提供自动三维损害分割和测量的系统及方法

文档序号:6478430阅读:146来源:国知局
专利名称:提供自动三维损害分割和测量的系统及方法
相关申请的交叉引用本申请要求2003年3月11日提交的序号为60/453573的美国临时申请的优先权,通过引用将其完整地结合到本文中。
发明的技术领域一般来说,本发明涉及三维(3D)医疗图像呈现和可视化的系统及方法。更具体来说,本发明涉及用于提供诸如结肠息肉、动脉瘤或肺小结之类的异常解剖结构(损害)的自动三维分割的医疗成像系统及方法,以及用于获取对于识别和分类有用的所分割损害的精确尺寸测量及其它描述特征的方法。
背景在医疗成像领域中,诸如结肠息肉、动脉瘤或肺小结之类的异常解剖结构(损害)的分割因这类损害的极为可变的形状、纹理、密度和尺寸以及它们附着在周围正常结构上而成为棘手的问题。例如,结肠息肉分割的问题很难考虑结肠壁的复杂形状,其中突出的或增厚的结肠袋皱襞和残留粪便往往类似息肉的形状和密度。
已经提出各种方法在医疗成像系统中提供损害的自动分割。例如,已经提出以前公布的自动结肠息肉分割方法,它们采用利用三维形状特征、二维息肉分割技术或可变形模型的表面分割。更明确地说,例如,在H.Yoshida等人的标题为“基于体积特征在CT结肠图像中结肠息肉的计算机化检测初步研究”(Radiology 2002,222327-336)的论文中公开了一种采用利用三维形状特征的表面分割的息肉分割方法。这个参考文献公开了一种息肉候选检测方案,它通过提取具有特定形状特征的结肠表面上的空间连接体素来采用息肉分割。条件形态扩张用作后续步骤。
此外,例如,在S.Gktürk等人的标题为“在CT结肠图像中息肉的计算机辅助检测的统计三维模式处理方法”(IEEE Trans.Med.Image.,vol.20(12),第1251-60页,2001年12月)的参考文献中公开了一种二维息肉分割方法。这个参考文献描述一种二维息肉分割技术,它应用于对息肉候选者周围的子体积切片的垂直平面的若干三元组。分割旨在查找包含候选息肉的最佳方形窗口。二次曲线和直线拟合算法用来查找子窗口内的息肉状结构。
应用于从轴向切片提取的子图像或者应用于对息肉候选者周围的子体积进行切片的垂直平面三元组的二维息肉分割的缺陷在于,没有考虑三维连通性信息。
在H.Yoshida等人的标题为“基于体积特征在CT结肠图像中结肠息肉的计算机化检测初步研究”(Radiology 2002,222327-336)的参考文献中公开了另一种采用三维形状特征的结肠息肉分割过程。这个参考文献描述了一种三维息肉表面提取方法,它实现仅对息肉表面顶点的分割。但是,采用二维息肉分割或三维息肉表面分割的上述分割方法不适合连续损害的提取,也不适合获取表征整个损害体积的密度、纹理和形状的精确三维测量和描述特征。
另一种息肉分割由J.Yao等人在“基于知识指导的可变形模型在CT结肠图像中结肠息肉的自动分割和检测”(Medical Imaging 2003,SPIE,vol.5031-41,in press)中提出。Yao等人提出一种基于模糊c-均值聚类和可变形模型的组合的自动息肉分割方法。模糊隶属函数的梯度用作像力,将籽周围的可变形表面驱动到息肉边界。这个方法首先考虑强度变化,因此在结肠的肠道(loop)接触而它们之间没有可视边界或强度变化时可能具有误导的分割结果。在这类情况下,受关注体积可能包含由组织分隔的两个结肠腔或者其中一个包含息肉的两个结肠壁,以及其中息肉之下的表面属于另一个肠道。所提出的方法可能将息肉之下的表面误认为是息肉表面的一部分,它可能导致提取比实际息肉尺寸更大的体积。
发明概述本发明的示范实施例一般包括三维医疗成像系统及方法,它们提供诸如结肠息肉、动脉瘤或肺小结之类的异常解剖结构(损害)的自动三维分割,以及获取可用于识别和分类的三维分割损害的精确尺寸测量及其它描述特征。更具体来说,本发明的示范实施例一般包括用于提供精确三维损害分割的系统及方法,其中利用基于质心的坐标变换(例如球面变换、椭圆变换等)将损害的三维表面从原始体积空间变换到例如球面或椭圆坐标空间,然后对变换后的损害表面内插,从而允许精确地确定损害与周围正常结构之间的边界。
在本发明的一个示范实施例中,一种自动3D(三维)损害分割方法包括在第一坐标空间中确定图像数据集中的损害的三维表面;利用第一坐标空间中损害的质心来执行三维表面的质心变换,从而在第二坐标空间中产生三维表面的变换表面表示;处理变换表面表示以确定将损害与周围正常结构分隔的损害表面;以及将第二坐标空间中的损害表面重新变换到第一坐标空间,从而从图像数据集中分割损害。
在本发明的另一个示范实施例中,一种自动3D(三维)损害分割方法包括在原始三维体积空间中确定损害的三维表面;将损害的三维表面变换到球面坐标空间;在球面坐标空间中处理三维表面以确定球面坐标空间中的损害表面,它将损害与周围正常结构分开;将球面坐标空间中的损害表面变换到原始三维体积空间;以及利用所变换损害表面从原始三维体积空间中提取与损害对应的体积。
通过以下结合附图对示范实施例的详细说明,本发明的这些和其它示范实施例、特征及优点将被描述或变得明显。
附图概述

图1是流程图,说明根据本发明的一个示范实施例的自动三维损害分割方法。
图2是流程图,说明根据本发明的一个示范实施例、用于确定三维边缘图像的方法,它可按照图1的方法来实现。
图3是流程图,说明根据本发明的一个示范实施例、用于执行三维边缘图像的球面坐标变换的方法,它可按照图1的方法来实现。
图4是根据本发明的一个示范实施例、用于处理球面坐标空间中的边缘图像数据以提取受关注体积的方法的流程图,它可按照图1的方法来实现。
图5是根据本发明的一个示范实施例、用于执行从球面坐标空间的逆变换以便从原始三维图像数据中提取受关注体积的方法的流程图,它可按照图1的方法来实现。
图6是根据本发明的一个示范实施例、用于确定不是损害表面的一部分的错误表面以防止损害体积的过度分割的方法的流程图,它可按照图1的方法来实现。
图7A-7E是示意图,示意说明根据本发明的一个示范实施例的边缘检测方法。
图8A和图8B是示意图,示意说明根据本发明的一个示范实施例的球面坐标变换方法。
图9A和图9B是示意图,示意说明根据本发明的一个示范实施例的归一化方法。
图10A和图10B是示意图,示意说明根据本发明的一个示范实施例、用于扩展球面坐标空间中的图像以便于损害表面内插的方法。
图11A和图11B是示范示意图,说明一个可能因不是损害表面的一部分的错误表面的检测而导致息肉过度分割的息肉分割过程。
示范实施例的详细说明一般来说,本文所述的本发明的示范实施例包括在三维医疗成像应用中诸如结肠息肉、动脉瘤或肺小结之类的异常解剖结构的自动三维分割所用的系统及方法。在本文所述的本发明的一个示范实施例中,用于三维损害分割的系统及方法实现用于三维边缘图像的球面坐标变换以及随后的损害表面的内插的自动方法,它允许对受关注损害与周围正常解剖组织和结构之间边界的精确确定。
此外,根据本发明的示范系统及方法提供用于自动测量三维分割损害的各种尺寸和特征的方法,可实现它们以用于基于所提取损害体积的识别或自动分类。具体来说,根据本发明的系统及方法可帮助用户(放射科医生)自动获取精确的损害尺寸测量,区分损害与诸如健康组织、残余粪便或条纹伪像之类的其它解剖结构。此外,计算机辅助检测(CAD)系统可扩展为包括根据本发明的三维分割系统及方法,从而获取附加区别特征以表征异常损害或者作为分类过程的输入。
应当理解,根据本发明的本文所述的系统及方法可用各种形式的硬件、软件、固件、专用处理器或它们的组合来实现。在本发明的一个示范实施例中,本文所述的系统及方法以软件来实现为应用程序,其中包括程序指令,它们具体体现在一个或多个程序存储装置中(例如软磁盘、RAM、CD Rom、DVD、ROM和闪速存储器),并且可由包含适当体系结构的任何装置或机器来执行。
还要理解,由于附图所示的构成系统模块和方法步骤可通过软件来实现,因此系统部件之间的实际连接(或过程步骤流程)可根据应用程序编程的方式而有所不同。在本文给出理论,本领域的技术人员能够设计本发明的这些及类似的实现或配置。
图1是流程图,说明根据本发明的一个示范实施例、用于提供自动三维损害分割的方法。图1还可被看作是提供三维分割的系统,其中,图1所述的方法步骤是执行本文所述的用于提供三维损害分割及测量的方法及功能的部件或模块。此外,要理解,本文所述的示范系统及方法可对于各种成像形态(CT、MRI等)的三维医疗成像和CAD系统或应用来实现。此外,本文所述的示范系统及方法很适合诸如结肠息肉、动脉瘤、肺小结等异常解剖结构或损害的自动提取和测量。在这一方面,虽然示范实施例可能在本文中具体参照结肠息肉分割来描述,但绝不应当看作是限制本发明的范围。
现在参照图1,示范三维损害分割方法一般以向分割模块输入受关注损害的坐标来开始(步骤10)。在以下描述中,假定在特定成像形态(例如CT、MRI等)中特定解剖(例如结肠、肺、心脏等)已经获取原始三维体积数据集(例如多个二维切片)。在本发明的一个示范实施例中,损害坐标可经由GUI(图形用户界面)输入,其中,个人可使用例如鼠标或指示装置来选择二维或三维显示图像(例如结肠内的三维视图)的受关注区域(例如息肉)。在本发明的另一个实施例中,损害坐标可从能够自动选择/识别候选损害位置(输入之前可能需要或者可能不需要用户核实)的自动系统或方法来输入。
