医学图像处理方法和图像处理系统与流程

本发明涉及用于根据医学图像记录来检测患者的解剖特征的医学图像处理系统和图像处理系统。

背景技术：

现代医学诊断在很大程度上依靠医学成像，所述医学成像例如基于放射学、血管造影术、超声描记和/或断层摄影图像记录。在此，越来越多地力求通过使用图像分析方法来自动地识别以及检测医学图像记录中的解剖特征。解剖特征的这种检测经常也被称为配准。

医学图像记录中的解剖特征的自动检测一般来说由于如下原因变得困难：患者或者身体部分在不同的图像记录上一般来说不占据精确地相同的位置以及弹性组织根据患者的位置在记录中以不同的方式弹性地变形。这尤其在将患者图像记录与经常来自不同的患者的参考图像记录相比较时适用。

在此上下文中，从C. Seiler、X. Pennec 和 M. Reyes在MICCAI‵2011, Vol. 6892 of LNCS, Springer, 2011, 第631 至 638页中的公开文献“Geometry-Aware Multiscale Image Registration via OBBTree-Based Polyaffine Log-Demons”中已知根据组织刚性使图像记录变形，以便补偿弹性变形。然而该方法要求用户侧的如下说明：哪些组织结构是基本上刚性的以及哪些是柔性的。

技术实现要素：

本发明的任务是说明如下医学图像处理方法和图像处理系统，通过所述医学图像处理方法和图像处理系统能够更好地自动化地检测医学图像记录中的解剖特征。

该任务通过具有专利权利要求1的特征的医学图像处理方法、通过具有专利权利要求11的特征的医学图像处理系统、通过具有专利权利要求12的特征的计算机程序产品以及通过具有专利权利要求13的特征的计算机可读存储介质被解决。

根据本发明，为了根据医学图像记录来检测患者的解剖特征，患者图像记录和参考图像记录被读入。在此上下文中，解剖特征例如可以是组织特征、组织结构、组织类型、组织特性、组织状况或其它表型特征及其由疾病引起的或者由损伤决定的变化。借助于模式识别方法在患者图像记录中以及在参考图像记录中定位关节。在所定位的关节处，患者图像记录被分割成患者图像片段并且参考图像记录被分割成参考图像片段。根据本发明，针对相应的参考图像片段或患者图像片段确定片段独特的图像变形，通过所述图像变形将参考图像片段的图像结构映射到患者图像片段的相应的图像结构上。然后根据参考图像片段和患者图像片段之间的片段独特的映射检测解剖特征。

本发明的主要优点可以在如下方面看出：由于片段独特的图像变形，能够更准确地使医学图像记录与参考图像记录一致，由此能够更可靠地以及更准确地识别以及检测解剖特征。另外，根据本发明的检测相对于在患者图像记录中定位患者的情况下的差异是稳健的。这种定位差异例如可以是肢体的变化的弯曲（Anwinkelungen）、大小差异、非对称性或由疾病或损伤决定的变形。除此之外，可以通过根据本发明的检测来显著地改善患者图像记录的自动分割。

本发明的有利的实施方式和改进方案在从属权利要求中加以说明。

根据本发明的一种有利的实施方式，要相互映射的图像结构可以包括所定位的关节。在特别是以关节的位置映射身体部分在医学图像记录中的定位差异的范围内，能够以简单的方式通过将在参考图像片段中所定位的关节映射到在患者图像片段中所定位的关节上来识别以及补偿这种定位差异。

优选地，片段独特的图像变形可以包括仿射图像变换，即具有偏移的基本上线性的映射。仿射图像变换可以通过映射矩阵和偏移向量被参数化。以这种方式，通过相对小的数量的变形参数的变化已经可以有效地补偿患者图像记录中的大量定位差异。

根据本发明的一种有利的实施方式，可以给参考图像记录的图像结构分配解剖特征数据。解剖特征数据然后可以被分配给患者图像记录的如下图像结构，参考图像记录的图像结构被映射到所述图像结构上。解剖特征数据例如可以是如下说明，利用所述说明注释了参考图像记录的已知的解剖特征。以这种方式，参考图像数据的注释可以直接被分配给患者图像记录的相应的图像结构并且作为这些图像结构的解剖特征被检测。

