将切割平面用于结肠息肉检测的方法和系统的制作方法

专利名称：将切割平面用于结肠息肉检测的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及识别数字医学图像中的结构、尤其是结肠息肉。
背景技术：
从通过当前成像系统所获取的数据可获得的诊断高级信息允许在早期并且更能治疗的阶段检测潜在问题。如果给定大量的从成像系统可获得的详细数据，则必须开发出各种算法来有效并精确地处理图像数据。在计算机的帮助下，在图像处理方面的进展通常是对数字或数字化图像进行的。
用于创建数字图像的数字采集系统包括数字X光摄影、计算机X射线断层摄影术(CT)成像、磁共振成像(MRI)、超声(US)和例如正电子放射X线断层摄影术(PET)和单光子放射计算机X线断层摄影术(SPECT)的核医疗成像技术。也可例如通过将模拟图像(例如典型的X射线)扫描成数字形式而根据模拟图像产生数字图像。然而，在没有附加帮助的情况下解释数字图像中的大量数据对于人们、例如医生来说通常是困难的和令人厌倦的。计算机辅助诊断(CAD)系统在帮助人类、尤其是在医学病变的可视化、分割、检测、记录和报告方面起着关键性的作用。
根据代表与由特定的阵列位置所涉及的解剖位置点相关的特性(例如灰度值或磁场强度)的数字值阵列来产生数字图像。所述解剖位置点的集合包括图像域。在2D数字图像或切片部分中，分散的阵列位置被称作像素。可通过本领域中已知的各种构造技术来由层叠的切片部分构建三维数字图像。3D图像由离散的体积元素(也称作体素)组成，所述体积元素由2D图像的像素构成。可对像素或体素特性进行处理以确定关于与这种像素或体素相关的病人解剖的各种特性。
一旦通过分析像素和/或体素构建并评价了解剖区域和结构，就可将随后的利用区域特性和特征的处理和分析应用于相关区域，由此改进成像系统的精度和效率。
更关键的CAD任务之一包括从体积数据(例如，CT体积数据)中筛选和早期检测各种类型的癌。许多癌、例如结肠癌由于癌瘤的早期检测和去除已经显示出死亡率的降低。病变在几何形状方面典型地是球形的或半球形的。在许多情况下，这些球形病变附着到线性或分段线性表面上。不幸的是，直到疾病的晚期，现有的方法通常检测不出各种癌的特有症状。因此，提前的预防性癌筛选的主要目标是提供对特有症状的早期检测。

发明内容
在本发明的一个方面中，提供一种在结肠的数字图像中识别息肉的方法，其中所述图像包括与3维空间中的体素域相应的多个强度。所述方法包括提供具有一组3个相互垂直的轴的图像；针对图像中的每个体素，在相对于图像轴的第一取向上使切割平面定中心于中心体素；确定切割平面与结肠的相交部分，并检查图像在所述相交部分内的轨迹；并且在所述轨迹小且是圆形的情况下选择相交部分中那些体素以用于进一步分析。
在本发明的另一个方面中，所述轨迹相对于图像的尺寸小大约两个数量级。
在本发明的另一个方面中，针对多个切割平面重复所述定中心、确定和选择步骤，其中每个切割平面相对于图像轴处于不同的取向上。
在本发明的另一个方面中，所述多个切割平面均匀地分布在取向球体上。
在本发明的另一个方面中，这样选择所述切割平面，使得每个平面具有坐标为(A，B，C)的法线，其中A，B和C是介于-1和1之间的整数，并且其中A，B和C不能都是零。
在本发明的另一个方面中，A，B和C受|A|+|B|+|C|＜＝2的限制。
在本发明的另一个方面中，所述方法包括以下步骤标注被选择用于进一步分析的那些体素，以便从所选择的体素中识别并标注一个或多个有关联的簇。
在本发明的另一个方面中，所述方法包括确定所述一个或多个有关联的簇中的每一个的大小的步骤。
在本发明的另一个方面中，所述方法包括对所述一个或多个有关联的簇中的每一个作环状或球状方面的分析的步骤。


图1描绘本发明的优选方法的流程图；图2描绘与结肠相交的切割平面；图3描绘结肠CT图像的轴向切片；图4描绘通过使用切割平面所识别的结肠CT图像中的息肉；图5描绘用于实施本发明的优选实施方案的示例性计算机系统。
