CN113456093A - 图像处理方法、装置及图像处理系统 - Google Patents
图像处理方法、装置及图像处理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113456093A CN113456093A CN202110644167.1A CN202110644167A CN113456093A CN 113456093 A CN113456093 A CN 113456093A CN 202110644167 A CN202110644167 A CN 202110644167A CN 113456093 A CN113456093 A CN 113456093A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- region
- mark
- real
- detection
- 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.)
- Granted
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 105
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims abstract description 58
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 45
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 42
- 231100000216 vascular lesion Toxicity 0.000 claims description 26
- 230000003902 lesion Effects 0.000 claims description 19
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 238000002601 radiography Methods 0.000 abstract description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 4
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 208000031481 Pathologic Constriction Diseases 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 2
- 230000036262 stenosis Effects 0.000 description 2
- 208000037804 stenosis Diseases 0.000 description 2
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 238000004971 IR microspectroscopy Methods 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 208000026106 cerebrovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012060 immune response imaging Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/504—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5223—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data generating planar views from image data, e.g. extracting a coronal view from a 3D image
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
本公开提供一种图像处理方法、装置及图像处理系统。所述方法包括：获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记，获取针对同一检测对象采集的实时造影图像，将区域标记显示在实时造影图像中的目标位置处，目标位置为血管病灶区域内显示的病灶所在的位置，输出标记有区域标记的实时造影图像，从而实现在实时造影图像中显示血管病灶区域的区域标记，方便医生通过查看实时造影图像中的区域标记，确定出区域标记所标记的区域内存在血管病灶，准确地将介入器件输送至血管病灶处，保证了介入手术的顺利进行。
Description
技术领域
本公开涉及计算机通信技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置及图像处理系统。
背景技术
在医疗领域中，血管造影X射线机作为介入诊疗的重要工具之一，在介入诊疗的过程中，提供了实时造影图像，为介入操作的导向、及时的诊断、治疗方案的确定和即刻疗效的判断等提供了重要的依据，广泛应用于心血管、脑血管和外周血管等疾病的诊断和治疗。
在使用血管造影X射线机对患者进行诊断的过程中，医生先向患者的血管注射造影剂，使用血管造影X射线机获得患者的血管减影图像，医生从血管减影图像中识别出血管病灶区域，如血管狭窄区域，了解血管病灶区域的位置。之后，医生使用血管造影X射线机获得患者的实时造影图像，根据通过血管减影图像了解到的血管病灶区域的位置，在不显示血管的实时造影图像中预估出血管病灶区域的位置，将支架输送至该位置。
采用上述方法预估出的血管病灶区域的位置易出现偏差，导致无法准确地将支架输送至血管病灶处。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供了一种图像处理方法、装置及图像处理系统。
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种图像处理方法，所述方法包括：
获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记；
获取针对同一检测对象采集的实时造影图像；
在所述实时造影图像中的目标位置处标记所述区域标记，所述目标位置为所述血管病灶区域内的血管病灶所在的位置；
输出标记有所述区域标记的实时造影图像。
可选地，所述检测图像的图像尺寸与所述实时造影图像的图像尺寸相同；所述在所述实时造影图像中的目标位置处标记所述区域标记，包括：
将所述检测图像中的用于显示所述区域标记的像素的像素值替换为第一数值，将不用于显示所述区域标记的像素的像素值替换为第二数值，得到二值图像；
对所述二值图像和所述实时造影图像进行叠加。
可选地，所述对所述二值图像和所述实时造影图像进行叠加，包括：
根据所述检测图像中用于显示所述区域标记的像素的像素值和所述区域标记的透明度，对所述二值图像和所述实时造影图像进行叠加。
可选地，所述在所述实时造影图像中的目标位置处标记所述区域标记，包括：
确定所述检测图像中的所述区域标记的位置信息；
在所述实时造影图像中具有所述位置信息的所述目标位置处标记所述区域标记。
可选地，在所述获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记之后，所述方法还包括：
确定所述检测图像中的所述区域标记与指定结构的相对位置关系；
在获取所述实时造影图像之后，确定所述实时造影图像中的所述指定结构的位置；
根据所述指定结构的位置和所述相对位置关系，确定所述实时造影图像中的待标记所述区域标记的所述目标位置。
可选地，所述方法应用于图像处理系统，所述图像处理系统包括：射线源、平板探测器和床板，所述床板位于所述射线源和所述平板探测器之间；所述检测对象躺在所述床板上；
所述获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记，包括：
在显示所述检测图像的过程中，获取从预设的标记框集合中选出的目标标记框，所述标记框集合中的标记框标记有尺寸信息，所述尺寸信息指示介入器件的尺寸；
确定所述射线源到所述检测对象的中心线的第一距离，以及所述射线源到所述平板探测器的第二距离；
根据所述第一距离、所述第二距离和目标尺寸，确定所述目标尺寸在所述平板探测器上的投影尺寸，所述目标尺寸为所述目标标记框标记的尺寸信息指示的介入器件的尺寸；
在所述检测图像中绘制具有所述投影尺寸的标记框，得到所述区域标记。
可选地，所述获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记，包括：
在显示所述检测图像的过程中，检测对从预设的标记框集合中选出的目标标记框的拖动操作；
响应于所述拖动操作结束，确定所述拖动操作结束时所述目标标记框的位置；
在所述检测图像中的所述目标标记框的位置处标记所述目标标记框，获得所述区域标记；或者，
识别所述检测图像中的血管病灶结构；
确定包围所述血管病灶结构的所述血管病灶区域；
对所述检测图像中的所述血管病灶区域进行标记，获得所述区域标记。
可选地，所述检测图像为二维图像；所述方法还包括：
获取原始检测图像，所述原始检测图像为三维图像；
获取对所述原始检测图像中的三维血管病灶区域的三维区域标记；
对标记有所述三维区域标记的原始检测图像进行投影，得到二维的所述检测图像。
根据本公开实施例的第二方面，提供了一种图像处理装置，所述装置包括：
区域标记获取模块，被配置为获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记；
实时造影图像获取模块，被配置为获取针对同一检测对象采集的实时造影图像；
区域标记标记模块，被配置为在所述实时造影图像中的目标位置处标记所述区域标记，所述目标位置为所述血管病灶区域内的血管病灶所在的位置；
图像输出模块，被配置为输出标记有所述区域标记的实时造影图像。
根据本公开实施例的第三方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述第一方面中任一项所述的方法。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例中，获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记，获取针对同一检测对象采集的实时造影图像，将区域标记显示在实时造影图像中的目标位置处，目标位置为血管病灶区域内显示的病灶所在的位置，输出标记有区域标记的实时造影图像，从而实现在实时造影图像中显示血管病灶区域的区域标记，方便医生通过查看实时造影图像中的区域标记，确定出区域标记所标记的区域内存在血管病灶，准确地将介入器件输送至血管病灶处，保证了介入手术的顺利进行。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种图像处理系统的结构示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置框图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法流程图，应用于图像处理系统，图像处理系统可以是血管造影系统等，图1所示的方法包括：
在步骤101中，获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记。
检测图像能够显示血管结构，可以通过识别检测图像中的血管结构，确定血管病灶区域。例如，检测图像可以为血管减影图像，血管减影图像能够显示血管结构，可以通过识别血管减影图像中的血管结构，确定血管狭窄区域等血管病灶区域。
在可选的实施例中，获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记的操作，可以包括：首先，在显示检测图像的过程中，检测对从预设的标记框集合中选出的目标标记框的拖动操作；其次，响应于拖动操作结束，确定拖动操作结束时目标标记框的位置(下称为第一位置)；再次，在检测图像中的第一位置处标记目标标记框，获得区域标记。
