CN104517303B - 医用图像处理装置以及医用图像处理方法 - Google Patents

Abstract

提高具有钙化区域或者支架区域的医用图像的血管区域的识别性。一实施方式所涉及的医用图像处理装置2的特征在于，具备：血管强调图像产生处理单元，根据与包含血管区域和X射线高吸收区域以及其他区域的摄影区域对应的造影图像的数据和与摄影区域对应的非造影图像的数据，产生除去了X射线高吸收区域的血管强调图像的数据；参照图像产生处理单元，根据造影图像的数据，产生至少包含X射线高吸收区域和上述血管区域的参照图像的数据；组合图像产生处理单元，根据血管强调图像的数据和参照图像的数据，产生抑制或者除去了X射线高吸收区域的图像强度的组合图像。

Description

医用图像处理装置以及医用图像处理方法

技术领域

本实施方式涉及医用图像处理装置以及医用图像处理方法。

背景技术

冠状动脉狭窄是冠状动脉疾病明显的指标，另外，为了能够确定以及使包含狭窄部的部位视觉化，开发了各种摄像技术以及诊断技术。

导管冠状动脉血管造影传统上被看作用于对冠状动脉狭窄进行评估的最准确的摄像技术。然而，导管冠状动脉血管造影是需要对相对于各冠状动脉口的导管进行定位的侵入过程，对于患者带来不适，同时还可能带来某种危险。另外，该技术使用伴随着将患者暴露在高辐射剂量的放射线的X射线透视。图1是表示使用已知的导管冠状动脉造影技术得到的2D图像的一个例子的图。

除了导管冠状动脉血管造影步骤之外，有时依然进行基于钙化积分以及造影剂注入的CT血管造影(CCTA)扫描。然而，心脏内科医生习惯于观察使用血管造影得到的2D图像，能够只根据2D的CTA切片数据对CTA扫描进行评估。已知提供通过CCTA扫描得到的2D图像，但当患者存在钙化特征时，通常，那样的图像与导管冠状动脉血管造影图像对照性地包含大量的钙化特征。那样的钙化特征的存在可能难以或者不可能对狭窄或者其他的状态进行评估。图2是表示通过已知的CCTA扫描得到的，具有钙化部位的2D图像的一个例子的图。在该图像中能够看到相当多的钙化特征。相同的问题与和支架、或者血管建立了关联的其他的特征，例如，与外科用夹子、起搏器、或者其他的金属制伪影同时产生。

发明内容

目的在于提供一种能够在具有钙化区域或者支架区域的医用图像中，提高血管区域的识别性的医用图像处理装置以及医用图像处理方法。

一实施方式所涉及的医用图像处理装置的特征在于，具备：血管强调图像产生处理单元，根据与包含血管区域、X射线高吸收区域以及其他区域的摄影区域对应的造影图像的数据和与上述摄影区域对应的非造影图像的数据，产生除去上述X射线高吸收区域的血管强调图像的数据；参照图像产生处理单元，根据上述造影图像的数据，产生至少包含上述X射线高吸收区域和上述血管区域的参照图像的数据；组合图像产生处理单元，通过对上述血管强调图像的数据适用上述参照图像的数据，来产生抑制或者除去了上述X射线高吸收区域的图像强度的组合图像。

附图说明

图1是表示使用已知的导管冠状动脉造影技术得到的2D图像的一个例子的图。

图2是表示由已知的CCTA扫描得到的、具有钙化部位的2D图像的一个例子的图。

图3是表示一实施方式所涉及的医用图像处理系统的框结构的一个例子的图。

图4是表示一实施方式所涉及的、概略地表示从第1图像数据集以及第2图像数据集到产生血管造影图的方法的一个例子的流程图。

图5是表示第1图像数据集与第2图像数据集之间的位置对准的步骤的一个例子的流程图。

图6是一览表示非造影图像、造影图像、主要的配准(registration)过程以及减影(subtraction)过程之后生成的图像、以及局部精细化后生成的图像的一个例子的图。

图7A是表示通过本实施方式所涉及的处理产生的模拟血管造影图的第1例的图。

图7B是表示没有除去从与图7A的情况相同的CCTA数据集得到的钙化区域的图。

图7C是表示通过本实施方式所涉及的处理产生的模拟血管造影图的第2例的图。

图7D是没有除去从与图7C的情况相同的CCTA数据集得到的钙化区域的图。

符号说明

2…医用图像处理装置、4…显示器设备、6…扫描仪、7…图像数据集、8…用户输入设备、10…中央处理单元、12…配准单元、14…图像处理单元、16…图像精细化单元、18…绘制单元

具体实施方式

以下，参照附图说明本实施方式所涉及的医用图像处理装置以及医用图像处理方法。另外，在以下的说明中，针对具有大致相同的功能以及结构的构成要素，添加同一符号，重复说明只在必要时进行。

图3是表示一实施方式所涉及的医用图像处理系统的框结构的一个例子的图。如图3所示，一实施方式所涉及的医用图像处理装置2例如是个人计算机(PC)或者工作站等。对于医用图像处理装置2，连接显示器设备4、扫描仪6、以及用户输入设备8等。用户输入设备8可以是一个也可以是多个。此时，与计算机键盘以及鼠标连接。

扫描仪6是能够关于患者或者其他的被检体进行三维CT测量的任意的合适的类型的CT扫描仪。在图3的实施方式中，图像数据以通过CT扫描仪6产生的CT扫描数据为例进行了说明，在另一实施方式中，也可以是任意的合适的类型的图像数据。任意的合适的类型的图像数据例如是任意的合适的形式的MRI的数据。此时，扫描仪6由能够生成任意的合适的形式的MRI的数据的MRI扫描仪代替。

医用图像处理装置2提供用于对图像数据自动或者半自动地进行处理的处理源。医用图像处理装置2具备中央处理单元(CPU)10。中央处理单元10加载构成为参照图3详细说明的方法的各种单元或者其他的组件并执行。

