国产精品1024永久观看,大尺度欧美暖暖视频在线观看,亚洲宅男精品一区在线观看,欧美日韩一区二区三区视频,2021中文字幕在线观看

  • <option id="fbvk0"></option>
    1. <rt id="fbvk0"><tr id="fbvk0"></tr></rt>
      <center id="fbvk0"><optgroup id="fbvk0"></optgroup></center>
      <center id="fbvk0"></center>

      <li id="fbvk0"><abbr id="fbvk0"><dl id="fbvk0"></dl></abbr></li>

      用于在3d圖像中描繪預(yù)定結(jié)構(gòu)的方法

      文檔序號:6569643閱讀:298來源:國知局
      專利名稱:用于在3d圖像中描繪預(yù)定結(jié)構(gòu)的方法
      用于在3D圖像中描繪預(yù)定結(jié)構(gòu)的方法本發(fā)明涉及一種用于在3D圖像中描繪預(yù)定結(jié)構(gòu),例如胸骨的系統(tǒng)和方 法,目的在于實現(xiàn)可視化和/或分割任務(wù)性能的改善。例如可以在醫(yī)學(xué)檢查 期間借助于x射線計算機斷層攝影(CT)、磁共振(MR)或超聲(US)模 態(tài)生成3D圖像。在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域中,已經(jīng)開發(fā)出各種系統(tǒng)用于生成個體的各種解剖結(jié) 構(gòu)的醫(yī)學(xué)圖像,以便篩查和評估醫(yī)學(xué)狀態(tài)。例如,可以用CT成像系統(tǒng)獲得 患者感興趣區(qū)域(ROI)的一組橫斷面圖像或二維(2D)"分割",以便對 器官和其它解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行成像。CT模態(tài)通用于診斷疾病,因為這種模態(tài)提 供的精確圖像示出了諸如器官、軟組織和骨骼的各種解剖結(jié)構(gòu)的尺寸、形 狀和位置,并使人能夠更精確地對諸如癌癥、息肉等的病變和異常解剖結(jié) 構(gòu)做出評估。另一種非常常見的做法是執(zhí)業(yè)醫(yī)師向靶器官注入造影劑,這是因為這 種增強使得器官更容易可視化或分割進(jìn)行定量測量。存在于例如胸部中的大的骨性結(jié)構(gòu),像肋骨和脊柱常常會分散觀察者 的注意力并干擾分割和可視化應(yīng)用,使得分割和可視化算法可能不正確地 工作。 一種克服這種問題的自然方法是在繼續(xù)檢査之前從圖像中去除這種 骨性結(jié)構(gòu)。例如,國際專利申請?zhí)朩O2004/111937描述了用于此目的的一 種描繪感興趣結(jié)構(gòu)的方法,包括將3D可變形模型擬合到感興趣結(jié)構(gòu)的邊 界。不過,上述注入的造影劑常常使得靶器官具有非常相似的圖像特征, 這可能會有礙于從圖像精確地"去除骨骼"。因此,本發(fā)明的目的是提供一種在3D圖像中自動描繪預(yù)定結(jié)構(gòu)的改進(jìn) 方法,憑借該方法可將所述預(yù)定結(jié)構(gòu)與圖像中具有相同或相似圖像特征的 其它結(jié)構(gòu)區(qū)分開。根據(jù)本發(fā)明,本文提供了一種在人體體積的三維圖像中描繪預(yù)定結(jié)構(gòu) 的方法,該方法包括如下步驟 -在圖像中識別參考部分;-在包括所有部分的圖像中,識別具有與預(yù)定結(jié)構(gòu)基本相同的圖像特征的感興趣區(qū)域,所有部分包括預(yù)定結(jié)構(gòu);-在圖像中相對于參考部分定位表示預(yù)定結(jié)構(gòu)的可變形模型;以及 -執(zhí)行變形過程,以便將可變形模型擬合到感興趣區(qū)域,從而描繪出其 中的預(yù)定結(jié)構(gòu)。因而,利用公知的可變形模型技術(shù),可以將己知的解剖學(xué)知識有效地 表達(dá)為初始幾何模型,以大致模擬待提取的預(yù)定結(jié)構(gòu),其中,將模型擬合 到包括預(yù)定結(jié)構(gòu)的圖像中區(qū)域的變形過程然后使人能夠精確描繪出預(yù)定結(jié) 構(gòu)。