专利名称：计算机辅助识别断层造影中高对比度对象的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种方法和一种系统，用于计算机辅助识别患者的断层造影拍摄中的高对比度对象，特别是涉及一种专用滤波器的应用。
背景技术：
这种用于计算机辅助识别断层造影拍摄中的高对比度对象的方法和这样的系统普遍公知。在这种情况下，例如肺或结肠上的病灶可借助于断层造影拍摄进行计算机辅助寻找，如果适用相应标准的话，在显示屏上以适当的方式向操作人员显示。在本发明意义上谈到的高对比度对象是利用与人体组织相比具有强度不同的吸收性能的造影剂，像空气、含碘的或者含镧系元素的液体得到显示时的组织轮廓。
这些检查方法例如在文献US 6556696 B1或者文件号为DE 10 2004 060931.4-35的未提前公开的德国专利申请中有所介绍。
在那里所介绍的方法中，将计算机辅助找到的病灶在显示屏上以不同的显示方式向操作人员显示，其中，操作人员观察这些病灶，例如肠内的息肉并在其病理方面的重要性方面进行诊断。
这种方法中存在的问题是，一方面无论如何要识别实际存在的病灶，也就是说，自动检测的灵敏度必须相当高，另一方面在与此相关的非常多数量的假阳性结果的情况下，特别是在采用低剂量的数据组情况下，手工后续诊断所花费的时间大大上升。
发明内容
因此本发明要解决的技术问题在于，对自动识别断层造影拍摄中高对比度对象的本身公知的方法这样进行改进，使其一方面减少假阳性检测的数量，但另一方面不会由此使真阳性的识别变差。
根据不断努力以尽可能小的剂量负担对患者进行放射性检查和所要检查的病灶为高对比度对象这种特性，在计算机断层造影中通常以非常低的剂量进行操作。由此立体数据中存在的噪声导致低对比度对象中的诊断变得困难。例如大肠CT数据组中肝病灶的随机诊断因此不再能够或者只能非常有限地进行。为提高这种低对比度对象的可识别性，公知使用非线性边缘保持滤波器，这种滤波器使诊断得到明显改善。
对高对比度对象，例如肺或结肠中的病灶的计算机辅助自动检测(CAD，computer aided detection)，除了所寻找的真正“真阳性”病灶外，也会找到错误结果，也就是“假阳性”病灶。对错误结果必须与对真正的病灶一样附加地进行手工检查。因此高假阳性率导致增加了诊断时间并因此是不希望的。开发CAD算法的目标是，找到尽可能多的病灶并且同时使假阳性结果的数量保持在尽可能低的程度上。不希望的CAD结果的原因一方面在于，CAD算法根据是体内具有相似特征的结构进行优化的。但另一方面，由于计算机断层造影中的低剂量造成的例如运动伪影或者噪声这些测量中的不充分性而导致假阳性的结果。
情况出人意料地表明，将本来用于抑制医学图像数据噪声的数字滤波器在处理CAD算法中所使用的再现立体数据时使用，可以降低假阳性结果的数量，而不影响对真正病灶(true positives)的寻找结果。
简单的线性低通滤波器虽然可以非常有效地抑制噪声，但在这种情况下对较小的结构也造成这样的干扰，使后面的CAD算法不再能够以所要求的质量找到所寻找的病灶。这样对真阳性结果产生不利影响。因此这种滤波器不能使用。
对于CAD算法的应用来说，非线性滤波器，特别是抑制噪声但对边缘并因此对结构没有明显影响的边缘保持非线性滤波器，被证明是有益的。例如，这种滤波器在与算法的结合下可以用于自动检测肺结核或者肠息肉，其中，这些算法涉及高对比度对象，也就是涉及充满空气的肺内的肺结核或涉及充满空气的肠内的肠息肉。由此所提出的这种滤波器对所寻找的病灶的表面没有或者仅有不明显的影响，而且对真正病灶的检测率没有影响。
在检查9个数据组(9-80mAs，平均值21mAs)时，假阳性结果从46个降低到34个。这相当于降低了约25％，其中，对真阳性结果没有影响。在另外9个数据组(80-165mAs，平均值102mAs)中没能达到明显改善。
本发明人因此认识到，将用于改善视觉上低对比度拍摄显示的本身公知的滤波器，最好是边缘保持滤波器，按照在用于计算机辅助识别病灶的断层造影显示上的使用进行使用，在使用这种滤波器后大大降低了病灶假阳性识别的数量，而同时真阳性识别的数量并未由此受到影响。