例如，在显示检测图像的界面上显示工具栏，工具栏中设有多个标记框，多个标记框标记的物理尺寸不同，和/或，多个标记框的图形不同，标记框的图形可以包括以下至少一项：框结构、框颜色、框透明度等。医生选择目标标记框，将目标标记框拖动至检测图像中的血管病灶区域，使用标记框限定血管病灶区域。
本实施例中，在显示检测图像的过程中，医生选择目标标记框并对目标标记框进行拖动，图像处理系统根据拖动操作结束时目标标记框的位置，以及目标标记框的图形，在检测图像中绘制目标标记框。
在可选的实施例中，图像处理系统在获取针对检测对象的检测图像后，可以自动识别检测图像中的血管病灶结构，确定包围血管病灶结构的血管病灶区域，对检测图像中的血管病灶区域进行标记，获得区域标记。
本实施例中，图像处理系统具有自动确定检测图像中的血管病灶区域、对检测图像中的血管病灶区域进行标记，获得区域标记的功能，省去了医生的标记操作，提高了标记效率。
在可选的实施例中，图2是根据一示例性实施例示出的一种图像处理系统的结构示意图，参见图2，图像处理系统包括：射线源1、平板探测器2和床板3，床板3位于射线源1和平板探测器2之间。在对检测对象4进行检测的过程中，检测对象4躺在床板3上。
获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记的操作，可以包括：第一步骤，获取从预设的标记框集合中选出的目标标记框，标记框集合中的标记框携带有尺寸信息，尺寸信息指示介入器件的尺寸；第二步骤，确定射线源到检测对象的中心线的第一距离，以及射线源到平板探测器的第二距离；第三步骤，根据第一距离、第二距离和目标尺寸，确定目标尺寸在平板探测器上的投影尺寸，目标尺寸为目标标记框携带的尺寸信息指示的介入器件的尺寸；第四步骤，在检测图像中绘制具有投影尺寸的标记框，得到区域标记。
针对第一步骤，图像处理系统设有标记框集合，标记框集合包括至少一个标记框，每个标记框携带有尺寸信息，尺寸信息指示介入器件的尺寸。
医生在确定出需要使用的介入器件的尺寸后，通过识别标记框携带的尺寸信息指示的介入器件的尺寸，找出携带的尺寸信息指示的尺寸与介入器件的尺寸相同的标记框(即目标标记框)。
针对第二步骤，在检测对象4躺在床板3上并且保持不动的情况下，射线源1到检测对象4的中心线的第一距离h是固定的，射线源1到平板探测器2的第二距离H是固定的。
针对第三步骤，可以基于相似三角形的原理，根据第一距离h、第二距离H和目标尺寸L，确定目标尺寸L在平板探测器2上的投影尺寸x。
针对第四步骤，图像处理系统包括图像绘制模块，图像绘制模块能够根据单个像素的像素尺寸和像素个数绘制图形。
图像处理系统可以在获得投影尺寸x后，将投影尺寸x除以单个像素的像素尺寸，得到像素个数N，将像素个数N发送给图像绘制模块，使得图像绘制模块根据像素个数N和单个像素的像素尺寸，在检测图像中绘制出尺寸为x的标记框，尺寸为x的标记框作为区域标记。
在可选的实施例中，检测图像为二维图像，检测图像中的区域标记为二维区域标记。
图像处理系统可以获取原始检测图像，原始检测图像为三维图像，获取对原始检测图像中的三维血管病灶区域的三维区域标记，之后，对标记有三维区域标记的原始检测图像进行投影，得到二维的检测图像。
采用上述方法，通过对标记有三维区域标记的三维原始检测图像进行投影，得到标记有二维区域标记的二维检测图像。
在步骤102中，获取针对同一检测对象采集的实时造影图像。
图像处理系统具有采集实时造影图像的功能，实时造影图像不显示血管结构。图像处理系统可以先对检测对象采集检测图像，之后对该检测对象采集实时造影图像。
在采集检测图像至采集实时造影图像的过程中，可以理解为检测对象未发生位置变化。
在步骤103中，在实时造影图像中的目标位置处标记区域标记，目标位置为检测图像中的血管病灶区域内的血管病灶所在的位置。
在可选的实施例中，检测图像的图像尺寸与实时造影图像的图像尺寸相同。
在实时造影图像中的目标位置处标记区域标记的操作，可以包括：步骤1、将检测图像中的用于显示区域标记的像素的像素值替换为第一数值，将不用于显示区域标记的像素的像素值替换为第二数值，得到二值图像；步骤2、对二值图像和实时造影图像进行叠加。
针对步骤1、区域标记可以为标记框，可以将检测图像中的用于显示区域框的像素的像素值替换为第一数值，将不用于显示标记框的像素的像素值替换为第二数值，得到二值图像。
第一数值可以为1，第二数值可以为0。可以根据需要确定第一数值和第二数值的大小。
针对步骤2、可以根据检测图像中的用于显示区域标记的像素的像素值、以及区域标记的透明度，对二值图像和实时造影图像进行叠加。
例如，二值图像记为M，实时造影图像记为I，可以采用下面公式对二值图像M和实时造影图像I进行叠加：
Im＝I×(1-k)+M×k×scale
其中，Im为M和I叠加后的图像；k为区域标记的透明度，0≤k≤1，k＝1时，区域标记完全不透明，k＝0时，区域标记完全透明；Scale为检测图像中的用于显示区域标记的像素的像素值，scale越大，区域标记显示的越明亮。
M和I的尺寸相同，对M和I进行叠加可以理解为：对M和I中的相同像素位置的像素值进行叠加。
对于彩色显示器，图像中的像素包括R(红)子像素、G(绿)子像素和B(蓝)子像素，在对二值图像M和实时造影图像I进行叠加时，需要对同一像素位置处的R子像素的像素值进行叠加、对同一像素位置处的G子像素的像素值进行叠加、对同一像素位置处的B子像素的像素值进行叠加、根据三个叠加结果，获得M和I的叠加图像。
对三种子像素的像素值的叠加公式如下：
ImR＝IR×(1-k)+M×k×scaleR
ImG＝IG×(1-k)+M×k×scaleG
ImB＝IB×(1-k)+M×k×scaleB
其中，IR为I中的R子像素的像素值，ScaleR为检测图像中的用于显示区域标记的R子像素的像素值，ImR为叠加后的R子像素的像素值；
IG为I中的G子像素的像素值，ScaleG为检测图像中的用于显示区域标记的G子像素的像素值，ImG为对叠加后的G子像素的像素值；
IB为I中的B子像素的像素值，ScaleB为检测图像中的用于显示区域标记的B子像素的像素值，ImB为对叠加后的B子像素的像素值。
在可选的实施例中，在实时造影图像中的目标位置处标记区域标记的操作，可以包括：首先，确定检测图像中的区域标记的位置信息；其次，在实时造影图像中具有该位置信息的目标位置处标记区域标记。
检测图像与实时造影图像的尺寸相同，在检测对象未发生位置移动的情况下，检测对象中的血管病灶结构相对于图像的位置未发生变化。
本实施例中，根据检测图像中的区域标记的位置信息，在实时造影图像中绘制出具有相同位置的区域标记。
在可选的实施例中，可以在获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记之后，确定检测图像中的区域标记与指定结构的相对位置关系，在获取实时造影图像之后，确定实时造影图像中的指定结构的位置，根据指定结构的位置和上述的相对位置关系，确定实时造影图像中的待标记区域标记的位置(即上述的目标位置)。
例如，患者呼吸时膈肌发生运动，并且带动腹部的一些血管运动，可以确定检测图像中的区域标记与膈肌的相对位置关系，最终实现实时造影图像中的膈肌带动区域标记移动。
在理想情况下，在采集检测图像到实时造影图像的过程中，检测对象不发生位置移动，然而在实际过程中，检测对象往往会发生移动，导致检测对象内部的血管病灶结构的位置发生变化。采用本实施例提供的方法，实现实时造影图像中的区域标记跟随指定结构进行同步移动，区域标记能够准确地标记出血管病灶区域。
在步骤104中，输出标记有区域标记的实时造影图像。
图像处理系统包括显示器，可以在显示器上显示标记有区域标记的实时造影图像。
在可选的实施例中，实时造影图像中的区域标记可以是标记框。在进行介入手术的过程中，医生使用输送装置将介入器件(如血管支架)输送至血管内，当实时造影图像显示介入器件进入标记框内时，确定将介入器件输送至血管病灶处。
图像处理系统可以确定实时造影图像中的介入器件的尺寸是否大于标记框的尺寸，若是，则输出提示信息，以提示医生选用的介入器件的尺寸过大，建议更换小尺寸的介入器件。
本实施例中，图像处理系统具有确定实时造影图像中的介入器件的尺寸是否大于标记框的尺寸，若是，则输出提示信息的功能，便于医生及时了解使用的介入器件的尺寸不合适，及时更换尺寸合适的介入器件，保证了介入手术的顺利进行。
本公开实施例中，获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记，获取针对同一检测对象采集的实时造影图像，将区域标记显示在实时造影图像中的目标位置处，目标位置为血管病灶区域内显示的病灶所在的位置，输出标记有区域标记的实时造影图像，从而实现在实时造影图像中显示血管病灶区域的区域标记，方便医生通过查看实时造影图像中的区域标记，确定出区域标记所标记的区域内存在血管病灶，准确地将介入器件输送至血管病灶处，保证了介入手术的顺利进行。
对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本公开并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。
其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本公开所必须的。
与前述应用功能实现方法实施例相对应，本公开还提供了应用功能实现装置及相应的实施例。
图3是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置框图，参见图3，所述装置包括：
区域标记获取模块21，被配置为获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记；
实时造影图像获取模块22，被配置为获取针对同一检测对象采集的实时造影图像；
区域标记标记模块23，被配置为在所述实时造影图像中的目标位置处标记所述区域标记，所述目标位置为所述血管病灶区域内的血管病灶所在的位置；
图像输出模块24，被配置为输出标记有所述区域标记的实时造影图像。
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备1600的结构示意图。例如，电子设备1600可以是用户设备，可以具体为移动电话，计算机，数字广播，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理，可穿戴设备如智能手表、智能眼镜、智能手环、智能跑鞋等。
参照图4，电子设备1600可以包括以下一个或多个组件：处理组件1602，存储器1604，电源组件1606，多媒体组件1608，音频组件1610，输入/输出(I/O)的接口1612，传感器组件1614，以及通信组件1616。
处理组件1602通常控制电子设备1600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1602可以包括一个或多个处理器1620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1602可以包括一个或多个模块，便于处理组件1602和其他组件之间的交互。例如，处理组件1602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1608和处理组件1602之间的交互。
存储器1604被配置为存储各种类型的数据以支持在设备1600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备1600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件1606为电子设备1600的各种组件提供电力。电源组件1606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备1600生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1608包括在上述电子设备1600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。