專利名稱：用于對斷層圖像數(shù)據(jù)分段的方法和圖像處理系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種借助于參數(shù)化的模型對檢查對象的斷層圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分段的方法。此外，本發(fā)明還涉及一種產(chǎn)生應(yīng)用在該分段方法中的參數(shù)化模型的方法，以及一種可以用來執(zhí)行該方法的圖像處理系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
借助于產(chǎn)生斷層圖像的醫(yī)療器械(例如，計算機(jī)斷層造影儀、磁共振設(shè)備和超聲波設(shè)備)的檢查的結(jié)果通常是多個序列，這些序列具有有關(guān)檢查對象的多個斷面圖像。為了對檢查進(jìn)一步規(guī)劃和/或為了建立診斷，在許多情況下必須將這些斷層圖像數(shù)據(jù)在檢查期間或者在檢查之后立刻進(jìn)行進(jìn)一步的處理。在對斷層圖像數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理中，對解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行所謂的“分段”起著重要的作用。在這種“分段”中將檢查對象的圖像數(shù)據(jù)這樣分解，使得檢查對象的特定部分對象(即，在處在各次檢查焦點下的解剖結(jié)構(gòu))與其余的圖像數(shù)據(jù)中分開。為此的一個形象的例子是將骨盆的骨骼結(jié)構(gòu)從患者下肢的CT或者M(jìn)R斷層圖像數(shù)據(jù)組中分離出來。另一個例子是借助于計算機(jī)斷層造影儀的造影劑血管造影。在這種檢查中，為了能夠隨后完成診斷上有說服力的MIP顯示(MIP＝Maximum Intensity Projection，最大強(qiáng)度投影)或類似的結(jié)果圖像，將干擾的骨骼成分從體積數(shù)據(jù)組中排除是有意義的，有時甚至是被迫需要的。這首先在顱骨和脊椎領(lǐng)域中的檢查中是重要的。在血管造影的其它領(lǐng)域中，在對感興趣的解剖結(jié)構(gòu)拍攝細(xì)節(jié)圖像時，對醫(yī)療器械進(jìn)行操作規(guī)劃以及控制時，對已有的斷層圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行良好的分段起到了重要的作用。
一種相對較簡單的分段算法是所謂的“閾值方法”。該方法起作用的方式是，將各個體素(即各個的3D圖像點)的強(qiáng)度值與固定設(shè)置的閾值進(jìn)行比較。如果該體素的值超出該閾值，則將該體素計算為一個特定的結(jié)構(gòu)。不過，在磁共振拍攝中這種方法首先可以用在造影劑檢查或者用于將外部的皮膚表面從環(huán)境中分離出來。在計算機(jī)斷層造影拍攝中，該方法還可以用于分離骨骼結(jié)構(gòu)。該方法一般不適合于分離其它組織類型。此外很遺憾的是，在許多情況下不能利用該方法將不同的相鄰骨骼結(jié)構(gòu)相互分離開，例如，在拍攝臀部關(guān)節(jié)時將骨盆結(jié)構(gòu)的關(guān)節(jié)窩與大腿的關(guān)節(jié)頭分離開并分別觀察這些部分對象。另外，這種簡單的閾值方法經(jīng)常由于所謂的部分體積效應(yīng)和金屬偽影而無法可靠地應(yīng)用，這些效應(yīng)和偽影造成不能確定待分離的部分對象表面的各部分。
因此，在許多情況下僅僅可能對斷層圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行手動分段。不過，不幸的是由于檢查對象復(fù)雜的解剖結(jié)構(gòu)，進(jìn)行這種手動分段經(jīng)常是極其困難的并且造成很高的時間花費。
一種對分段的改善基本上可以通過使用所謂的基于模型的方法，其中將關(guān)于檢查對象的形態(tài)學(xué)上的知識引入到分段中。
為了模擬或者再識別處于特定狀態(tài)下的對象，虛擬模型已經(jīng)使用到許多技術(shù)領(lǐng)域中。例如，在US 2001/0026272 A1提出了一種模擬方法，其中在考慮衣服的機(jī)械和光學(xué)材料特性的條件下，可以模擬有關(guān)衣服在人體上的物理上正確的位置。此外，例如在US 6002782中描述了一種在將所拍攝的人面部2D圖像與已知的光學(xué)3D面部掃描的模擬2D圖像進(jìn)行相關(guān)的基礎(chǔ)上識別人的方法，其中，使3D面部掃描的x軸與用于2D圖像的攝像機(jī)的有關(guān)視線方向重合。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中也已經(jīng)使用的各種方法，以在不同的測量的基礎(chǔ)上產(chǎn)生待檢查對象的虛擬模型，這些虛擬模型然后可以作為對有關(guān)對象進(jìn)一步檢查的基礎(chǔ)。例如，在US 6028907中描述了一種方法，其中從二維CT斷層圖像和二維CT探測圖像中產(chǎn)生待檢查的脊椎的三維模型。
在上述的斷層圖像數(shù)據(jù)分段的問題中，可以通過將模型與在包括待分離部分對象的斷層圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行匹配，在各個層中對例如由于部分體積效應(yīng)和金屬偽影而缺少的信息進(jìn)行補(bǔ)償。由此，可以對待分離的部分對象(例如器官或者特定的骨骼結(jié)構(gòu))進(jìn)行完全的再現(xiàn)。不過，在該方法中分段的問題最后成為將模型與斷層圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)結(jié)構(gòu)盡可能良好匹配的問題。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，提供在利用模型的條件下對檢查對象的斷層圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單和可靠分段的相應(yīng)的方法和圖像處理系統(tǒng)，其中，尤其是模型與目標(biāo)結(jié)構(gòu)的匹配也可以利用盡可能少的時間花費令人滿意地實現(xiàn)。