解剖特征数据尤其可以包括位置分辨的特征字段。特征字段然后可以以片段独特的方式通过分别被确定的图像变形被变形并且变形的特征字段以位置分辨的方式被映射到患者图像记录上。特征字段在这种情况下尤其可以包括刚性字段，所述刚性字段以位置分辨的方式说明组织刚性。以这种方式可以针对患者图像记录确定刚性字段，所述刚性字段以位置分辨的分配来说明在患者图像记录中所映射的组织的组织刚性。

根据本发明的一种有利的改进方案，可以依赖于刚性字段来确定另外的、考虑位置分辨的组织刚性的图像变形。通过另外的图像变形，一般来说可以显著地改良片段独特的图像变形。因此可以在另外的图像变形的情况下使根据刚性字段相对刚性的组织区域（例如骨骼）比较软的或较柔性的组织区域（例如肌肉）更少地变形。

除此之外，可以将来自变形的参考图像片段的变形的图像结构与患者图像片段相组合并且输出作为结果的混合图像。变形的图像结构和变形的参考图像片段在这种情况下可以通过片段独特的图像变形和/或通过另外的图像变形被变形。

此外，患者图像片段和/或参考图像片段可以被检测和/或配准。

另外，可以根据片段独特的图像变形和参考图像片段针对患者图像记录的特定的区域确定在另外的图像变形的情况下使这些区域变形到何种程度。

附图说明

随后根据附图进一步解释本发明的实施例。在此分别以示意图：

图1示出根据本发明的医学图像处理系统；以及

图2示出根据本发明的医学图像处理方法的工作步骤的图解。

具体实施方式

在图1中示意性地示出了用于根据医学图像记录来识别、提取以及检测患者的解剖特征AM的医学图像处理系统IMS。要检测的解剖特征AM例如可以是组织特征、组织结构、组织类型、组织特性、组织状况或其它表型特征及其由疾病引起的或者由损伤决定的变化。组织类型在这种情况下例如可以是骨骼组织、肌肉组织或结缔组织。作为组织特性尤其可以检测组织刚性。组织结构例如可以是器官或器官部位，即被器官或者器官的特定部分所占据的区域。

经由第一接口I1将医学图像记录装置XT耦合到图像处理系统IMS上。图像记录装置XT例如可以是X射线断层摄影装置、磁共振断层摄影装置或者超声装置或提供身体结构的图像记录的其它记录装置。另外，经由第二接口I2将具有患者的大量所存储的参考图像记录的参考数据库RDB耦合到图像处理系统IMS上。第二接口I2也可以与第一接口I1相同。

由图像记录装置XT记录患者的医学患者图像记录PIM并且经由第一接口I1传送到图像处理系统IMS的模式识别模块MM。另外，由图像处理系统IMS从数据库RDB中查询一个或多个医学参考图像记录RIM并且经由第二接口I2传送到模式识别模块MM。图像记录PIM和RIM优选地是空间分辨的图像，所述图像以数字图像数据的形式被传送。

将解剖特征数据ADAT与参考图像记录RIM一起从数据库RDB传送到模式识别模块MM。解剖特征数据ADAT是预先已知的特征数据，所述特征数据被分配给参考图像记录中的已知的图像结构并且描述这些图像结构。图像结构在这种情况下例如可以是关节、骨骼、器官和/或其它组织结构。解剖特征数据ADAT可以被实现为图像结构的注释，例如被实现为如下说明：涉及的图像结构是特定的关节、特定的器官和/或特定的组织类型。为此可以人工地或者自动地将所注释的网格模型用于骨骼、器官、肌肉和/或皮肤。在当前实施例中，解剖特征数据ADAT尤其包括刚性字段SF，所述刚性字段以位置分辨的方式说明参考图像记录RIM中的组织结构的已知的或另外确定的组织刚性。刚性字段SF尤其可以作为位置分辨的特征字段被给定，所述特征字段将组织刚性作为一个、两个或三个位置坐标的函数加以说明。

