RU2015111244A - Связанная сегментация в стандартных и контрастных ультразвуковых 3d-изображениях - Google Patents

Связанная сегментация в стандартных и контрастных ультразвуковых 3d-изображениях Download PDF

Info

Publication number
RU2015111244A
RU2015111244A RU2015111244A RU2015111244A RU2015111244A RU 2015111244 A RU2015111244 A RU 2015111244A RU 2015111244 A RU2015111244 A RU 2015111244A RU 2015111244 A RU2015111244 A RU 2015111244A RU 2015111244 A RU2015111244 A RU 2015111244A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
data
dimensional ultrasound
ultrasound image
image
dimensional
Prior art date
Application number
RU2015111244A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2653274C2 (ru
Inventor
Рафаэль Мануа Мишель ПРЕВО
Роберто Хосе АРДОН
Бенуа Жан-Доминик Бертран Морис МОРИ
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2015111244A publication Critical patent/RU2015111244A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2653274C2 publication Critical patent/RU2653274C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/02—Affine transformations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/149—Segmentation; Edge detection involving deformable models, e.g. active contour models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/174—Segmentation; Edge detection involving the use of two or more images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image
    • G06T2207/10136—3D ultrasound image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20112—Image segmentation details
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20112—Image segmentation details
    • G06T2207/20116—Active contour; Active surface; Snakes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20112—Image segmentation details
    • G06T2207/20161—Level set
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30056—Liver; Hepatic
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30084—Kidney; Renal

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

1. Система (10) формирования ультразвуковых изображений для обследования объекта (97) в объеме (40), при этом система формирования ультразвуковых изображений содержит:процессор (36) изображений, сконфигурированный с возможностью принимать данные изображения и обеспечивать данные отображения, при этом процессор изображений сконфигурирован с возможностью принимать данные (62) трехмерного ультразвукового изображения и данные (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения и выполнять сегментацию (80) объекта (97) одновременно из данных (62) трехмерного ультразвукового изображения и данных (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения.2. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 1, в которой процессор (36) изображений дополнительно сконфигурирован с возможностью обеспечивать данные отображения с использованием, по меньшей мере, одних из данных сегментированного трехмерного ультразвукового изображения и данных сегментированного контрастного трехмерного ультразвукового изображения, при этом система (10) формирования ультразвуковых изображений дополнительно содержит устройство (18) отображения, сконфигурированное с возможностью принимать данные отображения и обеспечивать изображение.3. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 1, в которой процессор (36) изображений сконфигурирован с возможностью выполнять сегментацию (80) посредством минимизации члена энергии, так что деформированная начальная геометрическая форма (64), по существу, соответствует границе объекта.4. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 3, в которой член энергии содержит первый член, представляющий собой данные (62)

Claims (15)