本發(fā)明的技術(shù)問題通過一種對檢查對象的斷層圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分段以便分離出至少一個部分對象的方法解決，其中相應(yīng)于待分段的斷層圖像數(shù)據(jù)選擇一個解剖規(guī)范模型，其幾何形狀可以根據(jù)模型參數(shù)改變，其中，將所述模型參數(shù)根據(jù)其對整體解剖幾何的影響分層設(shè)置；然后，將該規(guī)范模型在多個迭代步驟中與一個在所述斷面圖像數(shù)據(jù)中確定的目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行匹配，以便實現(xiàn)個性化，其中，隨著迭代步驟數(shù)量的增加，對應(yīng)于可調(diào)整的模型參數(shù)數(shù)的分層的級提高；最后，在斷面圖像數(shù)據(jù)中選出所有這樣的圖像點，這些圖像點處于個性化的模型或模型部分的輪廓內(nèi)，或最多與其偏差一個特定的差值。
本發(fā)明的技術(shù)問題還通過一種圖像處理系統(tǒng)解決，其用于對檢查對象的斷層圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，以分離出至少一個部分對象，其包括用于從測量裝置接收所測量的、待分段的斷層圖像數(shù)據(jù)的接口；目標(biāo)結(jié)構(gòu)確定單元，用于在斷面圖像數(shù)據(jù)中確定目標(biāo)結(jié)構(gòu)；存儲器裝置，其具有多個對于所述斷面圖像數(shù)據(jù)中的不同目標(biāo)結(jié)構(gòu)的解剖規(guī)范模型，該模型的幾何形狀可以根據(jù)模型參數(shù)改變，其中，將模型參數(shù)根據(jù)其對規(guī)范模型的整體解剖幾何的影響而分層設(shè)置；選擇單元，用于對應(yīng)于待分段的斷面圖像數(shù)據(jù)選擇解剖規(guī)范模型；匹配單元，用于將所選出的規(guī)范模型在多個迭代步驟中與斷面圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行匹配，以便實現(xiàn)個性化，其中，隨著迭代步驟數(shù)量的增加，對應(yīng)于可調(diào)整的模型參數(shù)數(shù)的分層的級提高；分離單元，用于最后在所述斷面圖像數(shù)據(jù)內(nèi)選擇所有這樣的圖像點，這些圖像點處于個性化的模型或模型部分的輪廓內(nèi)，或者最多與其偏差一個特定的差值。
在此，按照本發(fā)明的方法，作為一個其幾何形狀可以根據(jù)模型參數(shù)改變的解剖規(guī)范模型，采用分層參數(shù)化的規(guī)范模型，其中，將模型參數(shù)根據(jù)其對整體解剖幾何形狀的影響而分層設(shè)置。這里，在多個迭代步驟中進(jìn)行該規(guī)范模型的個性化(即與目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行匹配)，其中，隨著迭代步驟數(shù)量的增加，同時可以在每個迭代步驟中調(diào)整的模型參數(shù)的數(shù)目(由此在模型變動時自由度的數(shù)目)對應(yīng)于參數(shù)分層的級提高。通過該方法保證了，在個性化中首先調(diào)整對模型的解剖整體幾何影響最大的模型參數(shù)。然后，僅對整體幾何形狀的一部分產(chǎn)生影響的、在下的模型參數(shù)才可以逐步地得到調(diào)整。由此保證了在模型匹配中有效并因此而節(jié)省時間的方式。
如果最后模型按希望的方式與目標(biāo)結(jié)構(gòu)匹配，例如，在模型和目標(biāo)結(jié)構(gòu)之間不再存在偏差或者偏差最小或低于一個特定的閾值，則在斷面圖像數(shù)據(jù)內(nèi)選擇所有這樣的圖像點，這些圖像點處于個性化的模型或模型部分的輪廓內(nèi)，或者最多與其偏差一個特定的差值。在此，選擇可以下列方式進(jìn)行，即將有關(guān)的圖像點排除或者將其余的圖像點排除(即將有關(guān)的圖像裁剪出來)。這里，將“部分模型”理解為個性化后的規(guī)范模型的一部分，例如顱骨模型的顱底內(nèi)骨。
為此，本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)需要接口單元，用于從醫(yī)療器械接收所測量的、待分段的斷層圖像數(shù)據(jù)；目標(biāo)結(jié)構(gòu)確定單元，用于在所述斷面圖像數(shù)據(jù)中確定目標(biāo)結(jié)構(gòu)；存儲器裝置，其具有對于在所述斷面圖像數(shù)據(jù)中的不同目標(biāo)結(jié)構(gòu)的多個解剖規(guī)范模型，其中，將所述模型參數(shù)根據(jù)其對整體解剖幾何形狀的影響分層設(shè)置；選擇單元，用于對應(yīng)于待分段的斷面圖像數(shù)據(jù)選擇解剖規(guī)范模型。此外，該圖像處理系統(tǒng)還需要匹配單元，用于將所選擇出的規(guī)范模型在多個迭代步驟中與斷面圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行匹配以便實現(xiàn)個性化，其中，隨著迭代步驟數(shù)量的增加可以調(diào)整的模型參數(shù)的數(shù)目對應(yīng)于分層的級提高。最后，該圖像處理系統(tǒng)還需要分離單元，用于在所述斷面圖像數(shù)據(jù)內(nèi)部選擇所有這樣的圖像點，這些圖像點處于個性化后的模型或模型部分的輪廓內(nèi)，或者最多與其偏差一個特定的差值。
優(yōu)選地，模型參數(shù)分別屬于一個分層的類。這意味著，不同模型參數(shù)必要時也可以屬于同一個分層的類，因為它們對解剖幾何形狀具有大致相同的影響。這樣，在一定的迭代步驟中可以通過重新建立而獲得特定分層的類的所有模型參數(shù)。然后，在下一個迭代步驟中引入在下分層的類等的模型參數(shù)。
可以在模型幾何形狀中偏差的基礎(chǔ)上將模型參數(shù)分配給一個分層的類，其中，如果將有關(guān)的模型參數(shù)變動一定的值則出現(xiàn)該偏差。在此，在一個特別優(yōu)選的方法中，將不同的分層的類與偏差的特定區(qū)域、即偏差的值域相對應(yīng)。也就是，例如為了將一個參數(shù)分配到一個分層的類，改變該參數(shù)并計算輸出狀態(tài)下的該幾何形狀改變了的模型所產(chǎn)生的偏差。在此，偏差的度量取決于所使用的規(guī)范模型的類型。起決定作用的僅僅是，確定一個精確定義的偏差度量，該偏差度量盡可能精確地對模型在有關(guān)模型參數(shù)變化之前和之后的幾何變化進(jìn)行量化，以便保證將不同模型參數(shù)對模型幾何形狀的影響進(jìn)行實際的比較。因此，為了能夠?qū)缀涡螤钣绊戇M(jìn)行直接的比較，優(yōu)選地對于每個參數(shù)類型(例如，對于其中模型的兩點之間的距離變化的距離參數(shù)，或者對于其中模型的三點之間的角度變化的角度參數(shù))使用統(tǒng)一的步長。然后，簡單地通過對該偏差度量預(yù)先給出的數(shù)值間隔來將這些參數(shù)劃分到分層的類。
優(yōu)選地，在最上面的分層的類中(其模型參數(shù)在第一迭代步驟中就可以立刻設(shè)置)至少配置這樣的模型參數(shù)，即當(dāng)這些參數(shù)改變時規(guī)范模型會發(fā)生全局變化。此外，例如整個模型轉(zhuǎn)動的所謂新參數(shù)是圍繞三個模型軸的，平移是沿三個模型軸的，而整個模型的比例變換是沿三個模型軸的。
在原理上可以按不同的方式構(gòu)成可以使用的數(shù)字解剖規(guī)范模型。例如，一種可能是在體素的基礎(chǔ)上進(jìn)行解剖結(jié)構(gòu)的模型化，其中，為了編輯這種體積數(shù)據(jù)通常需要昂貴并流傳不廣的、專門的軟件。另一種可能是利用所謂的“有限元”，其中模型通常由四面體構(gòu)成。不過，對于這種模型也需要專門和昂貴的軟件。流傳相對較廣的是通過三角形對解剖上的邊界面積進(jìn)行簡單的模型化。對應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通過來自計算機(jī)繪圖領(lǐng)域中的許多標(biāo)準(zhǔn)程序得到支持。按照該原理構(gòu)成的模型被稱為所謂的表面定向的解剖模型。在此，涉及的是解剖結(jié)構(gòu)模型化的最小公倍數(shù)(kleinsten gemensamenNenner)，因為既可以從通過體素的三角形的首先提到的體積模型，又可以從通過將有限元方法的四面體變換到三角形導(dǎo)出對應(yīng)的表面模型。
因此，作為規(guī)范模型可以使用在三角形基礎(chǔ)上構(gòu)成的、表面定向模型。一方面利用該方法可以最簡單和低造價地產(chǎn)生模型。另一方面已經(jīng)按照其它形式產(chǎn)生的模型(特別是提到的體積模型)可以通過對應(yīng)的變換得到采用，使得再重新建立對應(yīng)的模型變得多余。
為了新建立這種表面模型，例如可以利用對應(yīng)于典型的手動方法的花費對斷層圖像照片進(jìn)行分段。然后，從由此獲得的關(guān)于各個結(jié)構(gòu)(例如單個的器官)的信息最后產(chǎn)生模型。為了得到人的骨骼模型，例如也可以借助于激光掃描器對人的骨架進(jìn)行測量，或者利用計算機(jī)斷層造影儀進(jìn)行掃描和分段以及三角形化。
在使用在三角形基礎(chǔ)上產(chǎn)生的表面模型的情況下，對于在未改變的規(guī)范模型和一個參數(shù)變動后改變了的規(guī)范模型之間的偏差，優(yōu)選地在對在不同狀態(tài)下的模型的對應(yīng)三角形的幾何距離的和的基礎(chǔ)上進(jìn)行計算。
各個模型參數(shù)的分層安排基本上可以在對模型進(jìn)行個性化期間進(jìn)行。如果，例如在每個迭代步驟中首先驗證，哪些其它的模型參數(shù)對該幾何形狀具有最大的影響，則將這些參數(shù)引入。不過，因為由此帶來了巨大的計算花費，因此特別優(yōu)選的是將模型參數(shù)的分類和安排事先進(jìn)行，例如在產(chǎn)生規(guī)范模型時就進(jìn)行，起碼在為了隨后的選擇將規(guī)范模型存儲到模塊數(shù)據(jù)庫等之前就進(jìn)行。
也就是說，優(yōu)選地事先在用于產(chǎn)生規(guī)范模型的獨立方法中將模型參數(shù)根據(jù)其對整體解剖幾何形狀的影響分層設(shè)置，其中，所產(chǎn)生的規(guī)范模型然后供在所提到的分段方法中使用。在此，同樣可以將模型參數(shù)分配到對應(yīng)的分層的類中，其中，再次在模型幾何形狀中偏差的基礎(chǔ)上進(jìn)行模型參數(shù)的分配，如果將有關(guān)的模型參數(shù)變動一定的值則出現(xiàn)該偏差。這種對在以單獨方法產(chǎn)生的規(guī)范模型的模型參數(shù)分層的安排具有這樣的優(yōu)點，對于每個模型僅僅需要對模型參數(shù)的分層安排進(jìn)行一次計算，并因此可以節(jié)省在分段期間有意義的計算時間。可以將分層的安排按相對簡單的方式與規(guī)范模型一同存儲，例如，可以將參數(shù)分配到分層的類或者與對應(yīng)的標(biāo)記等結(jié)合到文件頭中或者存放到文件中的其它一個命名的位置上，該文件還包含了有關(guān)規(guī)范模型的其它數(shù)據(jù)。
為了在斷層圖像數(shù)據(jù)中自動確定待分離的部分對象的目標(biāo)幾何形狀，存在不同的可能性。在一種優(yōu)選的方法中至少部分自動地借助于輪廓分析方法確定目標(biāo)結(jié)構(gòu)。這種輪廓分析方法在相鄰圖像點之間的梯度的基礎(chǔ)上進(jìn)行工作。對于專業(yè)人員來說有不同的輪廓分析方法公知。這種輪廓分析方法的優(yōu)點在于，該方法既可以在計算機(jī)斷層造影斷層圖像數(shù)據(jù)中又可以在磁共振斷層圖像數(shù)據(jù)和超聲波斷層圖像數(shù)據(jù)中使用。一種相對好的替換是采用本文開頭提到的閾值方法。在該方法中對單個圖像點的強(qiáng)度值進(jìn)行分析，看其是否超過一個確定的閾值。不過，如已經(jīng)提到的那樣，后者僅僅適合于在CT和MR拍攝中的皮膚表面或者造影劑檢查的目標(biāo)幾何，以及在CT拍攝中確定骨骼目標(biāo)結(jié)構(gòu)。
在一個優(yōu)選的變形中，在使規(guī)范模型與目標(biāo)結(jié)構(gòu)匹配期間，分別在特定的偏差函數(shù)的基礎(chǔ)上確定在改變后的規(guī)范模型和該目標(biāo)結(jié)構(gòu)之間的當(dāng)前偏差值。一種可能的計算是模型三角形至目標(biāo)結(jié)構(gòu)的最小空間距離的平方和。根據(jù)該方法是否為手動、半自動或者全自動地執(zhí)行，可以按照不同的方式使用該偏差值。
例如，在手動方法中可以在每個迭代步驟中將各個模型參數(shù)按照其分層的級提供給使用者來例如借助于圖形化的用戶界面進(jìn)行改變。
在此，然后優(yōu)選地為使用者顯示偏差函數(shù)的當(dāng)前值，使得其在變動有關(guān)模型參數(shù)時立刻看出，幾何偏差是否和以何種規(guī)模通過其行為被減小。特別是，在此還可以，對于每個模型參數(shù)確定單個的偏差值，并將該值而不是所謂的偏差或者連同所有的偏差值進(jìn)行顯示。
為此的一個典型的例子是在終端的圖形用戶界面上顯示目標(biāo)結(jié)構(gòu)和/或待匹配的規(guī)范模型或者該對象的至少部分。在此，使用者例如可以借助于鍵盤或者諸如鼠標(biāo)等的指示設(shè)備使特定的模型參數(shù)(例如，模型中兩個點之間的距離)匹配。然后，借助于一個變化的線條或者類似的視覺上可以良好識別的方式向使用者顯示，通過其行為偏差變小到何種程度，其中，特別是顯示了一方面模型的整個偏差和另一方面針對具體的當(dāng)前模型參數(shù)的匹配的偏差，例如，在模型上兩個點的距離與在目標(biāo)結(jié)構(gòu)中有關(guān)點之間距離的差值。
因此，利用該方法也可以在手動匹配中按舒適的方式在相對少的時間花費的條件下到達(dá)令人滿意的偏差值。
為了全自動或者至少部分自動地進(jìn)行匹配，還可以使用偏差函數(shù)。在該自動的匹配方法中將模型參數(shù)同樣按照分層的級迭代地變換，使得偏差函數(shù)總的最小。
在此，自動化匹配可以完全地在后臺進(jìn)行，使得使用者可以進(jìn)行其它工作，特別是可以在進(jìn)行分段的圖像處理系統(tǒng)的操作臺上并行地處理其它圖像數(shù)據(jù)或者控制其它測量。不過，也可以在自動化方法期間將過程始終例如在顯示屏(部件)上顯示出來，使得使用者可以控制匹配過程的進(jìn)展。在此，優(yōu)選地再次為操作者顯示偏差函數(shù)的當(dāng)前值，必要時還顯示剛剛變動過的模型參數(shù)。特別是也可以將偏差值例如按任務(wù)清單等形式始終顯示在顯示屏上，而同時用戶界面的其余部分空出來用于操作者的其它任務(wù)。
在一個優(yōu)選的實施方式中，將模型參數(shù)分別與規(guī)范模型的至少一個解剖學(xué)標(biāo)志的位置這樣關(guān)聯(lián)，使得該模型對于每個參數(shù)組具有解剖上有意義的幾何形狀。為此典型的例子是諸如整體模型的轉(zhuǎn)動或平移的全局參數(shù)，其中所有模型參數(shù)在位置中相互對應(yīng)匹配地改變。另外的模型參數(shù)例如是兩個解剖標(biāo)志之間的距離或者三個解剖標(biāo)志之間的角度，例如用于確定膝蓋狀態(tài)。
這種模型參數(shù)與醫(yī)學(xué)上有意義地選擇的解剖標(biāo)志的耦合具有這樣的優(yōu)點，即，在個性化之后總是可以給出診斷結(jié)論。此外，在解剖專業(yè)文獻(xiàn)中對這種解剖標(biāo)志的位置進(jìn)行了精確地描述。因此，通過這種方式減輕了實施分段的困難，因為醫(yī)學(xué)上受過教育的使用者(例如醫(yī)生或者M(jìn)TA)熟悉解剖標(biāo)志并且基本上可以用其確定解剖結(jié)構(gòu)。
例如，人的骨盆按照公知的方式可以通過下列量進(jìn)行描述-嵴距(Distantia cristarum)-棘間距(Distantia spinarum)-髂后上棘距離(Distantia spinarum posterior)-大骨盆橫向直徑(Diameter transversa der Beckenweite)-下骨盆橫向直徑(Diameter transversa der Beckenenge)-骨盆出口橫向直徑(Diameter transversa des Beckenausgangs)-大骨盆徑向直徑(Diameter sagittalis der Beckenweite)-小骨盆徑向直徑(Diameter sagittalis der Beckenenge)-骨盆出口徑向直徑(Diameter sagittalis des Beckenausgangs)-解剖聯(lián)合(Conjugata anatomica)-對角聯(lián)合(Conjugata diagonalis)-vera聯(lián)合(Conjugata vera)其中，這些量又可以從解剖標(biāo)志的一般公知的位置中導(dǎo)出。
圖像處理系統(tǒng)的選擇單元、匹配單元、用于選擇控制參數(shù)的第二選擇單元和分離單元，可以特別優(yōu)選地以圖像計算機(jī)的對應(yīng)處理器上的軟件形式來實現(xiàn)。該圖像計算機(jī)應(yīng)該具有用于接收圖像數(shù)據(jù)的相應(yīng)接口以及用于存儲解剖規(guī)范模型的合適的存儲器裝置。在此，該存儲器裝置不必一定是圖像計算機(jī)的一體化部件，而是只要圖像計算機(jī)可以對一個適當(dāng)?shù)耐獠看鎯ζ餮b置或者多個分布的存儲器裝置進(jìn)行訪問就足夠了。按軟件形式實現(xiàn)本發(fā)明的方法具有這樣的優(yōu)點，即，現(xiàn)有的圖像處理系統(tǒng)也可以相對簡單地通過適當(dāng)?shù)母露S后實現(xiàn)。本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)尤其也可以是用于本身記錄斷面圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療器械的控制單元，其中，該醫(yī)療器械具有對斷層圖像數(shù)據(jù)按照本發(fā)明進(jìn)行處理的必需的部件。
同樣，也可以按計算機(jī)上適當(dāng)?shù)能浖问綄崿F(xiàn)一種單獨的、預(yù)接分段的按照本發(fā)明、用于產(chǎn)生規(guī)范模型的方法，其中，將模型參數(shù)根據(jù)其對整體解剖幾何形狀的影響分層設(shè)置。在此，尤其又可以將用來對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分段的圖像處理系統(tǒng)用于產(chǎn)生規(guī)范模型。例如，可以在圖像處理系統(tǒng)由于當(dāng)前的工作負(fù)擔(dān)很少的特定的時間，利用空閑的計算能力來產(chǎn)生具有分層設(shè)置的模型參數(shù)的規(guī)范模型，并將其存放在數(shù)據(jù)庫中供隨后的使用。


下面對照附圖所示的實施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步的說明。圖中，圖1示出按照本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)的一種實施方式的示意圖，該圖像處理系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)總線與醫(yī)療器械和圖像數(shù)據(jù)存儲器連接。
圖2示出按照本發(fā)明的分段方法的可能流程的流程圖，圖3A示出人骨盆的三維表面模型，圖3B示出具有更寬嵴距的圖3A中示出的表面模型，圖4A示出按照圖3A的、作為在三角形基礎(chǔ)上的表面模型的人骨盆的表示，圖4B示出按照圖4A右側(cè)骨盆骨的表示，圖5A示出在計算機(jī)斷層造影斷面圖像數(shù)據(jù)中人顱骨的目標(biāo)結(jié)構(gòu)，圖5B示出按照圖5A的、但具有尚未匹配的表面規(guī)范模型的目標(biāo)結(jié)構(gòu)，圖5C示出按照圖5B的、但具有與目標(biāo)結(jié)構(gòu)部分匹配的規(guī)范模型的目標(biāo)結(jié)構(gòu)和規(guī)范模型，圖5D示出按照圖5C的、但具有與目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步匹配的規(guī)范模型的目標(biāo)結(jié)構(gòu)和規(guī)范模型，圖6示出在人顱骨上的可能的解剖學(xué)標(biāo)志。
具體實施例方式
圖1示出的按照本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)1的實施方式，其主要由圖像計算機(jī)10和與該計算機(jī)連接的操作臺5等組成，其中，操作臺5具有顯示屏6、鍵盤7和指示設(shè)備(這里為鼠標(biāo)8)。圖像計算機(jī)10可以是按通常方式構(gòu)成的計算機(jī)，例如工作站等，其也可以用于其它的圖像處理和/或用于控制圖像拍攝設(shè)備(醫(yī)療器械)，如計算機(jī)斷層造影儀、磁共振斷層造影儀、超聲波設(shè)備等。圖像計算機(jī)10內(nèi)的主要部件是中央處理器11和接口13等，以便接收由醫(yī)療器械2(這里是磁共振斷層造影儀)所測量的患者P的斷面圖像數(shù)據(jù)D。
在圖1示出的實施方式中醫(yī)療器械2與控制裝置3連接，該控制裝置又與總線4相連，在該總線上還連接著圖像處理系統(tǒng)1。此外，在總線4上還連接著海量存儲器9，用于臨時或長期存儲由醫(yī)療器械2拍攝的圖像和/或由圖像處理系統(tǒng)1進(jìn)一步處理的圖像數(shù)據(jù)。自然，在構(gòu)成更大的網(wǎng)絡(luò)的情況下，還可以在總線4上連接其它一般放射學(xué)信息系統(tǒng)(RIS)中現(xiàn)有的部件，例如其它醫(yī)療器械、海量存儲器、工作站、輸出設(shè)備(如打印機(jī))、電影制作站等等。同樣，可以與外部網(wǎng)絡(luò)或者其它RIS連接。其中，優(yōu)選地將所有數(shù)據(jù)按所謂的DICOM標(biāo)準(zhǔn)(Digital Imaging and Communication inMedicine，醫(yī)學(xué)中的數(shù)字成像和通信)格式化，以便在各個部件之間進(jìn)行通信。
對醫(yī)療器械2的控制通常通過控制裝置3進(jìn)行，該控制裝置3也從醫(yī)療器械2獲得數(shù)據(jù)。為了在現(xiàn)場操作控制裝置3可以具有自身的操作臺或類似物，不過在此沒有示出。不過，也可以例如通過總線借助于在醫(yī)療器械2附近的、單獨的工作站進(jìn)行操作。
圖2示出本發(fā)明分段方法的典型流程。
首先，在第一方法步驟I中確定要分析的斷層圖像數(shù)據(jù)。這些斷層圖像數(shù)據(jù)D例如可以直接通過總線4從醫(yī)療器械2或者其控制裝置3輸入。但斷層圖像數(shù)據(jù)D也可以是在一定時間之前拍攝的并在海量存儲器9中存放的。
然后，為了進(jìn)行分段在步驟II中為待分段的斷層圖像數(shù)據(jù)D選擇出一個規(guī)范模型M。即，根據(jù)作為分段基礎(chǔ)的問題設(shè)定選擇一個解剖規(guī)范模型。例如，為了對顱骨的斷層圖像照片進(jìn)行分段選擇顱骨模型，為了對骨盆結(jié)構(gòu)的斷層圖像照片進(jìn)行分段選擇骨盆模型，而為了對膝蓋的斷層圖像照片進(jìn)行分段選擇膝蓋模型。為此，圖像計算機(jī)10具有一個存有用于不同可能的解剖結(jié)構(gòu)的盡可能多的規(guī)范模型的存儲器12。在此，也可以是由多個部分對象組成的模型。由多個部分對象組成的規(guī)范模型M的例子在圖3a和3b中示出，即已經(jīng)針對嵴距改變了的骨盆規(guī)范模型。該骨盆規(guī)范模型包括作為可以分離的部分對象的左髂骨T1(Os coxae sinister)、右髂骨T2(Oscoxae dexter)、骶骨T3(Os sacrum)、恥骨聯(lián)合T4(Symphysis pubica)和尾骨T5(Os coccygis)。為了使操作者看得更清楚在用戶界面上用光滑表面顯示模型M，如圖3a和3b所示。作為該顯示基礎(chǔ)的、對于分段所采用的模型是基于三角形的表面模型。按照圖3b的骨盆模型的相應(yīng)顯示在圖4a中示出。圖4b示出了按關(guān)節(jié)窩的視線的右髂骨T2的一側(cè)。
在另一個可以與選擇模型的方法步驟II平行進(jìn)行或者在其之前進(jìn)行的步驟III中，在斷層圖像數(shù)據(jù)D中定義目標(biāo)結(jié)構(gòu)Z。這可以全自動、半自動或者完全手動地進(jìn)行，例如借助于已經(jīng)提到的輪廓分析。在特定的結(jié)構(gòu)和特定的拍攝方法下，也可以使用閾值方法，如已經(jīng)在更前面所述的那樣。
在此，模型M的選擇自動地借助于選擇單元14在分段任務(wù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行，該分段任務(wù)例如可以在分段方法的開始手動地通過操作臺5預(yù)先給定，而借助于目標(biāo)結(jié)構(gòu)確定單元17確定目標(biāo)結(jié)構(gòu)Z，在此，該確定單元以軟件的形式在圖像計算機(jī)10的處理器11上實現(xiàn)。
在圖5a中作為例子示出了從頭部的計算機(jī)斷層造影照片中確定的顱骨目標(biāo)結(jié)構(gòu)Z，以便將顱骨規(guī)范模型M與其進(jìn)行匹配。在同樣以軟件模塊形式在圖像計算機(jī)10的處理器11上實現(xiàn)的匹配單元15內(nèi)，進(jìn)行模型M與該目標(biāo)結(jié)構(gòu)Z的匹配。
為此，在匹配過程中，在多個迭代步驟S中這樣改變各個模型參數(shù)，直到所有參數(shù)都被個性化，即設(shè)置成匹配的，或者足夠個性化的，即規(guī)范模型M和目標(biāo)結(jié)構(gòu)Z之間的偏差最小或低于預(yù)定的閾值。在此，每個迭代步驟S包括循環(huán)形式的多個過程步驟IV，V，VI，VII。
該循環(huán)或第一過程步驟S以方法步驟IV開始，其中，首先為平移、旋轉(zhuǎn)和比例變換確定最佳參數(shù)。因為這些參數(shù)對整個幾何形狀產(chǎn)生影響，因此它們是最高(以下稱為第0)分層的類。在圖3a中示意地標(biāo)出了三個平移參數(shù)tx，ty，tz和三個圍繞三個空間軸旋轉(zhuǎn)的參數(shù)rx，ry，rz。
如果該匹配盡可能完善地實現(xiàn)了的話，則在下一個步驟V中通過已經(jīng)確定的參數(shù)對還未設(shè)置的模型參數(shù)進(jìn)行估計。也就是說，從上層參數(shù)的設(shè)置中對下層參數(shù)的起始值進(jìn)行估計。例如，由對身體尺寸的比例變換參數(shù)的設(shè)置估計膝蓋寬度。這些值對于隨后設(shè)置有關(guān)參數(shù)作為起始值預(yù)先給定。按照這種方式可以極大地加速該方法。
然后，在方法步驟VI中優(yōu)化地設(shè)置有關(guān)參數(shù)。
按照本發(fā)明，將參數(shù)按照其對于模型的解剖整體幾何形狀的影響而分配到不同的層次。參數(shù)的幾何影響越大，則其在層次結(jié)構(gòu)中的位置就越高。其中，隨著迭代步驟S數(shù)量的增加對應(yīng)于可調(diào)整的模型參數(shù)數(shù)的層級也提高。
也就是說，在第一迭代步驟S或循環(huán)的第一過程中在步驟VI中僅利用在第0層級下的第1層級的參數(shù)來設(shè)置模型。只有在第二過程中才可以，首先在方法步驟IV中將模型重新進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)和比例變換。然后，在步驟V中通過已經(jīng)確定的參數(shù)對還未確定的、第2層級的模型參數(shù)進(jìn)行估計，然后在隨后的步驟VI用這些參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。這樣，該方法被重復(fù)n次，其中在第n個迭代步驟中對第n級的所有參數(shù)都進(jìn)行了優(yōu)化，并在迭代步驟S的最后的步驟VII中再次求證，是否還存在到此為止沒有被優(yōu)化的其它參數(shù)。然后，再次開始新的第n+1次迭代步驟，其中，將模型M重新對應(yīng)地進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)和比例變換，并且最后可以按照順序再次設(shè)置所有參數(shù)(此時第n+1類參數(shù)可供使用)。然后，在方法步驟VII中重新進(jìn)行檢驗，是否所有參數(shù)都被個性化(即，是否存在還沒有被優(yōu)化的參數(shù))或者是否已經(jīng)實現(xiàn)所希望的匹配。
圖5b至5d示出了對于這種匹配過程來說極其簡單的情況。在這些圖中由于較好的概略性再次以連續(xù)的表面示出模型M。圖5b示出了目標(biāo)結(jié)構(gòu)Z和與其相對偏移的模型M。通過簡單的平移、旋轉(zhuǎn)和比例變換得到圖5c所示的圖像，其中模型M已經(jīng)相當(dāng)好地與目標(biāo)結(jié)構(gòu)Z匹配。通過設(shè)置其它下層參數(shù)最后得到在圖5d中實現(xiàn)的匹配。
通過上面描述的迭代方法保證了進(jìn)行盡可能節(jié)省時間和優(yōu)選的匹配。在此，在匹配期間可以隨時將目標(biāo)結(jié)構(gòu)Z、模型M以及當(dāng)前計算的偏差值或者偏差函數(shù)當(dāng)前的計算值在操作臺5的顯示屏6上示出。此外，也可以如圖5c至5d那樣將偏差可視化。另外，還可以通過相應(yīng)的著色使偏差可視化。
在下的分層的類從對幾何形狀影響的定量分析中得出。為此，改變每個參數(shù)并計算幾何變化的模型相對于原始狀態(tài)所產(chǎn)生的偏差。例如，如果采用在以如圖4a和4b所示的基于三角形的表面模型，則例如可以將該偏差通過相應(yīng)模型三角形的幾何距離的和來進(jìn)行量化。然后，通過為偏差預(yù)先給定數(shù)值間隔，可以將參數(shù)分布到分層的類上。在此，不同的參數(shù)落入到同一分層類(Hierarchieklasse)中是完全可能的。除了別的以外，這取決于偏差的數(shù)值間隔的寬度。如上所述，在同一分層的類中的這些參數(shù)在一個特定的迭代步驟S中同時首次提供用于改變，或者在自動匹配方法中對應(yīng)地自動改變。
如已經(jīng)提及的那樣，在該方法中優(yōu)選地采用直接與模型的特定解剖標(biāo)志的一個或者多個位置相關(guān)的模型參數(shù)。這一方面具有這樣的優(yōu)點，即僅僅進(jìn)行醫(yī)學(xué)上有意義的模型變換。另一方面還具有這樣的優(yōu)點，即在醫(yī)學(xué)上受過培訓(xùn)的使用者通常了解這些解剖標(biāo)記，因此可以很好地處理這些參數(shù)。這種參數(shù)的例子是在圖3a示出的兩個解剖學(xué)標(biāo)志L1，L2之間的距離d12，其中，這兩個解剖學(xué)標(biāo)志設(shè)置在圖3a中骨盆規(guī)范模型的髂骨前上棘(Spinaeiliacae anteriores superiores)。
在本發(fā)明方法的實現(xiàn)中操作者例如可以借助于鼠標(biāo)在髂骨前上棘上選擇解剖標(biāo)志L1，L2中的一個，并交互地改變其位置。按照這種方式其可以改變棘間距(即距離d12的長度)，并由此改變整個骨盆幾何形狀。在圖3a中示出了其中距離d12較小的模型狀態(tài)，而在圖3b中示出了其中放大了距離d12的模型狀態(tài)。
按照同樣的方式，使用者例如也可以改變在骶骨T3上部的解剖標(biāo)記L3和在恥骨聯(lián)合T4上的解剖標(biāo)記L4之間的距離d34。因為這兩個參數(shù)d12，d34對骨盆規(guī)范模型M的整體幾何形狀的影響具有大致相同，在此這兩個參數(shù)被設(shè)置在相同的分層類中，并可以在相同的迭代步驟S中由使用者改變或者在該迭代步驟S中自動地改變。
結(jié)合顱骨模型的解剖標(biāo)記可以解釋另一個典型的例子，其中將兩個標(biāo)記之間的距離設(shè)置在不同的類中。圖6示出了具有不同解剖學(xué)標(biāo)志的顱骨模型的正面視圖。除了別的之外，這種顱骨模型的通過兩個眼窩之間的距離(即在其上定位的標(biāo)記L5，L6)以及兩個莖突的距離進(jìn)行參數(shù)化，其中，兩個莖突的距離涉及的是在顱底內(nèi)骨上的小的骨凸肩(在圖6的視圖中不可見)。這里，給出眼窩間距離的第一參數(shù)的幾何影響大于給出莖突之間距離的第二參數(shù)的幾何影響。這點也可以例如通過在參數(shù)變動一毫米的情況下的模型的幾何變換來進(jìn)行考察。因為莖突涉及的是相對小的結(jié)構(gòu)，將幾何上模型的變化限制在圍繞該骨凸肩的小范圍內(nèi)。而眼窩則相對大得多。在眼窩距離變化時，模型的多個部分發(fā)生幾何改變并引起更高的偏差。因此，將眼窩距離的參數(shù)設(shè)置到比莖突距離的變化高得多的分層的類中，因為具有對參數(shù)分層結(jié)構(gòu)更大的幾何作用距離的基本參數(shù)比具有更多是局部影響的參數(shù)處在更高的位置。
在變動包括在規(guī)范模型M的兩個解剖學(xué)標(biāo)志L1，L2，L3，L4之間的距離的模型參數(shù)時d12和d34時，優(yōu)選地將規(guī)范模型M的幾何形狀在一個沿這些解剖學(xué)標(biāo)志L1，L2，L3，L4之間的直線的區(qū)域中與距離的改變成比正地進(jìn)行變形。這在圖3a和3b對距離d12示出。
在變動包括規(guī)范模型M的第一解剖標(biāo)志(例如這里的L1)相對于相鄰的標(biāo)志(例如這里的L3，L4)的位置改變的模型參數(shù)d12時，優(yōu)選地將規(guī)范模型M的幾何形狀在圍繞該第一解剖標(biāo)志L1的范圍U中沿有關(guān)相鄰標(biāo)志L3，L4的方向相應(yīng)地一起進(jìn)行變形。在此，優(yōu)選地該變形隨著與有關(guān)的第一解剖標(biāo)志L1的距離的增加而減小。也就是說，該變形在距離該標(biāo)志L1較近的區(qū)域中比離其更遠(yuǎn)的區(qū)域中更強(qiáng)烈，以便實現(xiàn)在圖3a和3b中示出的效果。不過，也可以考慮其它變換規(guī)則，只有該規(guī)則導(dǎo)致解剖上有意義的變換。必要時這取決于各選出的模型。
如果最后實現(xiàn)了足夠的匹配，則在方法步驟VIII中進(jìn)行實際的分段。這在同樣以處理器11內(nèi)軟件模塊的形式實現(xiàn)的分離單元16中進(jìn)行。在此，在斷面圖像數(shù)據(jù)內(nèi)選擇所有這樣的圖像點，即在模型或感興趣的部分的輪廓內(nèi)的圖像點。為此，例如將有關(guān)的圖像點從圖像數(shù)據(jù)中刪除，或者將所有其它數(shù)據(jù)刪除，僅保留所希望的圖像點。然后可以對分離的部分對象進(jìn)行任意的進(jìn)一步處理。
在這里還要再次明確地指出，附圖中所示的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和處理器僅僅是實施例，專業(yè)人員可以很容易地改變細(xì)節(jié)。特別是控制裝置3，只要例如設(shè)置了對應(yīng)的操作臺，也具有圖像處理系統(tǒng)10的所有相應(yīng)的部件，就可以在其中直接按照本發(fā)明的方法進(jìn)行圖像處理。因此在這種情況下控制裝置3本身就構(gòu)成了按照本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)，而不需要其它的工作站或者單獨的圖像計算機(jī)。此外，也不必將本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)的不同部件都實現(xiàn)在處理器或者圖像計算機(jī)等之上，而是可以將這些不同的部件分散在多個處理器或者相互聯(lián)網(wǎng)的計算機(jī)上。
此外，還可以將現(xiàn)有的圖像處理系統(tǒng)(在其中已經(jīng)實現(xiàn)了公知的后處理過程)再加裝按照本發(fā)明的處理控制單元，以便這些裝置能夠利用上面描述的本發(fā)明的方法。在很多情況下，利用適當(dāng)?shù)目刂栖浖K對控制軟件進(jìn)行更新就足夠了。
權(quán)利要求
1.一種對檢查對象的斷層圖像數(shù)據(jù)(D)進(jìn)行分段以便分離出至少一個部分對象的方法，其中-相應(yīng)于待分段的斷層圖像數(shù)據(jù)(D)選擇一個解剖規(guī)范模型(M)，其幾何形狀可以根據(jù)模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)改變，其中，將所述模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)根據(jù)其對整體解剖幾何的影響分層設(shè)置，-然后，將該規(guī)范模型(M)在多個迭代步驟(S)中與一個在所述斷面圖像數(shù)據(jù)(D)中確定的目標(biāo)結(jié)構(gòu)(Z)進(jìn)行匹配，以便實現(xiàn)個性化，其中，隨著迭代步驟(S)數(shù)量的增加，對應(yīng)于可調(diào)整的模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)數(shù)的分層的級提高，-最后，在所述斷面圖像數(shù)據(jù)(D)中選出所有這樣的圖像點，這些圖像點處于個性化的模型(M)或模型部分的輪廓內(nèi)，或最多與其偏差一個特定的差值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)分別屬于一個分層的類。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，基于模型幾何中的偏差將所述模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)分配到一個分層的類中，其中，當(dāng)有關(guān)的模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)改變一個特定的值時，出現(xiàn)所述偏差。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，不同的分層類對應(yīng)于偏差的一定值域。
5.根據(jù)利要求2至4中任一項所述的方法，其特征在于，在最高分層的類中，其模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz)在第一迭代步驟中就可設(shè)置，配置這樣的模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz)，在這些參數(shù)改變時規(guī)范模型(M)將發(fā)生全局改變。
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，使用在三角基礎(chǔ)上產(chǎn)生的表面模型作為規(guī)范模型(M)。
7.根據(jù)權(quán)利要求3至6中任一項所述的方法，其特征在于，在未改變的規(guī)范模型和改變后的規(guī)范模型所對應(yīng)的三角形(D)的幾何距離的和的基礎(chǔ)上確定所述偏差。
8.根據(jù)權(quán)利要求1至7中任一項所述的方法，其特征在于，至少部分自動地借助于輪廓分析方法在所述斷面圖像數(shù)據(jù)(D)中確定待分離的部分對象的目標(biāo)結(jié)構(gòu)(Z)。
9.根據(jù)權(quán)利要求1至8中任一項所述的方法，其特征在于，在將所述規(guī)范模型(M)與所述目標(biāo)結(jié)構(gòu)(Z)進(jìn)行匹配時，分別基于特定的偏差函數(shù)確定在修改后的規(guī)范模型(M)幾何和該目標(biāo)結(jié)構(gòu)(Z)之間的當(dāng)前偏差值。
10.根據(jù)權(quán)利要求1至9中任一項所述的方法，其特征在于，為了進(jìn)行迭代步驟，根據(jù)所述模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)的分層的級來允許使用者改變該模型參數(shù)。
11.根據(jù)權(quán)利要求1至10中任一項所述的方法，其特征在于，將所述模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)根據(jù)其分層的級在自動匹配方法中這樣改變，使得偏差函數(shù)最小。
12.根據(jù)權(quán)利要求1至11中任一項所述的方法，其特征在于，在每個迭代步驟中為使用者顯示偏差函數(shù)的當(dāng)前值。
13.根據(jù)權(quán)利要求1至12中任一項所述的方法，其特征在于，將所述模型參數(shù)分別這樣與至少一個有關(guān)規(guī)范模型(M)的解剖學(xué)標(biāo)志(L1，L2，L3，L4)的位置相關(guān)聯(lián)，使得該模型(M)對于每個參數(shù)組具有有解剖意義的幾何形狀。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其特征在于，在改變包括規(guī)范模型(M)的兩個解剖學(xué)標(biāo)志(L1，L2，L3，L4)之間距離的模型參數(shù)(d12，d34)時，將規(guī)范模型(M)的幾何形狀在一個沿這些解剖學(xué)標(biāo)志(L1，L2，L3，L4)之間的直線的區(qū)域中與距離的改變成正比地進(jìn)行變形。
15.根據(jù)權(quán)利要求13或14所述的方法，其特征在于，在改變包括規(guī)范模型(M)的第一解剖學(xué)標(biāo)志(L1)相對于相鄰的標(biāo)志(L3，L4)的位置改變的模型參數(shù)(d12)時，將規(guī)范模型(M)的幾何形狀在圍繞該第一解剖標(biāo)志(L1)的范圍(U)內(nèi)相應(yīng)匹配地進(jìn)行變形。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其特征在于，所述變形的強(qiáng)度隨著距有關(guān)的第一解剖學(xué)標(biāo)志(L1)的距離(a)的增加而減小。
17.一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，可以直接加載到可編程的圖像處理系統(tǒng)的存儲器中，所述系統(tǒng)具有程序編碼裝置，當(dāng)該程序產(chǎn)品在該圖像處理系統(tǒng)中運行時，可實施根據(jù)權(quán)利要求1至16中任一項所述的方法的所有步驟。
18.一種產(chǎn)生規(guī)范模型(M)的方法，該模型的幾何形狀可以根據(jù)模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)改變，該規(guī)范模型(M)用于根據(jù)權(quán)利要求1至16中任一項所述的方法中，其中，將所述模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)根據(jù)其對模型(M)整體解剖幾何的影響而分層設(shè)置。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的方法，其特征在于，所述模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)屬于不同的分層的類。
20.根據(jù)權(quán)利要求19所述的方法，其特征在于，基于模型幾何中的偏差將所述模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)分配到一個分層的類中，其中，當(dāng)有關(guān)的模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)改變一個特定的值時，出現(xiàn)所述偏差。
21.一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，可以直接加載到磁共振斷層造影設(shè)備的可編程的控制裝置的存儲器中，所述控制裝置具有程序編碼裝置，當(dāng)該程序產(chǎn)品在該控制裝置中運行時，可實施根據(jù)權(quán)利要求18至20中任一項所述的方法的所有步驟。
22.一種圖像處理系統(tǒng)(1)，用于對檢查對象的斷層圖像數(shù)據(jù)(D)進(jìn)行分段，以分離出至少一個部分對象，其包括-接口(13)，用于從測量裝置接收所測量的、待分段的斷層圖像數(shù)據(jù)，-目標(biāo)結(jié)構(gòu)確定單元(17)，用于在所述斷面圖像數(shù)據(jù)(D)中確定目標(biāo)結(jié)構(gòu)(Z)，-存儲器裝置(12)，其具有多個對于所述斷面圖像數(shù)據(jù)(D)中的不同目標(biāo)結(jié)構(gòu)(Z)的解剖規(guī)范模型(M)，該模型的幾何形狀可以根據(jù)模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)改變，其中，將所述模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)根據(jù)其對規(guī)范模型(M)的整體解剖幾何的影響而分層設(shè)置，-選擇單元(14)，用于對應(yīng)于待分段的斷面圖像數(shù)據(jù)(D)選擇解剖規(guī)范模型(M)，-匹配單元(15)，用于將所選擇出的規(guī)范模型(M)在多個迭代步驟(S)中與斷面圖像數(shù)據(jù)(D)中的目標(biāo)結(jié)構(gòu)(Z)進(jìn)行匹配，以便實現(xiàn)個性化，其中，隨著迭代步驟(S)數(shù)量的增加，對應(yīng)于可調(diào)整的模型參數(shù)(tx，ty，tz，rx，ry，rz，d12，d34)數(shù)的分層的級提高，-分離單元(16)，用于最后在所述斷面圖像數(shù)據(jù)(D)內(nèi)選擇所有這樣的圖像點，這些圖像點處于個性化的模型(M)或模型部分的輪廓內(nèi)，或者最多與其偏差一個特定的差值。
23.一種醫(yī)療器械，包括根據(jù)權(quán)利要求22所述圖像處理系統(tǒng)(1)，用于對檢查對象的斷層圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行測量。
全文摘要
本發(fā)明涉及對檢查對象的斷層圖像數(shù)據(jù)(D)分段的方法。在斷面圖像數(shù)據(jù)(D)中確定目標(biāo)結(jié)構(gòu)(Z)并選擇一個幾何形狀可根據(jù)模型參數(shù)(t
文檔編號A61B6/03GK1655193SQ20041009836
公開日2005年8月17日 申請日期2004年12月8日 優(yōu)先權(quán)日2003年12月8日
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