中央处理单元10具有：配准单元12、图像处理单元14、图像精细化单元16、以及绘制单元18。

配准单元12按照刚性配准步骤以及非刚性配准步骤，执行对于图像的配准。

图像精细化单元16对配准图像进行精细化处理。

绘制单元18对图像数据进行处理生成绘制图像。另外，绘制单元18对显示器设备4输出绘制图像的数据。

显示器设备4根据从绘制单元18输出的绘制图像的数据，显示绘制图像。这样，用户能够确认显示于显示器设备4的绘制图像。

本实施方式中的刚性配准为了使图像数据与其他的图像数据进行位置对准而进行。刚性配准包含一图像数据中的数据点的坐标的旋转、移动、换算等中的至少一个。另外，在刚性配准中，包含伴随仿射变换的配准。

医用图像处理装置2包含PC的硬盘驱动器以及其他的组件。PC的硬盘驱动器包含操作系统以及硬件设备。操作设备包含RAMROM以及各种设备驱动器。硬件驱动器包含显卡。这些组件在图3中没有明示。几个合适的CPU以及其他的组件也可以用于医用图像处理装置。

在图3的实施方式中，在执行了扫描仪6进行的扫描之后，图像数据集7从扫描仪6向医用图像处理装置2输出。从扫描仪6输出的图像数据集7由医用图像处理装置进行存储、处理。图3的实施方式所示的扫描仪6是CT扫描仪，在其他的实施方式中，也可以使用任意的其他的合适的类型的扫描仪取得图像数据集。

在图3的实施方式的变形中，医用图像处理装置2不是从扫描仪6而从远程数据存储区(未图示)接收图像数据集。远程数据存储区将涵盖规定的期间从种类不同的多个扫描仪得到的种类不同的多个数据集的各个与对应的患者数据一起存储。远程数据存储区也可以是存储大量的患者数据的服务器。另外，远程数据存储区也可以形成PACS(PictureArchiving and Communication System)系统的一部分。

图3的系统构成为进行图4的流程图所概略地所示的一系列的步骤。

图4概略地表示一实施方式所涉及的、从第1图像数据集以及第2图像数据集到产生血管造影图的方法的一个例子的流程图。

(步骤20)第1图像数据集和第2图像数据集的取得

图像处理单元14从扫描仪6或者数据存储区的任一个取得第1图像数据集以及第2图像数据集。在该例子中，第1图像数据集是钙化积分数据集。钙化积分数据集是当在心脏部位实质上不存在造影剂时取得的与心脏部位相关的CT体数据集。换而言之，第1图像数据集是非造影图像数据集，是强调了X射线高吸收区域的图像数据集。在此的X射线高吸收区域表示钙化的区域以及配置了支架的区域等X射线的吸收大的区域。另外，第2图像数据集是被注入造影剂并到达心脏部位的最关心的部分之后取得的与被检体的心脏部位相关的CT体数据集。换而言之，第2图像数据集是造影图像数据集，是包含X射线高吸收区域、血管区域、以及其他的区域的图像数据集。在此的血管区域表示与关心的血管对应的区域，在此的其他的区域表示与该关心的血管以外的部位对应的区域。例如，在血管区域中，包含冠状动脉、大动脉、腕或者脚的末梢血管、颈动脉、肾动脉、脾动脉、肝脏动脉、以及脑的血管中的至少一个对应的区域。

通常，钙化区域在钙化积分数据集中被清楚地示出。此时，钙化积分数据集例如是为了钙化积分而取得的非造影CT扫描数据集等。另外，在非造影CT扫描数据集的摄影时，在被检体的关心区域中不存在造影剂。这是由于非造影CT扫描数据集是在注入造影剂之前摄影得到的图像数据集。因此，通常，钙化区域与非造影CT扫描数据集中明亮的区域对应。从而，图像处理单元14能够使用钙化积分数据集，确定钙化区域的范围以及位置。从而，在图3的实施方式中，为了除去最终结果得到的图像中的钙化区域或者减少钙化区域的强度而使用钙化积分数据集。另外，钙化积分数据集根据需要还在配准、遮蔽、以及减影步骤中使用。针对这些步骤等，之后更详细地说明。经过这些步骤，本医用图像处理装置产生模拟导管CT血管造影图像。这样，用户能够得到模拟导管CT血管造影图像。另外，在此，关于钙化区域进行了说明，关于配置有支架的区域也相同。支架由金属形成，因此，配置有支架的区域在非造影CT扫描数据集(支架数据集)中被强调。图像处理单元14能够通过使用支架数据集，来除去与最终结果得到的图像中的支架对应的区域或者减少与支架对应的区域的图像强度。

(步骤22)产生参照图像数据集(蒙片图像数据集)

图像处理单元14具有未图示的参照图像产生处理单元。参照图像产生处理单元根据第2图像数据集(造影图像数据集)，产生参照图像数据集(蒙片图像数据集)。参照图像数据集是与对第2图像数据集执行分割后对应的图像数据集。第2图像数据集是包含X射线高吸收区域、血管区域以及其他的区域的图像数据集。蒙片图像数据集至少包含X射线高吸收区域和血管区域。然而，蒙片图像数据集也可以是包含X射线高吸收区域和血管区域，且包含其他的区域的一部分的图像。换而言之，蒙片图像数据集是除去第2图像数据集的一部分的图像。该一部分例如包含心脏、心腔、椎骨、肋骨、胸骨、隔膜、副冠状动脉中的至少一个。具体而言，参照图像产生处理单元为了对注入了造影剂的心腔进行分割并将其从第2图像数据集中除去而进行分割步骤。在该例子中，分割的主要对象不是心腔而是血管构造。图像处理单元14使用任意的合适的分割步骤将表示心腔的数据从第2图像数据集中分割并除去。任意的合适的分割步骤例如能够适当地使用基于图谱的分割步骤、或者在Murphy等的International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery,Vol.7,Issue6,pp829-836,November2012中记载的分割步骤等。

在该例子中，分割确定心脏和13个关联构造(左心室心外膜、右心室心外膜、左心室心内膜、右心室心内膜、具有左心耳的左心房、具有右心室的右心房、上大静脉、左下肺静脉、左上肺静脉、右下肺静脉、右上肺静脉、肺动脉主干、以及大动脉基部)。然而，分割能够使用任意的其他的合适的分割。