如果有兩個具有類似圖像特征的結(jié)構(gòu), 一個至少部分地包圍或覆蓋另 一個,那么根據(jù)本發(fā)明,利用可變形模型可以將結(jié)構(gòu)之一 (內(nèi)部結(jié)構(gòu)或外 部結(jié)構(gòu))分割出來,從而無須處理另一個將其提取出來。在一個示范性實施例中,例如,如果參考圖像為CT圖像,則可以借助 于閾值比較識別參考部分和/或感興趣區(qū)域,其中,采用不同的灰度閾值來 分別識別參考部分和/或感興趣區(qū)域。不過,本領(lǐng)域的技術(shù)人員將會知道其 它分割技術(shù),并且本發(fā)明未必有意限制于這一方面。在一個示范性實施例 中,預(yù)定結(jié)構(gòu)可以包括骨骼,而感興趣區(qū)域可以包括骨骼和一個或多個對 比增強的組織結(jié)構(gòu)。在一個示范性實施例中,可變形模型包括網(wǎng)格。本發(fā)明拓展到一種用于在人體體積的三維圖像中描繪預(yù)定結(jié)構(gòu)的圖像 處理設(shè)備,該裝置包括用于接收關(guān)于三維圖像的圖像數(shù)據(jù)的裝置和處理裝 置,該處理裝置配置成-在圖像中識別參考部分;-在包括所有部分的圖像中,識別具有與預(yù)定結(jié)構(gòu)基本相同的圖像特征的感興趣區(qū)域,所有部分包括預(yù)定結(jié)構(gòu);-在圖像中相對于參考部分定位表示預(yù)定結(jié)構(gòu)的可變形模型;以及 -執(zhí)行變形過程,以便將可變形模型擬合到感興趣區(qū)域,從而描繪出其中的預(yù)定結(jié)構(gòu)。5優(yōu)選地,該裝置還包括用于提取所述預(yù)定結(jié)構(gòu)的裝置,從而從所述三 維圖像中描繪出所述預(yù)定結(jié)構(gòu)進(jìn)行顯示。該圖像處理設(shè)備可以包括放射治 療計劃設(shè)備、放射治療設(shè)備、工作站、計算機或個人計算機。換言之,可 以用相應(yīng)調(diào)整的工作站、計算機或個人計算機實現(xiàn)該圖像處理設(shè)備。而且, 該圖像處理設(shè)備可以是放射治療計劃設(shè)備中不可或缺的部分,該放射治療計劃設(shè)備例如特別適于MD執(zhí)行放射治療計劃。為此,例如,該放射治療 計劃設(shè)備可以適于采集診斷數(shù)據(jù),例如來自掃描器的CT圖像。而且,該圖 像處理設(shè)備可以是放射治療設(shè)備中不可或缺的部分。這種放射治療設(shè)備可 以包括輻射源,可以用輻射源采集診斷數(shù)據(jù)并向感興趣結(jié)構(gòu)施加輻射。因此,根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例,適于執(zhí)行本發(fā)明的處理器或圖像 處理設(shè)備可以集成到放射治療(計劃)設(shè)備或是其一部分,該放射治療(計 劃)設(shè)備例如是WO 01/45562-A2和US 6466813中所公開的設(shè)備。本發(fā)明還拓展到一種用于在人體體積的三維圖像中描繪預(yù)定結(jié)構(gòu)的軟 件程序,其中,該軟件程序令處理器執(zhí)行一種方法,該方法包括如下步驟-在所述圖像中識別參考部分;-在包括所有部分的所述圖像中識別感興趣區(qū)域,包括 -在所述圖像中相對于所述參考部分定位表示所述預(yù)定結(jié)構(gòu)的可變形 模型;以及-執(zhí)行變形過程,以便將所述可變形模型擬合到所述感興趣區(qū)域,從而 描繪出其中的所述預(yù)定結(jié)構(gòu)。因而,上述目的是通過提供如下方法實現(xiàn)的,該方法利用有關(guān)預(yù)定結(jié) 構(gòu)形狀的已知解剖學(xué)知識與可變形模型技術(shù)一起在3D (例如CT)圖像中 描繪出諸如胸部中的骨性結(jié)構(gòu)(胸骨、肋骨等)的預(yù)定結(jié)構(gòu),從而能夠完 全自動地從圖像中識別并提取這種結(jié)構(gòu)。這種創(chuàng)想法基于如下假設(shè),艮卩, 對于(例如)胸部CT圖像而言,在胸廓內(nèi)定位對比增強的感興趣器官。因 此,從人體外部開始(初始化)并朝骨骼吸引的可變形模型將僅描繪出胸 廓和脊柱,而不是內(nèi)部對比增強的結(jié)構(gòu)。本發(fā)明的這些及其它方面將參考本文所描述的實施例而變得明顯且得 到闡述。現(xiàn)在將僅通過舉例的方式并參照附圖描述本發(fā)明的實施例,在附圖中

      圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個示范性實施例的圖像處理設(shè)備的示意圖,
      其用于執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明一個示范性實施例的方法;
      圖2是示出了根據(jù)本發(fā)明一個示范性實施例的方法的主要步驟的示意
      流程圖;以及
      圖3a和3b示出了在利用根據(jù)本發(fā)明一個示范性實施例的方法去除胸 骨和脊柱之前(a)和之后(b)胸部的示范性閾值圖像。
      圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的圖像處理設(shè)備的示范性實施例,其用于執(zhí)行 根據(jù)本發(fā)明的方法的示范性實施例。圖1所示的圖像處理設(shè)備包括連接到 存儲器2的中央處理單元(CPU)或圖像處理器l,存儲器2用于存儲至少 一幅人體體積的三維圖像、 一個或多個描繪所需的預(yù)定結(jié)構(gòu)的可變形模型 以及變形參數(shù)。圖像處理器1可以連接到多個輸入/輸出網(wǎng)絡(luò)和諸如MR設(shè) 備或CT設(shè)備或超聲掃描器的診斷設(shè)備。圖像處理器1還連接到顯示設(shè)備4 (例如,計算機監(jiān)視器),顯示裝置4用于顯示圖像處理器1中計算或修改 的信息或圖像。操作者可以經(jīng)由鍵盤5和/或其它圖1中未示出的輸入/輸出 設(shè)備與圖像處理器1進(jìn)行交互。
      參照附圖的圖2,示出了根據(jù)本發(fā)明一個示范性實施例在3D圖像中描 繪預(yù)定結(jié)構(gòu)的方法主要步驟的流程圖。在第一步S1中,獲得受檢者胸部的 三維CT圖像。接著,在步驟S2中,采用公知的圖象處理技術(shù)在該3D圖 像中提取肺。CT圖像實質(zhì)上是定量的(即可以將每個體素的灰度值與諸如 骨骼、空氣、軟組織的組織類型關(guān)聯(lián)起來),從而可以利用相對簡單的灰度 閾值[HIK閾值1 (典型為-400) ~>對象l]來識別組織部分(其表示未對比 增強的肺)。類似地,在第三步S3中,可以利用不同的灰度閾銜HIK閾值 2 (典型為+200)—對象2]提取骨骼和對比增強的部分(其與骨骼具有非常 類似的圖像特征,因此具有與骨骼相當(dāng)?shù)幕叶戎?。
      在步驟S4中,相對于肺(對象l)將初始(預(yù)定)可變形解剖模型自 動居中放置并對準(zhǔn)—網(wǎng)格l,并且在步驟S5中,利用從粗到細(xì)的變形方法 自動將網(wǎng)格1擬合到對象2。通常,可變形模型是一類通過能量函數(shù)控制的 能量最小化表面。該能量函數(shù)具有兩個部分內(nèi)部能量和外部能量。內(nèi)部能量表征由于彈性和彎曲形變而造成的表面能量。外部能量表征為將模型 向著諸如邊緣的圖像特征吸引的圖像力。
      通常用由坐標(biāo)為A的v個頂點和;v個面構(gòu)成的網(wǎng)格表示可變形模型。 為了將網(wǎng)格調(diào)整成與二維圖像中的感興趣結(jié)構(gòu)相匹配,使用迭代程序,其 中每次迭代由表面探測步驟和網(wǎng)格變形步驟構(gòu)成。網(wǎng)格變形受二階(牛頓) 發(fā)展方程支配,可以針對離散網(wǎng)格將該方程重新寫為如下形式
      <formula>formula see original document page 8</formula>(i) 外部能量^向著在表面探測步驟中獲得的表面片驅(qū)動網(wǎng)格。內(nèi)部能量&限
      制網(wǎng)格的靈活性。參數(shù)a和J3為每一項的相對影響加權(quán),Y表示慣性系數(shù)。該 方程對應(yīng)于慣性正則化力和數(shù)據(jù)吸引力之間的平衡??梢岳萌缦碌娘@式 離散化方案將該方程在時間t上進(jìn)行離散化-
