專利名稱：用于在計算機斷層掃描容積中肋骨指上矢量探測的方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及在計算機斷層掃描(CT)容積中對肋骨進行可視化，以及更特別地，涉及在3D CT容積中探測肋骨的“指上矢量(up-vector) ”以將胸腔展開成2D圖像。
背景技術(shù)：
肋骨可能受到各種疾病的影響，諸如創(chuàng)傷性、代謝性和先天性疾病。CT成像可以輔助對肋骨上的病變進行可視化。然而，在3D CT容積中所產(chǎn)生的多切片掃描提供了大量數(shù)據(jù)，這對于醫(yī)師來說進行檢查是困難和冗長的。因此，計算機輔助探測是重要的，用于幫助醫(yī)生來可視化肋骨上的病變?？梢詭椭t(yī)生容易地和精確地定位肋骨病變的計算機輔助探測系統(tǒng)是所希望的。這種系統(tǒng)的重要方面在于， 能夠?qū)T容積數(shù)據(jù)從3D展開為2D。這是因為小病變典型地難于在3D CT容積中進行識別和定位，但是在對應(yīng)的2D展開圖像中卻更為容易地定位。此外，可能存在由關(guān)于肋骨的長或短軸的肋骨橫切面引起的對相同病變的不同解釋。據(jù)此，正確地將3D胸腔展開為2D的方法不僅能節(jié)約檢查時間，而且能減少解釋CT數(shù)據(jù)的含糊性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供用于在3D醫(yī)學(xué)圖像容積(諸如3D計算機斷層掃描(CT)容積)中探測肋骨指上矢量以及將3D醫(yī)學(xué)圖像容積中的胸腔展開為2D圖像的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明的實施例采用基于機器學(xué)習(xí)的方法或非基于學(xué)習(xí)的方法來預(yù)測肋骨中心線點處的指上矢量，以及基于指上矢量將3D容積中的肋骨展開以產(chǎn)生2D圖像。在本發(fā)明的一個實施例中，在3D醫(yī)學(xué)圖像容積中抽取至少一個肋骨的肋骨中心線。在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量。在一個實施例中，使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來探測每個中心線點處的指上矢量。在其它實施例中，通過探測每個中心線點處所產(chǎn)生的橫截面肋骨圖像中的橢圓形狀來探測每個中心線點處的指
上矢量。本發(fā)明的這些和其它優(yōu)點將通過參考如下詳細(xì)描述和附圖而對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員顯而易見。


圖1示出了將3D計算機斷層掃描(CT)容積中的肋骨展開成2D圖像的方法；圖2示出了依照本發(fā)明實施例用于探測3D CT容積中的指上矢量的回歸函數(shù)訓(xùn)練方法；
圖3示出了依照本發(fā)明實施例使用受訓(xùn)回歸函數(shù)探測多個肋骨中心線點處的指上矢量的方法；圖4示出了依照本發(fā)明另一實施例探測多個肋骨中心線點的指上矢量的方法；圖5示出了在強度和梯度閾值處理之前和之后的示范性橫截面圖像；圖6示出了在強度和梯度閾值處理后的另外的示范性橫截面圖像；圖7示出了示范性的2D展開的胸腔圖像；以及圖8是能夠?qū)嵤┍景l(fā)明的計算機的高級框圖。
具體實施例方式本發(fā)明涉及用于預(yù)測3D醫(yī)學(xué)圖像容積諸如3D計算機斷層掃描(CT)容積中的肋骨的指上矢量，以及將3D容積中的肋骨展開成2D圖像的方法和系統(tǒng)。本文中描述本發(fā)明的實施例以給出指上矢量預(yù)測和肋骨展開方法的可視理解。數(shù)字圖像通常由一個或多個對象(或形狀)的數(shù)字表示來組成。對象的數(shù)字表示通常在本文中在識別和操縱對象方面來描述。這種操縱是在計算機系統(tǒng)的存儲器或其它電路/硬件中完成的虛擬操縱。據(jù)此，應(yīng)當(dāng)理解的是本發(fā)明實施例可以使用在計算機系統(tǒng)內(nèi)所存儲的數(shù)據(jù)在計算機系統(tǒng)內(nèi)被執(zhí)行。本發(fā)明的實施例利用方法來將3D CT容積中的肋骨展開成2D圖像，其中從3D CT容積數(shù)據(jù)中抽取肋骨中心線?；诿總€肋骨的中心線結(jié)果，在沿著肋骨中心線的各個點處探測橢圓形橫截面的長軸。如本文中所使用的，術(shù)語“指上矢量”指的是在肋骨上的給定點處肋骨的基本橢圓形橫截面的長軸方向?？梢酝ㄟ^沿著由沿著每個肋骨的每個點的指上矢量所限定的方向使用來自3D CT容積的圖像數(shù)據(jù)產(chǎn)生2D圖像而實現(xiàn)肋骨展開。據(jù)此，如何在沿著肋骨的每個點處正確地確定指上矢量對于最終的胸腔展開結(jié)果是非常重要的。考慮胸腔保護肺和腹部器官的事實，可以合理地假設(shè)肋骨的指上矢量正切于通過所有肋骨擬合的虛構(gòu)(imaginary)表面。在這種假設(shè)下，通過所有肋骨的表面可以近似為由所有肋骨上的相鄰點內(nèi)插的所有樣條曲線的聯(lián)合。用于預(yù)測指上矢量的方法在除了第一對肋骨(即，最接近頸部的肋骨)之外的所有肋骨上都良好地工作。由于第一對肋骨相比其它對肋骨通常必須更短、更窄、更平，因此表面擬合方法對于第一對肋骨并不良好地工作。本發(fā)明的實施例提供指上矢量預(yù)測/探測方法，其改善第一對肋骨的3D到2D肋骨展開的結(jié)果。應(yīng)當(dāng)理解的是，本文中所描述的方法并不局限于第一對肋骨，而也可以應(yīng)用于其他肋骨。圖1示出了將3D CT容積中的肋骨展開成2D圖像的方法。圖1的方法轉(zhuǎn)換表示肋骨的CT容積數(shù)據(jù)以產(chǎn)生“展開的”肋骨的2D圖像，以便提供患者肋骨的改善可視化。如圖1中所示的，在步驟102，接收CT容積。CT容積包括患者的肋骨區(qū)域。CT容積可以直接從CT掃描器接收或者CT容積可以通過加載之前存儲的CT容積而接收。在步驟104，在CT容積中抽取肋骨中心線。可以使用自動或半自動肋骨中心線抽取方法來在3D CT容積中抽取肋骨中心線。在本發(fā)明的有利實施例中，可以使用基于學(xué)習(xí)的可變形模板匹配(deformable template matching)方法來自動地在3D CT容積中抽取每個肋骨的肋骨中心線。在用于自動肋骨中心線抽取的基于學(xué)習(xí)的可變形模板匹配方法中，可以使用基于學(xué)習(xí)的肋骨中心 點探測來從3D CT容積中獲取概率響應(yīng)映射，所述基于學(xué)習(xí)的肋骨中心點探測可以利用粗到細(xì)金字塔學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)執(zhí)行。隨后使用所獲取的概率響應(yīng)映射以通過整個胸腔模板的匹配而抽取肋骨中心線。隨后使用主動輪廓模型改進單獨地改進每個肋骨中心線。所述用于自動肋骨中心線抽取的基于學(xué)習(xí)的可變形模板匹配方法在2011年9月27目所提交的美國臨時申請No. 61/539，561中較詳細(xì)地得以描述，其通過引用合并于此。在步驟106，在肋骨中心線的中心線點處探測指上矢量。在本發(fā)明的一個實施例中，可以使用基于機器學(xué)習(xí)的預(yù)測來探測指上矢量。在該情況下，肋骨橫截面上的橢圓形狀的所注釋的地面實況可以被用作機器學(xué)習(xí)探測器的離線訓(xùn)練中的訓(xùn)練實例，諸如回歸函數(shù)。隨后應(yīng)用受訓(xùn)探測器來預(yù)測給定中心線點的指上矢量。在替代實施例中，可以使用基于非機器學(xué)習(xí)的探測來探測指上矢量。在該情況下，在給定中心線點處在橫截面圖像上直接直接橢圓，并且確定所探測的橢圓的長軸為該中心線點處的指上矢量。在基于機器學(xué)習(xí)的指上矢量探測中，對于給定肋骨中心線點來說定位長軸方向(指上矢量)的問題可以被概括為回歸問題?？梢曰诰哂幸阎斎?肋骨中心線點位置)和輸出(指上矢量)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)組訓(xùn)練回歸函數(shù)，以學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)組的輸入和輸出之間的關(guān)系。圖2示出了依照本發(fā)明實施例用于探測3DCT容積中指上矢量的回歸函數(shù)訓(xùn)練方法。圖2的方法可以在圖1的方法實施之前離線地執(zhí)行，并且隨后所產(chǎn)生的受訓(xùn)回歸函數(shù)可以被存儲并在圖1的步驟106的實施中使用。參考圖2，在步驟202，接收注釋的訓(xùn)練容積組。訓(xùn)練組包括具有肋骨橢圓形橫截面的所注釋的地面實況(ground truth)的容積,包括肋骨中心線點、指上矢量、切線矢量、和肺矢量。特定肋骨中心線點處的切線矢量是在特定肋骨中心線點處與肋骨中心線相切的矢量。特定肋骨中心線點處的肺矢量是從特定肋骨中心線點向內(nèi)指向肺并且在特定肋骨中心線點處與切線矢量和指上矢量垂直的矢量。訓(xùn)練組可以僅僅包括來自特定肋骨組的訓(xùn)練實例，諸如僅僅來自第一肋骨的訓(xùn)練實例，以便特別地訓(xùn)練要用于特定肋骨組中指上矢量探測的回歸函數(shù)。在該情況下，對于不同肋骨組可以訓(xùn)練單獨的回歸函數(shù)。在步驟204，對訓(xùn)練容積中的肋骨抽取肋骨中心線。肋骨中心線可以手動注釋或自動選擇，例如，使用上面結(jié)合圖1的步驟104描述的方法。在步驟206 ，對不同訓(xùn)練容積中的對應(yīng)肋骨的肋骨中心線點進行重新采樣，使得每個容積中對應(yīng)肋骨的采樣(中心線點)數(shù)目相同。為了對訓(xùn)練容積中的對應(yīng)肋骨(例如第一肋骨)的肋骨中心線點進行重新采樣，確定所有訓(xùn)練容積中的(對應(yīng)肋骨的)中心線點的最小數(shù)目。于是目標(biāo)是將所有訓(xùn)練容積中的中心線點的數(shù)目減小為點的該最小數(shù)目。為了減少訓(xùn)練容積中的肋骨中心線點的數(shù)目，肋骨中心線點被迭代地移除直到訓(xùn)練容積中的肋骨中心線點的數(shù)目等于點的最小數(shù)目。在每次迭代中，計算在沿著肋骨中心線的每個方向從每個肋骨中心線點到與最近的相鄰點的距離，并且移除最靠近其剩余最近鄰居(即，從點到每個方向上其最近鄰居之間的總距離最小)的點。這樣，不需要內(nèi)插并且所有點仍然精確地為地面實況的子組，其保留了原始信息。重新采樣肋骨中心線點的該方法還粗略地確保了給定訓(xùn)練容積的肋骨中心線點最終組之間的相等距離。在步驟208，對應(yīng)的肋骨跨(across)所有訓(xùn)練容積都對齊。為了對齊對應(yīng)的肋骨，對于每個將對齊的肋骨確定中間肋骨中心線點。特別地，對于相同肋骨上的每個肋骨中心線點，計算肋骨中心線點和肋骨中心線一端上的第一端點(例如，最左側(cè)肋骨中心線點)之間的第一距離和計算肋骨中心線點和肋骨中心線另一端上的第二端點(例如，最右側(cè)肋骨中心線點)之間的第二距離。具有第一和第二距離的最類似值的肋骨中心線點被選擇為該肋骨的中間肋骨中心線點。隨后基于由該肋骨的第一端點、中心肋骨中心線點和第二端點所限定的每個肋骨的相應(yīng)平面來執(zhí)行肋骨對齊。在抽取每個所述肋骨的平面后，通過將相應(yīng)肋骨的中間肋骨中心線點放置于原點并且旋轉(zhuǎn)每個平面以與坐標(biāo)系的xy平面對齊可以將每個平面與坐標(biāo)系對齊。隨后再次旋轉(zhuǎn)每個平面使得從第一端點指向第二端點的矢量與坐標(biāo)系的X軸相平行。這導(dǎo)致所有平面在xy平面上對齊并且平面的邊彼此平行。接著，檢查是否所有的肋骨都位于坐標(biāo)系的相同側(cè)以及所有肋骨的曲率是否一致。隨后必要時可以沿著X或y軸翻轉(zhuǎn)肋骨。應(yīng)用于對齊每個肋骨的相同變換也應(yīng)用到與該肋骨的肋骨中心線點相關(guān)聯(lián)的指上矢量。在步驟210，基于訓(xùn)練實例來訓(xùn)練回歸函數(shù)。在對齊數(shù)據(jù)后，將回歸應(yīng)用于訓(xùn)練實例，產(chǎn)生受訓(xùn)的回歸函數(shù)。在本發(fā)明的示范性實施例中，使用多變量偏最小二乘(PLS)回歸來訓(xùn)練回歸函數(shù)。多變量(PLS)的通用基本模型如下X = ΤΡτ+Ε, Y = TQT+F,其中X(肋骨中心線點)是n*m預(yù)測值的矩陣，并且Y(指上矢量)是相同大小響應(yīng)的矩陣。η是訓(xùn)練實例的數(shù)目以及m是每個肋骨上肋骨中心線點數(shù)目*3 (*3是因為數(shù)據(jù)在X、y和z軸上級聯(lián))。T是潛在因素(latent factor)的n*l (I是要確定的潛在因素的數(shù)目)矩陣。P和Q是加載矩陣。E和F是誤差項。PLS回歸假設(shè)X和Y兩者由同組潛在因素產(chǎn)生，并且通過最大化它們之間的協(xié)方差來迭代地找尋潛在因素。PLS回歸構(gòu)建X和Y之間的線性回歸評估為Y = IB + B0 ο PLS回歸訓(xùn)練的結(jié)果給出了系數(shù)彥和式，因此導(dǎo)致可以用于從輸入X(肋骨中心線點)組來預(yù)測輸出量(outcome)Y(指上矢量)組的受訓(xùn)回歸函數(shù)。為了評估受訓(xùn)回歸函數(shù)，可以使用留一交叉驗證，其中受訓(xùn)容積之一被用于測試而剩余的被用于訓(xùn)練回歸系數(shù)。在該情況下，可以通過計算測試容積中每個評估指上矢量和相應(yīng)地面實況指上矢量之間的余弦相似性的平均值來評估受訓(xùn)回歸函數(shù)。作為基線比較，還可以確定z矢量(