之后，参照图像产生处理单元产生表示剩余的部位，此时表示包含大动脉以及冠状动脉的部位的位置的蒙片图像数据集(参照图像数据集)。蒙片图像数据集也可以使用任意的合适的步骤，例如，通过对该图像数据集适用阈值化步骤来产生。通常，蒙片图像数据集包含被注入造影剂的血管、相关联的钙化特征、以及超过阈值的任意的其他的部位或者伪影。在最简单的案例中，阈值化步骤具备数据与单一的阈值的比较。换而言之，在最简单的案例中，将构成蒙片图像数据集的多个像素的各个相对于单一的阈值进行比较。另外，在此，记载为将多个像素的各个相对于单一的阈值进行比较，但也可以将构成蒙片图像数据集的其他的数据项目，例如，将多个像素组各个的平均像素与单一的阈值进行比较。或者，在另一动作模式中，伴随着各种形态学动作，例如，舒张动作和/或闭塞动作的使用、一个以上的依存于尺寸的滤波器的适用、以及与一个以上的阈值的比较。

通过扫描仪6取得第1图像数据集的时间和通过扫描仪6取得第2图像数据集的时间通常不同。在第1图像数据集与第2图像数据集之间产生差异。这是由于无论在第1图像数据集和第2图像数据集是使用相同的扫描仪6得到的图像数据集，还是患者在取得第1图像数据集和第2图像数据集的期间停留在扫描仪6内的情况下，患者必然存在某种活动。另外，在第1图像数据集的取得与第2图像数据集的取得之间，例如，由于自然生理过程，必然在心脏部位的血管以及其他的解剖学特征中存在某种活动。由于这些理由，在第1图像数据集与第2图像数据集之间产生差异。

(步骤24)产生血管强调图像数据集

为了清晰地观察通过第2图像数据集内的造影剂强调后的血管，希望从第2图像数据集中减去第1图像数据集。图像处理单元14具有血管强调图像产生处理单元。血管强调图像产生处理单元根据第1图像数据集和第2图像数据集，产生血管强调图像数据集(减影数据集)。减影数据集是将第1图像数据集从第2图像数据集中减去的图像、或者是将第2图像数据集从第1图像数据集中减去的图像。第1图像是强调了X射线高吸收区域的图像，第2图像是包含X射线高吸收区域、血管区域、以及其他的区域的图像。即，减影数据集是从第2图像中减去X射线高吸收区域的图像数据集。血管强调图像产生处理单元通过进行按照减影步骤的处理来产生减影数据集。但是，此时，在进行减影步骤之前，最初需要准确地对第1图像数据集以及第2图像数据集进行校准(位置对准)。因此，为了进行第1图像数据集以及第2图像数据集之间的位置对准，配准单元12执行按照配准步骤的处理。

在上述的减影步骤和配准步骤中能够分别使用任意的合适的减影步骤以及配准步骤。然而，在图3的实施方式中，使用多个配准步骤。在这样的情况下，在多个配准中，第2配准为了对第1配准进行精细化处理而使用。在这样的配准步骤中，使用刚性配准和非刚性配准的双方。该配准步骤与图5相关联进一步详细地说明。合适的配准步骤例如在Proc.SPIE,8768,International Conference on Graphic and Image Processing(ICGIP2012),876834,March2013中记载。

图5是表示第1图像数据集与第2图像数据集之间的位置对准的步骤的一个例子的流程图。

(配准过程的步骤32)

在配准步骤的步骤32中，通过配准单元12将第2图像数据集位置对准于第1图像数据集(或者，相反也相同)。在该位置对准中，适用非刚性配准步骤。非刚性配准步骤是关于第1图像数据集以及第2图像数据集中的所有的数据实施配准的主要的步骤。

在进行主要的非刚性配准步骤之前，为了从第1图像数据集以及第2图像数据集中分别排除无关的数据，也可以使用前处理步骤。被排除的无关的数据例如包含表示空白的数据。另外，在某一情况下，也可以包含填充数据、患者表、或者表示其他的伪影的数据。填充数据例如是表示图像中的内容间的空白的数据。前处理步骤也可以根据需要省略。

配准单元12能够在步骤32中使用任意的合适的非刚性配准步骤。在图5的实施方式中，主要的非刚性配准步骤作为类似性测度(类似尺度)使用相互信息量，另外，使用Crum-Hill-Hawkes方案(William R.Crum,Derek L.G.Hill,David J.Hawkes.InformationTheoretic Similarity Measures in Non-rigid Registration,Proceedings of IPMI’2003,pp.378-387)，计算非刚性曲力场。在该特定的用途中，利用使用子采样处理系数4以及子采样处理系数2的多尺度方法。子采样处理系数表示从图像数据集中间拔实际上作为处理的对象的像素或者体素。这意味着从运行时间以及存储器的观点来看证明为困难的全尺度的主要的非刚性配准不会以该动作模式进行。

第1图像数据集以及第2图像数据集的各个具备多个体素的组。多个体素的各个具备强度值。另外，多个体素的各个具有一组坐标(例如，x，y，z坐标)。该坐标包含于与该体素相关的强度值表示由扫描仪6测量到的空间位置的选择坐标系(例如，笛卡尔坐标系)内。

配准单元12在非刚性配准中，确定非刚性曲力场。非刚性曲力场具有与多个体素的各个相关的空间坐标的偏移(偏移量以及偏移方向)。通过非刚性配准步骤得到的非刚性曲力场被适用于第2图像数据集。这样，得到通过非刚性曲力场转换出的第2图像数据集。由此，第2图像数据集的多个体素的各个的空间坐标按照非刚性曲力场进行转换，转换后的第2图像数据集内的多个体素的各个表示实质上与具有相同的空间坐标的第1图像数据集内的多个体素的各个相同的被检体的身体内的位置(实质上相同的解剖学位置)。在最实用的状况下，由于时间的制约或者处理的制约(运行时间的缩短以及存储器的确保的观点)，有时使用多尺度配准步骤。多尺度配准在图像数据集(像素或者体素)减少的图像数据集中，多个体素彼此相互进行位置对准。在那样的多尺度配准步骤中，需要数据集整体的数据点的插补以及来自数据点的选择。具体而言，在配准执行前，需要从多个数据点中，选择转换对象的点。并且，在配准时，转换对象的点通过非刚性曲力场进行转换。在转换后的第2图像数据集中，对转换对象的点间的点进行插补。这样的插补过程以及选择过程必然在配准中带来一些误差。误差可能比较少，但在钙化以及支架等小的高对比度部位的配准以及观察中依然可能带来相当大的影响。

