医学成像中感兴趣区域的识别和可视化的制作方法

专利名称：医学成像中感兴趣区域的识别和可视化的制作方法
医学成像中感兴趣区域的识别和可视化
本发明通常涉及用于诊断目的的医学成像应用中感兴趣体积的各特定 区域的识别和可视化。
神经退行性病变正变得普遍，尽管大部分不可治愈，但是对这类疾病 的早期检测能够有效使用药物治疗来延缓它们的发展。很多神经退行性病 变，诸如阿尔茨海默病和帕金森病与脑内增加的铁浓度有关，并且医生常
常使用磁共振(MR)图像来确定受检者脑内铁沉积的散布，用于神经退行 性病变的评估。
磁共振成像(MRI)是广泛使用的医学诊断成像技术。在常规的MRI 扫描器中，将患者置于强静磁场中，该强静磁场导致具有非零自旋量子数 的核子的磁矩发生平行于或反向平行于场方向的排列。两种取向之间力矩 的玻尔兹曼分布导致了沿所述场方向的净磁化。这一磁化可通过施加以由 正研究核素(一般为身体内存在的氢原子，主要在水分子中)和所施加场 的强度所确定的频率的射频(RF)磁场来操控。由核子吸收来自RF场的 能量基本上被再次发射，并在恰当调谐的天线中作为振荡电压或自由感应 衰减信号进行探测，并应用图像处理器件来重建图像，所述图像是以输入 信号的位置和强度为基础的。
当利用这些信号来生成图像时，采用了磁场梯度Gx、 Gy和Gz。典型 地，对待成像区域进行测量周期序列的扫描，其中这些梯度根据所用的具 体定位法而变化。由此产生的一系列扫描期间采集的视图形成核磁共振 (NMR)图像数据集，从中可使用很多众所周知的重建技术的其中一种来 重建图像。
通过选择特定的参数可从所采集到的图像中获得不同的对比增强图 像，以便定义所述图像中相关的像素或体素强度(intensity)。为了理解MRI 对比增强，重要的是对RF激励后建立平衡的弛豫过程所涉及的时间常数有 所理解。当高能量核子发生弛豫并重新排列时，它们以所记录的速率发射能量从而提供有关其周围环境的信息。用磁场进行核自旋的重新排列称之 为纵向驰豫，而一定比例的组织核子重新排列所需的时间(典型地为大约1
秒)称之为"时间1"或T1，其中T1定义为将磁化矢量M重新恢复到原 始量级的63%所需的时间。它随磁场强度而变化。
另 一方面，T2加权成像依赖应用横向能量脉冲之后的自旋局部去相位； 横向驰豫时间(对于组织而言典型的〈100ms)称之为"时间2"或T2，其 中T2定义为横向磁化矢量在其初始激励之后下降到其初始量级的37%所 需的时间。与T1不同，T2随场强而变化并且是组织的特性。
通过使用对信号进行T1、 T2或无驰豫时间("质子密度图像")的加权 的各图像采集参数的选择来产生图像对比度，这将是本领域技术人员所熟 知的。由于铁是铁磁性元素，因此它通过降低富含铁的各组织的强度值来 影响MRT2图像对比度，从而产生具有低强度区域的对比增强图像。然而， 并非所有的低强度区域与临床相关。更确切的说，仅有脑的若干基底神经 节器官(尾状核、苍白球和壳核)和丘脑在这种情形中有意义。 一般而言， 铁浓度首先开始在苍白球中增加(阶段l)，即图5中的区域3，并且一旦 苍白球的铁浓度达到一定的水平，它就散布到临近的器官，壳核(阶段2)， 即图5中的区域1。由于苍白球是比壳核更小的器官，并且由于它们彼此接 近，因此医师常常很难使用T2对比增强图像从阶段2中区分出阶段1，原 因是组织和器官的边界由于铁沉积而在这里变得模糊。
美国专利Na6，430，430描述了一种使用MR图像来识别脑的高强度区 域从而对脑内可疑损伤进行定位的方法和系统。然而，在神经退行性病变 的情形中，如上所述，简单识别脑中铁沉积的区域是不够的，精确地确定 脑中的哪些器官受到影响以及影响的程度如何同样也是必需的，而美国专 利No.6，430,430所描述的布置中没有给出向医师提供这一信息的准确方法。