具体实施例方式
下面将说明本发明的示意性实施例。为了清楚起见，在本说明书中并未描述实际实施的所有特征。当然应该理解的是，在任何这种实际实施方案的发展中，必须做出许多实施方案特定的决定以实现开发者的特定目标，例如与涉及系统和涉及商业的约束相符，所述约束将根据实施过程的不同而发生变化。此外，应该理解的是，这种开发工作可能是复杂的和费时的，但对于受益于本公开内容的本领域普通技术人员来说仍将是所从事的日常工作。
虽然本发明允许各种修改和替代形式，但已经借助附图中的实例显示了本发明的特定实施方案并在此对其进行详细说明。然而，应该理解的是，此处对特定实施方案的说明并不意欲将本发明限制为所公开的特定形式，而是相反，本发明将覆盖落在如通过所附的权利要求所定义的本发明精神和范围内的所有修改、等价内容和替代方案。
如此处所使用的，术语“图像”指的是由离散图像元素(例如，2D图像的像素和3D图像的体素)构成的多维数据。例如，图像可以例如是由计算机X射线断层摄影术、磁共振成像、超声或本领域技术人员已知的任何其它医学成像系统所采集的对象的医学图像。也可以由非医学环境、诸如例如远程检测系统、电子显微镜检查等来提供图像。虽然可以将图像看作R3至R的函数，但本发明的方法并不局限于这种图像，并且可将本发明的方法应用于任何维数的图像，例如2D图片或3D体积。对于2或3维图像来说，图像域典型地是2或3维矩形阵列，其中可参照一组2或3个相互垂直的轴来寻址每个像素或体素。本发明优选地在运行执行本发明的算法的计算机软件的计算机系统(例如奔腾类个人计算机)上执行。计算机包括处理器、存储器和各种输入/输出设备。将一系列代表胸部体积的数字图像输入给计算机。如此处所用的术语“数字”和“数字化”将指的是通过数字采集系统获得的或通过从模拟图像的转换获得的数字或数字化格式的适当图像或体积。
然而，在对体积进行切割之前，可对图像进行预处理以将结肠与图像中的其它结构区分开。算法的高精度对于成功的结节检测来说是关键性的，并且预处理通常降低需要评估的函数域的复杂性。当预处理基于正被成像的对象的已知特征时，预处理通常是更加有效的。预处理算法在本领域中是众所周知的，并且包括例如平滑、形态学和规则化的技术。在CT图像中，简单的阈值将足以区分管腔和组织，但将需要进一步的预处理来消除其它边界、例如外部空气、肺、小肠等。
现在参照图1，在本发明的一个优选实施方案中，切割平面被用于在结肠CT图像中定位息肉。在步骤101中，针对图像中的每个体素，通过相对于图像轴具有不同取向的平面来对体积进行切割，其中每个平面都被定中心于所考虑的体素(在下文中称作中心体素)。对可使用的取向的数量没有限制，但在一优选实施方案中，已经发现在不同的取向上的一组9到13个切割平面就足够了。优选的是，这些切割平面的取向在取向球体上应该或多或少是均匀分布的。在一优选实施方案中，这样挑选所述平面，使得平面的法线具有坐标(A，B，C)，其中A，B，C是在-1和1之间的整数，并且受以下限制，即它们不能都是零。存在与所有可能性相应的13个平面，而9个平面对应于约束|A|+|B|+|C|＜＝2。用于挑选切割平面的其它标准也是可行的，并且都在本发明的范围内。
在步骤102中，在这些平面中的每个平面内，然后检查体积的轨迹，该轨迹是该体积在该平面中的值。因为图像很可能已经被预处理了以便将结肠与背景区分开，所以感兴趣的是切割平面与结肠相交的轨迹。小的且圆形的轨迹可能是息肉的一部分，因为在结肠壁上不存在其它小的圆形结构。在典型大小为每个维度具有约512个体素的图像中，小轨迹将小大约两个数量级，或每个维度大约3个体素。因此，在围绕一个体素的一组切割平面中限定小且圆形的区域的轨迹的出现为息肉的征兆。在检查轨迹的过程中，每个体素在每个平面内被考虑正好一次。对于每组平面取向，确切地有正确数量的平面，使得中心体素的邻域中的每个体素被考虑。平面取向的优先选择确保可能处于息肉中的所有体素都被包括在定中心于中心体素的切割平面之一中。在其它的非整数的平面取向情况下，可能使体素处于息肉中，但不被包括在任何一个切割平面中。在针对每个体素已经完成了具有给定取向的给定平面之后，在步骤103中，将在由轨迹所限定的小的圆形区域中的那些点标记为阳性。因此，对于每个平面取向来说，每个体素都有被拾取作为息肉的机会。如果有13个平面取向，则将通过13个平面来切穿每个体素，并且每个体素具有13次机会变成阳性。最后，如果在任何取向上已发现体素是阳性的，则它是阳性的。它是所有平面结果的二进制“or”。在已通过该组切割平面中的每个平面对每个体素进行切割之后，在步骤104中，根据进一步的分析丢弃保持未被标记的那些点。
针对体积内的每个体素和该组切割平面中的不同取向的每个切割平面重复使给定取向的切割平面定中心于给定中心像素、检查切割平面与结肠的相交部分的轨迹和标记体素以用于进一步分析的步骤。
图2示出和息肉相交的切割平面。轨迹是该图中虚线内的区域。图3示出呈现由十字线所指示的息肉的、原始结肠CT体积的轴向切片。
图4示出切割平面检测算法的结果，其中白点是平面与息肉在未附着到结肠壁上的小部分中相交的点。对于该例子来说，已经使用了覆盖整个图像的13个平面取向，使得每个给定体素都被包含在这13个切割平面中。
在步骤105中，可使用标注过程找出图像中的体素簇。一个众所周知的过程是关联成分标注(connected component labeling，CCL)过程，该过程识别并标注图像中的每个关联成分。通常，标注是大于或等于1的整数，同时背景被设置为0。CCL算法的输入是二进制图像、例如平面切割过程的输出，其中例如将背景设置为0并将感兴趣对象中的体素设置为1。CCL过程的输出是具有与输入图像相同大小的图像，同时仍将背景体素设置为0并使具有整数值的对象体素从1开始。因此，CCL过程为图像中的每个对象分配一个数。一旦已经识别出有关联的簇，就可以在步骤106中对它们做进一步分析以确定用于将属于潜在息肉的图案与其它图案区分开的特征、例如簇大小和环状或球状。用于确定医学图像中的结构的球状的方法构成本发明人的共同悬而未决的专利申请的主题2004年8月10日提交的美国专利申请No.10/915047(代理人编号No.2003P12257US)“Method and System for Using StructureTensors to Detect Lung Nodules and Colon Polyps”和2004年8月10日提交的美国专利申请No.10/915075(代理人编号No.2003P12256US)“Method and System for Fast NormalizedCross-Correlation Between an Image and a Gaussian for DetectingSpherical Structures”。
应该理解本发明能够以各种形式的硬件、软件、固件、专用处理或其组合来实施。在一个实施方案中，可以以软件将本发明实施为切实地被包含在计算机可读程序存储设备上的应用程序。可将该应用程序上载到包括任何适当架构的机器上并通过该机器来执行。
现在参照图5，根据本发明的一个实施方案，用于实施本发明的计算机系统501可尤其包括中央处理单元(CPU)502、存储器503和输入/输出(I/O)接口504。计算机系统501通常通过I/O接口504与显示器505和各种输入设备506(例如鼠标和键盘)耦接。支持电路可包括例如高速缓冲存储器、电源、时钟电路和通信总线的电路。存储器503可包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、磁盘驱动器、磁带驱动器等或其组合。可将本发明实施为存储在存储器503中并由CPU 502执行以对来自信号源508的信号进行处理的程序507。同样地，计算机系统501是通用计算机系统，当执行本发明的程序507时，它就变成专用计算机系统。