在配准步骤后，将第1图像数据集从位置对准后的第2图像数据集中减去，结果得到的减去图像数据集在显示器设备4上显示给用户。当配准完成时，减去图像数据集应该只表示存在造影剂的血管、心腔、或者其他的解剖学特征。实际上，主要的配准绝对没有完成。这是由于在多尺度配准步骤中，存在其固有的配准误差。另外，配准不能准确地补偿第1图像数据集的取得与第2图像数据集的取得之间的解剖学特征的位置以及方向的所有的转换。

图6是一览表示非造影图像、造影图像、主要的配准过程以及减影过程之后生成的图像、以及局部精细化后生成的图像的一个例子的图。图像50表示第1图像数据集(非造影图像)。图像52表示执行主要的非刚性配准步骤前的第2图像数据集(造影图像)。第2图像数据集与造影后对应。图像54表示减去图像数据集(减影数据、血管强调图像)。该减去图像数据集是从之后主要的非刚性配准步骤之后的转换后的第2图像数据集中减去第1图像数据集得到的图像数据集。图像56是局部精细化后生成的图像。

如由图像50以及图像52知道的那样，在这些图像中，钙化区域存在于血管区域内。钙化区域在图像50以及图像52中分别表现为白色区域58以及白色区域60。

钙化区域的特征在于：钙化是硬质的，一般是不延伸或是歪曲的点。另一方面，组织以及血管的周围区域根据时间而延伸并剪切(歪曲)。主要的非刚性配准的算法是有效地补偿这样延伸并剪切的过程的配准。然而，如上所述，几个误差实际上是多尺度配准过程固有的误差，在已知的系统(步骤或者方法)中，当钙化或支架等高对比度特征与血管等对象区域相邻而存在时，这样的误差可能变得重大。另外，实际上，由于相对于血管等应该探讨的特征的尺寸以及性质的第1图像数据集以及第2图像数据集的位置偏移的尺寸，当使用已知的技术时，可能产生大量的误差。在使用已知的技术的配准中，由于图像数据集间的位置偏移，必然产生几个误差。另外，在减去图像数据集中当应该讨论的血管等的特征比较小时，那样的误差变得特别的重大。

如由与减去图像数据集对应的图像54知道的那样，钙化的存在使减去图像54内产生伪影。在图像54中，伪影表现为暗区域62。进一步的问题是，通常，钙化区域在血管的表面上被发现。从而，钙化特征是与成为减去图像的意图的(想要强调的)对象的特征(血管)相邻的点。减去图像中的伪影的存在可能掩盖减去图像内的对象(血管)的特征，或者显著地妨碍这样的特征的观察或者分析。图3的实施方式的特征如在此记载的那样，是为了除去伪影而进行进一步的局部的配准步骤的点。

另一方面，在图像56中，在图像54中产生的伪影减轻。这样，知道通过进行主要的配准而产生的伪影能够通过精细化处理来减轻。

(配准过程的步骤34)执行局部的配准

在配准过程的下一步骤34中，执行进一步的局部的配准步骤。配准单元12具有未图示的图像选择单元。图像选择单元选择对象部位(ROI)。在图3的实施方式中，用户能够通过在图像内的一个点点击鼠标指针，来选择对象部位的中心。之后，能够通过拖动鼠标，从而在所选择的点的周围扩大圆形的边界线，规定对象部位。那样的圆形边界线64在图6的减去图像54内示出。具有圆形边界线的半径且中心位于用户所选择的点的球通过图像选择单元规定为ROI。

在另一实施方式中，用户为了选择对象部位，能够使用任意的合适的方法。例如，能够使用鼠标操作或者其他的用户输入设备操作的任意的合适的序列，选择对象部位。对象部位并不限定于球状，另外，能够使用任意的合适的形状。例如，对象部位能够选择为立方体或者长方形。另外，对象部位的轮廓连结由用户选择的多个点来形成。在几个实施方式中，对用户显示的减去图像也可以不是二维的图像而是三维的图像。此时，用户能够从三维图像中选择对象部位。在其他的实施方式中，用户能够不从被位置对准的减去图像中，而是从取得的第1图像数据集以及第2图像数据集图像的一方或者双方中选择对象部位。

在更进一步的其他的实施方式中，图像选择单元例如能够自动地检测具有超过规定的阈值的高对比度的部位，将检测到的部位选择为对象部位。

在图3的实施方式中，由用户选择的ROI是整体适用于由图像精细化单元16进行的精细化配准的部位。精细化配准在后续的步骤36以及步骤38中进行。也可以规定ROI的周围的缓冲区域(例如，以ROI的边界线开始沿着径方向只延伸规定的距离的中空的球状壳)。进一步的精细化配准作为融合用于ROI的精细化配准和主要的非刚性配准的融合步骤的一环，只适用于缓冲区域上的一部分。针对该融合，与步骤的步骤40相关联以下进一步详细地说明。

图3的实施方式的特征是在进行进一步的配准步骤之前，在步骤36中决定使用最初的主要的配准步骤关于ROI得到的非刚性曲力场的刚性近似的点。刚性近似尽可能严格地与非刚性曲力场一致。刚性近似之后在步骤38中，作为用于进一步的配准步骤的开始点来使用。

(配准过程的步骤36)