1. Система (10) формирования ультразвуковых изображений для обследования объекта (97) в объеме (40), при этом система формирования ультразвуковых изображений содержит:
процессор (36) изображений, сконфигурированный с возможностью принимать данные изображения и обеспечивать данные отображения, при этом процессор изображений сконфигурирован с возможностью принимать данные (62) трехмерного ультразвукового изображения и данные (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения и выполнять сегментацию (80) объекта (97) одновременно из данных (62) трехмерного ультразвукового изображения и данных (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения.
2. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 1, в которой процессор (36) изображений дополнительно сконфигурирован с возможностью обеспечивать данные отображения с использованием, по меньшей мере, одних из данных сегментированного трехмерного ультразвукового изображения и данных сегментированного контрастного трехмерного ультразвукового изображения, при этом система (10) формирования ультразвуковых изображений дополнительно содержит устройство (18) отображения, сконфигурированное с возможностью принимать данные отображения и обеспечивать изображение.
3. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 1, в которой процессор (36) изображений сконфигурирован с возможностью выполнять сегментацию (80) посредством минимизации члена энергии, так что деформированная начальная геометрическая форма (64), по существу, соответствует границе объекта.
4. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 3, в которой член энергии содержит первый член, представляющий собой данные (62) трехмерного ультразвукового изображения, и второй член, представляющий собой данные (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения, при этом деформированная начальная геометрическая форма (64) является одной и той же в обоих первом и втором членах, и при этом один из первого и второго членов содержит совмещающее преобразование (76), совмещающее данные (62) трехмерного ультразвукового изображения и данные (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения.
5. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 4, в которой деформация начальной геометрической формы (64) выполняется посредством применения глобального преобразования (94) и нежесткого локального преобразования (90) над начальной геометрической формой (64), при этом глобальное преобразование (94) параллельно перемещает, вращает и масштабирует начальную геометрическую форму (64), и при этом нежесткое локальное преобразование (90) применяет поле смещения, имеющее встроенную гладкость, в отношении начальной геометрической формы (64), и при этом член энергии дополнительно содержит третий член, ограничивающий нежесткое локальное преобразование (90).
6. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 1, в которой процессор (36) изображений дополнительно сконфигурирован с возможностью инициализировать сегментацию (80) посредством обнаружения объекта (97) в данных (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения посредством оценки центра, размера и ориентации базовой геометрической формы, и обеспечивать начальную геометрическую форму (64) посредством оцененного центра, размера и ориентации базовой геометрической формы.
7. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 6, в которой процессор (36) изображений дополнительно сконфигурирован с возможностью инициализировать совмещение данных (62) трехмерного ультразвукового изображения и данных (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения посредством обнаружения начальной геометрической формы (64) в данных (60) трехмерного ультразвукового изображения только посредством выполнения параллельного перемещения и вращения начальной геометрической формы (64), обеспеченной посредством инициализации сегментации (80) в данных (62) контрастного трехмерного ультразвукового изображения.
8. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 4, в которой процессор (36) изображений дополнительно сконфигурирован так, что совмещающее преобразование является аффинным.
9. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 1, при этом система (10) формирования ультразвуковых изображений выполнена с возможностью для обследования почки пациента (12), при этом процессор изображений (36) дополнительно сконфигурирован так, что сегментация (80) инициализируется посредством оценки базовой геометрической формы, при этом базовая геометрическая форма является эллипсоидом, и при этом совмещающее преобразование является жестким.
10. Система формирования ультразвуковых изображений по п. 1, дополнительно содержащая
массив (26) преобразователей, сконфигурированный с возможностью обеспечивать ультразвуковой приемный сигнал,
формирователь (30) пучка, сконфигурированный с возможностью управлять массивом преобразователей, чтобы сканировать объем (40), и дополнительно сконфигурированный с возможностью принимать ультразвуковой приемный сигнал и обеспечивать сигнал изображения,
контроллер (28) для управления формирователем (30) пучка, и
сигнальный процессор (34), сконфигурированный с возможностью принимать сигнал изображения и обеспечивать данные трехмерного изображения и данные контрастного трехмерного изображения.
11. Способ (112) сегментации объекта (97) из трехмерного ультразвукового изображения, при этом способ содержит следующие этапы:
обеспечение данных (62) трехмерного ультразвукового изображения и данных (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения, и
сегментацию объекта одновременно из данных (62) трехмерного ультразвукового изображения и данных (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения.
12. Способ (110) обеспечения трехмерного ультразвукового изображения объекта (97) в объеме (40), при этом способ содержит следующие этапы: ввод (S0) данных (62) трехмерного ультразвукового изображения объема (40) и данных (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения объема,
обработку (S4) данных (62) трехмерного ультразвукового изображения и данных (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения по п. 11, чтобы обеспечивать данные сегментированного трехмерного ультразвукового изображения и данные сегментированного контрастного трехмерного ультразвукового изображения,
обработку (S5), по меньшей мере, одних из данных сегментированного трехмерного ультразвукового изображения и данных (60) сегментированного контрастного трехмерного ультразвукового изображения, чтобы обеспечивать данные отображения,
отображение (S6) трехмерного ультразвукового изображения с использованием данных отображения.
13. Способ по п. 12, в котором этап (S0) ввода данных (62) трехмерного ультразвукового изображения объема и данных (60) контрастного трехмерного ультразвукового изображения объема (40) содержит следующие этапы:
ультразвуковое сканирование (S1) объема (40) с помощью массива (26) преобразователей, обеспечивающего ультразвуковой сигнал,
контрастное ультразвуковое сканирование (S2) объема с помощью массива (26) преобразователей, обеспечивающего контрастный ультразвуковой сигнал,
обработку (S3) ультразвукового сигнала, чтобы обеспечивать данные трехмерного ультразвукового изображения, и обработку контрастного ультразвукового сигнала, чтобы обеспечивать трехмерные данные контрастного ультразвукового изображения.
14. Способ по п. 13, в котором этап ультразвукового сканирования (S1) объема (40) с помощью массива (26) преобразователей, обеспечивающего ультразвуковой сигнал, и этап контрастного ультразвукового сканирования (S2) объема с помощью массива (26) преобразователей, обеспечивающего контрастный ультразвуковой сигнал, выполняются последовательно или одновременно.
15. Компьютерная программа, содержащая средство программного кода для предписания компьютеру выполнять этапы способа по п. 11, когда упомянутая компьютерная программа выполняется на компьютере.
RU2015111244A 2012-08-30 2013-08-16 Связанная сегментация в стандартных и контрастных ультразвуковых 3d-изображениях RU2653274C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP12306033.7 2012-08-30
EP12306033 2012-08-30
PCT/IB2013/056676 WO2014033584A1 (en) 2012-08-30 2013-08-16 Coupled segmentation in 3d conventional ultrasound and contrast-enhanced ultrasound images

