专利名称：拣选ct切片图像的方法和构建ct三维图像的方法
技术领域：
本发明涉及CT (Computerized tomography,计算机断层扫描)领域,具体地涉及拣选CT切片图像的方法和使用所述拣选CT切片图像的方法来构建CT三维图像的方法。
背景技术：
在自由呼吸CT扫描期间，患者的呼吸运动可能会导致胸腔和上腹部的3D图像中肿瘤的目标轮廓的显著失真。为了消除或者减少患者的呼吸运动引起的伪影对胸腹部脏器CT扫描的影响，达到准确诊断和治疗的目的，提出了四维CT (4D CT)的概念。4D CT技术已广泛应用于胸腹部癌症放射疗法的治疗模拟。4D CT可以通过在每个床位(Z方向)处过采样CT切片、然后把全部的图像(切片)拣选到对应不同呼吸状态的多个CT容积中来实现。每个CT系列(容积)是特定呼吸状态的3D图像，每个3D图像是由选自不同床位的层叠切片(每个床位处一个切片)形成的。图1示意性地示出了该拣选机制。当前研究了两种类型的4D CT方法，一种是基于外部设备的4D CT,另一种是无设备4D CT方法。基于外部设备的方法以利用外部呼吸信号的先进4D CT(A4D CT)为代表，无设备方法以基于患者内 部解剖结构的4D CT拣选为代表(无设备4D，即D4D)，其呼吸信号是从患者的内部图像特征提取出来的。先进的4D CT(A4D)已被广泛用于呼吸运动的移除，其需要诸如RPM(Real-timePosition Management,实时位置管理)设备(包括复杂的硬件和软件)的外部设备来监测患者的呼吸运动。A4D CT的一般过程为:在图像采集时利用与CT设备相连接的呼吸监控系统来监测患者的呼吸运动，同步采集CT图像和呼吸信号，在采集的每层CT图像上均“烙上”在呼吸周期中所处的时间信息(即呼吸相位)，然后按呼吸相位分别对所有CT图像进行分组和三维重建,其中各呼吸相位的三维图像构成一个随时间变化的三维图像序列，即4DCT0现有的A4D CT系统主要采用肺活量计来测量患者的呼吸量，用红外摄像装置来测量患者体表随呼吸起伏的高度差，或者用压力传感器等测量患者呼吸导致的压力差，将这些测量信号转换为呼吸周期信号。采集CT图像的方式大多采用电影模式(即CINE模式)，在每个扫描床位处在某个持续时间期间连续进行CT图像采集，在一个床位完成一次CINE模式扫描之后，CT床行进至下一个扫描床位，重复同样的CINE模式扫描，反复进行，直到覆盖整个需要扫描的范围为止。近来，一些无设备4D CT(D4D CT)方法被发布，最具代表性的一个是Rui jiang Li的论文“4D CT sorting based on patient internal anatomy (PHYSICS IN MEDICINE ANDBIOLOGY，54 (2009) 4821-4833) ”。Li等人在该文中提议了一种基于D4D CT的拣选方法，通过引用将该论文整体合并于此。Li等人引入了四个内部解剖学特征，即身体面积、肺部面积、空气含量和肺部密度，并且使用又称为空间相关性的量度来选择在每个床位位置的最优内部特征以及基于所选最优内部特征来生成呼吸曲线以进行4D CT拣选。该方法不需要外部呼吸监测设备来同步地记录呼吸运动，在降低成本的同时能够在医疗设备中实现。
有关4D CT的一些现有技术也可以参见美国专利申请US20090225957、US20100202673, US20070286331 等。对于4D CT来说采样率是一个重要参数，更密集的采样意味着在一个呼吸周期上采集更多的CT切片，所以这对于提高4D拣选精确度以及减少两个邻近Z位置(床位)之间的图像失配是很有帮助的。但是，在大多数临床4D CT扫描中，总是由于种种原因使得采样率不能太过密集，例如由于减小对患者的X射线剂量的需要，或者由于总的CT切片数和存储能力的限制，或者由于提高扫描和处理速度的需要。因此，4D CT切片大多是稀疏采样，在3D图像中经常发生沿着Z方向的失配，这导致一定的肿瘤轮廓缺陷或者一定的器官表面断裂，如图2A-2B中的圆圈所标注的那样。低采样率导致两个方面的影响。一方面是在整个呼吸周期中采样点不足。例如，假设一个呼吸周期中只有少于十个的采样点，如果将一个呼吸周期划分成十个呼吸相位，那么必须有至少一个点用作两个呼吸相位，因此由于不足的采样率而导致大约10%的失配。第二方面是可能会导致更严重的失配。