因此，本发明的目的是提供一种医学成像系统和方法，籍此能够准确 地识别出感兴趣体积中各特定诊断区域的位置和大小，然后与感兴趣体积 的各定义区域一同进行可视化或其它处理，使得能够准确地确定出所述特 定诊断区域相对于各定义区域的位置。
根据本发明，提供了一种医学成像系统，包括a) 用于接收关于感兴趣体积所采集的图像数据的器件，所述感兴趣体 积包括两个或多个其间具有各自边界的定义区域；
b) 用于得到第一对比增强图像的器件，所述第一对比增强图像包括以 所述采集到图像数据各像元(picture element)的强度值为基础的所述采集 图像数据的表示，其中，所述各强度值由所选的参数定义；
c) 用于从所述第一对比增强图像中识别具有落在预定强度值范围内的 各自强度值的像元，并生成表示所述各像元及其相对于所述第一对比增强 图像的空间分辨率的诊断图像数据的器件；
d) 用于得到第二图像数据集的器件，所述第二图像数据集包括所述采 集到图像数据的表示，其中所述两个或多个定义区域之间的各边界是可确 定的；以及
e) 用于将所述诊断图像数据和所述第二对比增强图像合并以生成表示 所述感兴趣体积的供显示的图像数据的器件，所述供显示的图像数据包括 对所述两个或多个定义区域之间的所述各边界以及具有落在所述预定强度 值范围内的各自强度值的所述像元相对于所述各边界的位置的可视指示。
这样，本发明提供了一种医学成像系统，籍此使用源自采集到图像数 据的两种图像来获得医师所需的信息。使用第一对比增强图像来确定表示 具体参数的诊断数据的位置和大小。维持该数据的空间分辨率，并将该图 像数据合并到清晰指示出感兴趣体积各定义区域之间的各边界的第二图像 中，从而能够准确分析诊断图像数据相对于感兴趣体积各具体定义区域的 范围和位置。
在优选实施例中，所述系统优选包括用于在生成所述诊断图像数据之 前定义感兴趣体积(VOI)的器件，其中，仅生成关于所述感兴趣体积的 所述诊断图像数据。在优选实施例中，用于定义所述感兴趣体积的器件包 括分割器件，其用于生成从所述感兴趣体积中去除所述第一对比增强图像 的一个或多个区域的掩模(mask)。
有利地，所述采集到的图像数据包括磁共振图像(MRI)数据，并且 所述第一对比增强图像是从中得到的T2MR图像。在优选实施例中，所述 系统包括用于从所述第一对比增强图像中建立各像元强度的直方图，然后 选择最高和最低强度的预定比例来定义所述诊断图像数据的器件。在一个示例性实施例中，诊断图像数据包括所述感兴趣体积内的铁浓度，并选择
可能大约5-10%百分比的最低强度值来定义所述诊断图像数据。
在第一示例性实施例中，通过将源自采集到图像数据的多幅图像进行 分割并对其中所述两个或多个定义区域间各边界是可确定的图像进行重建 来得到第二图像数据集。在示例性实施例中，各区域可包括所选的各脑器 官。在替代实施例中，第二图像数据集可包括不同于所述第一对比增强图 像的MR对比增强图像，其中所述两个或多个定义区域之间的各边界是可 明显确定的。
在一个示例性实施例中，可提供用于分析所述诊断图像数据的器件， 其中，在确定所述诊断图像数据以指示要求进一歩目视研究的情况下仅显 示所述图像数据。
本发明还延伸为一种医学成像装置，包括用于采集感兴趣体积的一幅 或多幅图像的图像采集器件，所述感兴趣体积包括在其间具有各自边界的 两个或多个定义区域；如上所定义的用于生成表示所述感兴趣体积的供显 示的图像数据的系统，所述供显示的图像数据包括对所述两个或多个定义 区域之间的所述各边界和具有落在所述预定强度值范围内的各自强度值的 所述像元相对于所述各边界的位置的可视指示；以及用于显示所述图像数 据的显示器件。
本发明又延伸为一种生成表示感兴趣体积的供显示的图像数据的方 法，所述方法包括
a) 接收关于所述感兴趣体积所采集的图像数据，所述感兴趣体积包括 两个或多个其间具有各自边界的定义区域；
b) 得到第一对比增强图像，所述第一对比增强图像包括以所述采集到 图像数据各像元的强度值为基础的所述采集到图像数据的表示，其中，所 述各强度值由所选的参数定义；
c) 从所述第一对比增强图像中识别具有落在预定强度值范围内的各自 强度值的像元，并生成表示所述各像元及其相对于所述第一对比增强图像 的空间分辨率的诊断图像数据；
d) 得到第二图像数据集，所述第二图像数据集包括所述采集到图像数 据的表示，其中所述两个或多个定义区域之间的各边界是可确定的；以及e)将所述诊断图像数据和所述第二对比增强图像合并以生成表示所述 感兴趣体积的供显示的图像数据，所述供显示的图像数据包括对所述两个 或多个定义区域之间的所述各边界以及具有落在所述预定强度值范围内的 各自强度值的所述像元相对于所述各边界的位置的可视指示。
同样根据本发明，提供了一种生成表示感兴趣体积的供显示的图像数 据的计算机执行图像处理方法，包括.-
a) 接收关于所述感兴趣体积所采集的图像数据，所述感兴趣体积包括 两个或多个其间具有各自边界的定义区域；
b) 得到第一对比增强图像，所述第一对比增强图像包括以所述采集到 图像数据各像元的强度值为基础的所述采集到图像数据的表示，其中，所 述各强度值由所选的参数定义；
c) 从所述第一对比增强图像中识别具有落在预定强度值范围内的各自
强度值的像元，并生成表示所述各像元及其相对于所述第一对比增强图像 的空间分辨率的诊断图像数据；
d) 得到第二图像数据集，所述第二图像数据集包括所述采集到图像数 据的表示，其中所述两个或多个定义区域之间的各边界是可确定的；以及
e) 将所述诊断图像数据和所述第二对比增强图像合并以生成表示所述 感兴趣体积的供显示的图像数据，所述供显示的图像数据包括对所述两个 或多个定义区域之间的所述各边界以及具有落在所述预定强度值范围内的 各自强度值的所述像元相对于所述各边界的位置的可视指示。
本发明进一步延伸为一种执行与医学成像装置一同使用的图像处理方 法的计算机程序，所述医学成像装置包括用于采集一幅或多幅感兴趣体积 图像的图像采集器件和图像显示器件，所述感兴趣体积包括其间具有各自 边界的两个或多个定义区域，该计算机程序包括软件代码，其用于
a) 接收秀于所述感兴趣体积所采集的图像数据，所述感兴趣体积包括 两个或多个其间具有各自边界的定义区域；
b) 得到第一对比增强图像，所述第一对比增强图像包括以所述采集到 图像数据各像元的强度值为基础的所述采集到图像数据的表示，其中所述 各强度值由所选的参数定义；
c) 从所述第一对比增强图像中识别具有落在预定强度值范围内的各自强度值的像元，并生成表示所述各像元及其相对于所述第一对比增强图像 的空间分辨率的诊断图像数据；
d) 得到第二图像数据集，所述第二图像数据集包括所述采集到图像数 据的表示，其中所述两个或多个定义区域之间的各边界是可确定的；以及
e) 将所述诊断图像数据和所述第二对比增强图像合并以生成表示所述 感兴趣体积的供显示的图像数据，所述供显示的图像数据包括对所述两个 或多个定义区域之间的所述各边界以及具有落在所述预定强度值范围内的 各自强度值的所述像元相对于所述各边界的位置的可视指示。
本发明的这些和其他方面参考本文所描述的各实施例将变得显然并将 参考其进行阐明。
现在仅通过举例的方式并参照各幅附图来描述本发明的各实施例，在 附图中


图1是根据本发明示例性实施例的方法中在定义VOI时所使用的CSF 形状的近似模型的示意图2示出了将图1的形状模型重叠到a)具有特征值3.25的VOI中的切 片上，和b)具有特征值1.04的VOI外侧的切片上；
图3是示出了根据本发明示例性实施例的方法中各主要步骤的示意性 流程图4示出了 a)VOI中的T2图像、b)去除掩模的CSF和背景以及c)低 强度体素的空间图5示出了若干基底神经节器官和丘脑的图谱区域1=壳核、区域2= 尾状核、区域3=苍白球、区域4=丘脑；
图6是示出了根据本发明示例性实施例中MRI装置的主要构件的示意
图7是a)患病患者和b)健康患者的有关低强度区域的典型图示；以及 图8是a)患病患者和b)健康患者的低强度体素垂直投影的典型图示。
这样，本发明下面示例性实施例的主要目的是探测出现低强度像元值 的患者脑区域，并使这些区域相对于脑图像进行可视化从而能清晰指示脑的相关器官之间的边界，以便医师能够比先前更准确地评价患者的健康状 况。
参照附图的图6，根据本发明示例性实施例的MRI装置包括其中躺有 患者12的大型、圆柱状磁体10。多个RF线圈14设置在圆柱状磁体10内 以接收在MRI扫描期间产生的NMR信号。两个线圈元件14a、 b位于成像 体积的前侧，而两个线圈元件14c、 d位于其后侧。第三对线圈元件14e、 f 位于在成像体积的侧面。线圈a、 b、 c、 d、 e和f一起用于局部线圈阵列， 并且本领域的技术人员应当领会到的是，本发明不限于任何特定的局部线 圈阵列，并且在市面上可获得适用于这一目的的很多替代的局部线。由线 圈元件14拾取的NMR信号通过收发器模块16进行数字化，并传送给图 像重建模块18。在处理模块22 (其可包括图像重建模块18)中执行本发明 的方法，并在屏幕24上显示得到的图像数据。
在根据本发明示例性实施例的方法中，首先，定义与所采集的MR图 像有关的感兴趣体积(VOI)，所述VOI定义了所采集到的图像中将要执行 后继处理的区域。当然也可将感兴趣体积简单地定义为全脑或由所采集到 的图像所覆盖的区域，并且下文描述的处理方法优选能够处理这种情况。 然后，为了减少处理需求，可执行一些预处理以在由所采集到的图像所覆 盖的区域内定义感兴趣体积。当然，这可由医师手动执行，该医师可根据 所显示的图像，简单地选择感兴趣体积。然而，在下文中将对自动感兴趣 体积探测算法进行描述。
所提出的算法包含两个阶段
a) 从T2和质子密度(PD)对比增强图像中进行CSF (脑脊液)-背景-(白质(WM) + (GM))分割；以及
b) 从CSF区域中进行基于形状的VOI探测。
在第一阶段，目标是执行有关所采集到的图像的分割，然后将分割的 结果用于两个目的
1) 在VOI的探测中使用得到的CSF掩模；以及
2) 在低强度区域探测阶段中使用WM+GM区域。 人脑的MR图像典型地含有三种组织类型灰质(GM)、白质(WM)
和脑脊液(CSF)，并且聚类分析作为最普通的自动脑组织分类方法的其中一种为本领域技术人员所熟知。在本发明的这一示例性实施例中，使用基
于聚类算法的无监督分割算法来执行所采集MRI数据的分割，籍此执行有 关分别对应背景、CSF和其他(包括WM、 GM、颅骨肌肉等)三种类型的 聚类。然后将具有最高T2值的聚类指定为CSF区域。基于像模糊c均值 (FCM)和k均值(用于更快处理，因为它假设每个像元唯一地属于一类) 的各种聚类算法的无监督分割算法是本领域的技术人员所熟知的，并且本 文将不再赘述。
一旦已经以这种方式确定出CSF掩模，通过使用形状模型来确定VOI。 VOI涉及可看见感兴趣器官，例如基底神经节的各图像切片。它们趋向于 在3mm切片厚度的三个或四个切片中最清晰可见。在轴位中，可从脑室的 形状特征中探测出这些切片。记住CSF在贯穿脑室区域中央的垂直轴向上 是对称的，可以观察到CSF区域上半部(侧脑室的额叶)的形状在众多人 群中很大程度上是一致的。因此，本文建议实施可用最少的计算进行检验 的近似形状模型。参照附图的图1，示出了所建议的头部大小适合的形状模 型。通常的V形区域与VOI中的CSF区域近似。为了贯彻建议的方法， 如果将特征定义为V形区域内CSF像素的数量与该区域之外但在图2所示 的矩形区域200内的CSF像素数量之比，则VOI确定为在本情形中3个切 片的窗(窗的大小是切片厚度与各切片间距离的函数)，具有建议特征值的 最大和。这确定了设置作为用于处理的掩模的VOI。
这样，参照附图的图3，在根据本发明示例性实施例的方法中，采集有 关患者的各MR图像(步骤300中)，并确定用于处理的感兴趣体积(VOI) (步骤302中)。接下来，将描述用于探测VOI各低强度区域的算法。
考虑到步骤302中提供的VOI掩模，建立VOI中各像素T2强度值的 直方图(步骤304中)。 一旦知道VOI中所有像素的强度值，则选择底部 的NX (步骤306)将其定义为VOI的低强度区域。换句话说，使用所述 掩模，将VOI的CSF和背景区域从考虑中排除，并选择具有最低T2强度 的剩余像素的NX来定义VOI的低强度区域，并于步骤308中生成低强度 像素图，其中将低强度像素及其空间分辨率合并来生成诊断图像数据。结 果，确定图像各低强度区域的方法在使用相对强度、而非根据所用的各输 入约束可非常大变化的绝对强度的意义上是适合的。根据用户偏好和/或在己经排除脑脊液(CSF)区域(最亮的T2区域)和背景区域(一般为最暗 的T2区域)时剩余的图像内容，N例如可以约为5X或10X。如果在定义 VOI时所述掩模仍然包括背景区域(而仅排除CSF区域)，则在步骤304 中通过探测直方图的最左侧和最右侧的峰，并在对低强度区域进行界定之 前将这些峰消除，可从所建立的直方图中消除背景区域。
将直方图底部的NX定义为低强度像素会导致具有高量铁浓度的患者 体内低强度像素的量与具有正常量铁的患者体内低强度像素的量相等。然 而，低强度像素的空间分布将显著地不同。高铁浓度将导致各低强度区域 主要位于脑的基底神经节器官内，而健康受检者体内的分布将是随意的并 类似于噪声。图4示出了 (a)健康受检者的T2对比增强图、(b)通过消 除CSF和背景区域(在掩模中显示为黑色像素)所建立的掩模、以及(c) 在应用上述算法之后得到的低强度像素图。如图像中所示，T2MR对比增 强并不提供VOI内组织边界(白质-灰质)的更多细节。结果，从各T2图 像中将低强度区域与各器官位置相关联是非常困难的。接下来，将描述为 改进诊断使低强度区域图相对于各器官位置进行可视化的所建议方法。
如同所解释的，为了做出准确的诊断，需要将各低强度区域与脑的各 器官相关联。为了在本发明的这一示例性实施例中这样做，生成器官图(步 骤310中)。下文中，为了履行这一要求建议了两个示例性实施例。
它们中的第一个涉及使用多个MR对比增强来分割所采集的脑图像、 使用界标和脑图谱信息来探测感兴趣器官及其边界、然后(于步骤312中) 将源自分割处理的所得到的器官图与低强度区域图进行合并以于步骤314 中产生显示关于各器官的低强度区域的图像。如上所解释的，各MR图像 的分割在本领域是公知的，并且本领域的技术人员能设想出很多可实现这 一功能的不同方法。例如，通过将上述聚类算法延伸到更大量的分类(例 如，包括WM、 GM、肌肉等)中并应用诸如图5所示的脑图谱，有可能复 制关于所采集到图像数据的器官图。
在替代的示例性实施例中，可以使用如下观察，诸如T1和PD的一些 MR对比增强图像一般自然拥有各基底神经节器官之间的可明显看出的强 度差。因此，在这种情形下，对应这些对比增强实际上可省略器官分割步 骤。代替计算所述分割图并将它与低强度区域图合并的是，建议将低强度区域图重叠到各感兴趣器官边界可明显分辩的非T2 MR对比增强图像上。 这种对比增强的示例包括T1和质子密度(PD)，但当然能够设想出其他合 适的对比增强。
合成图像将显示健康受检者中任意分布的低强度区域，相反，对于患 有高铁沉淀的患者而言，低强度像素将形成致密区域。其中相关器官彼此 可区分的第二图像能够使医师不但看到患者是否已经有任何致密的低强度 区域，而且看到是否这类区域仍留在苍白球内(阶段1)或已经延伸到壳核 内(阶段2)。最重要的特征是医师能够快速断定患者的铁积聚。
可视化步骤的VOI可定义为与用于各处理步骤或其子集的VOI相同。 例如，通过使用基底神经节器官同样被看作是深灰质器官这一事实，可视 化可只包括原始VOI的各灰质区域。所述显示可以是低强度区域掩模的一 些处理结果的函数也是可能的。例如，所述系统可将所述显示选项设为低 强度区域大小的函数，此处将区域定义为一组关联的体素。在特定的情形 下，可显示每一切片的左和右半球中的最大低强度区域。
这样，本发明的空间分布特征是各低强度像素的分布测量；同样地， 它给出了关于患者健康或患病的可能性。作为本发明的延伸，所述系统可 以使用该特征以便自动决定是否需要将低强度图重叠在组织分割图或诸如 PD或T1的其他对比增强图之上。
在下文中，将给出一些有关计算使用本发明方法所得的低强度图的空 间分布特征的示例，以及患病患者和健康患者中典型值的一些示例。这些 示例旨在展示所建议特征的有效性，其中除了它们用作显示情况外，别的 优势包括通过患者的健康状态对患者进行自动分类的可能和省略进行器官 分割的要求。
在下文中，空间分布特征能以形态学方法或基于投影的方法为基础。 在形态学方法中，使用形态学图像处理算子。首先，对相关的各低强 度区域进行标记，以便给相关各组的低强度体素相同的标记(数字)。然后 使用这些区域的特征来区分患者是否患病。图7示出了 a)患病患者和b)健 康患者的各区域大小的典型绘图。根据以下各特征，以若干方式来识别患 病和健康的患者
最大区域的大小当最大区域的大小大于预定数量(体素中脑大小的函数)时，可将患者归为患病类；，最大两个区域的大小大多数情形下，脑的两个半球具有相似大小 的大的低强度区域。这一观察可被下列任一项所利用i) 两个最大区域的平均大小应当大于某个预定数目；和ii) 两个最大区域的大小彼此不应明显不同；或iii) 它们应出现在不同的半球中(例如，正中矢状面的任一侧)*最大区域的大小/区域数目可测量区域相对于背景的显著性。当患 者健康时，希望该特征小，而它对于患病患者而言相对较大。对于健康的 患者，发现各值小于l，而患病患者的各值将大于l。图7中所示的各示例 显示各值为a)18.8和b)0.48。在基于投影的方法中，发现低强度体素的垂直投影特征可用于健康和非健康的分类。在这种情形下，下列各特征可用于分类 峰的位置； 具有所述峰位置的最大非零运行的宽度对于患病患者这不应很大; 在上述最大非零运行中低强度体素总数/总的低强度体素数目的比 率对于患病患者这会更大，因为大多数低强度体素应当彼此靠近并位于 基底神经节区域内。应当注意的是，上述各实施例阐述而非限制本发明，并且本领域的技 术人员在不脱离由权利要求书所定义的本发明的范围的情况下应当能够设 计出很多替代实施例。在权利要求中，置于圆括号内的任何附图标记不应 理解为对权利要求的限制。词语"包含"和"包括"等类似词语并不排除 存在任一权利要或整体上说明书中所列之外的元件或步骤。单数提及的元 件不排除复数提及这些元件，反之亦然。本发明可借助于包括若干分立元 件的硬件，及借助于适当编程的计算机来执行。在设备权利要求中列举了 若干器件，这些若干器件可由一个硬件或硬件的同一项来体现。在相互不 同的从属权利要求中所引用某些测量的事实并不表示不能为了优势而使用 这些测量的组合。
权利要求
1、一种医学成像系统，包括a)用于接收(300)关于感兴趣体积所采集的图像数据的器件(22)，所述感兴趣体积包括两个或多个其间具有各自边界的定义区域；b)用于得到(304)第一对比增强图像的器件(22)，所述第一对比增强图像包括以所述采集到图像数据各像元的强度值为基础的所述采集到图像数据的表示，其中，所述各强度值由所选的参数定义；c)用于从所述第一对比增强图像中识别(306)具有落在预定强度值范围内的各自强度值的像元，并生成表示所述像元及其相对于所述第一对比增强图像的空间分辨率的诊断图像数据(308)的器件(22)；d)用于得到(310)第二图像数据集的器件(22)，所述第二图像数据集包括所述采集到图像数据的表示，其中所述两个或多个定义区域之间的各边界是可确定的；以及e)用于将所述诊断图像数据和所述第二对比增强图像合并(312)以生成(314)表示所述感兴趣体积的供显示的图像数据的器件(22)，所述供显示的图像数据包括对所述两个或多个定义区域之间的所述各边界以及具有落在所述预定强度值范围内的各自强度值的所述像元相对于所述各边界的位置的可视指示。
2、 根据权利要求1所述的系统，包括用于在生成所述诊断图像数据之 前定义(302)感兴趣体积(VOI)的器件(22)，其中，仅生成关于所述感 兴趣体积的所述诊断图像数据。
3、 根据权利要求2所述的系统，其中，用于定义所述感兴趣体积的所 述器件包括分割器件，其用于生成用于从所述感兴趣体积中消除所述第一 对比增强图像的一个或多个区域的掩模。
4、 根据权利要求1所述的系统，其中，所述采集到的图像数据包括磁 共振图像(MRI)数据，并且所述第一对比增强图像是从中得到的T2 MR图像。
5、 根据权利要求1所述的系统，其中，所述系统包括用于从所述第一 对比增强图像中建立像元强度的直方图、然后选择(306)最高或最低强度 的预定比例以定义所述诊断图像数据的器件(22)。
6、 根据权利要求1所述的系统，其中，通过对源自所述采集到图像数 据的多幅图像进行分割，并重建其中所述两个或多个定义区域之间的各边 界是可确定的图像来得到所述第二图像数据集。
7、 根据权利要求1所述的系统，其中，所述第二图像数据集包括不同 于所述第一对比增强图像的对比增强图像，其中所述两个或多个定义区域 之间的各边界是可明显确定的。
8、 根据权利要求1所述的系统，其中，设有用于分析所述诊断图像数 据的器件，其中，所述图像数据仅在为指示进一步目视研究要求而确定所 述诊断图像数据的情况下进行显示。
9、 一种医学成像装置，包括用于采集一幅或多幅感兴趣体积图像的图 像采集器件，所述感兴趣体积包括两个或多个其间具有各自边界的定义区 域；根据权利要求1所述的系统(22)，其用于生成表示所述感兴趣体积的 供显示的图像数据，所述供显示的图像数据包括对所述两个或多个定义边 界之间的所述各边界以及具有落在所述预定强度值范围内的各自强度值的 所述像元相对于所述各边界的位置的可视指示；以及用于显示所述图像数 据的显示器件(24)。
10、 一种生成表示感兴趣体积的供显示的图像数据的方法，所述方法 包括a)接收(300)关于所述感兴趣体积所采集的图像数据，所述图像数据 包括两个或多个其间具有各自边界的定义区域；b) 得到(304)第一对比增强图像，所述第一对比增强图像包括以所述 采集到图像数据各像元的强度值为基础的所述采集到图像数据的表示，其 中，所述强度值由所选的参数定义；c) 从所述第一对比增强图像中识别(306)具有落在预定强度值范围内 的各自强度值的像元，并生成表示所述各像元及其相对于所述第一对比增 强图像的空间分辨率的诊断图像数据；d) 得到(310)第二图像数据集，所述第二图像数据集包括所述采集到 图像数据的表示，其中所述两个或多个定义区域之间的各边界是可确定的; 以及e) 将所述诊断图像数据和所述第二对比增强图像合并(312)以生成 (314)表示所述感兴趣体积的供显示的图像数据，所述供显示的图像数据包括对所述两个或多个定义区域之间的所述各边界以及具有落在所述预定 强度值范围内的各自强度值的所述像元相对于所述各边界的位置的可视指
11、 一种生成表示感兴趣体积的供显示的图像数据的计算机执行图像 处理方法，包括a) 接收(300)关于感兴趣体积所采集的图像数据，所述感兴趣体积包 括两个或多个其间具有各自边界的定义区域；b) 得到(304)第一对比增强图像，所述第一对比增强图像包括以所述 采集到图像数据各像元的强度值为基础的所述采集到图像数据的表示，其 中所述各强度值由所选的参数定义；c) 从所述第一对比增强图像中识别(306)具有落在预定强度值范围内 的各自强度值的像元，并生成(308)表示所述各像元及其相对于所述第一 对比增强图像的空间分辨率的诊断图像数据；d) 得到(310)第二图像数据集，所述第二图像数据集包括所述采集到 图像数据的表示，其中所述两个或多个定义区域之间的各边界是可确定的; 以及e) 将所述诊断图像数据和所述第二对比增强图像合并(312)以生成 (314)表示所述感兴趣体积的供显示的图像数据，所述供显示的图像数据包括对所述两个或多个定义区域之间的所述各边界以及具有落在所述预定 强度值范围内的各自强度值的所述像元相对于所述各边界的位置的可视指 示。
12、一种执行与医学成像装置一同使用的图像处理方法的计算机程序， 所述医学成像装置包括图像采集器件和图像显示器件，所述图像采集器件 用于采集一幅或多幅感兴趣体积图像，所述感兴趣体积包括两个或多个其 间具有各自边界的定义区域，所述计算机程序包括软件代码，其用于a) 接收(300)关于所述感兴趣体积所采集的图像数据，所述感兴趣体 积包括两个或多个其间具有各自边界的定义区域；b) 得到(304)第一对比增强图像，所述第一对比增强图像包括以所述 采集到图像数据各像元的强度值为基础的所述采集到图像数据的表示，其 中所述各强度值由所选的参数定义；c) 从所述第一对比增强图像中识别(306)具有落在预定强度值范围内 的各自强度值的像元，并生成(308)表示所述各像元及其相对于所述第一 对比增强图像的空间分辨率的诊断图像数据；d) 得到(310)第二图像数据集，所述第二图像数据集包括所述采集到 图像数据的表示，其中所述两个或多个定义区域之间的各边界是可确定的； 以及e) 将所述诊断图像数据和所述第二对比增强图像合并(312)以生成 (314)表示所述感兴趣体积的供显示的图像数据，所述供显示的图像数据包括对所述两个或多个定义区域之间的所述各边界以及具有落在所述预定 强度值范围内的各自强度值的所述像元相对于所述各边界的位置的可视指 示。
全文摘要
一种显示关于例如受检者的脑所采集的图像数据的系统和方法。采集(300)MRI图像数据，并且使用第一对比增强图像，例如MR T2对比增强图像来确定(304)表示铁浓度的低强度修正。通过分割或通过使用不同类型的对比增强图像，例如其中脑各器官间的边界可明显确定的T1和PD来获得(310)第二图像。将各低强度区域(包括各自的空间分辨率)合并(312)到第二图像中以生成(314)显示关于各个脑器官的低强度区域的所得到图像。
文档编号G06T5/00GK101410869SQ200780010606
公开日2009年4月15日 申请日期2007年3月23日 优先权日2006年3月28日
发明者A·伊金 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司