CN102496320B - 一种基于ct体数据的实时超声图像模拟方法 - Google Patents

一种基于ct体数据的实时超声图像模拟方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102496320B
CN102496320B CN201110404167.0A CN201110404167A CN102496320B CN 102496320 B CN102496320 B CN 102496320B CN 201110404167 A CN201110404167 A CN 201110404167A CN 102496320 B CN102496320 B CN 102496320B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
ultrasonic
real
ultrasonoscopy
time
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
Application number
CN201110404167.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102496320A (zh
Inventor
杨健
丛伟建
刘越
王涌天
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.)
Ari Mai Di medical technology (Beijing) Co., Ltd.
Original Assignee
Beijing Institute of Technology BIT
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 Beijing Institute of Technology BIT filed Critical Beijing Institute of Technology BIT
Priority to CN201110404167.0A priority Critical patent/CN102496320B/zh
Publication of CN102496320A publication Critical patent/CN102496320A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102496320B publication Critical patent/CN102496320B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

超声图像进行人体组织器官病变的识别与判断需要医生具有丰富的超声图像识别经验,而实时超声图像模拟为超声培训提供了一种便利的工具。本超声图像模拟方法基于CT体数据进行超声图像的实时模拟,采用薄板样条插值函数进行超声扇形图像和CT矩形图像的像素点坐标位置的相互转换,综合组织器官边缘检测算子的特点和CT图像与超声图像噪声的特征,通过计算单条Ray两像素点之间CT值的差值比重,使用非线性压缩变换,按照Lambertian反射模型,得到组织器官交界面的反射率,通过Hanning Window函数实现超声探头多单元换能器的模拟。本文的超声图像模拟真实度高,实时性强。

Description

一种基于CT体数据的实时超声图像模拟方法
技术领域
本发明涉及一种基于CT体数据的实时超声图像模拟方法,适合于医学超声培训领域。
背景技术
CT成像的原理为:用X线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描,由探测器接收透过该层面的X线,转变为可见光后,由光电转换变为电信号,再经模拟/数字转换器(analog/digital converter)转为数字,输入计算机处理。图像形成的处理有如对选定层面分成若干个体积相同的长方体,称之为体素(voxel)。扫描所得信息经计算而获得每个体素的X线衰减系数或吸收系数,再排列成矩阵,即数字矩阵(digital matrix),数字矩阵可存贮于磁盘或光盘中。经数字/模拟转换器(digital/analog converter)把数字矩阵中的每个数字转为由黑到白不等灰度的小方块,即象素(pixel),并按矩阵排列,即构成CT图像。所以,CT图像是重建图像。每个体素的X线吸收系数可以通过不同的数学方法算出。
医学超声波检查的工作原理与声纳有一定的相似性,即将超声波发射到人体内,当它在体内遇到界面时会发生反射及折射,并且在人体组织中可能被吸收而衰减。因为人体各种组织的形态与结构是不相同的,因此其反射与折射以及吸收超声波的程度也就不同,医生们正是通过仪器所反映出的波型、曲线,或影象的特征来辨别它们。此外再结合解剖学知识、正常与病理的改变,便可诊断所检查的器官是否有病。
但是,因为进入人体的超声束发生散射时,相位不同的散射回波相互干涉,产生超声图像斑点噪声,医生需要丰富的知识才能够准确的识别人体组织器官及其病变,另一方面,通过获得真实的实时的超图图像进行超声培训又存在很多的限制而不可能得到普及,超声图像模拟作为一种便利的培训方法被提出来,但是目前的超声图像模拟存在几个方面的缺陷:
1.使用已有的超声图像进行模拟,当超声探针移动到区域外面时,模拟效果很差;
2.使用FieldII软件进行模拟,因为FieldII计算量大的原因而超声模拟的实时效果很差;
3.只计算图像中边缘像素点的反射系数,超声图像失真率高。
发明内容
将超声波发射到人体后,因为人体各种组织的形态与结构不相同的,其反射与折射以及吸收超声波的程度也就不同,医生可以通过仪器所反映出的波型、曲线,或影像的特征,再结合解剖学知识,来辨别诊断所检查的器官是否有病变。但是因为超声工作原理以及存在图像噪声,医生需要丰富的知识才能够做出准确的判断,本发明提出一种基于CT体数据的实时超声图像模拟的方法,为超声培训提供一种便利的工具。本发明主要包括数据读取、图像截取、图像映射、反射系数计算、并行计算和图像显示六个部分。
数据读取部分实现读取DICOM序列切片数据或RAW体数据的功能,获得原始的CT体数据图像;
图像截取部分完成对于读取到的CT 2维图像进行坐标转换和截取超声扇形图像的功能;
图像映射部分完成将截取的超声扇形图像映射到矩形图像或者将处理后的矩形图像映射到原超声扇形图像中的功能;
反射系数计算部分完成对映射到矩形图像中的像素点进行反射系数的计算的功能;
并行计算部分实现不同RAY上的像素点并行计算反射系数的功能;
图像显示部分完成将得到的超声模拟图像实时显示的功能。
本超声图像模拟的方法的优点在于:
1.本模拟方法计算所有像素点的反射系数,单元换能器超声图像失真率低;
2.考虑多个单元换能器,加入Lambertian反射模型,超声图像模拟效果好;
3.针对多RAY独立的特点,采用并行计算,超声图像模拟实时性好;
4.将多模态医学影像数据与超声模拟数据融合,增加显示的真实性;
5.数据源采用CT体数据,容易得到,并为图像配准提供便利。
附图说明
图1是本发明所提出的工作流程图;
图2是本发明所提出的坐标转换示意图;
图3是本发明所提出的扇形图形与矩形图像映射示意图;
图4是本发明系统的结构示意图;
图5是本发明一种优选实例的系统结构示意图。
具体实施方式
关于本发明的优点与精神可以通过以下的发明详述及附图得到进一步的了解。
附图1为模拟流程图,所述医学影像显示及交互包括以下几个步骤:
步骤S101,读取CT体数据,CT体数据可以是DICOM序列切片图像,也可以是RAW的三维体数据。
步骤S102,对读入的CT体数据进行截面提取,得到2维图像数据,并根据实际超声设备的参数,转换笛卡尔坐标到极坐标,截取超声扇形图像。转换公式如下:
x=x0+(r0+n·Δr)·sin(m·Δθ+θ0)
y=y0+(r0+n·Δr)·cos(m·Δθ+θ0)         (1)
步骤S103,采用薄板样条插值函数,将超声扇形图像映射到矩形图像中。薄板样条插值函数为:
f x ( x j , y j ) = u j , j = 1,2 , . . . , n Σ i = 1 n A i = Σ i = 1 n A i X i = Σ i = 1 n A i Y i - - - ( 2 )
步骤S104,按照RAY入射规则,计算RAY路径上的每一个像素点的插值比重,计算公式如下:
α coe = ( PixelCT 2 - PixelCT 1 PixelCT 2 + PixelCT 1 ) 2 - - - ( 3 )
并进行非线性压缩,压缩公式如下:
Rcoe=c·log(αcoe)                         (4)
步骤S105,按照Lambertian反射模型,使用Hanning Window函数对每个像素点的反射系数进行滤波处理,Hanning Window函数为:
ω(n)=0.5*(1-cos(2πn/(N-1)))              (5)
步骤S106,采用薄板样条插值函数,将处理后的矩形图像映射回原超声扇形图像中,并采用双线性插值处理,双线性插值公式如下所示:
c ( x , y ) = c left ( x 0 , y 0 ) · d right ( x 1 , y 1 ) + c nght ( x 1 , y 1 ) · d left ( x 0 , y 0 ) + c up ( x 2 , y 2 ) · d down ( x 3 , y 3 ) + c down ( x 3 , y 3 ) · d up ( x 2 , y 2 ) d nght ( x 1 , y 1 ) + d left ( x 0 , y 0 ) + d down ( x 3 , y 3 ) + d up ( x 2 , y 2 ) - - - ( 6 )
步骤S107,显示所得到的超声模拟图像。
本发明的系统结构图如附图4所示,在本实例中添加了三维体绘制模块,系统结构如附图5所示。
虽然参考优选实施例对本发明进行描述,但以上所述实例并不构成本发明保护范围的限定,任何在本发明的精神及原则内的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的权利要求保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于CT体数据的实时超声图像模拟方法,由六个关键模块构成,其中包括:
(1)数据读取模块:读取医学影像切片数据或者RAW体数据,获得原始的三维体数据图像;
(2)图像截取模块:对于实时读取到的2维切片图像进行坐标转换,截取超声扇形图像;
(3)图形映射模块:将截取的超声扇形图像映射到矩形图像或者将处理后的矩形图像映射到原超声扇形图像中;
(4)反射系数计算模块:对映射到矩形图像中的像素点进行反射系数的计算;
(5)并行计算模块:多线程并行计算不同RAY上的像素点的反射系数;
(6)图像显示模块:将得到的超声模拟图像实时显示出来。
2.如权利要求1所述的实时超声图像模拟方法,其中数据读取模块,可以读入不同医学影像获取设备得到的切片图像或者RAW体数据,并根据超声图像规格实时截取切片图像。
3.如权利要求1所述的实时超声图像模拟方法,其中图像截取模块,可以在截取的图像切片中自行设定超声扇形图像的坐标位置,以及超声图像的内部参数。
4.如权利要求1所述的实时超声图像模拟方法,其中图像截取模块,可以根据超声图像内部参数,自动在矩形图像的笛卡尔坐标系和超声图像的极坐标系之间转换。
5.如权利要求1所述的实时超声图像模拟方法,其中图形映射模块,可以根据超声图像内部参数,按照RAY光线投射法,自动将扇形图像映射到矩形图像中,或者将处理后的矩形图像映射到原超声图像中。
6.如权利要求1所述的实时超声图像模拟方法,其中反射系数计算模块,可以根据图像的窗宽窗位自行非线性压缩,调节超声图像显示效果,并根据超声设备内部参数采用函数进行滤波处理。
7.如权利要求1所示的实时超声图像模拟方法,其中并行计算模块,可以根据超声扇形图像不同RAY上的像素点进行自行并行计算。
8.如权利要求1所述的实时超声图像模拟方法,其中,图像显示模块,可以将不同模态的影像数据和模拟的超声图像进行融合,并进行三维体渲染,具备跟踪超声探针实时显示功能。
CN201110404167.0A 2011-12-06 2011-12-06 一种基于ct体数据的实时超声图像模拟方法 Active CN102496320B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110404167.0A CN102496320B (zh) 2011-12-06 2011-12-06 一种基于ct体数据的实时超声图像模拟方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110404167.0A CN102496320B (zh) 2011-12-06 2011-12-06 一种基于ct体数据的实时超声图像模拟方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102496320A CN102496320A (zh) 2012-06-13
CN102496320B true CN102496320B (zh) 2015-08-19

Family

ID=46188139

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201110404167.0A Active CN102496320B (zh) 2011-12-06 2011-12-06 一种基于ct体数据的实时超声图像模拟方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102496320B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103295455B (zh) * 2013-06-19 2016-04-13 北京理工大学 基于ct影像模拟与定位的超声培训系统
CN105224751A (zh) * 2015-10-10 2016-01-06 北京汇影互联科技有限公司 一种智能探头和数字超声模拟方法及系统
CN110782410B (zh) * 2019-10-24 2022-03-18 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 基于ct图像的超声成像方法
CN112043377B (zh) * 2020-10-12 2022-05-10 中国人民解放军总医院第五医学中心 Ct任意切面超声视野模拟辅助消融路径规划方法及系统
CN112951384A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 慧影医疗科技(北京)有限公司 用于医学影像设备的数据模拟发生方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1493258A (zh) * 2002-10-28 2004-05-05 ��ʽ���綫֥ 图像处理设备与超声波诊断设备
CN101681504A (zh) * 2006-11-27 2010-03-24 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于将实时超声图像与预先获取的医学图像进行融合的系统和方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8721344B2 (en) * 2005-07-29 2014-05-13 Koninklijke Philips N.V. Imaging system simulator

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1493258A (zh) * 2002-10-28 2004-05-05 ��ʽ���綫֥ 图像处理设备与超声波诊断设备
CN101681504A (zh) * 2006-11-27 2010-03-24 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于将实时超声图像与预先获取的医学图像进行融合的系统和方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Visualization and GPU-accelerated simulation of medical ultrasound from CT images;Oliver Kutter,Ramtin Shams,Nassir Navab;《Visualization and GPU-accelerated simulation of medical ultrasound from CT images》;20090630;第94卷(第3期);第250-266页 *
计算机辅助诊断系统中三维CT与超声数据融合技术的研究及实现;奚婷婷;《中国优秀硕士学位论文全文数据库电子期刊》;20101115(第11期);第I138-345页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN102496320A (zh) 2012-06-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Burger et al. Real-time GPU-based ultrasound simulation using deformable mesh models
CN106456125B (zh) 用于将医学图像中的特征链接到解剖结构模型的系统以及其操作方法
JP6427486B2 (ja) 超音波診断装置及び超音波三次元画像作成方法
CN102496320B (zh) 一种基于ct体数据的实时超声图像模拟方法
Kutter et al. Visualization and GPU-accelerated simulation of medical ultrasound from CT images
CN104812312B (zh) 超声波诊断装置以及超声波三维图像创建方法
CN105007824B (zh) 医用图像处理装置以及图像处理方法
JP2012503501A (ja) 医用画像診断のシミュレーション
CN103295455A (zh) 基于ct影像模拟与定位的超声培训系统
CN106137249A (zh) 在窄视场情况下进行配准用于多模态医学成像融合
CN103426174B (zh) 多模态医学影像配准方法
CN101770650A (zh) 三维超声实时成像方法与装置以及成像系统
CN103761767A (zh) 一种基于稀疏数据的三维超声图像快速重建方法
CN105654497B (zh) 一种血管内光声图像的时间反演重建方法
CN113768546B (zh) 超声弹性图像生成与处理系统和方法
CN107928708A (zh) 自由三维脊柱超声成像系统及控制方法
Yao et al. Spatial compounding of large numbers of multi-view 3D echocardiography images using feature consistency
Starkov et al. Ultrasound simulation with deformable and patient-specific scatterer maps
Howell et al. Deep learning for real-time multi-class segmentation of artefacts in lung ultrasound
CN112001998B (zh) 基于OptiX和Unity3D虚拟现实平台实时模拟超声成像的方法
JP5959880B2 (ja) 超音波診断装置
Amadou et al. Cardiac ultrasound simulation for autonomous ultrasound navigation
Nasser et al. Simulating Ultrasound images from CT Scans
JP2017093842A (ja) 超音波ボリュームデータ処理装置
Petrinec Patient-specific interactive ultrasound image simulation with soft-tissue deformation

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
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20180905

Address after: 100086 Qingyun contemporary building 13, 1306, room 9, mansion court garden, Qingyun Li, Haidian District, Beijing.

Patentee after: Ari Mai Di medical technology (Beijing) Co., Ltd.

Address before: 100081 No. 5, Zhongguancun South Street, Haidian District, Beijing

Patentee before: BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY