医学图像处理装置和方法以及医学成像设备的制造方法
【技术领域】
[0001]本公开一般涉及医学图像处理，更具体地，涉及医学图像处理装置、医学图像处理方法以及医学成像设备。
【背景技术】
[0002]磁共振标记图像(tagging image)可用于运动器官或部位的非侵入性可视化及相关处理，例如轮廓检测、运动分析等。标记图像中的标记线会随着时间衰退，从而有可能影响轮廓检测等的准确度。
【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]根据本发明的一个方面，提供一种医学图像处理装置，其包括确定单元、识别单元以及选择单元。确定单元被配置为根据磁共振标记图像的频域特征，确定磁共振标记图像序列中的候选图像。识别单元被配置为在候选图像中识别预定对象的轮廓。选择单元被配置为根据轮廓的形状特征选择候选图像之一作为对预定对象进行运动分析的初始图像。
[0005]根据本发明的另一个方面，提供一种医学图像处理方法。该方法包括根据磁共振标记图像的频域特征确定磁共振标记图像序列中的候选图像的步骤。该方法还包括在候选图像中识别预定对象的轮廓的步骤。该方法还包括根据轮廓的形状特征选择候选图像之一作为对预定对象进行运动分析的初始图像的步骤。
[0006]根据本发明的又一个方面，提供一种医学成像设备，其包括根据本发明实施例的医学图像处理方法。
[0007]根据本发明的另一个方面，提供一种包含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处理方法。
[0008]根据本发明的又一个方面，提供一种承载有上述包含有机器可读取的指令代码的程序产品的存储介质。
[0009]通过本发明的实施方式，能够自动地选择图像质量较高的标记图像，从而有利于提高例如轮廓跟踪等处理的准确度。
【附图说明】
[0010]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:
[0011]图1是示出根据本发明一个实施例的医学图像处理装置的配置示例的框图；
[0012]图2是示出磁共振标记图像的频域特征的示例的曲线图；
[0013]图3示出了磁共振标记图像的示例；
[0014]图4示出了磁共振标记图像的候选图像的示例；
[0015]图5是示出根据本发明另一个实施例的医学图像处理装置的配置示例的框图；
[0016]图6是示出根据本发明又一个实施例的医学图像处理装置的配置示例的框图；
[0017]图7是示出根据本发明一个实施例的医学图像处理方法的过程示例的流程图；
[0018]图8是示出根据本发明一个实施例的医学成像设备的配置示例的框图；以及
[0019]图9是示出可以用于实现本发明的方法和设备的计算机的示例性结构的框图。
【具体实施方式】
[0020]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。
[0021]如图1所示，根据一个实施例的医学图像处理装置100包括确定单元110、识别单元120以及选择单元130。
[0022]确定单元110被配置为根据磁共振标记图像的频域特征确定磁共振标记图像序列中的候选图像。
[0023]磁共振标记图像序列中可以包括一系列例如按时间顺序排列的磁共振标记图像。如后面结合具体实施例说明的，磁共振标记图像可以包括竖直标记图像(如图3的示例所示)或水平标记图像(与图3的示例类似，标记线为水平方向)，或者可以包括竖直标记图像和水平标记图像的合并图像(如图4的示例所示)。
[0024]频域特征是指标记图像的在频域提取的特征，其能够反映标记图像中标记信号的强度或者说标记线的清晰度。
[0025]根据一个实施例，可以根据频域中一次谐波的幅度确定候选图像。标记线在空间域中表现为准二维正弦波(并非标准的正弦波)，因此在标记图像的频域中，如图2的示例示出的，除了原点处的低频峰202之外，在低频峰202两侧对称地存在若干个谐波峰，即一次谐波峰201和更高阶的谐波峰，其中一次谐波能够反映几乎全部标记信号。标记信号越强，越利于得到更好的轮廓识别结果。
[0026]更具体地，确定单元110可以被配置为将频域中一次谐波幅度高于预定水平的磁共振标记图像确定为候选图像。或者，可以将频域中一次谐波幅度与低频峰的幅度之比高于预定阈值(例如75% )的标记图像确定为候选图像。
[0027]在基于一次谐波的幅值与预定水平的比较确定候选图像的情况下，可以不对磁共振图像序列中的全部标记图像进行这种确定过程，而是可以在确定出预定数量个候选图像后不再对其他标记图像进行该确定过程。
[0028]另一方面，也可以针对磁共振图像序列中的全部或部分图像进行上述确定处理，并将一次谐波幅值较高的预定数目的标记图像确定为候选图像。
[0029]可以通过多种方式得到标记图像的频域特征。例如，根据一个实施例，确定单元110可以通过傅里叶变换将磁共振标记图像转换成频域数据，并基于频域数据来确定候选图像。或者，根据另一个实施例，确定单元110可以基于振标记图像的K空间数据来确定候选图像。
[0030]识别单元120被配置为在候选图像中识别预定对象的轮廓。
[0031]识别单元可以采用多种已知的方法进行基于标记图像的轮廓识别，例如可以采用 Segmentat1n of Myocardial Boundaries in Tagged Cardiac MRI Using ActiveContours:A Gradient-Based Approach Integrating Texture Analysis,AymericHistacej et al.(Internat1nal Journal of B1medical Imaging Volume 2009)中描述的方法。
[0032]根据一个具体实施例，预定对象包括心肌，更具体地，包括左心室心肌。然而本发明不限于此，轮廓识别的对象也可以包括任何运动的器官，例如肌肉、关节等。
[0033]根据一个实施例，识别单元120基于竖直标记图像和水平标记图像的合并图像来识别预定对象的轮廓。然而本发明不限于此，例如，在识别主要沿水平方向延伸的轮廓的情况下，可以基于竖直标记图像进行轮廓识别，在识别主要沿竖直方向延伸的轮廓的情况下，可以基于水平标记图像进行轮廓识别。
[0034]参照图4，示出了被确定为候选图像的左心室心肌的示例标记图像(图中的A、B、C和D)，其为竖直标记图像和水平标记图像的合并图像。并且，其中示出了所识别出的心肌内轮廓。
[0035]选择单元130被配置为根据识别单元120识别出的轮廓的形状特征选择候选图像之一作为对预定对象进行运动分析的初始图像。
[0036]根据成像对象的不同，可以采用不同的形状特征选择标准。例如，根据具体对象的形状特性，选择单元120可以根据识别单元120识别出的轮廓的圆形度、矩形度(rectangularity)、和主轴比(axis rat1)中的一个或更多个来选择初始图像。如本领域已知的，