CN102197649A - 三维图像数据的动态传送 - Google Patents

三维图像数据的动态传送 Download PDF

Info

Publication number
CN102197649A
CN102197649A CN2009801426884A CN200980142688A CN102197649A CN 102197649 A CN102197649 A CN 102197649A CN 2009801426884 A CN2009801426884 A CN 2009801426884A CN 200980142688 A CN200980142688 A CN 200980142688A CN 102197649 A CN102197649 A CN 102197649A
Authority
CN
China
Prior art keywords
voxel
coefficient
image
client
server
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.)
Granted
Application number
CN2009801426884A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102197649B (zh
Inventor
J·C·赫夫曼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips Electronics NV
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips Electronics NV filed Critical Koninklijke Philips Electronics NV
Publication of CN102197649A publication Critical patent/CN102197649A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102197649B publication Critical patent/CN102197649B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/62—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding by frequency transforming in three dimensions
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/129—Scanning of coding units, e.g. zig-zag scan of transform coefficients or flexible macroblock ordering [FMO]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/162—User input
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/164—Feedback from the receiver or from the transmission channel
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/63—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/63—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets
    • H04N19/64—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets characterised by ordering of coefficients or of bits for transmission
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/23—Processing of content or additional data; Elementary server operations; Server middleware
    • H04N21/234—Processing of video elementary streams, e.g. splicing of video streams, manipulating MPEG-4 scene graphs
    • H04N21/2343—Processing of video elementary streams, e.g. splicing of video streams, manipulating MPEG-4 scene graphs involving reformatting operations of video signals for distribution or compliance with end-user requests or end-user device requirements
    • H04N21/234327—Processing of video elementary streams, e.g. splicing of video streams, manipulating MPEG-4 scene graphs involving reformatting operations of video signals for distribution or compliance with end-user requests or end-user device requirements by decomposing into layers, e.g. base layer and one or more enhancement layers
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/266—Channel or content management, e.g. generation and management of keys and entitlement messages in a conditional access system, merging a VOD unicast channel into a multicast channel
    • H04N21/2662—Controlling the complexity of the video stream, e.g. by scaling the resolution or bitrate of the video stream based on the client capabilities
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/472—End-user interface for requesting content, additional data or services; End-user interface for interacting with content, e.g. for content reservation or setting reminders, for requesting event notification, for manipulating displayed content
    • H04N21/4728—End-user interface for requesting content, additional data or services; End-user interface for interacting with content, e.g. for content reservation or setting reminders, for requesting event notification, for manipulating displayed content for selecting a Region Of Interest [ROI], e.g. for requesting a higher resolution version of a selected region
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/60—Network structure or processes for video distribution between server and client or between remote clients; Control signalling between clients, server and network components; Transmission of management data between server and client, e.g. sending from server to client commands for recording incoming content stream; Communication details between server and client 
    • H04N21/65—Transmission of management data between client and server
    • H04N21/658—Transmission by the client directed to the server
    • H04N21/6581—Reference data, e.g. a movie identifier for ordering a movie or a product identifier in a home shopping application
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/81—Monomedia components thereof
    • H04N21/8146—Monomedia components thereof involving graphical data, e.g. 3D object, 2D graphics
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/83—Generation or processing of protective or descriptive data associated with content; Content structuring
    • H04N21/845—Structuring of content, e.g. decomposing content into time segments
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/16—Analogue secrecy systems; Analogue subscription systems
    • H04N7/173—Analogue secrecy systems; Analogue subscription systems with two-way working, e.g. subscriber sending a programme selection signal
    • H04N7/17309—Transmission or handling of upstream communications
    • H04N7/17327—Transmission or handling of upstream communications with deferred transmission or handling of upstream communications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Generation (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

一种用于从服务器向至少一个客户端传送体图像数据的方法包括：将所述体图像变换成包括多个系数的层次化表示，所述层次化表示包括多个等级的实质非冗余数据，其中所述层次化表示的等级包括足以以对应于所述等级的分辨率重建所述图像的变换数据；将所述系数划分成多个体素，每个体素包括水平方向中的“n”个系数，垂直方向中的“m”个系数和深度方向中的“p”个系数；从客户端向服务器请求重建所述源体积的至少一部分所必需的所述层次化表示的一个或多个层次的体素形式的变换数据；从客户端向服务器传送对所述体图像的至少一部分的系数的请求；响应于所述请求，从所述服务器向所述客户端传送至少一个体素；以及在所述客户端从传送的所述至少一个体素重建所述体图像的体视图。

Description

三维图像数据的动态传送
以下公开内容涉及图像处理领域、图像传送领域、数据网络领域、医疗成像领域、医疗诊断领域等。以下公开内容一般应用于三维或体积图像的分布和处理中，并说明性地参考用于诊断、临床、临床前和其他应用的医疗图像分布和处理来加以描述。
基于切片的扫描机，例如计算断层摄影(CT)扫描机通常用于采集被组织成二维切片的患者的三维或体图像，依次堆叠二维切片以限定三维体积。诸如磁共振(MR)成像的一些成像模态能够采集三维图像数据，三维图像数据被固有地分离成依次采集的切片，或者三维图像数据是沿着非平面轨迹采集的。不过，即使在MR成像中，常规做法也是将图像数据组织成相继切片的堆栈以限定三维体积。从越来越复杂的CT、MR和其他体医疗成像模态扫描机采集的所得图像数据集包含数千个个体图像切片，每个切片包括数千或更多像素。在采集图像切片之后，医务人员传统上会利用打印机或其他标记引擎在胶片上打印出切片或选定的感兴趣切片。
最近以来，使用基于软拷贝的计算机成像，图像已经变成可以在计算机显示器上连续堆叠了。在伪体积技术中，这种在计算机显示器上显示堆叠图像的技术为医师或保健专业人员提供了从头至尾翻阅以及快速查看图像的手段。这是通过图片存档和通信系统(PACS)完成的。在典型的PACS布置中，在PACS服务器上远程存储图像，而放射学家或医生位于其办公计算机处或通过常规医院网络或通过专用PACS网络与PACS服务器连接的另一客户端装置处。放射学家或医生将一次从工作列表中一列患者研究中打开一个患者研究，并查看要研究的相关解剖特征的完整图像(例如患者整个大脑的CT图像)，以便获得解剖取向。优选以低分辨率显示这种“整幅图像”表示。用户然后将从头到尾翻阅图像切片堆栈，直到认为找到或找到医学相关特征。不过，特定的医学相关特征，例如肿瘤、结节等往往很小，对比度相对低。因此，在具有或怀疑具有医疗相关特征的任何特定图像切片上，放射学家或医生将在可能包含感兴趣特征的位置上迅速以高分辨率“放大”。随着图像数据集的大小由于扫描机分辨率变高、采集速率变快和其他因素而增大，越来越难以采用基于切片的样式进行图像查看和处理。此外，越来越多地采用多模态成像和分析，其中融合、并排比较或以其他方式组合或集成不同模态(例如CT和PET)采集的图像。
另一种类型的处理是基于体积的处理。不过，体图像数据集很大，可能难以在现有数字数据网络上传输。计算机终端或联网计算机的激增已经使医疗行业中有了这样的愿望，即这种图像数据集应当在医生个人计算机、护士站监测仪和整个医院其他地方广泛可用。不过，基于体积的处理缺点在于阻碍了在医疗行业中这种愿望的实现。例如，基于体积的处理的一种方法涉及沿任何方向对图像数据的堆叠切片重新采样和处理，以产生图像数据集的再现视图作为3d对象。这些体图像视图理想地允许用户迅速获得体图像数据集的全局视图。在这样的处理中，将体图像数据集作为体积样本处理，而不是作为堆叠的图像切片处理。为了对三维图像数据集执行基于体积的处理，从PACS服务器向客户端装置发送整个体图像数据集。于是，跨数字网络下载整个体图像数据集。这是一个实质问题——仅包含数百切片的体图像数据集需要向图像查看器下载至少100MB的数据，并且对于更大的体图像数据集，传送数据可能很容易增加到千兆字节的范围。数字数据网络可能难以或不可能承受这些大的数据传送负载。因为三维图像数据集的大小非常巨大，医院的数字数据传送网络可能变成瓶颈，减慢或阻止无所不在的三维数据集传送。
此外，数据传送是断断续续的，得不到很好的分布。数字数据网络必须要有足够带宽来适应从PACS系统向客户端批量传送整个体图像数据集；但之后用于图像分析的传送速率大大减小或完全停止。结果，在使用体数据集作为诊断工具或导航辅助时，在客户端重建这些大的体数据集成为决定性的瓶颈。
可能的方案需要提供指定的PACS数字数据传送网络，这没有成本效率；或者依赖于现有“通用”医院网络来处理PACS数据业务。后面这个方案为医院网络提出了大带宽要求，并且可能导致大的体图像数据集传送期间断断续续的网络延迟或停止。对于医院网络而言网络延迟或停止尤其需要关注，因为还依赖医院网络来传送关乎性命的患者监测或仪表控制数据。
另一个难题是在客户端进行大的体数据集的处理。将整个图像数据集传送给客户端，并且客户端在本地构造和导航三维数据集。这要求客户端具有相当大的计算和存储资源。换言之，如果(例如)客户端是医生或放射学家的个人计算机，该计算机必须具有相当大的存储器和高速处理器，以便在本地导航大的体图像数据集。这可能是对资源的低效率使用，尤其是医生个人计算机的其他用途仅仅是文字处理、电子邮件或计算量小的应用时。
在备选方法中，PACS服务器将体图像数据加载到其存储器中，在服务器处构造体图像模型，并对来自远程客户端的请求做出响应。对于少于几百个切片的图像数据集而言，可以无很长延迟地实现这一目的，但需要服务器有大的资源，例如存储器、网络带宽和计算资源。对于数千切片的体图像数据集或可以为几十或更多同时对很多不同体图像数据集进行操作的用户提供体导航的使用负荷重的PACS系统，这种依赖于PACS服务器来承载计算负载的集中式方法可能成本很高或不切实际。
下文提供了新的改进的设备和方法，其克服了上述问题和其他问题。
根据一个公开的方面，公开了一种图像处理系统，包括：服务器，其包括处理器和被配置成存储体图像的单式金字塔形表示(unitary pyramidal representation)的存储器，所述单式金字塔形表示包括一系数体素的集合并具有层次化等级，其中每个相继的等级添加用于提供增加的空间分辨率的信息，且每个系数体素对应于所述体图像中限定的三维空间区域和层次体系的选定等级；以及网络接口，所述网络接口被配置成响应于对所述体图像中对应于选定空间区域和选定空间分辨率的成像数据的请求经由网络传送选定的系数体素。
根据另一公开的方面，公开了一种从服务器向至少一个客户端传送体图像数据的方法，所述方法包括：将体图像变换成包括多个系数的层次化表示，所述层次化表示包括多个本质上无冗余数据的等级，其中所述层次化表示的等级包括足以以对应于所述等级的分辨率重建所述图像的变换数据；将所述系数划分成多个体素，每个体素包括水平方向中的“n”个系数，垂直方向中的“m”个系数和深度方向中的“p”个系数；从客户端向服务器请求重建所述体图像的至少一部分所必需的来自所述层次化表示的一个或多个等级的体素形式的变换数据；从客户端向服务器传送对所述体图像的至少一部分的系数的请求；响应于所述请求，从所述服务器向所述客户端传送至少一个体素；以及在所述客户端从传送的所述至少一个体素重建所述体图像的体视图。
根据另一公开的方面，公开了一种图像导航和处理方法，包括：识别选定三维空间区域和空间分辨率用于显示体图像；查询服务器，所述服务器将所述体图像存储为单式金字塔形表示，所述单式金字塔形表示被划分成对应于所述体图像的限定的三维空间区域和空间分辨率的系数体素；响应于所述查询，从所述服务器接收所述单式金字塔形表示中包含足以以选定空间分辨率重建所述体图像的选定空间区域的图像数据的系数体素；以及基于接收的系数体素，以选定空间分辨率重建并显示表示所述体图像的选定空间区域的图像。
一个优点在于在时间上分布图像数据传送，从而减小网络带宽要求。
另一个优点在于无需从服务器向客户端传送整个体图像就能够进行体图像导航。
另一个优点在于更紧凑的图像数据传送。
在阅读并理解了下述详细说明的情况下，更多优点对于本领域普通技术人员将显而易见。
图1A和1B图解示出了基于服务器/客户端的图像存档、导航和处理系统；图1A示出了图1B的服务器部分的选定功能部件；
图2A和2B图解示出了通过基于切片的成像系统采集的体图像；
图3和4分别图解描绘了图2A和2B的体图像数据集的矢平面和冠平面；
图5图解描绘了图1A的分解处理器执行的图像分解；
图6图解描绘了被组织成体积划分的系数体素的集合的已分解体图像；
图7图解描绘了图6的体积划分系数体素的LLL区限(octant)；
图8图解描绘了图1B系统的服务器/客户端对之一，包括选定功能方面的图解指示；
图9示出了由图1B和图8的服务器执行的处理的流程图；
图10示出了由图1B和图8的选定客户端执行的处理的流程图；
图11-16图解示出了在各选定空间分辨率下对应于各选定空间区域的、图6的体积划分的系数体素的集合中体素的标识。