)和地面實況之間的余弦相似性的平均值。圖2的訓(xùn)練方法“逐肋(rib-wise) ”執(zhí)行回歸，其保留整個肋骨結(jié)構(gòu)。在替代實施例中，可以替代地“逐點(point-wise) ”執(zhí)行回歸。在該情況下，可以跳過重新采樣步驟(206)并且可以使用所有地面實況點。在回歸步驟(210)中，數(shù)據(jù)可以逐點級聯(lián)而不區(qū)別不同的訓(xùn)練容積。因此，在該實施例中，X(肋骨中心線點)是預(yù)測值(predictor)的η’ *3矩陣，Y(指上矢量)是響應(yīng)的相同大小的矩陣，并且η’是所有訓(xùn)練實例中的肋骨中心線點的數(shù)目。逐點回歸的優(yōu)點在于更多的訓(xùn)練采樣可以被用于訓(xùn)練回歸函數(shù)。缺點在于受訓(xùn)回歸函數(shù)攜帶較少的全局肋骨結(jié)構(gòu)信息。如在上面在圖2的方法中描述的，使用肋骨中心線點作為輸入X來訓(xùn)練回歸函數(shù)。在代替實施例中，也可以使用圖像強度特征作為輸入。在該情況下，肋骨中心線點和與每個中心線點相關(guān)聯(lián)的圖像特征均可以被用作輸入X來訓(xùn)練回歸函數(shù)。在每個肋骨中心線點處，可以通過采取兩個鄰近中心點之間的差來計算肋骨的方向。隨后可以確定與該規(guī)范矢量(norm vector)(表示肋骨的方向)相正交的切割平面。通過在平面上定位兩個垂直矢量vl和v2來確定切割平面。通過采取規(guī)范矢量和單位z矢量(
)的外積來確定矢量vl (在規(guī)范矢量是z矢量的情況下，vl和v2分別是X和y矢量)。矢量v2是垂直于vl和規(guī)范矢量的矢量。據(jù)此，矢量vl和v2限定與規(guī)范矢量垂直的切割平面。在正交切割平面上抽取圖像強度特征的采樣。從肋骨中心線點開始并且在vl的方向上并且與vl每隔Θ (theta)角，沿著每個方向采樣一定數(shù)目的點(鄰近點遠(yuǎn)離I個像素)。使用三線性內(nèi)插來確定每個采樣點的像素值?？梢栽诨貧w中要使用的列矢量中重新布置這些像素值。據(jù)此，除了每個肋骨中心線點的位置之外，在用于訓(xùn)練回歸函數(shù)所使用的學(xué)習(xí)過程中可以與每個肋骨中心線點對應(yīng)的強度特征組作為輸入。圖3示出了依照本發(fā)明實施例使用受訓(xùn)回歸函數(shù)探測多個肋骨中心線點處的指上矢量的方法。圖3的方法可以用于實施圖1中的步驟106。如圖3中所示，在步驟302，對每個肋骨的肋骨中心線點進行重新采樣。特別地，對肋骨的肋骨中心線點進行重新采樣以將肋骨中心線點的數(shù)目減少到預(yù)定數(shù)目，所述預(yù)定數(shù)目對應(yīng)于用于訓(xùn)練回歸函數(shù)所使用的訓(xùn)練容積組中的該肋骨的肋骨中心線點的數(shù)目。使用結(jié)合圖2的步驟206在上面所描述的重新采樣方法可以將每個肋骨的肋骨中心線點的數(shù)目減少到預(yù)定數(shù)目。特別地，迭代地移除肋骨的肋骨中心線點直到該肋骨的肋骨中心線點的數(shù)目等于預(yù)定數(shù)目。在每次迭代中，計算在沿著肋骨中心線的每個方向上從每個肋骨中心線點到最近的相鄰肋骨中心線點的距離，并且移除最靠近其剩余最近鄰居(即，在每個方向上從肋骨中心線點到其最近鄰居的總距離最小)的肋骨中心線點。應(yīng)當(dāng)理解的是圖3的方法描述使用利用圖2的方法所訓(xùn)練的“逐肋”回歸函數(shù)探測指上矢量。在基于訓(xùn)練容積中所有肋骨中心線點訓(xùn)練“逐點”回歸函數(shù)的情況下，可以省略步驟302并且可以使用受訓(xùn)回歸函數(shù)為所接收的容積中的所有肋骨中心線點探測指上矢量。

在步驟304，將每個肋骨的肋骨中心線(即，肋骨中心線點)與訓(xùn)練容積的坐標(biāo)系對齊。每個肋骨的肋骨中心線可以如結(jié)合圖2的步驟208在上面所述的來與訓(xùn)練容積的坐標(biāo)系對齊。特別地，肋骨的肋骨中心線點組的中間肋骨中心線點被識別。對于每個肋骨中心線點，計算肋骨中心線點和肋骨中心線點組的第一端點(例如，肋骨中心線點的最左側(cè)一個)之間的第一距離和計算肋骨中心線點和肋骨中心線點組的第二端點(例如，肋骨中心線點的最右側(cè)一個)之間的第二距離。具有第一和第二距離的最類似的值的肋骨中心線點被選擇為中間肋骨中心線。由第一端點、中心肋骨中心線點和第二端點限定平面。可以通過將中間肋骨中心線點放置于原點并且旋轉(zhuǎn)平面與坐標(biāo)系的xy平面對齊來將平面與訓(xùn)練容積的坐標(biāo)系對齊。隨后可以再次旋轉(zhuǎn)平面使得從第一端點指向第二端點的矢量與坐標(biāo)系的X軸相平行。接著，可以確定是否肋骨中心線點與在訓(xùn)練容積中一樣位于坐標(biāo)系的相同側(cè)并且肋骨中心線的曲率是否與訓(xùn)練容積中的曲率一致。隨后必要時可以基于該確定而沿著X或y軸翻轉(zhuǎn)肋骨中心線點。在步驟306，使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來對于每個肋骨中心線點探測指上矢量。特別地，可以使用受訓(xùn)回歸函數(shù)F = XB + &來從對應(yīng)的輸入肋骨中心線點組X中確定指上矢量組Y，其中系數(shù)彥和彥。如上所述從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。應(yīng)當(dāng)理解的是，如果除了肋骨中心線點位置之外使用圖像特征來訓(xùn)練受訓(xùn)回歸函數(shù)，那么如上所述的，對于所接收的容積中的每個肋骨中心線點都可以抽取圖像特征并且將圖像特征和肋骨中心線點一起作為受訓(xùn)回歸函數(shù)的輸入來探測指上矢量。在步驟308，對于每個肋骨的肋骨中心線點所探測的指上矢量在沿著肋骨中心線的剩余點上被內(nèi)插。因此，每個肋骨的中心線點的數(shù)目可以在重新采樣步驟(302)中減少，可以不通過受訓(xùn)回歸函數(shù)對于沿著肋骨中心線的每個點進行指上矢量探測。據(jù)此，對于沒有通過受訓(xùn)回歸函數(shù)進行指上矢量探測的沿著肋骨中心線的每個點，可以使用內(nèi)插來確定指上矢量。例如，可以使用線性內(nèi)插或其他任意內(nèi)插技術(shù)來在肋骨中心線的剩余點上對指上矢量進行內(nèi)插。圖4示出了依照本發(fā)明另一實施例探測多個肋骨中心線點的指上矢量的方法。圖4的方法可以在不使用基于機器學(xué)習(xí)的探測的情況下被用于實施圖1的步驟106。如圖4中所示，在步驟402，在每個肋骨中心線點處產(chǎn)生橫截面圖像。肋骨中心線點處的橫截面圖像可以被產(chǎn)生為肋骨中心線點正交切割平面上的2D圖像?？梢酝ㄟ^采取兩個鄰近肋骨中心線點之間的差來在肋骨中心線點處計算限定肋骨方向的規(guī)范矢量。在與該規(guī)范矢量正交的切割平面上產(chǎn)生橫截面圖像。通過在平面上定位兩個垂直矢量vl、v2來確定正交切割平面。通過采取規(guī)范矢量和單位z矢量(
)的外積來確定矢量vl (在規(guī)范矢量是z矢量的情況下，Vl和v2分別是X和y矢量)。應(yīng)當(dāng)理解的是在3D醫(yī)學(xué)成像中，單位z矢量指的是方向從患者足部到患者頭部的“上下”方向，X矢量指的是“左右”方向，并且y矢量指的是“前后”方向。矢量v2是垂直于vl和規(guī)范矢量的矢量。據(jù)此，矢量vl和v2限定與規(guī)范矢量垂直的切割平面。通過在正交切割平面中從3D Ct容積中抽取ηχη子圖像來產(chǎn)生橫截面圖像。使用三線性內(nèi)插來從3D CT容積中的體素值中確定橫截面圖像中的每個點處的像素值。在步驟404，在每個橫截面圖像中探測橢圓?？梢詫⒒舴?Hough)變換應(yīng)用到橫截面圖像上以在橫截面圖像中探測橢圓?；舴蜃儞Q利用從橫截面圖像中抽取的輸入梯度信息并且基于梯度信息探測橫截面圖像中的橢圓形狀。在有利的實施例中，可以在應(yīng)用霍夫變換之間，將梯度和強度閾值處理(thresholding)應(yīng)用于橫截面圖像，使得由霍夫變換僅僅處理梯度值和強度值大于相應(yīng)閾值的像素。梯度閾值處理確保僅強邊緣(即，具有高梯度的像素)被輸入到霍夫變換，而強度閾值處理試圖將霍夫變換處理限制到包括肋骨橫截面的橫截面圖像的區(qū)域。`圖5示出了在強度和梯度閾值處理之前和之后的示范性橫截面圖像。如圖5中所示的，圖像500示出了強度和梯度閾值處理之前的橫截面圖像并且圖像502示出了強度和梯度閾值處理之后的橫截面圖像。箭頭表示每個像素的梯度和規(guī)范矢量。圖6示出了在強度和梯度閾值處理之后的另外的示范性橫截面圖像602、604、606、608、610和612?；氐綀D4，在步驟406，每個肋骨中心線點的指上矢量被探測為與肋骨中心線點對應(yīng)的橫截面圖像中所探測的橢圓的長軸。回到圖1，在步驟108，基于所探測的指上矢量和肋骨中心線從3D CT容積產(chǎn)生2D圖像。特別地，可以通過將每個肋骨的中心線與2D圖像的X軸進行第一對齊而產(chǎn)生可視化展開的胸腔的2D圖像。然后，對于沿著肋骨中心線的每個點，為在源自肋骨中心線點的兩個方向上沿著為相應(yīng)肋骨中心線點所探測的指上矢量的多個像素(即，指上矢量方向上的多個像素和與指上矢量相反的方向上的多個像素)從3D圖像中抽取強度值，以及將所抽取的強度值分配給2D圖像的y軸方向上的每個肋骨中心線點上方和下方的像素。也就是說，在所得出的2D圖像中，每個肋骨中心線與圖像的X軸平行并且在沿著特定肋骨中心線的給定點處，環(huán)繞給定點的I方向上的像素沿著與肋骨中心線上的點相對應(yīng)的指上矢量而從3D容積中抽取。附加或替代示出整個展開的胸腔的單個2D到像，可以產(chǎn)生示出特定肋骨或特定肋骨組的2D圖像(例如，第一肋骨)。所產(chǎn)生的2D圖像(或多個圖像)可以在例如計算機系統(tǒng)的顯示器上顯示或者存儲在計算機系統(tǒng)的存儲器或存儲裝置中。圖7示出了示范性的2D展開胸腔圖像。如圖7所示的，包括第一肋骨702a和702b的每個肋骨的中心線與圖像的X方向?qū)R。在沿著每個肋骨的中心線的每個點處，該點的指上矢量限定該點處的I軸。即，沿著為特定肋骨中心線點所探測的指上矢量，從輸入3D容積中抽取圖7的y方向上任意特定肋骨中心線點上方和下方的像素。上述方法采用計算機斷層掃描(CT)作為圖像模態(tài)進行描述，但是本發(fā)明并不限于此。上述方法可以類似地應(yīng)用于其他成像模態(tài)，諸如磁共振(MR)、X射線、超聲等。上述的用于將肋骨從3D容積展開為2D圖像、訓(xùn)練回歸函數(shù)以及探測肋骨中心線點的指上矢量的方法，可以使用眾所周知的計算機處理器、存儲單元、存儲裝置、計算機軟件和其它組件在計算機上被實施。在圖8中示出了這種計算機的高級框圖。計算機802包含處理器804，其通過執(zhí)行限定這種操作的計算機程序指令來控制計算機802的全部操作。計算機程序指令可以存儲在存儲裝置812中、或者其他計算機可讀介質(zhì)(諸如磁盤、CD ROM等)，并且在期望執(zhí)行計算機程序指令時被加載到存儲器810中。因此，圖1、2、3和4的方法的步驟可以通過存儲在存儲器810和/或存儲裝置812中的計算機程序指令來限定并且通過執(zhí)行計算機程序指令的處理器804來控制。圖像獲取裝置820，諸如CT掃描器，可以連接到計算機802上以輸入圖像 給計算機802?？梢詫D像獲取裝置820和計算機802實施成一個裝置。還可能的是，圖像獲取裝置820和計算機802通過網(wǎng)絡(luò)無線通信。計算機802還包括一個或多個網(wǎng)絡(luò)接口 806，用于通過網(wǎng)絡(luò)和其它裝置通信。計算機802還包括其他輸入/輸出裝置808，其能夠使用戶與計算機802交互(例如，顯示器、鍵盤、鼠標(biāo)、揚聲器、按鈕等)。本領(lǐng)域技術(shù)人員將會意識到，實際計算機的實施還可以包含其它組件，并且圖8是用于圖解目的的這種計算機的某些組件的高級表示。前述詳細(xì)描述應(yīng)被解釋為在任何方面是圖解性的和示范性的，而非約束性的，并且本文中所公開的發(fā)明的范圍并不能由詳細(xì)說明來確定，而是依照專利法所允許的完整寬度所解釋的權(quán)利要求來確定。應(yīng)當(dāng)理解的是，本文中所示出和描述的實施例僅僅是為了圖解本發(fā)明的原理，并且在不脫離本發(fā)明范圍和精神的情況下本領(lǐng)域技術(shù)人員可以實施各種修改。本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明范圍和精神的情況下可以實施各種其它特征組合。
權(quán)利要求
1.一種方法，包括 在3D醫(yī)學(xué)圖像容積中抽取至少一個肋骨的肋骨中心線；以及 在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量的步驟包括 使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來探測多個中心線點的每個處的指上矢量。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其中使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來探測多個中心線點的每個處的指上矢量的步驟包括 重新采樣多個中心線點以創(chuàng)建減少的中心線點組； 將肋骨中心線與用于訓(xùn)練回歸函數(shù)所使用的訓(xùn)練容積的坐標(biāo)系相對齊；以及 使用受訓(xùn)回歸函數(shù)探測減少的中心線點組的每個處的指上矢量。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其中重新采樣多個中心線點以創(chuàng)建減少的中心線點組的步驟包括 (a)對于多個中心線點的每個，計算在該中心線點的每側(cè)上距最近相鄰中心線點的組合距離； (b)從多個中心線點中的具有在該中心線點的每側(cè)上距最近相鄰中心線點的最小組合距離的一個中移除中心線點；并且 (C)重復(fù)步驟(a)和(b)直到多個中心線點的數(shù)目減少到預(yù)定數(shù)目。
5.如權(quán)利要求3所述的方法，其中使用受訓(xùn)回歸函數(shù)探測多個中心線點的每個處的指上矢量的步驟，還包括 通過對在減少的中心線點組處所探測的指上矢量進行內(nèi)插來在沒有包含在減少的中心線點組中的多個中心線點的剩余中心線點處探測指上矢量。
6.如權(quán)利要求2所述的方法，其中使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來探測多個中心線點的每個處的指上矢量的步驟還包括 抽取與多個中心線點的每個相關(guān)聯(lián)的圖像特征；以及 使用受訓(xùn)回歸函數(shù)基于多個中心線點以及與多個中心線點的每個相關(guān)聯(lián)的圖像特征來探測多個中心線點的每個處的指上矢量。
7.如權(quán)利要求7所述的方法，其中抽取與多個中心線點的每個相關(guān)聯(lián)的圖像特征的步驟包括,對于多個中心線點的每個 探測在中心線點處與肋骨方向正交的切割平面；以及 對在中心線點處所探測的切割平面中的像素值進行采樣。
8.如權(quán)利要求1所述的方法，其中在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量的步驟包括 在多個中心線點的每個處產(chǎn)生橫截面圖像；以及 探測每個橫截面圖像中的橢圓，其中在每個橫截面圖像中所探測的橢圓的長軸限定多個中心線點的相應(yīng)一個處的指上矢量。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其中在多個中心線點的每個處產(chǎn)生橫截面圖像的步驟包括 在多個中心線點的每個處探測與肋骨方向正交的切割平面；以及從3D醫(yī)學(xué)圖像容積中產(chǎn)生切割平面中的橫截面圖像。
10.如權(quán)利要求8所述的方法，其中探測每個橫截面圖像中的橢圓的步驟包括 使用霍夫變換來探測每個橫截面圖像中的橢圓。
11.如權(quán)利要求8所述的方法，其中探測每個橫截面圖像中的橢圓的步驟還包括 在使用霍夫變換來探測每個橫截面圖像中的橢圓之前，將強度和梯度閾值處理應(yīng)用于每個橫截面圖像。
12.如權(quán)利要求1所述的方法，還包括 基于至少一個肋骨的所抽取的肋骨中心線和多個中心線點的每一個的所探測的指上矢量，從3D醫(yī)學(xué)圖像容積中產(chǎn)生至少一個肋骨的2D圖像。
13.如權(quán)利要求12所述的方法，其中至少一個肋骨的肋骨中心線與2D圖像中的X軸對齊，以及在沿著肋骨中心線的多個肋骨中心線點的相應(yīng)的每一個處，沿著在多個中心線點的相應(yīng)一個處所探測的指上矢量從3D醫(yī)學(xué)圖像容積中抽取2D圖像中的沿著y軸的像素值。
14.如權(quán)利要求1所述的方法，其中3D醫(yī)學(xué)圖像容積包括3D計算機斷層掃描(CT)容積。
15.一種設(shè)備，包括 用于在3D醫(yī)學(xué)圖像容積中抽取至少一個肋骨的肋骨中心線的裝置；以及用于在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量的裝置。
16.如權(quán)利要求15所述的設(shè)備，其中所述用于在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量的裝置包括 用于使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來探測多個中心線點的每個處的指上矢量的裝置。
17.如權(quán)利要求16所述的設(shè)備，其中所述用于使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來探測多個中心線點的每個處的指上矢量的裝置包括 用于重新采樣多個中心線點以創(chuàng)建減少的中心線點組的裝置； 用于將肋骨中心線與用于訓(xùn)練回歸函數(shù)所使用的訓(xùn)練容積的坐標(biāo)系相對齊的裝置；以及 用于使用受訓(xùn)回歸函數(shù)探測減少的中心線點組的每個處的指上矢量的裝置。
18.如權(quán)利要求16所述的設(shè)備，其中所述用于使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來探測多個中心線點的每個處的指上矢量的裝置包括 用于抽取與多個中心線點的每個相關(guān)聯(lián)的圖像特征的裝置；以及用于使用受訓(xùn)回歸函數(shù)基于多個中心線點以及與多個中心線點的每個相關(guān)聯(lián)的圖像特征來探測多個中心線點的每個處的指上矢量的裝置。
19.如權(quán)利要求15所述的設(shè)備，其中所述用于在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量的裝置包括 用于在多個中心線點的每個處產(chǎn)生橫截面圖像的裝置；以及 用于探測每個橫截面圖像中的橢圓的裝置，其中在每個橫截面圖像中所探測的橢圓的長軸限定多個中心線點的相應(yīng)一個處的指上矢量。
20.如權(quán)利要求15所述的設(shè)備，還包括用于基于至少一個肋骨的所抽取的肋骨中心線和多個中心線點的每個的所探測的指上矢量從3D醫(yī)學(xué)圖像容積中產(chǎn)生至少一個肋骨的2D圖像的裝置。
21.一種存儲計算機程序指令的非瞬時性計算機可讀介質(zhì)，所述計算機程序指令當(dāng)在處理器上被執(zhí)行時使處理器執(zhí)行方法，所述方法包括 在3D醫(yī)學(xué)圖像容積中抽取至少一個肋骨的肋骨中心線；以及 在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量。
22.如權(quán)利要求21所述的非瞬時性計算機可讀介質(zhì)，其中在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量的步驟包括 使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來探測多個中心線點的每個處的指上矢量。
23.如權(quán)利要求22所述的非瞬時性計算機可讀介質(zhì)，其中使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來探測多個中心線點的每個處的指上矢量的步驟包括 重新采樣多個中心線點以創(chuàng)建減少的中心線點組； 將肋骨中心線與用于訓(xùn)練回歸函數(shù)所使用的訓(xùn)練容積的坐標(biāo)系相對齊；以及 使用受訓(xùn)回歸函數(shù)探測減少的中心線點組的每個處的指上矢量。
24.如權(quán)利要求23所述的非瞬時性計算機可讀介質(zhì)，其中使用受訓(xùn)回歸函數(shù)探測多個中心線點的每個處的指上矢量的步驟，還包括 通過對在減少的中心線點組處所探測的指上矢量進行內(nèi)插來在沒有包含在減少的中心線點組中的多個中心線點的剩余中心線點處探測指上矢量。
25.如權(quán)利要求22所述的非瞬時性計算機可讀介質(zhì)，其中使用受訓(xùn)回歸函數(shù)來探測多個中心線點的每個處的指上矢量的步驟包括 抽取與多個中心線點的每個相關(guān)聯(lián)的圖像特征；以及 使用受訓(xùn)回歸函數(shù)基于多個中心線點以及與多個中心線點的每個相關(guān)聯(lián)的圖像特征來探測多個中心線點的每個處的指上矢量。
26.如權(quán)利要求21所述的非瞬時性計算機可讀介質(zhì)，其中在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量的步驟包括 在多個中心線點的每個處產(chǎn)生橫截面圖像；以及 探測每個橫截面圖像中的橢圓，其中在每個橫截面圖像中所探測的橢圓的長軸限定多個中心線點的相應(yīng)一個處的指上矢量。
27.如權(quán)利要求26所述的非瞬時性汁算機可讀介質(zhì)，其中探測每個橫截面圖像中的橢圓的步驟包括 使用霍夫變換來探測每個橫截面圖像中的橢圓。
28.如權(quán)利要求21所述的非瞬時性計算機可讀介質(zhì)，其中所述方法還包括 基于至少一個肋骨的所抽取的肋骨中心線和多個中心線點的每一個的所探測的指上矢量從3D醫(yī)學(xué)圖像容積中產(chǎn)生至少一個肋骨的2D圖像。
29.如權(quán)利要求28所述的非瞬時性計算機可讀介質(zhì)，其中至少一個肋骨的肋骨中心線與2D圖像中的X軸對齊，以及在沿著肋骨中心線的多個中心線點的相應(yīng)每個處，沿著在多個中心線點的相應(yīng)一個處所探測的指上矢量從3D醫(yī)學(xué)圖像容積中抽取2D圖像中的沿著y軸的像素值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種在3D醫(yī)學(xué)圖像容積、諸如計算機斷層掃描(CT)容積中用于探測肋骨的指上矢量的方法和系統(tǒng)。在3D醫(yī)學(xué)圖像容積中抽取至少一個肋骨的肋骨中心線。在至少一個肋骨的肋骨中心線的多個中心線點中的每個處自動地探測指上矢量?？梢允褂檬苡?xùn)回歸函數(shù)來探測每個中心線點處的指上矢量。替代地，可以通過探測在每個中心線點處所產(chǎn)生的橫截面肋骨圖像中的橢圓形狀來探測每個中心線點處的指上矢量。
文檔編號G06T7/00GK103054602SQ20121043864
公開日2013年4月24日 申請日期2012年9月19日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月19日
發(fā)明者劉大元, 徐昊, 吳迪嘉, C·蒂金, G·索扎, 周少華, D·科馬尼丘 申請人:西門子公司