医学图像分析装置和方法以及医学成像设备的制作方法
【专利摘要】医学图像分析装置和方法，以及医学成像设备。该医学图像分析装置包括：区域运动分析部分，被配置为对动态图像中包含对象的邻近组织的区域进行运动分析，以得到邻近组织的运动矢量；以及对象运动分析部分，被配置为基于邻近组织的运动矢量来确定对象的运动矢量。
【专利说明】
【技术领域】
[0001] 本申请涉及医学成像领域，更具体而言，涉及一种医学图像分析装置和方法以及 包括该医学图像分析装置的医学成像设备。 医学图像分析装置和方法以及医学成像设备
【背景技术】
[0002] 随着医学成像技术的发展，能够通过多种成像方式获得对象的动态图像。通过对 动态医学图像进行分析，能够确定运动器官的运动情况。如何基于动态医学图像确定特定 器官的运动情况成为一个重要课题。
【发明内容】
[0003] 在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本 理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的 关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概 念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
[0004] 根据本申请的一个方面，一种医学图像分析装置包括：区域运动分析部分，被配置 为对动态图像中包含对象的邻近组织的区域进行运动分析，以得到邻近组织的运动矢量； 以及对象运动分析部分，被配置为基于邻近组织的运动矢量来确定对象的运动矢量。
[0005] 根据本申请的另一个方面，一种医学图像分析方法包括：对动态图像中包含对象 的邻近组织的区域进行运动分析，以得到邻近组织的运动矢量；以及基于邻近组织的运动 矢量来确定对象的运动矢量。
[0006] 根据本申请的又一个方面，提供一种医学成像设备，其包括上述医学图像分析装 置。
[0007] 根据本申请的再一个方面，提供一种存储有机器可读取的指令代码的程序产品。 在由计算机读取并执行该指令代码时，使得计算机能够执行上述根据本申请实施例的医学 图像分析方法，或者用作上述根据本申请实施例的医学图像分析装置。
[0008] 根据本申请的又一个方面，提供一种承载有上述存储有机器可读取的指令代码的 程序产品的存储介质。
【专利附图】
【附图说明】
[0009] 本发明可以通过参考下文中结合附图所给出的描述而得到更好的理解，其中在所 有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的 详细说明一起包含在本说明书中并且形成本说明书的一部分，而且用来进一步举例说明本 发明的优选实施例和解释本发明的原理和优点。在附图中：
[0010] 图1是示出根据本发明实施例的医学图像分析装置的配置示例的框图；
[0011] 图2是示出根据本发明实施例的医学图像分析装置中所包括的对象运动分析部 分的配置示例的框图；
[0012] 图3是示出根据本发明实施例的医学图像分析装置中所包括的区域运动分析部 分的配置示例的框图；
[0013] 图4是用于说明作为本申请实施例的医学图像分析装置的应用示例的左心室心 肌运动分析的原理的示意图；
[0014] 图5是示出根据本发明实施例的医学图像分析装置的配置示例的框图；
[0015] 图6是用于说明确定对象旋转量的原理的示意图；
[0016] 图7是示出根据本申请实施例的医学图像分析装置得到的左心室心肌运动分析 结果示例的图；
[0017] 图8是示出根据本申请实施例的医学图像分析方法的过程示例的流程图；
[0018] 图9是示出根据本申请实施例的医学图像分析方法中确定对象的运动矢量的步 骤的处理示例的流程图；
[0019] 图10是示出根据本申请实施例的针对左心室心肌的医学图像分析方法示例的处 理示例的流程图；
[0020] 图11是示出根据本申请实施例的医学成像设备的配置示例的框图；以及
