CN110050293A - 在医学辐射图像中分割3d对象的方法 - Google Patents

Abstract

在用户输入的基础上，在表示3D对象的多个2D切片图像中检测3D对象的轮廓点集合。接下来，借助于轮廓点集合在每个切片图像中分割2D对象，以便获得分割掩模。最后，借助于在计算的分割掩模之间的插值，分割3D对象。

Description

在医学辐射图像中分割3D对象的方法

技术领域

本发明涉及用于在诸如计算机断层扫描（CT）或磁共振图像之类的医学辐射图像中分割3D对象的方法。

在图像中需要被分割的典型对象是小器官（例如肾）和肿瘤（例如脑肿瘤、肝肿瘤等）。

本发明对于诊断、医学评估和随访是有价值的。分割肿瘤或器官以测量其大小并且随着时间将其与先前的测量结果进行比较确实是重要的。分割这类对象以更好地可视化和分析其形状和形态方面也是重要的。

背景技术

用于分割3D图像中的对象的方法在本领域中是已知的。

已经描述了许多用于专门的器官或特定肿瘤的分割工具。

关于脑肿瘤，以下出版物描述了一种分割方法：“3D brain tumor segmentationin multimodal MR images based on learning population- and patient-specificfeature sets”，由Jun Jiang，Yao Wu，Meiyan Huang，Wei Yang，Wufan Chen，QianjinFeng，计算机化医学成像和图形中，第37卷，第7-8期，2013年10月-12月，第512-521页。

另一出版物涉及肝肿瘤的分割：“3D Fuzzy Liver Tumor Segmentation”，由Pawel Badura和Ewa Pietka，生物医学中的信息技术中，计算机科学中的系列讲义的第7339卷，第47-57页。

又一出版物涉及肺结节的分割：“Segmentation of pulmonary nodules incomputed tomography using a regression neural network approach and itsapplication to the Lung Image Database Consortium and Image Database ResourceInitiative dataset”，由Temesguen Messay, Russell C. Hardie和Timothy R.Tuinstra，医学图像分析，第22卷，第1期，2015年5月，第48-62页。

然而，能够分割3D体重建内的任何对象的通用工具是非常罕见的。

存在一些半自动化的通用分割工具，诸如2016年9月7日公布的Agfa HealthCare的欧洲专利申请EP 3063735中描述的区域生长器（region grower）。

这些工具中的大多数专用于特定类型的对象。

而且，这些方法通常要求大量的用户交互。用户交互可能导致不准确的结果，这是因为用户可能不足够得心应手以执行非常精确的分割操作。

本发明的一方面是提供一种用于在医学辐射图像中分割3D对象的增强方法，所述方法克服上面提及的缺点。

发明内容

通过如权利要求1中陈述的方法来实现上面提及的方面。

在从属权利要求中陈述针对本发明的优选实施例的具体特征。

根据以下描述和附图，本发明的另外优点和实施例将变得清楚。

本发明的方法一般包括以下步骤：

1.在用户交互的基础上，在多个2D切片图像中检测对象的轮廓，所述多个2D切片图像从包括3D对象的3D辐射图像的切片表示中选择出，

2.在这些切片中的每个中，在从先前步骤产生的轮廓点的基础上生成2D对象分割掩模，

3.最后，所生成的分割掩模经受插值，以便生成分割的3D体积。

所提出的方法要求有限且直观的用户交互。用户仅必须绘制粗略的几个轮廓，通过将图像处理应用于构成3D体积的2D切片图像来自动执行其他步骤。

本发明一般以适于施行本发明的方法步骤的计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品当在计算机上运行时与用户交互结合以定义一些所要求的种子点。所述计算机程序产品通常存储在诸如DVD的计算机可读载体介质中。可替换地，所述计算机程序产品采取电信号的形式，并且可以通过电子通信而传送给用户。

附图说明

图1示出了2D图像上基于用户输入的轮廓检测。

图1a示出了由用户粗略绘制的轮廓，

图1b示出了轮廓被自动调整。

图2示出了来自2D掩模的3D掩模插值。

在左图中，示出了轴向和矢状视图上的2D掩模。

在右图中，示出了3D掩模。

具体实施方式

典型地通过应用诸如计算机断层扫描或磁共振成像之类的图像记录技术来生成3D对象的辐射图像。

通过这些技术生成的医学图像表示是通过扫描对象获得的多个2D切片图像（也称为“平面”）。

在CT成像中，通过曝光对象并从不同角度记录图像来生成切片图像，以便产生扫描对象的特定区的横截面（断层扫描）图像（虚拟“切片”）。

在MR成像中，形成曝光的结果也是切片图像。

因此，用于成像的辐射可以具有不同类型，诸如X射线、无线电波等。

本发明一般可应用于产生切片图像的3D成像技术。对本发明的方法的输入是对象的3D图像表示的切片图像的集合（至少两个）。

典型地，这些切片图像不仅包括对象，而且还包括包围对象的像素。对于诸如诊断、医学评估和随访之类的一些应用而言，将对象与图像的其余部分分离的分割过程是期望的。

为了执行本发明的分割方法，用户对3D图像的所获取的图像表示中的多个切片图像的显示执行第一和单个动作。该步骤是唯一的交互式步骤（要求用户交互的唯一步骤）。如更进一步解释的那样，用户动作的结果被馈送到运行本发明方法的软件实现的图像处理设备中。

在第一步骤中，在监视器上显示将要考虑在内的切片图像。

用户在要被分割的对象（肿瘤、器官等）周围绘制几个粗略轮廓（图1.a）。在显示的2D切片图像（平面）上绘制轮廓。

接下来，自动调整每个轮廓以拟合对象边界。（图1.b）。

通过如下方式来通过寻找输入像素的邻域中的最大梯度来检测轮廓：计算梯度图像的量值并在包围用户输入点的子区域中选择其最大值（在实施例中描述了区域大小）。

Canny边缘检测器也可以用于该目的，但是其更耗时。在详细实施例部分中描述了其中使用Canny边缘检测器的示例。

图像分割

对于其中已绘制轮廓的每个平面，轮廓内部的所有像素被认为是对象的部分。

在相同平面中的轮廓外部的所有像素被认为是在对象外部（例如，在图2中，左侧图像，轴向和矢状平面中的条纹像素是分割掩模的部分，并且其余像素在分割掩模外部）。

因此，在其中已绘制轮廓的平面内的每个像素被分配以下类型中的一种：在对象内部或者在其外部。

掩模插值

插值算法馈送有先前步骤中创建的分割掩模的内/外像素。

插值算法可以例如是随机游走（参考L. Grady：Random Walks for ImageSegmentation，IEEE Trans. 关于模式分析与机器智能，第28卷，第11号，第1768-1783页，2006年11月）、区域生长器、凸包或距离图阈值。

详细实施例

用户在两个平行切片中绘制几个轮廓，典型地为两个（或更多个，如果需要的话）轮廓，或者在三个垂直平面（例如轴向、冠状和矢状）中绘制三个轮廓。

通过使用Canny边缘检测器（参考Canny，J.，A Computational Approach To EdgeDetection，IEEE Trans. 模式分析与机器智能, 8 (6): 679-698, 1986）以以下方式在其中绘制轮廓的相同平面（图像）中实时（在绘制轮廓时）调整每个轮廓：

初始（当用户开始绘制轮廓时），Canny边缘检测器在输入像素的邻域上（在像素周围的32x32窗口上）进行本地计算。

第一个调整的轮廓点是在检测到的边缘当中与输入点最接近的一个。

每次从最后计算的点开始以相似的方式计算下一个像素，即在最后调整的轮廓点的邻域上本地计算Canny边缘，并且下一个调整的点是在检测到的边缘点当中与最后计算的点最接近的一个。当轮廓闭合时，算法停止。

一旦完成所有轮廓，就以如下方式执行2-D图像分割：

对于其中已绘制轮廓的每个平面，每个像素被分类为最终分割对象的内部或外部。如果像素被轮廓点包围，则它属于分割对象，并且否则在分割对象外部。将由即将到来的3D分割步骤使用内部和外部像素两者。

3D分割由两个主要步骤组成：

计算3D凸包（参考Preparata, Shamos, 计算几何, 章节“Convex Hulls: BasicAlgorithms”），其包含在先前步骤内被分类为在分割对象内部的所有像素。

使用以下凸包细化算法对凸包掩模进行细化以产出最终的分割掩模。

凸包细化算法

迭代地重复以下步骤，直到处理凸包掩模内的所有像素。

1）找到凸包中尚未被分类并且与至少一个已被分类的体素（内或外体素）相邻的所有体素。

令V是这些候选体素的集合

2）V中的每个体素v以如下方式被分类为在最终分割对象中的内/外：

a.如果相邻且已被分类的体素的数量恰好是1，则v取得与该邻居相同类型；

b.否则v取得具有最相似强度值的邻居的类型。

3）如果凸包掩模中的所有体素被分类，则算法结束；否则，转到步骤1）。

Claims (2)

1.一种在由多个2D切片图像表示的医学辐射图像中分割3D对象的方法，所述方法包括以下步骤：

a）显示所述切片图像中的至少两个，

b）在显示的2D切片图像中手动绘制描绘与所述3D对象有关的感兴趣区域的轮廓线，

c）将绘制的轮廓线的像素馈送到运行拟合算法的信号处理设备中，并且通过将所述拟合算法应用于所述像素来将绘制的轮廓线拟合到所述对象，

d）通过在每个所述切片图像中基于在步骤c中计算的拟合轮廓的像素分割2D对象来生成分割掩模，

e）对所述分割掩模执行插值以便生成分割的3D对象，其中通过以下方式来执行对分割掩模的插值

- 计算3D凸包，其包含分割掩模中被分类为在所述对象内部的所有像素，以及

- 通过在凸包掩模内迭代地执行以下步骤来对所述凸包进行细化以产出最终分割掩模，

-1）找到候选体素的集合V，其是凸包中尚未被分类为内部或外部并且与已被分类为内部或外部的至少一个体素相邻的所有体素，

-2）以如下方式将V中的每个体素v分类为最终分割对象的内或外：

- 如果相邻且已被分类的体素的数量恰好是1，则v取得与该邻居相同类型；

- 否则v取得具有最相似强度值的邻居的类型，

-3）如果凸包掩模中的所有体素被分类，则结束算法；否则，转到步骤1。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述拟合算法基于Canny边缘检测器算法。