在步骤36中，确定相对于非刚性区域的刚性近似。步骤36中确定相对于非刚性曲力场的刚性近似的背后的理由在于，造影前扫描与造影后扫描(此时，第1图像数据集和第2图像数据集)之间的动作可能变为相当大的量(例如，冠状动脉的规模)。在此的动作例如是被检体的动作等。在某种情况下，没有被位置对准的造影前数据与造影后数据(第1图像数据集和第2图像数据集)之间的相关联的构造的重合相当小，当在能够假定局部刚性配准算法的最终的局部刚性配准中不存在相当近的开始点时，针对ROI的局部刚性配准步骤有时不会很成功。在这样的情况下，开始点通过确定非刚性曲力场的刚性近似来提供。在另一实施方式中，能够确定曲力场的仿射近似，作为用于局部的配准算法的开始点来使用。

为了对局部的刚性配准恰当地进行初始化处理，使用以下的方法，在步骤36中，通过刚性转换使ROI的内侧的曲力场近似。

1.对ROI的内侧的体素的点坐标(例如，20000个点)进行采样。

2.对采样组内的各点，适用曲力场，记录曲力坐标。

3.使用结果得到的对应的坐标对(当初的体素坐标以及对应的曲力坐标)，使用多重线性最小二乘回归步骤，确定使当初的体素坐标向对应的曲力坐标映射的仿射变换。该过程依然返回到也可以包含换算要素以及剪切要素的仿射变换矩阵。

为了除去换算要素以及剪断要素，步骤36中的步骤如以下那样继续。

4.使用极分解，通过已知的技术提取仿射变换矩阵的旋转部分。合适的极分解技术的一个例子在K.Shoemake and T.Duff,Matrix Animation and Polar Decomposition,Proceedings of Graphical Interface1992,pp258-264,1992中记载。

5.将由步骤3找出的仿射变换适用于ROI的中心点(还称为ROI的重心)。

6.确定曲力重心与当初的重心之间的位置偏移，将该位置偏移看作表示刚性转换的并进部分。

7.组合步骤4、5、6的结果，得到与ROI相关的曲力场的刚性近似。刚性近似具备由步骤4、6确定的旋转要素以及并进要素。在该特定的用途中，换算有意地固定为1(倍)，因此，不需要提取换算。然而，也能够根据需要提取换算要素。

在步骤36的结束，关于ROI得到非刚性曲力场的局部刚性近似。局部刚性近似可能与当初的非刚性配准是同等程度，这意味着低质的主要的曲力场潜在地带来低质的局部刚性近似。在那样的情况下，假设局部刚性配准失败。然而，实际上，知道不会发生这样的状况，一般使用主要的曲力场，产生能够满足的局部刚性配准近似。

(配准过程的步骤38)

在步骤38中，为了对与ROI相关的配准进行精细化处理，以及提高配准的质量，只使用与ROI对应的数据，进行进一步的配准步骤。

具体而言，为了使来自与ROI相关的第1图像数据集以及第2图像数据集(造影前数据以及造影后数据的各个)的数据进行位置对准而进行局部刚性配准步骤。在图3的实施方式中，局部刚性配准算法一般基于相互信息量类似性测度的Powell型优化的已知的原理，但也可以使用任意的其他的合适的算法。

来自进入ROI的范围内的第2图像数据集的数据相对于来自进入ROI的范围内的第1数据集的数据进行位置对准。局部刚性配准步骤将由步骤36得到的局部刚性配准近似看作开始点，之后，直到得到最优的局部刚性配准，使用相互信息量类似性测度的Powell型优化，或者使用任意的其他的合适的优化步骤改变配准。

在以几个动作模式执行局部刚性配准步骤之前，也可以存在所选择的数据的某种的前处理。例如，在进行局部刚性配准步骤之前，能够使用已知的技术将填充、患者表、与其他的机器以及空气等对应的数据等无关的数据从选择的数据中除去。

也可以在局部刚性配准步骤前进行的其他的前处理步骤具备阈值化步骤。大多数情况下，被称为“造影前”数据(与图3相关联的上述的说明中的第1图像数据集)的数据实际上是由在造影剂被注入被检体后但造影剂到达大动脉以及冠状动脉(或者，作为意图的扫描对象的其他的特征(组织)之前取得的扫描得到的数据。尽管如此，在造影前扫描时，造影剂例如有时存在于右心室。这意味着有时在造影前扫描中在心脏的没有预期的部分中存在明亮的材料的区域。当左冠状动脉枝非常接近右心室而延伸时，可能产生问题，因此，潜在地使配准算法混乱。

在上述的实施方式的变形中，在之前的段落中记载的问题通过在步骤36与步骤38之间进行进一步的配准前步骤来应对。根据配准前步骤，由图像精细化单元16自动地确定具有超过预先确定的阈值的强度和超过预先确定的尺寸的尺寸的造影前图像数据的部位并从配准从对象中除去。从而，能够确定造影前体数据内被注入造影剂的血管并从配准的对象中除去。造影后图像数据对应的部位也能够从配准对象中除去。在一个动作模式中，选择为阈值强度大约为200HU(亨氏单位)，另外，阈值尺寸被设定为比典型的大型支架或者钙化大(例如，阈值尺寸也可以设定为大约12.5mm³或者实质上与12.5mm³相等)。通过阈值化步骤选择的部位也可以通过遮蔽来除去。

在图3的实施方式的一个动作模式中，在步骤38中，关于第1图像数据集以及第2图像数据集的图像强度数据进行刚性配准步骤。然而，当涵盖比较大量的数据进行计算时，相互信息量(MI)最优地发挥作用。很遗憾，使用应该位置对准的过程的钙化大多数情况下非常，由有限数量的体素构成。因此，在匹配构造中，尤其在边界中，MI不怎么可靠。另外，钙化经常被注入有造影剂的明亮的血管部分包围，由此，体素强度的不一致增大。

为了减轻该效果，在图3的实施方式的其他的动作模式中，不会对图像强度数据进行位置对准，而是通过对与由第1图像数据集以及第2图像数据集得到的梯度的大小相关的数据进行位置对准，从而对在步骤38中使用的配准算法编入梯度信息。

与位置对应的梯度的大小关于造影前数据和造影后数据(此时，第1图像数据集和第2图像数据集)的双方，关于ROI内的容积由配准单元12进行计算。之后，在步骤38中，为了使由第2图像数据集得到的梯度数据相对于由第1图像数据集得到的梯度数据进行位置对准而进行刚性配准过程。

