CN102132322B - 用于确定对象的尺寸改变的设备 - Google Patents
用于确定对象的尺寸改变的设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102132322B CN102132322B CN200980133172.3A CN200980133172A CN102132322B CN 102132322 B CN102132322 B CN 102132322B CN 200980133172 A CN200980133172 A CN 200980133172A CN 102132322 B CN102132322 B CN 102132322B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- area
- interest
- image data
- data set
- change value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012986 modification Methods 0.000 title abstract description 6
- 230000004048 modification Effects 0.000 title abstract description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 39
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 155
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 27
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 claims description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 19
- 206010056342 Pulmonary mass Diseases 0.000 description 21
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 17
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 14
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 10
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 5
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 3
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 2
- 238000004195 computer-aided diagnosis Methods 0.000 description 2
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000012633 nuclear imaging Methods 0.000 description 2
- 230000000505 pernicious effect Effects 0.000 description 2
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 2
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 208000002458 carcinoid tumor Diseases 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000011994 high resolution computer tomography Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012634 optical imaging Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 1
- 229910052704 radon Inorganic materials 0.000 description 1
- SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N radon atom Chemical compound [Rn] SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/14—Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images
- G06T3/147—Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images using affine transformations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
- G06T7/38—Registration of image sequences
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
- G06T2207/20104—Interactive definition of region of interest [ROI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30061—Lung
- G06T2207/30064—Lung nodule
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及一种用于确定对象的尺寸改变的设备。该设备包括配准单元(13)，用于将示出处于第一时间的对象的第一图像数据集中的第一感兴趣区域和示出处于不同于第一时间的第二时间的对象的第二图像数据集中的第二感兴趣区域彼此配准，其中配准单元适于通过至少执行用于将第一感兴趣区域和第二感兴趣区域彼此配准的缩放变换来产生缩放值。该设备还包括改变值确定单元(14)，用于根据所产生的缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的改变值。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于确定对象的尺寸改变的设备、方法和计算机程序。
背景技术
通常，手动或自动选择第一计算断层摄影图像数据集和后续计算断层摄影图像数据集中的肺节结，并在两个计算断层摄影数据集中独立分割所选的节结。确定并比较第一计算断层摄影图像数据集中分割出的肺节结的体积和后续计算断层摄影图像数据集中分割出的肺节结的体积，以确定肺节结是生长还是收缩了。
由于是分别对每个计算断层摄影图像数据集执行分割的，在每个时间点产生分配给肺节结的体积编号，即使在两个计算断层摄影图像数据集中存在大小与形状相同的相同肺节结，分割出的体积也可能是不同的，例如，这是因为由于噪声、金属或在重建计算断层摄影图像数据集期间可能产生的其他伪影导致的图像数据集中的小变化。从数学的角度来讲，可以将此表示为不适定问题，因为输入数据，即计算断层摄影图像数据集值的小变化可能导致输出数据，即分割体积的大变化，导致确定肺节结尺寸改变的精确度降低。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于确定对象的尺寸改变的设备、方法和计算机程序，其中改善了确定对象的尺寸改变的精确度。
在本发明的第一方面中，提供了一种确定对象的尺寸改变的设备，其中所述设备包括：
-图像数据集提供单元，用于提供示出处于第一时间的对象的第一图像数据集并用于提供示出处于不同于所述第一时间的第二时间的对象的第二图像数据集，