随后,根据输入候选者,原始三维体积数据集的一部分(子体积)经过处理(经由边缘检测方法)以确定所选损害的三维边缘(表面)(步骤20)。更具体来说,实现边缘检测过程来确定三维子体积图像数据中的像素,它们是原始坐标空间中的所选损害的三维表面的一部分。下面将参照例如图2的流程图和图7A-7E的示意图来说明执行三维边缘检测的一个示范方法。
在本发明的一个示范实施例中,球面坐标变换则应用于三维边缘图像数据(步骤30)。一般来说,根据本发明的球面坐标变换过程根据受关注损害的用户选择(或自动计算)的质心位置,将三维损害表面变换为球面坐标空间中的所选损害的表面表示。应当理解,为了进行说明,本文将描述一个示范球面变换过程。但是要明白,一般来说,任何适当的质心变换过程可根据本发明来实现,它从原始坐标空间(例如笛卡尔坐标空间)提取空间数据,并根据原始坐标空间中的用户选择或计算的质心位置,将此空间数据变换成与来自另一坐标空间的空间数据对应。所用的质心变换过程的类型可取决于受关注损害的典型形状。例如,对于息肉,基于质心的变换可采用椭圆变换过程来实现,因为息肉通常发现息肉实际上具有椭圆的形状。在这方面,本文不应当被看作是限制可使用的基于质心的变换的类型,因为本领域的技术人员可易于设想及理解可根据本文理论为三维分割实现的其它基于质心的变换。
表面表示还经过处理,以便精确地确定所选损害的表面,包括损害(例如息肉)之间的边界/过渡区(例如息肉颈),从而将所选损害与周围组织(肠壁)分开(步骤40)。下面将参照例如图3、图4和图5的流程图更详细地描述用于将三维边缘数据(损害表面)变换到球面坐标空间并处理所变换数据以提取所选损害的本发明的各种示范实施例。
当在球面坐标空间中提取了所选损害之后(步骤40),应用逆变换过程以将球面坐标中的所提取体积数据转换为原始坐标(例如笛卡尔坐标),以便允许从原始三维子体积图像数据中分割所选损害(步骤50)。例如,下面将参照图5的流程图来描述根据本发明的一个示范实施例的示范逆变换过程。
在本发明的另一个实施例中,可实现自动过程,用于获取关于所分割损害体积的各种测量结果(步骤60),它们可用作损害识别和分类的描述特征。例如,可从所提取损害体积获取的测量结果包括但不限于损害表面面积,紧密度,体积,平均和高斯曲率,其平均值、最小值、最大值和STD,球度平均值、最小值、最大值和STD,最小和最大直径,高度,颈面积(对于息肉),强度平均值、最大值、最小值和STD(用于解决纹理和伪像)。
图2是流程图,说明根据本发明的一个示范实施例、用于确定三维边缘图像的方法。图2的方法可对于图1的示范方法的步骤20实现。为了说明,还参照图7A-7E来论述图2的示范方法,图7A-7E示意说明根据本发明、用于检测受关注结肠息肉的三维边缘(表面)的示范方法。
首先参照图2,最初的步骤是确定(或近似计算)所选损害的质心坐标(步骤21)。在本发明的一个实施例中,所选损害的质心坐标可采用任何适当的方法自动确定。在本发明的另一个示范实施例中,质心坐标可能是用户选择的,由此用户选择所显示的二维规范正交视图(轴向、冠状或矢状)或三维损害(例如息肉)上被认为是近似质心位置的点。例如,图7A是有蒂息肉的示范三维腔内视图,其中,点C描绘关于三维显示息肉头的用户选择(或自动确定)的质心位置。
然后,从原始三维体积数据集中提取包括所选损害和周围环境的子体积数据集(步骤22)。在本发明的一个示范实施例中,所提取的子体积包括处于质心位置C的邻域内的图像数据的多个空间接近二维切片。例如,图7B示意说明所提取的子体积,它包括近似地设置在图7A所示的所选质心C附近的图像数据的二十五个二维切片。在这个示范实施例中,假定二维切片包含笛卡尔空间的x-y平面中的图像数据。
所提取的三维子体积则采用内插过程来处理,以便呈现子体积各向同性(步骤23)。更明确地说,在其中子体积的二维切片包含x-y平面中像素的一个示范实施例中,在z方向执行内插法,以便使子体积各向同性(即,使x-y切片中的像素的尺寸与z方向上的像素的尺寸相同)。内插过程可采用任何适当的再抽样过程来执行。图7C的示范示意图说明从对于图7B的二维切片内插产生的图像数据的二维切片。
随后,三维边缘检测方法应用于各向同性子体积数据集以便确定所选损害的三维边缘(表面)(步骤24)。在一个示范实施例中,边缘检测采用三维Canny边缘检测器过程来执行,它是用于提取通过滞后获得的、一个像素厚度的边缘的众所周知的过程。例如,图7D示意说明应用于图7C的内插二维切片的示范边缘检测过程的结果。如图所示,每个二维切片包含表示图7A的息肉的表面的一个或多个线条。此外,图7E是三维边缘图像的示范图解,它采用图7D的二维边缘数据来呈现。图7E的示范示意图描绘了具有大约35×35×35像素的立方体体积的三维边缘图像。