      <formula>formula see original document page 8</formula> (2) 現(xiàn)在該算法的不同要素在下文中進(jìn)行描述 _表面探測
      為了進(jìn)行表面探測,沿著頂點法線",執(zhí)行搜索,以找到具有特征值^;僅)
      和到頂點X,的距離《的最佳組合的點《。
      <formula>formula see original document page 8</formula> (3 )
      參數(shù)/定義了搜索輪廓長度,參數(shù)5為兩個相繼點之間的距離,參數(shù)D控 制著距離信息和特征值的加權(quán)。例如,可以將量
      <formula>formula see original document page 8</formula>(4)
      用作特征,其中g(shù)^表示在點^處的圖像梯度。相對于周圍結(jié)構(gòu),根據(jù)感興 趣結(jié)構(gòu)的亮度選擇正負(fù)號。
      _外部能量
      類似于迭代最近點算法,可以使用頂點K的外部能量
      <formula>formula see original document page 8</formula> (5)
      如從以上方程所知的,外部能量基于可變形模型和特征部分(即感興趣結(jié) 構(gòu)的邊界)之間的距離。
      _內(nèi)部能量
      表面的正則性僅受每個頂點的單純形角度(()控制。單純形角度相對于由其三個相鄰元素定義的平面對頂點的仰角編碼。內(nèi)力具有以下表達(dá)式
      尸內(nèi),A (6)
      其中,x;是在內(nèi)力影響下將當(dāng)前頂點位置向其牽引的點。因此可以根據(jù)對這 種點的單純形角度設(shè)置的條件設(shè)計不同類型的內(nèi)力。此外,我們通常這樣 設(shè)置這種點的度量參數(shù),使得其在相鄰元素平面上的投影是相鄰元素的等 角點。
      然后利用方程(2)通過其頂點的迭代變形執(zhí)行網(wǎng)格發(fā)展。
      H. Delingette在Proc, of the International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CPVR ,94),美國西雅圖1994年6月20-24日的文 章"Simplex Meshes: A General Representation for 3D Shape Reconstruction",
      其以引用方式并入本文中。
      最后,在步驟S5中,從圖像4對象3提取出位于網(wǎng)格2之內(nèi)給定范圍 的骨性結(jié)構(gòu)(來自對象2)。
      因而,在上述示范性方法中,步驟S1、 S2和S5包括基本的圖像處理 技術(shù)。步驟S3和S4需要使用通用的離散可變形模型,例如上述的可變形 模型。利用可變形模型技術(shù),可以將已知的解剖學(xué)知識有效地表達(dá)為初始 幾何模型,以大致模擬待提取的結(jié)構(gòu)(例如在這種情況下的胸廓和脊柱) 以及適當(dāng)?shù)淖冃螀?shù)(即非常剛性的模型、保持整體變形的形狀)。
      圖3中示出了去除骨骼之前(a)和之后(b)的示范性閾值圖像。在 圖3b中,可以清楚地看出對比增強的結(jié)構(gòu),而在圖3a的圖像中它們基本 被隱藏而看不到。
      應(yīng)當(dāng)指出的是,上述實施例是為了說明而不是限制本發(fā)明,本領(lǐng)域的 技術(shù)人員在不脫離權(quán)利要求書限定的發(fā)明范圍的情況下將能夠設(shè)計很多替 代實施例。在權(quán)利要求書中,不應(yīng)將任何置于括號中的附圖標(biāo)記視為限制 權(quán)利要求。"包括"等詞不排除在任何權(quán)利要求或作為整體的說明書中所列 的元件或步驟之外還存在其他元件或步驟。元件的單數(shù)引用不排除這種元 件的復(fù)數(shù)引用,反之亦然??梢岳冒ㄈ舾刹煌挠布约袄眠m 當(dāng)編程的計算機實現(xiàn)本發(fā)明。在枚舉了若干裝置的設(shè)備權(quán)利要求中,可以 將這些裝置中的一些實現(xiàn)為同一件硬件。在互不相同的從屬權(quán)利要求中提 到某些度量這一簡單事實不表示不能出于有利的目的使用這些度量的組