这里公开的系统和方法用于处理源体数据集，具体而言，处理体图像数据(即三维图像数据)。参考图2A和2B，源体数据集10被示为由基于切片的医疗成像扫描机(未示出)，例如X射线、CT或MR成像扫描机采集的图像切片220的堆栈。源体数据集10是直接从成像扫描机获得的，或者可能是事先已经存储并之后从适当数据库或档案文件中检索的。在说明性的图2A中，患者200被显示为面朝上以卧姿躺着。绘示为穿过患者200的标记为210的图解箭头示出了用于经由医疗成像扫描机扫描患者身体的轴线和方向。诸如CT扫描机的基于切片的扫描机采集作为图像切片220的堆栈的源体数据集10，产生的堆栈具有患者200沿箭头210所示的取向。图像切片220的堆栈共同限定在由基于切片的扫描机扫描的患者200的部分上延伸的源体数据集10。
在一些扫描机几何结构中，常规上将箭头210表示的方向称为轴向或z方向。图像切片220的取向大致横穿箭头210的轴向，但也预期切片220和轴向210之间有一些倾斜，例如，如果采用倾斜扫描架CT扫描机就可能有这种情况。图像切片220被分成横向坐标。在常规的基于切片的扫描机几何结构标记法中(轴向被指定为z方向)，这些横向坐标有时称为x和y方向，一般彼此横穿并横穿轴向210。图2B中示出了这种常规几何结构。(注意，在图2A中，y方向的取向横穿图纸)。如图2A所示，对图像切片220进行取向，使得x方向为水平方向，y方向为垂直方向。不过，要认识到，图示的(x，y，z)坐标系是作为说明性范例提供的，也可以考虑其他坐标系和标定方式。例如，尽管图2A示出了左手取向的笛卡尔坐标系，但也可以考虑使用右手取向笛卡尔坐标系，以及各种非笛卡尔坐标系，例如柱面或球面坐标系，或另一种正交坐标系。此外，诸如MR扫描机的一些成像源可以通过除切片之外的其他方式采集数据。
医师、放射学家或其他医务人员可能希望在显示器上查看源体数据集10的不同平面或取向。图2B示出了源体数据集10的轴平面视图或前视图的几何结构。更具体而言，图2B示出了显示器上图像切片220的轴平面视图。如图2B所示，相对于患者200将图像切片220取向为，x在水平方向上，y在垂直方向上，z在轴向或深度方向上。显示器上轴向视图的图像切片220的x、y和z维度与图2A的示意图中的维度一致。在空间中图像切片220的取向使得在用户沿着z维度从堆栈前方到堆栈后方翻阅图像切片220的堆栈时可以看到每个切片的正面。图像切片220的次序与如图2A中的箭头210所示的被扫描方向一致。
参考图3和图4，尽管是通过沿一个取向扫描来采集体数据集10的，但医师、放射学家或医务人员可能希望查看源体数据集10的不同平面。图3示出了用于查看体数据集的另一个平面。对于这一视图，称为图2A所示解剖几何结构语境中的矢平面视图，相对于原始扫描图像的取向从左至右查看体数据的切片。图3示出了矢平面视图中图像切片300关于原始被扫描的x、y和z维度的取向和维度。对于矢平面视图，可以在输出显示器上查看图像的切片，使得水平地查看图像切片的原始z维度，并垂直地查看图像切片的原始y维度。用户可以在x维度上翻阅图像切片的堆栈。
图4示出了用于查看源体数据集10的另一解剖学感兴趣平面。对于本范例，示出了图像切片的冠平面。对于冠平面视图而言，相对于图2A的患者扫描取向从上到下查看图像400的切片。对于冠平面查看而言，水平地查看图像切片的原始x维度，并垂直地查看图像切片的原始z维度。用户可以在y维度上翻阅图像切片的堆栈。
更一般地，可以选择并从体数据集10产生任意倾斜平面(亦即，除了相应图2A、3和4中所示的轴向、矢和冠解剖平面之外的任意平面)用于查看。例如，可以将倾斜平面定义为距水平轴的法平面30°(即，距图像被扫描的原始平面30°)的平面。
在图1A和1B的方框图概要中示出了用于处理源体数据集10的一种示范性系统和方法。总体上讲，处理源体数据集10以在服务器160上存储并通过网络168分布，用于在客户端计算机162、164和166上显示。在图1B中更详细地示出了客户端-服务器关系。服务器160和客户端计算机162、164、166通过网络接口或用于在服务器-客户端架构中进行网络通信的其他通信装置彼此通信。
继续参考图1A和1B，服务器160包括或实现用于执行分解处理的分解处理器120、用于执行划分处理的划分处理器140以及用于存储体积划分系数的适当的数据存储或存储器144。存储器144可以包括，例如随机存取存储器(RAM)；磁、光或非易失性固态存储器；等等。服务器160可以将处理器元件120，140实现为存储限定处理器元件120、140的可执行代码的随机存取存储器(RAM)；磁、光或非易失性固态存储器；磁、光、非易失性固态、只读存储器(ROM)等。服务器160是可以采用任何适当的服务器-客户端或其他网络架构、经由一个或多个诸如图示的客户端162、164、166的客户端、通过网络访问的任何适当数字装置或数字装置的组合。更一般地，预期客户端是配置成经由网络168与服务器160通信并包括用于显示图像、图像部分、图像绘制图等的适当显示器的任何数字装置。客户端包括，例如：个人计算机；哑终端；个人数字助理(PDA)；移动电话；包括显示能力的其他网络服务器；等等。客户端162、164、166可以包括或实现用于执行体图像导航或其他图像处理的适当软件。网络168例如是有线、无线或混合式有线/无线数字数据网络，并且更具体地可以包括因特网、医院数据网络、专用PACS数据网络等，或其各种组合。
在图1A中，源体数据集10是由诸如CT扫描机的图像采集系统110采集的，或是从存储器检索的，并由分解处理器120和划分处理器140处理。可选地，如本领域普通技术人员所知，也可以使用量化和压缩处理(未示出)。直接在服务器160上或在可以由服务器160访问或与服务器160通信的一些其他计算机(未示出)上执行由分解处理器120执行的分解过程和由划分处理器140执行的划分处理(以及任何其他可选处理，例如量化和压缩处理)。
返回参照图1A，更详细地描述分解处理器120和对应的分解处理的一些适当实施例。通常，“分解处理”是指例如使用单式金字塔形变换(例如小波变换)，产生包括在多个等级层次化布置的变换系数的金字塔形数据结构。对于诸如源体数据集10的大量数据而言，分解处理需要使用变换来产生包括各等级的体变换系数的三维金字塔形数据结构30。例如，在三个横贯或正交维度上应用变换以产生三维金字塔形数据结构30(例如，参见图5)。从分解处理器120产生的体变换系数可逆变换到原始源体数据集10。此外，变换系数在空间上是局部化的，因此变换系数保存了对应于图像特定区域的数据。所产生的三维金字塔形数据结构30的每个等级的变换系数连同来自更高(即更低分辨率)等级(如果有的话)的系数足以在对应于变换系数的分辨率下重建源体数据集10。在下文中将变换系数，连同在三维金字塔形数据结构30中标识系数的系数坐标，统称为体积中的变换数据。
三维金字塔形数据结构30直接产生于服务器160上或产生于能够由服务器160访问或与服务器160通信，或能够与服务器160共享三维金字塔形数据结构30的关联计算机或处理器(未示出)上。
分解处理由实现为软件或具有可执行指令的硬件或其组合的分解处理器120实现，用于产生带有体积系数的三维金字塔形数据结构30。在Chang等人的美国专利No.6711297中更完全地描述了分解处理器的适当硬件和软件，在此通过引用将其全文并入这里。作为说明性范例，一种适当的分解变换是小波变换。小波变换处理是一种子带分解的形式，其包括从低通信息中分离出高通信息。在子带分解中，使用的是有限脉冲响应(FIR)滤波器。在分解过程的每个阶段可以使用相同或不同的FIR滤波器，获得图5中图解示出的三维金字塔形数据结构30。一种适当的FIR滤波器系列是小波滤波器。一种适当的小波滤波器是JPEG 2000标准中指定和使用的浮点5，7双正交小波内核(Daubechies)。其他适当的小波滤波器例如是JPEG2000图像压缩标准中指定的5，3整数小波内核或7，9浮点小波内核。在使用这种小波系统和滤波器或类似系统和滤波器时，将变换适当地称为小波变换。
小波(或有限支持子带)分解的一个优点是原始数据集10的几何结构被所产生的变换系数保存。这允许对以任何子分辨率重建或重建任何图像子部分所需系数子集进行标识。在Chang等人的美国专利No.6711297中阐述了这种特征，在此通过引用将该专利全文并入。
小波变换可以采用各种类型的内核来产生三维金字塔形数据结构30。定点内核是一种适当类型的小波变换内核。使用定点内核产生用于三维金字塔形数据结构30的定点系数，其允许进行完美的重建(原始输入的无损重建)，无需浮点存储。
另一种适当的小波变换内核类型是浮点内核类型，其能够用于产生由浮点系数构成的三维金字塔形数据结构30。对于给定的滤波长度，具有浮点内核的小波变换产生了比定点内核的变换更高质量的低分辨率图像数据。具有浮点内核的小波变换用于在压缩应用中改善信噪比。于是，具有浮点内核的小波变换能够以高信噪比(SNR)进行有损压缩，但处于视觉无损耗的水平上。这种方法能够获得3和20之间或甚至到1的图像压缩比，因此适于图像的一般分布。使用浮点内核还产生三维金字塔形数据结构的底层分量中信息的更高总计百分比，但不是无损可逆的，除非保存(即存储)系数的全浮点解析。
由分解函数适当地定义采用有浮点内核的小波变换的说明性分解，其中
Figure BDA0000057740600000092
定义用于利用浮点内核的变换的变换函数，I表示源数据10(亦即，图像)；而C代表经变换的数据(即经变换的图像)。
三维金字塔形数据结构30中暗含有多分辨率格式，因为分解处理器和对应的小波变换函数在三维金字塔形数据结构30的层次化等级间产生数学上独立的信息。因此，在三维金字塔形数据结构30中没有冗余信息，因为三维金字塔形数据结构30在每个不同层次化等级包含唯一的数据。三维金字塔形数据结构30不仅仅是不同分辨率下包含冗余信息的源数据的多次复制。由于构造给定图像仅需要传送对应于例如更深层次化等级的“额外数据”(先前未从服务器传送到客户端的)，小波变换的数学上独立的性质使通过网络的数据传送量最小化。例如，在用户在图像导航期间在特定区域上放大时，为了实施缩放操作，仅向客户端传送对应于提供更高分辨率的更深层次化等级的数据。
使用小波变换来产生三维金字塔形数据结构30为传送大的体数据文件的不同部分提供了可缩放的方案。“可缩放”意味着从服务器数据库需求的数据量直接正比于要在客户端显示的像素。亦即，从服务器需求的信息量与整个体积的大小无关，而仅取决于要在客户端显示的需求。例如，如果客户端仅需要显示轴向图像的1/4分辨率(XY)版本，则仅从服务器请求那些系数。在将体源图像10分解成三维金字塔形数据结构30时，直接从服务器160的存储器提取表示子图像和子分辨率图像的系数。服务器160然后以系数的形式仅发送重建确切尺寸的期望图像所需的这一数据，以在客户端显示。
小波变换也是无损的，因为在分解成层次数据表示时不丢失来自原始源数据的任何数据。尽管这里描述小波变换作为分解处理的说明性范例，但也想到了采用其他单式金字塔形表示的分解处理。
参考图5，对于体图像导航应用而言，在此认识到，有利的是在三维中执行变换，以便产生具有沿所有三个空间方向(例如，对于附图的说明性坐标而言的x，y，和z)的单式金字塔形表示30。图5示出了一个计算范例，其中首先向个体轴向源图像切片220应用面内小波变换500，以产生中间数据510，随后沿着轴向或z方向向中间数据510应用小波变换520，以产生最终的三维金字塔形数据结构30和体积系数。更一般地，为了产生三维金字塔形数据结构30，在三个横贯或正交的空间方向上应用相同或不同的变换500、520。由分解处理器120使用的变换500、520的选择取决于期望的三维金字塔形数据结构30的特定特性。为了产生层次结构，通过对先前更高等级的低通“LLL”进行递归分解来产生每个等级的三维金字塔形数据结构30。递归可以是相同的变换模式和内核或任何不同组的变换内核或模式。继续进行这种递归，直到三维金字塔形数据结构30的等级到达预定尺寸。例如，用于纵横比为一比一的源体数据集10的三维金字塔形数据结构30中的最低等级由128×128×128的低通分量构成。不过，可以产生其他粒度的分辨率。此外，在具有任意期望变换的递归过程中可以使用任何象限。在图5所示的方法中，在列和行维度(即x和y方向)中通过面内变换500将采集的轴向切片220变换相同次数，以维持三维金字塔形数据结构30的经变换数据和原始源体数据集10之间同样的纵横比，而在轴向或z方向应用的变换520可以是任意数量的变换等级(零或更多)。还应当指出，应用变换的次序可以与图5所示不同，例如，可以在面内变换500之前应用轴向变换520。
继续参考图5，作为分解的一部分，将信息汇集到分解的“低低低”(LLL)象限。作为分解的一个非限制性范例，可以选择小波变换的内核以便将关于原始数据集的最大量的信息汇集到三维分解的LLL(低低低)象限中，同时保持变换的计算效率。小波变换的这种特性允许传送并接下来以特定的分辨率显示源图像的良好表示，同时保持变换的计算效率。用于选择小波内核的准则之一是系数的LLL象限中汇集的数据是完整数据集的良好表示，亦即，在任何层次化等级由系数的LLL象限表示的分辨率降低的数据集适于用作针对该分辨率的显示数据集。于是，可能直接将各等级的LLL变换系数象限用作像素。使用浮点内核还在三维金字塔形数据结构30的底层分量中产生信息的更高总计百分比，但不是无损可逆的，未保存系数的全浮点解析。
继续参考图5，由分解处理器120执行的第一或面内变换500在第一次迭代中针对分量图像切片220的每个产生与图5所示的中间数据510对应的一级Mallat(可分离)变换结构。产生低通LL象限以及由分解500的低高(LH)、高低(HL)和高高(HH)象限构成的高通象限。在轴向或z方向上应用分解过程的第二或轴向变换520以产生最终的三维金字塔形数据结构30。沿着轴向或z方向的该第二变换再次产生低通和高通区域，使得最终的三维结构包括八个区限：LLL；LLH；LHL；LHH；HLL；HLH(在图5的图解透视图中不可见)；HHL和HHH。为了执行递归分解以产生层次化等级，将LLL区限用作分解处理的新输入，并且可以根据输入数据的大小重现分解过程以产生一个或多个额外的等级。可以使用终结条件，例如最小的x、y、z维度，来确定要分解多少等级以及要在什么方向中变换。
需要指出，可以省略第二或轴向变换520。在这种情况下，通过从数据集的相继切片汇集信息来形成三维金字塔形数据结构30。通过在中间数据510上汇集系数得出LLL区限和对应的LHL、HLL和HHL区限，并且没有对应的LLH、LHH、HLH和HHH区限。可以向系数的LLL区限应用连续的变换处理。
或者，由分解处理器120执行的分解处理可以使用如JPEG 2000图像压缩标准中指定的具有固定5，3整数小波内核的小波变换，尽管可以使用高效地保留低频细节的任何整数小波内核。使用定点内核变换的特征是通过在表示中具有整数系数而保留了完美的重建表示，如本文通过引用并入的美国专利No.6711297中所述。作为另一备选，采用使用浮点内核的小波变换，缩放或量化所得的系数以提供整数像素值。在这样的实施例中，浮点小波内核包括在JPEG 2000图像压缩标准中指定的7，9浮点小波内核。
通常，小波变换以及子带编码器的特征是，经变换的数据产生与输入样本相同数量的系数。这种一一对应，与诸如FIR的保留几何结构的变换和紧凑支持小波的特征结合，能够计算扩展系数，用于以在原始数据集中的任何分辨率重建任何感兴趣体积。通常，重建N个像素所需的系数数目与N成正比，因此传送和重建感兴趣体积所需的网络和计算带宽与母数据集的大小无关，仅取决于在客户端请求的感兴趣子体积的大小。
尽管是在左手笛卡尔坐标系的语境中描述的，但分解处理器120执行的分解处理通常能够工作在其他坐标系中，例如右手笛卡尔坐标系、极坐标系、柱面坐标系等。在三维正交坐标系的情况下，通常方便的做法是，沿着三维正交坐标系的三个坐标方向应用单式金字塔形变换，以便生成三维金字塔形数据结构30。在图示的实施例中，正交坐标系为左手笛卡尔坐标系，并且沿着x、y和z坐标方向应用小波变换500、520。
返回参照图1A和1B并进一步参考图6和7，由划分处理器140处理三维金字塔形数据结构30的区限以产生体积划分的系数块的集合150。这里将划分产生的每个系数块称为体像素元或简称体素，图7中绘示为体素710。如Huffman的美国专利No.6925208中所述那样适当地执行变换数据30的划分，在此通过引用将该专利并入。不过，由划分处理器140执行的划分是在三维中的且在所有八个区限LLL、LLH、LHL、LHH、HLL、HLH、HHL、HHH上的，从而产生三维体素710，每个体素对应于原始体图像10的限定的三维空间范围。
图6描绘了将三维金字塔形数据结构30的LLL区限划分成一块体素(多个)810。类似地，将三维金字塔形数据结构30的LHL区限划分成一块体素(多个)820。将三维金字塔形数据结构30的HLL区限划分成一块体素(多个)830。将三维金字塔形数据结构30的HHL区限划分成一块体素(多个)840。将三维金字塔形数据结构30的LLH区限划分成一块体素(多个)850。将三维金字塔形数据结构30的LHH区限划分成一块体素(多个)860。三维金字塔形数据结构30的HLH区限被划分成一块体素(多个)870(图7的透视图中不可见)。将三维金字塔形数据结构30的HHH区限划分成一块体素(多个)880。
图7描绘了与三维金字塔形数据结构30的LLL区限的划分对应的体素(多个)的块810。由附图标号710表示个体体素。每个体素710包括对应于原始体图像10的n×m×p空间像素块的系数。在图示的实施例中，维度“n”沿着水平或x方向，维度“m”沿着垂直或y方向，并且维度“p”沿着轴向或深度或z方向。例如，一个体素710可以包括映射到体图像的4×4×4像素块的系数。亦即，在这样的实施例中n＝m＝p＝4。在另一个说明性实施例中，一个体素710可以包括映射到体图像的8×8×8像素块的系数，亦即，n＝m＝p＝8。更一般地，体素710的维度n、m、p可以不同，例如预期8×8×4体素，其中n＝m＝8而p＝4。通常，可以将三维金字塔形数据结构30划分成任意大小的体素710。更进一步，体积划分系数的不同层次化等级可以包括不同尺寸的体素。
图6描绘了三维金字塔形数据结构30的一个等级的划分，而图7描绘了一个区限的划分(即LLL区限的划分)。由坐标的集合(<level>，<octant>，<x>、<y>，<z>)适当给出体积划分系数的集合150的单个体素的完整标记或标识，其中<level>标识体素在三维金字塔形数据结构30中的层次化等级(对应于由体素提供的空间分辨率信息)，<octant>标识区限(即，如图5所示的，对于三维金字塔形数据结构30的LLL、LLH、LHL、LHH、HLL、HLH、HHL或HHH)，<x>、<y>和<z>是体素的空间坐标。于是，例如，体素(2，LLL，<x>，<y>，<z>)代表对于层次化等级2、区限LLL，与由空间坐标<x>，<y>，<z>表示的空间区域对应的体素。坐标集(<level>，<octant>，<x>，<y>，<z>)是说明性的，并且可以使用其他坐标布置和坐标值协定。
划分处理器140可选地对体素710执行压缩，以便于从服务器160向客户端162、164、166有效传送图像数据。基本可以采用任何类型的数据压缩；也预期不对体素系数采用任何数据压缩。在一种适当的压缩技术中，由浮点值量化每个体素的系数。对结果朝向零进行截取并作为整数存储。通常，可以将这一操作表示为
Figure BDA0000057740600000131
其中
Figure BDA0000057740600000132
表示构成体素的系数的一个块，而
Figure BDA0000057740600000133
表示量化函数。对于这种表示，如果使用朝向零的截取，可以如下表示该量化函数：
如果R＞0，并且
否则，
其中Q是浮点值，并对结果进行一致地截取(即朝向零或远离零)，使得RQ为量化箱宽度Q的倍数。量化箱宽度Q针对不同层次化等级，或针对不同区限，或最一般地针对不同体素，可以不同。可以向体素的量化系数RQ应用无损编码器，例如Rice编码函数或Huffman编码函数，以便压缩构成体素的系数。划分处理器140的输出是体素的集合，每个体素通过坐标集合(<level>，<octant>，<x>，<y>，<z>)加以索引并对每个体素进行压缩以高效率传输。应当指出，构成体积划分系数150的系数体素集合可以覆盖比体图像数据集10更大的空间体积(例如，“边缘”系数体素可以延伸超过原始图像10的空间体积)，但体数据集10中的每个像素都处于唯一的系数体素中(即由唯一的系数体素代表)。
以上采用量化的压缩是有损压缩，因为由量化导致的“残留”信息丢失了。不过，如果残留信息充分少，所得的图像可以是“视觉上无损的”，意味着丢失的信息在视觉上是觉察不到的。可选地，例如可以通过用从经压缩系数重建的视觉无损图像减去实际图像来计算残留信息，并在服务器160存储，以便能够重新产生完全无损的图像。在其他方法中，采用无损压缩来压缩系数体素。
参考图8，描述了代表性客户端166与服务器160交互作用的说明性布置。典型地，诸如医院或其他医疗机构的企业环境包括至少一个服务器160和多个客户端162、164、166，如图1B所示，但图8中图示的范例关注于单个客户端166。客户端166向服务器160发送对体数据集10的部分的请求，体数据集10作为体积划分系数150(亦即，系数体素)的集合存储于适当的存储介质915中，可能还带有也存储于服务器160中的大量其他体图像。响应于客户端请求，服务器160传送与体数据集10的被请求部分对应的一个或多个系数体素。为了产生对体数据集10的部分的请求，客户端166包括或实现客户端请求产生模块955和客户端应用975。客户端应用975例如是运行于客户端计算机166上的图像导航和处理应用程序。在为了查看具体的体数据集而进行初始化期间，服务器160发送描述体素划分系数150的集合的参数，例如图像的空间维度和变换结构的细节(例如，小波变换参数，划分空间和层次化等级维度、数据压缩算法参数等)。客户端应用975指定用于在客户端查看的体源图像的部分。例如，客户端应用975可以包括用于医疗成像应用的用户接口，其基于来自用户的输入选择来识别医疗图像的部分。可以经由任何适当的用户输入装置，例如键盘、鼠标、跟踪球、跟踪板、触敏屏等，从用户接收输入选择。图1B描绘了说明性键盘166k作为客户端计算机166的输入装置。客户端应用975可以指定三维像素坐标，其定义图像块或切片以及体源图像的分辨率。或者，可以基于所定义图像块或切片的空间维度以及对客户端计算机166的显示装置的显示分辨率的先验知识，来计算分辨率。客户端请求产生模块955将像素坐标映射到三维划分的三维金字塔形结构中的系数坐标。客户端侧的网络处理接口950对客户端请求进行格式化，用于通过数字网络168发送到服务器160。
在服务器160，客户端请求被客户端请求处理模块930(例如，被适当地实现为执行适当软件的服务器160的处理器和/或存储器)处理。网络处理接口940便于与网络168通信。客户端请求处理模块930将一个或多个系数体素识别为与以指定分辨率重建体数据集相关。从永久性存储介质915上或中存储的体素划分系数150的集合提取所识别的体素，针对合适的网络传输协议对数据进行格式化。体素被发送到客户端166并存储在客户端高速缓存980中，并从网络协议格式提取所接收和高速缓存的体素(如果在服务器160是以压缩格式存储的，根据需要进行解压)。接收和解压的系数被逆变换处理模块960处理以产生新的或更新的图像用于显示。通常，逆变换处理器960执行用于产生三维金字塔形数据结构30的变换500、520(参见图5)的逆运算，通过所述逆运算重新产生用于体数据集10之内的期望图像或图像部分的图像像素(或其视觉上无损的等价物(在有损压缩的情况下))。图像再现模块970从像素再现出人可以觉察到的视图，以在客户端166的输出显示器990上显示。
在一些情况下，客户端请求产生模块955产生标识选定空间区域和选定空间分辨率的客户端请求并将其向服务器160发送，服务器160从客户端请求确定必需的系数体素以发回客户端166。在其他情况下，客户端请求产生模块955标识与在客户端一端选定的空间区域和选定的空间分辨率对应的系数体素，并向服务器160传达所需系数体素的标识。在后面一些情况下，客户端请求产生模块955可以首先查询高速缓存980以判断再现所需的体素是否已经存储在高速缓存980中，从而避免从服务器160重复发送那些系数体素。在前面一些情况下，服务器160可以追踪它已经向给定客户端发送了哪些系数体素，并且基于这种信息，可以避免重复发送应当已经在客户端高速缓存980中的系数体素。
参考图9，流程图示出了用于分布三维图像的服务器过程的一个实施例。在流程图的方框1010中，服务器160接收或存储体数据集10以进行处理。在处理框1020中，分解处理器120变换体源数据集10以产生三维金字塔形数据结构30。在处理框1030中，将三维层次数据结构30划分成多个体素，并可选地压缩每个体素的系数。在处理框1040中，将划分的且可选压缩的系数体素存储在服务器160的永久存储介质915中。只要服务器160未接收到对系数的请求(参见作为判定框1050的一部分，“否”的判定)，服务器160就连续侦听来自客户端的对系数的请求。在服务器160在处理框1050中接收到对系数的请求时(参见作为判定框1050的一部分，“是”的判定)，在处理框1060中，服务器160从客户端请求中指定的系数坐标识别所需的体素。然后在方框1070中响应于客户端请求向客户端发送识别的体素。
参考图10，流程图示出了三维图像分布的客户端过程的一个实施例。运行于客户端的客户端应用975具有显示图像的需求。例如，客户端应用可以包括用于以各种分辨率显示医疗图像的医疗成像应用。在处理框1110中，客户端应用975为体源图像的图像视图确定三维像素坐标。在处理框1120中，使用像素坐标和分辨率，客户端将像素坐标映射到三维金字塔形数据结构的系数坐标。在处理框1130中，客户端创制带有系数坐标的请求，并向服务器160发送请求。在方框1140中，响应于该请求，客户端从服务器160接收包含或对应于请求中指定的系数坐标的一个或多个系数体素。在处理框1150中，客户端利用体素构建源图像的一个或多个体视图。例如，在将体素系数转换成像素之后，客户端可以从体素系数构建轴向、矢、冠或倾斜视图。这些视图可以是任何分辨率，是母体数据集10的任何部分，其中分辨率由所接收体素的层次化等级或等级<level>控制，可用于重建的母体数据集10的部分由所接收体素的空间坐标<x>、<y>、<z>控制。
如果客户端应用975为新图像视图指定新像素坐标和分辨率，那么客户端确定(如果有的话)需要哪些新系数坐标来再现新的图像视图。如果已经在客户端高速缓存980处缓存了新的系数坐标，那么客户端应用利用所缓存的体素再现新视图。另一方面，如果客户端的高速缓存980中没有新视图所需的全部系数，那么客户端产生并发送对新系数的新请求，服务器然后向客户端发送那些体素以进行处理和显示。
参考图11-16，示出了选择足以以选定空间分辨率重建体图像的选定部分的系数体素的若干范例。图11-16的范例采用图6中图解描绘的体积划分的系数体素150的集合。图11-16中的每个示出了具有对应层次化等级分辨率的一个说明性层次化等级的体划分系数体素。因为单式金字塔形表示的无冗余层次布置，如果图示的层次化等级不是最高(最低分辨率)层次化等级的，那么(尽管未示出)要理解，还需要单式金字塔形表示中在图示层次“以上”或分辨率低于图示层次的层次化等级中选定空间平面或区域的系数体素来以选定的更高分辨率重建图像。
图11和12图解示出了“缩放”操作。图11标识在x-y(轴向)平面中以完整层次化等级分辨率的四分之一和沿轴向或z方向以完整层次化等级分辨率的一半重建轴向视图所需的系数体素1200。系数体素1200是体积划分系数体素150的集合的LLL区限中体素的x-y平面。图12识别重建与图11相同轴平面、轴向或z方向分辨率相同但x-y平面分辨率更高的“缩放”轴向视图所需的额外系数体素1210。缩放区域的空间范围更小，因此额外的系数体素1210未跨越系数体素空间中的整个轴向(x-y)平面，而是具有与减小或缩放的视场对应的缩小的(x-y)跨度。注意，对于缩放的视图，不再需要图11的系数体素1200的集合中最外侧的体素，但可选地将它们保留在高速缓存980中供以后使用，例如，如果医生或放射学家选择“缩放”到更大视场。
有利地，仅需要从服务器160向客户端166传送系数体素1200、1210，以便实行包括缩放操作的轴向切片显示。不需要传送整个体积划分的系数体素150的集合。另一优点是在导航会话期间分布系数体素的传输，亦即，将第一块系数体素1200作为一组传输并由医生或放射学家查看，接下来传输系数体素1210，其提供额外的图像数据以实行缩放。在典型的图像导航会话中，医生集中对特定区域(例如，包含病灶或相关肿瘤的低对比度表示的区域)依次缩放到越来越高的分辨率，系数体素的传送仍然得到较好的分布，每次相继的缩放操作通常需要传输小部分的必要体素，因为由于先前(以较低分辨率)的图像查看已经在客户端缓存了其余部分。
图13和14示出了另一范例，其中在轴向或z方向执行缩放。图13识别在x-y(轴向)平面中以完整层次化等级分辨率和沿轴向或z向以层次化等级分辨率的一半重建轴向视图所需的系数体素1300。系数体素1300是体积划分系数体素150的集合的LLL、LHL、HLL和HHL区限中体素的x-y平面。图14示出了在x-y(轴向)平面中以完整层次化等级分辨率并且沿轴向或z向以完整层次化等级分辨率重建图13的轴向视图所需的系数体素1300连同额外的系数体素1310。必需的额外系数体素1310是用于组1300的相同x-y平面的体素，但是在LLH、LHH、HLH和HHH区限中。同样，传送的体素是整个体积划分系数体素的集合150的小子集，并且体素1300、1310的传输是在图像导航会话中分布的。
因为体积划分系数体素的集合150本质上是三维的，医生或其他用户在查看、缩放或扫视的方向或取向方面不受限制。
例如，图15标识出在矢(y-z)平面中以层次化等级分辨率的四分之一和沿x方向以层次化等级分辨率的一半重建矢视图所需的系数体素1400。系数体素1400是体积划分系数体素150的集合的LLL区限中体素的y-z平面。
类似地，图16标识出在冠(x-z)平面中以层次化等级分辨率的四分之一和沿y方向以层次化等级分辨率的一半重建冠视图所需的系数体素1500。系数体素1500是体积划分系数体素150的集合的LLL区限中体素的x-z平面。
尽管未示出，但可以类似于图11-12和13-14中所示的轴平面缩放操作在矢或冠平面中执行缩放操作。类似地，通过适当地选择以及包含与倾斜平面的空间图像像素对应的系数的系数体素从服务器到客户端的传送，可以在倾斜平面上执行缩放操作。也未示出扫视操作，但同样，需要通过扫视操作传送与增加到视场上的额外空间体积对应的系数体素，并通过扫视操作丢弃(或留在高速缓存中)覆盖从视场移除的空间体积的任何体素。
图示的系数体素对应于空间的相连三维块或区域。在一些应用中，体图像也可以具有时间维度。例如，影片或“CINE”视图可以包括受检者体图像的时间序列。预期通过进一步沿时间维度应用单式金字塔形变换并沿着时间维度进行划分以界定“第四维”体素，将时间维度并入体素表示中作为第四维。可以由坐标(<level>，<orthant>，<x>，<y>，<z>，<t>)适当地指定每个这样的四维体素，其中<level>标识四维金字塔形数据结构中体素的层次化等级(对应于由体素提供的空间和时间分辨信息)，<orthant>标识区限(现在有十六个区限，即LLLTL、LLHTL、LHLTL、LHHTL、HLLTL、HLHTL、HHLTL、HHHTL、LLLTH、LLHTH、LHLTH、LHHTH、HLLTH、HLHTH、HHLTH、HHHTH，其中TL和TH指明由沿时间维度应用的单式金字塔形变换施加的划分)，<x>，<y>和<z>为空间坐标，而<t>为时间坐标。使用适当的视频导航和处理软件，客户端能够在空间与时间中进行类似的缩放，其中服务器仅传送足以以期望的空间和时间分辨率重建CINE数据的空间和时间区域的那些四维系数体素。
总之，这里公开了用于处理源体数据集，尤其是体图像数据(即三维图像数据)的系统和方法的各种实施例，其中将图像数据变换成具有层次化等级的单式金字塔形表示，其每个相继的等级添加提供增加的分辨率的信息以及提供空间定位的图像信息。适当的单式金字塔形表示包括，例如小波表示，例如在Chang等人的美国专利No.6711297中公开的小波表示，通过引用将其全文并入本文。这里公开的系统和方法进一步使用例如Huffman的美国专利No.6925208中公开的技术划分经变换的单式金字塔形表示，在此通过引用将该专利全文并入本文。
这里公开的系统和方法基于如下认识扩展这些技术，通过(i)在三维中变换到单式金字塔形表示以及(ii)在三维中还执行划分，能够产生具有层次化等级的基于体素的单式金字塔形表示，其每个相继等级添加提供增加的分辨率的实质非冗余信息，其中还将信息分组成系数体素，每个系数体素表示原始体图像数据的限定的三维像素块的系数。因此，这种数据表示能够迅速传输足够的数据，以使得能够进行体图像的三维导航而无需批量传送整个体图像数据集。可以构造体模型，并基于要在任何给定时间显示的体积和分辨率查询PACS或其他图像数据库，PACS或其他图像数据库仅传送足以以请求的分辨率再现或显示所请求体积的信息。
公开的这种方法减少了要传送的数据总量，对于典型的基于体积的导航序列而言，还在时间上分布该数据传送。例如，在用于提供解剖学取向的初始视图中，系统能够传送整个图像，但仅以单式金字塔形表示中对应于低分辨率的最高层次化等级(一个或多个)传送。在医师对感兴趣特征或感兴趣区域进行“放大”时，系统仅传送单式金字塔形表示中对应于增强的分辨率和被缩放区域的减小的感兴趣体积的那些系数体素，于是既限制了传送的成像数据的量又在基于体积的导航会话的时间内分布了该数据的传送。最后，医生通常会进行缩放直到看到感兴趣的特征为止，感兴趣的特征通常小而且对比度较低。在这个最后时刻，系统传送单式金字塔形表示的完整体系的其余部分，但仅针对单式金字塔形表示中包含包括感兴趣特征的图像部分的相对小数量的体素。
更进一步地，因为公开的系统和方法采用基于体素的单式金字塔形表示，所以可以沿任何方向和针对图像的任何部分执行基于体积的导航。基于体积的导航不倾向于或限于基于切片的几何结构，相反，医生能够选择不同的观察角、视场或其他参数，同时始终受益于基于体素的单式金字塔形表示带来的高效数据传送。
这里已经描述了若干优选实施例。在阅读并理解了前述详细描述的情况下，其他人可以想到修改和变化。旨在将说明书解读为包括所有这样的修改和变化，只要它们在所附权利要求或其等价物的精神或范围之内。