模式识别模块MM用于在所传送的图像记录PIM和RIM中识别以及定位图像结构、尤其关节以及其它组织结构。根据本发明，模式识别模块MM不仅在患者图像记录PIM中而且在参考图像记录RIM中分别识别以及定位在那里所映射的关节。关节在图像记录PIM和RIM中所确定的位置紧接着作为分割信息SI与图像记录PIM和RIM一起从模式识别模块MM被传送到分割模块SM。

分割模块SM与模式识别模块MM耦合并且用于将图像记录PIM和RIM分割成特定的图像片段。在当前实施例中，分割信息SI说明应在哪里、即在所定位的关节处将相应的图像记录PIM或者RIM划分、即分割成各个片段。分割模块SM以这种方式通过在患者图像记录PIM中所定位的关节处划分所述患者图像记录来生成患者图像片段PIMS以及通过在所述参考图像记录RIM中所定位的关节处划分所述参考图像记录来生成参考图像片段RIMS。在这种情况下，相应的体段的相应的患者图像片段PIMS被分配给该体段的参考图像片段RIMS。

患者图像片段PIMS和参考图像片段RIMS从分割模块SM被传送到模式识别模块MM。分别被传送的患者图像片段PIMS以及分别被分配的参考图像片段RIMS被模式识别模块MM分析，其中特定的图像结构被识别以及定位。要识别的图像结构在这种情况下尤其包括在图像片段中所映射的关节。

由模式识别模块MM尤其识别，相应的患者图像片段PIMS的哪些图像结构对应于所分配的参考图像片段RIMS的哪些图像结构，即涉及相同的身体结构。这样对应的图像结构然后被相互分配。

作为图像结构识别的结果，由模式识别模块MM形成结构信息IS，所述结构信息包括关于在图像片段PIMS和RIMS中所识别的图像结构以及尤其所述图像结构的位置的说明。结构信息IS尤其包括所识别的关节的相应的位置。描述参考图像片段RIMS的结构信息IS尤其包含解剖特征数据ADAT，所述解剖特征数据被分配给在参考图像片段RIMS中所识别的图像结构。

结构信息IS从模式识别模块MM与包括刚性字段SF的解剖特征数据ADAT以及与患者图像片段PIMS和参考图像片段RIMS一起被传送到图像处理系统IMS的图像变换模块IMT。

图像变换模块IMT与模式识别模块MM耦合并且用于针对相应的参考图像片段RIMS和/或患者图像片段PIMS确定片段独特的图像变形BD。

片段独特的图像变形BD被确定，使得参考图像片段RIMS的所识别的图像结构通过片段独特的图像变形BD尽可能准确地被映射到所分配的患者图像片段PIMS的所识别的图像结构上。在这种情况下尤其关节、骨骼、器官、组织界面和/或组织界线被相互映射。

片段独特的图像变形BD根据结构信息IS被确定为图像变换或图像失真、优选地被确定为仿射图像变换。具有偏移的线性映射在这种情况下被称为仿射图像变换。这种仿射图像变换可以通过映射矩阵M和偏移向量V被参数化。

如上面已经提到的那样，片段独特的图像变形BD被确定，使得相应的参考图像片段RIMS的所识别的图像结构在很大程度上与所分配的患者图像片段PIMS的对应的图像结构一致。这例如可以通过如下方式进行：图像变形BD的参数被改变，使得对应的图像结构之间的偏差平方被最小化。在仿射图像变换的情况下为此可以通过图像变换模块IMT以片段独特的方式来改变映射矩阵M和偏移向量V。

在当前实施例中，相应的参考图像片段RIMS通过特定地针对该参考图像片段RIMS所确定的图像变形BD被变形，以便这样获得变形的参考图像片段DRIMS。通过以片段独特的方式所确定的图像变形BD，变形的参考图像片段RIMS的变形的图像结构可以在很大程度上与所分配的患者图像片段PIMS的对应的图像结构一致并且因此被映射到这些图像结构上。

