CN110621233B - 用于处理乳房组织图像数据的方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于处理乳房组织图像数据的方法，包括处理患者的乳房组织的图像数据以生成描绘患者的乳房组织中的一个或多个高维对象的高维网格；确定在高维网格中描绘的所述一个或多个高维对象中的每一个高维对象的概率或置信度；至少部分地基于其相应确定的概率或置信度来修改所述一个或多个高维对象中的至少一个高维对象的一个或多个方面，从而生成所述一个或多个高维对象的低维格式版本。该方法还可以包括在患者的乳房组织的合成图像中显示所述一个或多个高维对象的低维格式版本。

Description

用于处理乳房组织图像数据的方法
技术领域
本公开的发明涉及用于处理和显示乳房组织图像的系统和方法，并且尤其涉及用高维对象网格来表示存在于乳房组织图像数据中的高维(例如，3D)结构，然后将高维数据精简到低维(例如，2D)格式版本，其可以被结合在合成图像中以显示给医疗专业人员。
背景技术
乳房X线照相术长期以来一直用于筛查乳腺癌和其它异常情况。传统上，乳房X线照片已经在X射线胶片上形成。最近，已经引入了平板数字成像器，该平板数字成像器以数字形式获取乳房X线照片，从而有助于分析和存储所获取的图像数据，并且还提供其它益处。另外，已经进行了大量的关注和技术开发，以使用诸如乳房断层合成之类的方法获得乳房的三维图像。与遗留乳腺X线照相系统生成的2D图像相比，乳房断层合成系统从一系列2D投影图像构建3D图像体积，每个投影图像都是当X射线源在检测器上扫描时在X射线源相对于图像检测器的不同角度位移的情况下获得的。所构建的3D图像体积通常被呈现为图像数据的多个切片，这些切片在通常平行于成像检测器的平面上被数学地重建。通过允许用户(例如，放射科医生或其它医学专家)滚动浏览图像切片以仅查看那个切片中的结构，重建的断层合成切片减少或消除了由单切片二维乳腺X射线照相成像中存在的组织重叠和结构噪声引起的问题。
最近已经开发了诸如断层合成系统之类的成像系统，用于乳腺癌的筛查和诊断。特别地，Hologic公司(www.hologic.com)开发了一种融合的多模态乳房X线断层扫描/断层合成系统，该系统可以在乳房保持固定状态或以不同的乳房受压状态下获取一种或两种类型的乳房X线照片和断层合成图像。其它公司也介绍了包括断层合成成像的系统；例如，不包括在相同压缩条件下也能获取乳房X线照片的能力的系统。
在美国专利No.7,760,924中描述了充分利用现有医学专业知识以便可选地促进向断层合成技术的过渡的系统和方法的示例，该专利通过引用整体并入本文。特别地，美国专利No.7,760,924描述了一种生成合成的2D图像的方法，该合成的2D图像可以可选地与断层合成投影或重建的图像一起显示，以帮助筛选和诊断。
2D合成图像被设计为提供3D重建切片的简洁表示，包括任何临床上重要且有意义的信息，诸如异常病变和正常乳房结构，同时在相关部分中表示传统的2D图像。存在许多不同类型的病变和乳房结构，其可以被定义为具有不同特点的不同类型的图像对象。对于在3D体积数据中可见的任何给定的图像对象，重要的是在2D合成图像上尽可能多地维持和增强图像特点(例如，微钙化、体系架构畸变等)。另外，当在2D合成图像上表示多个识别出的对象时，合成图像可以显得拥挤并且在视觉上令人困惑。因而，需要更有效地处理、合成和显示乳房图像数据。
发明内容
在所公开的发明的一个实施例中，一种用于处理乳房组织图像数据的方法包括：获得患者的乳房组织的图像数据；以及处理该图像数据以生成描绘患者乳房组织中一个或多个高维对象的高维网格；确定在高维网格中描绘的一个或多个高维对象中的每一个的概率或置信度；以及生成一个或多个高维对象的低维格式版本，以显示在患者乳房组织的合成图像中。
下面结合附图更详细地描述所公开的发明的这些和其它方面以及实施例。
附图说明
附图图示了所公开的发明的实施例的设计和实用性，其中相似的元件由共同的附图标记指代。这些附图不一定按比例绘制。为了更好地理解如何获得上述及其它优点和目的，将给出对实施例的更特定的描述，这些在附图中示出。这些附图仅仅描绘所公开的发明的典型实施例，因此不应被视为对其范围的限制。
图1是图示根据所公开的发明的实施例的通过示例性乳房图像获取和处理系统的数据流的框图；
图2是图示通过2D合成器的数据流的框图，该2D合成器采用3D对象网格以及将网格的对象精简为2D格式以进行显示的各种模块；
图3图示了从图2的3D对象网格形成而没有操纵重叠对象的第一合成图像，以及从相同的3D对象网格形成但是具有重叠对象的操纵的第二合成图像；
图4A-4D图示了用于将对象组合到一个或多个2D合成图像上的示例性技术；
图5图示了描绘将来自3D对象网格的对象组合到2D合成图像上的示例性流程图；以及
图6图示了描绘使用3D对象网格生成一个或多个2D合成图像的示例性流程图。
具体实施方式
无论是否明确指出，本文中假设所有数值均由术语“大约”或“大致”修饰，其中术语“大约”和“大致”一般是指本领域技术人员认为等同于所阐述值(即，具有相同的功能或结果)的数字范围。在一些情况下，术语“大约”和“大致”可以包括四舍五入到最接近的有效数字的数字。通过端点对数值范围的阐述包括那个范围内的所有数字(例如，1至5包括1、5、2、2.75、3、3.80、4和5)。
如本说明书和所附权利要求书中所使用的，单数形式“一”、“一种”和“该”包括复数指示物，除非内容另外明确指出。如本说明书和所附权利要求书中所使用的，术语“或”一般以包括“和/或”的含义使用，除非内容另外明确指出。在描述附图中示出的所公开的发明的所描绘的实施例时，为了清楚和易于描述，采用了具体术语。但是，本专利说明书的公开内容不旨在限于如此选择的具体术语，并且应该理解的是，每个具体元件包括以类似方式操作的所有技术等效物。还应该理解的是，在本公开和所附权利要求的范围内，在任何可能的时候，不同说明性实施例的各种元件和/或特征可以彼此组合和/或彼此替代。
下文中参考附图描述所公开的发明的各种实施例。应当注意的是，附图未按比例绘制，并且在整个附图中，相似结构或功能的元件由相似的附图标记表示。还应当注意的是，附图仅旨在促进实施例的描述。它们并不旨在作为本发明的详尽描述或作为对所公开的发明的范围的限制，其范围仅由所附权利要求及其等同物来限定。此外，所公开的发明的所说明的实施例不必具有示出的所有方面或优点。例如，结合所公开的发明的特定实施例描述的方面或优点不必限于那个实施例，并且可以在任何其它实施例中实践，即使未这样示出。
对于以下定义的术语和缩写，除非在权利要求书或本说明书的其它地方给出不同的定义，否则这些定义应在本专利说明书和所附权利要求书中通篇使用：
“获取的图像”是指在可视化患者的组织时生成的图像。像常规的乳房X线照片那样，获取的图像可以通过来自辐射源的辐射撞击在部署在患者组织的相对两侧的辐射检测器上而生成。
“重建的图像”是指根据从多个获取的图像导出的数据生成的图像。重建的图像模拟未包括在多个获取的图像中的获取的图像。
“合成的图像”是指根据从多个获取的和/或重建的图像导出的数据生成的人造图像。合成的图像包括来自获取的和/或重建的图像的元素(例如，对象和区域)，但是没必要与可视化期间可以获取的图像对应。合成的图像是构建的分析工具。
“Mp”图像是常规的乳房X射线照片或对比度增强的X射线照片，它们是乳房的二维(2D)投影图像，并且既涵盖由平板检测器或其它成像设备获取的数字图像，又涵盖在常规处理之后准备好供显示(例如，向医务人员显示)、存储(例如，存储在医院的PACS系统中)和/或其它用途的图像。
“Tp”图像是类似二维(2D)的图像，但是在乳房和X射线成像原点(通常是X射线管的焦点)之间以相应的断层合成角获取，并且涵盖所获取的图像以及经过处理以供显示、存储和/或其它用途的图像数据。
“Tr”图像是例如以美国专利No.7,577,282、No.7,606,801、No.7,760,924和No.8,571,289中的一个或多个中所描述的方式从断层合成投影图像Tp重建的重建的图像的一种类型(或子集)，这些专利的公开内容通过引用整体完全并入本文，其中Tr图像表示乳房的切片，因为它会以任何期望的角度，而不仅仅是用于获取Tp或Mp图像的角度，出现在那个切片的投影X射线图像中。
“Ms”图像是合成的图像的一种类型(或子集)，特别是模拟X射线照相图像(诸如颅尾(CC)或中外侧斜(MLO)图像)的合成2D投影图像，并且使用断层合成投影图像Tp、断层合成重建图像Tr或它们的组合来构建。可以提供Ms图像以显示给健康专业人员或存储在医院或另一个机构的PACS系统中。在上面结合的美国专利No.7,760,924和No.8,571,289中描述了可以用于生成Ms图像的方法的示例。
应当认识到的是，Tp、Tr、Ms和Mp图像数据涵盖足以描述用于显示、进一步处理或存储的相应图像的任何形式的信息。通常在被显示之前以数字形式提供相应的Mp、Ms、Tp和Tr图像，每个图像由识别二维像素阵列中每个像素的特性的信息定义。像素值通常与对乳房(即，组织的体素或列)中对应体积的X射线的相应测得、估计或计算的响应有关。在优选实施例中，断层合成图像(Tr和Tp)和乳房X线照相图像(Ms和Mp)的几何形状匹配到共同的坐标系，如美国专利No.7,702,142中所述。除非另有说明，否则假设相对于在本专利说明书的随后详细描述中描述的实施例来实现这种坐标系匹配。
术语“生成图像”和“发送图像”分别是指生成和发送足以描述要显示的图像的信息。生成和发送的信息通常是数字信息。
为了确保显示给最终用户的合成的2D图像(例如，Ms图像)包括最临床相关的信息，有必要检测并识别三维(3D)对象，诸如恶性乳房组织内的乳房肿块、肿瘤等。根据本文公开和描述的发明，这个信息可以被用于创建高维网格(例如，3D网格)，这有助于在合成的2D图像中创建最重要特征的更准确和增强的渲染。然后，高维对象网格可以用于将与识别出的对象有关的临床上最重要的信息以2D格式折叠到一个或多个合成2D图像上。各种数据精简技术可以应用于识别出的3D对象，以确保强调大多数具有临床意义的对象，而忽略和/或不重视较不重要的对象。附加地或可替代地，应用数据精简技术以确保增强3D对象的重要特征，而不再强调3D对象的次要特征，尤其是当两个对象在一个或多个2D合成图像上争夺显示和突出感时。因此，如本文公开和描述的，利用3D对象网格，即，作为算法的组成部分，用于将高维数据(例如，3D断层合成图像数据)精简为低维数据(例如，2D合成图像)。
图1图示了示例性图像生成和显示系统100中的数据流，该系统结合了合成的图像生成、对象识别和显示技术中的每一个。应当理解的是，虽然图1图示了流程图的特定实施例，其中某些过程以特定的串行次序或并行地发生，但是本文所述的权利要求书和各种其它实施例不限于图像处理步骤以任何特定次序的执行，除非另有说明。
更特别地，图像生成和显示系统100包括图像获取系统101，该图像获取系统101使用任何当前可用系统的相应的三维和/或断层合成获取方法来获取断层合成图像数据，以生成患者乳房的Tp图像。如果获取系统是组合的断层合成/乳房X线照相系统，那么还可以生成Mp图像。一些专用的断层合成系统或组合的断层合成/乳房X线照相系统可以适于在存储设备102中接受并存储遗留的乳房X线照片图像(由图1中的虚线和图例“MPlegacy”指示)，该存储设备102优选地是符合DICOM的图片归档和通信系统(PACS)存储设备。在获取之后，断层合成投影图像Tp也可以被发送到存储设备102(如图1中所示)。存储设备102还可以存储已知3D对象的库，该库可以被用于向最终用户识别重要的3D图像图案。在其它实施例中，可以使用分开的专用存储设备(未示出)来存储已知的3D对象的库，利用其来识别3D图像图案或对象。
Tp图像从获取系统101或从存储设备102或两者发送到被配置为重建引擎103的计算机系统，该计算机系统将Tp图像重建为表示所选择厚度和所选择朝向的乳房切片的重建的图像“切片”Tr，如以上结合的专利和申请中所公开的那样。
模式过滤器107部署在图像获取和图像显示之间。过滤器107可以附加地包括针对每种图像类型(即，Tp、Mp和Tr图像)的定制过滤器，其被布置为识别并突出显示相应图像类型的某些方面。以这种方式，可以针对具体目的以最佳方式来调谐或配置每种成像模式。例如，可以应用用于跨各种2D图像切片来识别对象而编程的过滤器，以便检测可能属于特定的高维对象的图像图案。调谐或配置可以基于图像的类型是自动的，或者可以由手动输入来定义(诸如通过耦合到显示器的用户界面)。在图1所示的实施例中，选择模式过滤器107以突出显示在相应成像模式中最佳显示的图像的特定特点，例如，适于识别对象、突出显示肿块或钙化、识别可能被构造为3D对象，或用于创建2D合成的图像(如下所述)的某些图像模式。虽然图1仅示出了一个模式过滤器107，但是应当认识到的是，可以利用任何数量的模式过滤器以便识别乳房组织中感兴趣的结构。
成像和显示系统100还包括2D成像合成器104，该2D图像合成器104基本上与重建引擎103并行地操作，用于使用一个或多个Tp、Mp和/或Tr图像的组合来生成2D合成的图像。2D成像合成器104消耗输入图像的集合(例如，Mp、Tr和/或Tp图像)，从每个输入图像确定最相关特征的集合，并输出一个或多个合成的2D图像。合成的2D图像表示整合的合成的图像，该图像将各个切片的重要部分浓缩到一个图像上。这以高效的方式为最终用户(例如，医务人员、放射线医生等)提供了临床上最相关的图像数据，并减少了在其它可能没有重要数据的图像上花费的时间。
要在合成的2D图像中突出显示的一种类型的相关图像数据将是跨一个或多个Mp、Tr和/或Tp图像找到的相关对象。与其简单地评估每个2D图像切片中的感兴趣的图像图案，不如确定任何感兴趣的2D图像图案是否属于更大的高维结构，如果是这样的话，就将识别出的2D图像图案组合成更高维的结构。这种方法具有几个优点，但是特别地，通过在乳腺组织的各个切片/深度上识别高维结构，可以更好地告知最终用户存在可能不容易在乳房的各种2D切片中看到的潜在重要结构。
另外，不是在(可能彼此相邻的)两个2D切片中识别相似的图像图案，并且确定是否突出显示来自该两个2D切片中的一个或两个的图像数据，将两个图像图案都识别为属于相同的高维结构可以允许系统进行有关结构性质的更准确评估，从而为最终用户提供更有价值的信息。而且，通过识别高维结构，可以在合成的2D图像上更准确地描绘该结构。识别乳房组织的各种捕获的2D切片内的高维结构的另一个优点涉及识别识别出的高维结构的可能尺寸/范围。例如，一旦已经识别出结构，现在就可以将有些接近该高维结构的先前不明显的图像图案识别为属于同一结构。这可以向最终用户提供高维结构的尺寸/范围正在增加的指示。
为此，2D图像合成器104生成包括存在于患者的乳房组织中的一个或多个高维结构(例如，3D对象)的高维对象网格120(例如，3D对象网格)。可以使用若干技术来构造识别乳房组织中的各种对象的3D对象网格120。应当认识到的是，本公开不限于3D对象和/或结构，并且可以指甚至更高维度的结构，但是为了简单起见，其余的公开内容将指填充在3D对象网格120中的3D对象。
在一个或多个实施例中，3D对象网格120是表示患者的乳房肿块的3D(体积)坐标空间的形式，并且识别在乳房肿块中发现的任何对象或结构的位置、身份、尺寸、范围和/或其它特点。此类对象或结构的示例包括钙化、针状病变、良性肿瘤、不规则肿块、密集对象等。
在一个或多个实施例中，最终用户(例如，诸如放射线医师之类的医学专业人员)可以访问3D对象网格120并与之交互。在其它实施例中，3D对象网格120仅由系统处理器用来构建合成的2D图像，并且最终用户可能不知道或无法访问3D对象网格120。
根据所公开的实施例，2D图像合成器104还包括数据精简模块122，该数据精简模块122被配置为将3D对象网格120中填充的高维数据精简为适合于在2D合成图像中表示的低维格式。数据精简模块122评估3D对象网格120的各种对象，并确定应当在要显示给最终用户的最终2D合成图像中增强或强调哪些对象(或对象的哪些部分)。例如，临床上重要的对象和例行背景乳房组织对象可以具有重叠的区域，在这种情况下，数据精简模块122优选地被配置为不强调背景乳房组织的部分以便突出临床上重要的对象。下面描述可以由数据精简模块122采用的各种数据精简技术的更多细节。
可以在显示系统105处查看合成的2D图像。重建引擎103和2D图像合成器104优选地经由快速传输链路连接到显示系统105。显示系统105可以是标准获取工作站(例如，获取系统101)的一部分，或者是物理上远离获取系统101的标准(多显示器)评审站(未示出)的一部分。在一些实施例中，可以使用经由通信网络连接的显示器，例如，个人计算机或所谓平板电脑、智能电话或其它手持式设备的显示器。在任何情况下，系统的显示器105都优选地能够例如在评审工作站的分开的并排监视器中并发显示相应的Ms、Mp、Tr和/或Tp图像，但是本发明仍然可以是通过在图像之间切换而在单个显示监视器上实现。
因此，出于说明而非限制的目的而描述的成像和显示系统100能够接收并选择性地显示断层合成投影图像Tp、断层合成重建图像Tr、合成的乳房X线照片Ms和/或乳房X线照片(包括对比度乳房X线照片)图像Mp，或这些图像类型的任何一种或子组合。系统100采用将断层合成图像Tp转换(即，重建)为图像Tr的软件、用于合成乳房X线照片Ms的软件、用于分解3D对象的软件、用于创建特征图和对象图的软件。基于对象图以及一个或多个算法和/或启发式算法的应用，可以将源图像中的感兴趣对象或特征视为包括在2D合成的图像中的“最相关”特征，其中算法基于在相应区域内或特征之间的识别出/检测到的感兴趣的对象和特征向相应源图像的像素或区域指派数值、权重或阈值。感兴趣的对象和特征可以包括例如针状病变、钙化等。
图2更详细地图示了2D图像合成器104。如以上所讨论的，断层合成数据集(或“堆栈”)202的各个图像切片218(例如，患者的乳房组织的经滤波和/或未经滤波的Mp、Tr和/或Tp图像)被输入到2D图像合成器104，然后进行处理以确定要在显示器105上显示的合成的2D图像中突出显示的图像部分。图像切片218可以是患者的乳房组织的连续捕获的横截面。或者，图像切片218可以是以已知间隔捕获的患者乳房组织的横截面图像。可以将包括图像切片218的断层合成图像堆栈202转发到2D图像合成器104，该2D图像合成器104评估每个源图像以便(1)识别各种类型的对象(Tr)以可能包括在一个或多个2D合成图像中，和/或(2)识别包含识别出的对象的图像中的相应像素区域。
如图示的实施例中所示，断层合成堆栈202包括在患者的乳房组织的各种深度/横截面处取得的多个图像218。断层合成堆栈202中的一些图像218包括2D图像图案。因此，断层合成堆栈202包括大量输入图像，这些输入图像在堆栈的图像内包含各种图像模式。
例如，虽然断层合成堆栈202可以包括在患者的乳房组织的不同深度/横截面处捕获的一百个图像218，但是仅少数图像218可以包括任何重要的信息。而且，应当注意的是，当在图像切片218中的否则相同的x、y位置的不同z维度(深度)位置处观看时，断层合成堆栈202包含2D图像图案，但是可能难以仅基于各种单独的图像来确定3D结构，每个单独的图像表示乳房组织的有限横截面图像。但是，断层合成堆栈202可以有效地用于创建3D对象网格120。无论如何，出于本专利说明书的目的，假设通过任何手段构造3D对象网格120，包括但不限于由断层合成堆栈202创建。
3D对象网格120可以被认为是表示患者的乳房肿块的3D体积坐标空间。3D对象网格120优选地描绘在整个肿块(或其部分)中的表示患者的乳房组织的任何识别出的3D对象，而不是描绘各个图像切片处的2D图像图案。与断层合成堆栈202相比，3D对象网格120提供了有关乳房肿块中各种对象的更全面的细节。例如，即使图像切片可能没有必要在覆盖相应3D对象的每个横截面深度处重新构造，3D对象网格120也可以使用模拟技术来推断3D对象的形状。
3D对象网格120可以包括一个或多个对象，如所示的实施例所示。应当认识到的是，这些对象可以是系统已经被训练为识别的预定义对象。但是，即使在不一定包括任何异常对象或结构的健康乳房组织中，目标对象识别/增强模块也可以识别乳房背景对象。例如，所有的乳房线性组织和密度组织结构都可以被显示为乳房背景对象。在其它实施例中，可以简单地通过一个或多个目标对象识别/增强模块(未示出)来识别诸如球形、椭圆形等的“健康”对象。然后，可以在2D合成图像206上显示这些识别出的3D对象；当然，在所有识别出的2D对象中，当在2D合成图像上显示相应对象时，可以对更多具有临床意义的对象进行优先级排序和/或增强，如下面进一步详细讨论的。
在一个或多个实施例中，2D合成器104利用断层合成图像堆栈202以及创建的3D对象网格120两者，以便将相关特征合并到一个或多个2D合成图像206中。如2D合成图像中所示，在3D对象网格120中识别出的3D对象被折叠为2D格式，但与断层合成图像堆栈202的各个图像切片相比，提供更多细节。另外，虽然如断层合成图像堆栈202中所示的若干对象在z方向上重叠，但是将它们识别为分离的3D对象允许系统清楚且高效地描绘两个对象。在断层合成图像堆栈202上简单地使用遗留图像识别技术可能会或可能不一定提供这种准确的合成的2D图像206。为了解释，如果两个结构在z方向上存在重叠，那么这两个结构本质上彼此竞争以在2D合成图像206上显示。因此，这两个结构的重要方面都会受到损害。或者，在2D合成图像206中，这两个结构中只有一个可以全部突出显示。或者，在另一个场景中，2D合成图像可以将两个结构描述为一种无定形结构，使得重要的结构对于最终用户来说是完全无法检测的。
将认识到的是，在3D对象网格120中将3D对象识别为具有预定义类型的单独对象允许系统在2D合成图像206上更准确地描绘结构，并且，即使坐标空间中存在各种对象的重叠，也允许同时描绘各种对象。因此，利用3D对象网格120对于产生更准确和视觉上有效的2D合成图像206具有许多优点。
在一个或多个实施例中，来自断层合成堆栈202和3D对象网格120的数据由一个或多个模块处理，以产生2D合成图像206。更特别地，对象组合模块210可以被配置为识别3D对象网格120的各种对象，并确定用于以2D平面/格式折叠所有对象的最优方法。例如，对象组合模块210可以确定多个对象的x和y坐标，并确定要在2D合成图像206上显示的多个对象之间是否存在重叠。在一些实施例中，对象组合模块210还可以被配置为确定应当在2D合成图像206上显示哪些识别出的对象。这可以通过训练(或“学习库”类型)数据库216来实现，其存储各种对象的身份以及各个对象的相关联权重。随着系统从这个数据库中导出3D对象模型和(随后)检测机制，训练数据库将对于每个新的患者乳房图像数据的处理变得更加有知识，其中这个数据库将不断增长以包括相同类型对象的各种样本。
在检测到3D对象之后，下一步就是在合成2D图像时利用这个相同的知识。由于可以存在许多不同类型(或类别)的3D对象，因此加权机制有助于在合成/数据精简处理中组合这些对象。例如，可以使稠密的球形对象的权重大于钙化的权重(在所示的实施例中权重分别为0.95和0.6)，使得，与钙化相比，可以将稠密的球形对象增强更大的程度。在一些实施例中，当对象的权重接近于零时，对象组合模块210可以确定根本不需要显示该对象。
在一个或多个实施例中，图像细节合成模块212可以被配置为确定在2D合成图像206中应当强调哪些3D对象或3D对象内的哪些区域。例如，如果两个对象之间存在重叠，那么图像细节合成模块212可以强调两个对象的部分，并且不强调两个对象的其它部分，以使得两个对象在2D合成图像上清晰可见。通过操纵两个对象的各方面，最终用户可以能够清楚地识别这两个对象。应当认识到的是，如果没有这种操纵，那么两个对象可能直接彼此重叠，使得最终用户可能直接掩盖和错过一个对象。
例如，3D对象网格120可以包括在z方向上重叠的钙化区域和针状病变。如果没有任何特别设计的图像合成，那么折叠2D格式的针状病变和折叠2D格式的钙化将叠在一起显示。假设针状肿块较大，那么针状肿块可以完全包裹钙化，使得最终用户看不见它。相反，图像细节合成模块212可以强调针状肿块的中心部分的轮廓，而不强调针状肿块的中心部分，使得钙化区域可见。这种图像操纵允许最终用户在2D合成图像206上清晰地看到重要对象的图像。下面描述的图3更详细地图示了这个系统特征。
在一些实施例中，图像细节合成模块212可以包括若干算法和/或启发式算法，这些算法和/或启发式算法利用规则来编程，以基于对象数据库216来确定对象的哪些部分要强调/不加强调。例如，数据库216中的每个对象可以与定义相应对象的最突出和最不突出的特征的元数据对应。这个元数据可以被各种算法用来确定在2D合成图像206中要强调哪些对象和/或对象的哪些部分。通过另一个示例，可以计算两个重叠对象之间的权重差，以确定是否应当同时显示这两个对象。如果权重差小于预定阈值，那么可以显示两个对象，但是可以使用所指派的权重来确定要强调的两个对象中的哪个对象。但是，如果权重差大于预定阈值，那么根本就只显示与较高权重对应的对象。例如，如果稠密的球形物质和钙化区域正在争夺显示(根据图示的实施例，权重差为0.35)并且阈值被设置为0.4，那么可以同时显示这两个对象，但相对于钙化区域，可以突出显示针状肿块(或针状肿块的一部分)。但是，如果针状肿块和良性的半球形肿块重叠(根据图示的实施例，权重差为0.65)，那么可以根本只显示稠密的球形肿块。可以定义其它规则以允许系统修改对象或其部分。
如上所述(并且在图1中)，2D图像合成器104还包括数据精简模块122，该数据精简模块122被配置为接收从相应图像细节合成模块212和对象组合模块210输入的数据，并将其中识别出的任何3D对象精简为可以插入2D合成图像206中的低级2D格式。特别地，并且如本文中进一步详细描述的，数据精简模块122基于从图像细节合成模块212、数据库216和对象组合模块210接收的输入将3D对象网格120的识别出的高维对象准确地精简为2D格式。
图3描绘了可以如何利用3D对象网格来生成2D合成图像的示例。在所示的实施例中，3D对象网格304包括至少两个3D对象：针状肿块310和钙化区域312。当咨询数据库时，对象组合模块可以确定两个对象对于在2D合成图像中显示都是重要的，而针状肿块310比钙化更为重要。但是，由于3D对象310和312在z方向上重叠，因此图像可能必须被操纵，以使两个对象仍最优地显示在2D合成图像上。特别地，2D合成图像306显示不使用本公开中描述的任何图像操纵技术的合成图像。如2D合成图像306中所示，3D对象310和312都竞争显示，并且两个对象均不能非常清晰地显示。更具体而言，钙化312在2D合成图像306中几乎不可见。
相反，参考2D合成图像308，利用关于图2描述的技术以便确定相应的3D对象的哪些部分应当被强调和不加强调，以使得两个对象在2D合成图像中均清晰可辨。更特别地，虽然针状肿块310比钙化312更重要，但是针状肿块310的中心部分略微不加强调，使得钙化区域清晰可见。类似地，可以确定应当强调从中心部分辐射的线性线，使得最终用户理解针状肿块的尺寸或范围。根据与针状肿块310对应的经修改的图像，即使两个对象重叠，钙化312现在也可见。因此，如图3中所示，当与2D合成图像306比较时，2D合成图像308提供关于3D对象310和312的更多细节。
图4A-4D描绘了在保留临床上重要的信息的同时显示3D对象网格的各种对象的示例性实施例。特别地，可以通过一起工作的相应的对象组合模块、图像合成模块和数据精简模块来实现将3D对象折叠为2D合成图像，以显示尽可能多的临床上重要的信息。
图4A示出了对象内组合的示例实施例。对象内组合可以指用于将单个对象(在多个Tr图像切片404上捕获的对象)表示到2D合成图像上的技术。更特别地，识别出的3D对象可以出现在许多连续的Tr图像切片中，如408a、408b和408c。理论上，这些图像模式相互竞争以在2D合成图像上进行表示。因此，对象内组合要求识别属于相同的3D对象的所有图像切片，并且仅在2D合成图像406上显示与3D对象有关的相关信息。值得注意的是，如图4A中所示，系统可以确定Tr堆栈404中的所有图像模式408a、408b和408c都属于同一3D对象，并且可以将它们折叠以使它们在2D中显示为一个对象410。在一个或多个实施例中，诸如平均、MIP(最大强度投影)、滤波等技术可以被用于对象内组合。对象内组合技术旨在保留3D对象的结构，而不会丢失任何图像切片的有价值的信息，同时将来自不提供有价值信息和/或在视觉上使最终用户困惑的多个图像切片的竞争信息最小化。
图4B图示了对象与背景的组合的示例实施例。对象与背景的组合对于创建看起来自然的2D合成图像可以是重要的。这个技术的目标是维持来自对象的有用信息以及代表对象的有意义的背景信息。在所示的实施例中，Tr堆栈414包括两个Tr图像切片。第一图像切片包括背景图像图案412。第二图像切片包括对象或对象411的一部分。在将信息从Tr堆栈414折叠到2D合成图像416时，强调两个图像切片的一些方面，而不强调其它方面。例如，在2D合成图像416中，保留了对象411，并且背景412也被渲染，但是背景412的中间部分不被强调。
图4C图示了不重叠的对象间组合的示例实施例。在示出的实施例中，Tr堆栈424包括两个Tr图像切片。一个Tr图像切片包括对象422，另一个Tr图像切片包括对象421。如所示的实施例中所示，这些对象在z方向上不重叠。因此，当将两个对象折叠到2D合成图像426上时，两个对象421和422在它们相应的x-y位置处都被清楚地表示。
图4D图示了具有重叠的对象间组合的示例实施例。当两个或更多个对象在某种程度上重叠时，可以执行这个技术。两个对象可以是相同类型或不同类型，可以使用分层方法来确定哪个对象应当优先于另一个对象。例如，如果将较高的权重指派给第一个对象，那么可以在2D合成对象中强调第一个对象，而第二个对象(或第二个对象的部分)可以不加强调。或者，如果两个对象都等同或几乎等同地重要，那么即使两个对象重叠，也可以等同地表示两个对象(并且两个对象的部分可以被强调/不加强调，使得两个对象在合成的2D图像中都清晰可见)。
在所示的实施例中，Tr图像堆栈434包括两个Tr图像切片。一个Tr图像切片包括对象432，另一个Tr图像切片包括对象431。如所示的实施例中所示，这些对象在z方向上重叠。当将对象折叠到2D合成图像436上时，两个对象431和432都被表示，但是被示为重叠。取决于指派给两个对象的权重，一个对象可以被突出显示，而另一个对象不加强调。在所示的实施例中，即使很明显它们表示两个分开的对象，两个对象也略有等同地表示。在其它实施例中(未示出)，如果对象431被指派较高的权重/优先级，那么对象431可以在前景中被强调，而对象432可以被降级为背景。类似地，可以利用其它组合技术来向最终用户最优地表示临床上重要的信息。
图5描绘了将来自多个Tr图像的信息折叠为2D合成图像的示例性实施例。特别地，Tr图像堆栈504可以被用于创建类似于图2所示的3D网格的3D对象网格。Tr堆栈504图示了四个不同的对象，包括两个钙化区域510和512、针状肿块514和球形肿块516。如上面所讨论的，将这四个对象识别为分离的且不同的对象允许系统在2D合成图像506上准确地整个描绘对象。在所示的实施例中，最突出地显示了针状肿块514，而没有强调钙化和球形肿块516，这使得最终用户可以轻松地识别2D合成图像中临床上最重要的部分而不会被不那么重要的对象淹没。
图6是为了图示可以在根据所公开的发明的一个实施例执行的图像合并处理中执行的示例性步骤而提供的流程图600。在步骤602处，获取图像数据集。可以通过断层合成获取系统、断层合成/乳腺X线摄影系统的组合或通过从相对于图像显示设备位于本地或远程的存储设备中检索现有图像数据来获取图像数据集。在步骤604处，可以通过识别代表患者乳房组织的3D坐标空间中存在的各种对象来构建3D对象网格。在步骤606处，识别3D对象网格的对象，并且确定每个对象的相对权重/优先级。如以上所讨论的，在一些实施例中，可以显示3D对象网格的所有对象，其中一些对象比其他对象更加被强调。在一些实施例中，可以只显示识别出的对象的一个子集，而忽略不那么重要的对象。
例如，可以确定一个对象与另一个对象相比在临床上要重要得多。或者可以确定两个重叠的对象同等重要。在这种情况下，可以使用旨在视觉上最优地描绘两个对象的算法，而不是相对于另一个对象突出一个对象。在步骤608处，基于对象的相对权重/优先级，可以将3D对象精简为2D格式以创建2D合成图像。在一些实施例中，这个精简处理可以相对于另一个对象突出一个对象。在其它实施例中，精简处理可以在不强调对象内部的同时突出显示对象的轮廓。
在又一个实施例中，精简处理可以强调被认为重要的一个或多个特征，同时不强调同一对象的不太重要的方面。例如，在针状病变的情况下，显示从针状肿块的中心发出的血液供应线可能是重要的，但针状肿块的中心即使密集也可以被不太强调地显示。在数据精简处理中可以使用任何这种增强技术。在步骤610处，将合成的2D图像显示给最终用户。
已经描述了示例性实施例，应当认识到的是，上面描述和附图中描绘的示例仅仅是说明性的，并且其它实施例和示例也包含在所附权利要求的范围之内。例如，虽然附图中提供的流程图是示例性步骤的说明；但是可以使用本领域中已知的其它数据合并方法以各种方式来实现整个图像合并处理。系统框图仅类似地表示，示出了功能描述，这些描述不应被视为对所公开的发明的限制。对于本领域技术人员将显而易见的是，在不脱离所公开的发明的范围的情况下，可以对所描绘和/或描述的实施例进行各种改变和修改(例如，各个部分的维度)，本发明的范围仅由所附权利要求及其等同物限定。因为，说明书和附图应被认为是说明性而非限制性的。

Claims (21)

1.一种用于处理乳房组织图像数据的方法，包括：
处理包括多个图像切片的图像数据集，所述多个图像切片包括患者的乳房组织的图像数据，所述处理用于识别所述乳房组织中的两个或更多个临床上重要的高维乳房组织对象并确定所述两个或更多个临床上重要的高维乳房组织对象中的每一个的临床上重要的对象类型；
生成高维对象网格，所述高维对象网格描绘跨所述图像数据集的一个或多个相应图像切片找到的所述患者的乳房组织中的所述两个或更多个高维对象中的每一个；
确定在所述高维对象网格中描绘的所述两个或更多个高维乳房组织对象中的每一个的置信度或概率；以及
至少部分地基于所述两个或更多个高维乳房组织对象中的每一个的置信度或概率来生成合成图像，所述合成图像包括在所述高维对象网格中描绘的所述两个或更多个高维乳房组织对象中的每一个的低维格式版本，
其中所述置信度或概率至少部分地基于指派给所述两个或更多个高维乳房组织对象中的每一个的权重来确定，并且其中指派给所述两个或更多个高维乳房组织对象的所述权重基于相应的对象类型，
其中生成所述合成图像包括：
确定所述两个或更多个高维乳房组织对象是否可能在显示的合成图像中重叠；以及
如果确定所述两个或更多个高维乳房组织对象可能在所述合成图像中重叠，则修改可能重叠的高维乳房组织对象中的至少一个高维乳房组织对象的至少一个特征，使得显示可能重叠的高维乳房组织对象中的至少一个高维乳房组织对象的一个或多个临床上最重要的特征。
2.如权利要求1所述的方法，还包括生成包括所述多个图像切片的所述图像数据集，所述多个图像切片共同描绘患者的乳房组织，其中所述高维对象网格至少部分地基于所述多个图像切片而生成。
3.如权利要求1所述的方法，其中生成包括所述两个或更多个高维乳房组织对象的低维格式版本的所述合成图像包括至少部分地基于其相应确定的置信度或概率修改所述两个或更多个高维乳房组织对象中的至少一个的一个或多个方面。
4.如权利要求1至3中的任一项所述的方法，其中所述两个或更多个高维乳房组织对象的低维格式版本至少部分地基于对象内组合。
5.如权利要求1至3中的任一项所述的方法，其中所述两个或更多个高维乳房组织对象的低维格式版本至少部分地基于对象间组合。
6.如权利要求1至3中的任一项所述的方法，其中所述两个或更多个高维乳房组织对象的低维格式版本至少部分地基于乳房组织对象与背景的组合。
7.如权利要求1至3中任一项所述的方法，还包括显示包括所述两个或更多个高维乳房组织对象的低维格式版本的所述合成图像。
8.如权利要求1至3中的任一项所述的方法，其中所述高维对象网格包括描绘正常和/或异常乳房组织结构的两个或更多个高维乳房组织对象。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述两个或更多个对象包括共同表示整个乳房实质组织结构的多个高维乳房组织对象。
10.如权利要求8所述的方法，其中所述两个或更多个高维乳房组织对象中的每一个与相应的属性集相关联，每个属性表示由相应高维乳房组织对象描绘的乳房组织结构的特点。
11.如权利要求10所述的方法，其中属性集共同表示由高维乳房组织对象描绘的相应乳房组织结构的位置、尺寸、形状和形态中的一个或多个。
12.如权利要求8所述的方法，其中所述两个或更多个高维乳房组织对象包括与第一对象类型对应的两个或更多个高维乳房组织对象，以及与第二对象类型对应的两个或更多个高维乳房组织对象。
13.如权利要求12所述的方法，其中第一对象类型与包括微钙化和肿块的异常乳房病变对应，并且第二对象类型与包括乳头、胸肌和乳房实质组织的正常乳房结构对应。
14.如权利要求12所述的方法，还包括对第一对象类型和第二对象类型中的每一个使用图案识别方法，以确定在描绘患者的乳房组织的所述图像数据集中是否存在一个或两个对象类型。
15.如权利要求14所述的方法，其中图案识别方法利用一种或多种机器学习算法。
16.如权利要求13所述的方法，其中指派给第一对象类型的对象的权重大于指派给第二对象类型的对象的权重。
17.如权利要求16所述的方法，其中生成包括相应的一个或多个高维乳房组织对象的低维格式版本的合成图像包括修改所述一个或多个高维乳房组织对象中的至少一个的一个或多个方面，由此相对于与第二对象类型对应的高维乳房组织对象，强调与第一对象类型对应的高维乳房组织对象。
18.如权利要求1所述的方法，还包括：如果确定所述一个或多个高维乳房组织对象可能在合成图像中重叠，则仅显示被指派最高权重的高维乳房组织对象。
19.一种用于处理乳房组织图像数据的方法，包括：
处理包括多个图像切片的图像数据集，所述多个图像切片包括患者的乳房组织的图像数据，所述处理用于识别所述乳房组织中的两个或更多个临床上重要的高维乳房组织对象并确定所述两个或更多个临床上重要的高维乳房组织对象中的每一个的临床上重要的对象类型；
生成高维对象网格，所述高维对象网格描绘跨所述图像数据集的一个或多个相应图像切片找到的所述患者的乳房组织中的所述两个或更多个高维对象中的每一个；
确定在所述高维对象网格中描绘的所述两个或更多个高维乳房组织对象中的每一个的置信度或概率；以及
至少部分地基于所述两个或更多个高维乳房组织对象中的每一个的置信度或概率来生成合成图像，所述合成图像包括在所述高维对象网格中描绘的所述两个或更多个高维乳房组织对象中的每一个的低维格式版本，
其中所述置信度或概率至少部分地基于指派给所述两个或更多个高维乳房组织对象中的每一个的权重来确定，并且其中指派给所述两个或更多个高维乳房组织对象的所述权重基于相应的对象类型，
其中生成所述合成图像包括：
确定所述两个或更多个高维乳房组织对象中的两个是否可能在显示的合成图像中重叠；以及
如果确定所述两个或更多个高维乳房组织对象中的两个在显示的合成图像中可能重叠，则：
确定可能重叠的所述两个或更多个高维乳房组织对象中的两个中每一个的指派的权重差，以及
如果确定的差小于阈值，则修改所述两个或更多个高维乳房组织对象中的两个中至少一个的一个或多个方面，以及显示在所述合成图像中可能重叠的所述两个或更多个高维乳房组织对象中的两个中的两者，其中所述修改涉及相对于指派较低权重的高维乳房组织对象强调指派较高权重的高维乳房组织对象的至少一部分。
20.如权利要求19所述的方法，其中所述一个或多个高维乳房组织对象和所述高维对象网格的数据包括等于或高于三维数据的维度数据。
21.如权利要求20所述的方法，其中所述图像数据集包括三维断层合成重建切片数据，并且所述合成图像包括二维合成图像数据。
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