在特定的动作模式中，使焦点只对准对象的构造(被注入了造影剂的血管以及钙化/支架)，因此，在计算梯度的大小之前适用图像夹紧。夹紧限度例如也可以是50HU以及600HU。其意味着低于50HU以及高于600HU的强度值被分别限制为50HU以及600HU。

在进行夹紧的时刻，计算梯度的大小，进行步骤38的刚性配准步骤。在夹紧以及大小计算之后作为结果得到的图像数据会丢失与非常低的强度以及非常高的强度对应的细节，因此，作为信息是低质的。但是，所有的信息集中在准确地位置对准最重要的区域，例如，集中在钙化的边缘部。通常留意为了得到准确的配准而使用被夹紧的梯度数据很重要。之后，为了对第1图像数据集以及第2图像数据集进行位置对准而对当初的第2图像数据集的强度数据适用配准。

在步骤38的结束，得到表示ROI中的第2图像数据集相对于第1图像数据集的位置对准的局部刚性配准。表示第2图像数据集整体相对于第1图像数据集整体的位置对准的主要的非刚性配准在步骤32中已经得到。

(配准过程的步骤40)

在步骤40中，局部刚性配准与主要的非刚性配准融合，得到融合配准。

融合使用包围由图像选择单元规定的ROI的缓冲区域(例如，以ROI的边界线开始沿着径方向只延伸规定的距离的中空的球状壳)由图像精细化单元16来进行。缓冲区域可以称为羽化缓冲，也可以是固定的尺寸。

融合能够使用两个连续的过程来进行。第1，局部刚性转换和由主要的非刚性配准得到的主要的曲力场通过在缓冲内的各个位置(各体素)取两个加权平均来混合。

在加权平均计算中使用的加权伴随着距离ROI的距离的变化而直线地变化，由此，在ROI的内侧只使用局部刚性配准，同时，在混合缓冲的外侧只使用主要的非刚性配准。

当是混合缓冲内，但具有接近与ROI的边界的位置的体素时，按照融合配准得到的当初的第2图像数据集内的该体素相对于坐标的体素坐标的位置偏移主要伴随着由于被加权的主要的非刚性配准而造成的稍微的调整由局部刚性配准来确定。同样地，当是混合缓冲内，但具有接近距离ROI最远的边界的位置的体素时，按照融合配准得到的当初的第2图像数据集内的该体素相对于坐标的体素坐标的位置偏移主要伴随着由于局部刚性配准造成的稍微的调整由主要的非刚性配准确定。

在另一实施方式中，能够使用任意的其他的合适的融合过程。例如，加权能够在任意的合适的方法中变化，不需要伴随着距离ROI的距离而直线地变化。例如，加权作为距离的任意的合适的函数，例如，作为距离的二次函数或者其他的多项式函数、s型函数、或者双曲线函数而变化。适用加权的部位与不适用加权的部位之间的边界根据这些能够根据这些位置中的主要的配准和局部刚性配准之间的差异来选择，例如，能够根据这样的差异自动地确定缓冲区域边界的尺寸以及位置。

(配准过程的步骤42)

在下一步骤42中，为了得到对第1图像数据集进行位置对准后的第2图像数据集，对第2图像数据集适用融合配准。

在步骤42的结束，第1图像数据集、此时，钙化积分数据从位置对准后的第2图像数据集中，此时，从CCTA数据中减去，生成排出或者减少钙化、支架、或者其他的无关的特征的突出的减影数据集。

如上述那样，在另一实施方式中，代替与图5相关联说明的配准步骤以及减影步骤，能够使用任意的其他的合适的配准步骤以及减影步骤。

(步骤26)组合图像的产生

返回到图4的流程图，在步骤26中，由步骤22得到的蒙片图像数据集适用于由步骤24得到的减影数据。图像处理单元14具有组合图像产生处理单元。组合图像产生处理单元根据血管强调图像的数据和参照图像的数据，产生组合图像。血管强调图像是从第2图像中除去X射线高吸收区域的图像。换而言之，血管强调图像包含血管区域和其他的区域。另一方面，参照图像至少包含血管区域和X射线高吸收区域。

例如，当参照图像只由血管区域和X射线高吸收区域构成时，组合图像是强调了血管区域的图像。此时，组合图像产生处理单元通过只提取血管强调图像的数据与参照图像的数据之间共用的(重合的)部分，来产生强调了血管区域的组合图像。换而言之，该组合图像是除去X射线高吸收区域的图像。

另外，组合图像产生处理单元也可以产生部分或者整体包含X射线高吸收区域和其他的区域的组合图像。该组合图像是没有强调血管区域以外的图像。此时，没有强调的部分是对亮度、对比度、颜色、强度中的至少一个进行了调整的图像。所谓血管区域以外例如包含X射线高吸收区域、心脏、心腔、椎骨、肋骨、胸骨、隔膜、以及副冠状动脉中的至少一个。该组合图像例如是抑制了X射线高吸收区域的图像强度的图像。

由此，排除表示注入了造影剂的(强调后的)心腔或者其他的选择的解剖学特征的图像数据或者对其添加标志。由此，不伴随着排除或者添加标志的图像数据的图像数据之后的绘制能够保留包含表示血管的数据，但排出表示钙化特征以及被注入造影剂的心腔或者其他的选择的解剖学特征的数据的残留减去图像(组合图像)。在该例子中，这样的残留减去图像包含大动脉和冠状动脉的全部。

(步骤28)绘制图像的产生

在下一步骤28中，绘制单元18绘制图像数据，产生用于通过显示器设备4显示的绘制图像。在图3的实施方式的情况下，绘制单元将反最大强度投影(MIP)过程作为绘制过程的一环来进行。绘制单元18对残留减去图像(组合图像)数据进行绘制，生成模拟由X射线导管冠状动脉血管造影生成的图像的2D血管造影图。为了从图像中除去钙化特征，模拟通过除去被注入造影剂的心腔或者其他的选择的解剖学特征来实现。

在实际的X射线导管冠状动脉血管造影中，心腔以及其他的解剖学特征，例如，在步骤22的蒙片生成过程以及分割的遮蔽过程中确定的那样的心腔以及其他的解剖学的特征可以进行可视化处理，但具有比大动脉以及冠状动脉等血管小的强度(彩度)。从而，在另一实施方式中，绘制单元构成为代替在步骤28中完全除去心腔以及其他的选择的解剖学特征，而改变心腔或者其他的选择的解剖学的特征的外观，输出与一般通过X射线导管冠状动脉血管造影得到的外观接近的外观的2D模拟图像。

例如，绘制单元18控制与心腔或者其他的解剖学特征对应的图像部位的亮度、对比度、颜色、或者强度中的至少一个，由此，非强调或者强调它们的特征，同时产生具有使它们的特征与典型的导管冠状动脉血管造影以及X射线透视中的至少一方对应的外观的绘制图像。从而，结果得到的图像可能包含心脏稍暗或者模糊的图。

心腔以及其他的解剖学的特征的外观的变化例如也可以通过设置低强度蒙片或者能够改变不透明等级的蒙片来由蒙片本身表示。或者，当将蒙片适用于残留减去图像数据时，也可以由绘制单元18控制图像的强度或者不透明等级。

如上述那样，通过改变心腔以及其他的解剖学特征的外观，从而在对用户输出的模拟血管造影图中，也可以包含被熟知的基准点，例如，表示心脏的外形的点。操作者、例如，放射线科医生或者心脏内科医生能够发现那样的基准点的存在对图像解析有用。

图7A是表示通过本实施方式所涉及的处理产生的模拟血管造影图的第1例的图。模拟血管造影图根据CCTA数据以及钙化积分数据而得到。在该过程中，使用参照图4以及图5说明的过程。

图7B是没有除去根据与图7A的情况相同的CCTA数据集得到的钙化区域的图。图7B所示的图是没有通过钙化积分数据的配准以及减影除去钙化区域的图。如由图7B知道的那样，在狭窄部依然能够观察钙化(被圆包围)。在图7A的情况下除去钙化，在狭窄部位只能看到变窄的血管的真的内腔。从而，图7A的图像接近由X射线导管冠状动脉血管造影得到的图像。

图7C是表示通过本实施方式所涉及的处理产生的模拟血管造影图的第2例的图。模拟血管造影图根据CCTA数据以及钙化积分数据得到。在该过程中，使用参照图4以及图5说明的过程。

图7D是没有除去根据与图7C的情况相同的CCTA数据集得到的钙化区域的图。图7D所示的图是没有通过钙化积分数据的配准以及减影除去钙化区域的图。如由图7D知道那样，依然能够看到钙化(被圆包围的)，另一方面，在图7C中，在狭窄部位中能够确认变窄的血管的内腔。

通过绘制单元18使用任意的合适的视角，能够绘制残留减去图像数据。例如，绘制单元18能够绘制图像数据，产生与标准的血管造影角度对应的绘制图像。标准的血管造影角度例如是指RAO20-Caud20、PA0-Caud30、LAO50-Caud30等。另外，代替这些或者除此之外，绘制单元18为放大视野模拟来自平板检测器的输出而使用透视绘制(perspectiverendering)过程。

根据在步骤22中进行的分割以及遮蔽过程的合适的形态，最终的显示图像根据需要能够包含所有的冠状动脉。图3的实施方式能够通过排除另一方面表现为暗的斑点并妨碍观察狭窄动脉内的血流的钙化特征，从而能够清晰地观察狭窄部位中的动脉的狭窄。另外，该实施方式还能够使用反分割，显示包含即使很小的动脉的图，同时输出与以往的冠状动脉血管造影输出类似的输出图像。

图3的实施方式与CCTA数据以及钙化积分数据的配准以及减影相关联进行了说明。在实施方式的另一动作模式中，当生成除去钙化特征或者减少钙化特征的强度的图像数据时，能够减少或者组合任意的合适的类型的数据。例如，数据可以具备任意的合适的类型的造影图像数据以及非造影图像数据，或者也可以具备通过组合，例如通过从一组数据中减去另一组数据，从而能够除去钙化特征或者减小钙化特征的强度的任意的其他的合适的图像数据集。数据例如也可以具备频谱CT数据、锥形束CT数据、单一能量CT数据、或者MR数据。当是频谱CT数据时，不同的数据集也可以是以不同的频率使用共用的坐标系同时得到的数据集。此时以及在同样的情况下，数据集的配准在进行减影或者其他的步骤之前不需要。这是由于有时数据集已经相互实质上被位置对准。

实施方式能够提供一种用于根据由频谱CT数据、锥形束CT数据、单一能量CT数据、以及MR数据构成的多个体积医用图像数据集模拟没有钙化部位的冠状动脉血管造影的方法，在该方法中，为了除去妨碍腔的视觉化的构造，组合输入数据的一部分或者全部。

非造影数据为了除去钙化，也可以对造影数据进行位置对准并从该数据中减去。为了生成包含对象的动脉或者其他的特征的蒙片，关于造影扫描可以进行反分割，另外，蒙片也可以适用于减影数据。减影数据的蒙片部位也可以显示为最大强度投影3D体。

图3的实施方式与心脏附近的血管的摄像、以及结果得到的图像中的心脏部位的强调或者非强调相关联地进行了说明。在另一实施方式或者动作模式中，也可以将其他的合适的解剖学的特征作为绘制图像中的基准点来使用，和/或，例如为了模拟血管造影图而强调或者非强调这些特征的外观。作为那样的解剖学特征的例子，例如，能够列举椎骨、肋骨、胸骨、隔膜、冠状动脉、或者副冠状动脉。

能够使用实施方式，观察任意的合适的血管，例如，观察冠状动脉、大动脉、腕或者脚的末梢血管、颈动脉、肾动脉、脾动脉、肝脏动脉、或者脑血管。

在图3的实施方式中，作为X射线高吸收区域，与钙化区域的除去或者钙化区域的强度减少相关联地进行了说明。然而，作为X射线高吸收区域，对于与血管建立关联的其他的特征，例如，对于支架、或者外科用夹子、起搏器、人工阀、线圈、或者其他的金属制的伪影等有时遮断或者妨碍血管的观察的其他的特征也能够适用本实施方式。即，也可以从医用图像中除去这些其他的特征，或者减少其特征的强度。与其相关联，与血管建立关联的特征也可以看作包含可能妨碍血管的摄像或者观察的特征，例如，包含不可能存在通常健康的血管或者其附近的无关的特征。

图3的实施方式与组合图像的绘制相关联地进行了说明，该组合图像是模拟能够由血管造影得到的图的图像，例如，是模拟能够根据由X射线导管冠状动脉血管造影步骤得到的数据取得的图的图像。在另一实施方式或者动作模式中，绘制图像也可以是能够使用任意的合适的其他的医疗器械或者摄像步骤得到的任意的其他的模拟图像。通过一实施方式所涉及的3D图像数据的合适的处理，例如，也可以产生由合适的2D医用测量，例如，能够由任意的合适的2DX射线测量得到的模拟图像。

如本领域的技术人员熟知的那样，几个实施方式也可以通过具有为了进行该实施方式的方法而能够执行的计算机可读命令的计算机程序来实施特定的功能，但该计算机程序功能也可以在硬件中(例如，由CPU，或者通过一个以上的ASIC(特定用途集成电路)、FPGA(现场可编程逻辑门阵列)、或者GPU(图形处理器))、或者由硬件与软件的组合来实施。

在本说明书中针对特定的单元进行了说明，在另一实施方式中，这些单元中的一个以上的功能能够通过单一的单元、处理源、或者其他的组件来提供，或者，由单一单元提供的功能能够由两个以上的单元或者其他的组件的组合来提供。对单一单元的言及包含提供该单元的功能的多个组件，例如，不管这样的组件是否远离，都包含多个单元，另外，对多个单元的言及包含提供这些单元的功能的单一的组件，例如，包含单一的单元。

虽然说明了本发明的特定的实施方式，但这些实施方式仅是作为例子而提示的，并不意图限定本发明的范围。的确本说明书中所记载的新的方法以及系统可以由各种各样的其他方式来实施，另外，在不脱离本发明的思想的范围内，能够对本说明书中所记载的方法以及系统的实施方式进行各种的省略、置换、变更。权利要求书及其均等物覆盖了这些实施方式或其变形以使它们落入到本申请的范围中。

Claims (16)

1.一种医用图像处理装置，其特征在于包括：

血管强调图像产生处理单元，根据与包含血管区域、X射线高吸收区域以及其他区域的摄影区域对应的造影图像的数据和与上述摄影区域对应的非造影图像的数据，产生除去上述X射线高吸收区域的血管强调图像的数据；

参照图像产生处理单元，根据上述造影图像的数据，产生至少包含上述X射线高吸收区域和上述血管区域的参照图像的数据；

组合图像产生处理单元，通过提取上述血管强调图像的数据和上述参照图像的数据之间共用的部分，从而产生强调所述血管区域并且抑制或者除去了上述X射线高吸收区域的图像强度的组合图像；以及

绘制单元，通过对上述组合图像执行绘制处理来产生模拟冠状动脉血管造影图像的绘制图像，

上述绘制单元根据上述参照图像的数据，产生上述绘制图像，以使心腔具有比大动脉以及冠状动脉血管小的强度或彩度来进行可视化，

上述医用图像处理装置还包括配准单元，上述配准单元为了执行上述造影图像的数据与上述非造影图像的数据之间的位置对准，执行位置对准的对象范围不同的第1配准和第2配准。

2.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述X射线高吸收区域至少包含与钙化或者支架对应的区域。

3.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述参照图像是除去了上述造影图像的一部分的图像。

4.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述组合图像产生处理单元产生非强调了上述参照图像的数据所包含的至少一部分的组合图像。

5.根据权利要求4所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述组合图像的上述一部分通过调整亮度、对比度、颜色、强度中的至少一个来进行非强调处理。

6.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述绘制单元产生具有与X射线透视以及导管冠状动脉血管造影中的至少一方对应的外观的绘制图像。

7.根据权利要求3所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述一部分包含心脏、心腔、椎骨、肋骨、胸骨、隔膜、副冠状动脉中的至少一个。

8.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述第1配准是非刚性配准，上述第2配准是刚性配准。

9.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述绘制单元产生与标准的血管造影角度对应的绘制图像。

10.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述绘制单元通过对上述组合图像进行反最大强度投影来产生上述绘制图像。

11.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述血管区域是与冠状动脉、大动脉、腕或者脚的末梢血管、颈动脉、肾动脉、脾动脉、肝脏动脉、以及脑的血管中的至少一个对应的区域。

12.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述造影图像的数据通过造影CT血管造影得到。

13.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述血管强调图像的数据通过非造影CT扫描得到。

14.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述血管强调图像的数据以及上述非造影图像的数据是频谱CT数据、锥形束CT数据、单能量CT数据以及MR数据中的至少一个。

15.一种医用图像处理方法，其特征在于：

根据与包含血管区域、X射线高吸收区域以及其他的区域的摄影区域对应的造影图像的数据和与上述摄影区域对应的非造影图像的数据，产生除去上述X射线高吸收区域的血管强调图像的数据，

根据上述造影图像的数据，产生至少包含上述X射线高吸收区域和上述血管区域的参照图像的数据，

通过提取上述血管强调图像的数据和上述参照图像的数据之间共用的部分，产生强调所述血管区域并且抑制或者除去上述X射线高吸收区域的图像强度的组合图像，

通过对上述组合图像执行绘制处理来产生模拟冠状动脉血管造影图像的绘制图像，

根据上述参照图像的数据，产生上述绘制图像，以使心腔具有比大动脉以及冠状动脉血管小的强度或彩度来进行可视化，

为了执行上述造影图像的数据与上述非造影图像的数据之间的位置对准，执行位置对准的对象范围不同的第1配准和第2配准。

16.一种存储器，为了进行权利要求15所记载的方法而存储能够执行的计算机可读命令。