Claims (22)

1.一种图像处理系统，包括：
服务器，其包括处理器和被配置成存储体图像的单式金字塔形表示的存储器，所述单式金字塔形表示包括系数体素的集合并具有层次化等级，其中每个相继的等级添加用于提供增加的空间分辨率的信息，且每个系数体素对应于所述体图像中限定的三维空间区域和该层次体系的选定等级；以及
网络接口，其被配置成响应于对所述体图像中对应于选定空间区域和选定空间分辨率的成像数据的请求经由网络输送选定系数体素。
2.根据权利要求1所述的图像处理系统，其中，所述服务器被配置成将所述体图像的所述单式金字塔形表示存储为小波表示，且其中每个系数体素进一步对应于所述小波表示的选定象限或区限。
3.根据权利要求1所述的图像处理系统，其中，所述服务器被配置成通过沿三维正交坐标系的三个坐标方向应用单式金字塔形变换来产生所述单式金字塔形表示。
4.根据权利要求3所述的图像处理系统，其中，所述服务器还被配置成在存储所述单式金字塔形表示之前压缩所述系数体素。
5.根据权利要求1所述的图像处理系统，还包括：
客户端，其包括处理器、存储器和显示器，所述客户端被配置成从所述服务器接收所输送的选定系数体素并从所接收的对应于所述选定空间区域和所述选定空间分辨率的系数体素重建图像且将所重建的图像显示于所述显示器上。
6.根据权利要求5所述的图像处理系统，其中，所述客户端被配置成基于所述空间区域和所述显示器的显示分辨率确定所述选定空间分辨率。
7.根据权利要求5所述的图像处理系统，其中，所述客户端还包括至少一个用户输入装置并被配置成与所述显示器和所述至少一个用户输入装置协同工作来执行图像导航和处理应用程序，执行图像导航和处理应用程序选择所述空间区域和所述空间分辨率，所述客户端还被配置成产生识别所述选定空间区域和所述选定空间分辨率或识别与所述选定空间区域和所述选定空间分辨率对应的系数体素的客户端请求并将该客户端请求发送到所述服务器。
8.根据权利要求7所述的图像处理系统，其中，所述客户端还包括系数体素高速缓存，所述客户端还被配置成识别与所述选定空间区域和所述选定空间分辨率对应的任何缓存的系数体素并从发送到所述服务器的所述客户端请求中省略所述缓存的系数体素。
9.根据权利要求1所述的图像处理系统，其中，所述体图像是四维的，包括时间维度，并且所述服务器存储所述单式金字塔形表示，所述单式金字塔形表示包括系数体素的集合并具有层次化等级，其每个相继的等级添加提供增加的空间和时间分辨率的信息，并且每个系数体素对应于所述四维体图像中限定的四维空间和时间区域和所述层次体系的选定等级。
10.一种用于从服务器向至少一个客户端传送体图像数据的方法，所述方法包括：
将体图像变换成包括多个系数的层次化表示，所述层次化表示包括多个实质无冗余数据的等级，其中，所述层次化表示的等级包括足以以对应于所述等级的分辨率重建所述图像的变换数据；
将所述系数划分成多个体素，每个体素包括水平方向中的“n”个系数，垂直方向中的“m”个系数和深度方向中的“p”个系数；
从客户端向服务器请求重建所述体图像的至少一部分所必需的来自所述层次化表示的一个或多个等级的体素形式的变换数据；
从客户端向服务器传送对所述体图像的至少一部分的系数的请求；
响应于所述请求，从所述服务器向所述客户端传送至少一个体素；以及
在所述客户端从传送的所述至少一个体素重建所述体图像的体视图。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：
从所述客户端向所述服务器请求重建所述体图像的新部分所必需的来自所述层次化表示的变换数据；
从所述服务器向所述客户端传送额外的变换数据，所述额外的变换数据来自所述层次化表示的一个或多个等级、对应于所述体图像的所述新部分、比所述层次化表示中先前传送的所述等级向下一个或多个更低等级；以及
利用所述额外的变换数据和原来传送的所述变换数据重建所述体图像的所述新部分，由此从所述服务器向所述客户端仅传送在所述客户端处重建所述体图像的所述新部分所必需的增量变换数据。
12.根据权利要求10所述的方法，其中：
传送对所述体数据的系数的请求包括产生像素坐标以限定所述体图像的所述部分；并且
从所述服务器向所述客户端传送由所述像素坐标限定的一个或多个体素并从所述服务器向所述客户端传送所识别的所述体素。
13.根据权利要求10所述的方法，其中：
传送对所述体数据的系数的请求包括产生体素索引以限定所述体图像的所述部分；并且
从所述服务器向所述客户端传送由所述像素坐标限定的一个或多个体素并从所述服务器向所述客户端传送所识别的所述体素。
14.根据权利要求10所述的方法，其中，所述体图像包括来自医疗成像扫描机的图像切片。
15.根据权利要求10所述的方法，其中，在所述客户端重建所述体图像的体视图包括产生轴平面视图。
16.根据权利要求10所述的方法，其中，在所述客户端重建所述体图像的体视图包括产生矢平面视图。
17.根据权利要求10所述的方法，其中，在所述客户端重建所述体图像的体视图包括产生冠平面视图。
18.根据权利要求10所述的方法，其中，在所述客户端重建所述体图像的体视图包括产生倾斜平面视图。
19.根据权利要求10所述的方法，其中，将所述体图像变换成层次化表示包括使用定点内核的小波变换将所述体图像变换成层次化表示。
20.一种图像导航和处理方法，包括：
识别用于显示体图像的选定三维空间区域和空间分辨率；
查询服务器，所述服务器将所述体图像存储为单式金字塔形表示，所述单式金字塔形表示被划分成对应于所述体图像中限定的三维空间区域和空间分辨率的系数体素；
响应于所述查询，从所述服务器接收所述单式金字塔形表示中包含足以以选定空间分辨率重建所述体图像的选定空间区域的图像数据的系数体素；以及
基于所接收的系数体素，以所述选定空间分辨率重建并显示表示所述体图像的所述选定空间区域的图像。
21.根据权利要求20所述的图像导航和处理方法，还包括：
对从所述服务器接收的系数体素进行缓存，所述接收省略先前接收和缓存的任何系数体素。
22.根据权利要求21所述的图像导航和处理方法，还包括：
对从所述服务器接收的系数体素进行缓存；
识别包括所述选定三维空间区域的减小和所述选定分辨率的增加的更新；
相应于所述更新，更新查询所述服务器；
响应于所述更新查询，从所述服务器接收额外的系数体素，所述额外的系数体素连同所缓存的系数体素一起包含了足以以更新的增加的选定空间分辨率重建所述体图像的更新的减小的选定空间区域的图像数据，对接收的额外的系数体素也进行缓存；以及
基于所缓存的系数体素，以所述更新的增加的选定空间分辨率重建并显示表示所述体图像的所述更新的减小的选定空间区域的图像。
CN200980142688.4A 2008-08-29 2009-08-11 三维图像数据的动态传送 Active CN102197649B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US9306308P 2008-08-29 2008-08-29
US61/093,063 2008-08-29
PCT/IB2009/053551 WO2010023580A1 (en) 2008-08-29 2009-08-11 Dynamic transfer of three-dimensional image data

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102197649A true CN102197649A (zh) 2011-09-21
CN102197649B CN102197649B (zh) 2014-03-26

Family

ID=41478929

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN200980142688.4A Active CN102197649B (zh) 2008-08-29 2009-08-11 三维图像数据的动态传送

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8948496B2 (zh)
JP (1) JP2012501029A (zh)
CN (1) CN102197649B (zh)
WO (1) WO2010023580A1 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017167167A1 (zh) * 2016-03-29 2017-10-05 腾讯科技（深圳）有限公司 模型对象构建的方法、服务器及系统
CN108399631A (zh) * 2018-03-01 2018-08-14 北京中测智绘科技有限公司 一种尺度不变性的倾斜影像多视密集匹配方法
CN110324300A (zh) * 2018-03-30 2019-10-11 卡巴斯基实验室股份制公司 在统计资料收集期间路由数据的系统和方法
CN112541549A (zh) * 2020-12-15 2021-03-23 深兰人工智能(深圳)有限公司 商品分类识别方法及装置

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102197649B (zh) * 2008-08-29 2014-03-26 皇家飞利浦电子股份有限公司 三维图像数据的动态传送
JP5484132B2 (ja) * 2010-03-05 2014-05-07 キヤノン株式会社 映像処理装置及びその制御方法
JP5548671B2 (ja) * 2011-12-27 2014-07-16 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント 画像処理システム、画像提供サーバ、情報処理装置、および画像処理方法
US9705964B2 (en) * 2012-05-31 2017-07-11 Intel Corporation Rendering multiple remote graphics applications
US9846960B2 (en) * 2012-05-31 2017-12-19 Microsoft Technology Licensing, Llc Automated camera array calibration
US20130321564A1 (en) 2012-05-31 2013-12-05 Microsoft Corporation Perspective-correct communication window with motion parallax
WO2014110283A1 (en) 2013-01-10 2014-07-17 Hologic, Inc. System and method for reducing data transmission volume in tomosynthesis
US10163420B2 (en) * 2014-10-10 2018-12-25 DimensionalMechanics, Inc. System, apparatus and methods for adaptive data transport and optimization of application execution
US10853104B2 (en) * 2015-02-27 2020-12-01 Plasma Business Intelligence, Inc. Virtual environment for simulating a real-world environment with a large number of virtual and real connected devices
WO2017068675A1 (ja) * 2015-10-22 2017-04-27 富士通株式会社 プログラム生成装置、プログラム生成方法および生成プログラム
CN116883522A (zh) * 2015-12-14 2023-10-13 松下电器（美国）知识产权公司 三维数据编码方法、解码方法、编码装置、解码装置
US10694210B2 (en) * 2016-05-28 2020-06-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Scalable point cloud compression with transform, and corresponding decompression
US11297346B2 (en) 2016-05-28 2022-04-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Motion-compensated compression of dynamic voxelized point clouds
JP7033865B2 (ja) * 2017-08-10 2022-03-11 キヤノン株式会社 画像生成装置、画像生成方法、及びプログラム
KR102069774B1 (ko) * 2018-03-27 2020-02-11 울산대학교 산학협력단 영상 처리 장치 및 방법
MX2021005074A (es) * 2018-11-16 2021-06-15 Panasonic Ip Corp America Metodo de codificacion de datos tridimensionales, metodo de decodificacion de datos tridimensionales, dispositivo de codificacion de datos tridimensionales y dispositivo de decodificacion de datos tridimensionales.
DE102019102484A1 (de) * 2019-01-31 2020-08-06 Carl Zeiss Smt Gmbh Verarbeitung von dreidimensionalen Bilddatensätzen
US20220413691A1 (en) * 2021-06-29 2022-12-29 Apple Inc. Techniques for manipulating computer graphical objects

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6711297B1 (en) * 1998-07-03 2004-03-23 University Of Pittsburgh - Of The Commonwealth System Of Higher Education Methods and apparatus for dynamic transfer of image data
CN1622631A (zh) * 2003-11-26 2005-06-01 通用电气公司 逐级医学图像容积导航
US6925208B1 (en) * 2002-05-04 2005-08-02 Stentor, Inc. Methods and apparatus for partitioning transform data

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1237817C (zh) * 2000-05-03 2006-01-18 皇家菲利浦电子有限公司 视频序列压缩的编码方法
JP4111367B2 (ja) * 2000-11-28 2008-07-02 Ｋｄｄｉ株式会社 ３次元画像の階層符号化方法および階層伝送復号方法
JP3589654B2 (ja) 2002-03-12 2004-11-17 独立行政法人理化学研究所 ボリュームレンダリング方法とそのプログラム
JP4408794B2 (ja) * 2004-11-18 2010-02-03 ザイオソフト株式会社 画像処理プログラム
JP4105176B2 (ja) 2005-05-19 2008-06-25 ザイオソフト株式会社 画像処理方法および画像処理プログラム
EP1780672A1 (en) * 2005-10-25 2007-05-02 Bracco Imaging, S.P.A. Method of registering images, algorithm for carrying out the method of registering images, a program for registering images using the said algorithm and a method of treating biomedical images to reduce imaging artefacts caused by object movement
US7949186B2 (en) * 2006-03-15 2011-05-24 Massachusetts Institute Of Technology Pyramid match kernel and related techniques
JP2008146473A (ja) 2006-12-12 2008-06-26 Mitsubishi Electric Corp サーバ
DE102008028290B4 (de) 2008-06-16 2019-05-16 Mahle International Gmbh Einrichtung zur Kühlung eines Kühlmittels, Kreislauf zur Aufladung einer Brennkraftmaschine und Verfahren zum Kühlen eines zur Aufladung einer Brennkraftmaschine vorgesehenen im Wesentlichen gasförmigen Ladefluids
US20100033482A1 (en) * 2008-08-11 2010-02-11 Interactive Relighting of Dynamic Refractive Objects Interactive Relighting of Dynamic Refractive Objects
CN102197649B (zh) * 2008-08-29 2014-03-26 皇家飞利浦电子股份有限公司 三维图像数据的动态传送
US8494245B2 (en) * 2010-03-09 2013-07-23 Siemens Aktiengesellschaft System and method for guiding transcatheter aortic valve implantations based on interventional C-Arm CT imaging

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6711297B1 (en) * 1998-07-03 2004-03-23 University Of Pittsburgh - Of The Commonwealth System Of Higher Education Methods and apparatus for dynamic transfer of image data
US6925208B1 (en) * 2002-05-04 2005-08-02 Stentor, Inc. Methods and apparatus for partitioning transform data
CN1622631A (zh) * 2003-11-26 2005-06-01 通用电气公司 逐级医学图像容积导航

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HARIHARAN G. LALGUDI ETC: "Four-dimensional compression of fMRI using JPEG2000", 《PROCEEDINGS OF SPIE》 *
RAJAN L. JOSHI: "On-demand rendering of an oblique slice through 3D volumetric data using JPEG2000 client-server framework", 《PROCEEDINGS OF SPIE-MEDICAL IMAGING 2006: PACS AND IMAGING INFORMATICS》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017167167A1 (zh) * 2016-03-29 2017-10-05 腾讯科技（深圳）有限公司 模型对象构建的方法、服务器及系统
CN107240155A (zh) * 2016-03-29 2017-10-10 腾讯科技（深圳）有限公司 一种模型对象构建的方法、服务器及系统
US10719985B2 (en) 2016-03-29 2020-07-21 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Model object building method, server, and system
CN108399631A (zh) * 2018-03-01 2018-08-14 北京中测智绘科技有限公司 一种尺度不变性的倾斜影像多视密集匹配方法
CN108399631B (zh) * 2018-03-01 2022-02-11 北京中测智绘科技有限公司 一种尺度不变性的倾斜影像多视密集匹配方法
CN110324300A (zh) * 2018-03-30 2019-10-11 卡巴斯基实验室股份制公司 在统计资料收集期间路由数据的系统和方法
CN112541549A (zh) * 2020-12-15 2021-03-23 深兰人工智能(深圳)有限公司 商品分类识别方法及装置
CN112541549B (zh) * 2020-12-15 2024-04-26 深兰人工智能(深圳)有限公司 商品分类识别方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN102197649B (zh) 2014-03-26
JP2012501029A (ja) 2012-01-12
WO2010023580A1 (en) 2010-03-04
US20110142321A1 (en) 2011-06-16
US8948496B2 (en) 2015-02-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102197649B (zh) 三维图像数据的动态传送
US6553141B1 (en) Methods and apparatus for compression of transform data
US20070147686A1 (en) System and method for rendering an oblique slice through volumetric data accessed via a client-server architecture
CN101149842A (zh) 利用图像着色系统的多维图像数据的细节级别设置
US20120250990A1 (en) Method, apparatus and computer program product for displaying normalized medical images
US8417043B2 (en) Method, apparatus and computer program product for normalizing and processing medical images
UmaMaheswari et al. RETRACTED ARTICLE: Lossless medical image compression algorithm using tetrolet transformation
US20050254729A1 (en) Reporting system in a networked environment
JP2004260801A (ja) 非２進ウェーブレット変換を行う方法及び装置
US6925208B1 (en) Methods and apparatus for partitioning transform data
Kitaeff et al. Astronomical imagery: Considerations for a contemporary approach with JPEG2000
RU2504102C2 (ru) Способы и устройство для эффективного распространения данных изображения
Aldemir et al. Reversible 3D compression of segmented medical volumes: usability analysis for teleradiology and storage
Chandra et al. Robust digital image reconstruction via the discrete fourier slice theorem
Saudagar et al. Image compression approach with ridgelet transformation using modified neuro modeling for biomedical images
Noumeir et al. Using JPEG 2000 interactive protocol to stream a large image or a large image set
Elhadad et al. Reduction of NIFTI files storage and compression to facilitate telemedicine services based on quantization hiding of downsampling approach
Villanueva-Oller et al. CASANDRA: A prototype implementation of a system of network progressive transmission of medical digital images
US20050129322A1 (en) Method and system for compressing, storing, and retrieving image data
Chan et al. Content-based compression of mammograms with fractal-based segmentation and a modified JPEG2000
Campoalegre et al. A Survey of Client-Server Volume Visualization Techniques
DeVore et al. Optimal entropy encoders for mining multiply resolved data
Siddeq Novel methods of image compression for 3D reconstruction
Behlen et al. Multiresolution storage in a PACS archive
Saladi et al. Texture-based 3D brain imaging

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant