专利名称：制备肾脏图像的方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明的一个实施例是一种用于制备肾脏图像的方法和装置，特别是通过使用计算机断层摄影扫描仪来制备肾脏图像。本发明的领域是医学领域。本发明的实施例是为了便于检测位于对象身体例如患者的肾脏、泌尿器官(膀胱、尿道等)或者胆囊内的结石病或者钙化也可称为结石或石头的存在。本发明的实施例也使得能够对结石病进行适当的治疗，并且在外科手术或过程的情况下，通过计算机断层摄影为手术的筹划提供工具。本发明的实施例还使得能够测量对象身体在治疗中所受到的治疗功效。进一步，本发明的实施例在当不能进行口服药物治疗或执行碎石术时，便于采用外科工具的手术的时间安排。
背景技术：
在诊断肾脏疾病时，迄今为至一直使用回波图像类型的检查，因为肾结石能很好地响应所收到的超声信号。而且，在放射医学中，执行尿路造影检查也是已知惯例。在进行这些尿路造影检查的期间，造影剂通过泌尿腔道注射到对象身体的泌尿通路中，其运行路线在放射图像中进行跟踪。然而最近人们试图通过计算机断层摄影检查肾脏并得到了意义重大的结果。的确，肾结石在肾脏图像中显示出显著的差异，从而使得能够实现准确的密度上和几何结构上的3D量化和定位。
然而，对肾脏病灶图像采集的这些处理进行微调和完善遇到了难以克服的困难。实际上，在屏幕上显示的是未处理的图像，并且为了能够进行更好的医学解释，使用了用于增强对比度和/或图像分割的操作者辅助处理。这意味着医师必须在图像上指定出一个感兴趣部分。该感兴趣部分由医师进行突出显示。在所述感兴趣部分内，采用展开处理运算作为局部参数函数，它们自身也可以由医师设置。由医师输入的理由如下可以假设在越过肾脏并且通过结石的轴线上，以Hounsfield单位，HU，测得的放射密度信号产生很高的增幅。例如，其数值可能典型的从300(相当于骨密度)增长到1000，特别是当钙化或者结石非常密致时。通常有可能在这两个数值的中间数值处设定阈值来将图像区分或者分割成两部分，即对应健康肾脏的部分(具有阈值以下的放射密度值)和对应于结石病的部分(具有较高值)。
然而，结石并不总是密度均匀的。一些结石仅仅处于正在形成的过程中。另外，肾脏周围组织的存在会产生影响而使整个测量信号向上或向下偏移。因此，在此类情形中存在固定的阈值可能引起分割图像的扭曲。这就是为什么在某种程度上所制备的图像中，要求医师局部设置阈值参数。实际上，这一操作必须一个截面(section)一个截面地执行，并且对每个截面都需要确定根据它作出选择的阈值。对于足够深的检查，需要处理大约30个截面(或多于30个截面，这取决于采集模式以及所分析病灶的尺寸)。这使得该工作变得辛苦而且不易再现。结果，由医师进行所述操作成为该方法的一个缺点。
而且，如果诊断为结石病，就希望对象身体能够得到治疗以便治愈该疾病。所述治疗可以是口服药物，对象身体需要服药一段时间，例如几周。另外，所述治疗还可以包括进行一段时间的碎石术，在其期间用超声波束对结石进行轰击，这样结石可以在其所接受的超声的机械效能下被毁坏。在该治疗阶段的末尾，对象身体再一次接受和第一次同样类型的检查。其目的是将第一次检查所获得的图像和第二次检查所获得的图像进行比较。假使需要医师进行相当复杂的操作，就会很难要求他或她用与早期同样的参数对图像进行再处理。由于没有这么做，两幅图像并不能进行真正的比较，因此很难得到所述处理效果的正确图像和同时已应用的图像。
发明内容
本发明的实施例克服了主要涉及医师编辑图像的动作的问题。本发明的实施例提供了一种完全客观的、不倚赖医师动作的方法。
在本发明的实施例中，这些问题利用分割的方法加以克服，在所述分割中，并非根据相对于阈值的检测来确定属于结石的图像体素(voxel)，而是通过测量放射密度的梯度来选择这些体素，可以理解的是，在结石壁的位置，放射密度的数值变化明显。由于已经注意到在结石内部放射密度变化不是很明显，因此选择放射密度的梯度最大值的体素所在位置作为结石壁的位置。从而能够识别最大梯度的位置。在一个实施例中，该识别工作由分水岭(watershed)算法，即LPE算法来完成。