边缘检测过程用来确定原始三维子体积空间中的包含在受关注损害的所检测三维边缘(表面)中的像素的坐标。边缘检测过程的结果输出到球面坐标变换过程(步骤25)。
图3是流程图,说明根据本发明的一个示范实施例、用于执行三维边缘图像数据的球面坐标变换的方法。图3的方法可在图1的步骤30中实现。此外,图8A-8B是示范示意图,示意说明球面坐标变换过程。参照图3,最初的步骤是根据所选/计算的质心位置将三维边缘(表面)数据的坐标变换为球面坐标(步骤31)。在一个示范实施例中,质心变换过程包括所选损害的三维边缘(表面)上的每个点(x,y,z)相对于质心C(它被看作原始三维子体积空间中的原点)的新坐标(r,,θ),如下所示r=x2+y2+z2;]]> cosθ=zx2+y2+z2]]>随后,例如通过检查自所选(或计算)的质心C的径向上的强度梯度,不是仅属于损害表面的任何额外顶点被删除(步骤32)。此外,不是损害表面的一部分的远距离表面被消除(步骤33)。这个过程产生变换表面表示r(,θ)(步骤34),它包含球面坐标空间中的所检测损害表面的二维表示,在其中对于每个(,θ)只有一个值r。
图8A和8B是示范示意图,示意说明根据本发明的球面坐标变换方法。更明确地说,图8A说明包含扩展到结肠腔L的息肉的子体积的二维切片。虚线(N)表示“息肉颈”,其中息肉附于结肠壁上。更具体来说,“息肉颈”是从息肉头到结肠壁的过渡。当过渡被拉长时,息肉称作有蒂息肉。
如图8A所示,球面坐标变换相当于从质心位置(C)发出多个“射线”(R)并确定各射线(R)与原始三维子体积空间中的损害(息肉)表面的边缘(E)相交的位置,其中的值“r”表示射线从质心C到射线与边缘E相交的位置的距离。图8B是示意图,示意说明距离变换,它根据图8A所示的过程对各向同性子体积中的所有切片产生。图8B表示从质心位置(C)看到的表面,其中,距离r表示为表面离质心(C)的高度。
如图8A所示,通过息肉颈(N)进入结肠组织的射线(R)没有与息肉的边缘(E)上的点相交,而是传播到结肠组织中(经过息肉颈N)。因此,采用消除远距离表面(步骤33)的方法。下面将参照例如图6和图11A-11B来详细描述用于消除远距离表面的一个示范实施例。一般来说,用于消除实际上不是损害表面的一部分的远距离表面的方法基于例如可应用于限制通过例如息肉颈N的射线的长度的各种标准。
例如,可考虑诸如自质心的距离和角度变化以及两个相继射线之间的远处表面中射线的相交位置之类的标准。距离可用来区别远处面积(表面)与质心附近的射线的平均距离。更具体来说,例如,如果质心对于球面形状的息肉被确定,则射线距离(r)平均接近球面形状的损害的半径。例如当诸如息肉之类的损害带有颈时(参见图11B),情况就不是这样。在跨越球面形状的对象(例如息肉)的两个相邻射线的情况下,这类射线将与损害表面相交的点近似地与质心等距。但是,当一个射线与息肉表面相交以及相邻射线扩展到息肉颈中并与远距离表面相交时,与表面相交的这两个相邻射线的端点对着的距离之间的差异将极大地不同。这些也是可检测的,并在球面表面变换中表示为不连续(例如参见图11B)。如上所述,下面将例如参照图6和图11A-11B来详细说明可在图3的步骤33中实现的一个示范过程。
图4是流程图,说明一种方法,用于处理球面坐标空间中的损害表面的表示,以便精确地确定包括损害(例如息肉)之间的边界(例如息肉颈)在内的所选损害的表面,从而使所选损害能够与周围组织分开(例如确定将息肉与结肠壁分开的息肉颈)。图4的方法可为图1的步骤40实现。现在参照图4,最初的步骤是计算每个谨慎半径值的归一化(伸展)因子(步骤41)。归一化过程提供平衡球面坐标空间中的表面的表示、从而给予像素相等权重(即它们按比例缩放)的手段。归一化过程(步骤41)不是必需的,但能够简化表面内插过程,如以下所述(否则可实现加权内插过程)。
图9A和图9B是示范示意图,示意说明根据本发明的归一化过程。在此实例中,归一化因子由δ(r)=rmax/r来确定,谨慎度由D=四舍五入(2πrmax)来确定,以及角度增量由Δθ=2π/D来确定。图9A以图形方式说明处于不同半径(r1=1,r2=2,rmax=3)的损害表面上的点之间的关系。这些图说明归一化过程的简化形式,将过程与二维形式相关,因而经由到极坐标的变换来表达此过程。在这种情况下,当半径增加时,给定角度(如图所示)将对着圆周的更宽部分。当转换到极空间时,参见图9B,更接近中心(在r1处)的点将“伸展”。由δ(r)=rmax/r所确定的归一化因子捕捉这种伸展关系,并按像素对其量化。图9A中的值说明在距离r=1、四舍五入到下一个整数值=6的圆周l1以及归一化因子δ1=3处的像素之间的量化关系。归一化因子捕捉使最里面的圆周与外圆周同样长所需的伸展量。因此,在所提供的实例中,对于沿外圆周rmax的长度的每一个单位,有效地对应最里面圆周的3个单位。对穿过不同半径的表面内插时,重要的是适当地对内插函数的作用进行加权,通过示范归一化过程来实现。以上实例扩展到球面坐标和表面。
再参照图4,在归一化之后,中值滤波过程应用于损害表面表示r(,θ)(步骤42)。滤波过程消除了由于变换过程而产生的任何噪声(滤波消除了寄生测量的计算噪声)。归一化(步骤41)和滤波(步骤42)的结果是球面坐标空间中的损害表面的量化呈现。由于实际损害表面实际上是平滑和连续的,因此执行内插过程以便从量化损害表面产生平滑连续表面,这要用于从周围健康组织中提取损害体积。在本发明的一个示范实施例中,为了从周围健康组织中提取损害,损害表面表示r(,θ)进一步被处理,以便确定将受关注体积与其环境分开的损害表面的位置和形状。这个过程确定损害与周围正常结构之间的边界(分离表面)。例如,在本文所述的息肉分割的示范实施例中,损害分离表面称作“息肉颈”。
参照图4,例如,用于帮助“息肉颈”的内插的最初步骤包括执行扩展损害表面表示r(,θ)的方法(步骤43),其方式是考虑以下事实二维表面表示r(,θ)的边缘被连接,即r(,θ+2π)=r(,θ)和r(+π,θ)=r(,θ)。在一个示范实施例中,扩展过程包括将r(,θ)映射到r’(’,θ’),如下所示(i)r′([π/2...3π/2],[2π...3π])=r(
,[
]);(ii)r′([π/2...3π/2],[1...π])=r(
,[[π...2π]]);(iii)r′(
,[π...3π])=r([π/2...π],[
]);(iv)r′([π/2...3π],[3π...4π])=r(
,[
]);(v)r′([3π/2…π],[π...3π])=r(

).
图10A和图10B是示范示意图,用于说明扩展损害表面表示r(,θ)的方法,其中,图10A说明损害表面表示r(,θ)的不同区域,以及图10B说明扩展图10A的图像的结果。如图所示,扩展过程主要提取图像的下半部分并将它复制到图像顶部之上,提取图像的上半部分并将它复制到图像的底部之下,提取图像的左边并将它复制到图像的右侧,以及提取图像的右边并将它复制到左侧。这个过程实质上“折叠”图像,它有助于平滑内插过程。更具体来说,执行复制图像以便解决对于边界区域的支持的任何问题。边界复制、折叠或交叉复制是计算机视觉中的一种已知技术,并在此用来提供对于边界处的内插和/或滤波的支持。例如,当计算图像(表面)的左手侧上的边界点的内插值时,仅存在表面的右侧上的值。一种传统方式是通过镜像反射值或者如这里所执行的环绕来提供支持。这在球面变换的上下文中是有意义的。因此,复制和镜像反射图像相当于环绕中心以便包括极少额外,从而提取少量重叠,它然后转换到球面空间作为复制。一旦完全内插已经完成,图像的扩展被忽略,以及仅考虑原始图像(表面)。
内插过程则采用扩展图像来执行(步骤45)。图像扩展(步骤43)和内插(步骤45)产生对平滑三维损害表面的确定,它包括损害与周围正常解剖结构之间的边界(例如息肉颈)或分隔线。换言之,此过程产生球面坐标空间中的损害的平滑闭合表面的提取,其表面以质心C为基准。下一个步骤是确定原始三维图像空间中的损害体积。
图5是流程图,说明根据本发明的一个示范实施例、用于执行逆变换以便从原始三维图像数据中提取受关注体积的方法。图5的方法可适用于实现图1的步骤50。首先,内插损害表面数据输入到逆变换过程(步骤51)。映射被产生(例如查找表)以便将内插损害表面(它处于球面坐标空间)重新映射到原始三维体积空间(例如笛卡尔坐标)。更具体来说,在本发明的一个示范实施例中,原始子体积顶点(在笛卡尔坐标中)被映射到球面坐标空间(步骤52)。
此后,原始子体积中的所有像素被扫描(步骤53)。对于各像素,确定像素是否具有强度(步骤54)。如果此像素没有强度值(例如像素处于结肠腔中)(步骤54中的否定确定),则像素因不是受关注体积的一部分而被忽略(步骤55)。如果此像素具有强度(步骤54中的肯定确定),但确定(经由映射)像素不位于球面坐标的内插损害表面之内或之下(步骤56中的否定确定),则像素因不是受关注体积的一部分而被忽略(步骤55)。
相反,如果给定像素具有强度(步骤54中的肯定确定),并且还确定(经由映射)位于球面坐标的内插损害表面之内或之下(步骤56中的肯定确定),则像素被标记为受关注体积的一部分(步骤57)。通过对原始三维子体积中的所有像素重复步骤54、55、56和57,损害的体积可从原始三维子体积图像数据中被分割。
一旦受关注体积被分割,则可执行各种测量(图1的步骤60)。例如,在一个示范实施例中,分割损害的体积通过计算包含在分割对象的实际表面(息肉表面)与下面的内插表面之间的体素(完全及部分)的数目来确定。这些体素通过考虑所获数据的实际x、y和z空间分辨率被转换成mm3。此外,如上所述,最大直径(在息肉测量中是重要的)可通过计算所提取体积中的两个极值体素之间的另一距离来确定。强度矩(平均值、标准值等)可通过考虑构成此体积的像素的强度值来计算。曲率和其它表面特征可从表征此表面的体素中直接导出,以及采用已知的曲率公式来计算,其中这些的力矩也可被计算。
在本发明的另一个实施例中,可使损害体积测量一致且与通过执行迭代过程根据用户输入或候选检测所提供的损害的最初选择质心位置无关。例如,一个示范迭代过程包括例如确定新的体积中心,并重复提取过程(例如图1的步骤30、40和50),直到体积值收敛为止。
通过提供用于消除实际上不属于损害表面的一部分的远距离/错误表面(如以上参照图3的步骤33所述)的方法,根据本发明的示范损害分割系统及方法完全适合于防止损害体积的过度分割。例如,对于息肉的三维分割,图11A和图11B是示范示意图,说明其中对于三维息肉分割可能出现过度分割的情况。具体来说,图11A是具有结肠的肠道接触的面积(A)的结肠的示范三维视图。如图11B所示,受关注体积(V)可包含两个结肠腔,它们由组织或者由其中一个包含受关注息肉的两个相邻结肠壁之间的边界(B)分开。如图11B所示,当球面坐标变换通过从息肉的中心位置投射射线来应用时,息肉下面的错误表面(“错误颈表面”)可能属于另一个肠道,它可能被不精确地看作是实际的息肉颈。变换结果的一个说明示图如图11b所示,其中,变换数据包括“错误颈表面”。当构建息肉表面时,这个错误表面应当不予考虑,因为如果错误表面没有消除,则“额外的”表面碎片可能形成错误息肉颈,因此内插息肉表面可能远远大于实际息肉。因此,为了防止过度分割,可根据本发明实现一种忽略实际上不属于所选损害的表面的一部分的远距离表面的方法。
图6是流程图,说明根据本发明的一个示范实施例、用于消除错误表面碎片的方法。在图6的方法中,实现区域生长过程来跟踪连接的远距离表面碎片。最初的步骤是确定区域生长过程的一个或多个“籽点”(步骤70)。在一个示范实施例中,区域生长的籽点是具有高于自适应门限的半径值的点。自适应门限等于中值半径值加上受关注子体积中的半径的标准偏差。
当籽点被确定时,区域生长过程采用籽点来执行,从而跟踪连接的远距离表面碎片(步骤71)。对于每个连接的表面碎片集合,确定连接的碎片集合的表面积是否小于指定门限(步骤72)。例如,在一个示范实施例中,门限设置为球面坐标中的息肉表面的表面积的1/3。在其它情况下以及在采用不同结构执行分割时,这个比率可能不同。如果连接的碎片集合的表面积确定为小于此门限(步骤72中的肯定确定),则连接的碎片集合将被忽略,并且不看作是损害表面的一部分(步骤74)。相反,如果连接的碎片集合的表面积不小于此门限(步骤72中的否定确定),则连接的碎片集合将作为损害表面的一部分被包含(步骤73)。
大家会理解,如上所述,本文所述的示范系统及方法可通过各种应用、如三维息肉分割来实现。在这种情况下,可实现本文所述的根据本发明的示范方法以便精确地从周围结肠壁提取息肉。此外还可实现示范系统及方法以便为用户(放射科医生)提供自动息肉大小测量,例如计算诸如强度变化、纹理等附加特征,它们将帮助区分息肉和粪便。此外,根据本发明的示范方法可用来获取精确的息肉形状特征,它们帮助区分息肉与例如主皱襞和伪像之类的假阳性的其它来源。
虽然本文参照附图对本发明的说明性实施例进行了描述,但大家要理解,本发明不限于这些具体的实施例,本领域的技术人员可以对其进行各种其它变更和修改,而没有背离本发明的范围或精神。所有这些变更和修改均包含在如所附权利要求定义的本发明的范围内。
权利要求