      權(quán)利要求
      1、一種在人體體積的三維圖像中描繪預(yù)定結(jié)構(gòu)的方法,所述方法包括如下步驟-在所述圖像中識別參考部分;-在包括所有部分的所述圖像中,識別具有與所述預(yù)定結(jié)構(gòu)基本相同的圖像特征的感興趣區(qū)域,所述所有部分包括所述預(yù)定結(jié)構(gòu);-在所述圖像中相對于所述參考部分定位表示所述預(yù)定結(jié)構(gòu)的可變形模型;以及-執(zhí)行變形過程,以便將所述可變形模型擬合到所述感興趣區(qū)域,從而描繪出其中的所述預(yù)定結(jié)構(gòu)。
      2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述可變形模型包括網(wǎng)格。
      3、 一種用于在人體體積的三維圖像中描繪預(yù)定結(jié)構(gòu)的圖像處理設(shè)備, 所述設(shè)備包括用于接收關(guān)于所述三維圖像的圖像數(shù)據(jù)的裝置和處理裝置, 所述處理裝置配置成-在所述圖像中識別參考部分;-在包括所有部分的所述圖像中識別感興趣區(qū)域(53),所述感興趣區(qū) 域包括所述預(yù)定結(jié)構(gòu),且具有與所述預(yù)定結(jié)構(gòu)基本相同的圖像特征;-在所述圖像中相對于所述參考部分定位表示所述預(yù)定結(jié)構(gòu)的可變形 模型;以及-執(zhí)行變形過程,以便將所述可變形模型擬合到所述感興趣區(qū)域,從而 描繪出其中的所述預(yù)定結(jié)構(gòu)。
      4、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的設(shè)備,還包括用于提取所述預(yù)定結(jié)構(gòu)的裝置, 從而從所述三維圖像描繪出所述預(yù)定結(jié)構(gòu)進(jìn)行顯示。
      5、 一種用于在人體體積的三維圖像中描繪預(yù)定結(jié)構(gòu)的軟件程序,其中, 所述軟件程序令處理器執(zhí)行一種方法,該方法包括如下步驟-在所述圖像中識別參考部分;-在包括所有部分的所述圖像中識別感興趣區(qū)域,所述感興趣區(qū)域包括 所述預(yù)定結(jié)構(gòu),且具有與所述預(yù)定結(jié)構(gòu)基本相同的圖像特征;-在所述圖像中相對于所述參考部分定位表示所述預(yù)定結(jié)構(gòu)的可變形 模型;以及-執(zhí)行變形過程,以便將所述可變形模型擬合到所述感興趣區(qū)域,從而 描繪出其中的所述預(yù)定結(jié)構(gòu)。
      全文摘要
      一種用于在人體體積的3D圖像中描繪人體結(jié)構(gòu)的方法。通過閾值比較或其它圖像分割技術(shù)來識別非對比增強的組織(參考)結(jié)構(gòu)以及包括骨性結(jié)構(gòu)和對比增強的結(jié)構(gòu)的區(qū)域(S2,S3)??勺冃文P痛笾卤硎鞠鄬τ趨⒖冀Y(jié)構(gòu)對準(zhǔn)并居中設(shè)置的骨性結(jié)構(gòu)(S4),然后相對于包括骨性結(jié)構(gòu)的圖像中區(qū)域使該模型變形(S5),以便將模型擬合到該區(qū)域并由此在圖像中描繪出骨性結(jié)構(gòu)。
      文檔編號G06T5/00GK101310305SQ200680042614
      公開日2008年11月19日 申請日期2006年11月15日 優(yōu)先權(quán)日2005年11月18日
      發(fā)明者F·拉法格, J-M·魯埃, M·弗拉德金 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司
      網(wǎng)友詢問留言 已有0條留言
      • 還沒有人留言評論。精彩留言會獲得點贊!
      1