计算机系统501还包括操作系统和微指令代码。此处所述的各种处理和功能可以是通过操作系统执行的微指令代码的一部分或应用程序的一部分(或者其组合)。另外，可将各种其它外围设备、例如额外的数据存储设备和打印设备连接到计算机平台上。
还应理解的是，因为附图中所描绘的组成系统部件和方法步骤中的一些能够以软件来实施，所以系统部件(或处理步骤)之间的实际连接可根据对本发明进行编程的方式而不同。如果给定此处所提供的本发明的教导，则相关领域中的普通技术人员将能够设想本发明的这些和类似上面所公开的特定实施方案仅仅是示意性的，因为本发明能够以不同的、但对于受益于在此的教导的本领域技术人员来说显而易见的等价方式来修改和实践。另外，并不旨在限制于此处所示的与下面的权利要求中所述不同的构造或设计的细节。因此明显的是可改变或修改上面所公开的特定实施方案并且认为所有这种变化都在本发明的范围和精神内。因此，于此所寻求的保护如在下面的权利要求中所述。
权利要求
1.一种在结肠的数字图像中识别息肉的方法，其中所述图像包括与3维空间中的体素域相对应的多个强度，所述方法包括以下步骤提供具有一组3个相互垂直的轴的图像；针对图像中的每个体素，在相对于图像轴的第一取向上使切割平面定中心于中心体素；确定切割平面与结肠的相交部分，并检查图像在所述相交部分内的轨迹；以及在轨迹是小的并且是圆形的情况下，选择相交部分中的那些体素以用于进一步分析。
2.如权利要求1所述的方法，其中，针对多个切割平面重复所述定中心、确定和选择的步骤，每个切割平面相对于图像轴处于不同的取向。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述多个切割平面均匀地分布在取向球体上。
4.如权利要求3所述的方法，其中，这样选择所述切割平面，使得每个平面具有坐标为(A，B，C)的法线，其中A、B和C是介于-1和1之间的整数，并且其中A、B和C不能都是零。
5.如权利要求4所述的方法，其中，A、B和C受|A|+|B|+|C|＜＝2的限制。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述轨迹比图像小大约两个数量级。
7.如权利要求2所述的方法，还包括步骤标注被选择用于进一步分析的那些体素，以便从所选择的体素中识别并标注一个或多个有关联的簇。
8.如权利要求7所述的方法，还包括确定所述一个或多个有关联的簇中的每一个的大小的步骤。
9.如权利要求7所述的方法，还包括对所述一个或多个有关联的簇中的每一个作环状或球状方面的分析的步骤。
10.一种在结肠的数字图像中识别息肉的方法，其中所述图像包括与3维空间中的体素域相对应的多个强度，所述方法包括以下步骤提供具有一组3个相互垂直的轴的图像；提供多个切割平面，每个切割平面相对于图像轴处于不同的取向；针对图像中的每个体素，使所述切割平面中的每一个切割平面定中心于中心体素；针对围绕图像中的每个体素的所述多个切割平面中的每一个，确定切割平面与结肠的相交部分，并检查切割平面在所述相交部分内的轨迹；以及在每个切割平面的轨迹是小的并且是圆形的情况下，标记相交部分中的那些体素以用于进一步分析。
11.如权利要求10所述的方法，其中，所述多个切割平面均匀地分布在取向球体上。
12.如权利要求11所述的方法，其中，这样选择所述切割平面，使得每个平面具有坐标为(A，B，C)的法线，其中A、B和C是介于-1和1之间的整数，并且其中A、B和C不能都是零。
13.如权利要求12所述的方法，其中，A、B和C受|A|+|B|+|C|＜＝2的限制。
14.如权利要求10所述的方法，其中所述轨迹比图像小大约两个数量级。
15.如权利要求10所述的方法，还包括步骤标注被标记用于进一步分析的那些体素，以便从所标记的体素中识别并标注一个或多个有关联的簇。
16.如权利要求15所述的方法，还包括确定所述一个或多个有关联的簇中的每一个的大小的步骤。