本发明的发明人发现，在一个呼吸周期中的不同呼吸相位处，身体或器官的移动速度是不同的，尤其是在呼出的中间阶段处，呼吸相位的小差异对应于较大的器官(身体)移动。因此即使对于整个呼吸周期来说采样率是高的，但是对于特殊的快速移动阶段来说，该采样率仍然相对稀疏，如图3所示。图3中的曲线表示患者的呼吸运动曲线，多个椭圆点表示从一个床位处的每张切片图像中提取出的呼吸数据，其中，纵坐标表示从切片图像中提取出的呼吸特征值(即患者呼吸时身体器官运动的幅度)，横坐标表示扫描该切片图像时的时间(对应于呼吸相位)。正如我们从图3中所见，在呼出阶段的中间部分，呼吸特征值变化较快(如红色圆圈中所示)，因此采样率在这些地方显得尤其不足。通过观察CT三维图像，人们发现3D图像失配主要发生在这些情形下。如图3所示，小的相位误差(3%的差异)会造成大的幅度差异(31%的差异)，因此，对于两个相邻床位(Z)的CT切片，当把它们层叠到CT三维图像时，如果这两个样本之间有小的相位偏移，则所选的两个图形可能具有明显不同的外观，那么这会造成3D图像结果中沿z方向的明显失配。
发明内容
本发明提供一种虚拟插值补偿技术，其可以通过补偿由稀疏采样造成的缺陷来成功改进4D CT的拣选结果性能。根据本发明的一方面，提供一种用于拣选CT切片图像的方法，该方法包括:确定每个切片图像的呼吸特征值和呼吸相位；针对目标呼吸相位，从每个床位处的多个切片图像中拣选出具有所述目标呼吸相位的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像，以及如果某床位处的所有切片图像中不存在具有所述目标呼吸相位的切片图像，则:根据被扫描患者的呼吸运动曲线确定所述目标呼吸相位所对应的目标呼吸特征值；在该床位处的所有切片图像中搜索呼吸特征值与所述目标呼吸特征值相近的切片图像，作为候选切片图像；以及根据每个候选切片图像的呼吸特征值与所述目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异和/或每个候选切片图像与参考切片图像之间的图像差异，从所述候选切片图像中选出一个切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。根据本发明的一个实施例，根据每个候选切片图像的呼吸特征值与所述目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异和/或每个候选切片图像与参考切片图像之间的图像差异，从所述候选切片图像中选出一个切片图像包括以下处理中的任一个:从所述候选切片图像中选择其呼吸特征值与所述目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像；从所述候选切片图像中选择与参考切片图像之间的图像差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像；以及从所述候选切片图像中选择所述呼吸特征值差异与所述图像差异组合起来的综合差异值最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。根据本发明的一个实施例，从该床位处的所有切片图像中选择以下这样的第一参考切片图像和第二参考切片图像作为所述参考切片图像:第一参考切片图像和第二参考切片图像是在扫描时间上相邻的两个切片图像，并且与目标呼吸相位相对应的虚拟扫描时间位于第一参考切片图像的扫描时间与第二参考切片图像的扫描时间之间。根据本发明的一个实施例，从所述候选切片图像中选择与参考切片图像之间的图像差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像包括:对于每个候选切片图像，分别计算该候选切片图像与第一参考切片图像之间的第一图像差异以及与第二参考切片图像之间的第二图像差异；对于每个候选切片图像，将第一图像差异和第二图像差异分别乘以各自的权重值； 对于每个候选切片图像，在乘以各自的权重值后的第一图像差异和第二图像差异中选择较大的一个作为该候选切片图像的所述与参考切片图像之间的图像差异；以及从所述候选切片图像中选择所述与参考切片图像之间的图像差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。根据本发明的一个实施例，从所述候选切片图像中选择所述呼吸特征值差异与所述图像差异组合起来的综合差异值最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像包括:对于每个候选切片图像，计算该候选切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异；对所有候选切片图像的所述呼吸特征值差异进行归一化处理，以得到每个候选切片图像的归一化呼吸特征值差异；对于每个候选切片图像，分别计算该候选切片图像与第一参考切片图像之间的第一图像差异以及与第二参考切片图像之间的第二图像差异；对于每个候选切片图像，将第一图像差异和第二图像差异分别乘以各自的权重值；对于每个候选切片图像，在乘以各自的权重值后的第一图像差异和第二图像差异中选择较大的一个作为该候选切片图像的所述与参考切片图像之间的图像差异；对所有候选切片图像的所述与参考切片图像之间的图像差异进行归一化处理，以得到每个候选切片图像的归一化图像差异；将每个候选切片图像的归一化呼吸特征值差异与该候选切片图像的归一化图像差异相加以得到每个候选切片图像的综合差异值；以及从所述候选切片图像中选择综合差异值最小的一个候选切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。根据本发明的一个实施例，第一图像差异的权重值和第二图像差异的权重值的和为1，并且第一参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异越大，第一图像差异的权重值就越小，并且第二参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异越大，第二图像差异的权重值就越小。根据本发明的一个实施例，所述第一和第二参考切片图像被包括在所述候选切片图像中。根据本发明的又一方面，提供一种用于构建CT三维图像的方法，该方法包括:利用如上所述的用于拣选CT切片图像的方法，针对目标呼吸相位从每个床位处的多个切片图像中拣选出用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像的切片图像；以及使用所拣选出的切片图像构建CT三维图像。通过上述方法，可以减少或消除4D CT中由于采样率不足而导致的CT三维图像中的缺陷。
为了更透彻地理解本公开的内容，下面参考结合附图所进行的下列描述，在附图中:`图1是示出现有技术的CT切片图像拣选机制的示意图；图2A-2B是示出由于采样率不足而导致的CT三维图像中的缺陷的示意图；图3是示出4D CT中采样率不足情形的示意图；图4示意性地示出其中将应用本发明的切片图像拣选方法的示例情形；以及图5A-5B示意性地示出应用本发明的技术所得到的CT三维图像与未应用该技术的CT三维图像的对比结果。
具体实施例方式本发明的技术方案涉及用于自动补偿低采样率情况下的4D CT拣选结果的方法。在本发明的实施例中，本发明的发明人提出一种虚拟插值补偿技术，其可以通过补偿由稀疏采样造成的缺陷来成功改进4D CT的拣选结果性能，这对上面提到的第二方面的缺陷来说尤其有效。下面将详细描述本发明的具体实施例，但本发明并不限于下述具体实施例。图4示意性地示出其中将应用本发明的切片图像拣选方法的示例情形。在图4中，多个椭圆点表示从某一床位处的每张切片图像中提取出的相应呼吸数据，其中，纵坐标表示从切片图像中提取出的呼吸特征值(即患者呼吸时身体器官运动的幅度)，横坐标表示扫描该切片图像时的时间(对应于呼吸相位)。另外，为便于观察，图4还示出了通过分析计算而得到的患者的呼吸运动曲线。这里，应当理解的是，理论上患者的呼吸运动曲线应该和连接这多个椭圆点的曲线完全重合，但实际上由于图像处理的误差、曲线拟合的误差以及其它原因导致在图4中两者并未完全重合。如上所述，在构建CT三维图像时，从在各个床位处得到的切片图像中选取具有相同的目标呼吸相位的切片图像，然后将这些具有相同的目标呼吸相位的切片图像层叠起来，形成三维CT图像，其中，对于每个床位，拣选一张具有目标呼吸相位的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的三维CT图像。一般地，在开始拣选之前，已经通过分析切片图像的呼吸特征值确定了各个切片图像的呼吸相位，并且已通过经由外部呼吸监测设备进行采集或分析切片图像而得到了患者的呼吸运动曲线。所谓呼吸特征值是指从切片图像提取出的表征形成该切片图像时患者的呼吸运动情况的数值，通常用患者的某身体部位或者患者身上的特定标记物由于患者的呼吸运动而起伏运动的幅度来表示。所谓患者的呼吸运动曲线是表征患者的呼吸运动幅度相对于时间的关系曲线。提取呼吸特征值、确定切片图像的呼吸相位以及获得患者的呼吸运动曲线的技术都是本领域技术人员熟知的，在此不再赘述。图4中示出的椭圆点的纵坐标对应的是从床位Cm处的每个切片图像提取出的呼吸特征值，横坐标对应的是该切片图像的扫描时间，其中，结合患者的呼吸运动曲线，可以确定出扫描时间与呼吸相位的周期性关系，并在横坐标上标出呼吸相位。假设现在要从各床位处的切片图像中拣选呼吸相位为Pt的切片图像来构建三维CT图像。然而，存在这样的情况，在床位Cm处的所有切片图像中，并不存在呼吸相位为Pt的切片图像。图4中的A点对应的切片图像为Sa，其纵坐标(即从切片图像提取出的呼吸特征值)为Va，其横坐标(即扫描时间)为ta，相对应的呼吸相位为Pa ;而B点对应的切片图像为Sb，其纵坐标(即从切片图像提取出的呼吸特征值)为Vb，其横坐标(即扫描时间)为tb，相对应的呼吸相位为Pb。如图4所示，Pt位于匕和？)3之间，但并不存在与&相对应的呼吸特征值，即在床位Cffl处没有扫描形成呼吸相位为Pt的切片图像。虽然图4中以圆点示出了点C，但点C并不是由从实际的切片图像得到的呼吸特征数据而形成的点。由图4可知，A、B、C三点位于呼出的中间阶段，这样 ，虽然但相应它们三者的呼吸相位值相差不大，的呼吸特征值却相差很大。如果我们选择Sa或Sb充当与呼吸相位Pt相对应的切片图像来构建针对目标呼吸相位Pt的三维CT图像，则会由于与目标呼吸相位Pt相对应的呼吸特征值与A点和B点的大的差异而使得结果得到的三维CT图像存在上面提到过的缺陷。而且，如果C点恰好位于A点和B点之间的中间位置，则选Sa还是选Sb难以确定。因此，无论是Sa还是Sb都不是与C点对应的切片图像的良好候选切片。本发明提供一种基于虚拟插值技术的拣选切片图像的方法来应对上面所述的情况。之所以称作“虚拟插值技术”，是因为根据本发明的切片图像拣选方法拣选出的切片图像是与C点最匹配的切片图像S。，就像在实际切片Sa和Sb之间通过插值形成了 S。一样，但是本发明并不是真的利用插值技术而得到切片图像S。，而是根据一定的标准从候选切片图像中选出一张切片图像作为S。以用于构建针对目标呼吸相位Pt的CT三维图像。下面详细描述根据本发明的优选实施例的切片图像拣选方法及CT三维图像构建方法。针对上面提到的不存在与目标呼吸相位相对应的切片图像的情况，根据本发明的优选实施例的切片图像拣选方法不是直接选择呼吸相位与目标呼吸相位相近的切片图像Sa或4，相反，该方法根据一定的标准从候选切片图像中选择一张最合适的切片图像。首先，需要从床位Cm处的切片图像中确定候选切片图像。在本发明的一个优选实施例中，从床位Cm处的切片图像中选择呼吸特征值与对应于目标呼吸相位的目标呼吸特征值相近(例如，呼吸特征值差异小于I个像素，或者对于归一化的呼吸特征值来说，该差异小于0.1)的切片图像作为候选切片图像。这里的呼吸特征值差异指的是绝对值，即待考察切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差值的绝对值。因此，为了确定候选切片图像，首先根据患者的呼吸运动曲线确定与目标呼吸相位Pt相对应的目标呼吸特征值ντ。然后，在床位Cm处的切片图像中搜索呼吸特征值与Vt相近的切片图像作为候选切片图像。如图4所示，在该实施例中，与点D、E、F、G、H相对应的切片图像Sd、Se、Sf、Sg、Sh被选择为候选切片图像。在本发明的一个实施例中，根据每个候选切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异来从候选切片图像中选出一个切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。在该实施例中，分别计算候选切片图像sd、Se, Sf、Sg、Sh各自的呼吸特征值vd、Ve, Vf、Vg、Vh与目标呼吸特征值Vt之间的呼吸特征值差异(同样，该值为绝对值)，然后选择呼吸特征值差异最小的一个切片图像作为S。。在本发明的另一个实施例中，根据每个候选切片图像与参考切片图像之间的图像差异，从候选切片图像中选出一个切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。优选地，从床位Cm处的所有切片图像中选择以下这样的第一参考切片图像和第二参考切片图像作为参考切片图 像:第一参考切片图像和第二参考切片图像是在扫描时间上相邻的两个切片图像，并且与目标呼吸相位相对应的虚拟扫描时间位于第一参考切片图像的扫描时间与第二参考切片图像的扫描时间之间。如图4所示，目标呼吸相位Pt的对应扫描时间为tT。由图4可知，tT位于Sa的扫描时间ta与Sb的扫描时间tb之间。因此，在该实施例中，选择Sa和Sb作为第一参考切片图像和第二参考切片图像。然后，利用图像处理技术获得每个候选切片图像与第一参考切片图像之间的第一图像差异以及与第二参考切片图像之间的第二图像差异。例如，可以先将候选切片图像以及第一和第二参考切片图像二值化，然后将二值化后的候选切片图像数据分别与二值化后的第一和第二参考切片图像数据相减来得到第一和第二图像差异。应当理解的是，本领域技术人员可以想到应用其它的图像处理、分析或比较技术来获得第一和第二图像差异。由于这些图像处理、分析或比较技术都是本领域技术人员所熟知的内容，在此不再一一详细说明。类似地，这里的第一和第二图像差异都是绝对值。在本发明的一个实施例中，将每个候选切片图像的第一图像差异和第二图像差异乘以各自的权重值，然后取两者中较大的那个作为该候选切片图像与参考切片图像之间的图像差异。在已确定了第一和第二参考切片图像的情况下，第一图像差异的权重值和第二图像差异的权重值对于每个切片图像来说是不变的。第一图像差异和第二图像差异各自的权重值和第一参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值的差异以及第二参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值的差异有关。一般地，第一图像差异的权重值与第二图像差异的权重值的和为I。并且，第一参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异越大，第一图像差异的权重值就越小；同样，第二参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异越大，第二图像差异的权重值就越小。在一个优选实施例中，第一图像差异的权重值与第一参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异成反比，同样，第二图像差异的权重值与第二参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异也成反比。例如，第一和第二图像差异的权重值之比是第一和第二参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异之比的倒数。本领域技术人员应当理解的是，权重值与参考切片图像的呼吸特征值差异之间的关系可以是其它的情况，只要权重值能够适当地反映两个参考切片图像在拣选过程中所起的不同分量的作用即可。确定了每个候选切片图像的图像差异值之后，从候选图像中选出图像差异值最小的一个切片图像当作S。。在本发明的又一实施例中，根据每个候选切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异和每个候选切片图像与参考切片图像之间的图像差异这两者，从候选切片图像中选出一个切片图像当作S。，以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。优选地，从所述候选切片图像中选择所述呼吸特征值差异与所述图像差异组合起来最小的切片图像用作S。。具体地，如上面所述那样为每个候选切片图像计算呼吸特征值差异以及图像差异。然后，对所有候选切片图像的呼吸特征值差异进行归一化处理，以得到每个候选切片图像的归一化呼吸特征值差异；并且对所有候选切片图像的与参考切片图像之间的图像差异进行归一化处理，以得到每个候选切片图像的归一化图像差异。归一化处理技术是现有技术中公知的一种数据处理方法，在此不再赘述。之后，将每个候选切片图像的归一化呼吸特征值差异与该候选切片图像的归一化图像差异相加以得到每个候选切片图像的综合差异值，然后比较各候选切片图像的综合差异值并从中选择综合差异值最小的那个切片图像作为S。。在以上描述中，虽然将第一参考切片图像Sa和第二参考切片图像Sb描述为不属于候选切片图像，但应当理解的是，Sa和Sb可以既是参考切片图像，又是候选切片图像。在针对目标呼吸相位Pt，在每个床位处拣选出一个合适的切片图像后，使用拣选出的这些切片图像构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。在上面所述的拣选CT切片图像的方法及构建CT三维图像的方法中，利用呼吸特征值差异标准和/或图像差异标准拣选出最大限度地符合虚拟切片图像S。的切片图像，即使得所选出的切片图像像是SdPSb之间的切片图像，从而使得由于采样率不足而造成的CT三维图像中的缺陷大大减少。图5A-5B示意性地示出应用本发明的技术所得到的CT三维图像与未应用该技术的CT三维图像的两组对比结果。由图5可见，由于采样率不足而导致的器官轮廓变形以及表面断裂被消除。通过本发明的实施例，可以减少CT三维图像中的伪影，从而导致客户对采用本发明的产品的更高信任度。另外，本发明的上述方法是完全自动的，无需人工处理，因此快速且精确。本发明可以提高4D CT产品的效率和性能，无论是基于外部设备的4D CT还是无设备4D CT0此外，发明人想要说明的是，发现由于采样率不足而导致的影响的真正原因是很不容易的，其需要大量的实验工作，仅仅理论知识是不够的。因此，本发明是基于大量的实验、连续的深度思考，经过创造性劳动而被构思出来的。虽然上述已经结合附图描述了本实用新型的具体实施例，但是本领域技术人员在不脱离本实用新型的精神和范围 的情况下，可以对本实用新型进行各种改变、修改和等效替代。这些改变、修改和等效替代都意为落入随附的权利要求所限定的精神和范围之内。
权利要求
1.一种用于拣选CT切片图像的方法，包括: 确定每个切片图像的呼吸特征值和呼吸相位； 针对目标呼吸相位，从每个床位处的多个切片图像中拣选出具有所述目标呼吸相位的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像，以及 如果某床位处的所有切片图像中不存在具有所述目标呼吸相位的切片图像，则: 根据被扫描患者的呼吸运动曲线确定所述目标呼吸相位所对应的目标呼吸特征值；在该床位处的所有切片图像中搜索呼吸特征值与所述目标呼吸特征值相近的切片图像，作为候选切片图像；以及 根据每个候选切片图像的呼吸特征值与所述目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异和/或每个候选切片图像与参考切片图像之间的图像差异，从所述候选切片图像中选出一个切片图像以用于构建针 对该目标呼吸相位的CT三维图像。
2.如权利要求1所述的方法，其中根据每个候选切片图像的呼吸特征值与所述目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异和/或每个候选切片图像与参考切片图像之间的图像差异，从所述候选切片图像中选出一个切片图像包括以下处理中的任一个: 从所述候选切片图像中选择其呼吸特征值与所述目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像； 从所述候选切片图像中选择与参考切片图像之间的图像差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像；以及 从所述候选切片图像中选择所述呼吸特征值差异与所述图像差异组合起来的综合差异值最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。
3.如权利要求2所述的方法，其中从该床位处的所有切片图像中选择以下这样的第一参考切片图像和第二参考切片图像作为所述参考切片图像:第一参考切片图像和第二参考切片图像是在扫描时间上相邻的两个切片图像，并且与目标呼吸相位相对应的虚拟扫描时间位于第一参考切片图像的扫描时间与第二参考切片图像的扫描时间之间。
4.如权利要求3所述的方法，其中从所述候选切片图像中选择与参考切片图像之间的图像差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像包括: 对于每个候选切片图像，分别计算该候选切片图像与第一参考切片图像之间的第一图像差异以及与第二参考切片图像之间的第二图像差异； 对于每个候选切片图像，将第一图像差异和第二图像差异分别乘以各自的权重值； 对于每个候选切片图像，在乘以各自的权重值后的第一图像差异和第二图像差异中选择较大的一个作为该候选切片图像的所述与参考切片图像之间的图像差异；以及 从所述候选切片图像中选择所述与参考切片图像之间的图像差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。
5.如权利要求3所述的方法，其中从所述候选切片图像中选择所述呼吸特征值差异与所述图像差异组合起来的综合差异值最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像包括: 对于每个候选切片图像，计算该候选切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异； 对所有候选切片图像的所述呼吸特征值差异进行归一化处理，以得到每个候选切片图像的归一化呼吸特征值差异； 对于每个候选切片图像，分别计算该候选切片图像与第一参考切片图像之间的第一图像差异以及与第二参考切片图像之间的第二图像差异； 对于每个候选切片图像，将第一图像差异和第二图像差异分别乘以各自的权重值； 对于每个候选切片图像，在乘以各自的权重值后的第一图像差异和第二图像差异中选择较大的一个作为该候选切片图像的所述与参考切片图像之间的图像差异； 对所有候选切片图像的所述与参考切片图像之间的图像差异进行归一化处理，以得到每个候选切片图像的归一化图像差异； 将每个候选切片图像的归一化呼吸特征值差异与该候选切片图像的归一化图像差异相加以得到每个候选切片图像的综合差异值；以及 从所述候选切片图像中选择综合差异值最小的一个候选切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。
6.如权利要求4或5所述的方法，其中第一图像差异的权重值和第二图像差异的权重值的和为1，并且第一参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异越大，第一图像差异的权重值就越小，并且第二参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异越大，第二图像差异的权重值就越小。
7.如权利要求3所述的方法，其中所述第一和第二参考切片图像被包括在所述候选切片图像中。
8.一种用于构建CT三 维图像的方法，包括: 利用如权利要求1-7中任一项所述的用于拣选CT切片图像的方法，针对目标呼吸相位从每个床位处的多个切片图像中拣选出用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像的切片图像；以及 使用所拣选出的切片图像构建CT三维图像。
全文摘要
本发明名称为“拣选CT切片图像的方法和构建CT三维图像的方法”。本发明涉及拣选CT切片图像的方法和构建CT三维图像的方法。所述拣选CT切片图像的方法包括如果某床位处的所有切片图像中不存在具有目标呼吸相位的切片图像，则根据被扫描患者的呼吸运动曲线确定目标呼吸相位所对应的目标呼吸特征值；在该床位处的所有切片图像中搜索呼吸特征值与目标呼吸特征值相近的切片图像，作为候选切片图像；以及根据每个候选切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异和/或每个候选切片图像与参考切片图像之间的图像差异，从候选切片图像中选出一个切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。通过本发明，可以减少或消除由于采样率不足而造成的CT三维图像中的缺陷。
文档编号A61B6/03GK103222874SQ20121003148
公开日2013年7月31日 申请日期2012年1月31日 优先权日2012年1月31日
发明者刘平, 董加勤, 王爽 申请人:Ge医疗系统环球技术有限公司