CZ303512B6 - Bodove distancní zpusob analýzy obrazových sekvencí prostorove se menícího objektu - Google Patents
Bodove distancní zpusob analýzy obrazových sekvencí prostorove se menícího objektu Download PDFInfo
- Publication number
- CZ303512B6 CZ303512B6 CZ20100915A CZ2010915A CZ303512B6 CZ 303512 B6 CZ303512 B6 CZ 303512B6 CZ 20100915 A CZ20100915 A CZ 20100915A CZ 2010915 A CZ2010915 A CZ 2010915A CZ 303512 B6 CZ303512 B6 CZ 303512B6
- Authority
- CZ
- Czechia
- Prior art keywords
- image
- point
- input device
- image sequence
- sub
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 claims description 2
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 claims description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 3
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 23
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 11
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 2
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 2
- 210000000748 cardiovascular system Anatomy 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 238000007716 flux method Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Bodove distancní zpusob analýzy obrazových sekvencí prostorove se menícího objektu, zahrnuje podle rešení následující kroky: a) nejprve se obrazová sekvence o N snímcích objektu nacte do výpocetní jednotky propojené se zobrazovací jednotkou a vstupním zarízením, b) nacež se v referencním snímku obrazové sekvence pres vstupní zarízení zadají alespon dve podoblasti vhodné ke sledování prostorových zmen objektu, c) v každé ze zadaných podoblastí výpocetní jednotka nalezne alespon jeden význacný bod mající vysoký jasový gradient vzhledem ke svému okolí, d) výpocetní jednotka vypocte težište význacných bodu v každé podoblasti a následne zjistí vzájemnou euklidovskou vzdálenost vypoctených težišt, e) v každém dalším snímku obrazové sekvence se nalezne nová pozice puvodne vybraných význacných bodu a provede se krok d), f) vzdálenosti zjištené pro jednotlivé snímky se zobrazí na zobrazovací jednotce.
Description
Bodově distanční způsob analýzy obrazových sekvencí prostorově se měnícího objektu
Oblast techniky
Vynález se týká bodově distančního způsobu analýzy obrazových sekvencí prostorově se měnícího objektu na základě sledování změn pozic význačných bodů majících vysoký jasový gradient.
Dosavadní stav techniky
Dosud se při analýze obrazových sekvencí prostorově se měnících objektů vždy vybral jeden snímek, zachycující jeden mezní stav prostorově se měnícího objektu, a poté druhý snímek zachycující druhý mezní stav prostorově se měnícího objektu. V prvním snímku i ve druhém vybraném snímku se vždy pres vstupní zařízení vyznačily okraje sledovaného objektu a tyto okraje se pak porovnaly. Dosavadní postupy tedy neumožňovaly automatické průběžné sledování změn, byly pracně, časově náročné a v případě nevhodného výběru snímků podávaly nedostatečné nebo chybné výsledky.
Podstata vynálezu
Tyto nedostatky jsou do značné míry odstraněny navrženým bodově distančním způsobem podle vynálezu pro analýzu obrazových sekvencí prostorově se měnícího objektu, zahrnujícím následující kroky:
a) nejprve se obrazová sekvence o N snímcích objektu načte do výpočetní jednotky propojené se zobrazovací jednotkou a vstupním zařízením,
b) načež se v referenčním snímku obrazové sekvence přes vstupní zařízení zadají alespoň dvě podoblasti vhodné ke sledování prostorových změn objektu,
c) v každé ze zadaných podoblastí výpočetní jednotka nalezne alespoň jeden význačný bod mající vysoký jasový gradient vzhledem ke svému okolí,
d) výpočetní jednotka vypočte těžiště význačných bodů v každé podoblasti a následně zjistí vzájemnou euklidovskou vzdálenost vypočtených těžišť,
e) v každém dalším snímku obrazové sekvence se nalezne nová pozice původně vybraných význačných bodů a provede se krok d),
t) vzdálenosti zjištěné pro jednotlivé snímky se zobrazí na zobrazovací jednotce.
Zobrazení v kroku f) se s výhodou provede formou grafu znázorňujícího závislost zjištěných vzdáleností na čase nebo pořadí snímku.
Počet význačných bodů, které mají být nalezeny v každé podoblasti, může být zadáván přes vstupní zařízení v návaznosti na krok b), což zvyšuje flexibilitu využití způsobu podle vynálezu pro analýzu obrazových sekvencí různého druhu a různé kvality.
Nová pozice původně vybraných význačných bodů se v kroku e) s výhodou nalezne analýzou optického toku, zejména metodou dle Lucase a Kandeho.
Byla nalezena spolehlivá technika pro ohraničení pomyslného řezu sledovaným objektem, která je odolná vůči nežádoucím, přesto poměrně běžným jevům ve snímaných ultrazvukových video
- 1 CZ 303512 B6 sekvencích v B-módu. Mezi tyto jevy patří zejména ty, které způsobují globální pohyb v obraze, tedy např. změna pozice sonografické sondy vůči analyzovanému objektu, její natočení, posun, přitlačení apod. Při zpracování je využito přímého zpracování obrazu v B-módu za účelem sledování hraníc sledovaného objektu a analyzování jejich změn v čase (v ultrazvukové video sekvenci). Tato závislost (geometrické parametry na čase nebo na čísle snímku ve video sekvenci) může být následně použita pro různé analýzy. Například v případě, že sledovaným objektem je artérie, je možno výsledky způsobu podle vynálezu využít pro analýzy vztahující se ke krevnímu tlaku a elasticitě artérie.
Hlavní výhody prezentovaného způsobu spočívají ve faktu, že nepotřebuje nastavení mnoha parametrů. Je automatický, vysoce přesný a spolehlivý pro různé kvality obrazu. Hranice sledovaného objektu, ať už uvnitř zařízení nebo v lidském nebo zvířecím těle, nejsou na snímcích obvykle příliš zřetelné, což dělá detekci velmi obtížnou. Způsob podle vynálezu nezávisí na jasně viditelné hranici, což zvyšuje její spolehlivost. Navíc může analyzovat změny objektu, i když se snímač pohybuje (přičemž tento pohyb zapříčiňuje celkový pohyb v obraze).
Přehled obrázku na výkrese
Vynález je dále popsán pomocí příkladného provedení schematicky znázorněného na obr. 1 vývojovým diagramem.
Příklady provedení vynálezu
Z vývojového diagramu znázorněného na obr. 1 je zřejmé, že nejprve se do systému přivede digitální obrazová sekvence, například video sekvence získaná při vyšetřování objektu sonografem, přičemž obrazová sekvence sestává z N snímků, pořízených nejlépe s konstantním vzájemným časovým odstupem.
Při snímání tzv. volnou rukou, kdy dochází ke změnám pozice snímače vůči snímanému objektu, natočení snímače, přitlačení a podobně, vzniká často mezi dvěma snímky translační pohyb, který má být zjištěn a v obrazové sekvenci následně potlačen geometrickou transformací obrazu.
Kompenzace pohybu je založena na vyhledání významných bodů, jejichž pozice je sledována v průběhu video sekvence. K určení pohybu významných bodů je využito metody optického toku dle návrhu Lucase a Kanadeho, jejíž základní princip vyjadřuje rovnice (2.1).
Exu + Eyv + E, ~ 0, 2.1, r, dE „ dE cx = —, Ev — — a Et = —.
kde dx 3y dt Je uvažováno jisté okolí bodu, proto je pro každý bod k dispozici n rovnic a n parciálních derivací Exn, Ev„, Etn a dvě neznámé u, v, které reprezentují pohybový vektor ve zkoumaném bodě (x, y) a čase t. Na základě nalezeného pohybového vektoru pro celý obraz je provedena translace obrazu.
Lokální analýza pohybuje prováděna ve více bodech obrazu. Tím je získáno množství lokálních pohybových vektorů, které reprezentují pohyb jednotlivých bodů ve dvojící snímků. Lokální pohybové vektory vytvářejí pohybové pole, které se vyznačuje následujícími vlastnostmi:
- převážná část všech vektorů vykazuje čistě translační pohyb způsobený pohybem sondy,
- jistá množina vektorů je ovlivněna lokálním pohybem části objektu ve scéně.
_ 7 .
Každý vektor pohybu ui ve vektorovém poli obrazuje výsledkem superpozice až n dílčích pohybů uf = uťl + ui2 + - + uin.
2.2.
Pohyb uíi (translační pohyb vzniklý při snímání) bývá shodný pro všechny vektory vektorového pole. Mnohdy jsou přítomné i další lokální pohyby ui2> —>uini které jsou při kompenzaci pohybu považovány za nežádoucí, tzv. rušivé pohyby, jejichž vliv na výpočet výsledného pohybového vektoru celého snímkuje nutné potlačit.
Pro analýzu prostorových změn sledovaného objektu je nutno vyhodnotit lokální pohyb částí objektu, k Čemuž jsou využity význačné body v obrazové sekvenci prostorově se měnící části objektu.
V referenčním snímku, který je nejlépe prvním snímkem video sekvence neboje alespoň následně považován za první snímek video sekvence, jsou operátorem zvoleny hranice oblasti, jejíž geometrické vlastnosti mají být analyzovány v průběhu času. Aby bylo možné vyhodnotit geometrické změny v závislosti na čase, a tedy v průběhu video sekvence, je nutné sledovat určité objekty (body), resp. jejich pohyb během snímání. Tyto body reprezentují určitý útvar (přímka, křivka, plocha), který je dále analyzován podle jeho povahy a typu vyšetření. Kvalitních výsledků je možné dosáhnout pouze při sledování význačných bodů, které vykazují velké jasové změny (vysoký gradient).
Operátor konkrétně zvolí dvě podoblasti, v nichž je následně vyhledán zadaný počet význačných bodů (vždy jeden bod nebo více). Každá daná podoblast je zvolena v referenčním snímku volbou jednoho bodu, velikost podoblastí je nadefinována předem zadání počtu bodů v podoblasti provádí operátor neboje rovněž nastaveno předem.
Pro detekci význačných bodů se využije následující postup:
Nejdříve je vypočten Hessian H(f(x,y)) obrazové funkce f(x,y), což představuje matici druhých derivací:
D2f dx2 d2f \dyx dxy d2f dy2J
2.3
Poté je započítáno určité okolí S(p) každé souřadnice ve výsledných druhých derivacích obrazové funkce. Toto může být zapsáno jako
2.2
Ve výsledku je tedy pro každý pixel v obraze dána matice 2x2. Pro tuto matici jsou pak vypočteny tzv. vlastní hodnoty sloužící k vyšetření, zda se v daném obrazovém bodě vyskytuje tzv. roh nebo ne ve smyslu postupů představených v Shi, J.; Tomáši, C.: Good features to track in 9th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Springer 1994. Metoda označuje pixel jako bod vhodný pro sledování, jestliže menší vlastní hodnota ze dvou je větší než daný
-3CZ 303512 B6 práh. Práh je stanoven jako součin ručně zadané prahovací konstanty a nejvyšší menší vlastní hodnoty nalezené v daném obraze. Prahované potenciální rohy jsou poté redukovány další procedurou (připadající v úvahu pakliže je povoleno detekovat v definované oblasti více než jeden význačný bod), která odstraňuje význačné body nashromážděné v oblastech, kde je euklidovská vzdálenost mezi jednotlivými význačnými body menší než daný práh.
Tak jsou pro každou podoblast referenčního snímku zjištěny souřadnice těžiště skupiny nalezených význačných bodů, v případě jediného význačného bodu v každé podoblasti odpovídají souřadnice těžiště přímo souřadnicím význačného bodu. Následně se vypočte vzájemná vzdálenost těžišť význačných bodů. Vypočtená vzdálenost se uloží jako výsledná hodnota pro referenční (první) snímek.
V následujícím (druhém) snímku video sekvence se určí nové pozice původně vybraných význačných bodů pomocí analýzy optického toku, nejlépe metodou Lucase-Kanadeho, a zjistí nová vzájemná euklidovská vzdálenost sledovaných význačných bodů.
Tento postup se poté opakuje pro všechny následující snímky videosekvence, případně pro vybranou sadu po sobě následujících snímků videosekvence. Zjištěné vzdálenosti význačných bodů, případně těžišť význačných bodů se vynesou do grafu znázorňujícího změny vzdálenosti význačných bodů v závislosti na čase. Časová osa měření je jednoznačně dána snímkovací frekvencí (FPS) dané video sekvence, proto je vynesení hodnot do grafu triviální úlohou přepočtu frekvence a pořadí snímku na časový údaj a přiřazení konkrétních výsledků z jednotlivých snímků příslušnému času. Z uvedeného grafu lze pak analyzovat prostorové změny objektu v závislosti na čase. To umožňuje například v případě sledování změn artérie nebo jiné části kardiovaskulárního systému vyhodnotit elasticitu cévní stěny v dané oblasti, případně srdeční cyklus v přímé souvislosti s krevním tlakem.
Ačkoli byl způsob popsán zejména na základě video sekvence získané ze sonografu, je možné získat digitální sekvence zachycující prostorové změny objektů nejenom v závislosti na čase, ale například na prostorové souřadnici i jiným způsobem, například metodou magnetické rezonance či jiných tomografických metod.
Způsob podle vynálezu je použitelný v humánním i veterinárním lékařství pro vyhodnocování stavu kardiovaskulárního systému, případně pro analýzu obrazových sekvencí získaných sledováním jiných prostorově se měnících orgánů, prostorově se měnících, a to ve smyslu v závislosti na čase, nebo v závislosti na jiném parametru, například na prostorové souřadnici. Rovněž je způsob použitelný v průmyslu při sledování průběžně prostorově se měnících objektů, pokud jsou tyto změny zaznamenatelné pomocí digitálních obrazových sekvencí. Například se může jednat o sledování objektů nasnhnaných v řezech pomocí rentgenové, ultrazvukové, seismické tomografie a podobně.
Claims (3)
- PATENTOVÉ NÁROKY5 1. Bodově distanční způsob analýzy obrazových sekvencí prostorově se měnícího objektu, zahrnující následující kroky:a) nejprve se obrazová sekvence o N snímcích objektu načte do výpočetní jednotky propojené se zobrazovací jednotkou a vstupním zařízením,b) načež se v referenčním snímku obrazové sekvence přes vstupní zařízení zadají alespoň dvě podoblasti vhodné ke sledování prostorových změn objektu, vyznačující se tím, žec) v každé ze zadaných podoblastí výpočetní jednotka nalezne alespoň jeden význačný bod mající vysoký jasový gradient vzhledem ke svému okolí,d) výpočetní jednotka vypočte těžiště význačných bodů v každé podoblasti a následně zjistí20 vzájemnou euklidovskou vzdálenost vypočtených těžišť,e) v každém dalším snímku obrazové sekvence se nalezne nová pozice původně vybraných význačných bodů a provede se krok d),25 f) vzdálenosti zj i štěně pro jednotlivé snímky se zobrazí na zobrazovací jednotce.
- 2. Bodově distanční způsob podle nároku 1, v y z n ač u j í c í se tí m , že zobrazení v kroku f) se provede formou grafu znázorňujícího závislost zjištěných vzdáleností na čase nebo pořadí snímku.
- 3. Bodově distanční způsob podle kteréhokoli z předcházejících nároků, vyznačující se tím, že počet význačných bodů, které mají být nalezeny v každé podoblasti, je zadáván pres vstupní zařízení v návaznosti na krok b).35 4. Bodově distanční způsob podle kteréhokoli z předcházejících nároků, vyznačující se tím, že nová pozice původně vybraných význačných bodů se v kroku e) nalezne analýzou optického toku.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CZ20100915A CZ303512B6 (cs) | 2010-12-09 | 2010-12-09 | Bodove distancní zpusob analýzy obrazových sekvencí prostorove se menícího objektu |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CZ20100915A CZ303512B6 (cs) | 2010-12-09 | 2010-12-09 | Bodove distancní zpusob analýzy obrazových sekvencí prostorove se menícího objektu |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CZ2010915A3 CZ2010915A3 (cs) | 2012-06-20 |
| CZ303512B6 true CZ303512B6 (cs) | 2012-10-31 |
Family
ID=46232368
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CZ20100915A CZ303512B6 (cs) | 2010-12-09 | 2010-12-09 | Bodove distancní zpusob analýzy obrazových sekvencí prostorove se menícího objektu |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CZ (1) | CZ303512B6 (cs) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CZ21907U1 (cs) * | 2010-12-13 | 2011-03-07 | Vysoké ucení technické v Brne | Zařízení pro analýzu prostorově se měnících objektů |
-
2010
- 2010-12-09 CZ CZ20100915A patent/CZ303512B6/cs not_active IP Right Cessation
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CZ21907U1 (cs) * | 2010-12-13 | 2011-03-07 | Vysoké ucení technické v Brne | Zařízení pro analýzu prostorově se měnících objektů |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Image and Vision Computing 21 (2009)s. 977-1000 (cely dokument) * |
| International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 2(3( Sept. 2009 s. 11-28 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CZ2010915A3 (cs) | 2012-06-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8167802B2 (en) | Biological tissue motion trace method and image diagnosis device using the trace method | |
| US10008048B2 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
| JP6670257B2 (ja) | 超音波撮像装置 | |
| JP2019530490A (ja) | 検出精度を向上させるために関心領域の異なるビューからの複数の画像を用いるコンピュータ支援検出 | |
| EP3393367B1 (en) | Medical imaging apparatus and medical imaging method for inspecting a volume of a subject | |
| CN107111875A (zh) | 用于多模态自动配准的反馈 | |
| JP7216140B2 (ja) | 超音波イメージング装置 | |
| JP2004121835A (ja) | 関心領域の追従制御方法、その方法を用いた画像診断装置及び関心領域の追従制御プラグラム | |
| JP2007167656A (ja) | 対象の運動の解析方法および断層撮影装置 | |
| US20170360396A1 (en) | Ultrasound imaging apparatus and method for segmenting anatomical objects | |
| JP7266599B2 (ja) | 患者の身体運動を検知するためのデバイス、システム及び方法 | |
| US20180214129A1 (en) | Medical imaging apparatus | |
| JP2004121834A (ja) | 生体組織の動き追跡方法、その追跡方法を用いた画像診断装置及び生体組織の動き追跡プログラム | |
| JP2016047217A (ja) | 画像処理方法および装置並びにプログラム | |
| Nagao et al. | Fast and accurate bronchoscope tracking using image registration and motion prediction | |
| JP2011530366A (ja) | 超音波画像化 | |
| CZ303512B6 (cs) | Bodove distancní zpusob analýzy obrazových sekvencí prostorove se menícího objektu | |
| WO2018036893A1 (en) | Image processing apparatus and method for segmenting a region of interest | |
| JP2010246777A (ja) | 医用画像処理装置および方法ならびにプログラム | |
| CZ2010916A3 (cs) | Bodove interpolacní zpusob analýzy obrazových sekvencí prostorove se menícího objektu | |
| US12167937B2 (en) | Methods and systems for live image acquisition | |
| Tsuruda et al. | Markerless 3D Pose Estimation System for Mouse Musculoskeletal Model Using DeepLabCut and Multiple RGB-D Cameras | |
| JP2004313535A (ja) | 生体組織の動き追跡表示方法及び画像診断装置 | |
| CN120202492A (zh) | 自动导航回波放置检测 | |
| Goszczyńska | Movement Tracking of Coronary Artery Segment in Angiographic Images Sequences by Template Matching Method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | Patent lapsed due to non-payment of fee |
Effective date: 20191209 |