專利名稱：實行三維虛擬分割和檢查的系統(tǒng)和方法
技術領域：
本發(fā)明涉及使用設計的和導引的行進技術實行基于容積的三維虛擬分割和檢查的系統(tǒng)和方法。這樣的一個應用是實行虛擬內窺鏡檢查法。
背景技術：
在全世界，結腸癌一直是重要的死因。對癌腫瘤的早期診斷，腫瘤在人體結腸里首先顯示為息肉，可以極大的增加病人痊愈的機會。當前，有兩種通常的方法來診斷病人結腸里的息肉或者其他包塊。第一種方法是結腸鏡檢查手續(xù)，它使用稱為結腸鏡的柔韌的光導纖維通過物理的直腸插入鏡頭來可視的檢查結腸。醫(yī)生可以控制管子來尋找結腸中的異常腫瘤。結腸鏡檢查，盡管是可靠的。但是它不僅相對的花費金錢和時間，并且它對于病人是入侵的不舒服的痛苦過程。
第二診察技術是使用鋇灌腸劑并對結腸進行兩維X射線成像。用鋇灌腸劑覆蓋結腸，進行兩維X射線成像來捕獲結腸成像。然而，鋇灌腸劑不總是提供整個結腸的視圖，需要廣泛的預處理和耐心操作，當實行操作時常常依賴于操作員，其暴露病人到過量的放射線，并且可能沒有結腸鏡檢查靈敏。因為上述通常方法的缺點，需要有一種更可靠，少侵入的方法來檢查結腸。檢查其他人體器官，例如肺，也需要更可靠，耗費少并且病人痛苦少的方法。
應用當前可以獲得的醫(yī)療影像設備，例如計算機X線斷層照片和MRI(磁共振成像)，人體器官的二維(“2D”)可視化，已經被廣泛的用于病情診斷。三維成像可以由通過對掃描機器產生的二維圖像之間進行堆疊和插入得到。器官成像和以三維空間對體積作可視化是有益的，因為它沒有物理的侵入并且減輕了數(shù)據(jù)的操作。然而，為了完全利用從里面虛擬觀察器官的優(yōu)勢，必需適當?shù)膶嵭腥S體積成像的探索。
當觀察環(huán)境的三維(“3D”)體積虛擬成像，必需使用功能模型以探測虛擬空間。一個可能的模型是虛擬照相機，它可以被用作觀察者探測虛擬空間的參考點。在一般3D虛擬環(huán)境中的照相機控制導引已經被研究。提供虛擬空間導向的照相機控制的方法有兩種通常的類型。第一種讓操作員完全控制照相機，它允許操作員控制照相機于不同的位置并且朝向期望的觀察方向。操作員將有效控制照相機。這允許操作員探測感興趣的特定部分而忽略其他部分。然而，在大范圍內對照相機的完全控制將很單調乏味并且很疲勞，并且操作員可能沒有觀察探測開始點和結束點之間的所有重要特征。由于操作員疏忽患者其他很多無法預料的障礙，照相機將很容易在遙遠區(qū)域“丟失”或者“撞”入內壁。
照相機控制的第二技術是設計導引方法，它指定了照相機預定的路徑并且操作員不能改變路徑。這與加入“自動控制”相類似。這允許操作員關注于被觀察的虛擬空間，并且不必擔心進入被檢查環(huán)境的內壁。然而，第二技術沒有給觀察者改變路線或者調查沿行進路徑觀察的感興趣區(qū)域的靈活性。
使用上述兩種導引技術的合成，將實現(xiàn)兩者的優(yōu)點，并最小化它們各自的缺點。應用靈活導引技術于人體器官或者動物器官的檢查，這些器官將表示為虛擬3D空間，便于實行無侵入無痛的徹底檢查。期望的導引技術將進一步允許有靈活性的操作員對3D空間中虛擬器官進行徹底檢查，同時確保平滑路徑和穿過并環(huán)繞器官的徹底檢查。而且期望其可以通過最小化觀察器官所需計算的技術實時顯示器官的探測。期望的技術也同樣可以應用于探測任何虛擬對象。
發(fā)明概述本發(fā)明使用體積可視化技術生成了物體(例如人體器官)的三維可視化成像并且使用導引行進系統(tǒng)探測虛擬圖像，此系統(tǒng)允許操作員沿預定的行進路線前進并且為了確定器官的息肉，囊腫或者其他異常特征，允許偏離預定的路徑，調整位置和觀察角度到成像中感興趣的部分。
用于物體的三維虛擬檢查的本發(fā)明技術包含產生以體積元素的對象的離散表示，確定將被檢查的物體的部分，實行在虛擬對象中的導引行進操作并且在行進中實時顯示虛擬物體。
應用于病人器官的三維虛擬檢查的本發(fā)明技術包含準備需掃描的器官，如果必要，掃描器官并且轉化數(shù)據(jù)為體積元素，確定義將被檢查的器官部分并且在虛擬器官中導引行進并在行進期間實時地顯示虛擬器官。
在實行虛擬檢查中，常常需要觀察特定的物質類型而從圖像中移除其他物質類型。為了實行這個操作，將實行電子凈化圖像的方法，通過轉化圖像數(shù)據(jù)為多個體積元素，每個體積元素有強度值。接著，根據(jù)強度值實行分類操作以劃分體積元素為多個簇。一旦分類，體積元素的至少一個簇可以接著被從圖像數(shù)據(jù)中移除。
分類操作可以通過參考相鄰的體積元素評估成像數(shù)據(jù)的多個體積元素值以確定體積元素鄰近近似值。
還可以通過對簇應用混合概率函數(shù)進行分類，來分類體素，其強度值從多種材料類型的內含物得到。
另一種分類操作包含在至少一個簇上實行特征向量分析的步驟，簇包含感興趣物質的成像數(shù)據(jù)，下一步是實行高等級特征抽取，從不是基本顯示感興趣物質的成像中除去體積元素。
根據(jù)電子凈化圖像方法的方法很適宜應用于成像數(shù)據(jù)表示人體的包含至少一部分結腸的區(qū)域并且感興趣物質是結腸的組織的情況。在結腸成像應用中，移除操作可以移除表示結腸內流體、結腸里殘余糞便、骨頭、和無結腸組織的體積元素。
本發(fā)明的一個目標是使用一種系統(tǒng)和方法實行相對無痛的，不昂貴的并且非侵入的在體內器官檢查，其中被掃描結腸的實際分析可能不需要病人在場而實行。結腸可以被掃描并且實時的可視化或者儲存的數(shù)據(jù)可以隨后被可視化。
本發(fā)明的另一個目標是產生物體(例如器官)的3D體積表示，其中為了提供被成像物體的次表面的分析，物體的區(qū)域可以被一層接一層的剝落。物體(例如器官)表面可以被渲染著色為透明的或者半透明的，為了在物體內壁或者里面觀察進一步的對象。為了檢查對象的特定的橫截面，對象也可被切片。
本發(fā)明的另一個目標是提供在物體(例如器官)的3D體積表示里使用勢場引導行進的系統(tǒng)和方法。
本發(fā)明的另一個目標是計算物體(例如器官)的中心線，以便使用這里所述的剝落層技術虛擬的透過。
本發(fā)明的另一個目標是使用修正的Z緩沖技術以最小量地生成觀察屏幕所需的計算量。
本發(fā)明的另一個目標是分配不透明系數(shù)給顯示的每個體積元素，為了使特定的體積元素透明或者半透明以區(qū)別程度，為了定制被觀察物體的部分的可視化。物體的一部分也可以使用不透明系數(shù)合成。
附圖簡述下面將參考顯示了本發(fā)明較佳實施例的附圖作詳細說明，將使本發(fā)明的進一步的目標、特征和優(yōu)勢更明顯。


圖1是根據(jù)本發(fā)明實行物體(特別是結腸)虛擬檢查的步驟的流程圖。
圖2是實行在虛擬器官里引導行進的“潛水艇”照相機模型的說明。
圖3是用于模仿俯仰和搖擺“潛水艇”照相機的擺的說明。
圖4是說明確定了兩面阻擋壁的測容積的結腸的兩維橫截面圖。
圖5是說明測容積的結腸的兩維橫截面圖，其中結腸的起始和結束端體積元素被選中。
圖6是說明測容積的結腸的兩維橫截面圖，其中示出由阻擋壁和結腸表面所包圍的離散的次體積。
圖7是說明測容積的結腸的兩維橫截面圖，其中結腸被多層剝落。
圖8是測容積的結腸的兩維橫截面圖，其中包含留下的行進路線。
圖9是生成被掃描器官的體積可視化的步驟的流程圖。
圖10是說明被細分成單元的虛擬結腸的說明。
圖11A是被虛擬檢查的器官的圖像說明。
圖11B是當說明圖11A中器官時生成的試探樹圖的圖像說明。
圖11C是當說明圖11A中器官時生成的試探樹圖的進一步圖像說明。
圖12A是將著色的包含有場景中某些單元內的物體的場景圖像說明。
圖12B是當說明圖12A中器官時生成的試探樹圖的圖像說明。
圖12C-12E是當說明圖12A中器官時生成的試探樹圖的圖像說明。
圖13是包含息肉的虛擬結腸的二維表示，其中息肉的層可以被移除。
圖14是根據(jù)本發(fā)明的用于實行人體器官虛擬檢查的系統(tǒng)的圖表。
圖15是說明改進的圖像分割方法的流程圖。
圖16是體素強度對典型腹部CT數(shù)據(jù)組頻率的圖像。
圖17是包含感興趣體素和其被選中的相鄰物體的強度向量結構透視圖。
圖18A是從人體腹部區(qū)域的CT掃描切片的示意圖，主要說明了包含肺的區(qū)域。
圖18B是說明圖18A的圖像切片中肺區(qū)域的鑒定的圖示。
圖18C是說明圖18B中確認的肺體積的移除的圖示。
圖19A是從人體腹部區(qū)域的CT掃描切片的示意圖，主要說明了包含一部分結腸和骨頭的區(qū)域。
圖19B是說明圖19A的圖像切片中結腸和骨頭區(qū)域的鑒定的圖示。
圖19C是說明有被移除骨頭區(qū)域的圖19A的圖像掃描的圖示。
圖20是說明應用紋理到單色圖像數(shù)據(jù)上的方法的流程圖。
詳細說明這里的應用中所述的方法和系統(tǒng)可以被應用到被檢查的任何物體，較佳的實施例是人體器官的檢查，特別是結腸檢查，下面將會說明較佳實施例。結腸是長而曲折的，這使它特別適合于虛擬檢查，節(jié)省了病人的錢，減少了物理探查的不舒服和危險?？梢员粰z查的器官的其他例子包含肺，胃和胃一腸系統(tǒng)的部分，心臟和血管。
圖1說明了使用體積可視化技術實行虛擬結腸鏡檢查的必要步驟。步驟101準備被掃描的結腸，為了醫(yī)生或者特定掃描儀器需要檢查。準備可以包含以“雞尾酒”或者液體清潔結腸，它們在咽下并經過胃后進入結腸。雞尾酒迫使病人排除結腸里的廢物。它的一個替代品是Golytely。而且，在結腸情況下，空氣或者CO2可以被強迫進入結腸，以擴張結腸，便于掃描和檢查。最后是用小管子放入直腸，泵入結腸大約1000cc空氣，用于擴張結腸。依賴于所使用掃描器的類型，有可能需要病人飲用對比物質，例如鋇，以覆蓋任何未擦掉的糞便，區(qū)分結腸里的廢物和結腸本身的壁?？商鎿Q的，虛擬檢查結腸的方法可以先于或者在虛擬檢查時清除虛擬廢物，如本說明書下述。如圖1中虛線所顯示的，步驟101不需要在所有的檢查中實行。
步驟103掃描了將被檢查的器官。掃描器可以是在此領域熟知的設備，例如掃描結腸的螺旋CT掃描器或者例如用氙氣示蹤的掃描肺的Zenita MRI機器。掃描器必需可以在暫停呼吸時間中從身體周圍不同位置獲取多重成像，以產生體積可視化必需的數(shù)據(jù)。單個CT成像的例子可以使用5mm寬度的X射線束，1∶1到2∶1間距，40cm觀察范圍，從結腸的脾臟的彎曲部分的頂端到直腸實行觀察。
表示所述物體的離散數(shù)據(jù)可以除了掃描外的其他方法產生。表示物體的體素數(shù)據(jù)可以通過下述技術從幾何模型中得到美國專利號No.5,038,302，題為“Method of Converting Continuous Three-Dimensional GeometricalRepresentations into Discrete Three-Dimensional voxel-Based System”發(fā)明人Kaufman，發(fā)布時間1991年8月8日，申請時間1988年7月26日，這里列舉作參考。而且，數(shù)據(jù)可以由圖像的計算機模型產生，其可以被轉化成三維體素并且被根據(jù)本發(fā)明探測。這種類型數(shù)據(jù)的一個例子是航天飛機周圍紊流的計算機模擬。
步驟104轉化被掃描圖像為三維體積元素(體素)。在結腸檢查的較佳實施例中，掃描數(shù)據(jù)被重新格式化為5mm厚度的增量為1mm或者2.5mm的切片，每個切片表示512乘512像素的矩陣。依靠掃描的長度生成了大量的2D切片。這套2D切片接著重建成3D體素。掃描器的2D圖像轉化成3D體素的過程可以由掃描器本身實現(xiàn)或者通過單獨的機器，例如有本專業(yè)中熟知的技術(例如，參考美國專利號No.4985,856，題為“Method and Apparatus for Storing，Accessing，and Processing voxel-based Data”發(fā)明人Kaufman等，發(fā)表日1991年1月15日，申請日1988年11月11日；這里引用作參考)的計算機實現(xiàn)。
步驟105允許操作員確定被檢查器官的部分。內科醫(yī)師可能對結腸的特定部分感興趣，例如發(fā)育息肉。內科醫(yī)師可以觀察二維切片整體圖來指出要被檢查的部分。觀察路徑的開始點和結束點可以由內科醫(yī)師/操作員指定。通常的計算機和計算機界面(例如，鍵盤，鼠標或者滾球)可以被用于指定要被檢查的結腸部分。有坐標的網格系統(tǒng)可以被為鍵盤輸入使用或者內科醫(yī)師/操作員可以“點擊”需要的點。如果需要，結腸的整體圖像也可以被觀察。
步驟107實行被檢查虛擬器官的設計或者引導行進操作。實行導引行進操作被定義為沿預定或者自動預定的行進路線導引通過環(huán)境，行進路徑可以被操作員在任何時間調節(jié)。在掃描數(shù)據(jù)被轉化成3D體素，器官的內部必需橫貫選中的開始點到選中的終點。虛擬檢查被模擬成有一微小照相機從虛擬空間穿過，鏡頭向著終點。導引行進技術提供了與照相機一定程度的交互，這樣在沒有操作員交互的情況時，照相機可以自動的行進通過虛擬環(huán)境，并且同時允許必要時由操作員控制照相機。完成導引行進的較佳實施例是使用基于物理的照相機模型，它使用勢場來控制照相機的移動并且將在圖2和圖3中詳細描述。
步驟109，可以與步驟107同時發(fā)生，從照相機模型的視點沿導引行進操作所選中的路徑顯示器官內部。三維顯示可以使用此領域內熟知的技術生成，例如邊界立方體技術。然而，為了生成結腸的實時顯示，需要一種技術來減小顯示虛擬器官所需要的計算量，圖9詳細說明了這個顯示步驟。
圖1中說明的方法也可以應用于同時掃描人體內多個器官。例如，病人可以同時檢查結腸和肺里的癌腫瘤。圖1的方法將被修改為在步驟103掃描所有感興趣區(qū)域并且可以在步驟105選擇被檢查的當前器官。例如，內科醫(yī)生/操作員可以首先選擇結腸來探測并且隨后探測肺。另一方面，兩個特長不同的醫(yī)生可以虛擬探測不同的關于其特長的被掃描器官。步驟109后，將被檢查的下一個器官被選中并且它的部分將被確定和探測。這一直持續(xù)到所有需要被檢測的器官都被處理為止。
與圖1相關的步驟已經被應用于任何可以被體積元素表示的物體的探測。例如，一個建筑結構或者無生命的物體可以以同樣方式被表示并且探測。
圖2說明了一個“潛水艇”照相機控制模型，它在步驟107實行導引行進技術。當導引行進中沒有操作員控制時，默認行進與計劃的行進相似，它自動的指引照相機沿從結腸的一個選擇端到另一個的行進路線。在計劃行進階段，照相機停留在結腸的中心以獲得對結腸表面較好的觀察。當遇到感興趣區(qū)域，使用導引行進的虛擬照相機的操作員可以交互的把照相機放到特定區(qū)域并且指引照相機的移動和角度以詳細的研究感興趣區(qū)域，不需要不自愿的與結腸內壁相撞。操作員可以用標準界面設備例如鍵盤，鼠標或者非標準設備例如滾球來控制照相機。為了在虛擬環(huán)境完全操作照相機，照相機需要有六個自由度。照相機必需可以水平的，垂直的，和Z方向(軸217)移動，還可以在三度自由度(軸219)上旋轉以允許照相機移動或者掃描虛擬環(huán)境的所有邊和角。導引行進照相機模型包含不可延伸的無重桿201，它連接質點x1203和x2205，兩個質點屬于勢場215。勢場是定義為在器官壁上最高，為了使照相機遠離壁。
質點的位置由x1和x2給定，并且它們被假設有相同的質量m。照相機被附在潛水艇x1203的頂端，潛水艇的觀察方向是x2x1方向。由于兩個質點被從下面將定義的勢場V(x)的力，任何摩擦力，和任何模擬外部力影響潛水艇可以在模型塊x中心周圍實行平移和旋轉。x1，x2，x之間的關聯(lián)如下
x＝(x，y，z)r＝(rsinθcosφ，rsinθsinφ，rcosθ)，x1＝x+r，x2＝x-r，(1)其中，r，θ和φ是向量xx1的極坐標。
模型的動能，T，被定義為x1和x2的移動的動能的和T=m2(x.12+x.22)]]>=mx·2+mr·2]]>=m(x·2+y·2+z.2)+mr2(θ.2+φ.2sin2θ).----(2)]]>接著，潛水艇模型運動方程通過使用拉格朗日方程得到ddt(∂T∂qj.)-∂T∂qj=Σi=12(Fi·∂xi∂qj),----(3)]]>其中qj是模型的廣義坐標，并且它們可以被認為是時間t的變量(q1，q2，q3，q4，q5，q6)＝(x，y，z，θ，φ，ψ)＝q(t)，(4)其中ψ表示照相機系統(tǒng)的擺動角，稍后將說明。Fi是稱為廣義力。潛水艇的控制由給x1施加模擬外部力實行，F(xiàn)ext＝(Fx，F(xiàn)y，F(xiàn)z)，并且假定x1和x2是被從勢場的力和摩擦力影響，摩擦力作用方向與每個質點速度方向相反。結果，廣義力由以下等式計算F1=-m▿V(x1)-kx.1+Fezt,]]>F2=-m▿V(x2)-kx.2,----(5)]]>其中k表示系統(tǒng)的摩擦系數(shù)。外力Fext由操作員簡單的在生成圖像中需要的方向207點擊鼠標施加，如圖2所示。照相機模型可以接著以那個方向移動。這允許操作員僅僅通過點擊鼠標來控制照相機至少5個自由度。從等式(2)，(3)和(5)，可以求出潛水艇模型的五個參數(shù)的加速度z..=-12(∂V(x1)∂z+∂V(x2)∂z)-kz.m+Fm2m,]]>y..=-12(∂V(x1)∂y+∂V(x2)∂y)-ky.m+Fy2m,]]>z..=-12(∂V(x1)∂z+∂V(x2)∂z)-kz.m+Fz2m,]]>θ..=φ.2sinθcosθ]]>-12r{cosθ{cosφ(∂V(x1)∂x-∂V(x2)∂x)+sinφ(∂V(x1)∂y-∂V(x2)∂y)}]]>-sinθ(∂V(x1)∂z-∂V(x2)∂z)]]]>-kmθ.+12mr(Fmcosθcosφ+Fycosθsinφ-Fzsinθ),]]>φ..=1sinθ[-2θ.φ.cosθ]]>-12r{-sinφ(∂V(x1)∂x-∂V(x2)∂x)+cosφ(∂V(x1)∂y-∂V(x2)∂y)}]]>-kmφsinθ+12mr(-Fmsinφ+Fycosφ)],----(6)]]>其中 和 表示x的一階導數(shù)和二階導數(shù)，并且 表示勢場在點x的梯度。 的表達式中的 和 的表達式中的 被稱為向心力和Coriolis力，它們與潛水艇的角速度的交換相關。由于模型沒有為潛水艇的剛桿定義的慣量矩，這些項將導致φ的計算數(shù)值偏大。幸運的是，僅當潛水艇模型的角速度很大(這意味著照相機運動的太快)時，這些項才很大。因為照相機運動太快將不能適當?shù)挠^察器官，允許照相機運動很快毫無意義，在我們的實施例中這些項都被最小化以避免偏大的問題。
從等式6的前三個等式，知道如果滿足以下條件，潛水艇不能被外力推動逆向勢場。|▿V(x1)+▿V(x2)|>|Fout|m.]]>由于在我們的實施例中潛水艇的速度和外力Fext有上限，通過在物體邊界指定足夠高的勢場值，將可以保證潛水艇不會撞向物體或者環(huán)境內壁。
如上所述，需要考慮照相機系統(tǒng)的擺動角ψ。一個可能的選擇是允許操作員完全控制角度ψ。然而，盡管操作員可以在模型剛桿周圍自由旋轉照相機，他可能很容易變得失去方向感。較佳的技術假定照相機的上方向與質量m2的擺301相連，如圖3所示，它可以自由的繞潛水艇的剛桿旋轉。擺的方向r2表示為
r2＝r2(cosθcosφsinψ+sinφcosψ，cosθsinφsin-cosφcosψ，-sinθsinψ)。
盡管可以計算擺隨同潛水艇運動的精確運動，但這樣使系統(tǒng)方程太復雜了。從而，假定除了擺動角ψ外所有的廣義坐標承認是常量，并且這樣定義了擺系統(tǒng)的獨立動能為Tp=m22r.22=m2r222ψ2.]]>這簡化了模型的擺動角。假定模型中作用在質點m2的重力為Fg＝m2g＝(m2gx，m2gy，m2gz)可以使用拉格朗日方程計算ψ的加速度為ψ..=1T2{gz(cosθcosφcosψ-sinφsinψ)]]>+gy(cosθsinφcosψ+cosφsinψ)+gz(-sinθcosψ)}-k2m2ψ.----(7)]]>從等式(6)和(7)，廣義坐標q(t)和它的導數(shù) 可以使用泰勒級數(shù)逼近，為q(t+h)=q(t)+hq.(t)+h22q..(t)+O(h2),]]>q.(t+h)=q.(t)+hq..(t)+O(h2),]]>以自由的移動潛水艇。為了平滑潛水艇的移動，時間步長h被選擇為在為平滑移動的最小可能值與減小計算復雜性的最大必要值之間的平衡值。
勢場定義為了保證潛水艇照相機沒有與壁或者其他邊界相撞，通過指定高勢場給邊界，在圖2中潛水艇模型的勢場定義了虛擬器官邊界(壁或者其他東西)。如果照相機模型企圖由操作員移動入高勢能區(qū)域，照相機模型將對這樣做有限制，除非例如操作員想檢測邊界后面的器官或者在息肉里面。在實行虛擬結腸鏡檢查時，勢場值被賦給體積測量結腸數(shù)據(jù)的每片(體積元素)。當在圖1中步驟105特定的感興趣區(qū)域被指定了起始點和終點，被掃描結腸的所選擇區(qū)域里的體素被使用通常的分塊操作標識。結果，勢能值被指定給選中的體積的每個體素，基于下面三個距離值離終點的距離dt(x)，離結腸表面的距離ds(x)和離結腸空間中心線的距離dc(x)。dt(x)使用通常的增長策略計算。離結腸表面的距離ds(x)是使用從表面體素向內增長的傳統(tǒng)技術計算，為了確定dc(x)，首先從體素中提取結腸中心線，并且接著使用傳統(tǒng)的增長的策略從結腸的中心線計算dc(x)。
為了計算由用戶指定的起始點到用戶指定的終點確定的選中結腸區(qū)域的中心線，ds(x)的最大值被定位并且表示為dmax。接著對于感興趣區(qū)域里的每個體素，指定了dmax的代價值-ds(x)。這樣靠近結腸表面的體素有較高的代價值并且靠近中心線的體素有相對較低的代價值。接著，基于代價值指定，本領域熟知的單源最短路徑技術被應用于有效的計算從源點到終點的最小代價路徑。低代價線說明了中心線或者需要被探測的結腸部分的基干。確定中心線的技術是本發(fā)明較適宜的技術。
為了計算感興趣區(qū)域內體素x的勢能值V(x)，應用了下面的等式V(x)=C1dt(x)μ+C2(d0(x)dc(x)+ds(x))-v,----(8)]]>其中C1，C2，μ和v為此目標選擇為常量。為了避免虛擬照相機和虛擬結腸表面的碰撞，所有在結腸外面的點被指定了足夠大的勢能值。勢場的梯度將從而變得很顯著，在運動時潛水艇模型照相機將不會與結腸壁碰撞。
確定結腸里中心線路徑的另一個技術是“剝落層”技術，圖4到圖8顯示了這項技術。
圖4顯示了體積測量結腸的2D橫截面，顯示了結腸的兩側壁401和403。兩個阻擋壁由操作員選擇，以確定結腸中感興趣的部分。在阻擋壁外面什么也看不見。這幫助減小了顯示虛擬表示時的計算量。阻擋壁與側壁確定了被探測結腸包含的的體積外形。
圖5顯示了虛擬檢查行進路徑的兩個端點，起始體積元素501和終點體積元素503。起始點和終點由操作員在圖1中步驟105中選擇。在開始和結束點和結腸壁之間的體素被辨別和標記，如圖6中標為“x”的區(qū)域所顯示的。體素是圖像元素的三維表示。
剝落層技術接著被應用于辨別和標記圖6中的體素。所有體素的最外層(靠近結腸壁)被一步接一步的剝落，直到僅僅剩下一個體素里層。換句話，如果被移除的沒有使在起始體素和結束體素之間路徑的斷開，移除每個遠離中心點的體素。圖7顯示了一定次數(shù)的反復剝落虛擬結腸里體素的過程完成后的及時結果。最靠近結腸壁的體素被移除。圖8顯示了所有的反復剝落操作完成后，照相機模型的沿結腸中心的最終行進路徑。這在結腸中心必然產生了骨干圖，并且此骨干成為照相機模型的行進路徑。
Z-緩沖輔助可見性圖9說明了在器官的虛擬三維體積表示中顯示照相機所見虛擬成像的實時可視性技術。圖9顯示了使用修正Z緩沖的顯示技術，相應于圖1中步驟109?？梢詮恼障鄼C模型觀察的體素的個數(shù)是極大的。除非必需被計算并可視化的元素的整個數(shù)目(或者多邊形)是從被掃描環(huán)境的整套體素中簡化而來，整體計算量使可視化顯示過程在較大內部區(qū)域時很慢。然而，在本發(fā)明中僅僅在結腸表面可見的圖像需要被計算用于顯示。掃描環(huán)境可以被細分為小部分，或者單元。Z緩沖技術接著著色僅僅從照相機可見的那部分單元。Z緩沖技術也被用于三維體素表示。修正Z緩沖的使用減少了需要計算的可視體素數(shù)目并且允許醫(yī)生或者醫(yī)務技師實時的檢查虛擬結腸。
在步驟107從感興趣區(qū)域計算了中心線，當顯示技術被應用時，此感興趣區(qū)域被細分為單元。單元是成為可視單元的集合組。每個單元里的體素將顯示為組。每個單元包含許多入口，通過這些入口可以觀察其他單元。從結腸中選擇的起始點開始并且向終點方向沿中心線1001移動，細分結腸。當沿中心線到達預定的界限距離，接著將結腸分成單元(例如，圖10中的單元1003，1005和1007)。界限距離是基于實行可視化技術的平臺的規(guī)格，并且此平臺可以儲存和處理。單元大小直接與體素的數(shù)目相關，平臺可以儲存和處理此數(shù)目。界限距離的一個例子是5cm，盡管距離可以很不相同。如圖10，每個單元有兩個作為入口的橫截面，便于從單元外面觀察。
圖9中的步驟901確認了所選擇器官里的單元，此單元現(xiàn)在包含照相機。當前單元將與所有其他單元一樣顯示，這些其他單元是從給定的照相機的方向可見的。步驟903建立了從照相機(從確定的入口)潛在可見的單元的等級數(shù)據(jù)的試探樹(樹圖)，下面將會詳細說明。試探樹為每個照相機可能可見的單元包含一個節(jié)點。一些單元可能是透明的，沒有任何成塊主體，這樣在單個方向將可見多個單元。步驟905儲存了單元的體素的子集，子集包含相鄰單元邊緣的交集并且為了更有效的確定哪些單元是可見的，將它們儲存在試探樹的外邊緣。
步驟907檢查試探樹里是否有循環(huán)節(jié)點。當單個單元的兩個或者更多邊緣都與同一附近單元相鄰時，會出現(xiàn)循環(huán)節(jié)點。當單個單元被另一個單元包圍時會出現(xiàn)循環(huán)節(jié)點。如果在試探樹上確認了循環(huán)節(jié)點，方法繼續(xù)到步驟909。如果沒有循環(huán)節(jié)點，流程到步驟911。
步驟909合并兩個單元，使循環(huán)節(jié)點成為一個大節(jié)點。相應的修改了試探樹。這解決了由于循環(huán)節(jié)點引起的兩次觀察同一個單元的問題。在所有確認的循環(huán)節(jié)點上實行此步驟。流程到步驟911。
步驟911接著以最大Z值初始化Z-緩沖。Z值規(guī)定了沿骨干路徑離照相機的距離。接著遍歷樹，首先檢查每個節(jié)點的交集值。如果一個節(jié)點交集被包含，意味著當前入口序列是封閉的(這由Z緩沖檢測確定)，接著停止在樹的當前分枝遍歷。步驟913遍歷每個分枝以檢查節(jié)點是否被包含，并且如果它們沒有被包含就顯示它們。
步驟915接著使用此領域多種已知技術(例如，利用合成的體積著色)之一從步驟913中確認的可見單元里的體積元素建立顯示在操作員屏幕上的圖像。顯示的單元僅僅是那些被確認為潛在可見的。技術限制了單元的數(shù)目，為了實現(xiàn)實時顯示和為了較好性能而相應的增加顯示速度，需要計算這個數(shù)目。現(xiàn)有技術計算所有可能可視數(shù)據(jù)點，無論它們是否實際可視，此技術對于現(xiàn)有技術是一個改進。
圖11A是器官的兩維入口表示，利用導引行進技術探測所述器官，并且該器官需要顯示給操作員。器官1101顯示了兩側壁1102和在路徑中心的物體1105。器官被分成4個單元A 1151，B 1153，C 1155和D 1157。照相機1103朝向單元D 1157并且有由可視向量1107、1108定義的可視區(qū)域，可以確認錐形區(qū)域?？梢詽撛诳梢暤膯卧菃卧狟 1153，C 1155和D 1157。單元C 1155被單元B完全包圍并且這樣組成了一個節(jié)點循環(huán)。
圖11B是從圖11A中生成的試探樹圖的表示。包含照相機的節(jié)點A 1109在樹圖的根部。視線或者視角，它們是沒有被阻擋的可視路徑，引向節(jié)點B1110。節(jié)點B引導可視線到節(jié)點C 1112和節(jié)點D 1114，并且圖中以連接的箭頭表示。在照相機觀察方向的節(jié)點C 1112的視線與節(jié)點B 1110聯(lián)合。節(jié)點C 1112和節(jié)點B 1110將組成圖11C中所示的大節(jié)點B1122。
圖11C顯示了包含照相機并且與節(jié)點B｀1122(包含節(jié)點B和節(jié)點C)相鄰的節(jié)點A 1109和節(jié)點D 1114。節(jié)點A，B｀和D將至少展示一部分給操作員。
圖12A－12E說明了包含有阻擋視線物體的單元的修正Z緩沖的應用。物體可以是在結腸某部分里的廢物。圖12A顯示了有10個潛在單元的虛擬空間，10個單元為A 1251，B 1353，C 1255，D 1257，E 1259，F(xiàn) 1261，G 1263，H 1265，I 1267和J 1269。一些單元包含物體。如果照相機1201位于單元I 1267內并且照相機朝向單元F 1261，如可視向量1203所示。接著根據(jù)圖9中流程圖說明的技術生成試探樹。圖12B顯示了有交集節(jié)點的生成試探樹，用于顯示圖12A中所示的虛擬表示。圖12B中，單元I 1267是樹圖的根節(jié)點，因為它包含照相機1201。節(jié)點I 1211指向節(jié)點F 1213(圖中的箭頭所示)，這因為單元F直接與照相機的視線相連。節(jié)點F 1213指向節(jié)點B 1215和節(jié)點E 1219。節(jié)點B 1215指向節(jié)點A 1217。節(jié)點C 1202完全擋開照相機1201視線，由此它不包含在試探樹圖中。
圖12C顯示了節(jié)點I 1211在顯示給操作員中著色后的試探樹圖。因為節(jié)點I 1211已經被顯示了，接著它離開了試探樹圖，節(jié)點F 1213成為根節(jié)點。圖12D表示節(jié)點F1213現(xiàn)被描色而與節(jié)點I1211相連。接著檢查樹中由箭頭相連的下一級節(jié)點，看它們是否已經被包含(已經被處理)。在此實施例中，從位于單元I 1267中的照相機的所有相交節(jié)點都被包含，這樣節(jié)點B 515(并且從而依賴節(jié)點A)不需要著色用于顯示。
圖12E顯示了被檢查以確定是否包含了其交集的節(jié)點E 515。由于它已經被包含，在圖12A-12E的此例中僅僅著色的節(jié)點是節(jié)點I和F，同時由于節(jié)點A，B和E是不可見的，它們不必要準備其單元被檢查。
圖9中說明的修正Z緩沖技術允許小計算量并且可以應用于由體素或者其他數(shù)據(jù)元素表示的物體，例如多邊形。
圖13顯示沿其一壁有大息肉的結腸的兩維虛擬視圖。圖13顯示將被進一步檢查的所選擇病人結腸部分。視圖顯示了兩結腸壁1301和1303，腫瘤顯示為1305。層1307，1309和1311表示腫瘤的內層。醫(yī)生可以剝落息肉或者腫瘤的層以觀察腫塊里面是否有癌癥的或者其他有害的物質。這個過程將有效的實行虛擬活組織切片檢查而不需要切入組織。一旦體素虛擬地表示結腸，剝落物體的層的過程可以用圖4到8中相關說明方法簡單的實行。腫塊也可以被切片，這樣可以檢查特定的橫截面。在圖13中，可以生成平截面1313，這樣可以檢查腫瘤的多個特定部分。而且，用戶確定的切片1319可以在腫瘤中使用任何方法得到?？梢匀缦滤龅膭兟浠蛘咝薷捏w素1319。
轉移函數(shù)可以在感興趣區(qū)域的每個體素上實行，它可以使物體透明，半透明或者不透明，通過改變表示每個體素的透明度的系數(shù)?；谄涿芏戎付ú煌该飨禂?shù)給每個體素。映射函數(shù)接著轉化密度值為表示其透明度的系數(shù)。掃描體素的高密度將表示壁或者除了簡單開放空間的其他密集物質。操作員或者程序將改變一個體素或者一組體素的不透明系數(shù)以使它們在潛水艇照相機模型中顯示為透明的或者半透明的。例如操作者可以觀察整個腫瘤的內部或外部?；蛘呤挂粋€透明的體素顯現(xiàn)出來如圖9中顯示步驟所不顯示的。物體部分的合成物可以使用此部分體素不透明系數(shù)的加權平均值產生。
如果醫(yī)生想觀察息肉的不同層以尋找癌癥區(qū)域，可以移除息肉1305的外層，現(xiàn)出第一層1307。而且，第一內層1307可以被剝開以觀察第二內層1309。第二內層可以被剝開以觀察第三內層1311，等。醫(yī)生也可以切開息肉1305并且觀察僅僅位于期望部分的那些體素。切片區(qū)域可以完全由用戶確定。
增加不透明系數(shù)也可以使用其他方法用于幫助虛擬系統(tǒng)的探測。如果顯示廢物并且廢物有相同于一定已知范圍內的其他屬性的密度，廢物可以通過在檢測中改變其不透明系數(shù)變成對虛擬照相機透明的。這將允許病人不必在檢查手續(xù)前服清洗劑并且使檢查更快更簡單。根據(jù)實際應用，可類似地使其他物體不顯現(xiàn)。而且，可以通過對比劑接著使用合適的轉移函數(shù)以電子方式加強一些物體，例如息肉。
圖14顯示了使用此說明書所述的技術實行物體(例如人體器官)虛擬檢查的系統(tǒng)。病人1401躺在平臺1402上，同時掃描設備1405掃描包含有被查器官的區(qū)域。掃描設備1405包含掃描部分1403，它可以真實的取得病人的圖像，設備還包含電子部分1406。電子部分1406包含接口1407，中央處理器1409，用于暫時儲存掃描數(shù)據(jù)的內存1411，和第二接口1413用于發(fā)送數(shù)據(jù)到虛擬行進平臺。接口1407和1413可以包含于單個接口元件或者是同一個元件。部分1406中的元件與通常的連接器相連。
在系統(tǒng)1400中，設備1403的掃描部分提供的數(shù)據(jù)被轉移到部分1405用于處理并且內儲存在內存1411中。中央儲存單元1409轉化掃描的2D數(shù)據(jù)成3D體素數(shù)據(jù)并且儲存結果到內存1411的另一個部分。另一方面，轉化后數(shù)據(jù)還可以直接送到接口單元1413以便轉移到虛擬行進終端1416。2D數(shù)據(jù)的轉化可以在從接口1413發(fā)送到后在虛擬行進終端1416中實行。在較佳實施例中，轉化后數(shù)據(jù)通過載體1414傳送到虛擬行進終端1416，為了便于操作員進行虛擬檢查。也可以使用其他傳統(tǒng)的方法(例如儲存數(shù)據(jù)到儲存媒介并且物理的轉移它到終端1416或者使用衛(wèi)星傳送)傳送數(shù)據(jù)。
掃描數(shù)據(jù)可以不被轉化成3D表示直到可視化著色引擎需要它為3D的格式。這節(jié)省了計算過程和儲存空間。
虛擬行進終端1416包含觀察虛擬器官或者其他掃描圖像的屏幕，電子部分1415和接口控制1419例如鍵盤、鼠標或者滾球。電子部分1415包含接口端口1421，中央處理器1423，其他運行終端必要的元件1427和存儲器1425。終端1416中元件與通常的連接器相連。轉化后體素數(shù)據(jù)在接口端口1421中收到并且儲存在存儲器1425里。中央處理器1423接著匯編3D體素為虛擬表示并且運行潛水艇照相機模型以實行虛擬檢查，如圖2和3所述。當潛水艇照相機通過虛擬器官，圖9中所述的可視化技術僅僅計算那些從照相機可以看見的區(qū)域并且將它們顯示在屏幕1417上。也可以在生成表示中使用圖形加速器。操作員可以使用接口設備1419來指示想探測掃描身體的那個部分。界面設備1419還可以用于控制和移動潛水艇照相機，如圖2所述和其相應描述所期望的。終端部分1415可以是Cube-4的專用系統(tǒng)包，一般可以從位于StonyBrook的紐約州立大學計算機科學系得到。
掃描設備1405和終端1416，或者其中部分，可以是同一單元的部分?？梢允褂脝我黄脚_接收掃描圖像數(shù)據(jù)，如果必要轉化它為3D體素并且實行導引行進。
系統(tǒng)1400中一個重要特征是可以稍后檢查虛擬器官而不需要病人在場。而且，虛擬檢查可以在掃描病人的同時進行。掃描數(shù)據(jù)也可以被送到多個終端，這將允許多個醫(yī)生同時的觀察器官內部。這樣位于紐約的醫(yī)生可以與位于加州的醫(yī)生同時觀察器官的同一部分并且討論病案。還可以在不同時間觀察數(shù)據(jù)。兩個或者多個醫(yī)生可以在不同情況實行他們各自的對相同數(shù)據(jù)的檢查。可以使用多個虛擬行進終端觀察同一掃描數(shù)據(jù)。通過離散數(shù)據(jù)組以虛擬器官再現(xiàn)器官，在此領域中有很多好處，例如精確性，費用和數(shù)據(jù)可操作性。
上述的技術可以在虛擬結腸鏡檢查應用中通過使用改進的電子結腸清潔技術進一步提高。改進的電子檢查清潔技術使用改進的腸準備操作，接著圖像分割操作，這樣在計算機X射線斷層造影(CT)或者核磁共振成像(MRI)掃描時留在結腸里的液體和糞便可以檢測到并且從虛擬結腸鏡成像中移除。通過使用這樣的技術，通常的物理清洗結腸，和其相關的不便和不舒服，被最小化或者完全避免。
參考圖15，電子結腸清潔的第一步是腸準備(步驟1510)，它先于實行CT或者核磁共振成像(MRI)掃描操作，并且它企圖使殘留在結腸里的糞便和液體的成像屬性與充氣的結腸內部和結腸壁的成像屬性有極大差別。示例的腸準備操作包含在CT或者MRI掃描前一天服250cc劑量的2.1％W/V的硫酸鋇懸浮液，例如紐約Westbury的E-Z-EM公司生產的。一天三次并且可以隨飯服。硫酸鋇用作增強殘留在結腸中糞便的成像。除了服硫酸鋇，最好在CT或者MRI掃描前一天多喝液體。越桔果汁可以提供較多的腸液體并且最好使用它，盡管也可以喝水。在CT掃描前夜和CT掃描早上，可以服60ml的泛影葡胺甲基葡胺和泛影葡胺鈉溶劑(商品名MD-Gastroview，密蘇里州St.Louis的Mallinckrodt公司生產)以增強結腸液體的成像屬性。可以添加磷酸鈉到溶液中以液體化結腸內的糞便，它提供了更加一致的對結腸液體和殘留糞便的成像屬性的增強。
上述實施例首先的腸準備操作可以避免對通常的結腸清洗規(guī)程的需要，通常它需要在CT掃描前服用一加侖Golytely溶液。
實行CT掃描前，靜脈內注射1ml高增血糖素，(由印第安納州印第安納波利斯的Ely Lily and Company生產)可以控制最小化結腸折疊。接著，使用大約1000cc壓縮氣體(例如CO2或者室內空氣)充氣結腸，可以從直腸管引入。在此，進行通常的CT掃描以獲得結腸區(qū)域的數(shù)據(jù)(步驟1520)。例如，可以使用GE/CTI螺旋方式掃描器以5mm螺旋模式，1.5-2.0∶1間距運行得到數(shù)據(jù)，其中間距是基于病人的高度以已知方法調節(jié)。此操作可以使用120kVp和200-280ma的圖像傳輸協(xié)議?？梢垣@得數(shù)據(jù)并且以1mm厚度切片圖像，在觀察區(qū)域512×512象素的陣列大小(依賴于病人的大小從34cm到40cm不等)重建圖像。這些情況下切片的數(shù)量依賴于病人的高度從300到450不等。成像數(shù)據(jù)被轉化成體積元素或者體素(步驟1530)。
可以用很多方法實行成像分割。在成像分割的一個現(xiàn)有方法中，使用局部鄰接技術根據(jù)相似強度值分類圖像數(shù)據(jù)的體素。在此方法中，獲得的圖像的每個體素參考一組相鄰體素計算。感興趣體素參照中心體素并且有相關強度值。通過比較中心體素的值和它每個鄰接的值建立每個體素的分類指示器。如果鄰接有與中心體素相同的值，分類指示器的值增加。然而，如果鄰接有與中心體素不同的值，分類指示器的值減少。中心體素接著分類為最大指示器值，它指示在局部鄰接中最一致的鄰接。每個分類指示特定的強度范圍，強度范圍反過來表示一個或者多個種類的被成像材料?？梢允褂没旌细怕屎瘮?shù)到得到的近似分類來進一步改進方法。
成像分割的可替換過程是實行下面兩個重要操作低層處理和高層特征抽取。在低層處理時，身體輪廓以外的區(qū)域不作進一步處理并且身體輪廓內的體素根據(jù)很好定義過的強度特征類別進行粗分類。例如，腹部區(qū)域的CT掃描生成了一套數(shù)據(jù)，它往往展示較好定義的強度分布。圖16中的圖像以示例性柱狀圖說明了強度分布，柱狀圖包含四個較好定義的峰值，1602、1604、1606、1608，可以根據(jù)強度閾值分類它們。
腹部CT數(shù)據(jù)組的體素被根據(jù)強度閾值粗分類為四個簇(步驟1540)。例如，簇1可以包含強度小于140的體素。此簇一般對應于充氣結腸內最低密度區(qū)域。簇2可以包含強度值超過2200的體素。這些強度值相應于增強了成像屬性的結腸內糞便和液體和骨頭。簇3包含強度值在大約900到1080范圍里的體素。此強度范圍一般表示軟組織，例如脂肪和肌肉，它們與結腸沒有關聯(lián)。剩下的體素可以接著分組成簇4，它們與結腸壁(包含結腸壁周圍的黏膜和部分體積混合物)和肺組織和軟骨有關聯(lián)。
簇1和3在確定結腸壁中不是特別有用并且從而在虛擬結腸鏡檢查的成像分割過程中不是屬于基本處理。與簇2相關的體素在將糞便和液體隔離開結腸壁中是重要的并且在高層特征抽取操作中進一步處理。低層處理集中于第四簇，它最高可能性相應于結腸組織(步驟1550)。
對于第四簇中的每個體素，使用其本身或者其鄰接生成了一個強度向量。強度向量提供了給定體素的周圍體素的強度改變的指示。用于建立強度向量的鄰接體素的數(shù)目不是關鍵的，但是包含處理代價和精確性之間的權衡。例如，一個簡單的體素強度向量可以用七(7)個體素建立，它包含了感興趣的體素，它的前鄰接和后鄰接，它的左鄰接和右鄰接和它的頂鄰接和底鄰接，在三維正交基中所有圍繞著感興趣體素的體素。圖17是說明示例性強度向量以25個體素強度向量模式的透視圖，它包含選中體素1702和體素1702的第一、第二和第三次序鄰接。選中的體素1702是此模型的中心點并且被看做是固定的體素。體素的平切片，在固定體素所在平面包含12個鄰接，稱為固定切片1704。在固定切片的鄰接平面上是兩個最近的切片1706，各有5個體素。鄰接第一最近切片1706的是兩個第二最近切片1708，各有一單個體素。第四簇里每個體素的強度向量集合稱為局部向量序列。
因為腹部圖像的數(shù)據(jù)組包含多于300個切片圖像，每個為512×512的體素陣列，并且每個體素與25個體素局部向量相關，期望在局部向量序列上實行特征分析(步驟1570)以減少計算負擔。一個這樣的特征分析是主要成分分析(PCA)，它可以應用于局部向量序列以確定簇4中體素的特征向量序列和正交變換矩陣的維數(shù)。
已經了解，CT圖像強度的柱狀圖(圖16)趨向對于特定掃描器，給定等量準備和掃描參數(shù)，從病人到病人都是不變的。依賴于此觀察，可以建立正交變換矩陣，它是一個利用在相似條件下使用相同掃描器得到的許多套試驗數(shù)據(jù)預定的矩陣。從此數(shù)據(jù)，變換矩陣，例如Karlhunen-Loeve(K-L)變換，可以以已知的方法產生。變換矩陣應用于局部向量序列以產生特征向量序列。一旦在特征向量空間范圍，向量量化技術可以用于分類特征向量序列。
可以使用一個解析的自適應算法來分類特征向量。定義此算法中，設置{Xi∈R4i＝1，2，3，…，N}為特征向量序列，其中N是特征向量的數(shù)目；K表示分類的最大數(shù)目；T是適用于數(shù)據(jù)組的門限。對于每個類，通過算法生成的表示元素。設ak為類k的一個表示元素并且nk是那個類中特征向量的個數(shù)。
算法的提綱是1.Set n1＝1；a1＝x1；k＝1；2.獲得類數(shù)目和類參數(shù)(ak，nk)for(i＝1；i＜N；i++)for(j＝1；j＜k；j++)計算 dj＝dist(Xi，aj)；end forindex＝arc min dj；if((dindex＜T)jor(K＝K)更新類參數(shù)aindex=1nindez+1×(nindez·aindex+Xi);]]>nidex＝nindex+1;
end if
else生成新類ak+1＝Xi；nk+1＝1；K＝K+1；end elseend for3.根據(jù)最靠近鄰接原則給每個特征向量標號for(i＝1；i＜N；i++)for(j＝1；j＜K；j++)計算 dj＝dist(Xi，aj)；end forindex＝arc min dj；給體素i標號類indexend for在此算法中，dist(x，y)是向量x和y之間的歐氏距離，并且arc min dj給定整數(shù)j，它體現(xiàn)dj的最小值。
上述算法僅僅依賴參數(shù)T和K。然而，K的值關于每個體素中分類的數(shù)目，它不是關鍵的并且可以被設置成常量，例如K＝18。然而，T是向量相似門限，極大的影響分類結果。如果T的選擇值太大，將僅僅只生成一個單類。另一方面，如果T的值太小，結果類將顯示不需要的冗余。通過設置T的值與特征向量序列的最大組件偏差相等，得到最大數(shù)量的不同的分類。
初始分類過程的結果是，選中簇的每個體素被指定到一個分類(步驟1570)。在虛擬結腸鏡檢查的實施例中，在簇4中有很多類。這樣，下一個任務是確定簇4中幾個類中哪個相應于結腸壁。特征向量的第一坐標，它是顯示最高偏差的特征向量的坐標，它反映了3D局部體素強度平均信息。特征向量剩下的坐標包含局部鄰接里方向強度改變信息。因為結腸內壁體素一般很接近簇1的氣體體素，可以通過從典型CT數(shù)據(jù)組的典型結腸壁強度中所選的數(shù)據(jù)采樣粗分辨結腸壁體素選擇物來確定門限間隔。為每個特殊成像協(xié)議和設備選擇了特殊的門限值。門限間隔可被應用于所有的CT數(shù)據(jù)組(用相同的機器，使用相同的成像協(xié)議獲得)。如果表示元素的第一坐標位于門限間隔內，相應的類被認為結腸壁類并且那個類中的所有體素被標為結腸壁類似的體素。
每個結腸壁類似的體素是結腸壁體素的候選物。不是結腸壁有三個可能情況。第一情況關于靠近結腸內糞便/液體的體素。第二種情況當體素位于肺組織區(qū)域內時出現(xiàn)。第三種情況表示粘膜體素。接著很清楚，低層分類帶來一定的分類不確定性。低層分類不確定性的原因不同。例如，由包含多種材料類型(例如液體和結腸壁)的體素引起的部分體積影響導致第一種不確定。第二和第三中不確定是因為部分體素影響和CT圖像的低對比度。為了解決這些不確定，需要額外信息。這樣，基于CT圖像的先驗解剖知識，本方法應用高層特征抽取過程以進一步將結腸壁候選物從其他結腸壁相似體素中分出(步驟1580)。
高層特征抽取過程的初始步驟是從低層分類結果中消除肺組織區(qū)域。圖18A是示例性的切片圖像，清楚的說明了肺區(qū)域1802。肺區(qū)域1802可以辨認為被結腸壁類似體素包圍的一般連續(xù)三維體積，如圖18B中所示。有此特征，可以使用區(qū)域增長策略辨認肺區(qū)域。此技術的第一步是尋找增長區(qū)域中的種子體素。較佳的，實行CT成像掃描的操作員設置成像區(qū)域，這樣CT掃描的最頂端切片將不包含任何結腸體素。在肺的內部應該充入空氣，低層分類通過簡單選擇空氣體素提供了種子。一旦確定了圖18的肺區(qū)域輪廓，可以從圖像切片中移除肺體積(圖18C)。
實行高層特征抽取的下一步是將骨頭體素從簇2中增強了成像屬性的糞便/液體體素中分開。骨頭組織體素1902一般離結腸壁較遠并且位于結腸體積外。相反的，殘留糞便1906和液體1904包圍在結腸體積里。合并先驗的近似信息和從低層分類過程得到的結腸壁信息，生成了粗略的結腸壁體積。被多個預定數(shù)目(例如，3個)的體素單元從結腸壁和結腸體積外面的分割的任何體素，將標為骨頭并且接著從圖像中除去。簇2中剩下的體素可以被假定為表示結腸體積里的糞便和液體(參考圖19A-C)。
結腸體積中的標為糞便1906和液體1904的體素可以從圖像中移除以生成清潔過的結腸內腔和結腸壁圖像。一般的，有兩種糞便/液體區(qū)域。一個區(qū)域類型是附著在結腸壁上的小塊殘留糞便1906區(qū)域。另一個區(qū)域類型是大體積的液體1904，它們集合在盆狀的結腸褶皺里(參考圖19A-C)。
附著的殘留糞便區(qū)域1906可以被確認并且移除，因為它們位于低層分類過程產生的大體結腸體積內部。在盆狀的結腸褶皺里的液體1906有一水平的表面1908，因為重力的影響。表面上通常是氣體區(qū)域，它顯示了相對于液體強度非常高的對比度。這樣，液體區(qū)域的表面界面可以簡單的標記。
使用區(qū)域增長策略，附著糞便區(qū)域1906的輪廓可以被畫出，并且遠離結腸壁體積的部分可以被移除。相似的，液體區(qū)域1904的輪廓也可以被畫出。在消去水平表面1908后，結腸壁輪廓也可以展現(xiàn)并且可以得到清潔過的結腸壁。
很難將粘膜體素和結腸壁體素分開。即使上述三維處理可以移除一些粘膜體素，但移除所有的粘膜體素很困難。在光學結腸鏡檢查中，醫(yī)生直接的檢查結腸粘膜并且基于粘膜的顏色和紋理尋找身體病變。在虛擬結腸鏡檢查中，結腸壁上的多數(shù)粘膜體素可以不理，以保留更多的信息。這多三維體素著色是很有用的。
從分割的結腸壁體積，結腸內表面，結腸外表面和結腸壁本身可以以虛擬物體抽取和觀察。在結腸外壁可以和結腸內壁一樣檢查時，這相對于傳統(tǒng)的光學結腸鏡檢查提供了很大優(yōu)勢。而且，結腸壁和結腸內腔可以分別從切片獲得。
因為結腸基本先于成像排空，通常遇到的問題是結腸內腔在許多地方塌陷。盡管用壓縮氣體(例如空氣或者CO2)膨脹結腸，減少了塌陷區(qū)域的產生頻率，但還是出現(xiàn)塌陷區(qū)域。在實行虛擬結腸鏡檢查中，很希望自動的維持通過塌陷區(qū)域的行進路徑并且還希望使用掃描圖像數(shù)據(jù)以至少部分的在塌陷區(qū)域重新生成結腸內腔。上述的成像分割方法有效的導出結腸外壁和結腸內壁，這信息可以用于增強生成通過塌陷區(qū)域的行進路徑。
在延伸通過結腸塌陷區(qū)域或者擴張結腸塌陷區(qū)域的行進路徑中，第一步是診察塌陷區(qū)域。在結腸壁外周圍得圖像數(shù)據(jù)灰度值比結腸壁本身里面的灰度值改變得快得多，在其他區(qū)域例如脂肪，肌肉和其他類型的組織中也一樣，利用這種規(guī)則，可以使用熵分析來診察結腸圖像區(qū)域。
灰度值改變程度，例如沿中心線，可以由熵值表示或者測量。為了計算熵值，選擇了結腸壁外表面的體素。從上述的成像分割技術確定了這些點。一個5×5×5的立方窗口應用于這些象素，以感興趣象素為中心。在計算熵值前，稍小的窗口(3×3×3)可以應用到感興趣象素，為了從成像數(shù)據(jù)中過濾噪聲。所選擇的關于象素的窗口的熵值可以由下等式確定E=Σic(i)ln(c(i))]]>其中E是熵并且C(i)是灰度值為i(i＝0，1，2，…，255)的窗口中點的數(shù)目。計算得到的每個窗口的熵值接著與預定的門限值比較。對于空氣區(qū)域，當與組織區(qū)域比較時，熵值將很低。從而，沿結腸內腔中心線，當熵值增加并且超過預定的門限值，顯示了塌陷區(qū)域。門限的確切值并不關鍵并且將部分依賴成像協(xié)議和特定成像設備。
一旦診察到塌陷區(qū)域，以前確定的中心線行進路徑可以通過一個體素寬的行進線穿過塌陷區(qū)域中心延伸通過這些區(qū)域。
除了自動延續(xù)虛擬照相機通過結腸內腔的行進路線，通過使用物理建模技術，結腸塌陷區(qū)域可以虛擬的張開，可以產生結腸壁的物理屬性的模型。從此模型，估計了拉格朗日等式中的運動參數(shù)，物質密度，阻尼密度，拉伸系數(shù)和屈服系數(shù)。接著，根據(jù)結腸的彈性屬性，用公式表達了擴張力模型(即，泵入結腸的氣體或者液體，例如空氣)并且應用，如拉格朗日等式所定義的，這樣結腸成像的塌陷區(qū)域被還原成自然形狀。
為了模擬結腸，可以在結腸內腔的塌陷區(qū)域或者障礙區(qū)域使用有限元模型。這可以通過將元素以規(guī)則的網格狀分布，例如一個8體素小長方塊，接著使用傳統(tǒng)的體積著色技術?？商鎿Q的，不規(guī)則體積表示方法，例如四面體可以應用于塌陷區(qū)域。
在應用外力(空氣泵入)模型到結腸模型中，首先確定的外力的大小以便合適的分割塌陷結腸壁區(qū)域.?？梢允褂萌S增長模型以平行方式描繪結腸壁內表面和結腸壁外表面。從塌陷區(qū)域的起始點到增長源點，標記各自表面，并且力模型被用于擴張表面到自然方式。外表面和內表面之間的區(qū)域，即結腸壁，分類為共享區(qū)域。外部排斥力力模型應用于這些共享區(qū)域以分割并且擴張塌陷結腸壁部分到自然狀態(tài)。
為了更清楚的可視化虛擬物體(例如虛擬檢查中的結腸)的特征，提供物體以不同紋理著色是很有利的。可以光學結腸鏡檢查中顯示的色彩圖像中觀察到的這些紋理，常常在CT圖像數(shù)據(jù)提供的黑色和白色的灰度圖像中丟失。從而在虛擬檢查中需要紋理成像的系統(tǒng)和方法。
圖20是說明生成有紋理成分的虛擬物體的現(xiàn)有方法的流程圖。此方法的目的是根據(jù)灰度單色CT圖像將光學結腸鏡檢查得到的紋理轉換為紅綠藍(RGB)色彩空間，如從人體中看到的，以生成虛擬物體。用傳統(tǒng)的數(shù)字成像獲得技術得到光學結腸鏡檢查圖像，例如數(shù)字“畫面強取者”1429從照相機(例如視頻照相機)接收模擬光學圖像，并且轉化圖像為數(shù)字數(shù)據(jù)，此數(shù)字數(shù)據(jù)可以通過接口端口1431(圖14)提供給CPU 1423。此過程的第一步是分割CT成像數(shù)據(jù)(步驟2010)。上述的圖像分割技術可以應用于在灰度圖像中選擇強度門限以歸類CT圖像數(shù)據(jù)為不同的組織類型，例如骨頭，結腸壁組織，空氣，或者其他。
除了在CT圖像數(shù)據(jù)上實現(xiàn)成像分割，也需要從光學圖像數(shù)據(jù)中抽取光學圖像的紋理特征(步驟2020)。為此，可以應用高斯濾鏡到光學圖像數(shù)據(jù)，接著二次采樣以分解數(shù)據(jù)為多解金字塔，之后。也可以應用拉普拉斯濾鏡和可控的濾鏡到多解金字塔以獲得有方向和無方向數(shù)據(jù)特征。此方法在抽取和獲得紋理特征方面有效，實施此方法需要大量的內存和運算處理能力。
從光學圖像中抽取紋理特征的另一個方法是利用小波變換。然而，小波變換一般計算方面有效率，通常的小波變換限于僅僅捕獲方向平行于軸的特征并且不能直接應用于感興趣區(qū)域。為了克服這些限制，可以使用無分割濾鏡。例如，可以應用上升計劃以在任何維數(shù)建立小波變換的濾鏡組，使用以下兩步，預報和更新方法?？梢允褂枚嗑S多項式插值的Boor-Rom算法合成這樣的濾鏡組。
從光學圖像數(shù)據(jù)中抽取紋理特征后，必需生成模型以描述這些特征(步驟2030)。這是可行的，例如，使用基于估計和操作可歸因于自然紋理的非高斯熵分布的無參數(shù)多標度統(tǒng)計模型。
一旦從光學圖像數(shù)據(jù)生成了紋理模型，必需實行紋理匹配以將這些模型與分割的CT圖像數(shù)據(jù)相關(步驟2050)。在紋理是連續(xù)的CT成像數(shù)據(jù)區(qū)域，匹配紋理分類簡單。然而，在兩個或者多個紋理區(qū)域的邊界區(qū)域，處理較復雜。邊界區(qū)域周圍的CT數(shù)據(jù)分割常常導致失真數(shù)據(jù)，即結果反映了從每個物質或者組織的紋理百分比并且依賴每個的不同加權而不同。加權百分比可以應用來調節(jié)匹配準則的重要性。
在無參數(shù)多標度統(tǒng)計模型的情況時，交叉熵或者Kullback-Leiber發(fā)散算法可以應用于測量邊界區(qū)域里不同紋理的分布。
在紋理匹配后，在CT圖像數(shù)據(jù)上實行紋理合成(步驟2050)。通過融合從光學圖像數(shù)據(jù)得到的紋理到CT圖像數(shù)據(jù)里。對于等方性紋理模型，例如骨頭所呈現(xiàn)的，可以直接從光學數(shù)據(jù)到分割的CT圖像數(shù)據(jù)采樣紋理。對于非等方性紋理，例如結腸粘膜，適宜使用多解采樣過程。在此過程，使用對同種和異種區(qū)域的選擇性再采樣。
除了增強成像，上述技術可以形成實行被檢查區(qū)域的虛擬電子活組織切片檢查的系統(tǒng)基礎，可以實行靈活的并且無入侵的活組織切片檢查。體積著色技術應用預定的轉換函數(shù)以映射不同范圍的原始體積數(shù)據(jù)采樣值為不同顏色和不透明度。一旦在虛擬檢查中診察到懷疑區(qū)域，醫(yī)生可以交互的改變在體積著色過程中使用的變換函數(shù)，這樣被觀察的壁變得基本透明并且可以觀察內部區(qū)域。
除了實行虛擬活組織切片檢查，本系統(tǒng)和方法可以延伸為實行自動息肉診察。例如，在結腸里出現(xiàn)的息肉，一般是從結腸壁延伸的小凸起象小山的結構。這個幾何結構與結腸褶皺不同。這樣，可以使用不同的幾何模型來診察結腸壁上如此的息肉。
結腸內腔的表面可以使用C-2平滑表面模型表示。在此模型中，表面上的每個體素有相關于有高斯曲率的幾何特征。稱為高斯曲率領域。表面上的凸起，可能預示息肉，有高斯曲率領域獨特的局部特征。相應的，通過尋找特定表面局部特征的高斯曲率領域，可以診察息肉。
通過應用如圖14所述的系統(tǒng)，使用控制CPU1409和CPU1423運行的合適軟件，可以實行前述的每個方法。
前面僅僅說明了本發(fā)明的主要部分。應該認識到，本領域技術熟練人員將可以具體實施本發(fā)明的主要部分，并且盡管這里沒有明確顯示或者說明，在由本發(fā)明權利要求書所限定的本發(fā)明的精神和范圍內，可以設計許多系統(tǒng)、設備和方法。
例如，這里所述的方法和系統(tǒng)可以應用于虛擬檢查動物，魚類或者無生命物體。除了在醫(yī)療領域使用，本技術應用可以應用于檢查不能被打開的封裝物體的內容。此技術還可以被用于建筑結構內，例如建筑物或者洞穴并且可以使操作員可以在結構里導引行進。
權利要求
1.一種電子凈化從圖像數(shù)據(jù)形成的虛擬物體的方法，其特征在于，包含轉化圖像數(shù)據(jù)為多個形成虛擬物體的體積元素，每個所述體積元素有一強度值；根據(jù)體積元素的強度值，將所述體積元素分類為多個簇；以及從所述虛擬物體移除至少一簇體積元素。
2.如權利要求1所述的電子凈化虛擬體的方法，其特征在于，分類操作還包括參考多個相鄰的體積元素評估圖像數(shù)據(jù)的多個體積元素以確定體積元素的鄰接相似性值。
3.如權利要求2所述的電子凈化虛擬體的方法，其特征在于，根據(jù)體積元素的相似性值將簇分類。
4.如權利要求2所述的電子凈化虛擬體的方法，其特征在于，對簇應用混合概率函數(shù)從而對簇進一步分類，用于分類其強度值從包含不止一個材料類型的物體中得到的體素。
5.如權利要求1所述的電子凈化虛擬體的方法，其特征在于，分類操作還包括在至少一個簇上實行特征向量分析，所述簇包含感興趣材料的圖像數(shù)據(jù)；以及實行高層特征抽取以從虛擬物體移除實質上不表示感興趣材料的體積元素。
6.如權利要求5所述的電子凈化虛擬體的方法，其特征在于，圖像數(shù)據(jù)表示至少包含一部分結腸的人體區(qū)域并且所述感興趣材料是結腸組織。
7.如權利要求1所述的電子凈化虛擬體的方法，其特征在于，圖像數(shù)據(jù)表示至少包含一部分結腸的人體區(qū)域。
8.如權利要求7所述的電子凈化虛擬體的方法，其特征在于，移除操作移除了表示結腸內液體、結腸內殘留糞便、骨頭和非結腸組織中至少一種的體積元素。
9.一種為虛擬結腸鏡檢查準備圖像數(shù)據(jù)的方法，其特征在于包含獲得包含至少一部分結腸的圖像數(shù)據(jù)組；轉化所述數(shù)據(jù)組為多個體積元素，每個所述體積元素有一強度值；根據(jù)其強度值將所述體積元素分類為多個簇，每個所述簇表示至少一接近結腸的材料；以及從所述圖像數(shù)據(jù)組移除至少一簇體積元素。
10.如權利要求9所述的為虛擬結腸鏡檢查準備圖像數(shù)據(jù)的方法，其特征在于還包含，在獲得操作前增強殘留在結腸內液體和糞便的體積元素的強度值。
11.如權利要求10所述的實行虛擬結腸鏡檢查的方法，其特征在于，所述增強操作包含步驟病人服用物質以增強結腸內糞便和液體的圖像強度。
12.如權利要求11所述的實行虛擬結腸鏡檢查的方法，其特征在于，所述服用步驟包含服用硫酸鋇、泛影酸鹽甲基葡胺和泛影酸鈉溶液中至少一種。
13.如權利要求10所述的實行虛擬結腸鏡檢查的方法，其特征在于，至少一種接近結腸的材料包含結腸壁組織，和骨頭、液體、糞便和非結腸物質中至少一種。
14.如權利要求13所述的實行虛擬結腸鏡檢查的方法，其特征在于，多個簇中的一個包含強度加強過的表示液體和糞便的體積元素，并且在移除操作中將此簇移除。
15.如權利要求9所述的實行虛擬結腸鏡檢查的方法，其特征在于，多個簇中的一個包含結腸壁和其他類似結腸壁物質的體積元素并且在此簇上實行進一步分類操作以確定結腸壁的體積元素。
16.如權利要求15所述的實行虛擬結腸鏡檢查的方法，其特征在于，還包含確認結腸內部；生成中心線以導引行進通過結腸內部；診察結腸內部塌陷區(qū)域；并且延伸中心線通過塌陷區(qū)域。
17.如權利要求16所述的實行虛擬結腸鏡檢查的方法，其特征在于，計算接近中心線強度值的熵值并且診察操作包含確認至少一個超過閾值的熵值。
18.如權利要求17所述的實行虛擬結腸鏡檢查的方法，其特征在于，還包含根據(jù)結腸壁屬性虛擬擴張診察到的結腸塌陷區(qū)域。
19.一種映射從至少一個光學圖像得到的光學紋理屬性到獲得的單色數(shù)據(jù)組的方法，其特征在于，包含分割獲得的單色數(shù)據(jù)組為多個表示多種紋理的分類；分割光學圖像為多個表示第二多種紋理的顏色分類；生成多個顏色分類的紋理模型；匹配紋理模型到多個單色成像數(shù)據(jù)分類；以及應用紋理模型到單色成像數(shù)據(jù)。
20.一種包含圖像切片特征的成像系統(tǒng)，其特征在于，包含用于獲得圖像數(shù)據(jù)的成像掃描器；處理器，所述處理器轉化圖像數(shù)據(jù)為形成體積元素數(shù)據(jù)組的多個體積元素，每個所述體積元素有一強度值，處理器對體積元素數(shù)據(jù)組實行成像分割操作，所述操作包含根據(jù)其強度值將所述體積元素分類為多個簇并且從所述圖像數(shù)據(jù)移除至少一簇體積元素；和與處理器耦合的顯示單元，用于顯示至少一簇體積元素被移除的圖像數(shù)據(jù)的表示。
21.如權利要求20所述的成像系統(tǒng)，其特征在于，處理器實行的分類操作還包括參考多個相鄰的體積元素評估圖像數(shù)據(jù)的體積元素以確定體積元素的鄰接相似性值。
22.如權利要求21所述的成像系統(tǒng)，其特征在于，處理器實行的分類操作根據(jù)體積元素的相似性值將簇分類。
23.如權利要求20所述的成像系統(tǒng)，其特征在于，處理器實行的分類操作包含，應用混合概率算法對簇進一步分類，用于分類其強度值從包含多個材料類型的內含物中得到的體素。
24.如權利要求20所述的成像系統(tǒng)，其特征在于，處理器實行的分類操作還包含在至少一個簇上實行特征向量分析，所述簇包含感興趣材料的圖像數(shù)據(jù)；和實行高層特征抽取以從圖像中移除基本上不表示感興趣材料的體積元素。
25.如權利要求24所述的成像系統(tǒng)，其特征在于，成像掃描器適用于獲得至少包含一部分結腸的人體的圖像數(shù)據(jù)并且所述感興趣材料是結腸組織。
26.如權利要求20所述的成像系統(tǒng)，其特征在于，成像掃描器適用于獲得至少包含一部分結腸的人體區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)。
27.如權利要求20所述的成像系統(tǒng)，其特征在于，處理器實行的分類操作從表示結腸內液體、結腸內殘留糞便、骨頭和非結腸組織中至少一種的體積元素數(shù)據(jù)組中移除體積元素。
28.一種映射從至少一個光學圖像得到的光學紋理屬性到獲得的單色數(shù)據(jù)組的成像系統(tǒng)，其特征在于，包含用于獲得單色數(shù)據(jù)組的成像掃描器；處理器，所述處理器分割獲得的單色數(shù)據(jù)組為多個表示多種紋理的分類，分割光學圖像為多個表示第二多種紋理的顏色分類，生成多個顏色分類的紋理模型，匹配紋理模型到多個單色圖像數(shù)據(jù)分類；并且應用紋理模型到單色成像數(shù)據(jù)；和與處理器耦合的顯示單元，用于顯示應用了紋理模型的圖像數(shù)據(jù)的表示。
29.如權利要求28所述的映射光學紋理屬性的成像系統(tǒng)，其特征在于，所述成像掃描器是計算機X射線斷層造影掃描器。
30.如權利要求28所述的映射光學紋理屬性的成像系統(tǒng)，其特征在于，所述掃描器是核磁共振成像掃描器。
31.如權利要求28所述的映射光學紋理屬性的成像系統(tǒng)，其特征在于，所述應用了紋理模型的圖像數(shù)據(jù)是被成像物體的顏色表示。
32.一種實行虛擬結腸鏡檢查的系統(tǒng)，其特征在于包含用于獲得結腸的圖像數(shù)據(jù)的成像掃描器；一個處理器，所述處理器接收圖像數(shù)據(jù)并且確認結腸內部，生成中心線以導引行進通過結腸內部，診察結腸內部塌陷區(qū)域，并且延伸中心線通過塌陷區(qū)域；與處理器耦合的顯示單元，用于顯示結腸的表示。
33.如權利要求32所述的實行虛擬結腸鏡檢查的系統(tǒng)，其特征在于，所述處理器通過計算接近中心線的圖像數(shù)據(jù)強度值的熵值并且確認至少一個超過閾值的熵值來診察塌陷區(qū)域。
34.如權利要求32所述的實行虛擬結腸鏡檢查的系統(tǒng)，其特征在于，所述處理器根據(jù)結腸壁屬性虛擬擴張診察到的結腸塌陷區(qū)域。
全文摘要
一種利用體積可視化技術生成物體(例如器官)三維虛擬圖像并且利用導引行進系統(tǒng)探測圖像的系統(tǒng)和方法,為了例如診察可視化器官中的息肉,囊腫或者其他異常特征,它允許操作員沿行進路徑觀察并且可以調整視線到感興趣圖像的特定部分。也可以在確定的可視化物體里腫瘤或者塊上實行電子活組織切片檢查。可以通過電子方式從結腸成像中移除殘留糞便、液體或者非結腸組織,并通過實行腸準備接著圖像分割操作,以增強虛擬結腸鏡檢查。還有一種利用成像分割結果虛擬的擴張了結腸塌陷區(qū)域的方法。
文檔編號G06T15/40GK1352781SQ00807638
公開日2002年6月5日 申請日期2000年3月17日 優(yōu)先權日1999年3月18日
發(fā)明者A·E·考夫曼, 梁正榮, M·R·韋克斯, 宛銘, 陳冬青 申請人:紐約州立大學研究基金會