17.如权利要求15所述的方法，还包括对所述一个或多个有关联的簇中的每一个作环状或球状方面的分析的步骤。
18.一种计算机可读程序存储设备，其切实地包含可由计算机执行的指令程序以执行用于在结肠的数字图像中识别息肉的方法步骤，其中所述图像包括与3维空间中的体素域相对应的多个强度，所述方法包括以下步骤提供具有一组3个相互垂直的轴的图像；针对图像中的每个体素，在相对于图像轴的第一取向上使切割平面定中心于中心体素；确定切割平面与结肠的相交部分，并检查图像在所述相交部分内的轨迹；以及在轨迹是小的并且是圆形的情况下，选择相交部分中的那些体素以用于进一步分析。
19.如权利要求18所述的计算机可读程序存储设备，其中，针对多个切割平面重复所述定中心、确定和选择的步骤，每个切割平面相对于图像轴处于不同的取向。
20.如权利要求19所述的计算机可读程序存储设备，其中，所述多个切割平面均匀地分布在取向球体上。
21.如权利要求20所述的计算机可读程序存储设备，其中，这样选择所述切割平面，使得每个平面具有坐标为(A，B，C)的法线，其中A、B和C是介于-1和1之间的整数，并且其中A、B和C不能都是零。
22.如权利要求21所述的计算机可读程序存储设备，其中，A、B和C受|A|+|B|+|C|＜＝2的限制。
23.如权利要求18所述的计算机可读程序存储设备，其中，所述轨迹比图像小大约两个数量级。
24.如权利要求18所述的计算机可读程序存储设备，所述方法步骤还包括以下步骤标注被选择用于进一步分析的那些体素，以便从所选择的体素中识别并标注一个或多个有关联的簇。
25.如权利要求24所述的计算机可读程序存储设备，所述方法步骤还包括确定所述一个或多个有关联的簇中的每一个的大小的步骤。
26.如权利要求24所述的计算机可读程序存储设备，所述方法步骤还包括对所述一个或多个有关联的簇中的每一个作环状或球状方面的分析的步骤。
27.一种在结肠的数字图像中识别息肉的方法，其中所述图像包括与3维空间中的体素域相对应的多个强度，所述方法包括以下步骤提供具有一组3个相互垂直的轴的图像；提供多个切割平面，每个切割平面相对于图像轴处于不同的取向，其中这样选择所述切割平面，使得每个平面具有坐标为(A，B，C)的法线，其中A、B和C是介于-1和1之间的整数，并且其中A、B和C不能都是零；针对图像中的每个体素，使所述切割平面中的每一个切割平面定中心于中心体素；针对围绕图像中的每个体素的所述多个切割平面中的每一个，确定切割平面与结肠的相交部分，并检查切割平面在所述相交部分内的轨迹；在每个切割平面的轨迹是小的并且是圆形的情况下，标记相交部分中的那些体素；以及标注所标记的体素，以便从所标记的体素中识别并标注一个或多个有关联的簇。
28.如权利要求27所述的方法，还包括确定所述一个或多个有关联的簇中的每一个的大小的步骤。
29.如权利要求28所述的方法，还包括对所述一个或多个有关联的簇中的每一个作环状或球状方面的分析的步骤。
30.如权利要求27所述的方法，其中，所述轨迹比图像小大约两个数量级。
全文摘要
本发明提供一种在结肠的数字图像中识别息肉的方法，其中所述图像包括与3维空间中的体素域相应的多个强度。所述方法包括提供具有一组3个相互垂直的轴的图像；提供多个切割平面，每个切割平面相对于图像轴都处于不同的取向；针对图像中的每个体素，使所述切割平面中的每一个切割平面定中心(101)于中心体素；针对围绕图像中的每个体素的所述多个切割平面中的每一个，确定切割平面与结肠的相交部分，并检查(102)切割平面在所述相交部分内的轨迹；并且在每个切割平面的轨迹是小的并且是圆形的情况下，标记(103)相交部分中的那些体素以用于进一步分析。
文档编号G06T7/00GK1856802SQ200480027253
公开日2006年11月1日 申请日期2004年9月21日 优先权日2003年9月22日
发明者P·卡蒂耶 申请人:美国西门子医疗解决公司