1.一种用于自动三维损害分割的方法,包括以下步骤确定原始三维体积空间中的损害的三维表面;将所述损害的三维表面变换到球面坐标空间;处理所述球面坐标空间中的三维表面,以便确定所述球面坐标空间中的将所述损害与周围正常结构分开的损害表面;将所述球面坐标空间中的所述损害表面变换到所述原始三维体积空间;以及采用所述变换的损害表面从所述原始三维体积空间中提取与所述损害对应的体积。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,确定三维表面的所述步骤包括从所述原始三维体积空间中提取围绕所述损害的三维子体积;将图像数据内插到所述三维子体积中,以便使所述三维子体积各向同性;以及确定所述各向同性三维子体积中的所述损害的三维边缘。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,确定所述损害的三维边缘的所述步骤采用三维Canny边缘检测过程来执行。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述损害的三维表面变换到球面坐标空间的所述步骤包括确定所述原始三维体积空间中的所述损害的质心位置;以及根据所述质心位置来确定所述三维表面的每个像素的球面坐标;以及采用所述球面坐标在所述球面坐标空间中产生所述三维表面的二维表示。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述损害的所述质心位置通过自动过程来确定。
6.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述损害的所述质心位置由用户选择。
7.如权利要求4所述的方法,其特征在于还包括对所述球面坐标空间中的所述三维表面的所述二维表示进行归一化。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于还包括对所述归一化的二维表示进行中值滤波。
9.如权利要求4所述的方法,其特征在于,处理所述球面坐标空间中的所述三维表面的所述步骤包括以下步骤扩展所述球面坐标空间中的所述三维表面的二维表示;以及内插所述扩展的二维表示以确定将所述损害与所述损害附着的解剖结构分开的分离表面。
10.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述球面坐标空间中的所述损害表面变换到所述原始三维体积空间的所述步骤包括将所述原始三维体积空间中的顶点映射到所述球面坐标空间。
11.如权利要求10所述的方法,其特征在于,采用所述变换的损害表面从所述原始三维体积空间中提取与所述损害对应的体积的所述步骤包括以下步骤作为所述损害体积的一部分包含所述原始三维体积空间中位于球面坐标中的所述损害表面之内或之下的所有像素。
12.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述损害为结肠息肉。
13.如权利要求12所述的方法,其特征在于,处理所述球面坐标空间中的所述三维表面以确定所述球面坐标空间中将所述损害与周围正常结构损害表面分开的损害表面的所述步骤包括确定息肉颈的步骤。
14.如权利要求1所述的方法,其特征在于还包括测量与所述提取的体积关联的一个或多个参数的步骤。
15.如权利要求1所述的方法,其特征在于还包括以迭代方式重复所述方法步骤以获得体积值的收敛。
16.如权利要求1所述的方法,其特征在于还包括以下步骤确定所述球面坐标空间中的所述损害表面表示是否包含实际上不是所述损害的一部分的错误表面;以及消除被确定为包含在所述损害表面表示中的错误表面。
17.一种机器可读的程序存储装置,实际包含机器可执行以完成用于自动三维损害分割的方法步骤的指令程序,所述方法步骤包括确定原始三维体积空间中的损害的三维表面;将所述损害的三维表面变换到球面坐标空间;处理所述球面坐标空间中的三维表面,以便确定所述球面坐标空间中的将所述损害与周围正常结构分开的损害表面;将所述球面坐标空间中的所述损害表面变换到所述原始三维体积空间;以及采用所述变换的损害表面从所述原始三维体积空间中提取与所述损害对应的体积。
18.如权利要求17所述的程序存储装置,其特征在于,用于执行将所述损害的三维表面变换到球面坐标空间的所述步骤的所述指令包括确定所述原始三维体积空间中的所述损害的质心位置;根据所述质心位置来确定所述三维表面的每个像素的球面坐标;以及采用所述球面坐标在所述球面坐标空间中产生所述三维表面的二维表示。
19.如权利要求17所述的程序存储装置,其特征在于,所述损害为结肠息肉。
20.一种用于自动三维损害分割的方法,包括以下步骤在第一坐标空间中在图像数据集内确定损害的三维表面;采用所述第一坐标空间中的所述损害的质心来执行所述三维表面的质心变换,从而在第二坐标空间中产生所述三维表面的变换表面表示;处理所述变换表面表示,从而确定将所述损害与周围正常结构分开的损害表面;以及将所述第二坐标空间中的所述损害表面重新变换到所述第一坐标空间,以便从所述图像数据集中分割所述损害。