上述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与上述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备1600处于操作模式，如调整模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件1610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1610包括一个麦克风(MIC)，当电子设备1600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1604或经由通信组件1616发送。在一些实施例中，音频组件1610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口1612为处理组件1602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件1614包括一个或多个传感器，用于为电子设备1600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1614可以检测到设备1600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如上述组件为电子设备1600的显示器和小键盘，传感器组件1614还可以检测电子设备1600或电子设备1600一个组件的位置改变，用户与电子设备1600接触的存在或不存在，电子设备1600方位或加速/减速和电子设备1600的温度变化。传感器组件1614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1614还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件1616被配置为便于电子设备1600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备1600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，上述通信组件1616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备1600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1604，当存储介质中的指令由电子设备1600的处理器1620执行时，使得电子设备1600能够执行图像处理方法，该方法包括：获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记；获取针对同一检测对象采集的实时造影图像；在所述实时造影图像中的目标位置处标记所述区域标记，所述目标位置为所述血管病灶区域内的血管病灶所在的位置；输出标记有所述区域标记的实时造影图像。
所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (11)
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记；
获取针对同一检测对象采集的实时造影图像；
在所述实时造影图像中的目标位置处标记所述区域标记，所述目标位置为所述血管病灶区域内的血管病灶所在的位置；
输出标记有所述区域标记的实时造影图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测图像的图像尺寸与所述实时造影图像的图像尺寸相同；所述在所述实时造影图像中的目标位置处标记所述区域标记，包括：
将所述检测图像中的用于显示所述区域标记的像素的像素值替换为第一数值，将不用于显示所述区域标记的像素的像素值替换为第二数值，得到二值图像；
对所述二值图像和所述实时造影图像进行叠加。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述二值图像和所述实时造影图像进行叠加，包括：
根据所述检测图像中用于显示所述区域标记的像素的像素值和所述区域标记的透明度，对所述二值图像和所述实时造影图像进行叠加。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述实时造影图像中的目标位置处标记所述区域标记，包括：
确定所述检测图像中的所述区域标记的位置信息；
在所述实时造影图像中具有所述位置信息的所述目标位置处标记所述区域标记。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记之后，所述方法还包括：
确定所述检测图像中的所述区域标记与指定结构的相对位置关系；
在获取所述实时造影图像之后，确定所述实时造影图像中的所述指定结构的位置；
根据所述指定结构的位置和所述相对位置关系，确定所述实时造影图像中的待标记所述区域标记的所述目标位置。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法应用于图像处理系统，所述图像处理系统包括：射线源、平板探测器和床板，所述床板位于所述射线源和所述平板探测器之间；所述检测对象躺在所述床板上；
所述获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记，包括：
在显示所述检测图像的过程中，获取从预设的标记框集合中选出的目标标记框，所述标记框集合中的标记框携带有尺寸信息，所述尺寸信息指示介入器件的尺寸；
确定所述射线源到所述检测对象的中心线的第一距离，以及所述射线源到所述平板探测器的第二距离；
根据所述第一距离、所述第二距离和目标尺寸，确定所述目标尺寸在所述平板探测器上的投影尺寸，所述目标尺寸为所述目标标记框携带的尺寸信息指示的介入器件的尺寸；
在所述检测图像中绘制具有所述投影尺寸的标记框，得到所述区域标记。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记，包括：
在显示所述检测图像的过程中，检测对从预设的标记框集合中选出的目标标记框的拖动操作；
响应于所述拖动操作结束，确定所述拖动操作结束时所述目标标记框的位置；
在所述检测图像中的所述目标标记框的位置处标记所述目标标记框，获得所述区域标记；或者，
