專利名稱：Pet腫瘤圖像的半自動分割算法的制作方法
技術領域：
本發明涉及醫療圖像的分割技術。更具體地說，本發明涉及對在體積測量過程中使用的三維醫療圖像中的感興趣區進行分割的方法和系統。
內部解剖結構的三維(3D)顯示是醫學職業和研究的科學家研究的技術。三維模型使得能夠旋轉模型或視覺表示解剖結構，并且能夠調整透視點和縮小/放大感興趣的特征。因此，通過多種公知的3D圖像處理技術可以實現體積測量。
在研究大腦、其它的器官和身體部位方面三維顯示和體積測量尤其有用。登記法或通過分割法進行的3D圖像測量通常比較乏味，這是因為在3D表示中要求手動編輯。由于觀察員之間的誤差的緣故受監控的分割法并不足夠精確。公知為有效輪廓線的另一技術已經能夠使用模型對醫療圖像進行分割，在這種模型中有效輪廓(泡)的表面以取決于曲率和擴散流動的速度移動。這種技術涉及通過圖像參數比如梯度和曲率增大所包含的氣泡和設計停止氣泡增大的力量。但是，大多數可用的技術都在一定程度上存在誤差。例如，在分割之后的連接體積可能包括所不感興趣的體積，由此要求用戶干預。此外，連接體積可能還包括通過不希望的窄區域、橋或連接理想地分離的不同的區域的其它小結構的連接。
因此需要一種能夠以半自動的方式對三維醫療圖像進行分割的方法和系統，同時使用戶的干預最小。
本發明的詳細描述參考附
圖1，附圖1所示為用于醫療圖像135的半自動分割的系統100的方塊圖。該系統100包括成像裝置110，這種成像裝置110可以從產生多個醫療圖像135的不同的醫療成像裝置中選擇。在一種實施例中，醫療成像技術(比如正電子發射斷層成像(PET)和磁共振成像(MRI)系統)用于產生醫療圖像135。
在一種實施例中，在PET成像期間，給患者注射放射性標記的配體，這種配合體專門作用于代謝極度活躍的部位比如腫瘤。患者水平地躺在掃描器的里面。通過一系列的光子檢測器檢測從放射性配體的衰變中發射的光子。檢測器測量從患者的體內發射出的放射性發射量。使用這種信息計算在體內的采樣點的放射性配體的濃度。然后基于所計算的放射性配體濃度構造灰度圖像。在圖像中的灰影對照在片層內的每個點的放射性配體量。可以重構在PET過程中獲得的片層以提高在體內的感興趣區的在功能上正確的表示。
在另一實施例中，在MR成像期間，將患者放在由大的磁體所產生的強的磁場中。在患者體內的磁化的質子(比如氫原子)用由磁體所產生的磁場排列。患者的特定片層暴露在產生垂直于主磁場的振動磁場的無線電波中。片層可以放置在由執行成像過程的醫生或技術人員(在下文中稱為“操作員”)所選擇的任何平面中。在患者的體內的質子首先吸收無線電波，然后通過移去用所述場的排列而發射無線電波。在質子返回到它們原始狀態(在激勵之前)，基于由患者體內所發射的電波產生診斷圖像。與PET圖像片層類似，可以重構MR圖像片層以提高感興趣區的全部圖像。產生較強的信號的身體的部位作為白色顯示在MR圖像中，而帶有最弱的信號的身體部位作為黑色顯示。具有在強和弱之間的信號強度的其它的身體部位以不同的灰影顯示。
一旦使用醫療成像技術已經獲得了醫療圖像，一般對醫療圖像135進行分割。根據某些特性(即，強度、組織等)，分割過程將醫療圖像135的像素或體素分為一定數量的屬于同類的種類。例如，在分割的腦部醫療圖像中，腦的物質可以分為三種灰質、白質和腦脊髓液。在已經完成了分割之后可以使用不同的色彩來標記每種類型的區域。一旦形成了分割的醫療圖像，外科或其它的醫療人員就可以使用分割圖像來設計外科手術和/或幫助診斷。
通常，產生分割的醫療圖像涉及幾個步驟。通過從醫療圖像135中獲取數據片層形成數據組。通過分割過程，給在數據組中的每個點指定灰度值，并且不同類型的組織具有不同的灰度值。給在數據中的每種類型的物質指定特定的值，因此，每種物質的出現都具有相同的灰度值。例如，在特定的圖像中所有的骨頭都出現在特定的淺灰陰影中。這種彩色標準允許分別察看圖像以容易理解在圖像中表示的目標和/或感興趣區。
在如附圖1中進一步示出的一個實施例中，醫療成像系統100包括連接到成像裝置110的處理器120和接口單元130。成像裝置110產生多個圖像數據組140，并且例如包括正電子發射斷層成像(PET)或磁共振(MR)掃描器。在PET和/或MR的情況下，成像系統100采集圖像數據140的過程一般稱為掃描。如在此所述，處理器120執行與醫療圖像135的半自動分割相關的計算。此外，處理器120也執行用于圖像處理技術的計算和控制功能，如重構、圖像數據存儲、分割等。在一個實施例中，處理器120包括中央處理單元(CPU)，例如單集成電路和/或微處理器。在另一實施例中，處理器120包括CPU，該CPU例如包括彼此協同作用以完成各種功能的多個集成電路器件和/或電路板。在另一實施例中，處理器120包括存儲器件，比如隨機存取存儲器(RAM)、動態隨機存取存儲器(DRAM)、靜態隨機存取存儲器(SRAM)、快速存儲器、高速緩沖存儲器等。此外，應該理解的是，在另一實施例中，處理器120可以在內部包括存儲器件。此外，處理器120執行存儲在存儲器中的程序并響應這些程序動作以執行在圖像采集和圖像觀看的過程中出現的其它的動作或功能。如附圖1所示，處理器120進一步執行如參考附圖2-6所描述的并響應例如來自接口單元130的種子點的位置執行的分割方法。
如在附圖1中進一步所示，接口單元130耦合到處理器120并允許用戶與成像系統100進行通信。此外，處理器120執行發送到接口單元130和/或來自接口單元130的計算以使用戶能夠解釋所發射的信息。在一個實施例中，發射的信息可以包括以2D或3D的圖像、色彩和灰度圖像和與診斷和檢測信息相關的文本消息。在另一實施例中，接口單元130例如包括個人計算機、輸入/輸出裝置、圖像工作站、手持圖像顯示單元或通常包括如在PET或MRI系統中的部件的常規圖像顯示平臺。
從患者的多次掃描中采集的圖像數據140可以當作一個數據組并形成為醫療圖像135。每個數據組可以分解為更小的單元(像素或體素)。在數據組為二維時，醫療圖像135由稱為像素的單元組成。像素是在使用二維坐標(通常為x和y)能夠定位的二維空間中的點。圖像中的每個像素由八個其它的像素包圍，這九個像素形成了三乘三的方格。圍在中心像素周圍的八個其它的像素被看作中心像素的八個相連的鄰像素。在數據組是三維數據時，醫療圖像135以稱為體素的單元顯示。體素是在使用三維坐標(通常為x，y和z)能夠定位的三維空間中的點。每個體素由二十六個其它的體素包圍。這些二十六個體素被看作在原始體素的二十六個相連的鄰體素。
在一種實施例中，如附圖6所示，方法600用于對具有感興趣區200的三維(3D)醫療圖像135進行分割(附圖2)。第一組種子點(A)標識在感興趣區200之內(步驟610)。第二組種子點(B)標識在感興趣區200之外(步驟620)。應該理解的是，在一種實施例中，一組種子點包括至少一個種子點。還應該理解的是，在另一實施例中，一組種子點可以包括多個種子點。還應該理解的是，在一種實施例中，第一組種子點(A)和第二組種子點(B)通過用戶使用成像系統100的接口單元130標識。第一球形區210構造在感興趣區200內并以第一組種子點(A)為中心(步驟630)。應該理解的是，在一種實施例中，第一球形區210可以包括一組第一球形區，在這個球形區中該組的每個球形區以種子點組(A)中的不同的一個種子點為中心。使用空間約束模糊簇聚算法，基于均勻性函數按照是否屬于感興趣區200對包含在3D醫療圖像135中的所有的體素進行分類，并確定該均勻性函數閾值(步驟640)。形成許多第二球形區220(附圖3)(步驟650)。僅僅接受滿足由空間約束模糊簇聚算法所定義的均勻性函數閾值的第二球形區220。在一種實施例中，在第一球形區210的均勻性函數閾值等于或大于第二球形區220的特定一個球形區的均勻性函數閾值時滿足均勻性函數閾值。在另一實施例中，在第一球形區210的均勻性函數閾值等于或小于第二球形區220的特定一個球形區的均勻性函數閾值時滿足均勻性函數閾值。基于接受第二球形區220中的特定的球形區，自適應增長和/或擴展限定感興趣區200的三維區域230(附圖5)(步驟660)。通過第二球形區220中的球形區的自適應增長和/或擴展限定的感興趣區200顯示給用戶(步驟660)。應該理解的是，在一種實施例中，接口單元130可以執行感興趣區200的顯示。
在附圖2中所示的另一實施例中，對包含感興趣區200的三維醫療圖像135進行分割的設備和方法100包括標識第一組種子點(A)和第二種子點(B)。在感興趣區200的內部部分202中標識第一組種子點(A)。第二組種子點(B)位于相對于感興趣區200的外部部分204中。在本實施例中，第一球形區210完全構造在感興趣區200的內部部分202中并在第一組種子點(A)周圍。在另一實施例中，在第一球形區210的周圍形成數個第二球形區220。
如上文所討論并在附圖3-5中所示，包含在3D圖像135中的體素根據由空間約束模糊簇聚算法所定義的特定均勻性函數分類。在一種實施例中，空間約束模糊簇聚算法模擬由于醫療圖像135的固有的低的分辨率特性造成的模糊邊緣和在相鄰體素之間的固有的高的像素之間的相關性。包含在每一個第二球形區220中的體素相對于均勻性函數閾值進行測試。接受那些滿足均勻性函數閾值的第二球形區220，但不接受那些不滿足均勻性函數閾值的第二球形區220。被接受的第二球形區220增長、擴展并確定三維區230，這個三維區230限定了感興趣區200。因此，應該理解的是，通過這種半自動分割，應用醫療圖像的模糊劃分域圖而不使用本身的像素/體素強度域來執行第一球形區210的三維區230的增長、擴展和限定。
在一個實例性的實施例中，圖像是通過磁共振成像(MRI)采集的三維醫療圖像135。然而，應該理解的是，通過其它的成像系統的技術(比如計算機斷層成像(CT)、正電子發射斷層成像(PET)和x-射線系統)也可以采集三維醫療圖像。在另一實施例中，成像系統100可以包括PET系統，并且醫療圖像135可以包括腫瘤圖像。
在進一步的實施例中，在對醫療圖像135分割的方法100和設備中選擇第一球形區210和第二球形區220的曲率半徑(R)(附圖2)。使用曲率(R)半徑和形態學上的開口來消除在感興趣區200的內部部分202和外部部分204之間的界面上的噪聲體素，此外，增加抗噪聲的魯棒性。此外，選擇曲率半徑(R)能夠防止通過細小通路連接的目標的接合或者在感興趣區200的表面和/或界面(區別內部部分202和外部部分204的區域)上包含噪聲區。應該理解的是，在一種實施例中，通過成像系統100確定曲率半徑(R)。此外，還應該理解的是，在另一實施例中，可以根據分割表示的預定的曲率半徑(R)選擇球形區的曲率半徑(R)。
在另一實施例中，醫療圖像135包括由磁共振成像(MRI)采集的三維腦部圖像。也應該理解的是，在另一實施例中，通過其它的成像系統的技術比如計算機斷層成像(CT)、正電子發射斷層成像(PET)和x-射線系統也可以采集三維醫療圖像135。一般地，通過上文所描述的方法通過連通性對三維醫療圖像135進行分割。但是，在三維磁腦部圖像135中，在顱內體積和也應該分割的頭皮之間可能存在聯系。例如，連接大腦和頭皮的一個通路是沿著視覺神經到達流體填充的眼球，然后到達面部組織。在本實施例中，一個或多個種子放置在目標(在本實施例中為大腦)中并形成固定的球形半徑的小波。如在此所使用的“小波”是指表示在球形區內包含的表示體素的數據結構。通過用戶選擇小波的半徑以防止沿窄通路的連通性。測試小波，并且只允許那些完全由在臨界的閾值之上的體素構成的球形區傳播。在一種實施例中，臨界的閾值包括均勻性函數閾值。此外，該閾值是指定義感興趣區200的參數，并且它通常基于強度值。在一種實施例中，選擇該閾值以限定感興趣區200以使在感興趣區200內的體素都在該閾值之上，而認為其余的體素為背景。通常僅僅閾值不足以進行分割，因為其它的目標也可以具有在該閾值之上的強度值。例如，大腦和頭皮與其它的體素相比具有類似地相對較高的強度。此外，在本實施例中，在增長的泡的邊界上，存在有效的球形小波，在該中心上具有有效的種子。該泡由小波所掃描過的區域構成。在每次重復之后，小波層傳播直到不再存在有效的種子。完全在上述閾值之上的所有的球形區的聯合(小波)限定了被連接的體積(泡)。注意，在尺寸上形成比所選擇的泡直徑更小的橋的區域不包括在被連接的區域中。此外，所連接的體積不傳播到噪聲區中，這些噪聲區中在閾值之上的體素被隨機地選擇。
本發明前文的討論是用于說明和描述的目的。此外，這些描述并不希望將本發明限制到在此所公開的形式。因此，上述教導的各種變型和改進以及相關領域的技術和知識都在本發明的范圍內。在上文所描述的實施例希望進一步解釋實施本發明的當前已知的最佳模式并使在本領域中的其它普通技術人員能夠利用本發明本身，或者在其它的實施例中由它們的特定應用或本發明的使用所要求的不同的變型。希望將附加的權利要求解釋為包括由已有技術所允許的程度的變型。
權利要求
1.一種對包含感興趣區的三維(3D)醫療圖像進行分割的方法，該方法包括如下的步驟標識在感興趣區之內的第一組種子點；標識在感興趣區之外的第二組種子點；在以第一組種子點為中心的感興趣內構造第一球形區；使用空間約束模糊簇聚算法對包含在3D醫療圖像內的體素進行分類，由此基于均勻性函數將包含在3D醫療圖像內的體素變換為模糊劃分域；產生多個第二球形區；接受滿足由空間約束模糊簇聚算法所定義的均勻性函數閾值的多個第二球形區中的球形區；基于所述接受步驟自適應地增長限定感興趣區的三維區域；和顯示通過自適應增長步驟所限定的感興趣區。
2.權利要求1所述的方法，其中該多個第二球形區產生在第一球形區周圍。
3.權利要求1所述的方法，其中至少通過磁共振成像(MRI)、計算機斷層成像(CT)、正電子發射斷層成像(PET)和x-射線系統中的一種采集三維圖像。
4.權利要求1所述的方法，進一步包括如下的步驟選擇第一球形區和多個第二球形區的曲率半徑以消除在感興趣區里面和感興趣區外面之間的界面上的噪聲體素。
5.權利要求1所述的方法，其中第一球形區和多個第二球形區具有基于預定的曲率半徑選擇的半徑。
6.一種對包含感興趣區的三維(3D)醫療圖像進行分割的方法，該方法包括如下的步驟標識在感興趣區內的第一組種子點；標識在感興趣之外的第二組種子點；在以第一組種子點為中心的感興趣內構造第一球形區；使用空間約束模糊簇聚算法對包含在3D醫療圖像內的體素進行分類，由此基于均勻性函數將包含在3D醫療圖像內的體素變換為模糊劃分域；產生多個第二球形區；接受滿足由空間約束模糊簇聚算法所定義的均勻性函數閾值的多個第二球形區中的球形區；基于所述接受步驟自適應地增長限定感興趣區的三維區域；選擇第一球形區和多個第二球形區的曲率半徑以消除在感興趣區里面和感興趣區外面之間的界面上的噪聲體素；和顯示通過自適應增長和選擇曲率半徑的步驟所限定的感興趣區。
7.權利要求6所述的方法，其中至少通過磁共振成像(MRI)、計算機斷層成像(CT)、正電子發射斷層成像(PET)和x-射線系統中的一種采集三維(3D)圖像。
8.權利要求6所述的方法，其中第一球形區和多個第二球形區具有基于預定的曲率半徑選擇的半徑。
9.一種對通過圖像采集裝置110采集的并包含感興趣區200的醫療圖像100進行分割的系統，該系統包括耦合到圖像成像裝置110的處理器120，處理器120計算醫療圖像135的分割，其中分割計算包括如下的步驟使用作為具有均勻性函數的空間約束模糊簇聚算法對包含在醫療圖像135內的體素進行分類，由此將包含在醫療圖像135內的體素變換為模糊劃分域；產生多個第二球形區220；接受滿足由空間約束模糊簇聚算法所定義的均勻性函數閾值的其中包含體素的多個第二球形區220中的球形區；基于所述接受步驟自適應地增長限定感興趣區的三維區域240；和顯示通過所述自適應增長步驟所限定的感興趣區200；和耦合到處理器120以解釋與醫療圖像135的分割相關的信息的接口單元130。
10.權利要求9所述的系統100，其中處理器120在第一球形區210周圍產生該多個第二球形區220。
11.權利要求9所述的系統100，處理器120確定第一球形區210和多個第二球形區220的曲率半徑以消除在感興趣區200的里面202和感興趣區200的外面204之間的界面上的噪聲體素。
12.權利要求9所述的系統100，其中接口單元130從系統100的用戶中接收第一和第二種子點數據。
13.權利要求9所述的系統100，其中第一球形區210和多個第二球形區220具有基于預定的曲率半徑選擇的半徑。
14.權利要求9所述的系統100，其中圖像采集裝置110是磁共振成像(MRI)、計算機斷層成像(CT)、正電子發射斷層成像(PET)和x-射線系統中的至少一種。
15.一種對通過圖像采集裝置110采集的并包含感興趣區200的醫療圖像135進行分割的系統100，該系統100包括耦合到圖像成像裝置110的處理器120，處理器120計算醫療圖像135的分割，其中分割計算包括如下的步驟在第二球形區220內構造第一球形區210，其中第一球形區210以第一組種子點為中心；使用作為具有均勻性函數的空間約束模糊簇聚算法對包含在醫療圖像135內的體素進行分類，由此將包含在醫療圖像135內的體素變換為模糊劃分域；產生多個第二球形區220；接受滿足由空間約束模糊簇聚算法所定義的均勻性函數閾值的多個第二球形區220中的球形區；基于接受步驟自適應地增長確定感興趣區200的三維區域230；確定第一球形區210和多個第二球形區220的曲率半徑以消除在感興趣區200的里面202和感興趣區200的外面204之間的界面上的噪聲體素；和顯示通過自適應增長和選擇曲率半徑的步驟所限定的感興趣區200；耦合到處理器120以解釋與醫療圖像135的分割相關的信息的接口單元130。
16.權利要求15所述的系統100，其中處理器120在第一球形區210周圍產生該多個第二球形區220。
17.權利要求15所述的系統100，其中接口單元130從系統100的用戶中接收第一和第二種子點數據。
18.權利要求15所述的系統100，其中第一球形區210和多個第二球形區220具有基于預定的曲率半徑選擇的半徑。
19.權利要求9所述的系統100，其中圖像采集裝置110是磁共振成像(MRI)、計算機斷層成像(CT)、正電子發射斷層成像(PET)和x-射線系統中的至少一種。
全文摘要
本發明提供了一種將包含感興趣區200的三維(3D)醫療圖像135進行分割的設備100和方法，其標識在感興趣區200的里面202中的第一組種子點和在感興趣區200的外面204中的第二組種子點。第一球形區210構造在感興趣區200內。使用空間約束模糊簇聚算法對包含在醫療圖像135內的體素進行分類。產生多個第二球形區220。接受在第二球形區220中的滿足通過空間約束模糊簇聚算法定義的均勻性函數閾值的球形區。增長確定感興趣區200的三維區域230。顯示由三維區域230所確定的感興趣區200。
文檔編號A61B6/03GK1452089SQ0312319
公開日2003年10月29日 申請日期2003年4月15日 優先權日2002年4月15日
發明者R·M·曼耶斯瓦, H·E·克林 申請人:通用電氣公司