[0021] 图12是示出可以实现本发明的实施例/示例的计算机的结构的示例性框图。
【具体实施方式】
[0022] 下面将参照附图来说明本发明的实施例。在本发明的一个附图或一种实施方式中 描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。 应当注意，为了清楚的目的，附图和说明中省略了与本发明无关的、本领域普通技术人员已 知的部件和处理的表示和描述。
[0023] 如图1所示，根据本申请实施例的医学图像分析装置100包括区域运动分析部分 110和对象运动分析部分120。区域运动分析部分110被配置为对动态图像中包含对象的 邻近组织的区域进行运动分析，以得到邻近组织的运动矢量。对象运动分析部分120被配 置为基于由区域运动分析部分110确定的邻近组织的运动矢量来确定该对象的运动矢量。
[0024] 根据本申请实施例的医学图像分析装置的分析对象可以是任何运动的器官，例如 肌肉、关节等。
[0025] 另外，可以通过多种医学成像方式获得对象的动态医学图像，例如磁共振成像 (MRI)、X射线成像、超声波（UL)诊断成像、计算机断层扫描（CT)、或者正电子发射断层扫描 (Positron Emission Tomography, PET)等。
[0026] 对于作为分析对象的某些运动器官，由于其自身各部分的组织特性较为一致，因 此与该对象相对应的图像区域中可能不具备便于识别的特征，从而不容易基于该对象的运 动图像得到足够准确的运动分析结果。然而，根据本申请实施例的医学图像分析装置通过 对包括对象的邻近组织的区域进行运动分析，并基于邻近组织的运动矢量来确定对象的运 动矢量，使得能够充分利用对象的邻近组织的特征，更准确地得到对象的运动分析结果。
[0027] 另外，例如肌肉和关节等运动器官的运动可以包括伸缩运动、旋转运动或其组合。 换句话说，对象的运动可以包含径向分量和切向分量。
[0028] 相应地，如图2所示，根据本申请的一个实施例，对象运动分析部分220可以包括 切向运动分量确定单元222和径向运动分量确定单元224,其分别被配置为确定对象的切 向运动分量和径向运动分量。
[0029] 其中，切向运动分量确定单元222可以基于上述区域运动分析部分得到的邻近组 织的运动矢量的切向分量来确定对象的切向运动分量。类似地，径向运动分量确定单元224 可以基于上述区域运动分析部分得到的邻近组织的运动矢量的径向分量来确定对象的径 向运动分量。
[0030] 或者，径向运动分量确定单元224可以通过对对象的轮廓进行运动分析来确定对 象的径向运动分量。
[0031] 根据对象的轮廓的运动分析，可以确定对象的伸缩运动，即，径向运动分量。与对 邻近组织的运动分析相比，对象的轮廓更易于识别并且其运动分析所需要的计算量更小。 因此，根据对象的轮廓来确定对象的径向运动分量可以进一步降低运动分析所需要的计算 量，从而进一步提高医学图像分析装置的处理效率。
[0032] 根据一个实施例，径向运动分量确定单元可以通过特征跟踪来对对象的轮廓进行 运动分析。存在多种通过特征跟踪来进行轮廓的运动分析的已知具体方式，在此不再赘述。
[0033] 如图3所示，根据本申请的一个实施例，区域运动分析部分310包括光流场计算单 元312。光流场计算单元312被配置为通过计算动态图像中包含对象的邻近组织的区域的 连续运动光流场来进行该区域的运动分析。
[0034] 具体地，例如可以采用Lucas-Kanade光流法来计算该区域的连续运动光流场。更 具体地，可以采用基于金字塔式的Lucas-Kanade光流场算法来进行光流场计算，以便更高 效地得到光流场计算结果。已知通过上述方法计算光流场的具体方式，在此不再赘述。
[0035] 然而，本发明所采用的运动分析方法不限于此，也可以使用其他基于局部近邻约 束的算法来进行上述区域的运动分析。该局部近邻约束基于以下认识：器官组织(例如纤维 结构等）具有区域运动一致性，也就是说，组织中的局部近邻范围内的各部分的运动矢量的 变化应具有连续性，而不是杂乱的。