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015111244A true RU2015111244A (ru) 2016-10-20
RU2653274C2 RU2653274C2 (ru) 2018-05-07

Family

ID=46970164

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015111244A RU2653274C2 (ru) 2012-08-30 2013-08-16 Связанная сегментация в стандартных и контрастных ультразвуковых 3d-изображениях

Country Status (7)

Country Link
US (2) US9934579B2 (ru)
EP (1) EP2891133B1 (ru)
JP (1) JP6267707B2 (ru)
CN (1) CN104584074B (ru)
BR (1) BR112015004061B1 (ru)
RU (1) RU2653274C2 (ru)
WO (1) WO2014033584A1 (ru)

Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6267707B2 (ja) * 2012-08-30 2018-01-24 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． ３ｄの通常の超音波画像およびコントラスト向上超音波画像における統合セグメンテーション
CN105025803B (zh) * 2013-02-28 2018-02-23 皇家飞利浦有限公司 从多个三维视图对大对象的分割
US20170169609A1 (en) * 2014-02-19 2017-06-15 Koninklijke Philips N.V. Motion adaptive visualization in medical 4d imaging
KR102444968B1 (ko) * 2014-06-12 2022-09-21 코닌클리케 필립스 엔.브이. 의료 영상 처리 장치 및 방법
JP6727140B2 (ja) 2014-06-25 2020-07-22 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 異なる撮像モダリティのレジストレーションのための撮像機器
WO2016092408A1 (en) * 2014-12-09 2016-06-16 Koninklijke Philips N.V. Feedback for multi-modality auto-registration
EP3274959B1 (en) * 2015-03-25 2021-06-16 Koninklijke Philips N.V. Optimal ultrasound-based organ segmentation
WO2017020281A1 (zh) * 2015-08-05 2017-02-09 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声图像处理系统和方法及其装置、超声诊断装置
KR102522539B1 (ko) * 2015-08-17 2023-04-18 삼성전자주식회사 의료영상 표시장치 및 의료영상 처리방법
US10417778B2 (en) 2016-01-29 2019-09-17 Canon Medical Systems Corporation Ultrasonic diagnostic apparatus and medical image processing apparatus
CN106056589B (zh) * 2016-05-24 2018-12-07 西安交通大学 一种呼吸运动补偿的超声造影灌注参量成像方法
KR101915254B1 (ko) * 2016-11-17 2018-11-05 삼성메디슨 주식회사 초음파 영상 장치 및 제어방법
CN106991722A (zh) * 2017-03-01 2017-07-28 浙江大学 一种基于斜椭球域影响凸包的几何网格模型变形方法
EP3412214A1 (en) * 2017-06-08 2018-12-12 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound imaging method
CN108198235B (zh) * 2017-12-25 2022-03-04 中国科学院深圳先进技术研究院 一种三维超声重建方法、装置、设备及存储介质
US10885630B2 (en) * 2018-03-01 2021-01-05 Intuitive Surgical Operations, Inc Systems and methods for segmentation of anatomical structures for image-guided surgery
RU2681700C1 (ru) * 2018-04-19 2019-03-12 Общество С Ограниченной Ответственностью "Биомедицинские Технологии" Способ трехмерной визуализации в реальном времени
EP3692925A1 (en) * 2019-02-11 2020-08-12 Koninklijke Philips N.V. Methods and systems for valve regurgitation assessment
EP3946069A4 (en) * 2019-04-03 2022-12-28 BFLY Operations, Inc. METHODS AND APPARATUS FOR COLLECTING AND VISUALIZING ULTRASOUND DATA
US11308627B1 (en) 2021-09-17 2022-04-19 King Abdulaziz University Method for 3D ultrasound reconstruction of supraspinatus (SSP) tendon
CN113962991B (zh) * 2021-12-21 2022-03-15 武汉大学 医学图像的处理方法、装置、计算机设备及存储介质

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6544179B1 (en) 2001-12-14 2003-04-08 Koninklijke Philips Electronics, Nv Ultrasound imaging system and method having automatically selected transmit focal positions
US7650025B2 (en) 2005-08-01 2010-01-19 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for body extraction in medical image volumes
ATE479166T1 (de) * 2006-06-23 2010-09-15 Koninkl Philips Electronics Nv Verfahren, vorrichtung und computerprogramm zur dreidimensionalen ultraschallabbildung
WO2008010135A2 (en) * 2006-07-14 2008-01-24 Koninklijke Philips Electronics, N.V. System and method for organizing, recording and displaying images in ultrasound imaging systems
WO2008081396A2 (en) * 2006-12-29 2008-07-10 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Improved image registration and methods for compensating intraoperative motion in image-guided interventional procedures
WO2010058398A2 (en) * 2007-03-08 2010-05-27 Sync-Rx, Ltd. Image processing and tool actuation for medical procedures
US20090326363A1 (en) * 2008-05-02 2009-12-31 Eigen, Llc Fused image modalities guidance
CN102460509B (zh) * 2009-06-24 2015-01-07 皇家飞利浦电子股份有限公司 基于图像信息建立结构的轮廓
US8724878B2 (en) * 2012-01-12 2014-05-13 General Electric Company Ultrasound image segmentation
BR112014029565B1 (pt) * 2012-05-31 2021-12-28 Koninklijke Philips N.V. Sistema de formação de imagens de ultrassom e método de fornecimento de imagem de ultrassom com informações de vasos
JP6267707B2 (ja) * 2012-08-30 2018-01-24 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． ３ｄの通常の超音波画像およびコントラスト向上超音波画像における統合セグメンテーション

Also Published As

Publication number Publication date
EP2891133A1 (en) 2015-07-08
BR112015004061A2 (pt) 2017-07-04
US10242450B2 (en) 2019-03-26
US20150213613A1 (en) 2015-07-30
BR112015004061B1 (pt) 2021-12-14
CN104584074B (zh) 2020-09-22
RU2653274C2 (ru) 2018-05-07
EP2891133B1 (en) 2019-10-09
US20180211391A1 (en) 2018-07-26
WO2014033584A1 (en) 2014-03-06
JP6267707B2 (ja) 2018-01-24
JP2015528343A (ja) 2015-09-28
CN104584074A (zh) 2015-04-29
US9934579B2 (en) 2018-04-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2015111244A (ru) Связанная сегментация в стандартных и контрастных ультразвуковых 3d-изображениях
US10893850B2 (en) Methods and apparatuses for guiding collection of ultrasound data using motion and/or orientation data
JP5475516B2 (ja) 超音波モーショントラッキング情報を表示するシステムおよび方法
RU2015141083A (ru) Сегментация крупных объектов из нескольких трехмерных видов
US20120289833A1 (en) Image processing device, image processing method, program, recording medium, image processing system, and probe
CN113260313A (zh) 用于超声数据收集的方法和装置
JP2016515903A5 (ru)
US9220482B2 (en) Method for providing ultrasound images and ultrasound apparatus
US9504450B2 (en) Apparatus and method for combining three dimensional ultrasound images
US9324155B2 (en) Systems and methods for determining parameters for image analysis
JP6888041B2 (ja) 医用矢状面画像を取得する方法、医用矢状面画像を取得するニューラルネットワークのトレーニング方法及びコンピュータ装置
WO2015110436A1 (en) An ultrasound imaging system and an ultrasound imaging method
EP2848200A1 (en) Method and Apparatus for Providing Ultrasound Information By Using Guidelines
JP2019532760A5 (ru)
US20230075063A1 (en) Systems and methods for scan plane prediction in ultrasound images
KR20210087075A (ko) 패스 스루 시각화
JP2021119990A (ja) 超音波イメージング装置
JP2008173216A (ja) 超音波診断装置
JP7328861B2 (ja) 医用情報処理装置、医用情報処理システム、医用情報処理プログラム、および医用画像撮像装置
US20180085094A1 (en) Ultrasound diagnosis apparatus and medical image processing method
US10064600B2 (en) Method for displaying ultrasound image using doppler data and ultrasound medical apparatus thereto
EP2740408B1 (en) Ultrasound diagnostic method and ultrasound diagnostic apparatus using volume data
KR101534088B1 (ko) 도플러 데이터를 이용한 초음파 영상 표시 방법 및 초음파 의료 장치
US20220287686A1 (en) System and method for real-time fusion of acoustic image with reference image
JP5693412B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法