这一动作模式导致了对不依赖于操作者的操作而确定结石的轮廓，即结石包迹的观测测量变得客观而不再主观了。由于算法运算，尤其是LPE类型的算法是自动进行的，结石的确定因此也是自动完成的。对于比较间隔几周时间不同时期所采集的图像，该结果具有可靠的方法再现性。
本发明的实施例是一种用于制备肾脏图像的方法，其中带有肾脏的对象身体受到由X线在各个角度进行的一系列照射。在这些角度的每一个角度采集所投影的图像。首个由体素形成的3D图像从所投影的图像产生，每个体素被赋予其所在位置的放射密度测量值，这一图像能够表示肾脏内部及其周围的身体组织。选择种子体素。从该种子体素开始，在3D图像上探测其周围邻近体素。对于所有被探测的体素，测量放射密度梯度。选择那些位于包迹上梯度值最大的体素，这样就得到了肾脏病灶，逻辑上也就是结石病的包迹表面。生成表示这一包迹的第二图像并且使其可视化。
本发明的实施例将从以下描述和附图得到更清楚的理解。这些附图仅仅是为说明而给出，决不是限定本发明的范围。这些附图中图1是可用于实现所述方法实施例的装置的一个实施例的概略图；图2包括两个图形，首先示出的是放射密度信号的走势，其次示出的是所述信号的梯度走势，用其结果来决定结石壁的位置所在；图3显示了一个结石评估特性的改进以向医师提出对其体积、重量和以HU单位表示的密度以及其它统计变量的客观测量；以及图4示出可在彩色图像上显示的所测病灶的特性。
具体实施例方式
图1显示了一个用于实现本发明方法实施例的常规装置的实例。在这个方法和装置中，对象身体1接受放射检查。所述对象身体可以是人体，其肾脏位于躯体的区域2内。躯体的区域2是要检查的区域。例如，检查装置包括一个计算机断层摄影扫描仪，其示意性地具有一起围绕旋转轴5做步进或者持续旋转运动6的X射线管3和探测器4。在所述旋转期间，区域2受到X射线从各个角度，如7至9，照射的放射序列。在计算机断层摄影中，对于给定的测量精度，躯体所受照射的不同入射值的角距以及探察角度的最小值(通常为180°)有约束限制。所述装置由计算机系统10驱动，计算机系统10包括微处理器11，包含程序13的程序存储器12，数据存储器14，控制外设(15)和显示外设(16)。以已知的方式，所有这些元件通过数据、地址和控制总线17彼此连接。所述不同的元件可以进一步具有不同的各种性质和形状。
在程序13中，一个测量子程序18使得对于每一个入射值7到9都能采集投影图像，如19到21。这些图像的信号被数字化并存储在存储器14中。以已知的方式，程序13进一步包括重建子程序22，通过它从投影图像19到21开始，计算表示区域2的数字体积23。术语“数字体积”可以理解为表示一组诸如24的体素，其实质上从几何角度组合成体积23，并且包含一则信息，该信息表示尤其是根据标准的HU单位测定的躯体1的区域2内与它们相对应的位置的放射密度。在存储器14中，体素存储在与它们在区域2内位置相对应的地址中。
还存在已知的显示子程序25，通过它能够在屏幕16上显示数字体积23的截面视图，或者甚至是3D视图。这样在屏幕16的左手边显示数字体积23的病灶27的视图26。在已有技术中，利用相关工具，在视图26中，医师应当具有围绕结石所在区域29的区域28中的放射密度水平的观念。应当固定一个分割阈值以便能采集截面27上结石29的轮廓30。与此类似对体积23的所有病灶进行处理。这样，由本发明的实施例就基本上消除或减少了这个辛苦并且很难再现的操作的工作。