[0036] 通过利用上述约束来对包含对象的邻近组织的区域进行运动分析，能够更充分地 利用图像中包含的特征以及器官组织的物理特性，来更加准确地确定对象的运动矢量。 [0037] 接下来，以左心室心肌作为运动器官的示例来说明根据本申请实施例的医学图像 分析装置。
[0038] 心脏泵血功能取决于心肌中复杂布置的肌纤维的收缩和舒张，而左心室的由螺旋 形取向的肌纤维产生的旋转/扭曲是心脏功能的关键参数，并且在心脏功能分析中变得越 来越重要。
[0039] 参照图4说明作为本申请实施例的医学图像分析装置的应用示例的左心室心肌 运动分析的原理。如图4中的（A)所示，在一个心动周期中，通过心基和心尖的方向相反的 旋转运动，左心室关于其长轴发生旋转应变。如图4中的（B)所示，通过确定心基和心尖的 旋转角度（^^^和Φ_ χ)，能够进一步确定整个左心室的旋转应变。另外，图4中的（C)示 出了心动周期中心基旋转角度、心尖旋转角度以及根据其确定的左心室的旋转应变随时间 变化的曲线图的示例。
[0040] 已有的基于医学图像对心脏功能的分析的方法包括利用与分割有关的方法根据 动态医学图像确定心肌层形状以及左心室的体积，然而这种方法缺少连续运动信息，并且 无法进行旋转检测。此外，也可以通过进行例如磁共振标记（MR tagging)成像或磁共振相 位对比（MR phase contrast)成像的特殊成像方式来进行旋转检测。然而，这些特殊成像 方式较为复杂且耗时。
[0041] 另外，对于某些动态医学图像，例如电影磁共振（cine MR)图像，相似的组织(例如 心肌）中像素分布也较为相似，因而较难找到标记或斑点来作为运动分析中使用的跟踪对 象。特别地，在确定对象的旋转运动时，基于现有方式可能得到切向方向上包含杂乱运动的 分析结果，从而难以准确地确定对象的切向运动分量。
[0042] 根据本申请实施例的医学图像分析装置可以将左心室心肌作为对象来进行运动 分析。其中，区域运动分析部分可以对动态图像(例如cine MR)中包含左心室心肌的邻近 组织的区域进行运动分析(例如基于光流场的方法或基于特征跟踪的方法)。邻近组织例如 可以包括：左右心室连接部分、心包和/或乳头肌。其中，左右心室连接部分和心包邻近左 心室心肌的外轮廓，而乳头肌邻近左心室心肌的内轮廓。
[0043] 例如在磁共振图像中，这些邻近组织与左心室心肌相比具有更容易区分的像素分 布，因此，通过对包含上述邻近组织的区域进行运动分析，区域运动分析部分能够更准确地 进行该区域的运动分析。相应地，对象运动分析部分能够根据邻近组织的运动矢量更准确 地确定左心室心肌的运动矢量。
[0044] 对象运动分析部分的切向运动分量确定单元和径向运动分量确定单元可以基于 区域运动分析部分得到的左右心室连接部分、心包和/或乳头肌的运动矢量来确定左心室 心肌的运动矢量的切向分量和径向分量。
[0045] 或者，切向运动分量确定部分可以基于邻近组织的运动矢量确定左心室心肌的切 向运动分量，而径向运动分量确定部分可以通过对左心室心肌的轮廓进行运动分析来确定 左心室心肌的径向运动分量。
[0046] 具体地，切向运动分量确定单元可以基于区域运动分析部分的光流场计算单元计 算出的包含左右心室连接部分、心包和/或乳头肌的区域的连续运动光流场来确定左心室 心肌的切向运动分量。径向运动分量确定单元可以将左心室心肌的心内膜和心外膜分别识 别为左心室心肌的内轮廓和外轮廓，并且例如通过对上述轮廓进行特征跟踪来确定左心室 心肌的径向运动。
[0047] 需要指出，上述动态医学图像可以包括二维图像或三维图像，相应地，可以采用针 对二维图像和三维图像的相应算法进行上述各种处理。
[0048] 在基于二维动态医学图像对左心室心肌的心脏功能进行分析的情况下，可以分别 对左心室的心基和心尖处的横截面图像进行上述运动分析，并根据上面参照图4说明的方 式得到左心室心肌的旋转应变的参数。
[0049] 如图5所示，根据本申请的一个实施例的医学图像分析装置500包括区域运动分 析部分510、对象运动分析部分520以及旋转应变确定部分530。
[0050] 区域运动分析部分510和对象运动分析部分520的配置分别与上述区域运动分析 部分和对象运动分析部分的配置类似，特别地，区域运动分析部分510和对象运动分析部 分520能够对左心室的心基和心尖的横截面二维动态图像进行运动分析，以确定心基和心 尖在心肌收缩和/或舒张过程中的旋转运动和伸缩运动。旋转应变确定部分530被配置为 根据心肌收缩和/或舒张过程中心基和心尖的运动矢量来确定心肌的旋转应变。
[0051] 旋转应变确定部分530可以通过多种方式来根据心基和心尖的运动矢量确定心 肌的旋转应变。下面参照图6说明对象旋转量确定方式的一个示例。如图6所示，假设实线 所示为参考帧中的对象轮廓(例如心内膜或心外膜)，而虚线所示为有效帧中的对象轮廓，A 为参考帧中轮廓上的一点，A'为有效帧中轮廓上与A相对应的点，0为参考帧中该对象轮廓 的中心，而0'为有效帧中该对象的中心。可以通过下面的等式1来确定对象的旋转角度：
[0052]
【权利要求】
1. 一种医学图像分析装置，包括： 区域运动分析部分，被配置为对动态图像中包含对象的邻近组织的区域进行运动分 析，以得到所述邻近组织的运动矢量；以及 对象运动分析部分，被配置为基于所述邻近组织的运动矢量来确定所述对象的运动矢 量。
2. 根据权利要求1所述的装置，其中，所述对象运动分析部分包括：切向运动分量确定 单元，被配置为基于所述邻近组织的运动矢量来确定所述对象的切向运动分量。
3. 根据权利要求1所述的装置，其中，所述对象运动分析部分包括：径向运动分量确定 单元，被配置为基于所述邻近组织的运动矢量来确定所述对象的径向运动分量。
4. 根据权利要求2所述的装置，所述对象运动分析部分还包括径向运动分量确定单 元，被配置为通过对所述对象的轮廓进行运动分析来确定所述对象的径向运动分量。
5. 根据权利要求1至4中任一项所述的装置，其中，所述区域运动分析部分包括：光流 场计算单元，被置为通过计算所述区域的连续运动光流场来进行所述区域的运动分析。
6. 根据权利要求4所述的装置，其中，所述径向运动分量确定单元被配置为通过特征 跟踪来进行所述轮廓的运动分析。
7. 根据权利要求1至4中任一项所述的装置，其中，所述对象包括运动的器官。
8. 根据权利要求1至4中任一项所述的装置，其中，所述对象包括左心室的心肌。
9. 根据权利要求8所述的装置，其中，所述邻近组织包括：左右心室连接部分、心包和/ 或乳头肌。
10. 根据权利要求4所述的装置，其中，所述对象包括左心室的心肌，并且所述径向运 动分量确定单元被配置为识别所述心肌的心内膜和心外膜作为所述轮廓。
11. 根据权利要求8所述的装置，还包括：旋转应变确定部分，被配置为根据所述心肌 的收缩和/或舒张过程中心基和心尖的运动矢量来确定所述心肌的旋转应变。
12. 根据权利要求1至4中任一项所述的装置，其中，所述动态图像包括通过下列方式 获得的动态图像：磁共振成像、X射线成像、超声波成像、计算机断层扫描、或者正电子发射 断层扫描。
13. -种医学图像分析方法，包括： 对动态图像中包含对象的邻近组织的区域进行运动分析，以得到所述邻近组织的运动 矢量；以及 基于所述邻近组织的运动矢量来确定所述对象的运动矢量。
14. 根据权利要求13所述的方法，其中，基于所述邻近组织的运动矢量来确定所述对 象的切向运动分量。
15. 根据权利要求14所述的方法，其中，通过对所述对象的轮廓进行运动分析来确定 所述对象的径向运动分量。
16. 根据权利要求13至15中任一项所述的方法，其中，通过计算所述区域的连续运动 光流场来进行所述区域的运动分析。
17. -种医学成像设备，其包括如权利要求1至12中任一项所述的医学图像分析装置。
【文档编号】G06T7/20GK104156975SQ201310174117
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2013年5月13日 优先权日:2013年5月13日
【发明者】许敏丰, 杨虹, 丛超 申请人:株式会社东芝, 东芝医疗系统株式会社