识别所述检测图像中的血管病灶结构；
确定包围所述血管病灶结构的所述血管病灶区域；
对所述检测图像中的所述血管病灶区域进行标记，获得所述区域标记。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测图像为二维图像；所述方法还包括：
获取原始检测图像，所述原始检测图像为三维图像；
获取对所述原始检测图像中的三维血管病灶区域的三维区域标记；
对标记有所述三维区域标记的原始检测图像进行投影，得到二维的所述检测图像。
9.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：
区域标记获取模块，被配置为获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记；
实时造影图像获取模块，被配置为获取针对同一检测对象采集的实时造影图像；
区域标记标记模块，被配置为在所述实时造影图像中的目标位置处标记所述区域标记，所述目标位置为所述血管病灶区域内的血管病灶所在的位置；
图像输出模块，被配置为输出标记有所述区域标记的实时造影图像。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的方法。
11.一种图像处理系统，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110644167.1A CN113456093B (zh) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 图像处理方法、装置及图像处理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110644167.1A CN113456093B (zh) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 图像处理方法、装置及图像处理系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113456093A true CN113456093A (zh) | 2021-10-01 |
| CN113456093B CN113456093B (zh) | 2024-06-28 |
Family
ID=77869659
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110644167.1A Active CN113456093B (zh) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 图像处理方法、装置及图像处理系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113456093B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114376625A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-04-22 | 上海立升医疗科技有限公司 | 活检数据可视化系统和活检装置 |
| CN117274502A (zh) * | 2023-11-17 | 2023-12-22 | 北京唯迈医疗设备有限公司 | 一种辅助介入手术的图像处理方法及装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102010009701A1 (de) * | 2010-03-01 | 2011-09-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur Identifikation einer Verengung eines Hohlgefäßes, Recheneinheit und Datenträger |
| CN102246207A (zh) * | 2008-12-09 | 2011-11-16 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于乳腺病灶表征的多分割结果的对照 |
| CN103810754A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-05-21 | 姜卫剑 | 医用图像处理方法 |
| CN104700397A (zh) * | 2013-12-06 | 2015-06-10 | 株式会社东芝 | 医用图像中的构造物分割用的医用图像处理装置 |
| CN110232383A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-13 | 湖南省华芯医疗器械有限公司 | 一种基于深度学习模型的病灶图像识别方法及病灶图像识别系统 |
| CN110490860A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-11-22 | 北京大恒普信医疗技术有限公司 | 糖尿病视网膜病变识别方法、装置及电子设备 |
| CN112508874A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-16 | 西安科锐盛创新科技有限公司 | 基于智慧医疗的脑血管病变标记与三维显示系统 |
-
2021
- 2021-06-09 CN CN202110644167.1A patent/CN113456093B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102246207A (zh) * | 2008-12-09 | 2011-11-16 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于乳腺病灶表征的多分割结果的对照 |