据此本发明人提出，将至少一个非线性滤波器用于患者的再现的断层造影显示数据，其中，经这样滤波的断层造影显示数据用于对高对比度对象的计算机辅助诊断。情况表明，在利用自动诊断系统的算法对断层造影数据进行处理之前，将至少一个适当的非线性滤波器在断层造影数据上的这种应用降低了假阳性诊断。
当至少一个非线性滤波器是一个边缘保持滤波器时，这种效果尤其明显。在这种情况下，同时也避免了真阳性诊断结果受到不利影响。特别具有优点的是采用至少一个线性和/或者至少一个非线性滤波器的组合。
依据本发明可以在所述的与计算机辅助诊断的结合上使用的类似边缘保持滤波例如在文件号为DE 10 2004 008 979.5-53的德国专利申请中有所介绍。该文献的公开内容为此在此全文引用。
在一特别的实施方式中本发明人具体提出，为患者的断层造影显示使用一种立体模型，该立体模型将患者的立体相应于具有原始图像体素的第一数据组划分成多个具有个性化图像值的三维图像体素，并且每个体素的图像值反映在该立体中检查对象的对象专有特性，在再现整个立体之后对每个图像体素计算在预先规定的范围或者半径R内的图像体素的方差，对每个图像体素确定最大方差的方向，以识别对比度突变及其利用其切面T来识别其空间定向，并为切面上的每个图像体素确定最小方差的方向。在此这样实施滤波利用一个在整个图像范围上相同的2D滤波器和两个具有从此前计算的方差极限值中得出的、选择的方向的不同线性滤波器对原始图像体素进行处理，其中，得出三个具有不同经滤波的图像体素的数据组，并将原始图像体素与经滤波的图像体素在使用局部加权的情况下混合成结果图像。
通过这种特殊的滤波利用最小的计算时间达到大大抑制噪声和同时获得结构的清晰度，从而在后面的对结构的计算机辅助分析中仅记录下很少的假阳性结果。
这种滤波的其他结合在未提前公开的德国专利申请DE 10 2005 038 940.6中有所介绍。该文献的公开内容为此在此全文引用。
在一种特别的实施方式中本发明人提出，作为2D滤波器，在二维平面体素集合上实施二维各向同性卷积，并在体素IIF上产生第二数据组。这种各向同性卷积可以在局部空间内进行，但具有优点的是该各向同性卷积在频率空间内进行，其中，将所述第一数据组逐平面地相应于所述在整个图像范围上相同的2D滤波器的定向、利用傅里叶变换变换到频率空间中，在那里与各向同性2D滤波函数相乘并在此后反变换到局部空间内。
依据本发明可以在第一数据组上使用第一局部和线性滤波器，该滤波器分别在局部最小方差 的方向上定向并且在体素IALF，min上产生第三数据组。
相应地可以使用第二线性局部可变并与切面T垂直定向的滤波器，其中，与切面的垂直线利用v→⊥=v→min×v→max]]>确定并通过其应用在体素IALF，max上产生第四数据组。与这种滤波相关需要强调的是，所述局部可变滤波器也可以在所有体素上是相同的。
为确保结果数据组的标准化，在混合四个数据组时，从第二至第四数据组IIF、IALF，min和IALF，⊥的加权和中加权减去第一数据组Iorg。
与混合四个数据组时的加权相关，这种加权可以取决于所观察的图像体素直接环境的各向同性或各向异性以及局部方差进行调整。
在这种情况下特别具有优点的是，四个数据组的加权混合根据下列公式实施Ifinal＝(1-w)·Iorig+w·[w3D·I3D+(1-w3D)·I2D]，其中I3D＝IIF+IALF，min-Iorig以及I2D＝wIF·IIF+(1-wIF)·[IALF，min+w⊥·(IALF，⊥-Iorig)]，其中，加权系数具有以下意义w所观察的像素上最小局部方差vmin的度量，w3D三维空间内各向异性η3D的度量，wIF滤波器IIF平面内各向异性ηIF的度量，w⊥方向v⊥和vmin上各向异性η⊥的度量。
在这种情况下，三维空间上的各向异性η3D可以利用下列公式计算η3D=vmax-vminvmax+vmin,]]>
其中，加权系数w3D例如可以从w3D＝1-η3D中计算出。
滤波器IIF平面上的各向异性ηIF可以利用下列公式计算ηIF=vmaxIF-vminIFvmaxIF+vminIF,]]>其中，vmaxIF和vminIF表示滤波器IIF方向上的最大和最小方差。在此，在这里加权系数wIF例如也可以从wIF＝1-ηIF中计算出。
此外，方向v⊥和vmin上的各向异性η⊥可以通过公式η⊥=v⊥-vminv⊥+vmin]]>表示，其中，加权系数w⊥具有优点地可以从w⊥＝1-η⊥计算得出。
需要强调指出的是，加权系数可与各所述的重要方差具有不同的函数关系，并且在此所述的关系仅是举例。同样也可以使用任意的，需要时为线性的函数，例如w＝aηb+c或者类似函数，其中，可以为使用者提供为最佳滤波结果而相应匹配参数的可能性。
下面借助附图对本发明进行详细说明，其中，仅示出对理解本发明所需的特征。在此方面使用下列附图符号1CT系统；2X射线管；3检测器；4可选择的第二X射线管；5可选择的第二检测器；6扫描架外壳；7患者；8患者检查床；9系统轴；10控制和计算单元；11控制和计算单元的存储器；12再现的立体显示；13边缘识别；14轴向各向同性滤波器；15方向v⊥上的自适应线性滤波；16方向vmin上的自适应线性滤波；17采用局部加权的混合；18滤波的断层造影显示或者立体显示；19病灶的计算机辅助识别；20滤波器；I感兴趣区域的矢状X射线断层造影显示；II感兴趣区域的轴向断层造影视图；III感兴趣区域的虚拟内发光视图；IV结肠的三维分割全貌显示。
其中图1示出依据本发明的具有控制和计算单元的CT系统以及计算机辅助识别病灶之前的示例滤波的示意图；图2示出所找到的假阳性病灶显示屏节选；图3示出相同部位上在依据本发明滤波之后由此得到减少了的假阳性识别的显示屏节选；图4示出无事先滤波的具有阳性识别病灶的其他区域的显示屏节选；以及图5示出经事先滤波后并在保持阳性识别该病灶情况下图4部位显示屏节选的图示。
具体实施例方式
图1示出非线性滤波在与计算机断层造影系统结合下应用的优选实施例。计算机断层造影系统1具有X射线管2，它与检测器3相对地设置在扫描架外壳6内的扫描架上。可以选择附加另一个由X射线管4和固定在扫描架上的另一个检测器5构成的X射线管/检测器系统，从而扫描和数据检测也可以通过一个以上的X射线管/检测器系统进行。患者7处于可沿系统轴9移动的患者检查床8上，从而该患者在X射线管/检测器系统2、3旋转期间可以移动经过扫描区并完成对患者的螺旋式扫描。
该系统的控制和对检测器数据的分析包括截面图像或者立体数据再现在内通过控制和计算单元10进行，其中-象征性示出-存储器11内储存需要时执行的程序Prg1-Prgn。通过这些程序再现的立体数据12依据本发明在这里通过虚线方框20示出的滤波步骤中处理。为此在这些立体数据12的基础上在方法步骤13中实施边缘检测，其中，测定最小和最大方差vmin和vmax向量的方向并确定方向v⊥。
原始图像数据的滤波在方法步骤14、15和16中依据下列规程进行方法步骤14涉及采用一个固定的2D滤波器进行的轴向平面滤波。在此，例如在频率空间中在二维平面体素集合上相等地进行二维各向同性卷积。为此将轴向图像借助傅里叶变换转换到频率空间内，在那里与各向同性的2D滤波函数相乘并在此后重新变换到局部空间内。需要指出的是，也可以选择直接在局部空间内进行卷积，其中，可以根据所使用的硬件更加快速地执行这种或者其他方案。
这种滤波对整个数据组相同并且该结果现在存储在新的数据组IIF内。此外，在步骤15和16内实施两种局部不同的滤波，其中，其局部区别取决于向量vmin和v⊥的方向。
在方法步骤15中，方向v⊥上的线性滤波通过利用一维核的卷积进行，其中，该一维核可以对所有数据组相同，并且仅有滤波器的方向与向量v⊥的方向相应有所不同。
相应地在方法步骤16中同样进行线性滤波，但这里是在向量vmin的方向上。这一点也可以通过利用一维核的卷积进行，该一维核需要时关于整个数据组相同并且在这里滤波器的方向也与最小方差vmin的方向相应地局部自适应。通过两个方法步骤15和16产生这样的新数据组IALF，⊥和IALF，min，随后对其进一步处理。
在进一步处理中，在方法步骤17中现在将现有的四个数据组IIF、IALF，⊥和IALF，min与Iorig混合，其中，混合的加权取决于各所观察的体素的环境。在这种混合中注意下列原则如果一个体素的环境为各向同性的，也就是vmin和vmax的值是可比较的，那么可以有效地利用3D滤波器平滑。因为不存在该滤波器，所以利用数据组IIF、IALF形成一个适当的组合。在此，需要减去原始体素，以便不对该原始体素双重计数。对按照这种方式伪3D滤波的分量部分根据各向同性进行计算，其中，在各向异性较大的情况下加权应较小，反之亦然。
如果确定了各向异性，那么可以由现有的滤波器构成一个与局部情况匹配的1D或2D滤波器。对此在轴向和vmin/v⊥平面上考虑该各向异性。如果在这些平面之一上存在各向同性的情况，那么从现有的滤波器中组合出一个“伪2D滤波器”。在较高的各向异性下，在方向vmin上剩下一维滤波器。
此前所述值的总加权根据局部方差进行调整，其中，大的方差意味着小的加权或者相反。在这种情况下，充分利用眼睛观察高对比度结构附近噪声的衰弱。同时按照这种方式可以确保获得小的高对比度结构。作为度量在这种情况下使用局部方差vmin，因为该方差无结构性噪声。
通过这种滤波计算出新的立体数据组或者图像数据组18，依据本发明将其转移到方法步骤19中，进行高对比度对象本身公知的实际的计算机辅助识别。这些高对比度对象，也就是找到的病灶然后在计算和控制单元10的显示屏上显示。一般情况下，操作人员现在检查计算机辅助找到的病灶并鉴定其诊断上的重要性。在这种情况下重要的是，通过依据本发明前置的滤波过程大大降低找到的假阳性病灶的数量，而同时这种附加的滤波方法并未抑制识别出的真阳性病灶。
图2-5示出在计算机辅助识别之前有和无依据本发明的滤波的不同情况的图像节选举例。
图2示出计算机辅助识别的病灶的图像节选。左侧的方框I示出找到的病灶的矢状截面，该病灶在这里称为c25a。第二方框II示出该找到的病灶c25a的轴向截面。第三方框III示出从CT数据中获取的虚拟内发光的视图。第四方框IV最后以找到的假阳性病灶c25a所示位置示出所检查的结肠的全貌显示。
对结肠的计算机辅助分析在图2的情况下可能把结肠中的粪便作为假阳性病灶识别，并因此将其显示以用于手工检查诊断。
如果在计算机辅助诊断之前将所使用的CT显示利用非线性滤波器进行处理，那么产生图3的情况。那里再次显示出图2中相同的部位，其中，可以看到计算机程序在该部位上不再显示病灶。
图4示出结肠中的另一部位，其中，图4示出没有依据本发明的事先滤波情况下的病灶c22a，该病灶实际上也通过例如在标记x19a上可识别的手工诊断找到。
图5再次示出图4中的相同部位，其中，在这里通过CT显示实施边缘保持的非线性滤波。尽管经过滤波该部位也通过分析程序作为这里是cla的病灶找到。阳性结果因此并未受到附加的滤波抑制。
统计研究表明，通过对用于计算机辅助检测病灶的CT显示依据本发明的预滤波，实际上由分析软件检测出的假阳性结果明显减少，而找到的真阳性病灶并未受到这种滤波的影响。
不言而喻，本发明的上述特征不仅可以用于各所列举的组合，而且也可以在不偏离本发明范围的情况下以其他组合或者单独使用。
权利要求
1.一种用于计算机辅助识别X射线计算机断层造影中高对比度对象(c22a)的方法，其中，在进行计算机辅助识别高对比度对象(c22a)之前将至少一个非线性滤波器(20)用于患者(7)的再现的断层造影显示数据(12)。
2.按前述权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个非线性滤波器(20)为边缘保持滤波器。
3.按前述权利要求1或2所述的方法，其特征在于，使用线性和/或者非线性滤波器的组合。
4.按前述权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，为产生所述断层造影显示数据(12)使用立体模型，它相应于具有原始图像体素(Iorg)的第一数据组，将检查体划分成多个具有个性化图像值的三维图像体素，以及4.1每个体素的图像值反映在检查体中患者(7)的对象专有特性，其中，4.2在再现之后对每个图像体素在预先规定的范围或者半径内计算图像值的方差，4.3对每个图像体素确定最大方差 的方向，以识别对比度突变及其利用其切面识别其空间定向，4.4对切面中的每个图像体素确定最小方差 的方向，4.5对原始图像体素(Iorg)利用一个在整个图像范围上相同的2D滤波器和两个器具有从此前计算的方差 的极限值中得出的选择的方向的不同的线性滤波进行处理，其中，得出三个具有不同的经滤波的图像体素(IIF、IALF，min和IALF，⊥)的数据组，以及4.6将原始图像体素(Iorg)与经滤波的图像体素(IIF、IALF，min和IALF，X)在使用局部加权的情况下混合成结果图像(Ifinal)。
5.按前述权利要求4所述的方法，其特征在于，作为所述2D滤波器在二维平面体素集合上实施二维各向同性卷积，并在体素(IIF)上产生第二数据组。
6.按前述权利要求5所述的方法，其特征在于，所述各向同性卷积在局部空间内进行。
7.按前述权利要求5所述的方法，其特征在于，所述各向同性卷积在频率空间内进行。
8.按前述权利要求7所述的方法，其特征在于，所述各向同性卷积在频率空间内进行，方法是将所述第一数据组逐平面地相应于所述在全部图像范围上相同的2D滤波器的定向、利用傅里叶变换变换到频率空间中，在那里与各向同性2D滤波函数相乘并在此后反变换到局部空间内。
9.按前述权利要求4至8之一所述的方法，其特征在于，第一线性滤波器(16)局部可变并在局部最小方差 的方向上定向，其中，在体素(IALF，min)上产生第三数据组。
10.按前述权利要求4至9之一所述的方法，其特征在于，第二线性滤波器(15)局部可变并与 和 垂直定向，以及在体素(IALF，max)上产生第四数据组。
11.按前述权利要求4至10之一所述的方法，其特征在于，在混合所述四个数据组时，从第二至第四数据组(IIF、IALF，min和IALF，⊥)的加权和中加权减去第一数据组(Iorg)。
12.按前述权利要求4至11之一所述的方法，其特征在于，在混合所述四个数据组时的加权取决于所观察的图像体素直接环境的各向同性/各向异性性，并由局部方差进行调整。
13.按前述权利要求4至12之一所述的方法，其特征在于，所述四个数据组的加权混合根据下列公式实施Ifinal＝(1-w)·Iorig+w·[w3D·I3D+(1-w3D)·I2D]，其中I3D＝IIF+IALF，min-Iorig以及I2D＝wIF·IIF+(1-wIF)·[IALF，min+w⊥·(IALF，⊥-Iorig)]，其中，加权系数具有以下意义w所观察的像素上最小局部方差vmin的度量，w3D三维空间内各向异性η3D的度量，wIF滤波器IIF平面内各向异性ηIF的度量，w⊥方向v⊥和vmin上各向异性η⊥的度量。
14.按前述权利要求13所述的方法，其特征在于，所述三维空间内的各向异性η3D利用下列公式计算η3D=vmax-vminvmax+vmin.]]>
15.按前述权利要求14所述的方法，其特征在于，所述加权系数w3D利用下列公式计算w3D＝1-η3D。
16.按前述权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述滤波器IIF平面内的各向异性ηIF利用下列公式计算ηIF=vmaxIF-vminIFvmaxIF+vminIF]]>其中，vmaxIF和vminIF表示滤波器IIF平面内的最大和最小方差。
17.按前述权利要求14至16之一所述的方法，其特征在于，所述加权系数wIF利用下列公式计算wIF＝1-ηIF。
18.按前述权利要求14至17之一所述的方法，其特征在于，所述方向v⊥和vmin上的各向异性η⊥利用下列公式计算η⊥=v⊥-vminv⊥+vmin.]]>
19.按前述权利要求14至18之一所述的方法，其特征在于，所述加权系数w⊥利用下列公式计算w⊥＝1-η⊥。
20.一种用于计算机辅助识别在患者的断层造影显示中，最好在CT、NMR或者断层造影超声波显示中的高对比度对象的系统，具有至少一个拍摄装置和一个具有用于运行系统的计算机程序的计算机，其特征在于，该系统包括在运行中实施前述方法权利要求之一的方法步骤的程序代码。
全文摘要
本发明涉及至少一个非线性滤波器(20)在患者(7)的再现的断层造影显示数据(12)上的应用，其中，将这样经滤波的显示数据(18)用于计算机辅助识别高对比度对象(c22a)。此外，本发明还涉及一种系统，用于计算机辅助识别在患者的断层造影显示中，最好在CT、NMR或者断层造影超声波显示中的高对比度对象，具有至少一个拍摄装置和一个具有用于运行系统的计算机程序的计算机，其中，将至少一个非线性滤波器用于患者的经再现的断层造影显示数据，以便利用这些经滤波的显示数据随后实施对高对比度对象的计算机辅助识别。
文档编号A61B5/055GK101034473SQ200610130988
公开日2007年9月12日 申请日期2006年12月6日 优先权日2005年12月6日
发明者卢茨·冈德尔 申请人:西门子公司