图2给出了一个作为数字体积或者区域2的探测函数的视图，其在结石位置29和其周围部分位置28处所测量的放射密度DR水平的带符号的x，y，z方向上，得到相同情形。可以看出，从一个区域到另一个区域放射密度的水平变化显著。图2的第二个图表显示了作为空间坐标函数的放射密度信号DR的梯度视图。该梯度正好在轮廓位置30上的G值处达到顶点。更具体地，轮廓30正好固定在梯度的最大值处。在实际水平，梯度搜索既不是在一维图像中也不是在二维图像中进行，而是在三维图像中进行。这样在数字体积23中搜寻梯度峰值的包迹，所述包迹就是结石壁所处位置的集合30。在一个实施例中，搜寻算法是分水岭(watershed)类型的，即LPE算法，例如在EP-A-0576584中所描述的，所研究的信号是梯度信号。另外，也可以是K均值分割，K最近邻分割，或者是主分量分析类型等等。
因此，分割体积图像23以提取对应于结石29的子图像包括放射密度梯度的计算。并非一定要对体积23的所有体素进行该计算，优选可将计算限定在一定数目的体素内，特别是只计算结石的体素。实际上，在这种情况下，为了更快地得到结果，看起来应该从种子体素开始计算，例如在截面27的显示26中由医师在结石29的中间位置指定的体素31。如果希望没有这一指定操作，当然有可能从任一个体素开始梯度计算，例如从位于数字体积23的末端之一处的体素24开始。
从体素31开始，其典型位于图2中图表的右侧，在3D图像23中对邻近这个体素31的体素进行探测。对于所有遇到的最初具有26的全部体素，测量放射梯度密度。用该方式继续进行下去，从一个体素到下一个体素，测量用图2的第二幅图表中的曲线32表示的梯度值。这些梯度值的每一个可以存储在另一个数字图像33中(图1)并被赋予图像33的体素，其对应于数字体积23的体积体素。以这种方式，体积图像33是放射密度梯度的体积图像。根据具体情况，存储器14中每一个地址对应关于体积23的体素的信息的存储，这样就有可能增加属性，这些属性之一是相关体素梯度。
在图像33或者带有属性的图像23中，就有可能用已知的方式，特别是前面提到的LPE类型的算法来产生表示结石包迹的第二图像。包迹就可以如屏幕16的右手边所示那样通过视图34显示。所述视图可以是截面视图(像图像26一样)或者是实施相应的显示算法得到的3D视图。在这些情况下，程序13从而包括用于制备梯度图像33的子程序35和用于在该梯度图像中进行分割的子程序36，子程序36可以是例如LPE类型的子程序。
如果只选择一个种子体素31，由微处理器11进行的计算将会花费一些时间。该处理可以通过指定若干个种子体素来加速。例如可以选择位于结石区域29内的两个种子体素。截面27的视图26将是相对于阈值37的分割的视图。阈值37是一个公知为代表结石的高数值阈值，例如以标准的Hounsfield单位或者HU高于900的数值。然后在明确的结石区域中进行体素选择。如果除体素31之外还要选择其它若干个种子体素，就有可能选择位于区域28内的体素38，这样体素31和38就位于被这样分割的图像的两个区域中。当然，也可在每个区域中选择若干个体素从而更进一步加速梯度计算。
可以看出这一处理方式比以前的处理方法明显要简便，这是因为，首先，其是随意的(体素24)，其次，如果由操作者辅助选择体素31的话，仅需要显示一个视图26。而且，最重要的是它对计算的结果没有影响。这样本发明所述方法的实施例不依赖于医师在结石内设定标记，即设定种子体素的位置。它仅影响执行计算的速度。然而，位置包迹30的确定总是相同的。
为了进一步加速计算，可以看出梯度计算是在宏体素39上进行的，例如27个相邻体素组合或者729(27×27)个相邻体素组合或者其它体素组合。可以计划预计，一旦为这种宏体素39找到梯度最大值30，所述计算将会过采样并对诸如对应于该宏体素39的体素40这样的每一个基础体素进行计算。这一动作模式加速了计算过程。在这情况下，对于体积图像33的整个构造来说就有可能做出决定为不含有梯度最大值的宏体素的所有体素赋予为宏体素所测量的梯度值。还可能在处理之前包括数据过采样以提高计算精度。
可以计划在子程序18的函数测量以及读取投影图像19到21的读取期间使用经典类型的消除噪声的过滤运算。类似地，在显示视图26或34时，也可以计划使用显示过滤，平滑技术，这样这些图像就能以更令人愉悦的方式显示。