-感兴趣区域提供单元，用于提供所述第一图像数据集中的第一感兴趣区域并用于提供所述第二图像数据集中的第二感兴趣区域，所述第一图像数据集中所示出的对象位于所述第一感兴趣区域处，所述第二图像数据集中所示出的对象位于所述第二感兴趣区域处，
-配准单元，用于将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准，其中所述配准单元适于通过至少执行用于将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准的缩放变换来产生缩放值，
-改变值确定单元，用于根据所产生的缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的改变值。
由于能够不分割第一图像数据集和第二图像数据集中的对象就确定改变值，所以确定对象的尺寸改变的精确度不会因分割误差而降低，由此改善了确定对象的尺寸改变的精确度。此外，改变值允许量化对象的尺寸改变。
图像数据集提供单元优选为成像装置，例如X射线计算断层摄影装置、磁共振成像装置或像单光子发射计算断层摄影装置或正电子发射断层摄影装置的核成像装置。在其他实施例中，图像数据集提供单元例如是其中存储了第一图像数据集和第二图像数据集的存储单元。
第一图像数据集和第二图像数据集优选是三维数据集，具体而言，示出具有节结的患者肺部。于是，必须要确定其尺寸改变的对象优选为肺节结。在其他实施例中，对象能够为另一对象，例如患者另一部分中的病灶或节结或也可以是技术对象。此外，第一图像数据集和第二图像数据集也能够是二维数据集或四维数据集。第一图像数据集和第二图像数据集的一维度能够为时间。
如果第一图像数据集和第二图像数据集是三维或四维数据集，感兴趣区域优选是感兴趣体积。
优选地配准单元适于通过在不同维度中执行缩放变换来产生针对不同维度的若干缩放值，其中不同维度优选对应于不同正交方向。具体而言，配准单元适于产生针对三个维度的三个缩放值。
如果变换第二感兴趣区域，优选将缩放值定义为未变换的第二感兴趣区域的长度与相应维度中经变换的第二感兴趣区域的长度之比，或者，如果变换第一感兴趣区域，优选将缩放值定义为经变换的第一感兴趣区域的长度与相应维度中未变换的第一感兴趣区域的长度之比。
在另一实施例中，配准单元能够适于通过至少执行各向同性缩放变换来产生缩放值，其中在每个维度中执行同样的缩放。在这一实施例中，改变值确定单元优选适于将改变值确定为缩放值。
在优选实施例中，所述设备还包括输入单元，优选为图形用户界面，其允许用户选择应当在哪个维度中执行缩放变换或是否应该执行各向同性缩放。
更优选地，所述改变值确定单元适于根据针对不同维度产生的若干缩放值确定改变值。优选地，配准单元适于针对三个维度产生三个缩放值，并且改变值确定单元适于基于三个缩放值确定改变值。更优选地，所述改变值确定单元适于根据若干缩放值的乘积确定改变值。特别地，改变值是若干缩放值的乘积。如果仅产生了一个缩放值，改变值优选是产生的这个缩放值。这允许确定能够被视为改变因数的改变值，其中改变值1.0表示不改变对象的尺寸，小于1.0的改变值表示收缩，大于1.0的改变值表示生长。
更优选地，所述配准单元适于执行包括缩放变换的仿射变换，用于将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准。除了缩放之外，仿射变换优选包括以下操作中的至少一个，特别地包括以下操作中的全部：平移、旋转和切变(shear)，即以高达12个自由度执行变换，其中由仿射变换获得的一个或若干缩放值用于确定改变值。
在一实施例中，感兴趣区域提供单元适于选择第一图像数据集和/或第二图像数据集中的对象。该感兴趣区域提供单元优选适于允许人手动选择和/或自动识别并选择第一图像数据集和/或第二图像数据集中的对象。该感兴趣区域提供单元优选还适于允许手动和/或自动界定第一感兴趣区域和/或第二感兴趣区域，其中这些感兴趣区域中的每个分别包括第在一图像数据集和/或第二图像数据集中的对象。
更优选地，感兴趣区域提供单元包括：
-第一位置提供单元，用于提供在所述第一图像数据集中的所述对象的第一位置，
-定位区域提供单元，用于提供包括所述第一图像数据集中所示出的对象的第一位置和所述对象的定位区域，
-对准单元，用于将所述定位区域与所述第二图像数据集对准，其中经对准的定位区域的中心界定所述对象在所述第二图像数据集中的第二位置，
其中所述感兴趣区域提供单元适于提供围绕所述对象的第一位置的第一感兴趣区域和提供围绕所述对象的第二位置的第二感兴趣区域。
第一位置提供单元和定位区域提供单元优选包括选择单元，选择单元适于手动或自动选择对象在第一图像数据集中的第一位置并在第一图像数据集中手动或自动界定包括第一图像数据集中示出的对象的第一位置和对象的定位区域。然后由对准单元，通过执行定位区域与第二图像数据集，尤其是与整个第二图像数据集的配准，来确定对象的第二位置，即对应于第一图像数据集中的对象的第一位置的第二图像数据集中的位置。这种配准带来了第一图像数据集和第二图像数据集中对象位置的粗略对准。感兴趣区域提供单元优选适于提供围绕对象的第一位置的第一感兴趣区域并提供围绕对象的第二位置的第二感兴趣区域，使得第一感兴趣区域和第二感兴趣区域小于定位区域。更优选地，考虑第一和第二感兴趣区域的形状，选择第一感兴趣区域和第二感兴趣区域的尺寸，使得它们基本仅包括对象。例如，如果第一和第二感兴趣区域为矩形，选择矩形感兴趣区域的边长，使得对象恰好包括在感兴趣区域中。如果对象为肺节结，定位区域优选是边长为10cm的立方体，而感兴趣区域是具有更小边长的立方体。对准单元优选适于仅执行平移操作和旋转操作中的至少一个。
对象位置和对应的第一和第二感兴趣区域的这种粗略对准产生两个明确限定的感兴趣区域，其中对象一般基本位于中心。这提高了由配准单元执行的配准质量，因为第一感兴趣区域和第二感兴趣区域具有大量的公共信息。
更优选地，所述对准单元适于确定相对于坐标系的所述对象的第一位置的几何位置，以通过使用所述坐标系确定在所述第二图像数据集中的几何位置来确定对象的中间第二位置，并开始，即初始化，通过在所述第二图像数据集中定位所述定位区域来将所述定位区域与所述第二图像数据集对准，使得所述定位区域的中心是所述对象的中间第二位置，对于所述第一图像数据集和所述第二图像数据集而言所述坐标系是公共的。这给予对准单元一个初始位置，用于将定位区域与第二图像数据集对准，减少了对准过程的计算成本。
公共坐标系优选是相对于一结构定义的坐标系，其中该结构和第一图像数据集的每个图像值位置之间的几何关系以及同一结构和第二图像数据集的每个图像值位置之间的几何关系是已知的。例如，这一结构是计算断层摄影设备的特征或在两个图像数据集中都能够识别的特征，类似整个肺或血管。
更优选地，如果第一图像数据集和第二图像数据集都是由同一成像设备采集的，公共坐标系是已知的扫描器坐标系。如果对于第一图像数据集和对于第二图像数据集而言患者定位是相等的或非常相似的，则在两个图像数据集中患者相对于扫描器坐标系具有相同的位置，并能够通过确定第一图像数据集和第二图像数据集中相对于公共坐标系的同一几何位置来确定第一图像数据集和第二图像数据集中的对应位置。
更优选地，
-配准单元适于执行第一配准，用于将第一感兴趣区域配准到第二感兴趣区域上，其中所述配准单元适于通过至少执行用于将所述第一感兴趣区域配准到所述第二感兴趣区域上的缩放变换来产生第一缩放值，
-改变值确定单元适于根据所产生的第一缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的第一改变值，
-所述配准单元适于执行第二配准，用于将所述第二感兴趣区域配准到所述第一感兴趣区域上，其中所述配准单元适于通过至少执行用于将所述第二感兴趣区域配准到所述第一感兴趣区域上的缩放变换来产生第二缩放值，
-所述改变值确定单元适于根据所产生的第二缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的第二改变值。如果所述配准单元适于产生若干缩放值，通过至少执行用于将所述第一感兴趣区域配准到所述第二感兴趣区域上的缩放变换产生第一缩放值(多个)，并根据产生的这些第一缩放值确定第一改变值，通过至少执行用于将所述第二感兴趣区域配准到所述第一感兴趣区域上的缩放变换产生第二缩放值(多个)，并根据产生的这些第二缩放值确定第二改变值。这样能够通过检查第一改变值和第二改变值是否彼此为倒数来监测确定对象的尺寸改变的精确度。
更优选地，所述设备包括：
-相似性确定单元，用于确定所述第一改变值和所述第二改变值之一与所述第一改变值和所述第二改变值中的另一个的倒数就相似性度量而言是否相似，
-输出单元，如果所述相似性确定单元已确定所述第一改变值和所述第二改变值之一与所述第一改变值和所述第二改变值中的另一个的倒数就相似性度量而言不相似，所述输出单元就输出信号。
输出单元例如是显示器，其显示第一改变值和第二改变值之一与第一改变值和第二改变值中的另一个的倒数之间的差异。作为显示器的替代或补充，如果所述相似性确定单元已确定所述第一改变值和所述第二改变值之一与所述第一改变值和所述第二改变值中的另一个的倒数就相似性度量而言不相似，所述输出单元还可以适于输出听觉信号。
相似性度量优选是预定的。如果第一改变值和第二改变值之一与第一改变值和第二改变值中的另一个的倒数的绝对差异大于预定义阈值，相似性确定单元优选适于确定它们不相似。优选地，相对于改变值，阈值等于或小于20％，更优选地，等于或小于15％，更优选地等于或小于10％，最优选地，等于或小于5％，表示对象的尺寸没有改变。
在本发明的另一方面中，提供了一种确定对象的尺寸改变的方法，其中该方法包括以下步骤：
-提供示出处于第一时间的对象的第一图像数据集并提供示出处于不同于所述第一时间的第二时间的对象的第二图像数据集，
-提供所述第一图像数据集中的第一感兴趣区域，在所述第一图像数据集中示出的所述对象位于所述第一感兴趣区域处，并提供所述第二图像数据集中的第二感兴趣区域，在所述第二图像数据集中示出的所述对象位于所述第二感兴趣区域处，
-将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准，其中通过至少执行用于将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准的缩放变换来产生缩放值，
-根据所产生的缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的改变值。
在本发明的另一方面中，提供了一种用于确定对象的尺寸改变的计算机程序，其中该计算机程序包括当该计算机程序在控制根据权利要求1所述的设备的计算机上运行时令所述设备执行根据权利要求10所述的方法的步骤的程序代码模块。
应当理解，根据权利要求1所述的设备、根据权利要求10所述的方法和根据权利要求11所述的计算机程序具有与从属权利要求中界定的类似和/或等同的优选实施例。
应当理解，本发明的优选实施例还可以是从属权利要求关于独立权利要求的任意组合。
附图说明
根据下文参照实施例的描述，本发明的这些和其他方面将显而易见并得到阐释。在以下附图中：
图1示意性和示范性示出了用于确定对象的尺寸改变的设备的实施例；
图2示范性示出了图示用于确定对象的尺寸改变的方法的实施例的流程图；
图3示意性和示范性示出了第一图像数据集、第二图像数据集、这些图像数据集中的对象和定位区域；以及
图4示意性和示范性示出了第一图像数据集、第二图像数据集、这些图像数据集中的对象、第一感兴趣区域和第二感兴趣区域。
具体实施方式
图1示意性和示范性示出了用于确定对象的尺寸改变的设备17。在这一实施例中，用于确定对象的尺寸改变的设备是计算断层摄影系统。计算断层摄影系统包括扫描架1，其能够绕着平行于z方向延伸的旋转轴R旋转。在扫描架1上安装辐射源2，在本实施例中，辐射源为X射线管。辐射源2配备有准直器3，在本实施例中，准直器3从由辐射源2产生的辐射形成锥形辐射束4。辐射贯穿检查区5，在本实施例中，检查区5是圆柱形的，在本实施例中，其容纳患者或技术元件。在贯穿检查区5之后，辐射束4入射在探测装置6上，探测装置6包括二维探测表面。探测装置6安装在扫描架1上。
计算断层摄影系统包括两个马达7，8。由马达7以优选恒定但可调角速度驱动扫描架。在本实施例中，提供马达8用于移动患者，患者平行于旋转轴R或z轴的方向布置于检查区5中的患者台上。这些马达7，8受控制单元9控制，例如，以便辐射源2和检查区5沿着螺旋轨迹相对于彼此移动。不过，在本实施例中，还可能不移动容纳患者的检查区5，而是仅旋转辐射源2，即，辐射源相对于检查区5沿着圆形轨迹移动，在本实施例中具体而言相对于患者移动。此外，在另一实施例中，准直器3能够适于形成另一射束形状，具体而言为扇形射束，而探测装置6能够包括这样的探测表面，其形状使得其对应于另一射束形状，具体而言，扇形射束。
在辐射源2和检查区5的相对运动期间，探测装置5根据入射在探测装置6的探测表面上的辐射产生测量数据。在本实施例中，测量数据是投射数据，其被提供到图像产生装置10，用于从测量数据，即投射数据产生图像数据集。在本实施例中，图像产生装置10适于利用反向投射算法从测量数据重建图像数据集。不过，在其他实施例中，能够使用其他算法，例如拉冬反演，从测量数据重建图像数据集。
辐射源2、用于相对于检查区5移动辐射源2的元件，具体而言为马达7、8以及扫描架1、探测装置6和图像产生装置10形成图像数据集提供单元18，用于提供示出处于第一时间的对象的第一图像数据集并用于提供示出处于不同于第一时间的第二时间的对象的第二图像数据集。在另一个实施例中，图像数据集提供单元能够为存储单元，其中存储第一图像数据集和第二图像数据集。在这种情况下，用于确定对象的尺寸改变的设备不需要辐射源、探测装置、用于相对于检查区移动辐射源的元件和图像产生装置，或用于采集测量数据并用于从测量数据产生图像数据集的另一系统。在一实施例中，用于确定对象的尺寸改变的设备是工作站，该工作站至少包括用于存储第一和第二图像数据集的存储单元、感兴趣区域提供单元、配准单元和改变值确定单元，下文将对其进一步描述。
还包括图像产生装置10的处理单元16包括感兴趣区域提供单元12，用于提供第一图像数据集中对象所在的第一感兴趣区域，并提供第二图像数据集中对象所在的第二感兴趣区域。在本实施例中，感兴趣区域提供单元12包括用于提供第一图像数据集中对象的第一位置的第一位置提供单元30，用于提供包括对象的第一位置和对象的定位区域的定位区域提供单元32，以及用于将定位区域与第二图像数据集对准的对准单元31，其中经对准的定位区域的中心界定第二图像数据集中对象的第二位置，且其中感兴趣区域提供单元适于提供围绕对象的第一位置的第一感兴趣区域并提供围绕对象的第二位置的第二感兴趣区域。第一位置提供单元30和定位区域提供单元32包括选择单元，其适于选择第一图像数据集中的对象位置，即对象的第一位置，并界定第一图像数据集中的定位区域，使其包括对象的第一位置和所选对象。第一位置提供单元30和定位区域提供单元32优选包括同样的选择单元或由同样的选择单元构成，该选择单元适于提供对象的第一位置和定位区域，在图1中由虚线框表示。例如，选择单元包括图形用户界面和像键盘或鼠标的输入单元，用于选择第一图像数据集中的对象，其在显示器11上显示。选择单元还能够适于自动探测和选择第一图像数据集中的所述对象的第一位置，例如，示出患者肺部的第一图像数据集中的肺节结。对于对象，尤其是肺节结的第一位置的这种自动检测和选择，优选地，使用如下文献中定义的算法：M.S.Brown，M.F.McNitt-Gray，J.G.Goldin，R.D.Suh，J.W.Sayre和D.R.Aberle，“Patient-specific models for lungnodule detection and surveillance in CT images”，IEEE Trans.Med.Imag.，vol.20，no.12，pp.1242-1250，2001年12月；J.P.Ko和M.Betke，“Chest CT：automated nodule detection and assessment of change over time-preliminaryexperience”，Radiology，vol.218，no.1，pp.267-273，2001；R.Wiemker，P.Rogalla，A.Zwartkruis和T.Blaffert，“Computer aided lung nodule detectionon high resolution CT data”，Proc.SPIE，vol.4684，pp.677-688，2002；C.I.Fetita，F.Prêteux，C.Beigelman-Aubry和P.Grenier，“3-D automated lungnodule segmentation in HRCT，”Lecture Notes in 626 Computer Science，Berlin，Germany：Springer-Verlag，2003，vol.2878，Medical Image Computingand Computer-Assisted Intervention，pp.626-634；或R.Wiemker，A.Speck，D.Kulbach，H.Spitzer和J.Beinlein(1997)：“Unsupervised robust changedetection on multispectral imagery using spectral and spatial features”，Proceedings from the Third International Airborne Remote Sensing Conferenceand Exhibition，Copenhagen，Denmark，vol.I，pp.640-647，这些文献通过引用并入本文。
选择单元优选进一步适于允许用户手动定义包括所选对象的定位区域和/或第一感兴趣区域或自动定义包括所选对象的定位区域和/或第一感兴趣区域。可以任意选择定位区域和/或感兴趣区域的形状，不过其可以是矩形，其中该感兴趣区域优选为感兴趣体积。能够由用户规定定位区域和/或感兴趣区域的尺寸，例如，通过在对象上点击并拖动，直到到达期望的半径，或者可以根据所选对象，尤其是肺节结的典型尺寸(尤其是体积)将定位区域和/或感兴趣区域的尺寸实现为常数。
在优选实施例中，定位区域大于第一感兴趣区域。此外，感兴趣区域提供单元适于使得第一感兴趣区域，尤其是尺寸和是形状可由用户选择，而定位区域的尺寸和形状是预定义的，从而确保应当包括在定位区域之内的对象的种类在定位区域之内。例如，在对象是肺节结的情况下，定位区域优选是立方体，其中心为对象的第一位置，其边长为10cm。
第一位置提供单元30提供在第一图像数据集中的对象的第一位置，并且定位区域提供单元32提供包括对象的第一位置和对象的定位区域。然后，对准单元31确定相对于第一图像数据集和第二图像数据集的公共的坐标系而言对象的第一位置的几何位置，以通过使用坐标系确定第二图像数据集中的几何位置来确定对象的中间第二位置。于是，对准单元通过找出第二图像数据集中相对于公共坐标系的几何位置(在第一图像数据集中已经确定)来确定对象在第二图像数据集中的中间第二位置，该中间第二位置应当对应于在第一图像数据集中的对象的第一位置。这一公共坐标系能够由用于产生第一和第二图像数据集的计算断层摄影设备的几何结构定义。此外，第一和第二图像数据集中示出的结构，像整个肺或血管，能够用于确定对应于对象的第一位置的对象的中间第二位置。具体而言，如果在产生第一图像数据集和第二图像数据集之间对象发生移动，尤其是如果对象是患者的肺节结，通过使用两个图像数据集中都示出的公共坐标系和/或结构进行的对象的中间第二位置的确定通常仅仅是粗略确定。
对准单元31通过在第二图像数据集中定位定位区域开始将定位区域与第二图像数据集对准，使得定位区域的中心是对象的中间第二位置。现在在第二图像数据集中变换，尤其是平移和/或旋转定位区域，使得描述第一图像数据集中的定位区域和第二图像数据集中的经变换定位区域之间相似性的相似性度量得到优化。对应于经优化的相似性度量的第二图像数据集中的经变换定位区域的中心是对象的第二位置，其将用于定义第二感兴趣区域。相似性度量优选是平方差的和。在其他实施例中，能够使用其他相似性度量，例如相关类型、基于图像梯度的度量或类似交互信息的度量。
然后，感兴趣区域提供单元12提供围绕对象的第一位置的第一感兴趣区域并提供围绕对象的第二位置的第二感兴趣区域。优选利用由用户使用选择单元选择的第一感兴趣区域，并在第二图像数据集中围绕所确定的对象的第二位置使具有第一感兴趣区域的几何维度的第二感兴趣区域位于中心，来执行这一操作。
在另一个实施例中，感兴趣区域提供单元是存储单元，其中已经存储了第一感兴趣区域和/或第二感兴趣区域的形状和位置。
处理单元16还包括用于将第一感兴趣区域和第二感兴趣区域彼此配准的配准单元13，其中配准单元13适于通过至少执行用于将第一感兴趣区域和第二感兴趣区域彼此配准的缩放变换来产生缩放值，该缩放值也能够被视为缩放因子。在本实施例中，配准单元适于执行用于将第一感兴趣区域和第二感兴趣区域彼此配准的仿射变换，该仿射变换包括缩放变换。在本实施例中，仿射变换包括缩放、平移、旋转和切变，即执行具有12个自由度的变换。
配准单元13之内的配准方案获取以下数据作为输入：第一感兴趣区域、第二感兴趣区域以及描述第一感兴趣区域或第二感兴趣区域的变换的变换矢量。对变换矢量进行初始化，对于任何平移、旋转或切变都为零值，对于任何缩放都是一值，即，一开始缩放值为一。利用优化方案执行第一感兴趣区域与第二感兴趣区域的配准，其中向第二感兴趣区域应用变换，其中改变变换矢量，从而优化应用于第一感兴趣区域和经变换的第二感兴趣区域的相似性度量。在其他实施例中，能够向第一感兴趣区域应用变换以变换第一感兴趣区域，其中改变变换矢量，从而使得应用于经变换的第一感兴趣区域和第二感兴趣区域的相似性度量被优化。相似性度量优选是平方差的和。在其他实施例中，能够使用其他相似性度量，例如将相关类型、基于图像梯度的度量或类似交互信息的度量用作相似性度量。由配准单元13执行的配准结果是具有至少一个经优化的缩放值的经优化的变换矢量。
处理单元16还包括用于根据所产生的缩放值确定改变值的改变值确定单元14，该改变值表示对象的尺寸改变。在本实施例中，配准单元13适于产生三个缩放值，并且改变值确定单元适于将对应于三个维度的三个缩放值相乘，用于确定改变值。
用于确定对象的尺寸改变的设备还包括像键盘或鼠标的输入单元17，其允许用户选择应当在哪个维度中计算缩放值或是否应该确定各向同性的缩放值。该设备优选包括图形用户界面，在显示器11上示出了图形用户界面，其包括菜单，用户能够在其中通过点击菜单中对应的标记做出其选择。改变值确定单元14优选适于基于用户做出的缩放值选择来确定改变值。
在显示器11上示出确定的改变值，优选还示出一个或几个产生的缩放值。
在一实施例中，配准单元13适于执行第一配准，用于将第一感兴趣区域配准到第二感兴趣区域上，其中配准单元13适于通过至少执行用于将第一感兴趣区域配准到第二感兴趣区域上的缩放变换产生第一缩放值，并且改变值确定单元适于根据所产生的第一缩放值，确定表示对象的尺寸改变的第一改变值。此外，配准单元13优选适于执行第二配准，用于将第二感兴趣区域配准到第一感兴趣区域上，其中配准单元13适于通过至少执行用于将第二感兴趣区域配准到第一感兴趣区域上的缩放变换产生第二缩放值，并且改变值确定单元适于根据所产生的第二缩放值，确定表示对象的尺寸改变的第二改变值。
第一改变值和第二改变值应当是一致的，即第一改变值应当类似于第二改变值的倒数或反之亦然。
相似性确定单元15确定是否给出了上述相似性，即第一改变值和第二改变值之一与第一改变值和第二改变值中的另一个的倒数就相似性度量而言是否相似。相似性确定单元15优选适于在第一改变值和第二改变值之一与第一改变值和第二改变值中的另一个的倒数的绝对差异大于预定义阈值时确定它们不相似。优选地，相对于表示对象的尺寸没有改变，即没有生长和收缩的改变值，阈值等于或小于20％，更优选地等于或小于15％，更优选等于或小于10％，最优选地等于或小于5％。
如果相似性确定单元15已确定第一改变值和第二改变值之一与第一改变值和第二改变值中的另一个的倒数就相似性度量而言不相似，这将在显示器11上指示出来。例如，如果第一改变值和第二改变值不一致，能够显示红色指示，如果它们是一致的，能够显示绿色指示。
在另一个实施例中，作为显示器11的替代或补充，如果相似性确定单元15确定第一改变值和第二改变值不一致，即，第一改变值和第二改变值中的至少一个与第一改变值和第二改变值中的另一个的倒数就相似性度量而言不相似，能够使用另一种输出单元，例如听觉输出单元用于输出信号。
在下文中，将参考图2所示的流程图描述确定对象的尺寸改变的方法。
在步骤101中，由图像数据集提供单元18提供第一图像数据集和第二图像数据集。在这一实施例中，已执行第一计算断层摄影胸廓扫描来产生显示患者肺部的第一图像数据集，并稍后执行后续计算断层摄影胸廓扫描，来产生显示稍后的患者肺部的第二图像数据集。
在步骤102中，感兴趣区域提供单元12提供第一图像数据集20中对象23所在的第一感兴趣区域22并提供第二图像数据集21中尺寸改变的对象24所在的第二感兴趣区域25。感兴趣区域提供单元12包括提供第一图像数据集20中的对象的第一位置35的第一位置提供单元30、提供包括对象的第一位置35和对象23的定位区域36的定位区域提供单元32以及对准单元31。对准单元31确定相对于坐标系的对象的第一位置35的几何位置，以通过使用坐标系确定第二图像数据集21中的几何位置来确定对象的中间第二位置。然后，对准单元31开始通过在第二图像数据集21中定位该定位区域36来将定位区域36与第二图像数据集21对准，使得定位区域的中心是对象的中间第二位置，其中对于第一图像数据集20和第二图像数据集21而言该坐标系是公共的。在完成这种对准之后，对准的定位区域的中心界定第二图像数据集21中对象的第二位置37。感兴趣区域提供单元12然后提供围绕对象的第一位置35的第一感兴趣区域22和围绕对象的第二位置37的第二感兴趣区域25。
第一位置提供单元30优选包括适于选择在第一图像数据集20中的对象(优选为肺节结)的第一位置35的选择单元。选择单元还能够适于界定第一图像数据集20中的第一感兴趣区域22。选择单元例如能够包括用于让用户选择在第一图像数据集20中的对象的第一位置35的图形用户界面。然后，由用户手动地，或自动地界定第一感兴趣区域22，其包括所选的对象的第一位置35并优选包括对象23。可以任意选择第一感兴趣区域22(优选为感兴趣体积)的形状，但其能够是矩形。例如，能够通过在对象23上点击并拖动直到到达期望半径，由用户规定第一感兴趣区域22的尺寸，或者可以根据所选对象23的典型尺寸，尤其是(尤其是肺节结)体积，将第一感兴趣区域22的尺寸实现为常数。定位区域优选大于第一感兴趣区域，并且优选地，例如通过使用定位区域的预定义尺寸自动将定位区域选择为以对象的第一位置为中心，或者由用户使用选择单元进行选择。图3中示范性且示意性地示出了第一图像数据集20和第二图像数据集21，第一图像数据集20具有定位区域36中包括的对象23和对象的第一位置35，第二图像数据集21具有另一时间点的对象24和对象的第二位置37。图4示意性和示范性示出了具有第一感兴趣区域22中包括的对象23的第一图像数据集20和具有第二感兴趣区域25中的对象24的第二图像数据集21。
在步骤103中，配准单元13将第一感兴趣区域和第二感兴趣区域彼此配准，其中配准单元适于通过至少执行用于将第一感兴趣区域和第二感兴趣区域彼此配准的缩放变换来产生缩放值。在这一实施例中，配准单元产生针对三个维度的三个缩放值，三个维度优选对应于三个正交空间方向。在另一实施例中，用户能够选择应当针对哪个维度确定缩放值或是否应当确定各向同性缩放值，配准单元13适于根据这一选择产生一个或若干缩放值。
在步骤104中，改变值确定单元14根据所产生的缩放值确定表示对象的尺寸改变的改变值。在这一实施例中，配准单元13产生对应于三个维度的三个缩放值，改变值确定单元14将这三个缩放值相乘以确定改变值。
在显示器11上显示所确定的改变值，优选还显示所产生的缩放值。
在步骤105中，配准单元13和改变值确定单元14确定第二改变值。为了确定第二改变值，相对于在步骤103中执行的配准在相反方向上执行配准。例如，如果在步骤103中已经将第一感兴趣区域配准到第二感兴趣区域上，那么在步骤105中，将第二感兴趣区域配准到第一感兴趣区域上。步骤105产生第二改变值，其应当是在步骤104中确定的第一改变值的倒数。
优选在显示器11上还显示第二改变值。
在步骤106中，相似性确定单元15确定第一改变值和第二改变值的倒数就上述相似性度量而言是否相似，其中，如果相似性确定单元15确定第一改变值和第二改变值的倒数就相似性度量而言不相似，输出单元11(在这一实施例中为显示器)输出信号。
用于确定对象的尺寸改变的设备、方法和计算机程序允许对肺节结进行生长评估，这是区分恶性节结和良性节结的重要参数。通常通过典型地以三到六个月的间隔比较患者的后续计算断层摄影检查来进行生长评估。对于这种评估，在a)第一图像数据集和b)后续图像数据集中分割节结，并确定经分割节结的体积。如上所述，分割一般是有错误的，由此降低了确定节结生长或收缩的精确度。相反，本发明的上述设备和方法能够不分割就估计节结的生长或收缩。用来自两次检查的局部区域专用仿射配准替代分割步骤。
能够将用于确定对象的尺寸改变的设备集成到计算断层摄影扫描器控制台、成像工作站和PACS工作站中。具体而言，可以将该设备和方法用作确定诸如肺节结的恶性和良性肿瘤的计算机辅助诊断(CAD)系统的一部分。
优选确定缩放值和改变值，使得改变值x(x≥1)等于对象生长100(x-1)％，使得改变值y(y≤1)等于物体收缩到100y％。
用于确定对象的尺寸改变的设备能够适于在显示器11上显示(除改变值和优选的至少一个缩放值之外)第一感兴趣区域中的对象、第二感兴趣区域中的对象以及减影图像，其中将经配准的第一和第二感兴趣区域彼此相减。
尽管在上述实施例中，图像数据集提供单元优选是用于采集计算断层摄影投射数据并用于从这些投射数据产生计算断层摄影图像数据集，尤其是用于产生计算断层摄影胸廓图像数据集的单元，但在其他实施例中，图像数据集提供单元能够是提供显示同一对象的第一图像数据集和第二图像数据集的任何单元。图像数据集提供单元能够仅仅是其中存储相应图像数据集的存储单元，从另一单元例如经由因特网连接接收第一图像数据集和第二图像数据集的接收单元，或者，图像数据集提供单元能够是另一种成像系统，像磁共振成像系统、核成像系统、光学成像系统、超声成像系统等。
通过研究附图、说明书和所附权利要求，本领域技术人员能够在实践所要求保护的本发明的过程当中理解并实施针对所公开的实施例的其他变型。
在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，不定冠词“一”或“一个”不排除多个。
单个单元或装置可以完成权利要求中列举的几项的功能。在互不相同的从属权利要求中陈述某些措施不表示不能有利地采用这些措施的组合。
由一个或若干单元或装置执行的计算和判断，如对准、配准、改变值确定和相似性确定过程，可以由任意其他数量的单元或装置执行。例如，能够由单一单元或由任意其他数量的不同单元执行对准、配准、改变值确定和相似性确定过程。能够将根据确定对象的尺寸改变的方法确定对象的尺寸改变的设备的计算和确定和/或控制实现为计算机程序的程序代码模块和/或专用硬件。
可以将计算机程序存储/分布在适当的介质上，例如，所述介质可以是光存储介质或者与其他硬件一起提供的或者作为其他硬件的部分的固态介质，但是，也可以使所述计算机程序通过其他形式分布，例如，通过因特网或者其他有线或无线电信系统。
权利要求中的任何附图标记不应被视为具有限制范围的作用。
Claims (10)
1.一种用于确定对象的尺寸改变的设备，所述设备包括：
-图像数据集提供单元，用于提供示出处于第一时间的所述对象的第一图像数据集并用于提供示出处于不同于所述第一时间的第二时间的所述对象的第二图像数据集，
-感兴趣区域提供单元，用于提供所述第一图像数据集中的第一感兴趣区域并用于提供所述第二图像数据集中的第二感兴趣区域，其中，所述第一图像数据集中示出的所述对象位于所述第一感兴趣区域处，所述第二图像数据集中示出的所述对象位于所述第二感兴趣区域处，
-配准单元，用于将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准，其中所述配准单元适于通过至少执行用于将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准的缩放变换来产生缩放值，其中，所述配准单元适于通过执行用于将所述第一感兴趣区域配准到所述第二感兴趣区域上的缩放变换来产生第一缩放值，并且适于通过执行用于将所述第二感兴趣区域配准到所述第一感兴趣区域上的缩放变换来产生第二缩放值，
-改变值确定单元，用于根据所产生的缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的改变值，其中，所述改变值确定单元适于根据所产生的第一缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的第一改变值，并且适于根据所产生的第二缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的第二改变值。
2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述配准单元适于通过在不同维度中执行所述缩放变换来产生针对不同维度的若干缩放值。
3.根据权利要求2所述的设备，其中，所述改变值确定单元适于根据针对不同维度产生的所述若干缩放值确定改变值。
4.根据权利要求3所述的设备，其中，所述改变值确定单元适于根据所述若干缩放值的乘积确定改变值。
5.根据权利要求1所述的设备，其中，所述配准单元适于执行包括所述缩放变换的仿射变换，用于将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准。
6.根据权利要求1所述的设备，其中，所述感兴趣区域提供单元包括：
-第一位置提供单元，用于提供所述第一图像数据集中的所述对象的第一位置，
-定位区域提供单元，用于提供包括在所述第一图像数据集中示出的所述对象的所述第一位置和所述对象的定位区域，
-对准单元，用于将所述定位区域与所述第二图像数据集对准，其中，经对准的定位区域的中心界定所述第二图像数据集中的所述对象的第二位置，
其中，所述感兴趣区域提供单元适于提供围绕所述对象的所述第一位置的所述第一感兴趣区域和提供围绕所述对象的所述第二位置的所述第二感兴趣区域。
7.根据权利要求6所述的设备，其中，所述对准单元适于确定相对于坐标系的所述对象的所述第一位置的几何位置，以通过使用所述坐标系确定所述第二图像数据集中的几何位置来确定所述对象的中间第二位置，并开始通过在所述第二图像数据集中定位所述定位区域来将所述定位区域与所述第二图像数据集对准，从而使得所述定位区域的所述中心是所述对象的所述中间第二位置，其中对于所述第一图像数据集和所述第二图像数据集而言所述坐标系是公共的。
8.根据权利要求1所述的设备，还包括：
-相似性确定单元，用于确定所述第一改变值和所述第二改变值之一与所述第一改变值和所述第二改变值中的另一个的倒数就相似性度量而言是否相似，
-输出单元，如果所述相似性确定单元已确定所述第一改变值和所述第二改变值之一与所述第一改变值和所述第二改变值中的另一个的倒数就所述相似性度量而言不相似，所述输出单元就输出信号。
9.一种用于确定对象的尺寸改变的方法，所述方法包括以下步骤：
-提供示出处于第一时间的所述对象的第一图像数据集并提供示出处于不同于所述第一时间的第二时间的所述对象的第二图像数据集，
-提供所述第一图像数据集中的第一感兴趣区域并提供所述第二图像数据集中的第二感兴趣区域，所述第一图像数据集中示出的所述对象位于所述第一感兴趣区域处，所述第二图像数据集中示出的所述对象位于所述第二感兴趣区域处，
-将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准，其中，通过至少执行用于将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准的缩放变换来产生缩放值，其中，所述配准包括通过执行用于将所述第一感兴趣区域配准到所述第二感兴趣区域上的缩放变换来产生第一缩放值，并且通过执行用于将所述第二感兴趣区域配准到所述第一感兴趣区域上的缩放变换来产生第二缩放值，
-根据所产生的缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的改变值，其中，所述确定包括根据所产生的第一缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的第一改变值，并且根据所产生的第二缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的第二改变值。
10.一种用于确定对象的尺寸改变的装置，所述装置包括：
-用于提供示出处于第一时间的所述对象的第一图像数据集并提供示出处于不同于所述第一时间的第二时间的所述对象的第二图像数据集的模块，
-用于提供所述第一图像数据集中的第一感兴趣区域并提供所述第二图像数据集中的第二感兴趣区域的模块，所述第一图像数据集中示出的所述对象位于所述第一感兴趣区域处，所述第二图像数据集中示出的所述对象位于所述第二感兴趣区域处，
-用于将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准的模块，其中，通过至少执行用于将所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域彼此配准的缩放变换来产生缩放值，其中，用于配准的所述模块包括用于通过执行用于将所述第一感兴趣区域配准到所述第二感兴趣区域上的缩放变换来产生第一缩放值的模块，和用于通过执行用于将所述第二感兴趣区域配准到所述第一感兴趣区域上的缩放变换来产生第二缩放值的模块，
-用于根据所产生的缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的改变值的模块，其中，用于确定的所述模块包括用于根据所产生的第一缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的第一改变值的模块，和用于根据所产生的第二缩放值确定表示所述对象的尺寸改变的第二改变值的模块。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP08163196.2 | 2008-08-28 | ||
| EP08163196 | 2008-08-28 | ||
| PCT/IB2009/053711 WO2010023612A1 (en) | 2008-08-28 | 2009-08-24 | Apparatus for determining a modification of a size of an object |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN102132322A CN102132322A (zh) | 2011-07-20 |
| CN102132322B true CN102132322B (zh) | 2014-10-22 |
Family
ID=41202593
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN200980133172.3A Active CN102132322B (zh) | 2008-08-28 | 2009-08-24 | 用于确定对象的尺寸改变的设备 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8559758B2 (zh) |
| EP (1) | EP2319013B1 (zh) |
| JP (1) | JP6005359B2 (zh) |
| CN (1) | CN102132322B (zh) |
| RU (1) | RU2525106C2 (zh) |
| WO (1) | WO2010023612A1 (zh) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100331265A1 (en) * | 2009-03-20 | 2010-12-30 | Tompkins Ronald G | Methods for the prevention and treatment of burn injuries and secondary complications |
| US9552533B2 (en) * | 2013-03-05 | 2017-01-24 | Toshiba Medical Systems Corporation | Image registration apparatus and method |
| JP6632829B2 (ja) * | 2014-08-27 | 2020-01-22 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 |
| US10346989B2 (en) * | 2014-12-17 | 2019-07-09 | Koninklijke Philips N.V. | Method and system for calculating a displacement of an object of interest |
| DE102016221684B4 (de) * | 2015-11-27 | 2024-06-27 | Siemens Healthineers Ag | Verfahren und Bilddatenverarbeitungseinrichtung zum Verarbei-ten eines Multi-Energie-Computertomographie-Bilddatensatzes mit Basismaterialzerlegung und Bildwerte-Tupel-Abbildung |
| KR102203272B1 (ko) * | 2018-12-18 | 2021-01-15 | 한국전자기술연구원 | 관심 객체 처리 장치 및 그 방법 |
| CN111078090A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-28 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种显示方法、装置、设备和存储介质 |
| US20210398299A1 (en) * | 2020-06-17 | 2021-12-23 | Nuvasive, Inc. | Systems and Methods for Medical Image Registration |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1628325A (zh) * | 2002-02-07 | 2005-06-15 | 西门子共同研究公司 | 无需全部容积对准的对象一致性识别 |
Family Cites Families (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5987345A (en) * | 1996-11-29 | 1999-11-16 | Arch Development Corporation | Method and system for displaying medical images |
| DE29916075U1 (de) * | 1999-09-13 | 2000-12-14 | Siemens Ag | Einrichtung zur Inspektion einer dreidimensionalen Oberflächenstruktur |
| US7206462B1 (en) * | 2000-03-17 | 2007-04-17 | The General Hospital Corporation | Method and system for the detection, comparison and volumetric quantification of pulmonary nodules on medical computed tomography scans |
| US6901277B2 (en) * | 2001-07-17 | 2005-05-31 | Accuimage Diagnostics Corp. | Methods for generating a lung report |
| JP4028209B2 (ja) * | 2001-10-24 | 2007-12-26 | 株式会社日立メディコ | Ｘ線ｃｔ装置 |
| US20050207630A1 (en) * | 2002-02-15 | 2005-09-22 | The Regents Of The University Of Michigan Technology Management Office | Lung nodule detection and classification |
| JP2004046594A (ja) * | 2002-07-12 | 2004-02-12 | Konica Minolta Holdings Inc | 画像診断支援装置 |
| US6771736B2 (en) * | 2002-07-25 | 2004-08-03 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method for displaying temporal changes in spatially matched images |
| US7499578B2 (en) * | 2002-10-18 | 2009-03-03 | Cornell Research Foundation, Inc. | System, method and apparatus for small pulmonary nodule computer aided diagnosis from computed tomography scans |
| RU2233118C1 (ru) * | 2003-04-18 | 2004-07-27 | Мишкинис Александр Борисович | Способ ретроспективного анализа рентгеновских снимков легких |
| US20050113651A1 (en) * | 2003-11-26 | 2005-05-26 | Confirma, Inc. | Apparatus and method for surgical planning and treatment monitoring |
| RU2298887C2 (ru) * | 2004-04-12 | 2007-05-10 | Автономная некоммерческая организация "Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт "Центр перспективных исследований" (АНО ЦНИОКИ ЦПИ) | Способ получения трехмерных рентгеновских изображений |
| US8014625B2 (en) * | 2004-11-10 | 2011-09-06 | Agfa Healthcare | Method of performing measurements on digital images |
| US7657073B2 (en) * | 2004-11-29 | 2010-02-02 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Registration system and method for tracking lung nodules in medical images |
| US7764819B2 (en) * | 2006-01-25 | 2010-07-27 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for local pulmonary structure classification for computer-aided nodule detection |
| JP5072449B2 (ja) * | 2006-07-18 | 2012-11-14 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 |
| US8073230B2 (en) * | 2007-05-09 | 2011-12-06 | Case Western Reserve University | Systems and methods for generating images for identifying diseases |
-
2009
- 2009-08-24 RU RU2011111543/08A patent/RU2525106C2/ru active
- 2009-08-24 CN CN200980133172.3A patent/CN102132322B/zh active Active
- 2009-08-24 JP JP2011524495A patent/JP6005359B2/ja active Active
- 2009-08-24 WO PCT/IB2009/053711 patent/WO2010023612A1/en active Application Filing
- 2009-08-24 EP EP09787006.7A patent/EP2319013B1/en active Active
- 2009-08-24 US US13/060,066 patent/US8559758B2/en active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1628325A (zh) * | 2002-02-07 | 2005-06-15 | 西门子共同研究公司 | 无需全部容积对准的对象一致性识别 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| Comparison of different follow-up lung registration methods with and without segmentation;Thomas Blaffert, et al;《Proceedings of SPIE, Medical Imaging 2004: Image Processing》;20040512;第5370卷;第1701页摘要，第1703-1706页第2.1-2.4节，附图1-7 * |
| KAWATA，Y. et al.Tracking interval changes of pulmonary nodules using a sequence of three-dimensional thoracic images.《Proceedings of SPIE |
| KAWATA,Y.,et al.Tracking interval changes of pulmonary nodules using a sequence of three-dimensional thoracic images.《Proceedings of SPIE, Medical Imaging 2000:Image Processing》.2000,第3979卷第86页摘要,第87页第2.1节,第88-91页第2.3.2、2.4、2.5节,附图1-2. * |
| ThomasBlaffert et al.Comparison of different follow-up lung registration methods with and without segmentation.《Proceedings of SPIE |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP2319013A1 (en) | 2011-05-11 |
| CN102132322A (zh) | 2011-07-20 |
| US20110142322A1 (en) | 2011-06-16 |
| JP6005359B2 (ja) | 2016-10-12 |
| WO2010023612A1 (en) | 2010-03-04 |
| JP2012500991A (ja) | 2012-01-12 |
| US8559758B2 (en) | 2013-10-15 |
| RU2011111543A (ru) | 2012-10-10 |
| EP2319013B1 (en) | 2018-02-28 |
| RU2525106C2 (ru) | 2014-08-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102132322B (zh) | 用于确定对象的尺寸改变的设备 | |
| US10521927B2 (en) | Internal body marker prediction from surface data in medical imaging | |
| Mattes et al. | PET-CT image registration in the chest using free-form deformations | |
| CN105027163B (zh) | 扫描区域确定装置 | |
| US8837771B2 (en) | Method and system for joint multi-organ segmentation in medical image data using local and global context | |
| CN102132321B (zh) | 用于医学图像的配准的自动预对准 | |
| US8135189B2 (en) | System and method for organ segmentation using surface patch classification in 2D and 3D images | |
| US7561757B2 (en) | Image registration using minimum entropic graphs | |
| CN101903908A (zh) | 基于特征的2d/3d图像配准 | |
| CN101604458A (zh) | 用于显示预先绘制的计算机辅助诊断结果的方法 | |
| EP2116977A2 (en) | Method for editing 3D image segmentation maps | |
| EP2724294B1 (en) | Image display apparatus | |
| EP1914681B1 (en) | Smooth gray-level based surface interpolation for anisotropic data sets | |
| Noser et al. | Typical accuracy and quality control of a process for creating CT-based virtual bone models | |
| EP4156089A1 (en) | Method, device and system for automated processing of medical images to output alerts for detected dissimilarities | |
| US8253739B2 (en) | Method for interpolating an intermediate polygon p from two polygons p1 and p2 | |
| US8009910B2 (en) | Method, a system, a computer program product and a user interface for segmenting image sets | |
| US8520926B2 (en) | Method for processing image and volume data based on statistical models | |
| EP3874457B1 (en) | Three-dimensional shape reconstruction from a topogram in medical imaging | |
| US20080137928A1 (en) | Method and System for Registering CT Data Sets | |
| US12033247B2 (en) | Three-dimensional shape reconstruction from a topogram in medical imaging | |
| US7590271B2 (en) | System and method for automatic detection and localization of 3D bumps in medical images | |
| CN101261735A (zh) | 在高维空间中检测对象的系统和方法 | |
| WO2010023623A1 (en) | Apparatus for determining a modification of a size of an object | |
| Skabek et al. | Applications of computer vision in medicine and protection of monuments |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |