CN100359534C - 多维结构分析 - Google Patents

Abstract

提供了一种从各个预定投影方向的二维数据集中分析包含管状结构的多维结构的方法。在两个单独的初始二维数据集和另一个二维数据集中，识别出管状结构的一对相应的初始投影中心点。在所述初始二维数据集以及各个投影中心点附近的所述另一个二维数据集中，识别出管状结构的投影边缘。从该投影边缘以及预定投影方向中，导出在管状结构中心点三维空间位置的管状结构局部尺寸。

Description

多维结构分析

技术领域

本发明涉及从二维数据集分析包含管状结构的多维结构的方法。

背景技术

这种分析方法已知源于S.James Chen及John D.Carroll在IEEE Tr.Med.Imag.19(2000)318-336的论文“冠状动脉树的3D重建以最优化脉管图像的可视性”(3D reconstruction ofcoronary arterial tree to optimize angiographicvisualisation)。

已知方法涉及从二维数据集以X射线血管造影片序列的形式重构三维冠状动脉树。通过向待检查病人注入造影剂并把源于X射线源的X射线穿过病人，从而制成这种血管造影片。该已知方法使用了在相对于病人的X射线源的各个方向或视角处的两个标准X射线造影片摄影图像序列的采集。识别与心脏相应状态关联的一对摄影图像。这对被识别的相应摄影图像作为初始二维数据集。根据该相应对的各个摄影图像，构造出由数学分级图形表示的血管分层结构。随后构建表示相应摄影图像的对视角之间的空间关系特征的转换。在分级图形中给定2D分支点组的情况下，这种转换被计算为3D分支点的最优估计。在给定多组2D分支点时，获得该最优估计作为3D分支点的最小误差平方。特别地，具有载有X射线源和图像增强器的可移动台架的X射线检测设备器使用了该已知方法。台架的成角(augulation)决定摄影图像的取向。在X射线检测设备器中记录台架成角的不准确值。台架成角的记录值被用作从分级图形中计算出的转换的初始估计。

发明内容

本发明的一个目标在于，提供一种包括管状结构的多维结构的分析方法，该方法能提供管状结构局部尺寸的更准确的结果。

根据本发明，通过一种从各个预定投影方向的二维数据集中分析多维结构(包括管状结构)的方法来实现该目标，该方法包括下述步骤：

-在两个各自的初始二维数据集中，识别出管状结构的至少一对相应初始投影中心点；

-在至少另一个二维数据集中，识别出与所述初始投影中心点对应的至少另一个投影中心点；

-导出与所述一对相应初始投影中心点和所述另一个投影中心点对应的管状结构中心点的三维空间位置；

-在各个投影中心点附近识别所述初始二维数据集以及所述另一个二维数据集中的管状结构的投影边缘；以及

-从所述投影边缘以及预定投影方向中，导出在管状结构中心点三维空间位置的管状结构局部尺寸。

本发明是基于一组用于预定投影方向的二维数据集。特别地，这些二维数据集形成为各个预定投影方向的数字化的X射线图像。投影方向预先定义，因为X射线投影图像是由具有X射线源和X射线检测设备器的预校准定向的X射线检测设备器产生的。国际专利申请EP01/12743(PHNL000587)中描述了这种预校准X射线检测设备器。

根据本发明，在两个初始二维数据集中存在被识别的相应管状结构的初始投影中心点。这些投影中心点是关联的，表现在它们对应于多维数据集中管状结构的同一中心点。相应的初始投影中心点，例如，基于被成功分辨出的二维数据集的特点而被识别。例如，管状结构可能涉及病人血管系统的一部分，特别是冠状动脉血管树。在代表血管系统投影的二维数据集中，初始投影中心点可以根据形成二维数据集的投影图像内的解剖信息而被准确识别。特别地，分支血管结构的分支点为合适的解剖特点，这些分支点在显示屏幕上被显示时在二维数据集内经常能被成功地识别。

随后，由初始二维数据集的预定投影方向以及这些初始二维数据集内初始投影中心点的位置，计算管状结构内中心点在三维几何空间内的位置。为获得至少另一个投影二维数据集内管状结构的局部尺寸的准确值，要识别至少另一个投影中心点。该另一个投影中心点还对应于管状结构内与初始投影中心点对应的中心点。也就是说，一个或多个另外的二维数据集内的初始投影中心点和另外的中心点全部属于管状结构内同一个中心点。在初始二维数据集内以及另外的二维数据集内，在各个二维数据集内的投影中心点附近识别管状结构的投影边缘。例如，根据二维数据集内灰度值的亮度值或亮度值或灰度值的局部梯度之间的局部差别，存在各种识别投影边缘的方法。从这些投影边缘以及各个二维数据集的预定投影方向中，计算出特别是管状结构截面尺寸的准确估计。特别地，各个二维数据集中的投影边缘及其预定的投影方向在待裁定的中心点局部地产生一个管状结构局部截面区域的内接多边形。因此，使用越多的不同投影方向的二维数据集，内接多边形顶点的数目就越多，基于内接多边形对管状结构局部截面进行的估计也越准确。

结合从属权利要求中定义的实施方案，将进一步详细描述本发明的这些及其它方面。

优选地，根据初始二维数据集的投影方向以及中心点的空间位置，计算出第一表极线(epipolar line)，该第一表极线为第二个初始二维数据集的投影平面和初始二维数据集的投影方向所扫过的、在管状结构内包含待裁定中心点的平面的交线。第二个初始二维数据集内的初始投影中心点在表极线上很容易被识别，这是因为仅仅需要考虑表极线上的位置。此外，可以很准确地获得投影中心点在表极线上的位置。投影中心点在第二个初始二维数据集内的位置精度由预定投影方向的校准精度来确定。似乎，可以以这样一种精度校准预定投影方向，使得与二维数据集内像素尺寸相比，可以更为精确地确定投影中心点的位置。

要注意的是，可以计算出各个投影方向的任何另一对二维数据集的另一表极线。因为只需要考虑表极线上的位置，所以在这些表极线上定位投影中心点，以便容易实现识别。投影中心点还可以被识别为对应于各投影方向对的表极线的交点。

在根据本发明的方法的另一优选实施方式中，构建管状结构的投影的投影中心线。这些投影中心线代表管状结构的局部纵轴投影。例如，投影中心线代表投影在X射线投影图像内沿待裁定的血管内腔的中轴线。从单独的二维数据集内各个投影中心点组中获得投影中心线。可以通过与上述获得相应初始投影中心点及另一投影中心点相同的方法获得这些投影中心点组。例如，通过连接各个二维数据集内的后续投影中心点，可以找到投影中心线。在各个二维数据集内，根据待裁定的二维数据集内的数据值来校正投影中心线。例如，可以根据下述方面来执行对投影中心线的校正：投影中心线附近的数据值分布、数据值的局部梯度或数据值之间的局部差别、或投影中心线附近的数据值的局部海森(Hessian)矩阵(即局部空间二阶导数)。于是，根据靠近投影中心线的数据值来校正中心线的位置。因此，投影中心点的位置得到校正，其精度更高。于是，管状结构局部尺寸的精度也得到提高。

特别地，管状结构的局部尺寸被计算为待裁定的中心点的局部直径，且横切被校正的投影中心线。按照这个方法，计算各个投影方向中管状结构的局部尺寸。这样就把管状结构的截面的复杂形状(不同于圆形)考虑在内。

当初始二维数据集的投影方向夹角为30°到150°时，可以找到，特别是投影中心线的精确结果。当初始二维数据集的投影方向不同于90°时，可以找到非常精确的结果。优选地，另一二维数据集的投影方向形成的角度也在30°到150°的范围内。因此，需要获得二维数据集的投影方向的范围应小于180°的满标度，使得获得二维数据集的时间相应减少。此外，初始二维数据集投影方向之间的夹角显然可在30°到150°范围内选择任意值，特别是不需要麻烦地把所述角度设为90°。然而，需要注意的是，对于不同于90°的投影，投影管状结构的重叠和缩短视线相对较轻，使得容易识别相应的中心点。

优选地，特别是当管状结构内发生周期性(或接近周期性)运动时，则使用二维数据集的时间选通采集(time gatedacquisition)。在时间选通采集中，在连续的时间周期内获取各个二维数据集的数据值，其中管状结构的运动状态基本上相同。例如在各个投影方向上的连续二维数据集内，在周期性时间瞬间内重复出现基本相同的运动状态。因此，二维数据集在各个投影方向上有效地形成了管状结构的频闪(stroboscopic)表示。例如，当管状结构属于病人心脏的血管系统时，可以通过ECG触发的采集来执行时间选通采集。

本发明的方法，特别是应用于待检查病人的血管系统时，可以得到血管结构的充分的空间再现，这对检查病人血管系统的医生而言是一种有用的技术工具。

本发明还涉及权利要求7定义的计算机程序。根据本发明的计算机程序可以被载入到计算机的工作存储器内，从而允许计算机执行本发明的方法。可以通过诸如CD-ROM的数据载体来提供计算机程序，或者可从诸如万维网的数据网络中下载计算机程序。本发明还涉及权利要求8定义的工作站。对工作站进行配置以执行本发明的方法步骤或计算机程序的处理器的硬件电路，根据本发明这些方法或计算机程序存储在处理器的工作存储器内。优选地，建立带有X射线检测设备的根据本发明的工作站，使得来自X射线检测设备的图形数据作为二维数据集被提供给工作站。

附图说明

通过参考下面将要描述的实施方案并结合附图，将阐明本发明的这些及其它方面，其中：

图1示出采用本发明的一个X射线检测设备；

图2示出基于本发明方法所使用的表极线来识别各个二维数据集内中心点的示意图；

图3示出本发明方法所采用的对管状结构投影边缘进行识别以及导出管状结构局部尺寸的示意图。

具体实施方式

图1示出采用本发明的一个X射线检测设备。该X射线检测设备包含装配在内部C臂12上的X射线源2和X射线探测器。内部C臂12装配在外部C臂14上，使得内部C臂12可以绕位于内部C臂的平面内的轴z₄旋转。轴z₄通常被称为“螺旋桨轴线(propellor axis)”。外部C臂14装配在悬吊于顶蓬上的套筒15内。套筒15可绕z₁轴旋转，该轴延伸横切于套筒15的长轴，z₁轴在该例子中是垂直的。外部C臂14可移动而通过套筒15，使带有X射线探测器3的X射线源2绕z₃轴旋转，因此可设定螺旋桨轴线z₄与水平轴z₂间夹角为α。

待检查的对象，例如将接受放射学检查的病人，被放置在病床4上。通过根据各个预定投影方向安置X射线源和X射线探测器，获得多个二维数据集。通过移动外部C臂14获得预定投影方向，从而设定螺旋桨轴线z₄并绕螺旋桨轴线旋转内部C臂12。

以X射线投影图像的形式产生二维数据集，X射线投影图像形成在X射线探测器3的输入面(input face)上。也就是说，由于待检查病人内X射线衰减的差异，穿过待检测病人的X射线束的空间强度发生变化。这些空间亮度变化引起形成在X射线探测器3输入面上的X射线图像的不同亮度值。X射线探测器可以是以输入屏幕作为输入面的X射线图像增强器，或者X射线探测器为一个平板X射线探测器，该平板X射线探测器包含形成输入面的X射线敏感传感器元件的传感器矩阵。优选地，在提供于X射线探测器13的输出电路中的模数转换器内将X射线图像进行数字化。这些数字化的X射线图像形成二维数据集。

图2示出基于本发明方法所使用的表极线来识别各个二维数据集内中心点的示意图。两个初始二维数据集21、22代表分别从X射线源2的f^A和f^B位置，特别是X射线源内的X射线焦点，用X射线照射待检查病人的心脏而形成的X射线图像。因此，X射线图像显示出病人冠状血管结构的各个投影。由于病人的血管使用了吸收X射线的造影剂，增强了血管的对比度。相应的中心点C_A和C_B在各个二维数据集21、22内被显示。特别地，相应的中心点C_A和C_B被选择为解剖学上容易识别的血管结构中的分支点。

从X射线源位置f^C以X射线图像3的形式至少获得另一个二维数据集。图中示出了第一和第二表极线E^A和E^B。第一表极线E^A为与二维数据集23关联的X射线图像投影平面与第一初始二维数据集1及另一个二维数据集23的投影方向扫过的平面的交线。类似地，第二表极线E^B为和二维数据集23关联的X射线图像投影平面与第二初始二维数据集2及另一个二维数据集23的投影方向扫过的平面的交线。由于中心点C_A和C_B都对应病人血管结构内相同的中心点，所以可在两条表极线的交点处找到另一个二维数据集23内的相应中心点。

图3示出本发明方法所采用的对管状结构的投影边缘进行识别以及导出管状结构局部尺寸的示意图。对于血管的各个单元，计算出在每个投影内具有一个相应2D中心线点的3D中心线点。对于这些点中的每个点，存在两个边缘点对(E_r、E₁)，由此可按下述步骤重构两个半径向量(R_r、R₁)。首先，计算出连接图像点P^B _2D及其相应焦点f^B的直线L与3D中心线点P^o _3D之间的最小距离。在直线L上的相应点定义为P^B _3D。如果3D中心线计算不止涉及两个投影，则由于上述误差使得该距离并不为零。从P^B _3D点垂直指向点E_r、E₁及焦点f^B构成的三角形的边的两个向量即为寻找的半径向量R_r、R₁。假设血管内腔为环状，使用图像内测得的血管尺寸即可从一个简单的视图对血管内腔做出估计。当采集两个视图时，可以采用椭圆形截面。对于两个以上的投影，则执行内插法。该估计质量随着使用的投影数目的增加而提高。

Claims (7)

1.一种从各个预定投影方向的二维数据集中分析包含管状结构的多维结构的方法，该方法包括下述步骤：

-在两个各自的初始二维数据集中，识别出管状结构的至少一对相应初始投影中心点；

-在至少另一个二维数据集中，识别出与所述初始投影中心点对应的至少另一个投影中心点；

-导出与所述一对相应初始投影中心点和所述另一个投影中心点对应的管状结构中心点的三维空间位置；

-在各个投影中心点附近识别所述初始二维数据集以及所述另一个二维数据集中的管状结构的投影边缘；以及

-从所述投影边缘以及预定投影方向中，导出在管状结构中心点三维空间位置的管状结构局部尺寸。

2.根据权利要求1的从各个预定投影方向的二维数据集中分析包含管状结构的多维结构的方法，其中对至少一对相应初始投影中心点的识别涉及：

-在第一初始二维数据集中识别第一初始投影中心点；

-计算第一表极线，它为第二初始二维数据集的投影面和所述初始二维数据集投影方向扫过的平面的交线；

-在第二初始二维数据集中识别位于第二初始二维数据集的第一表极线上的第二初始投影中心点。

3.根据权利要求1的从各个预定投影方向的二维数据集中分析包含管状结构的多维结构的方法，其中：

-在至少一个二维数据集中识别出一组投影中心点；

-在所述至少一个二维数据集内，从所述投影中心点组中导出投影中心线；

-基于至少一个二维数据集内的数据值校正所述投影中心线。

4.根据权利要求3的从各个预定投影方向的二维数据集中分析包含管状结构的多维结构的方法，其中从所述至少一个二维数据集内被识别的投影边缘和横切校正后投影中心线的方向的交叉部分，导出管状结构的局部尺寸。

5.根据权利要求1的从各个预定投影方向的二维数据集中分析包含管状结构的多维结构的方法，其中初始二维数据集投影方向所成夹角范围为30°到150°。

6.根据权利要求1的从各个预定投影方向的二维数据集中分析包含管状结构的多维结构的方法，其中二维数据集通过时间选通数据采集方式来采集。

7.一种包括处理器的工作站，其被设置为：

-在两个各个初始二维数据集中，识别出管状结构的至少一对相应初始投影中心点；

-在至少另一个二维数据集中，识别出与所述初始投影中心点对应的至少另一个投影中心点；

-导出与所述投影中心点对应的管状结构中心点的三维空间位置；

-在各个投影中心点附近识别所述初始二维数据集以及所述另一个二维数据集中的管状结构的投影边缘；以及

-从所述投影边缘以及预定投影方向中，导出在管状结构中心点三维空间位置的管状结构局部尺寸。