此外，为了使结果更容易被医师利用，可以测量结石的体积V。简单地，这一体积V可以用位于由梯度最大值决定的包迹，即由轮廓30决定的包迹内的体素数量来表示。这样就能获得体积。应当注意的是所述体积的数值直接与包含在结石内的体素数量成正比。在图3中，在一个改进的情况中，显示了加权体积，其中每一个体素都按照其放射密度测量值比例产生作用。图3的图表是一个等同于图2中第一个图表的放大图表。因此其示出在放射密度的一个低阈值v1和另一个阈值v2之间，在结石的位置29处，考虑体素i以及首先是其放射密度差值vi-v1和其次是放射密度扩充高度v2-v1之间的比率函数。至少对数值在v2以下的进行这种体素考虑。作为一种变型，v2是在结石中放射密度的最大值。这样，体积V例如可以用公式(1)表示V＝∑(vi-v1)/(v2-v1)。
通过这个动作，可以意识到能够区分可能有相同的包迹体积但是有不同放射密度变化分布的结石。为此，正如图2的第二幅图表所示，可以确定放射密度信号梯度的最大值G的选择是在只有这个数值G本身高于阈值g(至少是噪声阈值)的条件下实现的。在一个实例中，数值G是这样确定的g＝1/3G。允许更小的梯度很可能意味着放射密度信号的斜坡41不是很陡，因此正好位于包迹30边界位置处的不精确地带42可能或多或少会更宽。在本发明的一个实施例中，为了避免不得不接受所述的不精确的随意性，在测量体积时，考虑整个地带42，每一个体素都参照上面的比率成比例地进行考虑。
通过这一动作模式，有可能具有直接的体积，即一个包含在轮廓30内的体积，而且优选具有加权的体积，也就是更加精确的体积。从一个时间到下一个时间，例如在间隔几周之后，医师可以测量施加到这个体积或者这个加权体积的治疗效果，该效果是他或她向对象身体所提供治疗的函数，其不依赖于屏幕上所看到的图像形式。
以上特性描述表示的是结石的跨距，甚至是加权跨距。但它不表示其强度。在此情况下，为了给出更精确的强度测量，平均密度D用以下形式的公式(2)计算D＝∑vi(vi-v1)/(v2-v1)所述平均密度D的计算可以通过由以前公式(1)测得的体积V进行标准化或不标准化。那些数值在v1以下的体素就不予考虑。如果需要，可以利用已知的图像每一个体素的相对数值作出入选体素全体(population)的直方图。在这个全体中，不是给出平均密度的数值，而是可以给出第一四分位数或第三四分位数的密度数值，甚至是标准偏差数值。所有这些元素都是可以在图像23或图像33中关联起来且随后使图像能够彼此比较的属性。
公式(1)利用程序13的子程序43进行计算，而平均密度利用程序13的子程序44进行计算。
图4进一步给出了经过改进的作为至少三个阈值s1，s2和s3函数的放射密度图像分割视图。在一个实例中，阈值s1是基本上等于300Hounsfield单位HU的最低阈值。阈值s2设定在400HU左右，阈值s3设定为例如1125HU。阈值s1的数值相应于骨骼的标准数值。可以说，钙化通过其相对于对象躯体骨骼具有更大的密度而得到证实。阈值s1，s2和s3自身可以由医师通过外设15使用按照其控制设置的人体工程学命令进行调整。
阈值s1到s3用于确定所表示对象的四个分类c1到c4。对于一个分类所涉及的体素，在诸如26的截面视图中给它们赋予一种颜色。例如c4类被赋予红色，c3类被赋予鲜绿色，c2类被赋予黄色，c1类被赋予淡蓝色。对于给定的患者图像显示，阈值s1，s2和s3被作为显示参数进行存储。在几周后获得的图像中，同样的参数可用于图像彼此的比较，从而能够很快发现所推荐的治疗是否有足够的效果。自然，除了用颜色代码进行比较外，比较从一个时间到另一个时间的体积和密度也是可取的。而且阈值和分类的数量可做修改。
既然所有的处理操作都是自动进行的，由于图象被赋予同一个对象身体，例如通过给存储数字体积或图像的文档赋予管理参考索引，就有可能在所测的不同变量之间进行例行比较，所述变量是体积、加权体积、平均密度、标准偏差或其他变量。这些比较可以表示在以这些变量值作为y轴以测量这些变量值的时间作为x轴所构成的图表中。因此通过集成所有由后处理得到的测量值、屏幕快照(screenshot)、HU单位统计值、尺寸等等而做出自动报告。这自动在一个报告中以可移植的形式进行，例如是pdf或rtf类型。医师在其微机中可以检索相应的文档以进行必要的修改，并将其发送给其他的医师，例如指定的泌尿科大夫或外科医生。与此相反，在现有技术中，医生要在胶片上做印记并口述报告。然后由秘书将该报告打字成文。自动报告提供了屏幕图像和所有其它数字化和随后可编辑形式的测量值。
实际上，较低阈值s1低于对其测量放射密度梯度最大值的放射密度的数值。典型地，s1低于轮廓位置30处的放射密度数值。实际上，s1被选择为等于300HU，相应于骨骼的辐射密度。在这种情况下，除了结石，图像的所有剩余部分都变成淡蓝色。
图1显示。在放射检查期间，对象身体可能被注射造影剂45。这样，在检查期间，一些19到21类型的图像会被采集，这些图像本身导致一些23类型的图像。第一个23类型图像是在注射造影剂之前的无对比图像。第二图像和第三图像对应肾元图形(nephrographic)和肾盂图形(pyelolographic)状态，这些状态自身对应于注射到对象躯体1内的物质的弥散和代谢。而后也可使这些图像彼此进行比较以改进对结石的测量。
在用手术工具进行操作的情况下，从入口点确定路径并且显示通过横切该路径的横截面的解剖结构容易得多。的确，这样的解剖结构更容易辨认更容易分割。
另外，虽然本发明的实施例已参照示范性实施例进行描述，本领域的技术人员可以理解，在不脱离本发明的范围的基础上可以对所述函数和/或方式和/或结果进行各种各样的改变，且可对其元素进行等同物替代。另外，在不脱离本发明基本范围的情况下，在本发明的教导下可以做多种修改以适应具体环境或材料。因此，本申请的意图并非将本发明限于实施本发明的最佳模式而公开的具体实施例中，而是本发明将包括所有落在附加的权利要求书范围内的所有实施例。而且，所用的术语“第一”、“第二”等或步骤并不意味着任何次序或代表其重要程度，它们仅仅是用来使一种元素或特征与其它的元素或特征区分开来。进一步，所用的术语“一”、“一个”等并不意味着是数量上的限制，而是表示存在至少一个所提到的元素或特征。
附图标记列表躯体1区域2X射线管3探测器4旋转轴5运动6角度7到9计算机系统10微处理器11程序存储器12程序13数据存储器14控制外设15显示外设16数据、地址和控制总线17测量子程序18投影图像19到21重建子程序22数字体积23体素集24显示子程序25视图26病灶27区域28结石区域29轮廓30体素31曲线32另一数字图像33
视图34用于制备梯度图像的子程序35用于分割的子程序36阈值37体素38宏体素39体素40斜坡41地带42子程序43子程序44造影剂45x，y，z方向放射密度信号DRHounsfield单位HU阈值数值v1，v2，vi，vm最大值G域值g阈值s1，s2，s3分类C1到C权利要求
1.一种用于制备肾脏图像的方法，包括使具有肾脏的躯体受到不同角度的一序列放射照射；在这些角度的每一个角度采集投影图像；由产生自投影图像的体素形成第一3D图像，每一个体素被赋予在其位置处的放射密度测量值，第一图像表示在肾脏内部及其周围的躯体组织；选定一个种子体素；在第一个图像中从所述种子体素开始探测其邻近的体素；测量所有探测体素的放射密度梯度；选择位于包迹上并且梯度最大的体素从而获得肾脏病灶的包迹表面；以及产生表示所述包迹的第二图像并使该第二图像可视化。
2.如权利要求1所述的方法，包括当选定一个种子体素时，用很高的阈值数值对第一图像进行分割；观察这样分割后的第一分割图像；并且在第一分割图像中指定一个种子体素，所述种子体素是位于其中所测得的放射密度高于阈值的图像区域中的体素。
3.如权利要求1到2的任一个所述的方法，包括选定若干个分布在第一图像中的种子体素。
4.如权利要求3所述的方法，包括用一个阈值数值对第一图像进行分割；以及选定位于该图像被分割后的两个区域内的种子体素。
5.如权利要求1到4的任一个所述的方法，包括选择放射密度梯度为最大值的体素；在靠近所选种子体素的周围，对位于第一图像中的体素过采样；以及指定在这些过采样体素上的选择。
6.如权利要求1到5的任一个所述的方法，包括选择第一过滤图像和/或第二过滤图像。
7.如权利要求1到6的任一个所述的方法，包括计算第二图像中包迹的体积；以及显示计算结果。
8.如权利要求7所述的方法，包括计算第二图像中所述包迹的加权体积。
9.如权利要求1到8的任一个所述的方法，包括计算包迹内放射密度的平均值；显示计算结果。
10.如权利要求1到9的任一个所述的方法，包括产生和比较按时间分离的第二图像；以及比较所计算的包迹的体积。
11.如权利要求1到10的任一个所述的方法，包括产生分别对应于造影剂注射之前和之后的躯体状态的第二图像；以及比较这些第二图像。
12.如权利要求1到11的任一个所述的方法，包括选择至少三个放射密度阈值；对每一个体素赋予多个分类中的一类，所述多个分类对应于两个阈值之间的放射密度范围，这些分类所含的信息位于所述范围内；以及在所显示的图像中，依据体素的分类通过给它们赋予不同的颜色来显示这些体素。
13.如权利要求12所述的方法，包括在所选阈值中确定一个低阈值；以及所述低阈值比为其测量放射密度梯度的最大值的放射密度的值要低。
14.如权利要求1到13的任一个所述的方法，其中，所述阈值可以更改。
15.如权利要求1到14的任一个所述的方法，包括如果梯度数值超过阈值就选定该梯度数值。
16.如权利要求1到15的任一个所述的方法，包括用分水岭算法选择体素。
17.一种设备，包括用于提供围绕旋转轴(5)运动以便对带有肾脏(2)的躯体(1)从各个角度(7，8，9)进行放射照射的放射源的装置(3)；用于检测穿过躯体后的射线的装置(4)；用于控制所述设备的操作的装置(10，11，12，13，14，15，17，18，22)；用于显示在各个角度采集的投影图像(19，20，21)的装置(16)；用于控制的装置包括用于如下操作的装置由自投影图像产生的体素形成第一3D图像，每一个体素被赋予在其位置处的放射密度测量值，第一图像表示在肾脏内部及其周围的躯体组织；选定一个种子体素；在第一个图像中从所述种子体素开始探测其邻近的体素；测量所有探测体素的放射密度梯度；选择位于包迹上并且梯度最大的体素从而获得肾脏病灶的包迹表面；以及产生表示所述包迹的第二图像并使该第二图像可视化。
18.一种设备，包含用于执行权利要求1到16中任一个所述方法的装置。
19.一种计算机程序，包括用来当所述程序在计算机中运行时执行权利要求1到16中任一个所述方法的步骤的程序代码装置。
20.一种计算机程序产品，包括计算机可使用的介质，在所述介质中包含计算机可读程序代码装置，所述计算机可读程序代码装置执行权利要求1到16中任一个所述方法的步骤。
21.一种用于计算机系统的制造产品，所述制造产品包括含有计算机可读程序代码装置的计算机可读介质，所述程序代码装置执行权利要求1到16中任一个所述方法的步骤。
22.一个机器可读取的程序存储装置，切实包含了指令程序，该指令程序可由所述机器执行以执行权利要求1到16中任一个所述方法的步骤。
全文摘要
在计算机断层扫描摄影检查的结石图像中，通过检测在重建图像的体素中测量的放射密度梯度最大值来选定图像分割。这一动作模式给出了客观的、不倚赖于操作医师操作的结石包迹评定。而且，为了使结石的特点更加真实，尤其是为了对治疗方法的效果进行跟踪，给出相当于结石体积，优选是加权体积以及结石平均密度的特征性结果。所公开的方法在不能进行口服药物治疗或执行碎石术时，便于外科手术的时间安排。
文档编号G06T7/00GK1846619SQ20061000892
公开日2006年10月18日 申请日期2006年1月25日 优先权日2005年1月25日
发明者M·D·费朗, C·E·科里, J·克诺普利奥奇, J·－M·特勒特奈尔 申请人:通用电气公司