如上面已经提到的那样，给参考图像片段RIMS或者变形的参考图像记录DRIMS的相应的图像结构分配解剖特征数据ADAT。在将参考图像片段RIMS或者变形的参考图像片段DRIMS映射到患者图像片段PIMS的对应的图像结构上的过程中，分别所分配的解剖特征数据被分配给患者图像片段PIMS的如下图像结构，参考图像片段RIMS或者DRIMS的对应的图像结构被映射到所述图像结构上。在当前实施例中，解剖特征数据ADAT包括位置分辨的刚性字段SF。后者与相应的参考图像片段RIMS一起以片段独特的方式通过相应的片段独特的图像变形BD被变形，以便获得变形的刚性字段DSF。变形的刚性字段DSF然后如变形的参考图像片段DRIMS那样以位置分辨的方式被映射到患者图像片段PIMS上。变形的刚性字段DSF因此以良好的位置上的分配来说明在患者图像记录PIM中所映射的组织的组织刚性。

在当前实施例中，依赖于以片段独特的方式变形的刚性字段DSF，由图像变换模块IMT确定另外的片段独特的图像变形WBD。在确定另外的图像变形WBD时在如下程度上考虑位置分辨的组织刚性：根据变形的刚性字段DSF较硬的组织区域比根据变形的刚性字段DSF较软或较柔性的组织区域更少地被变形。因此，另外的图像变形WBD可以基本上不使骨骼的图像区域变形，而周围的肌肉更强地被变形。另外的片段独特的图像变形WBD因此可以被理解为片段独特的图像变形BD的改良方案。以这种方式，解剖特征数据ADAT以及尤其刚性字段SF可以在位置上更准确地被分配给患者图像记录的图像结构。

另外的图像变形WBD以片段独特的方式被应用于变形的参考图像片段DRIMS，以便获得以改良的方式变形的参考图像片段WDRIMS。与此并行地，另外的图像变形WBD被应用于变形的刚性字段DSF，以便这样获得以改良的方式变形的刚性字段WDSF。以改良的方式变形的参考图像片段WDRIMS与患者图像片段PIMS以及以改良的方式变形的刚性字段WDSF一起从图像变换模块IMT被传送到检测模块RM。

检测模块RM与图像变换模块IMT耦合并且用于根据参考图像片段RIMS和患者图像片段PIMS之间的片段独特的映射来检测和/或配准解剖特征AM、患者图像片段PIMS和/或参考图像片段RIMS。如上面已经描述的那样，参考图像记录RIM的图像结构和患者图像记录PIM的图像结构之间的必要时以改良的方式变形的映射允许相对准确地在位置上将解剖特征数据ADAT以及尤其刚性字段SF分配给患者图像记录PIM的图像结构。以这种方式，患者图像记录PIM的这些图像结构可以特定地作为患者的解剖特征AM被识别、被检测以及被配准。因此，骨骼、肌肉、器官或器官部位以及组织刚性尤其可以作为解剖特征AM被检测。

检测模块RM包括图像生成器GEN，所述图像生成器用于通过将患者图像记录PIM与参考图像片段RIMS的以片段独特的方式变形的图像结构和/或与参考图像片段RIMS的以片段独特的方式变形的刚性字段DSF或者WDSF组合来生成混合图像MIX。

为了输出混合图像MIX和所检测的解剖特征AM，将终端T经由第三接口I3耦合到图像处理系统IMS上。在当前实施例中，以改良的方式变形的刚性字段WDSF也与其它的所检测的解剖特征AM和混合图像MIX一起从检测模块RM被输出到终端T上。具有以改良的方式变形的刚性字段WDSF的解剖特征数据AM以及混合图像MIX尤其也可以被输出用于患者图像记录PIM的外部后处理。

图2以示意图图解根据本发明的医学图像处理方法的工作步骤。根据本发明的图像处理方法被应用于在借助于磁共振断层摄影术所获得的图像记录中腿的分割。所述图像记录包括在图2的右侧上所示出的患者图像记录PIM以及在图2的左侧上所示出的参考图像记录RIM。图像记录PIM和RIM分别是空间分辨的磁共振断层摄影记录，其中尤其参考图像记录RIM包括多个步骤并且区分不同的组织类型。在当前实施例中，在图2中所示出的参考图像记录RIM的左侧图像部分尤其是骨骼结构。

对于患者图像记录PIM来说应当通过根据本发明的图像处理方法将组织结构以及尤其骨骼结构作为解剖特征来检测。应当假定：要从患者图像记录PIM中提取的组织结构对于参考图像记录RIM来说是已经已知的并且通过解剖特征数据ADAT来描述。解剖特征数据ADAT例如可以通过骨骼组织、肌肉组织和皮肤组织的人工地或者自动地注释的网格模型被给定。如上面已经说的那样，解剖特征数据ADAT也包括位置分辨的刚性字段SF。

如在图2的中间部分中所图解的那样，在患者图像记录PIM中以及在参考图像记录RIM中分别探测以及定位关节G、这里为膝关节。除此之外，在两个图像记录PIM和RIM中分别识别以及定位腿之间的连接点。在图2中分别通过十字标记了所定位的关节G和连接点。这种探测以及定位可以自动地借助于启发式规则或者借助于所谓的被训练的地标探测器来进行。这种地标探测器例如从David Liu, S. Zhou, D. Bernhardt und D. Comaniciu在2010年的IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)中的文献“Search Strategies for Multiple Landmark Detection by Submodular Maximization”中已知。

患者图像记录PIM和参考图像记录RIM紧接着分别在所定位的关节G以及连接点处被分割成图像片段、即这里分割成腿片段。在此，患者图像记录PIM被划分成患者图像片段PIMS1,…,PIMS4并且参考图像记录RIM被划分成参考图像片段RIMS1,…,RIMS4。患者图像片段 PIMS1,…,PIMS4和/或参考图像片段RIMS1,…,RIMS4由此初始地被检测以及被配准。针对参考图像片段RIMS1,…,RIMS4中的每个接着计算片段独特的、优选地仿射的图像变形BD1、BD2、BD3以及BD4，使得相应的参考图像片段RIMS1,…或者RIMS4可以尽可能地在很大程度上与相应的患者图像片段PIMS1,…或者PIMS4一致。在当前实施例中因此计算4个独特的图像变换BD1,…,BD4。参考图像片段RIMS1,…,RIMS4通过图像变形BD1,…,BD4到患者图像片段PIMS1,…,PIMS4上的映射在图2中通过虚线箭头来表明。

彼此不相关的图像变形BD1,…,BD4尤其可以补偿腿在患者图像记录PIM和参考图像记录RIM中的不同的定位。优选地，独特的图像变形BD1,…,BD4可以优选地线性地被组合成所组合的图像变形CBD。所组合的、优选地多仿射的图像变形CBD然后可以作为整体被应用于参考图像记录RIM以及尤其被应用于在那里所映射的组织结构。在当前实施例中，所组合的图像变形CBD尤其被应用于在参考图像记录RIM中所映射的刚性的组织结构、即骨骼结构。

所组合的图像变形CBD到参考图像记录RIM及其组织结构上的应用提供变形的参考图像记录DRIM，在所述变形的参考图像记录中尤其参考图像记录RIM的骨骼结构与在患者图像记录PIM中所映射的组织结构一致或者适应于那里。附加地，所组合的图像变形CBD也可以包括结合图1所描述的另外的图像变形WBD，以便因此生成以改良的方式变形的参考图像记录WDRIM。

参考图像记录RIM的在变形之后能够适应患者图像记录PIM的变形的组织结构也可以被用于使参考图像记录RIM的预先已知的刚性字段SF变形，以便因此生成刚性的组织结构、例如骨骼结构或其它的更柔性的组织结构的独特地个性化的刚性字段。

根据本发明的图像处理方法允许在检测解剖特征时考虑以及补偿医学图像记录中的不仅由位置决定的（尤其由关节的位置决定的）而且由变形决定的（尤其由软组织的变形决定的）变化。除此之外，不同人之间的解剖差异、非对称性或由疾病决定的变形也可以以片段独特的方式被补偿。