21.如权利要求21所述的方法,其特征在于,确定三维表面的所述步骤包括从所述图像数据集中提取围绕所述损害的图像数据的三维子体积;将图像数据内插到所述三维子体积,以便使所述三维子体积各向同性;以及确定所述各向同性三维子体积中的所述损害的三维边缘。
22.如权利要求21所述的方法,其特征在于,确定所述损害的三维边缘的所述步骤采用三维Canny边缘检测过程来执行。
23.如权利要求20所述的方法,其特征在于,执行质心变换的所述步骤包括执行球面变换。
24.如权利要求23所述的方法,其特征在于,执行球面变换包括根据所述质心位置来确定所述三维表面的每个像素的球面坐标;以及采用所述球面坐标在所述球面坐标空间中产生所述三维表面的二维表示。
25.如权利要求20所述的方法,其特征在于还包括自动确定所述第一坐标空间中的所述损害的质心位置的步骤。
26.如权利要求20所述的方法,其特征在于还包括用户选择所述质心的坐标的步骤。
27.如权利要求20所述的方法,其特征在于还包括对所述变换表面表示进行归一化。
28.如权利要求27所述的方法,其特征在于还包括对所述归一化变换表面表示进行中值滤波。
29.如权利要求20所述的方法,其特征在于,处理所述变换表面表示的所述步骤包括内插所述变换表面表示,以便确定将所述损害与所述损害附着到的解剖结构分开的分离表面。
30.如权利要求20所述的方法,其特征在于,将所述第二坐标空间中的所述损害表面重新变换到所述第一坐标空间、以便从所述图像数据集中分割所述损害的所述步骤包括将所述第一坐标空间中的所述图像数据集中的顶点映射到所述第二坐标空间。
31.如权利要求30所述的方法,其特征在于还包括通过作为所述损害的体积的一部分包含所述图像数据集中位于所述第二坐标空间中的所述损害表面之内或之下的所有像素,来分割所述损害。
32.如权利要求31所述的方法,其特征在于还包括测量与所述分割的损害关联的一个或多个参数的步骤。
33.如权利要求31所述的方法,其特征在于还包括以迭代方式重复所述方法步骤以获得体积值的收敛。
34.如权利要求20所述的方法,其特征在于,所述损害为结肠息肉。
35.如权利要求34所述的方法,其特征在于,处理所述变换表面表示以确定将所述损害与周围正常结构分开的损害表面的所述步骤包括确定息肉颈。
36.一种机器可读的程序存储装置,实际包含机器可执行以完成用于自动三维损害分割的方法步骤的指令程序,所述方法步骤包括在第一坐标空间中在图像数据集内确定损害的三维表面;采用所述第一坐标空间中的所述损害的质心来执行所述三维表面的质心变换,从而在第二坐标空间中产生所述三维表面的变换表面表示;处理所述变换表面表示,从而确定将所述损害与周围正常结构分开的损害表面;以及将所述第二坐标空间中的所述损害表面重新变换到所述第一坐标空间,以便从所述图像数据集中分割所述损害。
37.如权利要求36所述的程序存储装置,其特征在于,用于执行质心变换的所述指令包括用于执行球面变换的指令。
38.如权利要求27所述的程序存储装置,其特征在于,用于执行球面变换的所述指令包括用于执行以下步骤的指令根据所述质心位置来确定所述三维表面的每个像素的球面坐标;以及采用所述球面坐标在所述球面坐标空间中产生所述三维表面的二维表示。
39.如权利要求36所述的程序存储装置,其特征在于,用于执行处理所述变换表面表示的步骤的所述指令包括用于内插所述变换表面表示以便确定将所述损害与所述损害附着到的解剖结构分开的分离表面的指令。
40.如权利要求39所述的程序存储装置,其特征在于,所述损害是结肠息肉,以及用于处理所述变换表面表示以确定将所述损害与周围正常结构分开的损害表面的所述指令包括用于确定息肉颈的指令。
全文摘要
提供用于三维医疗成像应用中诸如结肠息肉、动脉瘤或肺小结之类的异常解剖结构的自动三维分割的系统及方法。例如,用于三维损害分割的系统及方法实现基于质心的坐标变换(例如球面变换、椭圆变换等),以便将损害的三维表面从原始体积空间变换到例如球面或椭圆坐标空间,然后对变换后的损害表面进行内插,从而允许精确地确定损害与周围正常结构之间的边界。
文档编号G06T5/00GK1759417SQ200480006263
公开日2006年4月12日 申请日期2004年3月11日 优先权日2003年3月11日
发明者A·耶雷布科, A·克里什南, L·博戈尼 申请人:美国西门子医疗解决公司
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