CN100557632C - 用于在空间上增强有噪影像中的结构的医学观察系统和方法 - Google Patents
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Abstract
一种观察系统和方法,用于增强在有噪影像的序列中的移动背景上表示兴趣对象并用于显示经增强的影像的序列,包括:提取装置(1),用于提取所述序列的影像中与兴趣对象相关的特征;空间增强装置(2),其包括由因子装置调制的脊过滤器,用来增强除了背景的对象以外的兴趣对象。以及显示装置,用于在减弱背景上显示经增强的对准的兴趣对象的经处理的影像(15、54)。
Description
技术领域
本发明涉及一种观察系统,其具有空间增强装置,用于增强在有噪影像序列中表示的兴趣对象,并用于显示经增强的影像的序列。本发明亦涉及待用在所述系统中的计算机可执行的影像处理方法。本发明进一步涉及被耦合于这种系统的医学检查设备。本发明例如在医学成像系统中得到其应用,用于增强血管造影照片中的薄兴趣对象,如扩张器(stent)和动脉壁。
背景技术
用于提取医学影像中的扩张器的方法从以下出版物中是已知的,其是在IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING,VOL.19,No.6,JUNE 2000,第652-662页中,由Ioannis Kompatsiaris等写的,名为“Deformable Boundary Detection of Stents in AngiographicImages”的出版物。该文档描述了一种影像处理方法,用于对血管造影术影像中的被称为扩张器的医疗工具的可变形边界检测。扩张器是外科的不锈钢线圈,其被置于动脉中以改进已出现狭窄症的区域中的血液循环。最初采用扩张器的三维(3-D)模型的集合并使用扩张器3-D模型的各种变形的透视投影来构建扩张器的二维(2-D)影像的大集合。这些合成影像然后被用作训练集,用于基于本征空间分解而得到多变量密度估算值,并规划最大似然性估算框架以得到用于自动对象识别的初始粗略估算值。然后通过使用考虑扩张器的几何结构的结合迭代初始化技术的2-D活性外形(contour)(蛇形)算法来改进所检测的扩张器的轮廓(silhouette)。
如在所引用的出版物中所公开的,当在病人冠状动脉中识别到被称为狭窄症的变窄时,可指定(prescribe)被称为血管成形术的过程以通过打开阻塞而改进到心肌的血液流动。近些年来,血管成形术日益采用扩张器植入技术,这种扩张器植入技术包括这样的手术:将扩张器置于所检测的狭窄症的位置处以有效地使患病血管保持为开,如由所引用出版物的图2所说明的。扩张器放置帮助许多病人避免了紧急心脏旁路外科手术和/或心脏病发作(心肌侵害)。如由所引用出版物的图1所说明的,扩张器是通过用于形成线圈的精密激光来切割的小的、槽形不锈钢管。它被紧紧缠绕在被附着于单轨的气球上,所述单轨是借助导管和导线而引入的,所述导管和导线形成被称为顶端气球(balloon-tipped)导管的设备。该顶端气球导管通过小切口而引入到动脉中。一旦到位,气球被充气以扩张线圈。一旦被扩张,可被认为是植入物的扩张器象脚手架那样起作用,从而保持动脉壁为开。由此允许更多的血液流动到心肌。
扩张器、导管和细导线在有噪荧光镜影像中被观察到。它们显示出了低的射线照相对比度,其使得对精确位置处的所述扩张器的放置和扩张的评价很困难。还有,在扩张器植入的手术期间,气球和扩张器被缠绕于其上的单轨相对于动脉而移动,动脉在心脏脉冲的影响下移动,并且看到所述动脉在背景上,该背景在病人呼吸的影响下移动。这些移动使在荧光镜成像下对扩张器植入的跟随更加难以可视化。具体而言,这些移动使缩放是低效的,这是因为兴趣对象可离开所缩放的影像帧。临床问题与扩张器的不适当放置或扩张以及几个扩张器中间的间隙或重叠是关联的。尽管有显然在血管造影术上成功的展开,研究表明多于百分之八十的扩张器可能被不充分地扩大。不适当扩张的扩张器可在局部干扰血液流动并导致血栓形成。
在所引用的出版物中公开的方法深深地依赖于对血管造影术影像中的扩张器的识别。该已知方法具有形成扩张器3-D模型的集合的步骤,从3-D模型来构建2-D影像的集合步骤以及将2-D模型匹配于心电图中扩张器的2-D影像的步骤。该方法将呈现对于在扩张器植入的介入阶段所需的影像序列的实时处理来说实际上过重的计算负荷。还有,从业者越来越要求影像的分辨率。因此,所提出的方法仅在后介入阶段中可被优选地使用。
发明内容
相反,本发明的目的是提出一种观察系统,其具有用来实时处理影像的空间过滤装置以例如被用于介入阶段内。为使介入可视化,该系统具有用来解决提取与兴趣对象相关的被称为标志的特定特征的问题,其允许精确地放置所述标志并得到兴趣对象的位置。例如,在扩张器植入的介入中,所述系统具有用来提取被附着于单轨的气球标志的装置,其允许检测具有或没有被缠绕于其上的扩张器的气球的位置。具有用于实时处理影像的装置的该系统进一步允许相对于动脉狭窄区而放置气球,以便于例如对该气球充气以扩张动脉的内腔,或者对气球充气并展开被缠绕于其上的扩张器。
应指出,依照本发明,兴趣对象的位置检测问题并不是单纯和直接通过提取所述兴趣对象而解决的。例如在心脏学中,这些问题并不是仅仅和直接通过提取扩张器或动脉壁而解决的。相反,这些问题是通过提取不属于诸如扩张器或动脉壁的对于从业者来说实际最终感兴趣的对象的特征来解决的。事实上,如以上所说明的,所述对象本来就被不良地对比,被表示在已有噪声的背景上并且经历运动。依照本发明,所述观察系统包括这样的装置,其用于采集表示兴趣对象并与被称为标志的特定特征相关的影像序列,并用于首先提取标志以得到相关兴趣对象的位置。所述系统进一步包括这样的装置,其用于增强与所述标志相关的经定位的兴趣对象。例如,在心脏学中,兴趣对象是与两个气球标志相关的扩张器或动脉。该系统亦具有显示装置,用于实时显示所述介入。它可以是用户可激活的。
待用在该系统中的影像处理方法、用来实施本发明方法的步骤的程序产品以及与这种系统关联的检查设备被进一步要求。
附图说明
在以下将参照示意性的图来详述本发明的实施例,在图中:
图1A到1D是系统装置的功能方块图;
图2A到图2C说明血管成形术的介入步骤,其借助于由导管、导线和具有气球的单轨或由导管、导线和具有被缠绕于其上的扩张器和气球的单轨构成的设备;
图3A示出原始的血管造影照片,图3B示出所检测标志的两个区和一个兴趣区域,并且图3C示出经处理的影像,其具有在经过滤的背景上的增强的兴趣对象上的缩放;
图4是使用本发明的系统的医学检查设备的功能方块图。
具体实施方式
本发明涉及一种观察系统和在该观察系统中使用的计算机可执行的影像处理方法,用于增强有噪影像序列中的兴趣对象并用于显示经增强的影像序列。该观察系统和方法具有实时采集、处理和显示影像的装置。本发明的观察系统和影像处理方法在以下被描述为对心脏学的医学领域的应用中的实例的问题。在所述应用中,兴趣对象是诸如动脉的器官或诸如气球或扩张器的工具。这些对象在被称为血管成形术的医学介入期间被观察于被称为血管造影照片的X射线荧光镜影像的序列中。所述系统和方法可被应用于除了血管造影照片以外的影像中的除了扩张器或血管以外的任何其它兴趣对象。兴趣对象可相对于影像参考物而移动,但并不是必须的;并且背景可相对于对象或影像参考物而移动。
参考图2A到2C,在以下描述的应用中,扩张器植入是一种医学介入,其通常包括用于扩大被称为狭窄症的损害的位置处的动脉。在预备步骤中,从业者尽可能好地定位医学影像中的病人动脉81中的狭窄症80a。然后,医学介入包括以下步骤:
A)参考图2B,使用导管69和细导线65,引入单轨70,其具有被缠绕于其末端的气球74a,并且具有被缠绕于所述气球74a的扩张器75a;并且使用气球标志71、72在动脉81的内腔80b中的狭窄症的位置处来放置具有扩张器的所述气球。
B)参考图2C,对气球74a充气以变成充气的气球74b从而扩张形成扩张器75a的线圈,该扩张器变成在动脉壁中嵌入的经扩张的扩张器75b。然后,将经扩张的扩张器75b当做永久植入物,去除气球74b、单轨70、导线65和导管69。
这些步骤A)、B)可被置于用于事先扩大狭窄位置处的动脉的两个步骤之前:
a)参考图2A,使用导管69在动脉81中引入细导线65,其在导管69的末端之外延伸,并且经过狭窄症的位置处的动脉的小内腔80a;引入第一单轨60,其由第一导线65来引导,具有被缠绕于其末端的第一气球64,没有扩张器;并且使用气球标志61、62在狭窄症80a的位置处放置所述第一气球64。
b)参考图2A和图2B,对所述第一气球64充气以便于扩张狭窄症的位置处的动脉81的窄内腔80a,从而成为动脉的经扩大的部分80b;然后借助第一单轨去除第一气球64。
被称为血管造影术的医学介入是难以实现的,这是由于被不良对比的医学影像而造成的,在这些影像上,扩张器和动脉壁几乎不能在有噪背景上鉴别并且还经历运动。依照本发明,观察系统包括这样的装置,其用于在介入期间采集影像序列并用于在所述介入期间实时地自动处理并显示所述影像。该系统包括被应用于原始影像的第一装置,用于提取并定位兴趣对象,该兴趣对象通常相对于影像的参考物而移动,但不是必须的,背景相对于所述参考物并相对于对象而移动。由于对象很难是射线不透明的,优选地,它们是通过定位相关标志而间接定位的。提取装置然后被首先应用于提取该标志。所述系统进一步包括处理装置,其包括用于进行空间过滤的至少一个装置。该技术对增强兴趣对象是有效的。这是因为所述对象事先已被相对于标志而定位。空间增强装置特别适合于兴趣对象以提供兴趣对象的锐利的细节增强,而不增强背景的特征或其它不想要的特征。
在对心脏学的应用的当前实例中,用户是医学介入的动作者,并具有在影像处理阶段内介入而不例如移动工具或多个工具的可能性。首先,用户可能选择影像中的兴趣区域。此外,用户具有其图4中所示的处理控制装置58以激活和控制影像处理装置。这些控制装置包括启动装置和处理装置,用于用户启动处理操作、控制处理操作的持续时间并结束处理操作。具体而言,用户可选择最终的处理图像是否被对准(register),这取决于对象的运动对于诊断是否重要。
兴趣对象是通过定位诸如气球标志61、62或71、72的特定特征而间接定位的。位于相对于气球64的给定位置处的单轨60上的气球标志61、62允许在扩张动脉内腔中的气球之前确定相对于患狭窄症的区的第一气球的位置;位于相对于气球74a的给定位置处的单轨上的气球标志71、72允许在扩张器扩张之前确定被缠绕于第二气球的扩张器75a的位置并最终检查经扩张的扩张器75b。
参考图1A到图1C,被称为标志的这些特定特征被对比得比扩张器或血管壁好得多。提取装置1适合于从原始影像I0中精确提取所述标志。这些标志具有特定的容易识别的形状,并且由在影像中被高度对比的材料制成。因此,它们较为容易提取。然而,应指出,这些特定特征不属于被不良对比的气球、扩张器或血管壁,它们是从业者实际最终感兴趣的对象。气球标志61、62或71、72既不属于血管壁81也不属于扩张器75a,这是因为它们属于单轨60或70。系统提取装置1允许精确地得到气球64、74a、74b的位置,这是因为气球标志具有相对于气球的特定位置。还有,扩张器75a、75b被精确地定位,这是因为扩张器具有相对于气球标志的特定位置,尽管所述扩张器不被附着于所述气球标志。
当与相同兴趣对象相关的至少两个标志要被提取时,用于标志提取的提取装置1是非常有效的。这个事实是特别有趣的,因为支持被缠绕于其的扩张器和气球的单轨被配备有在气球的每个末端处放置的两个标志。气球标志是尤其可识别的,这是因为它们构成点状区,其在荧光镜影像中特别黑或至少是暗的。它们在形状上亦很相似。提取装置包括:用于操作一系列基本度量(measure)的装置,每个度量都表示标志或标志对(couple)的给定特性;以及这样的装置,其用于进一步组合所述基本度量以构成决策准则,其能得到对识别和提取的决策。
在心脏学的实例中,标志处于冠状动脉中。X射线影像是2-D投影,其可被足够容易地形成得与冠状动脉平行。因此标志之间的距离保持近似恒定,而具有影像序列上的大约20%的最大变化。植入之前的标志之间的实际距离从制造商指示中是精确已知的,因此,已知实际距离和最大变化,则介入期间标志之间的距离IM可被估算。所述观察系统具有将所述估算距离IM变换成像素数的装置。
参考图1A,提取装置1首先包括基本度量10,其被执行以允许提取标志候选者,从而确定标志对的候选者。提取装置1进一步包括对提取装置20,用于提取最好的一对标志。
参考图1B,在标志提取装置10中,用来表征标志候选者的基本度量装置包括:
第一度量装置11,其选择在较亮背景上对比的点状暗区:该度量通过由F0表示的过滤器装置来提供。在优选实例中,参考图1C,适当的过滤器包括三个圆形同心区,包括中心区CZ、死区DZ和外围区PZ。过滤器F0进一步被分成覆盖360°并从1到n编号的n个扇形区SZ。当前的扇形区Zk被编号为k,1≤k≤n。第一度量在扫描过程中组成影像序列的当前图像以寻找点状暗区。当点状暗区被集中在过滤器中时,所述点状暗区可被检测。当点状暗区被集中时,它占据过滤器的中心区CZ,并且它有可能占据死区DZ的一部分。第一度量基于对中心区CZ和外围区PZ之间的亮度对比的估算。对对比的所述估算可通过估算中心区CZ和外围区PZ之间的亮度的平均的差来计算。这个简单的度量将导致对对比的线性估算。为了改进该估算的结果,第一度量实际上是通过计算单独在n个外围扇形区中确定的亮度的n个平均的最小值来进行的。亮度的这些最小值由以下表示:
IPk=编号为k的外围扇形区中的亮度的平均,并且
ICZ=中心区CZ的亮度的平均。
由过滤器F0提供的最终度量为:
该度量IF0通过借助过滤器F0来扫描原始影像I0的每个像素而确定。它提供了由Z表示的点状暗区的由IZ1表示的增强影像,其中所有其它结构已消失,除了现在是用来构成标志的候选者的所述点状暗区。
第二度量装置12,其是由H表示的直方图:在该影像IZ1中,每个像素都具有灰度级。直方图从该影像IZ1而被构建,其表示对应于每个灰度级值G的像素的不同数量H。在图1B中向着轴G的右边的是高灰度级值;而向着轴G的左边的是低灰度级值。对于每个灰度级值G,方框的高度表示将被发现具有所述灰度级值的像素的数量。由于点状暗区Z的平均尺寸是由过滤器F0的特性来确定的,有可能估算以像素表示的点状区的尺寸。假定点状区的尺寸是p个像素,并假定例如将在影像IZ1中发现数量z个区,则搜索到具有最高灰度级的数量p.z(p倍的z)个像素。如图1B中所示的直方图H允许累计相邻方框中的像素数,从轴G的右边开始直到对于影像,即对于每p个像素的z个区,到达p.z个像素的估算数量,同时选择具有最高灰度级的p.z个像素,即G轴右边的方框中的像素。直方图H允许确定灰度级GH,其得到p.z个像素。
第三度量装置13,其是由T1表示的阈值装置:然后第一亮度阈值T1被应用于影像IZ1。阈值T1被选择成等于先前确定的灰度级GH。这允许该影像IZ1中选择具有至少等于GH的灰度级的所述数量p.z个像素。已知像素的亮度和坐标的新影像被形成,由此形成点的影像IZ2。
第四度量装置14,被称为标记装置,其对先前被选择用于影像IZ2的像素执行连通性分析,从而连接属于相同点状暗区Z的像素。标记装置14提供新影像IZ3中的许多经标记的点状暗区。
第五度量装置15,其是第二阈值装置T2:该第二阈值T2被应用于例如经标记的区的影像IZ3的像素的亮度上和所述区的直径上以选择最佳的经标记的区。例如,T2等于给定亮度与给定直径的乘积,以便于选择具有用于构成标志的最佳形状和最高亮度的许多剩余点状区,由此得到标志的影像IZ4。
第五度量装置16,其是由CT表示的表:所选点状暗区的可能对C1、C2的该表CT是基于具有例如20%的不确定性(incertitude)的标志之间的先验已知距离IM来构建的。表CT提供了可能标志对C1、C2的影像IC。
参考图1A,并基于可能标志对的影像IC,提取装置1进一步包括对提取装置20,用于基于以下准则来提取最佳标志对:
距离准则:最佳对的标志之间的距离必须很接近具有给定不确定性的先验已知距离IM。
强度准则:最佳对的强度必须大于其它对的强度。给定对的强度可被确定为由过滤器F0得到的增强的亮度的平均。
相似性准则:最佳对的标志必须是很相似的结构。可能对的标志的相似性被确定。一旦p个像素的点状暗区Z被确定,其形心被计算。由ROI表示的小的兴趣区域被限定于每个形心周围,如由图3B中的白方形来表示的。对于每个可能对,对应的ROI之间的相关性被计算。强相关性是两个强相关的ROI对应于一对标志的标志的指示。
连续轨迹准则:一对标志由单轨来承载,该单轨由导线来引导。导线是较可视或较不可视的。然而,它可由脊过滤器来检测。因此,如果可能对的标志位于对应于接合它们的脊的轨迹上,这构成了位于连续轨迹末端的两个区对应于一对标志的另一个指示。这样的连续轨迹可通过估算沿接合所述两个区的路径的平均脊度来限制(qualify)。平均脊度(ridgeness)的度量必须提供具有与线段或抛物线的形状尽可能接近的形状的轨迹。对连续轨迹的评价可另外通过使用快速行进(marching)技术来进行。
运动准则:处于冠状动脉中的标志相对于心脏脉动而迅速移动。错误警报,即属于背景的暗点状区,随着病人的呼吸而慢得多地移动。为了消除这些可能的错误警报,所述序列的两个相继影像之间的时间差分被执行。该差分提供对时间对比度的度量。时间对比度的度量允许检测显示出重要时间对比度的暗点状区。该度量也是标志的可能对的指示,这是因为错误警报具有较弱的时间对比度。
使用模糊逻辑技术来组合所有上述准则以便于得到复合度量。复合度量越高,标志对存在的概率越高。最高的复合度量允许从对影像IC中选择标志的最佳对,所述对影像是从标志提取装置1中发出的。所述标志的坐标被确定。包括原始影像I0的亮度和最佳对的所述标志的坐标的结果信息被表示为IF1并被用于增强装置2中的进一步的处理,该增强装置包括空间过滤装置。
参考图1A,空间过滤装置2被应用于原始影像亮度,其具有标志坐标信息IF1。必须为对象而增强兴趣对象的边界或界限,如患狭窄症的动脉的壁和/或扩张器的边界,同时消除背景的特征。这些兴趣对象近似位于已检测的气球标志之间。如以上所述,气球标志之间的实际距离可以以扩张器基准的函数从扩张器制造商所提供的度量以厘米或像素来近似。临床医生具有扩张器直径的知识,其亦由扩张器制造商来提供,并且具有患狭窄症的动脉的直径的假设,其可作为气球标志之间的近似距离的分数可被估算。参考图3B,兴趣区域被限定于原始影像中,其中标志已被事先检测。在图3B中,该区域由虚线来定界。如图1D中所示,线段IM接合两个标志。动脉壁或扩张器边界是脊结构,其被表示为例如X射线影像中的较亮背景上的暗线。参考图1A,这些脊结构是通过使用常规脊增强装置来增强的,如由R表示的脊过滤器31。然而,除了兴趣对象以外,常规脊过滤器R亦增强背景的诸多寄生特征。为了消除所述寄生特征,依照本发明,通过许多加权因子来调制常规过滤器R。因此,候选点Q首先由常规脊过滤器R来检测,然后点Q的亮度经历以下加权因子:
第一加权因子αD,其基于位于被当做待增强的候选者的所检测脊结构AB上的脊点Q到接合标志的先前限定的线段IM的距离。如图1D所说明的,该距离由D(Q,IM)来表示。图1A上的32中所示的加权函数f(D)被限定成当值D(Q,IM)近似等于扩张器半径或动脉半径的值时,该函数值接近于1,并且随着值D(Q,IM)越来越远离扩张器或动脉的半径值,该函数值降低。因此,第一加权因子由以下给出:
αD=f[D(Q,IM)]
该加权因子允许偏爱(favor)线段IM周围的点并且不偏爱(disfavor)背景的点。
第二加权因子αθ,其基于作为待增强的候选者的所检测脊结构的方向。常规脊过滤器R趋向于提供候选脊结构的方向。如图1D所说明的,经过线段IM的中心O的候选脊结构AB的平行线A’B’和先前限定的线段IM之间的角度被测量。该角度由Δ(θQ,θIM)来表示。图1A上的33中所示的加权函数g(Δθ)被限定成当角度值Δ(θQ,θIM)近似等于零时,该函数值接近于1,并且随着角度值Δ(θP,θIM)向着值π/2增加,该函数值增加。因此,第二加权因子由以下给出:
αθ=g[Δ(θP,θIM)]
该加权因子允许偏爱位于与线段IM平行的脊结构上的点而不偏爱背景的点。
第三加权因子αC,如图1A中的34所示,其仅从常数C来限定。其它加权因子可以以待提取的结构的亮度、形状和其它特性的函数来限定。
在限定了这些加权因子之后,增强装置2具有乘法装置41,用于将这些因子应用于通过常规脊过滤器R过滤的当前像素的亮度IR,从而得到以下形式的经加权的亮度:
αCαθαDIR
然后,增强装置2使用加权亮度以便于依照公式来增强原始影像I0,其中IR是通过常规脊过滤器R过滤的当前像素的亮度,其中42是用来产生I0和经加权的亮度αCαθαDIR之间的差的差装置,并且其中IF2是在依照本发明的空间增强装置2的出口处的当前像素的亮度,从而使
IF2=I0-αCαθαDIR
其它公式依照待增强的兴趣对象和待消除的特征由本领域的技术人员来使用。
依照本发明,如由以上提出的种类的公式所限定的空间增强装置2构成新的脊过滤装置F2,其完全适合于在对心脏学的应用中或在类似结构待被发现于兴趣对象中的任何应用中待增强的特定结构。这种新的脊过滤器增强线段IM周围的点并在同时消除背景的点和背景的脊特征。在对血管成形术的应用中,这种完全适合的脊过滤器F2允许例如在气球充气之后检查动脉内腔的适当扩张或允许检查适当的扩张器扩张。
图3A示出医学序列的原始影像,其表示导管、导线、具有气球标志(作为两个小暗点)的气球和其它器官的背景上的动脉。兴趣对象(气球和动脉)的可视化是很困难的。即使气球标记亦是几乎不可见的。图4B示出具有用于确定点状暗区的以白色来定界的区的原始影像。虚线表示用于增强候选脊的兴趣区域的帧。在图3C中,影像已依照本发明而被处理:因此兴趣对象被增强而背景被过滤。
为提高介入期间临床医生的舒适性,通过匹配影像序列中当前影像和基准影像的对应标志,标志可相对于影像帧在时间上被对准。标志对准允许进一步对准兴趣对象,其在实际中不相对于标志而移动。这样,兴趣对象可被缩放,如图3C中所示,而无需所述导线移出影像帧。还有,时间过滤装置可与本发明的装置组合使用以进一步改进所述序列的影像。
本发明亦涉及一种待在如以上所述的系统中使用的计算机可执行的影像处理方法,用于实时可视化包括在身体器官中移动和/或放置工具的医学介入,包括:采集影像序列的步骤,处理所述影像的步骤和显示影像以便于用户将工具放置在特定位置处的器官中并检查医学介入阶段是否成功进行的步骤。该方法包括确定标志位置信息以便于得到兴趣对象的位置的步骤。该方法进一步包括用于增强兴趣对象同时使用本发明的适合脊过滤器来消除背景特征的步骤。
图4示出医学检查设备50的图。该设备具有装置51,用于采集影像序列的数字影像数据,并被耦合于如以上所述的医学观察系统53,用于依照以上引用的处理方法来处理这些数据。医学观察系统通常被用在介入室中或介入室附近以便于处理实时影像。本方法的步骤应被应用在所存的医学影像上,以便于例如估算医学参数,用于处理所存影像的数据的系统将被称为医学观察站。医学检查设备通过连接57将数据提供给系统53。该系统将经处理的影像数据提供给显示和/或存储装置。显示装置54可以是屏幕。存储装置可以是系统53的存储器MEM。所述存储装置可以另外是外部存储装置。这种影像观察系统53可包括适当编程的计算机,或者是具有被安排成执行依照本发明的方法步骤的功能的诸如LUT、存储器、过滤器、逻辑运算器的电路装置的专用处理器。系统53亦可包括键盘55和鼠标56。图标可被提供于屏幕上以通过鼠标点击来激活,或者专门的按钮可被提供于系统上,以构成控制装置58,以便于用户启动、控制持续时间或在所选阶段停止系统的处理装置。
Claims (13)
1.一种观察系统,用于增强在有噪影像序列中的背景上表示的兴趣对象,并用于显示经增强的影像的序列,包括:
a)用于采集影像序列的采集装置;
b)用于处理所采集影像序列的处理装置,所述处理装置包括:
b1)提取装置(1),用于提取与所述序列的影像中的兴趣对象相关的点状特征并从所述点状特征的位置得到所述对象的位置,所述提取装置(1)包括:
-标志提取装置(10),用于将点状暗区过滤并增强为用于形成标志的候选者,和
-对提取装置(20),用于基于准则装置而得到决策以便于确定形成与兴趣对象相关的标志的最佳对的标志;
b2)空间过滤装置(2),用于增强兴趣对象的脊特征同时消除背景的特征,所述空间过滤装置(2)包括:
-脊过滤装置(31),用于提取影像中的脊,和
-调制装置,用于调制脊过滤装置以便于增强特定于兴趣对象的脊特征并用于排除特定于背景的脊特征;
c)显示装置(54),用于在经过滤的背景上显示经增强的兴趣对象的经处理的影像。
2.权利要求1的观察系统,具有用于用户激活的控制装置(58),用来控制持续时间或在影像序列中的所选阶段处停止处理装置。
3.权利要求1的观察系统,其中调制装置包括:
-第一、第二和第三加权因子装置(32、33、34),用于喜欢特定于兴趣对象的脊特征和不喜欢特定于背景的脊特征;并且
-组合装置(41),用于将调制装置应用于脊过滤装置。
4.权利要求3的观察系统,其中经过滤的影像是原始影像和经调制的脊过滤装置的结果之间的差(42)。
5.权利要求1的观察系统,其中决策准则是与以下相关的几个准则的组合:标志的距离、对的强度、对中的标志的相似性、标志之间的轨迹的连续性、基本上与背景中的特征的运动不同的标志运动的相似性。
6.权利要求5的观察系统,其中:
-标志提取装置(10)包括过滤器(11),用于将点状暗区过滤并增强为用于形成标志的候选者,所述过滤器包括被分成扇形区的三个圆形同心区,并且其中所述过滤器评价中心区和单独在每个外围扇形区中估算的像素的平均亮度中的最小值之间的对比度以提供点状暗区被增强而所有其它结构被消除的影像。
7.权利要求6的观察系统,其中标志提取装置(10)进一步包括第一阈值装置(12、13),用来基于像素亮度、每个区的像素数量和区的数量来选择用于标志的像素候选者;标记装置(14),用来从像素候选者形成区候选者;和第二阈值装置(15),用来基于区候选者的形状和亮度来选择最佳标志候选者;以及装置(16),用来从最佳标志候选者基于其距离而形成对候选者。
8.权利要求3的观察系统,其中所述第一、第二和第三加权因子装置(32、33、34)分别包括:
第一加权因子,其基于从候选脊的点到接合一对标志的线段的距离,其喜欢位于所述线段周围的点;
第二加权因子,其基于候选脊与接合所述对的标志的线段的角度,其喜欢与接合所述对的线段平行的脊;以及
第三加权因子,其是常数;并且
其中这些因子通过乘法装置(41)而乘给从脊过滤装置发出的亮度以便于调制脊过滤装置亮度。
9.权利要求1的观察系统,进一步包括对准装置,用来相对于影像的参考物在时间上对准标志以由此对准与该标志相关的兴趣对象。
10.权利要求1的观察系统,用于显示医学干预的医学影像的序列,所述医学干预包括在动脉(81)中移动和/或放置具有或没有被缠绕于其上的展幅机的被称为气球(64、74)的工具,所述气球、展幅机和动脉被认为是兴趣对象,并且所述气球由被称为单轨(60、70)的支撑来载运,被称为气球标志(61、62;71、72)的两个定位特征与气球的末端一致地被附着和放置于所述单轨,其中:
提取装置(1)自动提取被认为是与兴趣对象相关的特征的一对气球标志,所述气球标志既不属于气球也不属于动脉;
对准装置偶尔对准影像中的气球标志和相关气球和展幅机和动脉;
经调制的脊过滤装置(2)增强气球或展幅机或动脉的边界,同时过滤背景特征;并且
显示装置(54)显示干预期间的影像以便于用户使用气球标志位置信息在动脉的一部分的特定位置处在动脉中放置具有或没有展幅机的气球,所述干预进一步包括气球充气的阶段以及可能的展幅机展开。
11.一种待被用在权利要求1的系统中的计算机可执行的影像处理方法,包括步骤:
采集影像序列,
处理所述影像,和
为用户实时显示影像。
12.一种设备,其包括适当编程的计算机或具有被安排成处理影像的电路装置的专用处理器,该设备待被用在如在权利要求1中要求的系统中。
13.一种医学检查成像设备,包括:
用于采集医学影像序列的装置,和
依照权利要求1的用于处理并用于显示影像的所述序列的观察系统。
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WO2004044847A1 (en) * | 2002-11-13 | 2004-05-27 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Medical viewing system and method for detecting boundary structures |
WO2005104951A1 (en) * | 2004-04-29 | 2005-11-10 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Viewing system for control of ptca angiograms |
WO2006056924A1 (en) * | 2004-11-24 | 2006-06-01 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Multi-feature time filtering for enhancing structures in noisy images |
CA2623616A1 (en) | 2005-11-29 | 2007-06-07 | Surgi-Vision, Inc. | Mri-guided localization and/or lead placement systems, related methods, devices and computer program products |
US20080127006A1 (en) * | 2006-10-27 | 2008-05-29 | International Business Machines Corporation | Real-Time Data Stream Decompressor |
US8175677B2 (en) * | 2007-06-07 | 2012-05-08 | MRI Interventions, Inc. | MRI-guided medical interventional systems and methods |
WO2009037638A2 (en) * | 2007-09-21 | 2009-03-26 | Koninklijke Philips Electronics N. V. | Method of enhancement of moving structure using double-warping |
US8315689B2 (en) | 2007-09-24 | 2012-11-20 | MRI Interventions, Inc. | MRI surgical systems for real-time visualizations using MRI image data and predefined data of surgical tools |
EP2194906B8 (en) | 2007-09-24 | 2015-04-22 | Mri Interventions, Inc. | Mri-guided medical interventional system |
WO2009044321A2 (en) * | 2007-10-01 | 2009-04-09 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Detection and tracking of interventional tools |
WO2010100596A1 (en) | 2009-03-06 | 2010-09-10 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Medical viewing system for displaying a region of interest on medical images |
US9082036B2 (en) * | 2009-11-25 | 2015-07-14 | Dental Imaging Technologies Corporation | Method for accurate sub-pixel localization of markers on X-ray images |
US8363919B2 (en) * | 2009-11-25 | 2013-01-29 | Imaging Sciences International Llc | Marker identification and processing in x-ray images |
US9082177B2 (en) * | 2009-11-25 | 2015-07-14 | Dental Imaging Technologies Corporation | Method for tracking X-ray markers in serial CT projection images |
US9082182B2 (en) * | 2009-11-25 | 2015-07-14 | Dental Imaging Technologies Corporation | Extracting patient motion vectors from marker positions in x-ray images |
US9826942B2 (en) | 2009-11-25 | 2017-11-28 | Dental Imaging Technologies Corporation | Correcting and reconstructing x-ray images using patient motion vectors extracted from marker positions in x-ray images |
US8923593B2 (en) * | 2010-03-24 | 2014-12-30 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for producing an image of a physical object |
WO2012046844A1 (ja) * | 2010-10-08 | 2012-04-12 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置 |
JP5867306B2 (ja) * | 2012-06-20 | 2016-02-24 | 株式会社島津製作所 | X線透視撮影装置 |
RU2015116462A (ru) * | 2012-10-05 | 2016-11-27 | Конинклейке Филипс Н.В. | Окрашивание области интереса(roi) |
JP2016019724A (ja) | 2014-06-19 | 2016-02-04 | 株式会社東芝 | X線診断装置 |
JP6552831B2 (ja) * | 2015-02-03 | 2019-07-31 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置及びx線診断装置 |
US10325380B2 (en) * | 2016-01-12 | 2019-06-18 | University Of Iowa Research Foundation | Precise, low-cost orthopaedic surgical simulator |
KR102518492B1 (ko) * | 2016-01-19 | 2023-04-05 | 타이탄 메디칼 아이엔씨. | 로봇 수술 시스템용 그래픽 사용자 인터페이스 |
US9760978B1 (en) * | 2016-05-09 | 2017-09-12 | Adobe Systems Incorporated | Missing region prediction |
US9911201B2 (en) | 2016-06-23 | 2018-03-06 | Adobe Systems Incorporated | Imaging process initialization techniques |
KR101887760B1 (ko) * | 2016-10-10 | 2018-08-10 | 순천향대학교 산학협력단 | 열화상카메라를 이용한 유방암 진단 장치 및 방법 |
DE102017201162B4 (de) * | 2017-01-25 | 2020-09-17 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zum Betreiben eines Röntgengerätes mit verbesserter Darstellung einer medizinischen Komponente |
US10467786B2 (en) * | 2017-02-28 | 2019-11-05 | General Electric Company | Systems and methods of stent image enhancement |
US10905497B2 (en) | 2017-04-21 | 2021-02-02 | Clearpoint Neuro, Inc. | Surgical navigation systems |
US11403966B2 (en) | 2018-04-07 | 2022-08-02 | University Of Iowa Research Foundation | Fracture reduction simulator |
JP7091919B2 (ja) * | 2018-08-02 | 2022-06-28 | 株式会社島津製作所 | 放射線撮影装置 |
DE102018222595A1 (de) * | 2018-12-20 | 2020-06-25 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zur Bildbearbeitung eines Bilddatensatzes eines Patienten, medizinische Bildgebungseinrichtung, Computerprogramm und elektronisch lesbarer Datenträger |
JP7341679B2 (ja) | 2019-03-05 | 2023-09-11 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、x線診断装置及び医用画像処理プログラム |
JP7373980B2 (ja) | 2019-11-29 | 2023-11-06 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | X線診断装置、およびマーカ検出プログラム |
CN113723406B (zh) * | 2021-09-03 | 2023-07-18 | 乐普(北京)医疗器械股份有限公司 | 一种对冠脉造影图像进行支架定位的处理方法和装置 |
CN113689355B (zh) * | 2021-09-10 | 2022-07-08 | 数坤(北京)网络科技股份有限公司 | 图像处理方法、装置、存储介质及计算机设备 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4054402B2 (ja) * | 1997-04-25 | 2008-02-27 | 株式会社東芝 | X線断層撮影装置 |
IL70213A (en) * | 1983-11-13 | 1988-02-29 | Paul Fenster | Digital fluorographic image enhancement system |
DE3442736A1 (de) * | 1984-11-23 | 1986-06-05 | Tassilo Dr.med. 7800 Freiburg Bonzel | Dilatationskatheter |
US5209728B1 (en) * | 1989-11-02 | 1998-04-14 | Danforth Biomedical Inc | Low profile high performance interventional catheters |
US5490516A (en) * | 1990-12-14 | 1996-02-13 | Hutson; William H. | Method and system to enhance medical signals for real-time analysis and high-resolution display |
US5343390A (en) * | 1992-02-28 | 1994-08-30 | Arch Development Corporation | Method and system for automated selection of regions of interest and detection of septal lines in digital chest radiographs |
DE69322444T2 (de) * | 1992-07-10 | 1999-06-24 | Koninkl Philips Electronics Nv | Röntgendurchleuchtungsgerät mit Mitteln zur Rauschreduktion |
EP0610916A3 (en) * | 1993-02-09 | 1994-10-12 | Cedars Sinai Medical Center | Method and device for generating preferred segmented numerical images. |
US5771895A (en) * | 1996-02-12 | 1998-06-30 | Slager; Cornelis J. | Catheter for obtaining three-dimensional reconstruction of a vascular lumen and wall |
US5784431A (en) * | 1996-10-29 | 1998-07-21 | University Of Pittsburgh Of The Commonwealth System Of Higher Education | Apparatus for matching X-ray images with reference images |
US5779731A (en) | 1996-12-20 | 1998-07-14 | Cordis Corporation | Balloon catheter having dual markers and method |
US5982915A (en) * | 1997-07-25 | 1999-11-09 | Arch Development Corporation | Method of detecting interval changes in chest radiographs utilizing temporal subtraction combined with automated initial matching of blurred low resolution images |
CA2310550A1 (en) | 1999-06-04 | 2000-12-04 | Eclipse Surgical Technologies, Inc. | Enhanced surgical device tracking system |
US6941323B1 (en) * | 1999-08-09 | 2005-09-06 | Almen Laboratories, Inc. | System and method for image comparison and retrieval by enhancing, defining, and parameterizing objects in images |
JP2003513376A (ja) * | 1999-10-26 | 2003-04-08 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 画像処理方法、システム及び糸状構造を表わす画像シーケンス内の雑音低減装置 |
JP2003525663A (ja) | 1999-11-05 | 2003-09-02 | ジナジー・カーディオヴァスキュラー・(ズィ・シー・ヴィ)・インコーポレイテッド | 心臓マッピングシステム |
US6532380B1 (en) * | 2000-06-30 | 2003-03-11 | Cedars Sinai Medical Center | Image guidance for coronary stent deployment |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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