在于在這些繪圖包中，沒(méi)有圖像內(nèi)容被數(shù)字圖像處理算子進(jìn)行快拍；相反地，CAD圖形對(duì)象通常被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)中，對(duì)該數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)運(yùn)行一算法以在視圖區(qū)域中光標(biāo)的鄰近范圍內(nèi)突出顯示感興趣的圖形對(duì)象。
使用術(shù)語(yǔ)“感興趣點(diǎn)吸引”來(lái)命名自動(dòng)計(jì)算感興趣點(diǎn)的處理，該處理基于根據(jù)特定算法或放射測(cè)量準(zhǔn)則，將諸如鼠標(biāo)光標(biāo)的點(diǎn)選擇裝置從其用戶確定位置吸引到基于圖像處理的位置。在本發(fā)明中使用的幾何準(zhǔn)則為，從給定用戶確定位置開(kāi)始，選擇幾何最鄰對(duì)象點(diǎn)。該對(duì)象定義為圖像或體積中特征點(diǎn)的集合，該集合通過(guò)圖像算子或圖像處理算法來(lái)計(jì)算，所述圖像算子例如是邊緣檢測(cè)器、脊檢測(cè)器、角或斑點(diǎn)檢測(cè)器。

發(fā)明內(nèi)容
通過(guò)在數(shù)字圖像中將感興趣點(diǎn)向?qū)ο笙袼匚姆椒▉?lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，該方法具有如權(quán)利要求1中所闡述的特定特征。本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的特定特征在從屬權(quán)利要求中闡述。
本發(fā)明的更多優(yōu)點(diǎn)和實(shí)施例將在以下的描述和附圖中變得更加清楚。
本發(fā)明的另一方面涉及如權(quán)利要求中所闡述的用戶界面。
本發(fā)明方法的實(shí)施例通常以計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式來(lái)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品時(shí)，其適應(yīng)于執(zhí)行本發(fā)明對(duì)方法步驟。
該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品通常存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀載體介質(zhì)例如CD-ROM上?；蛘?，該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品采用電子信號(hào)的形式并且能夠通過(guò)電子通信傳送給用戶。


圖1顯示了根據(jù)本發(fā)明的概括性框圖；圖22D斜切掩模的一般布局，其中圖2a為3×3情況，圖2b為5×5的情況。在串行方法中，該3×3或5×5掩模沿著粗線被分成對(duì)稱的兩半。在一次正向掃描中使用上半部的掩模Nf，在一次反向掃描中使用下半部的掩模Nb。
圖33D斜切掩模的一般布局，其中圖3a為3×3×3情況，圖3b為5×5×5的情況。在下面的方法中，該3×3×3或5×5×5掩模沿著粗線被分成對(duì)稱的兩半。在一次正前向掃描中使用上半部的掩模Nf，在一次反向掃描中使用下半部掩模Nb。
圖43×3掩模，其中圖4a為4-帶符號(hào)的歐幾里得向量距離變換，在兩個(gè)正向和兩個(gè)反向掃描中采用北、南、東和西鄰元素，圖4b為8-帶符號(hào)的歐幾里得向量距離變換，在兩個(gè)正向和兩個(gè)反向掃描中采用所有鄰元素。沒(méi)有使用的掩模項(xiàng)在該圖中為空白。
圖5通過(guò)考慮不同類型的鄰元素獲得用于3D歐幾里得向量距離變換的不同3×3×3掩模。如圖5a中所示，該3×3×3掩?？梢灾徊捎昧鶄€(gè)面鄰元素并只在這六個(gè)方向上允許局部向量位移。這種構(gòu)造導(dǎo)致了3D 6-帶符號(hào)歐幾里德向量距離變換(EVDT)。在圖5b中顯示備選的掩模，僅采用4次經(jīng)過(guò)(pass)，在圖5c中，采用8次經(jīng)過(guò)(pass)。在后面的3D掩模中，中心像素(沒(méi)有顯示)具有向量距離(0，0，0)。
圖62D中感興趣點(diǎn)吸引裝置的示意圖，在全腿X射線照相檢查上進(jìn)行操作。首先，計(jì)算邊緣類型對(duì)象以產(chǎn)生所顯示的骨骼邊緣。生長(zhǎng)向量距離圖(沒(méi)有顯示)，為每個(gè)背景點(diǎn)預(yù)先存儲(chǔ)最接近對(duì)象點(diǎn)。最后，當(dāng)在骨骼邊緣的附近點(diǎn)擊鼠標(biāo)光標(biāo)的時(shí)候，該光標(biāo)被遠(yuǎn)程傳遞給最近的對(duì)象邊緣點(diǎn)(黑點(diǎn))。
圖7在根據(jù)EP-A-1 349 098的測(cè)量工具中，感興趣點(diǎn)吸引的應(yīng)用?？蓞^(qū)分為兩種操作。(1)第一模式(在模板和圖像窗格之間的大箭頭)在如模板窗口中顯示的測(cè)量模型的控制下依次映射每個(gè)點(diǎn)。用戶在期望的關(guān)鍵測(cè)量點(diǎn)位置附近，移動(dòng)鼠標(biāo)，以及當(dāng)點(diǎn)擊光標(biāo)(由填充的黑點(diǎn)表示)時(shí)，計(jì)算和突出顯示(由叉和點(diǎn)的重疊來(lái)表示)被吸引的位置。(2)第二模式使用錨點(diǎn)映射操作(模板和圖像方格中解剖標(biāo)志位置處的沒(méi)有填充的黑色圓圈)。在這種模式中，通過(guò)使用用錨點(diǎn)建立的幾何變換來(lái)映射所有測(cè)量點(diǎn)，并且所有測(cè)量點(diǎn)同時(shí)被向著它們的相應(yīng)位置吸引。用戶必須檢查所得到位置，并有可能接受、改進(jìn)或校正每個(gè)測(cè)量點(diǎn)的最終位置。所有測(cè)量圖像，測(cè)量尺寸標(biāo)注和測(cè)量結(jié)果被連續(xù)地適應(yīng)性修改，如EP-A-1 349 098中所公開(kāi)的。
圖8感興趣點(diǎn)吸引在半自動(dòng)邊界跟蹤中的應(yīng)用。單獨(dú)的感興趣點(diǎn)(黑點(diǎn))的選擇建立成循環(huán)，同時(shí)存儲(chǔ)連續(xù)的吸引點(diǎn)(如粗線中突出顯示的)。在半自動(dòng)的操作方式中，解剖學(xué)對(duì)象的完整邊界能夠在用戶的控制下被捕獲。
圖9感興趣點(diǎn)吸引在3D體積中的應(yīng)用。用戶界面交互在體積的軸向(A)、冠狀(C)和矢狀(S)的橫斷面視圖上進(jìn)行操作。3D鼠標(biāo)光標(biāo)采用十字準(zhǔn)線的形式，一個(gè)用于一個(gè)視圖。當(dāng)用戶想要選擇某個(gè)感興趣點(diǎn)的時(shí)候，通過(guò)在每個(gè)視圖中使用鼠標(biāo)拖拽移動(dòng)A、C或S視圖每個(gè)的十字準(zhǔn)線，直到達(dá)到近似的位置。通過(guò)按下鼠標(biāo)左鍵，查找最接近的對(duì)象像素，并將其在圖像中突出顯示，并且使其能夠被應(yīng)用程序用于進(jìn)一步的處理?？梢曰谖挥谀[瘤邊界上的被吸引點(diǎn)，以此方式計(jì)算3D瘤尺寸。
具體實(shí)施例方式
根據(jù)本發(fā)明，提供了一種用于將點(diǎn)選擇裝置向圖像中計(jì)算得的感興趣點(diǎn)自動(dòng)吸引的方法。該感興趣點(diǎn)屬于解剖學(xué)對(duì)象，并且通常位于解剖學(xué)對(duì)象外邊界上。該解剖學(xué)對(duì)象可以由輪廓(2D)或表面(3D)或其包圍的其雙重區(qū)域(2D)或體積(3D)來(lái)表示。在二維中，點(diǎn)選擇裝置在圖像的平面中進(jìn)行操作，并且以它的行-列位置來(lái)表征。在三維中，點(diǎn)選擇裝置可基于逐切片觀察、或基于3D體積或表面顯像進(jìn)行操作。
點(diǎn)吸引系統(tǒng)(圖1)由三個(gè)主要構(gòu)件塊組成。第一，使用例如對(duì)象分割的方法來(lái)在圖像中確定對(duì)象像素。該步驟的結(jié)果將圖像中的所有像素分成不屬于感興趣對(duì)象的背景像素類和一個(gè)或多個(gè)對(duì)象像素類。第二，對(duì)由對(duì)象標(biāo)記組成的圖像執(zhí)行距離變換(DT)。該變換的特定特征為類標(biāo)記和最近對(duì)象像素的向量都被傳播(propagation)。第三步為指定最近對(duì)象點(diǎn)選擇裝置，其在選擇指示器位于給定背景像素和預(yù)期對(duì)象處時(shí)，返回某一類的最近對(duì)象像素。例如為鼠標(biāo)光標(biāo)的點(diǎn)選擇裝置可能被遠(yuǎn)距傳遞(teleport)到經(jīng)過(guò)計(jì)算的最近對(duì)象像素，來(lái)圖形化地顯示點(diǎn)吸引。在詳細(xì)說(shuō)明中，概述了這三個(gè)步驟中的每個(gè)步驟。最后舉例說(shuō)明利用感興趣點(diǎn)吸引方法增強(qiáng)的應(yīng)用。
步驟1、2D和3D中的對(duì)象確定2D和3D中的對(duì)象被定義為依附于感興趣特有特征的圖像像素或體積體元的集合。最普通的感興趣特征為，描繪感興趣解剖結(jié)構(gòu)的圖像邊界或體積表面。由此可使用圖像分割技術(shù)確定對(duì)象來(lái)詳細(xì)描述該步驟?？捎?jì)算其它特征來(lái)替代高亮度過(guò)渡(即邊緣)，例如在感興趣點(diǎn)吸引系統(tǒng)中交替使用的脊或谷。
將對(duì)象標(biāo)記指定給(醫(yī)學(xué))圖像的像素并且將圖像劃分成屬于其各自解剖學(xué)對(duì)象的不相交像素集的過(guò)程，就是通常所說(shuō)的圖像分割。處理3D圖像時(shí)，該過(guò)程稱為體積分割。在文獻(xiàn)中提出了很多圖像分割的方法；例如，J.Rogowska的Overview and fundamentals of medical image segmentation，in Handbook ofMedical Imaging-Processing and Analysis(醫(yī)學(xué)圖像分割的概述和原理，醫(yī)學(xué)成像-處理和分析手冊(cè))(Ed.Isaac N.Bankman，Academic Press，第5章，第69-85頁(yè))，和B.M.Dawant、A.P.Zijdenbos的在Handbook of Medical Imaging第二卷Medical Image Processing and Analysis(第2章，第71-127頁(yè))中的ImageSegmentation，在此引用它們，以供參考。
根據(jù)對(duì)象結(jié)果的類型通常將圖像分割技術(shù)分為兩種類型?；趨^(qū)域的對(duì)象算法使用對(duì)象像素的相似性，來(lái)將他們分組成一組不相交的對(duì)象區(qū)域?；谶吘壍乃惴ㄊ褂孟噜徬袼刂g的差異，來(lái)檢測(cè)對(duì)象的不連續(xù)性。他們返回一組對(duì)象邊界像素，所述對(duì)象邊界像素還可以分組成更長(zhǎng)的邊緣鏈。
1、基于區(qū)域的對(duì)象分割通常使用的基于區(qū)域的分割技術(shù)為區(qū)域生長(zhǎng)、像素分類和分水嶺分割。這些技術(shù)將圖像中的對(duì)象作為標(biāo)記的集合返回，一個(gè)對(duì)象一個(gè)標(biāo)記。其后應(yīng)用的連通分量(connected component)標(biāo)記將具有相似標(biāo)記的像素分組到一個(gè)對(duì)象中。
2、基于邊緣的對(duì)象分割在此類中，對(duì)象根據(jù)不同區(qū)域之間的邊緣來(lái)描述。邊緣可以通過(guò)常用的技術(shù)來(lái)確定，例如Marr-Hildreth、高斯型拉普拉斯算子(Laplacian-of-Gaussian)、Sobel、Prewitt和坎尼算子(Canny operators)。較新的技術(shù)運(yùn)用了在已知界限內(nèi)變形的模型來(lái)描繪感興趣結(jié)構(gòu)。這些技術(shù)共同具有的特點(diǎn)在于它們產(chǎn)生圖像結(jié)構(gòu)的單像素粗的邊界，該圖象結(jié)構(gòu)例如為骨骼、脈管、組織和器官?？蛇x的步驟將這些邊緣連接成片段，以進(jìn)行使用邊界跟蹤或動(dòng)態(tài)編程算法的進(jìn)一步處理。每個(gè)由此得出的邊緣像素以其在圖像中的坐標(biāo)、其濃度和其方向表征。由于感興趣點(diǎn)通常位于這些圖像結(jié)構(gòu)的邊緣上，包含在邊緣中的位置信息為下一個(gè)步驟的輸入。
就本發(fā)明而言，產(chǎn)生特別感興的低級(jí)(low-level)圖像特征的邊緣算子Canny邊緣算子，因?yàn)槠鋫魉?deliver)了潛在的位于醫(yī)學(xué)圖像中解剖結(jié)構(gòu)邊界上的感興趣點(diǎn)。執(zhí)行的步驟如下1.使用標(biāo)準(zhǔn)偏差σ的高斯平滑內(nèi)核卷積圖像g(x，y)或體積g(x，y，z)。
G(x,y)=1σ2πexp(-x2+y22σ2)]]>G(x,y,z)=1σ2πexp(-x2+y2+z22σ2)]]>當(dāng)σ增加的時(shí)候，該操作去除了圖像中增加的尺寸(size)或尺度(scale)的細(xì)節(jié)。圖像平滑去除了虛假邊緣，同時(shí)其也被用于防止吸引到與圖像中較小尺寸的解剖細(xì)節(jié)相關(guān)的噪音點(diǎn)。
2.使用導(dǎo)數(shù)或倒三角算子▿=(∂∂x,∂∂y)(2D)]]>或▿=(∂∂x,∂∂y,∂∂z)(3D),]]>為圖像g中的每個(gè)像素或體積g中的體元估計(jì)局部邊緣的單位長(zhǎng)度法向向量nn=▿(G*g)|▿(G*g)|.]]>3.估計(jì)法線方向上一階導(dǎo)數(shù)的量值為|Gn*g|Gn為表示G在方向n上的一階偏導(dǎo)數(shù)，即Gn=∂G∂n=n·▿G.]]>4.通過(guò)沿著法線方向n的非最大值抑制找到邊緣的位置。這相當(dāng)于設(shè)置Gn*g的導(dǎo)數(shù)為零∂∂nGn*g=0.]]>該操作相當(dāng)于在平滑過(guò)的圖像G*g中檢測(cè)方向n上的二階導(dǎo)數(shù)的零交叉
∂2∂n2G*g=0]]>5.通過(guò)對(duì)第三步中獲取的邊緣量值使用滯后閾值處理，來(lái)對(duì)第4步中獲得的邊緣施加閾值。滯后閾值處理保留所有量值|Gn*g|超過(guò)高閾值Th的邊緣，但是如果模糊邊緣連接到至少一個(gè)超過(guò)Th的邊緣像素，則該處理也保留更多的量值高于低閾值Tl的模糊邊緣。該操作能夠去除由于噪音和不相關(guān)解剖細(xì)節(jié)所引起的模糊邊緣，而仍然保留了鏈接到至少一個(gè)高對(duì)比度邊緣像素或體元的低對(duì)比度邊緣。比如，位于股骨骨體外層上的邊緣通常為高對(duì)比度邊緣，而在髖部區(qū)域中的邊緣為股骨上的低對(duì)比度邊緣。顯然，用戶還是有感興趣將這些模糊邊緣保留下來(lái)，以便將股骨作為整體來(lái)分割。
6.隨著σ的增加重復(fù)步驟1-5，以便獲得解剖對(duì)象的較粗糙級(jí)別(coarser-scale)的邊緣。
7.可以應(yīng)用特征合成，其中該特征合成包括將不同級(jí)別(scale)的邊緣組合成一個(gè)合成的邊緣響應(yīng)。所得到的邊緣圖構(gòu)成了感興趣特征，這些感興趣特征的代表點(diǎn)將通過(guò)點(diǎn)選擇裝置來(lái)選擇。
可隨意地將這些邊緣疊加到醫(yī)學(xué)圖像上，以便可視化檢測(cè)到的解剖邊界。
3、3D分割在3D中，通常也通過(guò)直接作用于體元值的二值閾值處理，從數(shù)據(jù)集中分割對(duì)象體元?？蓪⑵渲档陀陂撝档乃畜w元認(rèn)為是對(duì)象體元。通過(guò)適當(dāng)?shù)剡x擇以Hounsfield為單位的閾值，能夠以這種方式來(lái)分割CT數(shù)據(jù)集中的不同結(jié)構(gòu)。從對(duì)象體元到背景體元的過(guò)渡確定了3D中的表面?？梢酝ㄟ^(guò)處理3×3×3的鄰域來(lái)提取組成表面的體元。只要中心體元具有對(duì)象標(biāo)記，則在26個(gè)鄰元素中的至少一個(gè)具有背景標(biāo)記時(shí)確定過(guò)渡體元。這些過(guò)渡體元被保留在對(duì)象集中，所有其它的體元接收背景標(biāo)記。通過(guò)這種方式，當(dāng)點(diǎn)選擇裝置指在對(duì)象內(nèi)部或外部的體元處的時(shí)候，如下面詳述的感興趣點(diǎn)選擇過(guò)程將吸引位于對(duì)象表面上的體元。
4、連通分量分析連通分量分析或連通分量標(biāo)記掃描圖像/體積，并對(duì)所有相鄰的像素/體元進(jìn)行分組。當(dāng)分割基于邊緣檢測(cè)時(shí)，在2D中，對(duì)象由屬于邊緣像素的連通鏈的像素組成，或在3D中，由表面上所有相鄰的體元組成。當(dāng)分割是基于區(qū)域或基于體積的時(shí)候，對(duì)象為2D圖像中的子區(qū)域或3D體積中的子體積。在連通分量中，相同分量中的每個(gè)像素/體元以相同的灰度級(jí)、顏色或標(biāo)記進(jìn)行標(biāo)記。
在2D中，像素的鄰域包括北、南、東和西的元素(4-連通)，或可利用對(duì)角鄰元素(8-連通)來(lái)進(jìn)行擴(kuò)充。在3D中，如果至多可以允許3D坐標(biāo)之一不同，則體元的鄰域包括6個(gè)面鄰元素(6-連通)。如果至多可以允許兩個(gè)坐標(biāo)不同，則12頂點(diǎn)鄰元素也可以為有效鄰元素(18-連通)。最后，如果允許所有三個(gè)坐標(biāo)都不同，也可以將8個(gè)角鄰元素包括進(jìn)來(lái)(26-連通)。
雖然該分割圖像可能為多值整數(shù)，但是假定二值分割的圖像的背景點(diǎn)(沒(méi)有對(duì)象)指定為0，且對(duì)象點(diǎn)為1。連通分量標(biāo)記算子對(duì)圖像或體積進(jìn)行第一次掃描，直到遇到q＝1的對(duì)象點(diǎn)。在這種情況下，檢查由已經(jīng)在該掃描中經(jīng)過(guò)的鄰域點(diǎn)組成的半鄰域。以2D中的8-連通鄰域?yàn)槔?，這個(gè)半鄰域由北、西和兩個(gè)上對(duì)角像素組成?；谠摪豚徲蛑悬c(diǎn)的標(biāo)記，當(dāng)前點(diǎn)q的標(biāo)記如下。如果該半鄰域中的所有鄰元素為0(即沒(méi)有先前的鄰近對(duì)象點(diǎn))，則指定新的標(biāo)記給q；否則，如果僅僅一個(gè)鄰元素具有值1(即當(dāng)前像素僅具有一個(gè)先前鄰近對(duì)象點(diǎn))，則將其標(biāo)記指定給q；否則如果一個(gè)或多個(gè)鄰元素為1(即該半鄰域包括超過(guò)一個(gè)對(duì)象點(diǎn)，這些對(duì)象點(diǎn)可能有不同的標(biāo)記)，將它們的標(biāo)記之一指定給q并進(jìn)行等價(jià)注釋。
在該第一圖像或體積掃描后，將相等標(biāo)記對(duì)分類成等價(jià)類并且為每個(gè)等價(jià)類指定唯一標(biāo)記。
進(jìn)行第二圖像或體積掃描，以用所述等價(jià)類的唯一標(biāo)記替換在第一掃描過(guò)程中指定的每個(gè)標(biāo)記。所有具有相同的唯一標(biāo)記的點(diǎn)屬于相同的連通分量?？梢允褂弥付ńo每個(gè)等價(jià)類的灰度值或顏色來(lái)顯示所述連通分量。
雙掃描連通分量算法的一種替代方法可以基于貫穿體積圖像的貪心搜索(greedy search)，該搜索從每個(gè)沒(méi)有被訪問(wèn)過(guò)的對(duì)象點(diǎn)開(kāi)始，并且前進(jìn)經(jīng)過(guò)改圖象或體積，以便循環(huán)地訪問(wèn)和搜集所有連接到起始點(diǎn)的相鄰對(duì)象點(diǎn)。可以根據(jù)特定的(多個(gè))成像解剖結(jié)構(gòu)，使用現(xiàn)有技術(shù)的對(duì)象識(shí)別和分類技術(shù)，進(jìn)一步給等價(jià)類標(biāo)記指定解剖學(xué)術(shù)語(yǔ)標(biāo)記(即骨骼、器官或組織的名稱或類型)。
5、沃羅諾(Voronoi)圖和圖像或體積的棋盤(pán)形格局在平面中N個(gè)代表點(diǎn)的2D點(diǎn)集的沃羅諾圖為N個(gè)多邊形的集合，該N個(gè)多邊形共同分割平面，使得多邊形單元中的每個(gè)像素更接近該單元的點(diǎn)代表，而不是該代表性點(diǎn)集中的其它任何點(diǎn)。在3D中，體積中的N個(gè)代表點(diǎn)的3D點(diǎn)集的沃羅諾圖為N個(gè)多面體的集合，該N個(gè)多面體共同分割該體積，使得多面體中的每個(gè)體元更接近該單元的點(diǎn)代表，而不是該代表性點(diǎn)集中的其它任何點(diǎn)。由于像素和體元具有離散特性并且由于不同的距離變換產(chǎn)生了不同的結(jié)果，圖像中多邊形單元的邊界或體積中多面體單元的面是鋸齒狀的。因此在該情況下產(chǎn)生的沃羅諾圖被稱為偽-狄利克(Dirichlet)棋盤(pán)形格局。
當(dāng)2D或3D代表性點(diǎn)集中的每個(gè)點(diǎn)的被不同地標(biāo)記時(shí)，所有屬于相同多邊形的像素或者所有屬于多面體的體元，也接收與代表點(diǎn)的標(biāo)記相同的的標(biāo)記。通過(guò)這種方式，將整個(gè)圖像或體積分割成N個(gè)類(標(biāo)記)的集合。隨后可以通過(guò)簡(jiǎn)單像素地址查找來(lái)檢索每個(gè)像素(或體元)的類成員。
區(qū)域沃羅諾圖為2D點(diǎn)沃羅諾圖的一個(gè)概括，其中對(duì)象不是隔離的點(diǎn)而是非-交疊連通分量的集合。區(qū)域沃羅諾圖將圖像分割成不規(guī)則形狀的區(qū)域，這些不規(guī)則形狀的區(qū)域具有如下屬性在該區(qū)域中的每個(gè)像素更接近其代表性連通分量，而不是圖像中任何其他代表性連通分量。
本發(fā)明中具有特殊重要性的區(qū)域沃羅諾圖離開(kāi)由例如Canny邊緣檢測(cè)器所獲得的邊緣像素。這些區(qū)域具有將圖像劃分成影響區(qū)域的意圖，一個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)連續(xù)邊緣像素的一段。該影響在于，感興趣點(diǎn)吸引，當(dāng)點(diǎn)選擇裝置指點(diǎn)影響區(qū)域中非邊緣像素時(shí)，該感興趣點(diǎn)吸引產(chǎn)生位于與該影響區(qū)域相關(guān)的邊緣片段上的點(diǎn)。
體積沃羅諾圖為3D點(diǎn)沃羅諾圖的概括，其中對(duì)象不是隔離的3D點(diǎn)而是3D中非-交疊連通分量的集合，并且該沃羅諾圖現(xiàn)在將體積分割成不規(guī)則形狀的隔間，一個(gè)隔間對(duì)應(yīng)于一個(gè)代表連通分量。
使用距離變換來(lái)計(jì)算區(qū)域和體積沃羅諾圖，由此連通分量的標(biāo)記與距離信息一起被傳播。分割線或分割面，也就是將不同標(biāo)記的像索(體元)分開(kāi)的線(表面)，構(gòu)成了沃羅諾圖。隨后可以通過(guò)簡(jiǎn)單的像素(體元)地址的查找，來(lái)檢索每個(gè)圖像像素(體積體元)的類從屬關(guān)系。
代表例如醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)的信息的標(biāo)記的存儲(chǔ)，能夠被用來(lái)從任何點(diǎn)選擇裝置圖像中的初始位置開(kāi)始，在特定解剖結(jié)構(gòu)上選擇感興趣點(diǎn)，而忽略可能是更接近的但是被不同標(biāo)記的(多個(gè))結(jié)構(gòu)。相反地，在感興趣點(diǎn)吸引過(guò)程中沒(méi)有指定要跳轉(zhuǎn)到的期望解剖結(jié)構(gòu)時(shí)，在給定了點(diǎn)選擇裝置的當(dāng)前像素位置的情況下，能夠檢索和顯示被吸引感興趣點(diǎn)的解剖標(biāo)記。
步驟2、2D和3D中的距離變換(DT)應(yīng)用于對(duì)象像素的距離變換產(chǎn)生距離圖，在距離圖中每個(gè)非對(duì)象像素的值(正的)為與最接近的對(duì)象像素的距離。使用歐幾里德距離度量產(chǎn)生這樣的圖是復(fù)雜的，因?yàn)楫?dāng)以組合的方式進(jìn)行處理的時(shí)候，由于問(wèn)題的全局性，該定義的直接應(yīng)用通常需要大量的計(jì)算時(shí)間。其包括計(jì)算給定的非對(duì)象像素和每個(gè)對(duì)象像素之間的歐幾里德距離，選擇最近的距離，以及對(duì)于圖像中每個(gè)其它非對(duì)象像素重復(fù)該過(guò)程。此外，在給定背景像素的情況下，距離的計(jì)算對(duì)于解決找到屬于想要的被標(biāo)記對(duì)象的最近對(duì)象像素的應(yīng)用來(lái)說(shuō)并非是足夠的。在該給定非對(duì)象(或背景)像素的情況下，除了距離之外所需要的是，與最接近對(duì)象像素位置和最接近對(duì)象像素分類有關(guān)的信息。因此，也要在生成距離圖的時(shí)候，傳播對(duì)象像素的解剖學(xué)標(biāo)記，這樣就能夠檢索到在特定解剖學(xué)對(duì)象上的最接近點(diǎn)。在文獻(xiàn)中提出了很多計(jì)算距離變換的方法，例如O.Cuisenaire的博士論文，距離變換醫(yī)學(xué)圖像處理的快速算法和應(yīng)用(Distance transformationsfastalgorithms and applications to medical image processing，Universite Catholique deLouvain，Laboratoire de telecommunications et teledetection，Oct.1999，213p)，在此通過(guò)引用包括其內(nèi)容。
隨后采用的符號(hào)p和q指示2D中的點(diǎn)(i，j)和3D中的體元(x，y，z)。當(dāng)表示背景點(diǎn)p離最接近對(duì)象點(diǎn)q的距離時(shí)，距離可以被寫(xiě)為標(biāo)量d，或當(dāng)其表示背景點(diǎn)p要到達(dá)最近對(duì)象點(diǎn)q所要施加的位移的時(shí)候，其可以被寫(xiě)為向量 1.通過(guò)并行傳播(基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)象擴(kuò)張)的歐幾里德距離變換(EDT)和帶符號(hào)的歐幾里德距離變換(SEDT)計(jì)算歐幾里德距離變換(EDT)直接了當(dāng)?shù)姆椒ㄊ菑膶?duì)象點(diǎn)q開(kāi)始使用對(duì)象擴(kuò)張算法，每次增加距離標(biāo)記d(p)的值，來(lái)生成連續(xù)的等-距離層，其中在開(kāi)始新層的時(shí)候?qū)＝(i，j)指定給層的像素p。在每次迭代中，需要經(jīng)過(guò)所有的圖像像素，相鄰像素和最接近對(duì)象像素q的類標(biāo)記C通過(guò)指定給中心像素p來(lái)被傳播，其中最接近對(duì)象像素q被指定給產(chǎn)生最小距離的相鄰像素。更具體地說(shuō)，在每次擴(kuò)張迭代r中生成的距離和類圖像如下計(jì)算
dr(i,j)=min(k,l)∈N(i,j)(dr-1(i+k,j+l)+h(k,l))]]>(距離傳播)(kmin,lmin)=argmin(k,j)∈N(i,j)(dr-1(i+k,j+l)+h(k,l))]]>(鄰域中min的arg.值)cr(i，j)＝c(i+Kmin，j+lmin)(類標(biāo)記傳播)qr(i，j)＝q(i+kmin，j+lmin)(最接近對(duì)象像素傳播)僅當(dāng)存儲(chǔ)了與最接近對(duì)象點(diǎn)的距離時(shí)，該方法計(jì)算無(wú)符號(hào)的距離變換。當(dāng)最接近對(duì)象像素的位置q也被傳播到新層中去的時(shí)候，可計(jì)算帶符號(hào)歐幾里德距離變換(SEDT)向量圖像為SD(p)＝p-q。該擴(kuò)張為使用例如4-或8-連通鄰域的結(jié)構(gòu)元素h(k，l)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算。擴(kuò)張的缺點(diǎn)在于其對(duì)于大圖像的計(jì)算可能較慢，原因在于等-距離層的最大傳播距離可能與圖像尺寸一樣大。
由于從當(dāng)前像素計(jì)算相鄰像素的距離標(biāo)記的概念，能夠使用光柵掃描方法將計(jì)算量大幅度的減少?；靖拍钍?，圖像中的全局距離能夠通過(guò)傳播局部距離來(lái)近似，其中所述局部距離也就是相鄰像素間的距離。用于局部處理的算法依賴于2D圖像或3D體積中的光柵掃描，也就是貫穿行或列的前向或后向掃描，該算法將在下一部分中進(jìn)行概述。
2.通過(guò)光柵掃描的斜切(chamfer)距離變換并行方法下述的距離變換屬于斜切距離變換(CDT)類，也被稱為加權(quán)的距離變換，其與歐幾里德距離變換(EDT)相類似。斜切掩模的系數(shù)或權(quán)重通過(guò)最小化例如來(lái)自實(shí)際歐幾里德度量的最大絕對(duì)誤差或DT和EDT之間的均方根(r.m.s.)差來(lái)確定。假定能夠基于鄰域中像素的當(dāng)前距離加上適當(dāng)掩模值來(lái)計(jì)算當(dāng)前像素的距離值，其中所述鄰域?yàn)槊總€(gè)相鄰像素值的鄰域，所述掩模值為掩模像素和中心像素間的局部距離的近似。
如同上面段落中所概述的通過(guò)并行傳播對(duì)EDT和SEDT執(zhí)行的并行計(jì)算中，使用了完整的掩模(mask)，中心位于每個(gè)像素。掩模可為任何尺寸，但是通常對(duì)于2D圖像使用3×3或者5×5掩模，對(duì)于3D體積圖像使用3×3×3和5×5×5掩模。在這些掩模中，相對(duì)于主軸相等的方向接收相同的值。2D和3D掩模的一般布局采取如分別在圖2、圖3中所描述的形式；將在有關(guān)串行方法(sequentialapproach)的部分以后，討論系數(shù)實(shí)際值的賦值。
在2D中，3×3掩模包括兩個(gè)不同值a和b。5×5掩模包括三個(gè)不同取向w.r.t.主軸，產(chǎn)生三個(gè)系數(shù)a，b，c。并且，在5×5掩模中，可以省略一些位置，因?yàn)樗鼈兇碓谙嗤较蛏蠌母奈恢玫窖谀Ｖ行牡木嚯x的整數(shù)倍。因?yàn)檫@些掩模以當(dāng)前像素為中心，因此在這些掩模中的中心距離值為零。
在3D中，一般的3×3×3掩模包含有26個(gè)與中心體元相鄰的體元。但是，其根據(jù)相對(duì)于主軸(貫穿3D掩模在每個(gè)切片設(shè)置)的三個(gè)根本上不同的方向，僅包括三個(gè)系數(shù)。一般的5×5×5掩模，由125個(gè)體元組成，其根據(jù)體元和掩模中心之間的線的根本上不同的取向和主軸，包括類似的不同系數(shù)。
并行方法的缺點(diǎn)在于計(jì)算每個(gè)圖像像素或體積體元的距離變換值所需的迭代次數(shù)，可能與最大圖像或體積尺寸一樣大。在順序方法中可以大大減少計(jì)算負(fù)擔(dān)。
串行方法在串行方法中，將圖2中的3×3或5×5的掩模以及圖3中的3×3×3和5×5×5的掩模中每個(gè)沿著粗線分割成對(duì)稱的兩半。上半個(gè)掩模Nf用在一次正向掃描中，下半個(gè)掩模Nb用在一次向后掃描中。
2.a.2D斜切距離變換正向掃描使用由粗線封閉的單元中的系數(shù)，并且計(jì)算從圖像的頂行向底行(慢掃描方向)掃描圖像的距離。從左向右(快掃描方向)掃描每一行。
向后掃描或反向掃描使用由細(xì)線封閉的剩余單元中的系數(shù)，并且計(jì)算剩余距離。從圖像的底行向頂行掃描圖像。在每行中，快速掃描方向?yàn)閺挠蚁蜃蟆?br> 這樣該過(guò)程對(duì)每個(gè)像素訪問(wèn)了兩次，并且進(jìn)一步取決于掩模元素和相鄰像素的相加，并取最小值。該過(guò)程也能夠通過(guò)傳播對(duì)象體元的類標(biāo)記，以及最接近對(duì)象像素q的坐標(biāo)(i，j)來(lái)進(jìn)行擴(kuò)充。正向和反向經(jīng)過(guò)(pass)的算法步驟能夠如下概括正向掃描d(i,j)=min(k,l)∈Nf(i,j)(d(i+k,j+l)+h(k,l))]]>(距離傳播)(kmin,lmin)=argmin(k,l)∈Nf(i,j)(d(i+k,j+l)+h(k,l))]]>(鄰域中min.的arg.值的存儲(chǔ))c(i，j)＝c(i+kmin，j+lmin)(類標(biāo)記傳播)q(i，j)＝q(i+kmin，j+lmin)(最接近對(duì)象像素傳播)
反向掃描d(i,j)=min(k,l)∈Nb(i,j)(d(i+k,j+l)+h(k,l))]]>(距離傳播)(kmin,lmin)=argmin(k,l)∈Nb(i,j)(d(i+k,j+l)+h(k,l))]]>(鄰域中min.的arg.值的存儲(chǔ))c(i，j)＝c(i+kmin，j+lmin)(類標(biāo)記傳播)q(i，j)＝q(i+kmin，j+lmin)(最接近對(duì)象像素傳播)2D中的斜切掩模系數(shù)·城市-街區(qū)(city-blcok)DT通過(guò)使用3×3掩模的半個(gè)，來(lái)獲取該簡(jiǎn)單和快速距離變換，其中a＝1且b＝∞，表示忽略對(duì)角線系數(shù)。當(dāng)該距離變換被應(yīng)用到由中心位于坐標(biāo)系原點(diǎn)的一個(gè)像素組成的對(duì)象圖像的時(shí)候，該距離變換具有菱形形式的等-距離線，該菱形的邊在45度角以下。該線圖形與實(shí)施真實(shí)的歐幾里德度量時(shí)得到的同心圓等值線具有實(shí)質(zhì)上的區(qū)別。
·棋盤(pán)DT該變換的準(zhǔn)確性被增強(qiáng)并超越了城市-街區(qū)距離變換，原因在于其使用了系數(shù)a＝1和b＝1，其也包括對(duì)角線鄰元素。當(dāng)其被應(yīng)用于該單個(gè)像素對(duì)象圖像時(shí)，等-距離線是與坐標(biāo)軸對(duì)準(zhǔn)的正方形。
·斜切2-3DT對(duì)于歐幾里德度量，該變換是比城市-街區(qū)和棋盤(pán)距離變換更好的近似。將到真實(shí)歐幾里德距離的均方根距離最小化并且由整數(shù)近似實(shí)數(shù)值系數(shù)的時(shí)候，在3×3掩模上半部分和下半部分中的整數(shù)系數(shù)為a＝2和b＝3。
·斜切3-4DT該變換在3×3掩模中使用系數(shù)a＝3和b＝4，由最優(yōu)化DT和歐幾里德距離變換(EDT)之間差的絕對(duì)值的最大值并且之后進(jìn)行整數(shù)近似而得到。
·斜切5-7-11DT當(dāng)使用5×5掩模的時(shí)候，將DT和EDT之間差的絕對(duì)值的最大值最小化并且通過(guò)整數(shù)近似，得到系數(shù)a＝5，b＝7以及c＝11。EDT的這種近似導(dǎo)致圍繞點(diǎn)對(duì)象的更多呈圓形的等-距離線。
2.b.3D斜切距離變換與2D斜切距離變換(CDT)相似，在三維中的CRT也采用距離矩陣的兩次通過(guò)(two passes)。如圖2以及圖3中粗線所示，也將3×3×3和5×5×5掩模分成兩半。
正向掃描使用由粗線封閉的單元中的系數(shù)，并計(jì)算從數(shù)據(jù)集頂層到底層(slice)掃描體積的距離。在數(shù)據(jù)集的每一層中，慢掃描是從層的頂行向底行進(jìn)行，而快掃描在行中是從左向右進(jìn)行。
后向或反向掃描使用由細(xì)線封閉的剩余單元中的系數(shù)，并且計(jì)算從數(shù)據(jù)集底層向頂層掃描體積的剩余距離。在數(shù)據(jù)集的每一層，慢掃描是從層的底行向頂行進(jìn)行，而快掃描在行中是從右向右進(jìn)行。
該過(guò)程由此訪問(wèn)了每個(gè)體元兩次，并且進(jìn)一步取決于掩模元素與相鄰體元的相加，且取最小值。能夠同樣地通過(guò)傳播對(duì)象體元的類標(biāo)記，以及最接近對(duì)象體元q的坐標(biāo)(x，y，z)來(lái)對(duì)該過(guò)程進(jìn)行擴(kuò)充。能夠?qū)⒄蚝头聪蚪?jīng)過(guò)的算法步驟概括如下正向掃描d(x,y,z)=min(k,l,m)∈Nf(x,y,z)(d(x+k,y+l,z+m)+h(k,l,m))]]>(距離傳播)(kmin,lmin,mmin)=argmin(k,l,m)∈Nf(x,y,z)(d(x+k,y+l,z+m)+h(k,l,m))]]>(鄰域中min.的arg.值)c(x，y，z)＝c(x+kmin，y+lmin，z+mmin)(類標(biāo)記傳播)q(x，y，z)＝q(x+kmin，y+lmin，z+mmin)(最接近對(duì)象像素傳播)反向掃描d(x,y,z)=min(k,l,m)∈Nb(x,y,z)(d(x+k,y+l,z+m)+h(k,l,m))]]>(距離傳播)(kmin,lmin,mmin)=argmin(k,l,m)∈Nb(x,y,z)(d(x+k,y+l,z+m)+h(k,l,m))]]>(鄰域中min.的arg.值)c(x，y，z)＝c(x+kmin，y+lmin，z+mmin)(類標(biāo)記傳播)q(x，y，z)＝q(x+kmin，y+kmin，z+mmin)(最接近對(duì)象像素傳播)3D中的斜切掩模系數(shù)根據(jù)3×3×3和5×5×5掩模的系數(shù)h(k，l，m)，具有變化誤差最小化w.r.t的不同斜切距離變換，得到歐幾里德度量。當(dāng)涉及不同鄰元素類型的時(shí)候(比如，3×3×3掩模的26個(gè)鄰元素由6個(gè)面鄰元素，12個(gè)邊緣鄰元素和8個(gè)頂點(diǎn)(角)鄰元素組成)，獲得下列類型。
·城市-街區(qū)DT最簡(jiǎn)單、最快但是最不準(zhǔn)確的距離變換是通過(guò)使用3×3×3掩模的半個(gè)得到的，其中a＝1和b＝c＝∞，并排除邊緣和頂點(diǎn)鄰元素。在將該距離變換應(yīng)用于由中心位于坐標(biāo)系原點(diǎn)的一個(gè)對(duì)象體元構(gòu)成的體積時(shí)，該距離變換具有鉆石形形式的等-距離表面，該鉆石形的面在45度以下。這些表面與實(shí)施真實(shí)歐幾里德度量時(shí)得到的同心球表面具有實(shí)質(zhì)上的區(qū)別。
·棋盤(pán)DT該變換與城市-街區(qū)距離變換相比準(zhǔn)確性增強(qiáng)，原因在于其使用了系數(shù)a＝1，b＝1，c＝∞，其也包括邊緣鄰元素但不包括頂點(diǎn)鄰元素。單個(gè)體元的對(duì)象圖像的等-距離表面為具有與坐標(biāo)軸相平行的面的立方體。
·準(zhǔn)-歐幾里德3×3×3 CDT該變換與棋盤(pán)DT相比增強(qiáng)了準(zhǔn)確性，原因在于其使用了系數(shù)a＝1，b＝，c＝∞，也就是邊緣鄰元素到中心像素的局部距離為而不是1。
·完整的3×3×3CDT對(duì)于歐幾里德度量來(lái)說(shuō)，該變換是比前述任何一個(gè)CDT都好的近似?，F(xiàn)在為每個(gè)鄰元素指定系數(shù)，比如使用a＝1，b＝，c＝，其代表該單元到鄰域中心的局部距離。
·準(zhǔn)歐幾里德5×5×5CDT當(dāng)增加了掩模尺寸的時(shí)候，仍然能夠增強(qiáng)CDT的準(zhǔn)確性。如同二維中的5-7-11CDT一樣，可忽略位于從更接近于中心的單元到中心的距離的整數(shù)倍的單元。該變換使用到鄰域中心的局部距離，即，a＝1，b＝， d＝， f＝3。
這些斜切方法仍然面臨著一些不足。首先這些距離的度量?jī)H僅近似歐幾里德度量。城市-街區(qū)和棋盤(pán)度量，盡管具有計(jì)算上的優(yōu)勢(shì)，也是較差的近似，以至于感興趣點(diǎn)吸引可能產(chǎn)生錯(cuò)誤的和不直觀行為。其次，使用圖2以及圖3中斜切掩模的光柵掃描沒(méi)有提供完全的360度的傳播角，并且在沒(méi)有被斜切掩模覆蓋的方向上引入了系統(tǒng)錯(cuò)誤；比如，3×3或3×3×3半-掩模中每一個(gè)都僅提供135度傳播角，并且將圖像域限制到相對(duì)于對(duì)象像素的非覆蓋區(qū)域中的凸面子集中時(shí)，該CDT并不計(jì)算距離變換。
此后概述的向量距離變換將進(jìn)一步減輕這些缺點(diǎn)。
3.EDT和通過(guò)光柵掃描的順序EDT通過(guò)將向量而不是標(biāo)量值用于從對(duì)象O到背景O′中的距離傳播，可實(shí)現(xiàn)真實(shí)歐幾里德距離的更好近似。當(dāng)在2D中計(jì)算距離圖時(shí)，每個(gè)像素現(xiàn)在為2-向量(二分量向量)，當(dāng)在3D圖像中計(jì)算從背景像素p∈B到它們的最接近對(duì)象像素q∈O的距離時(shí)，為3-向量(三分量向量)。該向量表示為了到達(dá)最接近的對(duì)象像素q必須施加于背景像素p的位移(Δx，Δy)(2D圖像中)或(Δx，Δy，Δz)(3D圖象中)。
將d(p)定義為背景像素p到O的任意對(duì)象像素的最短距離d(p)=minq∈O[de(p,q)]]]>在EDT和SEDT中的距離公式de為到最接近對(duì)象像素的真實(shí)歐幾里德距離，其通過(guò)2D和3D中眾所周知的公式給出de=Δx2+Δy2]]>de=Δx2+Δy2+Δz2.]]>2D中的串EDT算法如下計(jì)算2D中的向量距離圖。對(duì)于任何背景像素p∈B，將距離de(i，j)設(shè)定為大的正整數(shù)M，對(duì)于任何對(duì)象像素q∈O，將其設(shè)定為零。使用如圖4中所描述的掩模，現(xiàn)在順序地應(yīng)用下述掃描。歐幾里德距離de(i，j)的計(jì)算由范數(shù)算子||來(lái)表示。
正向快速掃描自頂?shù)降?慢掃描方向)進(jìn)行，始于左上像素，并且在正x-方向上使用向量掩模 以及在負(fù)x-方向上使用向量掩模 補(bǔ)充掃描F2確保位移向量的180度傳播角。
正向掃描F1(+x-方向)(kmin,lmin)=argmin(k,j)∈NF1(i,j)|d→(i+k,j+l)+h→F1(k,l)|]]>(鄰域中min.的arg.值)d→(i,j)=d→(i,j)+h→F1(kmin,lmin)]]>(向量距離傳播)c(i，j)＝c(i+kmin，j+lmin)(類標(biāo)記傳播)
q(i,j)=q(i+kmin,j+lmin)=(i,j)+d→(i,j)=p+d→]]>(最接近對(duì)象像素檢索)反向掃描F2(-x-方向)(kmin,lmin)=argmin(k,i)∈NF2(i,j)|d→(i+k,j+l)+h→F2(k,l)|]]>(鄰域中min.的arg.值)d→(i,j)=d→(i,j)+h→F2(kmin,lmin)]]>(向量距離傳播)c(i，j)＝c(i+kmin，j+lmin(類標(biāo)記傳播)q(i,j)=q(i+kmin,j+lmin)=(i,j)+d→(i,j)=p+d→]]>(最接近對(duì)象像素檢索)反向快速掃描自底行向頂行(慢掃描)進(jìn)行，開(kāi)始于右下像素。該掃描在負(fù)x-方向上使用向量掩模 以及在正-方向上使用向量掩模 補(bǔ)充掃描B2確保位移向量的180度傳播角。反向慢掃描自底行向頂行進(jìn)行。
反向掃描B1(-x-方向)(kmin,lmin)=argmin(k,i)∈NB1(i,j)|d→(i+k,j+i)+h→B1(k,i)|]]>(鄰域中min.的arg.值)d→(i,j)=d→(i,j)+h→B1(kmin,lmin)]]>(向量距離傳播)c(i，j)＝c(i+kmin，j+lmin)(類標(biāo)記傳播)q(i,j)=q(i+kmin,j+lmin)=(i,j)+d→(i,j)=p+d→]]>(最接近對(duì)象像素檢索)反向掃描B2(+x-方向)(kmin,lmin)=argmin(k,i)∈NB2(i,j)|d→(i+k,j+l)+h→B2(k,l)|]]>(鄰域中min.的arg.值)d→(i,j)=d→(i,j)+h→B2(kmin,lmin)]]>(向量距離傳播)c(i，j)＝c(i+kmin，j+lmin)(類標(biāo)記傳播)q(i,j)=q(i+kmin,j+lmin)=(i,j)+d→(i,j)=p+d→]]>(最接近對(duì)象像素檢索)在掩模 中的每個(gè)項(xiàng)目代表應(yīng)用于中心像素(i，j)以到達(dá)鄰域像素的位置的向量差。
例如，在第一個(gè)掩模 中，(-1，0)為以水平和垂直步長(zhǎng)表示的向量差，其被應(yīng)用以達(dá)到中心像素西面的鄰域像素。(0，-1)為應(yīng)用到中心像素以達(dá)到其北部象素的向量差。將每個(gè)增量向量位移加到與其相關(guān)的當(dāng)前存儲(chǔ)的鄰域像素的向量位移上。為這兩個(gè)鄰域位移向量估算歐幾里德距離度量，并將該度量與當(dāng)前像素(標(biāo)記為’x’)的歐幾里德距離進(jìn)行比較。最后將向量差應(yīng)用到當(dāng)前像素，該當(dāng)前像素根據(jù)該掩模，產(chǎn)生三個(gè)歐幾里德距離中最小的歐幾里德距離。
將相似的比較運(yùn)算應(yīng)用于正向光柵掃描的第二掩模，并在行中自右向左進(jìn)行應(yīng)用。該第二掩?？紤]了當(dāng)前像素東邊的鄰域像素，在正向掃描中確保了傳播距離值的180度角。
反向掃描，從右下方像素開(kāi)始，在行中連續(xù)應(yīng)用第三和第四掩模。
因此，這些掩模傳播用來(lái)到達(dá)最接近對(duì)象像素的向量位移。正向和反向掃描共同地覆蓋了傳播的360度角。
對(duì)于孤立的對(duì)象像素，圖像中任何背景像素的等距離軌跡將會(huì)是圓形形狀的，并且歐幾里德距離圖的每個(gè)背景像素將是向量位移，其在向量被加到像素的當(dāng)前行和列坐標(biāo)時(shí)，將會(huì)產(chǎn)生該孤立對(duì)象像素的坐標(biāo)。對(duì)于不規(guī)則對(duì)象形狀，帶符號(hào)的歐幾里德距離圖將包含每個(gè)像素處的向量位移，其在向量被加到像素的當(dāng)前行和列坐標(biāo)時(shí)，將會(huì)產(chǎn)生最接近對(duì)象像素的坐標(biāo)。由此，當(dāng)對(duì)象形狀為單像素細(xì)輪廓線的時(shí)候，SEDT提供向量指針，該向量指針將應(yīng)用于任何非對(duì)象像素，以到達(dá)該輪廓上的最接近對(duì)象像素，而不管該非對(duì)象像素是在該輪廓內(nèi)部還是外部。在該距離變換中的向量 的長(zhǎng)度產(chǎn)生從非對(duì)象像素到最接近對(duì)象像素的歐幾里德距離。
如圖4a所示，3×3掩?？蓛H采用北、南、東和西鄰元素，并且僅允許在這四個(gè)方向上的局部向量位移。由于與4個(gè)鄰元素相關(guān)聯(lián)的向量的符號(hào)分量也被追蹤，這樣導(dǎo)致了4-帶符號(hào)的歐幾里德向量距離變換。或者，其可能采用所有的如圖4b中掩模所示的八個(gè)鄰元素，并產(chǎn)生8-帶符號(hào)的歐幾里德向量距離變換，該變換產(chǎn)生更準(zhǔn)確的向量距離場(chǎng)。
可基于與掩模中局部向量位移相關(guān)的增量距離的相加，執(zhí)行優(yōu)化處理以便以快速遞歸方式來(lái)計(jì)算最小距離，。
3D中串行EDT算法如下計(jì)算3D中的向量距離圖。對(duì)于任何背景體元p∈B，將距離de(x，y，z)設(shè)定為大的正整數(shù)M，對(duì)于任何對(duì)象體元q∈O，將其設(shè)定為零。3D中的對(duì)象通常為3D中零距離表面上的連續(xù)體元的集合，或零距離3D實(shí)體上的連續(xù)體元的集合，據(jù)此計(jì)算距離場(chǎng)?，F(xiàn)在使用在圖5中描述的掩模來(lái)順序地執(zhí)行下述掃描。
5.歐幾里德距離de(x，y，z)的計(jì)算由范數(shù)算子||來(lái)表示。
掩模全體的傳播角現(xiàn)在必須覆蓋3D空間中的所有方向。由此，每個(gè)通過(guò)體積的正向和反向掃描可以通過(guò)第三掃描來(lái)補(bǔ)充，而不是在2D情況中每次掃描的兩個(gè)掩模；因此，需要總共6個(gè)掩模。
通過(guò)考慮不同的鄰元素類型，可獲得不同的3×3×3掩模。如圖5a所示，3×3×3掩?？蓛H使用六個(gè)面鄰元素，并且僅允許在這六個(gè)方向上的局部向量位移。因?yàn)榕c六個(gè)鄰元素相關(guān)聯(lián)的3D向量的符號(hào)分量也被追蹤，所以這種結(jié)構(gòu)導(dǎo)致了3D 6-帶符號(hào)的歐幾里德向量距離變換(EVDT)。這種變換子類型類似于城市一街區(qū)斜切距離變換的3D等價(jià)物。圖5中顯示了備選掩模，其使用更少的(在圖5中4)或更多的(圖5c中為8)pass。
下面詳細(xì)描述用于所述6-帶符號(hào)的EVDT(圖5a)的六次經(jīng)過(guò)的運(yùn)算。
正向掃描在正z-方向上的層之間應(yīng)用慢掃描F1在正y-方向和正x-方向上使用向量掩模 F2在正y-方向和負(fù)x-方向上使用向量掩模 以及F3在負(fù)y-方向和負(fù)x-方向上使用向量掩模 反向掃描在負(fù)z-方向上的層之間應(yīng)用慢掃描B1在負(fù)y-方向和負(fù)x-方向上使用向量掩模 B2在負(fù)y-方向和正x-方向上使用向量掩模 以及B3在正y-方向和正x-方向上使用向量掩模 在任何這些pass中，在3D體積的適當(dāng)角處選擇開(kāi)始點(diǎn)。每次pass的算法如下所述對(duì)于每次掃描F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，B1，B2，B3-鄰域中最小距離的輻角坐標(biāo)(argument coordinates)(kmin,lmin,mmin)=argmin(k,l,m)∈N(x,y,z)|d→(x+k,y+l,z+m)+h→(k,l,m)|]]>-向量距離傳播d→(x,y,z)=d→(x,y,z)+h→(kmin,lmin,mmin)]]>-類標(biāo)記傳播c(x，y，z)＝c(x+kmin，y+lmin，z+mmin)-最接近對(duì)象體元檢索q(x,y,z)=q(x+kmin,y+lmin,z+mmin)=(x,y,z)+d→(x,y,z)=p+d→]]>掩模 中的每項(xiàng)代表向量差，為了達(dá)到鄰域像素的位置必須將該向量差應(yīng)用于中心像素(x，y，z)。
因此，這些掩模傳播了應(yīng)用于背景像素以達(dá)到最接近對(duì)象像素的向量位移。正向和反向經(jīng)過(guò)(pass)的全體將覆蓋所有的3D傳播角。
對(duì)于孤立的對(duì)象像素，從任何背景像素到對(duì)象體元的等距離軌跡將是圓形的，并且?guī)Х?hào)的3D歐幾里德距離場(chǎng)的每個(gè)背景像素將是這樣的向量位移，其在向量被加到體元的當(dāng)前行、列和層數(shù)時(shí)，將會(huì)產(chǎn)生該孤立對(duì)象體元的坐標(biāo)。對(duì)于不規(guī)則3D對(duì)象形狀(比如，表面)，帶符號(hào)的3D歐幾里德距離圖將包含每個(gè)背景體元處的向量位移，其在向量被加到體元的當(dāng)前坐標(biāo)的時(shí)候，將會(huì)產(chǎn)生最接近表面體元的坐標(biāo)，而不管該背景體元是位于該表面的內(nèi)部還是外部。在該距離變換中的向量 的長(zhǎng)度 產(chǎn)生從非對(duì)象體元到最接近對(duì)象體元的歐幾里德距離。
可以考慮其它3×3×3掩模子集和經(jīng)過(guò)(pass)的次數(shù)，或使用更大的掩模例如5×5×5，來(lái)在速度和準(zhǔn)確性之間進(jìn)行權(quán)衡。
各向異性像素或體元尺寸導(dǎo)致各向異性的不均勻的體元尺寸，經(jīng)常在3D圖像采集中出現(xiàn)，其原因在于層間距離與層內(nèi)體元尺寸通常是不同的。
為了解決各向異性采樣問(wèn)題，在距離公式中包含了像素或體元采樣尺寸，該距離公式通過(guò)范數(shù)算子||來(lái)表示，如下的描述分別用于二維或三維de=(Δxsx)2+(Δysy)2]]>de=(Δxsx)2+(Δysy)2+(Δzsz)2,]]>sx，sy為層內(nèi)采樣密度，以及sz為層間采樣密度。
步驟3.2D和3D中的感興趣點(diǎn)選擇裝置1.2D中的感興趣點(diǎn)選擇裝置(圖6)在步驟一的2D分割，以及步驟二的帶符號(hào)距離變換之后，在每個(gè)像素可得到將光標(biāo)點(diǎn)p移向最接近被分割對(duì)象位置q所需應(yīng)用的位移向量?，F(xiàn)在可能將兩種類型的信息存儲(chǔ)到帶符號(hào)的距離圖象中-或者存儲(chǔ)向量Δp＝p-q，對(duì)于2D圖像中的位移，該向量由二-向量分量組成。在尋找最接近位置的時(shí)候，此選項(xiàng)涉及相對(duì)尋址，即，在光標(biāo)位置位于圖像中的位置p時(shí)，從帶符號(hào)的距離圖象中檢索Δp，并且將該相對(duì)向量加到當(dāng)前光標(biāo)位置p以到達(dá)最接近對(duì)象位置q。
-或者立即在p處存儲(chǔ)最接近點(diǎn)的位置q。這樣能夠允許直接尋址，這是因?yàn)樵诠鈽?biāo)位置位于圖像中位置p的時(shí)候，通過(guò)在帶符號(hào)的距離圖象中對(duì)其在p處的分量的簡(jiǎn)單查找獲得了q。
與該步驟相關(guān)聯(lián)的用戶界面交互如下進(jìn)行。例如圖像在應(yīng)用程序中可用的時(shí)侯，預(yù)先計(jì)算感興趣特征圖(比如邊緣或表面)、二值化的分割和向量距離變換?？稍诤笈_(tái)線程中執(zhí)行該預(yù)先處理，這樣仍然允許執(zhí)行應(yīng)用程序的所有其它功能。用戶的喜好可包括開(kāi)關(guān)，用于使能或禁用該應(yīng)用程序中的感興趣點(diǎn)吸引。
當(dāng)POI-吸引啟用時(shí)，并且用戶想要定位POI時(shí)，他/她在圖像中的近似位置處移動(dòng)圖像中的鼠標(biāo)光標(biāo)，并按下鼠標(biāo)左鍵，于是查找到最接近對(duì)象像素并將其在圖像中高亮顯示。或者，當(dāng)鼠標(biāo)在圖像上移動(dòng)時(shí)與當(dāng)前鼠標(biāo)光標(biāo)位置相關(guān)的最接近點(diǎn)，可以被連續(xù)地以某種顏色高亮顯示。當(dāng)用戶觀察到被高亮顯示的點(diǎn)是其所感興趣的點(diǎn)的時(shí)侯，鼠標(biāo)左鍵的點(diǎn)擊會(huì)固定吸引的位置，并且通過(guò)改變感興趣點(diǎn)的顏色將狀態(tài)的改變向用戶發(fā)出信號(hào)。
由于可在整個(gè)圖像上獲得向量距離場(chǎng)，該近似位置可能離預(yù)期位置很大的距離。可以使用鼠標(biāo)右鍵的點(diǎn)擊來(lái)撤銷上一次的選擇；可以使用連續(xù)的右鍵點(diǎn)擊來(lái)依次撤銷每個(gè)以前設(shè)定的點(diǎn)。
為了避免不直觀的行為，將通過(guò)對(duì)位移向量的長(zhǎng)度施加閾值來(lái)限制最大吸引距離；當(dāng)離分割的邊界點(diǎn)太遠(yuǎn)的背景點(diǎn)被選擇的時(shí)候，不發(fā)生吸引并且沒(méi)有最近的對(duì)象點(diǎn)被突出顯示。
當(dāng)連通分量的解剖學(xué)標(biāo)記為可用的時(shí)候，吸引可轉(zhuǎn)向?yàn)閮H選擇預(yù)定解剖學(xué)結(jié)構(gòu)上的點(diǎn)，而忽略圖像中所有鄰接的結(jié)構(gòu)。比如，可以將點(diǎn)的放置限制在X光照片中的特定骨骼上，其中通過(guò)基于模型的分割將骨骼的輪廓進(jìn)行標(biāo)記。從圖像中的解剖學(xué)對(duì)象標(biāo)記的傳播可以獲得沃羅諾圖。所有位于給定的沃羅諾圖單元中的背景像素將吸引具有相同標(biāo)記的對(duì)象像素。對(duì)象像素，相關(guān)的沃羅諾圖單元的區(qū)域像素，或兩者，可以在光標(biāo)位于改該單元內(nèi)時(shí)，共同被高亮顯示，以通知用戶哪個(gè)對(duì)象將被吸引。
2.3D中的感興趣點(diǎn)的選擇(圖9)在處理3D圖像時(shí)，預(yù)處理包括用于識(shí)別感興趣的二值化3D特征的3D分割步驟。先前步驟的帶符號(hào)距離變換現(xiàn)在計(jì)算3-分量向量，該向量需要從光標(biāo)點(diǎn)p向最接近對(duì)象位置q移位。就2D的情況來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在可將兩種類型信息的存儲(chǔ)在三維帶符號(hào)的距離場(chǎng)中-或者存儲(chǔ)向量Δp＝p-q，對(duì)于3D圖像中的位移，該向量由三-向量分量組成。在尋找最接近位置的時(shí)候，此選項(xiàng)涉及相對(duì)尋址，即，在光標(biāo)位置位于圖像中的位置p時(shí)，從帶符號(hào)的距離圖象中檢索Δp，并且將該相對(duì)向量加到當(dāng)前光標(biāo)位置p以到達(dá)最接近對(duì)象位置q。
-或者立即在p處存儲(chǔ)最接近特征體元本身的位置q。這樣能夠允許直接尋址，這是因?yàn)樵诠鈽?biāo)位置位于體積中位置p的時(shí)候，通過(guò)在帶符號(hào)的距離場(chǎng)中對(duì)其在p處的分量的簡(jiǎn)單查找獲得了q。
用戶界面交互對(duì)體積的軸向(A)、冠狀(C)和矢狀(S)橫斷面視圖進(jìn)行操作。3D鼠標(biāo)光標(biāo)采用十字準(zhǔn)線光標(biāo)的形式，一個(gè)光標(biāo)用于一個(gè)視圖。當(dāng)用戶想要選擇某個(gè)感興趣點(diǎn)的時(shí)候，通過(guò)在每個(gè)視圖中移動(dòng)鼠標(biāo)，分別移動(dòng)A、C或S視圖的十字準(zhǔn)線，直到達(dá)到近似位置p＝(x，y，z)。通過(guò)按下鼠標(biāo)左鍵，查找最接近的對(duì)象像素q＝(x′，y′，z′)，并將其在圖像中高亮顯示，同時(shí)使其能夠被應(yīng)用程序用于進(jìn)一步的處理。
為了避免不直觀的行為，可通過(guò)對(duì)位移向量的長(zhǎng)度施加閾值來(lái)限制最大吸引距離；當(dāng)離分割的表面點(diǎn)太遠(yuǎn)的非對(duì)象體元被選擇的時(shí)候，不發(fā)生吸引并且沒(méi)有最近的對(duì)象點(diǎn)被突出顯示?？蓪⑽拗频浇o定視圖方向(A、C或S)上單個(gè)層中的點(diǎn)，以便當(dāng)體積包括小尺寸的復(fù)雜結(jié)構(gòu)(將距離場(chǎng)分割成小3D單元)，并且需要將感興趣點(diǎn)以很高的精度放置在它們之上時(shí)，增強(qiáng)直觀的行為。
當(dāng)連通分量的解剖學(xué)標(biāo)記為可用的時(shí)候，吸引可轉(zhuǎn)向?yàn)閮H選擇預(yù)先定義的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)上的點(diǎn)，而忽略體積中所有鄰接的結(jié)構(gòu)。比如，將點(diǎn)的放置限制到CT血管造影片中的特定血管分支上，其中通過(guò)重建來(lái)標(biāo)記血管樹(shù)，或?qū)Ⅻc(diǎn)的放置限制到MR體積上的特定腦結(jié)構(gòu)上，其中該結(jié)構(gòu)通過(guò)圖譜配準(zhǔn)(atlasregistration)來(lái)標(biāo)記。
類似于2D的情況，當(dāng)連通分量的解剖學(xué)標(biāo)記為可用的時(shí)候，吸引可轉(zhuǎn)向?yàn)閮H選擇在預(yù)先定義解剖學(xué)結(jié)構(gòu)上的體元，而忽略體積中所有鄰接的結(jié)構(gòu)。比如，將點(diǎn)的放置限制到在CT圖像中的特定骨骼上，其中通過(guò)基于模型的分割將骨骼的表面進(jìn)行標(biāo)記。從體積中的解剖學(xué)對(duì)象標(biāo)記的傳播可以獲得沃羅諾圖。所有位于給定的沃羅諾圖單元中的背景體元將吸引具有相同標(biāo)記的對(duì)象體元。象體元，相關(guān)的沃羅諾圖單元的背景體元，或兩者，在光標(biāo)位于該單元內(nèi)部的時(shí)候，可共同被高亮顯示，以通知用戶將吸引哪個(gè)對(duì)象。
測(cè)量工具中的應(yīng)用(圖7)對(duì)于在例如EP-A-1 349 098中所公開(kāi)的診斷測(cè)量工具中的計(jì)算機(jī)輔助的關(guān)鍵測(cè)量點(diǎn)的放置，本發(fā)明是特別有用的。在此，期望的測(cè)量點(diǎn)通常位于例如骨骼的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)的邊界上。當(dāng)前計(jì)算的或數(shù)字X射線照相圖像的分辨率導(dǎo)致圖像尺寸使得圖像不適合于單屏幕，除非該圖象適當(dāng)?shù)匕幢壤s小。然而，用戶通常希望(a)在全分辨率下的原始圖象中選擇單個(gè)像素，以及(b)在骨骼的外層邊界上選擇像素。由于是在全分辨率輸入圖像的基礎(chǔ)上來(lái)計(jì)算距離圖象，雖然圖像鼠標(biāo)指針是在較低分辨率輸入圖像中的近似位置被點(diǎn)擊，但是仍然能夠選擇最接近邊緣點(diǎn)，將其作為全分辨率輸入圖像的單個(gè)像素。由于邊緣檢測(cè)的結(jié)果是將法向分量的自由度幾乎完全減少，在與骨骼邊緣垂直的灰度值輪廓上的吸引位置也將產(chǎn)生更低的用戶間和用戶本身的位置差異。所公開(kāi)方法的第一步驟中的機(jī)器計(jì)算的分割因此使第三步驟中的點(diǎn)選擇客觀化，這與由手動(dòng)選擇導(dǎo)致的容易產(chǎn)生誤差和主觀選擇形成了對(duì)比。通過(guò)在第二步驟中的應(yīng)用向量距離變換來(lái)提供兩個(gè)步驟之間的連接。
對(duì)被吸引的邊界點(diǎn)的切線分量(即，沿著邊緣的位置)的控制較少。這可以通過(guò)小的用戶界面修改來(lái)緩解。當(dāng)按下鼠標(biāo)光標(biāo)并保持的時(shí)候，高亮顯示被吸引的邊界點(diǎn)，但是直到用戶釋放鼠標(biāo)鍵的時(shí)候才會(huì)進(jìn)行存儲(chǔ)。在所有中間時(shí)間，連續(xù)地調(diào)整被吸引的邊界點(diǎn)直到到達(dá)沿著邊界的期望位置，在此之后釋放鼠標(biāo)光標(biāo)。此實(shí)時(shí)交互能力增加了感興趣點(diǎn)最終位置的可信度。
同時(shí)定位、測(cè)量點(diǎn)集的吸引和自動(dòng)生成測(cè)量中的應(yīng)用(圖7)代替依次映射測(cè)量點(diǎn)集中的每個(gè)點(diǎn)，可以通過(guò)組合如EP-A-1 598 778所公開(kāi)的基于錨點(diǎn)的映射方法以及本發(fā)明所公開(kāi)的感興趣點(diǎn)吸引方法，預(yù)先定位一組點(diǎn)以及將其向它們?cè)趫D像中最終的位置吸引。
在EP-A-1 598 778中，公開(kāi)了基于模型的幾何映射，借此相對(duì)于模型錨定幾何對(duì)象的集合，對(duì)需要被映射到圖像中的幾何對(duì)象進(jìn)行編碼。在所公開(kāi)的優(yōu)選實(shí)施例中，錨定對(duì)象為關(guān)鍵用戶點(diǎn)。用戶在圖像中手工映射模型錨定對(duì)象，其數(shù)量通常是非常少的。隨后在模型錨定對(duì)象和用戶繪制模型錨定對(duì)象之間，建立幾何映射變換。比如，至少兩個(gè)錨點(diǎn)定義線性歐幾里德相似性映射，至少三個(gè)錨點(diǎn)定義仿射映射，以及至少四個(gè)錨點(diǎn)定義射影映射。在由模型錨定對(duì)象定義的坐標(biāo)系中，指定所有需要被映射的幾何對(duì)象。在圖像中定位模型錨定對(duì)象后，對(duì)所有需要映射的幾何對(duì)象運(yùn)用幾何變換。最終，根據(jù)所有被映射對(duì)象的定義參數(shù)的值，在目標(biāo)圖像中繪制所有被映射對(duì)象。在此實(shí)施例中，點(diǎn)選擇裝置由(a)模型坐標(biāo)系中被編碼的點(diǎn)，以及(b)基于模型-目標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系在目標(biāo)圖像中進(jìn)行的自動(dòng)映射，來(lái)表示。例如在EP-A-1 349 098中所述的測(cè)量應(yīng)用的情況下，所有圖形測(cè)量對(duì)象基于關(guān)鍵測(cè)量點(diǎn)構(gòu)造，它們的定義參數(shù)為點(diǎn)的坐標(biāo)。根據(jù)本發(fā)明的方法，當(dāng)獲得錨點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系并且計(jì)算模型-到-目標(biāo)變換的時(shí)候，將所有在給定坐標(biāo)系中定義的點(diǎn)同時(shí)映射到目標(biāo)圖像中，并且通過(guò)隨后向它們最接近的計(jì)算的邊界位置的吸引，來(lái)接收它們的最終映射的位置。
利用附加的約束來(lái)增加吸引點(diǎn)位置的正確率。
例如幾何約束為位移的長(zhǎng)度，使其低于某一閾值Td以避免吸引的點(diǎn)離由錨點(diǎn)映射來(lái)暗示的初始位置太遠(yuǎn)，其中所述位移長(zhǎng)度是距離變換建議的。如果該位移長(zhǎng)度大于Td，則第一建議為保持初始位置，并且手動(dòng)地拖拽這樣的點(diǎn)到它們最終期望的位置上。這樣的情況可能會(huì)發(fā)生在全-腿檢查中的低對(duì)比度髖關(guān)節(jié)層上。可同時(shí)將位置約束應(yīng)用于點(diǎn)對(duì)。比如，脛骨臺(tái)中間部分上的點(diǎn)可連接到中間股骨骨節(jié)上的點(diǎn)，這通過(guò)強(qiáng)制使前者的位置與后者位置距離最短而仍然位于脛骨臺(tái)的對(duì)象邊緣上來(lái)實(shí)現(xiàn)。
光度學(xué)約束為被吸引點(diǎn)的邊緣的取向在一些角范圍內(nèi)。對(duì)于禁止朝著更鄰近骨骼的最接近邊緣的吸引來(lái)說(shuō)，此約束是有用的，這種情況在全腿檢查中的脛骨干骺端的側(cè)向外層部分以及腓骨干骺端的中間外層部分的層次中出現(xiàn)。
測(cè)量依賴關(guān)系圖(MDG)，如EP-A-1 349 098所公開(kāi)的，為內(nèi)部信息模型，其確保所有依賴性測(cè)量對(duì)象的完全計(jì)算以及它們的測(cè)量對(duì)象圖形構(gòu)造是自動(dòng)生成的。在自動(dòng)計(jì)算的感興趣邊界點(diǎn)是錯(cuò)誤的或不存在的的情況下，用戶可以以圖形方式改進(jìn)或改變被吸引的感興趣點(diǎn)，例如通過(guò)將其向預(yù)期的位置拖拽。當(dāng)這些關(guān)鍵測(cè)量點(diǎn)中的一個(gè)已經(jīng)該變了其位置的時(shí)候，MDG的連續(xù)操作將能夠?qū)崿F(xiàn)所有可應(yīng)用的測(cè)量結(jié)果以及測(cè)量圖形的實(shí)時(shí)調(diào)整。
在半自動(dòng)邊界追蹤中的應(yīng)用(圖8)單獨(dú)的感興趣點(diǎn)的選擇可構(gòu)建成循環(huán)，以存儲(chǔ)與感興趣特征相關(guān)聯(lián)的連續(xù)的吸引點(diǎn)，其中感興趣特征具有二值化的曲線形狀(例如邊緣、脊、峰線)。在該半自動(dòng)操作方式中，在用戶的控制下能夠捕獲解剖對(duì)象的完整邊界。
用戶界面交互在這個(gè)應(yīng)用中如下所述。當(dāng)用戶按下鼠標(biāo)左鍵并保持的時(shí)候，將當(dāng)前被吸引的感興趣點(diǎn)被高亮顯示為有色的點(diǎn)，例如，指示高亮顯示將被接受為有效輪廓點(diǎn)的綠色。然后，在將鼠標(biāo)沿著預(yù)期的解剖輪廓拖拽的時(shí)候，檢索與圖像中鼠標(biāo)光標(biāo)路徑的像素位置相關(guān)的所有感興趣點(diǎn)，將其加到邊界像素當(dāng)前列表的尾部，并且將其以綠色顯示在圖像中。在向錯(cuò)誤的邊界像素的不正確吸引的情況中，用戶可僅僅通過(guò)回到圖像中，同時(shí)仍然保持按下鼠標(biāo)左鍵，即可撤銷所選的邊界點(diǎn)。當(dāng)吸引感興趣點(diǎn)在向前經(jīng)過(guò)(pass)中被吸引且存儲(chǔ)在列表中的時(shí)候，可將感興趣點(diǎn)從列表中去除。釋放鼠標(biāo)左鍵使得停止將被吸引的點(diǎn)加到列表中。用戶現(xiàn)在可能希望，通過(guò)按壓切脫離放鍵(toggling escapebutton)，來(lái)暫時(shí)地切換到完全手動(dòng)的模式，在該模式中只存儲(chǔ)圖像中鼠標(biāo)光標(biāo)的位置而不存儲(chǔ)被吸引的位置。在此手動(dòng)模式中，被吸引位置可仍然以其它顏色(比如紅色，其表示不再進(jìn)一步使用該被吸引的點(diǎn))來(lái)高亮顯示，直到用戶注意到感興趣點(diǎn)吸引又提供了正確的結(jié)果。點(diǎn)擊脫離鍵將用戶帶回使用自動(dòng)尋找最接近吸引點(diǎn)的模式。
從距離變換的操作方式可以清楚看出，圖像中鼠標(biāo)光標(biāo)的手動(dòng)(用戶追蹤)路徑不必遵循確切的解剖邊界，實(shí)際中甚至對(duì)于有經(jīng)驗(yàn)的用戶來(lái)說(shuō)，獲得確切的解剖邊界也是非常困難的。反而，由于通過(guò)對(duì)圖像的數(shù)據(jù)處理算法操作來(lái)計(jì)算感興趣物的特征，確保了連續(xù)的被吸引位置的正確序列；通過(guò)距離變換查找到感興趣特征的位置，并在用戶接口的控制下將其顯示在圖像中。
在該追蹤操作中，因?yàn)榭捎玫奈c(diǎn)在圖像中可見(jiàn)，所以計(jì)算得到的感興趣特征(例如邊緣)可被重疊到圖像上以更快地加速追蹤操作。
可將該半自動(dòng)邊界追蹤應(yīng)用于單個(gè)醫(yī)學(xué)圖像(例如數(shù)字x射線照片)，以分割一個(gè)或多個(gè)解剖學(xué)結(jié)構(gòu)，或?qū)⑵溥\(yùn)用到3D圖像的一系列片層，以分割由一組連續(xù)片層上的一組輪廓表示的體積。在后一情況中，通過(guò)僅對(duì)當(dāng)前片層上的感興趣特征應(yīng)用2D距離變換，可將吸引設(shè)置成僅僅向包含在當(dāng)前片層中的感興趣點(diǎn)吸引。
在3D圖像中，最好的病理描繪不能在原始采集的片層中實(shí)現(xiàn)，而是在貫穿所采集體積的任意角度的片層中實(shí)現(xiàn)。如此導(dǎo)出的片層的計(jì)算能夠通過(guò)現(xiàn)有技術(shù)，即通常所說(shuō)的多平面重組(Multi-Planar Reformation(MPR))來(lái)實(shí)現(xiàn)。默認(rèn)的是，MPR圖像在軸向、冠狀和矢狀方向上橫斷體積。同時(shí)顯示這三個(gè)圖像，并且由于它們相互正交的事實(shí)，它們?cè)隗w積中形成了局部坐標(biāo)系。因此MPR顯示也能夠用于強(qiáng)調(diào)患者中病理的確切位置。
當(dāng)局部坐標(biāo)系圍繞一個(gè)軸旋轉(zhuǎn)的時(shí)候，將得到的MPR稱為傾斜。所有的這三個(gè)面被自動(dòng)地同步以使它們總保持相互正交。通過(guò)圍繞第二個(gè)軸旋轉(zhuǎn)該系統(tǒng)，該MPR成為雙重傾斜，其允許具有任意取向的剖面貫穿體積。這樣允許甚至更復(fù)雜形狀的對(duì)象的確切描繪。每個(gè)MPR平面通過(guò)顯示交叉線，顯示兩個(gè)其它平面的位置。用戶交互簡(jiǎn)單且直觀通過(guò)移動(dòng)交叉線，相應(yīng)MPR平面的位置被改變。在交互過(guò)程中，交互地更新所有MPR平面，以允許快速和直觀的處理。
在每個(gè)MPR平面中，可執(zhí)行如距離和角度的2D測(cè)量。能夠通過(guò)鼠標(biāo)光標(biāo)初始定位組成測(cè)量點(diǎn)，并且使用應(yīng)用于MPR平面中的(多個(gè))對(duì)象的快速向量距離場(chǎng)計(jì)算方法，將這些組成測(cè)量點(diǎn)向當(dāng)前MPR平面中的它們最接近對(duì)象點(diǎn)吸引。
用于構(gòu)建分割模型的計(jì)算機(jī)輔助界標(biāo)編輯中的應(yīng)用感興趣點(diǎn)吸引的其它應(yīng)用在構(gòu)建分割模型的領(lǐng)域中，如EP05107903.6和EP05107907.7所公開(kāi)的，在基于模型的分割中使用這些分割模型。在此，可以從圖像數(shù)據(jù)中得到許多明確定義的解剖學(xué)界標(biāo)的位置、位置的關(guān)系和光亮度特征。這些解剖學(xué)界標(biāo)通常與特定的圖像特征(例如邊緣或脊)相一致。模型構(gòu)造通常包括在圖像中選擇具有高位置精度的多個(gè)界標(biāo)點(diǎn)的手動(dòng)步驟。因此，顯然的，感興趣點(diǎn)吸引的計(jì)算機(jī)輔助方法對(duì)于使界標(biāo)選擇的自動(dòng)化和客觀化是有用的。需要自動(dòng)化方面來(lái)增加選擇點(diǎn)的速度，需要準(zhǔn)確性方面來(lái)增強(qiáng)定位的準(zhǔn)確性，以及減少位置的用戶自身和用戶之間的可變性。由于預(yù)先計(jì)算每個(gè)非對(duì)象像素或體元的最接近點(diǎn)并將其作為查詢條目存儲(chǔ)，當(dāng)前所公開(kāi)的點(diǎn)吸引的方法提供了實(shí)時(shí)的響應(yīng)，并同時(shí)保證了從所計(jì)算的圖像特征獲取的位置準(zhǔn)確性。
權(quán)利要求
1.一種在數(shù)字圖像中向?qū)ο笙袼匚信d趣點(diǎn)的方法，包括以下步驟-執(zhí)行對(duì)象分割，得到所述圖像的對(duì)象像素和背景像素的基于輪廓的或基于區(qū)域的表示，-計(jì)算向量距離變換圖像，其包括每個(gè)背景像素向最接近的所述對(duì)象像素的向量位移，-通過(guò)將所述向量位移加到所述背景像素，為給定的背景像素確定最接近的對(duì)象像素，-向著所確定的最接近對(duì)象像素吸引所述感興趣點(diǎn)。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于顯示所述感興趣點(diǎn)。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于預(yù)先計(jì)算和存儲(chǔ)所述向量位移。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于預(yù)先定義和存儲(chǔ)對(duì)象的類標(biāo)記。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于當(dāng)確定所述最接近對(duì)象像素時(shí)，考慮所述類標(biāo)記。
6.一種適于在顯示的數(shù)字圖像中進(jìn)行感興趣點(diǎn)吸引的用戶界面，其包括-用于指示并顯示第一像素位置q的裝置，-遠(yuǎn)程傳遞裝置，通過(guò)在位置q加上從向量距離變換圖像中檢索到的向量位移v，從所指示的第一像素位置q向位于最接近對(duì)象像素位置p的第二像素位置，遠(yuǎn)程傳遞所述像素位置，-用于顯示被遠(yuǎn)程傳遞的位置的裝置。
7.一種計(jì)算機(jī)可讀載體介質(zhì)，包括適用于執(zhí)行權(quán)利要求1中步驟的計(jì)算機(jī)可執(zhí)行程序代碼。
全文摘要
一種用于在數(shù)字圖像中將感興趣點(diǎn)向?qū)ο笙袼匚姆椒?，首先?zhí)行對(duì)象分割，得到所述圖像的對(duì)象像素和背景像素的、基于輪廓的或基于區(qū)域的表示。接著，計(jì)算向量距離變換圖像，其包括每個(gè)背景像素向最接近的所述對(duì)象像素的向量位移，以及通過(guò)將所述向量位移加到所述背景像素上，為給定的背景像素確定最接近的對(duì)象像素。最后，向所確定的最接近對(duì)象像素吸引所述感興趣點(diǎn)。
文檔編號(hào)G06T5/00GK101075346SQ20061013093
公開(kāi)日2007年11月21日 申請(qǐng)日期2006年11月23日 優(yōu)先權(quán)日2005年11月23日
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