| DE102010009701A1 (de) * | 2010-03-01 | 2011-09-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur Identifikation einer Verengung eines Hohlgefäßes, Recheneinheit und Datenträger |
| CN104700397A (zh) * | 2013-12-06 | 2015-06-10 | 株式会社东芝 | 医用图像中的构造物分割用的医用图像处理装置 |
| CN103810754A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-05-21 | 姜卫剑 | 医用图像处理方法 |
| CN110232383A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-13 | 湖南省华芯医疗器械有限公司 | 一种基于深度学习模型的病灶图像识别方法及病灶图像识别系统 |
| CN110490860A (zh) * | 2019-08-21 | 2019-11-22 | 北京大恒普信医疗技术有限公司 | 糖尿病视网膜病变识别方法、装置及电子设备 |
| CN112508874A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-16 | 西安科锐盛创新科技有限公司 | 基于智慧医疗的脑血管病变标记与三维显示系统 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114376625A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-04-22 | 上海立升医疗科技有限公司 | 活检数据可视化系统和活检装置 |
| CN117274502A (zh) * | 2023-11-17 | 2023-12-22 | 北京唯迈医疗设备有限公司 | 一种辅助介入手术的图像处理方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113456093B (zh) | 2024-06-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104699250B (zh) | 显示控制方法及装置、电子设备 | |
| US20190221041A1 (en) | Method and apparatus for synthesizing virtual and real objects | |
| US10026381B2 (en) | Method and device for adjusting and displaying image | |
| US10346669B2 (en) | Fingerprint entry prompting method and device | |
| RU2577188C1 (ru) | Способ, аппарат и устройство для сегментации изображения | |
| CN113456093B (zh) | 图像处理方法、装置及图像处理系统 | |
| US10650502B2 (en) | Image processing method and apparatus, and storage medium | |
| EP3125158A2 (en) | Method and device for displaying images | |
| CN101991427B (zh) | 医用图像处理装置和医用图像处理方法 | |
| EP3232156A1 (en) | Obstacle locating method, apparatus and system, computer program and recording medium | |
| CN104238911B (zh) | 加载图标显示方法和装置 | |
| CN110989901B (zh) | 图像定位的交互显示方法及装置、电子设备和存储介质 | |
| CN106097428B (zh) | 三维模型测量信息的标注方法及装置 | |
| CN105678296B (zh) | 确定字符倾斜角度的方法及装置 | |
| CN113160947A (zh) | 医学图像的展示方法及装置、电子设备和存储介质 | |
| EP3285474A1 (en) | Colour gamut mapping method and apparatus, computer program and recording medium | |
| CN106469446B (zh) | 深度图像的分割方法和分割装置 | |
| CN112308867B (zh) | 牙齿图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
| CN103984476B (zh) | 菜单显示方法及装置 | |
| CN107390929A (zh) | 触控系统的控制方法、装置及存储介质 | |
| US10827156B2 (en) | Light filling method and apparatus for photographing environment, and computer-readable storage medium | |
| CN115861741A (zh) | 目标标定方法、装置、电子设备、存储介质及车辆 | |
| CN115100253A (zh) | 图像对比方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112925461A (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
| JP2021069698A (ja) | 放射線撮影装置、放射線撮影システム、放射線撮影方法及びプログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |