CN103282942B - 基于距离的体积可视化 - Google Patents

Abstract

一种体积可视化（即，体积绘制）系统包括用于检测图像体积数据集中类似身体和空气（例如，皮肤）之间的边界的特征的特征检测器。距离计算子系统被布置用于计算从例如边界、或皮肤的特征到所述图像体积数据集的图像元素的距离。加权子系统被布置用于基于所述距离对所述图像元素的图像元素值进行加权，以获得加权图像元素值。视图生成器被布置用于基于加权图像元素值生成所述图像体积数据集的视图，其中所述视图的视图元素值基于所述加权图像元素值。所述视图包括二维图像视图，并且所述视图元素值包括像素值。

Description

基于距离的体积可视化

技术领域

本发明涉及体积可视化。本发明还涉及生成图像体积数据集的二维视图。

背景技术

从用户角度来讲，体积可视化允许用户快速检查体图像数据集并选择诸如放射科医师的用户感兴趣的区域。像组合强度投影（CIP）、最大强度投影（MIP）、最近血管投影（CVP）、平均强度投影（AIP）和体积强度投影（VIP）的算法都基于射线追踪法。对于所显示图像的每个像素，从所述像素通过图像数据体积投射射线。基于沿投射射线上体素的强度计算像素的强度。对于MIP来说，像素的强度是沿投射射线上具有最高强度的体素的强度。对于CVP来说，像素的强度是沿投射射线上具有最大强度的第一体素的强度，所述最大强度可能是比CVP阈值大的局部最大强度。对于AIP来说，像素的强度是沿投射射线上体素的强度的平均值。不过，这些图像中包括的信息未将沿投射射线上像素的位置考虑在内。

在体积强度投影（VIP）中，沿射线上从像素投射来的体素的强度基于与加权因子相乘而被变换。从体素到所述像素的距离越远，加权因子越小。具有加权强度的体素然后用来利用例如MIP来计算图像。

US2010/0053159A1公开了一种用于CIP的基于体图像数据集绘制图像的系统，该系统包括：计算单元和调节单元，计算单元用于计算图像中像素的初始像素强度，其由体图像数据集中所包括的对应体素的对应体素强度所定义；调节单元基于初始像素强度和对应体素的位置计算像素的最终像素强度。不像使用体积强度投影技术的系统，其中体积强度投影技术涉及调节包括在图像数据集中的体素的强度，所引用申请的系统被安排用来调节像素的强度。具体而言，最终像素强度取决于从对应体素到观看平面的距离。

发明内容

具有一种改进型体积可视化会是有利的。为了解决这个问题，本发明的第一方面提供了一种系统，包括：

-特征检测器，用于检测图像体积数据集中的特征；

-距离计算子系统，用于计算从所述特征到所述图像体积数据集的图像元素的距离；

-加权子系统，用于基于所述距离对所述图像元素的图像元素值进行加权，以获得加权图像元素值；

-视图生成器，用于基于加权图像元素值生成所述图像体积数据集的视图，其中所述视图的视图元素值基于所述加权图像元素值。

可以将这种技术用于增强预计会出现于相对于该特征的已知位置处的结构的视图。因为基于图像元素到图像中特征的距离对图像元素值进行加权，所以调整了视图以根据距特征的距离强调特定区域和/或衰减另一区域或其他区域。因此，与图像的其他区域相比，更详细地对强调的区域进行了可视化。而且，视图较少被可能存在于被衰减区域中的图像细节而模糊化。所述视图可以包括二维视图，在这种情况下，所述视图元素值包括像素值。视图可以包括投影。要认识到，视图元素值可以基于两个或更多加权的图像元素值，可以对其进行内插以获得更精确的视图元素值。

所述特征可以包括由所述图像体积数据集表示的对象的边界的至少一部分。这样，可以增强（或衰减）接近边界的区域，而可以衰减（或增强）远离边界的区域。例如，可以衰减对象内部的中心部分，可以增强接近对象外部的部分。这样，接近对象外部的对象部分的图像结构不会被对象中央内部的图像结构模糊化。

边界可以包括身体和空气之间的边界，其中身体可以包括人或动物身体。因此，对象可以包括人或动物身体至少一部分的表达。加权可以基于距皮肤的距离。于是可以配置系统以增强接近皮肤的结构或增强身体中深处的结构。也可以配置系统以衰减接近皮肤的结构或衰减身体中深处的结构。

可以布置所述加权子系统以增强接近所述皮肤的图像元素和/或衰减位于所述身体中央部分中的图像元素。例如，在检查接近皮肤的血管结构时，图像可能被心脏和主动脉和大血管模糊化。在这种情况下，可以配置系统以增强接近皮肤的结构和/或衰减身体内部深处的结构。例如，在乳房MR成像时，可能是这种情况。

可以布置距离计算子系统以计算相对于对象内部图像元素的距离。这样，基于距对象的外部边界的距离对对象内部的可视化进行加权。任选地，以不同方式处理对象外部。例如，可以例如通过将位于对象外部的图像元素的图像元素值设置为零，切除对象外部。或者，可以保留这些图像元素值不变或利用小权重对其进行加权。也可以基于距被检测特征的距离对这些图像元素值加权。

可以布置所述加权子系统以根据将权重与距离关联的传递函数来计算权重。这样允许以灵活的方式配置权重。

可以布置所述加权子系统以为特征第一侧上的图像元素使用第一传递函数，为特征的与第一侧相对的第二侧上的图像元素使用不同的第二传递函数。

可以布置所述视图生成器以生成包括加权图像元素值的体积的组合强度投影、最大强度投影、平均强度投影或最近血管投影。可以如前所述那样对这些加权的图像元素值进行加权。

可以布置所述视图生成器以评估任何图像元素的单个值。这是系统高度适用的一种状况，因为将权重应用于单个值并对单个值进行可视化。这样，通过对单个值进行加权强调了局部的图像结构。这样的值例如是灰度级或强度值。例如，可以通过内插组合多个（相邻）图像元素的单个值。

可以布置视图生成器以处理位于从像素投射的射线上的图像元素以确定像素值，对应的图像元素可以基本位于从像素投射的射线上。这样提供了一种具有加权图像元素值的图像体积数据集的有用视图。

在另一方面中，本发明提供了一种包括所述系统的图像采集设备。例如，该图像采集设备包括图像扫描仪和观看控制台，其中将所述系统应用于图像扫描仪获得的图像并在观看控制台上显示所述系统生成的所得视图。

在另一方面中，本发明提供了一种包括所述系统的工作站。

在另一方面中，本发明提供了一种体积可视化方法，包括：

-检测图像体积数据集中的特征；

-计算从所述特征到所述图像体积数据集的图像元素的距离；

-基于所述距离对所述图像元素的图像元素值进行加权，以获得加权图像元素值；以及

-基于加权图像元素值生成图像体积数据集的二维视图。

在另一方面中，本发明提供了一种计算机程序产品，包括用于使处理器系统执行所述方法的指令。

本领域的技术人员将要认识到，可以通过任何认为有用的方式组合两个或更多上述本发明的实施例、实施方式和/或方面。同样地，要认识到，本发明适用于任何种类的体图像数据，包括三维、四维或更高维度的图像数据、从诸如计算层析成像、磁共振成像、正电子发射层析成像和超声波采集的任何医疗成像器械获得的数据。例如，加权可以基于时间维度。此外，输出视图不限于二维输出图像，而可以是更高维度或更低维度的输出图像。

可以由本领域技术人员根据本说明书执行对图像采集设备、工作站、系统和/或计算机程序产品的修改和变化，其与系统的修改和变化对应。

附图说明

本发明的这些和其他方面将从下文描述的实施例变得显而易见并参考下文描述的实施例加以阐述。在附图中：

图1A示出了动态对比度增强的MRI数据集的切片;

图1B示出了MRI数据集的MIP;

图1C示出了z弱化的结果;

图1D示出了依赖于距离变换的z弱化的结果;

图2A示出了动态对比度增强的MRI数据集的切片;

图2B示出了距离变换的表达;

图2C示出了弱化后的MRI数据集的切片;

图2D示出了弱化函数;

图3是体积可视化系统的方框图；以及

图4是体积可视化方法的流程图。

具体实施方式

MIP是一种普遍的可视化技术，部分是由于它的简单性。MIP沿图像体积与投影平面相交的射线投射最大强度值。

图1A示出了来自动态对比度增强（DCE）的MRI数据集的轴向切片，图1B示出了MRI数据集的传统的前后MIP视图。显然，心脏104、105是MIP中与临床相关的乳腺组织102相交叠的支配性明亮结构。这使得MIP不足以观察这种类型的动态对比度增强的MRI。图1C利用US2010/0053159A1中所述的方法示出了改进MIP的z弱化的结果。本技术改进了诸如血管与明亮背景相映衬的重叠结构的绘制，该明亮背景都有着大致相同的强度值。心脏106的可视化被弱化了。图1D如本申请中所述，示出了基于距离变换进行弱化体素值之后MIP图像的结果。在图1D中，与心脏交叠的血管结构107是可见的，其中血管结构在图1A和图1B中没有很好地示出。

临床显著区域中弱化的灰度值可能导致对比度增强的体素值和所显示的值之间的关系丧失。图1C中清晰可见的是，体积中具有相同强度值的若干明亮血管在屏幕上显示不同的强度。在使用弱化的体素值的现有方法中，弱化的量取决于相对于体积投影的方向。因此，旋转视图引起MIP中图像结构的强度发生变化，这可能会具有不期望的影响。

为获得图1D中示出的视图，基于距离变换来应用信号的弱化。在计算沿着投影射线上的最大强度之前计算弱化的信号。可以通过将距离映射到弱化因子的弱化函数来界定弱化的量。这种弱化函数可以是非线性的、用户定义的函数。在图1D的范例中，弱化的量不是基于观察方向，而是基于距离变换。对于图1示出的乳房MR范例，距离变换被定义为体素到患者皮肤的距离。可以选择弱化函数，使得距离皮肤一定距离内的所有相关结构清晰可见，身体内更深层次的（距离皮肤最远的）结构被弱化。

应该被弱化的明亮结构可能会靠近不应被弱化的结构。距离变换允许对临床上的相关结构以及它们的放大或弱化进行精确定义。在使用对比度增强的血管投影时，预计血管会成为最明亮的结构。使用这种方法，在重要区域维持了数据值和显示的值之间的关系。这有助于对绘制技术的信心。体素的值不根据MIP的方向而变化。因此，旋转MIP不会引起体素值和对应的体素值发生变化，并且要显示的显著结构得以保存下来，这正是所期望的。

对于特定的应用，例如腋下，传统的MIP被遮蔽感兴趣结构的不相关明亮结构所阻碍。例如，对于乳房MRI数据来说，心脏是妨碍对血管内部和靠近乳房和腋下部位检查的非常支配性结构。MIP不能总是利用3D提供对重要结构的洞察。

图2A示出了与图1A相似的来自动态对比度增强的（DCE）MRI数据集的切片，心脏204呈现为支配性明亮结构。从本图像导出距离图，其中每个图像元素都标记有距离皮肤任一像素的最短距离。图2B示出了距离图的切片的可视化表达，其中白色202表示距离皮肤较大的距离，深色203表示距离皮肤或身体外部更小的距离。

图2C示出了图2A中所显示的基于图2B所示的距离变换弱化后的切片。弱化函数F的范例被示为图2D中的距离变换D的函数。

图3示出了体积可视化系统。这种系统可以包括显示器9、用户输入装置7和诸如磁盘或随机存取存储器的数据存储模块（未示出），其用于存储体积图像数据集1和/或视图8等。该系统可以进一步包括一个或多个用于执行计算机程序的处理器，计算机程序也可以被存储在数据存储模块上。该系统可以具有用于接收和/或传输数据的通信端口，例如，从服务器接收和传输到服务器。本文所述的特征部分或全部可以以计算机指令的形式来实施，所述计算机指令可以由一个或多个处理器来执行。

可以布置系统将图像体积数据集1的至少一部分存入数据存储模块中。该系统或许能够从任何可能的来源获得图像体积数据集1，所述可能的来源包括可移动存储介质、通过通信系统可访问的服务器或内置的图像采集设备。图像体积数据集1包括图像元素，每个图像元素都可以表示由图像体积数据集表示的一小部分空间的属性。该系统可以包括本身在本领域中已知的图像扫描仪，用于生成图像体积数据集。

该系统可以包括被布置用来检测图像体积数据集1中的特征的特征检测器2。这种特征可以包括任何图像特征，尤其是诸如边缘或对象，或至少是对象边界的一部分的图像结构。该检测器可以包括本领域中公知的任何特征检测算法的实现，来执行对特征的检测。特征的位置由距离计算子系统3来使用。由于特征可以跨越多个图像元素，特征检测器2可以，例如，提供一系列属于特征一部分的图像元素作为输出。

该系统可以进一步包括距离计算子系统3，其用于计算从特征到图像体积数据集1的图像元素的距离。可以布置距离计算子系统3用于计算到多个图像元素的特征的距离，例如，图像体积数据集1中基本所有的图像元素，或图像体积数据集1的子体积中基本所有的图像元素。或者，可以针对例如图像体积数据集或子体积中图像元素的规则间隔子集计算距离。该距离可以是从图像元素到特征的最短距离，指的是距离图像元素最近的特征点的距离。例如，在特征检测器的输出包括一系列的图像元素的情况下，可以布置距离计算子系统以计算到距离考虑中的图像元素最近的特征的图像元素的距离。

该系统可以包括用于加权图像元素的图像元素值的加权子系统4，其基于距离来获得加权的图像元素值。加权可以引起图像元素值的增加或减小，这取决于距离的增加或减小。例如，可以基于距离选择加权因子，其乘以图像元素值以得到加权的图像元素值。范例加权因子是一除以距离。当后一加权因子被用作乘法因子时，对于距离特征更远处的图像元素值来说，图像元素值减小得更多。与距离计算子系统3相似，可以布置加权子系统4来计算所有图像元素或其子集的权重。

该系统可以包括用于基于加权的图像元素值生成图像体积数据集1的视图8的视图生成器5，其中视图8的视图元素值基于加权的图像元素值。距离计算子系统3和加权子系统4可能已经处理了多个图像元素，或所有的图像元素，使得至少获得了部分加权的图像体积数据集。可以布置视图生成器5以用于生成这种（至少部分地）加权的图像体积数据集的视图。由于视图包括另一图像，可以将视图元素值理解为视图的图像元素的值。这种值可以是强度值或灰度值。可以布置视图生成器以使得从视图元素通过体积投射射线，并评估沿射线上的图像元素的加权图像元素值。可以基于那些加权图像元素值为这种视图元素赋予视图元素值。例如，可以将这种加权图像元素值的最大值赋予视图元素值，以获得加权图像元素值的MIP。所述视图可以是二维图像视图，在这种情况下，视图元素就是像素，视图元素值就是像素值。

在特定范例中，由特征检测器检测到的特征可以包括身体和空气之间边界的至少一部分，即，皮肤。通过这种方式，距离计算子系统计算从图像元素到身体皮肤的距离。可以布置上述距离计算子系统来计算皮肤在这种情况下到特征的最短距离。可以布置加权子系统4，基于所计算的距离，增强位于皮肤附近的图像元素和/或减弱位于身体中心部位的图像元素。

可以布置距离计算子系统3以计算从对象的边界到对象内部图像元素的距离。这同样适用于对象是身体时的情况。可以布置该系统以忽略对象外部的任何图像元素。相反的情况也是有可能的，在这种情况下只将对象外部的图像元素考虑在内。

根据权利要求1所述的系统，其中加权子系统4被布置成根据将权重与距离联系起来的传递函数来计算权重。这种传递函数可以包括线性或非线性函数。图2D示出了传递函数的范例。本范例示出了常量部分210，其中对于靠近特征的图像元素，值是1，并示出了部分211，其中的值逐渐降低至一个较低的固定值。这可以用来降低距特征更远处的图像元素的图像元素值。

可以布置加权子系统4，将第一传递函数用于特征第一侧上的图像元素，将不同的第二传递函数用于特征的与第一侧相对的第二侧上的图像元素。尤其是在可以将图像体积数据集分成特征的两侧的情况下可以使用这种布置，在这种情况下特征是诸如身体的对象的边界。在后一种情况下，图像被分成对象内部的部分和对象外部的部分。可以对这些部分进行不同的加权。例如，可以将任一部分设置为0以将其完全从视图消除。

可以布置视图生成器5以生成包括加权图像元素值的体积的组合强度投影、最大强度投影、平均强度投影或最近血管投影。可以布置视图生成器5以接收视图参数6，所述视图参数6可以通过用户接口设备7被用户所控制。视图参数6可以包括观察方向、放大倍率、所期望的投影类型中的任意一个。

可以布置视图生成器5用于评估任何图像元素的单个值。例如，可以布置系统用于处理单通道的数据集，即，灰度图像而不是彩色图像。不过，也可以布置系统用于处理彩色图像。在后一种情况下，对于每个适用的图像元素都可以将加权应用于多个颜色通道，可以使用本领域中公知的适用于彩色图像体积数据集的投影技术来生成加权的彩色图像体积数据集。

图4示出了体积可视化方法的流程图。该方法包括检测图像体积数据集中的特征的步骤401、计算从特征到图像体积数据集的图像元素的距离的步骤402、为获得加权的图像元素值基于距离对图像元素的图像元素值进行加权的步骤403和/或基于加权的图像元素值生成图像体积数据集的二维视图的步骤404。考虑到本说明书可以实现该方法的变体。可以在计算机程序产品中实现该方法。

利用距离变换生成MIP可以包括以下步骤：

-检测皮肤（或另一个对象，取决于应用）。

-生成距离图（也称为距离变换）。图像中的每个体素都标记有到皮肤（或其它对象）的最近的点的距离。

-可以自动地或手动地选择部分的距离图或距离图的组合。

-将弱化函数应用于将距离图值作为输入并生成弱化因子作为输出的数据；将体素值与此弱化因子相乘。

要认识到，本发明还适用于适于将本发明投入实践的计算机程序，尤其是载体上或中的计算机程序。该程序可以是源代码、目标代码、代码中间源和目标代码的形式，例如是部分汇编的形式，或适合用于实施根据本发明的方法的任何其他形式。还要认识到，这样的程序可以具有很多不同的架构设计。例如，可以将实施根据本发明的方法或系数的功能的程序代码细分成一个或多个子例程。在这些子例程间分布功能的很多不同方式对于技术人员而言将是显而易见的。可以在一个可执行文件中将子例程存储在一起以形成独立的程序。这样的可执行文件可以包括计算机可执行指令，例如处理器指令和/或解释器指令（例如Java解释器指令）。或者，可以在至少一个外部库文件中存储一个或多个或所有子例程并且例如在运行时间静态或动态地与主程序链接。主程序包含至少一个对子例程中的至少一个的调用。子例程还可以包括彼此的调用。涉及计算机程序产品的实施例包括与这里阐述的方法中的至少一种的每个处理步骤对应的计算机可执行指令。可以将这些指令细分成子例程和/或存储在一个或多个可以静态或动态链接的文件中。涉及计算机程序产品的另一实施例包括与这里阐述的系统和/或产品中的至少一种的每个模块对应的计算机可执行指令。可以将这些指令细分成子例程和/或存储在一个或多个可以静态或动态链接的文件中。

计算机程序的载体可以是能够承载程序的任何实体或装置。例如，载体可以包括存储介质，例如ROM，例如CD ROM或半导体ROM或磁记录介质，例如磁性硬盘。此外，载体可以是可传输的载体，例如电或光信号，可以经由电缆或光缆或通过无线电或其他手段传送。当在这样的信号中实现该程序时，载体可以由这样的电缆或其他装置或模块构成。或者，载体可以是嵌入程序的集成电路，集成电路适于执行或用于执行相关的方法。

应当指出，上述实施例例示而非限制本发明，本领域的技术人员将能够设计很多替代实施例而不脱离所附权利要求的范围。在权利要求中，置于括号之间的任何附图标记都不应被解释为限制权利要求。使用动词“包括”及其词形变化不排除存在权利要求中所述那些之外的元件或步骤。元件前的冠词不排除存在多个这样的元件。可以利用包括若干不同元件的硬件并利用适当编程控制的计算机来实施本发明。在枚举了若干模块的装置权利要求中，可以由同一件硬件实现这些模块中的几个。在互不相同的从属权利要求中列举特定手段的简单事实并不表示不能有利地使用这些手段的组合。

Claims (8)

1.一种用于生成图像体积数据集(1)的二维视图(8)的系统，包括：

-特征检测器(2)，其用于检测所述图像体积数据集(1)中的特征，其中所述特征包括由所述图像体积数据集表示的对象的边界的至少一部分，其中所述边界包括身体和空气之间的边界并且是皮肤；

-距离计算子系统(3)，其用于计算从所述特征到所述图像体积数据集(1)的图像元素的距离；

-加权子系统(4)，其用于基于所述距离对所述图像元素的强度值进行加权，以获得加权强度值，其中所述加权子系统(4)被布置成增强位于接近皮肤的图像元素和/或衰减位于所述身体的中央部分中的图像元素；

-视图生成器(5)，其用于基于所述加权强度值生成所述图像体积数据集(1)的所述二维视图(8)，其中所述二维视图包括以下中的一个：组合强度投影、最大强度投影、平均强度投影或最近血管投影，并且所述视图(8)的像素值基于所述加权强度值。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述加权子系统(4)被布置成根据将权重与距离相关联的传递函数来计算权重。

3.根据权利要求2所述的系统，其中所述加权子系统(4)被布置成将第一传递函数用于所述特征的第一侧上的图像元素，并且将不同的第二传递函数用于所述特征的与所述第一侧相对的第二侧上的图像元素。

4.根据权利要求1所述的系统，其中所述视图生成器(5)被布置成评估任何图像元素的单个值。

5.一种图像采集设备，包括根据权利要求1所述的系统。

6.一种工作站，包括根据权利要求1所述的系统。

7.一种用于生成图像体积数据集(1)的二维视图(8)的方法，包括：

-检测(401)所述图像体积数据集中的特征，其中所述特征包括由所述图像体积数据集表示的对象的边界的至少一部分，其中所述边界包括身体和空气之间的边界并且是皮肤；

-计算(402)从所述特征到所述图像体积数据集的图像元素的距离；

-基于所述距离对所述图像元素的强度值进行加权(403)，以获得加权强度值，其中增强位于接近皮肤的图像元素和/或衰减位于所述身体的中央部分中的图像元素；以及

-基于所述加权强度值生成(404)所述图像体积数据集的所述二维视图，所述视图包括以下中的一个：组合强度投影、最大强度投影、平均强度投影或最近血管投影，其中所述视图的像素值基于所述加权强度值。

8.一种用于生成图像体积数据集(1)的二维视图(8)的装置，包括：

-用于检测(401)所述图像体积数据集中的特征的单元，其中所述特征包括由所述图像体积数据集表示的对象的边界的至少一部分，其中所述边界包括身体和空气之间的边界并且是皮肤；

-用于计算(402)从所述特征到所述图像体积数据集的图像元素的距离的单元；

-用于基于所述距离对所述图像元素的强度值进行加权(403)，以获得加权强度值的单元，其中增强位于接近皮肤的图像元素和/或衰减位于所述身体的中央部分中的图像元素；以及

-用于基于所述加权强度值生成(404)所述图像体积数据集的所述二维视图的单元，所述视图包括以下中的一个：组合强度投影、最大强度投影、平均强度投影或最近血管投影，其中所述视图的像素值基于所述加权强度值。