专利名称：对用于定量分析的气道和动脉进行分组的系统和方法
技术领域：
本发明涉及医学图像处理，并且更特别地涉及用于对用于进行定量分析的气道和动脉进行分组的系统和方法。
背景技术：
本申请要求于2005年9月16日提交的美国临时申请No.60/717,669的权益，该临时申请的副本在此引入作为参考。
支气管扩张是一种损害和削弱支气管壁的病症，从而引起支气管气道变成永久性地扩张。支气管扩张通过支气管和动脉直径的变化显现出来。例如，在受支气管扩张影响的肺中，气道管腔未能逐渐变细，而在健康的肺中，气道直径随着随后的生成(generation)变得越来越小。由于支气管树平行于肺动脉，并且在健康的肺中，气道具有与伴随的动脉近似相同的直径，所以支气管-动脉比率的变化可作为存在支气管扩张的指标。
为了诊断这些变化，使用高分辨率计算机断层扫描(HRCT)来采集患者数据。例如，利用HRCT能评价气道/动脉直径，因为HRCT允许采集近各向同性的数据。然而，在没有计算机辅助的情况下，医生很难识别包括异常支气管-动脉比率的气道/动脉对。此外，HRCT数据集中的每个患者的大量的切片也使医生很难评价支气管扩张的程度。
发明内容
在本发明的示范性实施例中，一种用于对气道和动脉对进行分组的方法包括计算气道的二维(2D)横截面；在2D横截面中识别高强度区域；计算每个高强度区域的第一指标，其中该第一指标是高强度区域相对于气道的方向量度(orientation measure)；计算每个高强度区域的第二指标，其中该第二指标是高强度区域的圆形度量度(circularity measure)；计算每个高强度区域的第三指标，其中该第三指标是高强度区域相对于气道的接近度量度；对每个高强度区域的第一至第三指标进行求和，以获得每个高强度区域的得分；以及基于其得分确定哪个高强度区域是对应于该气道的动脉。
计算该气道的2D横截面包括利用三维(3D)区域生长从气道内的点开始生长气道，以获得该气道的局部形状；和通过计算该气道的协方差矩阵的特征向量来估计气道的轴。该点是用户选择的或者自动选择的。识别2D横截面中的高强度区域包括对围绕该气道的结构取阈值；和对围绕具有高强度的气道的结构进行标记。
方向量度是气道的长轴和高强度区域的长轴的标量积。圆形度量度是高强度区域的面积与在该高强度区域的最大直径内生长的圆盘之间的比率。接近度量度是气道的外直径与气道中心和高强度区域中心之间的距离之间的比率。
该方法进一步包括分割相对应的动脉；和确定气道与相对应的动脉之间的支气管-动脉比率或者气道与相对应的动脉之间的支气管壁-动脉比率。该方法进一步包括利用3D成像技术采集气道的图像数据。
在本发明的示范性实施例中，计算机程序产品包括具有用于对气道和动脉对进行分组的被记录在其上的计算机程序逻辑的计算机可用介质，该计算机程序逻辑包括用于计算气道的2D横截面的程序代码；用于在2D横截面中识别高强度区域的程序代码；用于计算每个高强度区域的第一指标的程序代码，其中该第一指标是高强度区域相对于气道的方向量度；用于计算每个高强度区域的第二指标的程序代码，其中该第二指标是高强度区域的圆形度量度；用于计算每个高强度区域的第三指标的程序代码，其中该第三指标是高强度区域相对于气道的接近度量度；用于对每个高强度区域的第一至第三指标进行求和以获得每个高强度区域的得分的程序代码；以及用于基于其得分来确定哪个高强度区域是对应于该气道的动脉的程序代码。
用于计算气道的2D横截面的程序代码包括用于利用3D区域生长从气道内的点开始生长气道以获得气道的局部形状的程序代码；和用于通过计算该气道的协方差矩阵的特征向量来估计气道的轴的程序代码。该计算机程序产品进一步包括用于选择该点的程序代码。
用于识别2D横截面中的高强度区域的程序代码包括用于对围绕该气道的结构取阈值的程序代码；和用于对围绕具有高强度的气道的结构进行标记的程序代码。该计算机程序产品进一步包括用于分割相对应的动脉的程序代码；和用于确定气道与相对应的动脉之间的支气管-动脉比率或者气道与相对应的动脉之间的支气管壁-动脉比率的程序代码。
在本发明的示范性实施例中，用于从围绕气道的结构中选择对应于该气道的动脉的方法包括采集胸部的图像数据；根据胸部的图像数据分割支气管树；从所分割的支气管树中选择气道；计算该气道的2D横截面；在2D横截面中找到围绕该气道的结构；计算每个周围结构的第一指标，其中该第一指标是该周围结构相对于气道的方向量度；计算每个周围结构的第二指标，其中该第二指标是周围结构的圆形度量度；计算每个周围结构的第三指标，其中该第三指标是周围结构相对于气道的接近度量度；对每个周围结构的第一至第三指标进行求和，以获得每个周围结构的得分；以及基于其得分来确定哪个周围结构是对应于该气道的动脉，其中，具有最高得分的周围结构是相对应的动脉。
方向量度是气道的长轴和周围结构的长轴的标量积。圆形度量度是周围结构的面积与在该周围结构的最大直径内生长的圆盘之间的比率。接近度量度是气道的外直径与气道中心和周围结构的中心之间的距离之间的比率。
该方法进一步包括分割相对应的动脉；和确定气道与相对应的动脉之间的支气管-动脉比率或者气道与相对应的动脉之间的支气管壁-动脉比率。
在本发明的示范性实施例中，用于对气道和动脉对进行分组的系统包括用于采集气道的图像数据的扫描装置；和气道/动脉分组模块，用于计算气道的2D横截面；在2D横截面中识别高强度区域；计算每个高强度区域的第一指标，其中该第一指标是高强度区域相对于该气道的方向量度；计算每个高强度区域的第二指标，其中该第二指标是高强度区域的圆形度量度；计算每个高强度区域的第三指标，其中该第三指标是高强度区域相对于该气道的接近度量度；对每个高强度区域的第一至第三指标进行求和，以获得每个高强度区域的得分；以及基于其得分确定哪个高强度区域是对应于该气道的动脉。
前述特征是有代表性的实施例并且被呈现来帮助理解本发明。应当理解的是，并非意图将这些特征认为是对如权利要求所限定的本发明的限制，或者是对权利要求的等同物的限制。因此，这些特征的概述在确定等同物时不应被认为是具有决定性的。本发明的附加特征将在以下的描述中从附图中和从权利要求中变得明显。
图1是根据本发明的示范性实施例的用于对用于定量分析的气道和动脉进行分组的系统的框图；
图2是阐明了根据本发明的示范性实施例的用于对用于定量分析的气道和动脉进行分组的方法的流程图；图3A是阐明了根据本发明的示范性实施例所计算的气道的二维(2D)横截面的图像；图3B是阐明了在应用了根据本发明的示范性实施例的取阈值及标记之后的图3A的气道的2D横截面的图像；和图4是阐明了根据本发明的示范性实施例所分组的动脉及其相对应的气道的图像。
具体实施例方式
图1是阐明了根据本发明的示范性实施例的用于对用于定量分析的气道和动脉进行分组的系统100的框图。如图1中所示，系统100包括采集装置105、PC 110和通过有线或无线网络120所连接的操作者控制台115。
采集装置105可以是高分辨率计算机断层扫描(HRCT)成像装置或者诸如磁共振(MR)扫描仪的任何其他三维(3D)高分辨率成像装置。
可以是便携式或膝上型计算机、医疗诊断成像系统或者影像存档与通信系统(PACS)数据管理站的PC 110包括CPU 125和被连接到输入装置150和输出装置155的存储器130。CPU 125包括气道/动脉分组模块145，该气道/动脉分组模块145包括要在下面参考图2-4讨论的用于对用于定量分析的气道和动脉进行分组的一种或多种方法。虽然气道/动脉分组模块145在CPU 125的内部被示出，但是可将该气道/动脉分组模块145定位在CPU 125的外部。
存储器130包括RAM 135和ROM 140。存储器130还包括数据库、磁盘驱动器、磁带驱动器等等或其组合。RAM 135起着存储在运行CPU 125中的程序期间所使用的数据的数据存储器的作用并被用作工作区。ROM 140起着用于存储在CPU 125中所运行的程序的程序存储器的作用。输入150由键盘、鼠标等组成，而输出155由LCD、CRT显示器、打印机等组成。
系统100的运行可由操作者控制台115进行控制，该操作者控制台115包括例如键盘的控制器165和显示器160。操作者控制台115与PC 110和采集装置105进行通信，使得采集装置105所收集的图像数据可由PC 110再现并在显示器160上进行观看。在缺少操作者控制台115的情况下，通过例如使用输入装置150和输出装置155运行由控制器165和显示器160所执行的某些任务，可将PC 110配置来运行和显示由采集装置105所提供的信息。
操作者控制台115可进一步包括能处理所采集的图像数据集(或其部分)的数字图像数据的任何合适的图像再现系统/工具/应用程序，以在显示器160上生成并显示图像。更准确地说，该图像再现系统可以是提供医学图像数据的再现和可视化的应用，并且该应用可在通用或者专用计算机工作站上运行。PC110还包括上面所提及的图像再现系统/工具/应用程序。
图2是阐明了根据本发明的示范性实施例的用于对用于定量分析的气道和动脉进行分组的方法的流程图。如图2中所示，从患者中采集支气管树的3D图像数据，(205)。这可例如通过使用在操作者控制台115处运行的采集装置105来实现，以扫描患者的胸部，从而生成一系列与胸部相关联的2D图像切片。接着将这些2D图像切片进行组合，以形成支气管树的3D图像。
在采集了支气管树的3D图像数据之后，利用使用自适应取阈值、滤波和漏失检查的3D区域生长来分割该树，(210)。该区域生长从气管中的种子点开始，该气管是通过围绕第一切片的中心标记空气状的区域和跨越切片寻找区域尺寸的稳定性来自动确定的。使用尺寸变化上的公差ξ来确定尺寸稳定性，Si+1-Si＜ξ，其中，Si和Si+1分别是切片i和i+1的面积。
一旦分割该支气管树，用户在要被分析的气道内提供单击点(click point)，(215)。应理解的是，可从给定的气道树模型中自动选择该单击点，从而使图2的方法完全自动化。
给出用户所提供的单击点，计算所选择的气道的2D横截面，(220)。这通过基于局部阈值生长该气道来完成，同时给出了气道的局部形状。接着，利用局部分割的气道的协方差矩阵的特征向量来估计气道的三个主轴。给出其所估计的轴，确定气道的2D横截面。
利用气道的协方差矩阵计算气道的特征向量。该协方差计算由下式给出 其中，L是迟滞，而 x和 y是采样总数的均值，并且x＝(x0，x1...xn-1)而y＝(y0，y1...yn-1)。利用Householder QL方法完成特征向量的计算。首先利用Householder方法将协方差矩阵减少到三对角形式，以适合特征向量计算。
气道的长轴也可通过计算围绕所选择的点的初始数据的赫赛(Hessian)矩阵的特征向量来确定。赫赛矩阵H(f)由以下形式的为实值的(real-valued)体积 的二阶偏导数组成H(f)=∂2f∂x12........∂2f∂x1∂x2........∂2f∂x1∂x3∂2f∂x2∂x1........∂2f∂x22........∂2f∂x2∂x3∂2f∂x3∂x1........∂2f∂x3∂dx2........∂2f∂x32.]]>在图3A中示出了利用上面所述的方法所计算的气道的2D横截面的例子。在图3A中，用户所选的单击点305(由图像中心的十字线指示)被示在气道310中(由十字线下的圆环的暗淡的白色边缘所指示)。
在已经确定了气道的2D横截面之后，识别高强度区域，以确定哪个区域是对应于气道的动脉，(225)。通过对2D横截面取阈值和对高强度区域进行标记来识别该高强度区域。
在图3B中示出了在经历了上述取阈值和标记之后的图3A的2D横截面的例子。在图3B中示出了位于气道310周围的高强度区域315a-c。
一旦已经识别出高强度区域，对每个区域可进行一些测量，以确定哪个区域是相对应的动脉。
在进行任何测量之前，对于每个区域，计算中心点并且在肺体积数据中将2D坐标转换成3D坐标。执行局部区域生长，以获得局部脉管形状并处理像气道一样的区域。例如，计算协方差矩阵并应用QL方法，以获得区域的特征向量。该特征向量还可利用线性滤波算子来获得并由赫赛矩阵来计算。
所进行的第一测量是被用来将气道和高强度区域的长轴彼此之间进行比较的方向和相似性指标，(230)。使用两个长轴之间的标量积来完成该比较。由于气道及其邻近动脉通常是平行的，这个标量积的绝对值接近1.0。当计算这一标量积来确保合适的脉管选择时，考虑大约15％的误差。该标量积是由下式给出的第一方向相似性指标 其中，xi和yi分别是动脉和气道的长轴。
其次，由于动脉的横截面大致是圆形的，计算圆形度算子，(235)。循环算子(circulator operator)是高强度区域面积与具有该高强度区域的最大直径的相对应圆盘之间的比率。该相对应的圆盘是被拟和到该区域来察看是否匹配的圆盘。该圆形度算子由下式给出 其中，N是高强度区域的像素的数量，而Rmax是该区域的最大半径。
最后，由于相对应的动脉通常靠近气道，所以计算高强度区域与气道的接近度，(240)。这一指标是由下式给出的气道外直径与气道和动脉中心之间的距离之间的距离比率 其中，D气道是气道外直径，而Dist是气道的中心点和动脉的中心点之间的距离。
接着对每个高强度区域的指标进行求和并赋以得分，(245)。接着，最高得分确定哪个高强度区域是相对应的动脉，(250)。
一旦已经确定了相对应的动脉，利用沿围绕单击点的圆盘的射线可实现精确的分割。接着可使用相对应的动脉的灰度级数值的梯度来确定每条射线的长度并追踪动脉的轮廓。
在图4中示出了如刚刚所描述的所检测和所分割的动脉的例子。在图4中，分别示出了气道的内直径405和外直径410，并且示出了动脉的外直径415。通过使用这一信息，接着可计算支气管-动脉比率和支气管壁-动脉比率，该支气管-动脉比率是内气道直径405与动脉直径415之间的比率，该支气管壁-动脉比率是气道壁(例如外-内气道直径(410-405))与动脉直径415之间的比率，并且将支气管-动脉比率和支气管壁-动脉比率分别用来观察气道壁扩张和气道壁增厚。
根据本发明的示范性实施例，在给出气道位置的情况下，用于对气道和动脉进行分组的方法自动找到和分割相关联的动脉。该方法计算三个特征，即方向相似性、气道接近度和圆形度，以从围绕气道的结构中选择动脉。该方法进一步适于测量诸如支气管-动脉或者支气管壁-动脉比率的特征，这些特征在确定诸如支气管扩张、肺气肿等气道和动脉疾病中是非常有用的。
应理解的是，虽然已经根据本发明的示范性实施例描述了三种测量，但是还可进行其他测量或者利用现有的测量进行取代，以确定周围结构的得分。进而，用于定位动脉的方法还可被用作动脉或气道分割以及动脉/静脉分离的基础。
应理解的是，本发明可用各种形式的硬件、软件、固件、专用处理器或其组合来实施。在一个实施例中，本发明可用如确实被包含在程序存储装置(例如，磁性软盘、RAM、CD ROM、DVD、ROM和闪存)上的应用程序那样的软件来实施。该应用程序可被上载到包括任何适当构造的机器中并由该机器来运行。
应进一步理解的是，因为可用软件实施附图中所描绘的一些组成系统部件和方法步骤，所以系统部件(或者处理步骤)之间的实际连接可依据本发明以其来编程的方式而有所不同。给出在此所提供的本发明的教导，本领域普通技术人员将能够设想到这些以及与本发明相类似的实施方案或配置。
还应当理解的是，上面的描述仅是说明性实施例的代表。为了方便读者，上面的描述集中于可能的实施例的代表性样例、说明本发明原理的样例。该描述并不试图穷举所有可能的变型。对于本发明的特定部分可能还没有提出可替换的实施例，或者对于一部分可得到其它的未描述的替换方案，但是这并不能被认为是对那些可替换实施例的放弃。在不偏离本发明的精神和范围的情况下也可实施其他应用和实施例。因此，本发明并不意图被限于具体描述的实施例，因为可以产生上面实施方案的多种置换和组合以及包括对于上面实施方案没有创造力的替代的实施方案，而是本发明应根据所附的权利要求进行限定。应理解，许多那些未描述的实施例在随后权利要求和其等同物的文字范围之内。
权利要求
1.一种用于对气道和动脉对进行分组的方法，该方法包括计算气道的二维、即2D横截面；在该2D横截面中识别高强度区域；计算每个高强度区域的第一指标，其中，该第一指标是该高强度区域相对于该气道的方向量度；计算每个高强度区域的第二指标，其中，该第二指标是该高强度区域的圆形度量度；计算每个高强度区域的第三指标，其中，该第三指标是该高强度区域相对于该气道的接近度量度；对每个高强度区域的第一至第三指标进行求和，以获得每个高强度区域的得分；以及基于其得分来确定哪个高强度区域是对应于该气道的动脉。
2.如权利要求1所述的方法，其中，计算所述气道的2D横截面包括利用三维、即3D区域生长从所述气道内的点开始生长所述气道，以获得所述气道的局部形状；和通过计算所述气道的协方差矩阵的特征向量来估计所述气道的轴。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述点是用户选择的或者自动选择的。
4.如权利要求1所述的方法，其中，在所述2D横截面中识别高强度区域包括对围绕所述气道的结构取阈值；和对围绕具有高强度的气道的结构进行标记。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述方向量度是所述气道的长轴与所述高强度区域的长轴的标量积。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述圆形度量度是所述高强度区域的面积与在所述高强度区域的最大直径内生长的圆盘之间的比率。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述接近度量度是所述气道的外直径与气道中心和所述高强度区域中心之间的距离之间的比率。
8.如权利要求1所述的方法，进一步包括分割所述相对应的动脉；和确定所述气道与所述相对应的动脉之间的支气管—动脉比率或者所述气道与所述相对应的动脉之间的支气管壁—动脉比率。
9.如权利要求1所述的方法，进一步包括利用3D成像技术采集所述气道的图像数据。
10.一种包括计算机可用介质的计算机程序产品，该计算机可用介质具有被记录在其上用于对气道和动脉对进行分组的计算机程序逻辑，该计算机程序逻辑包括用于计算气道的二维、即2D横截面的程序代码；用于在所述2D横截面中识别高强度区域的程序代码；用于计算每个高强度区域的第一指标的程序代码，其中，该第一指标是该高强度区域相对于该气道的方向量度；用于计算每个高强度区域的第二指标的程序代码，其中，该第二指标是该高强度区域的圆形度量度；用于计算每个高强度区域的第三指标的程序代码，其中，该第三指标是该高强度区域相对于该气道的接近度量度；用于对每个高强度区域的第一至第三指标进行求和以获得每个高强度区域的得分的程序代码；以及用于基于其得分来确定哪个高强度区域是对应于该气道的动脉的程序代码。
11.如权利要求10所述的计算机程序产品，其中，用于计算所述气道的2D横截面的程序代码包括用于利用三维、即3D区域生长从所述气道内的点开始生长所述气道以获得所述气道的局部形状的程序代码；和用于通过计算所述气道的协方差矩阵的特征向量来估计所述气道的轴的程序代码。
12.如权利要求11所述的计算机程序产品，进一步包括用于选择所述点的程序代码。
13.如权利要求10所述的计算机程序产品，其中，用于在所述2D横截面中识别高强度区域的程序代码包括用于对围绕所述气道的结构取阈值的程序代码；和用于对围绕具有高强度的气道的结构进行标记的程序代码。
14.如权利要求10所述的计算机程序产品，进一步包括用于分割所述相对应的动脉的程序代码；和用于确定所述气道与所述相对应的动脉之间的支气管—动脉比率或所述气道与所述相对应的动脉之间的支气管壁—动脉比率的程序代码。
15.一种用于从围绕气道的结构中选择对应于该气道的动脉的方法，该方法包括采集胸部的图像数据；从所述胸部的图像数据中分割支气管树；从所分割的支气管树中选择气道；计算所述气道的二维(2D)横截面；在该2D横截面中找到围绕该气道的结构；计算每个周围结构的第一指标，其中，该第一指标是所述周围结构相对于所述气道的方向量度；计算每个周围结构的第二指标，其中，该第二指标是所述周围结构的圆形度量度；计算每个周围结构的第三指标，其中，该第三指标是所述周围结构相对于所述气道的接近度量度；对每个周围结构的第一至第三指标进行求和，以获得每个周围结构的得分；以及基于其得分，确定哪个周围结构是对应于该气道的动脉，其中，具有最高得分的周围结构是相对应的动脉。
16.如权利要求15所述的方法，其中，所述方向量度是所述气道的长轴与所述周围结构的长轴的标量积。
17.如权利要求15所述的方法，其中，所述圆形度量度是所述周围结构的面积与在该周围结构的最大直径内生长的圆盘之间的比率。
18.如权利要求15所述的方法，其中，所述接近度量度是所述气道的外直径与所述气道中心和所述周围结构中心之间的距离之间的比率。
19.如权利要求15所述的方法，进一步包括分割所述相对应的动脉；和确定所述气道与所述相对应的动脉之间的支气管—动脉比率或者所述气道与所述相对应的动脉之间的支气管壁—动脉比率。
20.一种用于对气道和动脉对进行分组的系统，该系统包括用于采集气道的图像数据的扫描装置；和气道/动脉分组模块，用于计算所述气道的二维、即2D横截面；在所述2D横截面中识别高强度区域；计算每个高强度区域的第一指标，其中，该第一指标是该高强度区域相对于所述气道的方向量度；计算每个高强度区域的第二指标，其中，该第二指标是该高强度区域的圆形度量度；计算每个高强度区域的第三指标，其中，该第三指标是高强度区域相对于所述气道的接近度量度；对每个高强度区域的第一至第三指标进行求和，以获得每个高强度区域的得分；以及基于其得分确定哪个高强度区域是对应于该气道的动脉。
全文摘要
一种用于对气道和动脉对进行分组的方法包括计算气道的二维、即2D横截面，(220)；在该2D横截面中识别高强度区域，(225)；计算每个高强度区域的第一指标，(230)，其中该第一指标是高强度区域相对于该气道的方向量度；计算每个高强度区域的第二指标，(235)，其中该第二指标是高强度区域的圆形度量度；计算每个高强度区域的第三指标，(240)，其中该第三指标是高强度区域相对于该气道的接近度量度；对每个高强度区域的第一至第三指标进行求和，以获得每个高强度区域的得分，(245)；以及基于其得分确定哪个高强度区域是对应于该气道的动脉，(250)。
文档编号A61B5/00GK1975783SQ20061017195
公开日2007年6月6日 申请日期2006年9月15日 优先权日2005年9月16日
发明者B·奥德里, A·P·基拉利, C·L·诺瓦克 申请人:美国西门子医疗解决公司