專利名稱：短軸后期增強心臟mri的自動3d分割的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像分割，更具體而言涉及在從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像中描繪 解剖結(jié)構(gòu)，還涉及在圖像數(shù)據(jù)中描繪解剖結(jié)構(gòu)。
背景技術(shù)：
心臟-肌肉-組織-生存能力評估對于心臟病發(fā)作之后的手術(shù)和治療規(guī)劃而言是 必不可少的。具體而言，在判斷患者是否可以受益于血管再生過程時，有生存力的心肌層比 例是一項主要因素。除了估計左心室厚度和變厚之外，還可以利用對比度增強成像技術(shù)，尤 其是后期增強磁共振(LEMR)，以高空間分辨率對正常、缺血和無生存力的區(qū)域進行可視化。 為了定位和量化無生存力的組織，第一步包括，在LEMR短軸(SA)體數(shù)據(jù)的每個切片(通常 在10到12個切片)中描繪心內(nèi)膜和心外膜輪廓線(換言之，對心肌層進行分割)，在手動 進行這一操作時，這是單調(diào)而耗時的任務。然而，自動心肌層分割是挑戰(zhàn)性的，且很少在當 前商業(yè)產(chǎn)品中實現(xiàn)。設(shè)計一種自動方法來描繪心內(nèi)膜和心外膜輪廓線是困難的，主要因為 造影劑在缺血和無生存力的區(qū)域中的積累導致了心肌層組織的不均勻性。圖1示出了從一切片LEMR SA圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像。第一幅圖片11示出了沒有 心肌輪廓線的圖像。第二幅圖片12示出了由專家手動繪制的具有心肌輪廓線的圖像。難 以定位心肌層內(nèi)部的血池110和異常組織120之間的邊界。瘢痕區(qū)域120呈現(xiàn)為白色，而 健康部分130是暗的，且周圍器官從灰色變?yōu)榘瞪?。此外，白色區(qū)域的邊界常常顯得非常模 糊，尤其是如果它們非常接近血池時，這使得正確定位心內(nèi)膜特別困難。于是，面臨的挑戰(zhàn) 是從紋理化環(huán)境中提取出像心肌層這樣的結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)可能包含暗色和白色區(qū)域。在 E.Dikici、Τ. 0 ‘ Donnell、R. Setser 和 R.D.White 的文章 “Quantification of delayed enhancement MR images，，，Proc. of the 7th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI' 04), LNCS Series, Vol. 3216，Springer, pp. 250-257，2004 中描述了用于分割 LEMR SA 圖像的自動分 割算法。

發(fā)明內(nèi)容
有利的是提供一種備選方案，用于在存在瘢痕組織的情況下在一切片LEMR短軸 體圖像中描繪心肌輪廓線，這對于在使用各種圖像采集模態(tài)采集的圖像中描繪其他結(jié)構(gòu)也 是有用的。于是，在一方面中，本發(fā)明提供了一種用于在從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像中 描繪解剖結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括-劃分單元，用于將所述圖像劃分成多個圖像部分，每個圖像部分繪示所述解剖結(jié) 構(gòu)的一部分；以及-適配單元，用于基于準則函數(shù)并基于所述準則函數(shù)的計算值要滿足的準則將模 板適配到所述圖像，所述準則函數(shù)是模板參數(shù)和圖像值以及它們在圖像中的相對位置的函數(shù)，其中基于所述多個圖像部分定義所述準則函數(shù)。換言之，準則函數(shù)取決于圖像至多個部分的劃分。例如，準則函數(shù)可以包括這樣的 項，該項取決于平均灰度值或取決于圖像一部分中包括的像素的灰度值方差。具有基于多 個圖像部分定義的準則函數(shù)允許計算圖像的每個部分中對準則函數(shù)值的最佳貢獻。例如， 在一實施例中，貢獻可以基于在該部分區(qū)域中探測到的心肌組織的類型。準則函數(shù)可以包 括取決于所探測組織的類型的項。如果探測到第一類型組織，將與第一類型組織對應的項 布置為對準則函數(shù)的值有貢獻。如果探測到第二類型組織，將與第二類型組織對應的項布 置為對準則函數(shù)的值有貢獻。已經(jīng)證實，在存在瘢痕組織的情況下，這對于在一切片LEMR 短軸體圖像數(shù)據(jù)中提取心肌輪廓線尤其有用。本發(fā)明能夠優(yōu)化對心肌層中包括瘢痕組織的 圖像的部分的處理。還可以將本發(fā)明用于分割利用各種圖像采集模態(tài)采集的其他正常或病 理解剖結(jié)構(gòu)。在系統(tǒng)的實施例中，適配單元還被布置用于在所述多個圖像部分的一圖像部分中 探測解剖結(jié)構(gòu)的異常組織，并且準則函數(shù)包括在所述圖像部分中探測到所述異常組織時對 準則函數(shù)有貢獻的項。例如，可以基于與模板交疊的圖像的一部分的平均亮度或像素值方 差來探測解剖結(jié)構(gòu)的異常組織。準則函數(shù)可以包括與位于圖像的一部分中的異常組織對應 的項。在圖像劃分的部分中探測到異常組織時，可以布置這樣的項以對準則函數(shù)的值有貢 獻。在系統(tǒng)的實施例中，適配所述模板是基于利用貪婪搜索算法搜索所述準則函數(shù)滿 足準則條件的模板參數(shù)值。這種選擇在計算復雜性和對初始條件的靈敏度之間提供了良好 的折衷。例如，貪婪搜索算法比梯度下降算法更魯棒且比動態(tài)規(guī)劃算法復雜性更小。有利 地，使用貪婪搜索算法允許使用不可微分的準則函數(shù)。在系統(tǒng)的實施例中，模板是由外部和內(nèi)部閉合輪廓線定義的閉合帶。閉合帶模板 對于對心肌層的心外膜和心內(nèi)膜輪廓線是有用的。在系統(tǒng)的實施例中，所述劃分為類餅劃分。以左心室中心為中心的類餅劃分適于 描繪可以由閉合輪廓線描畫的心肌層和其他解剖結(jié)構(gòu)。在實施例中，該系統(tǒng)還包括配準單元，用于將表面模型與多個模板配準，其中每個 模板適配到從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像，且其中至少一個模板由所述系統(tǒng)200的所述 適配單元220適配。該系統(tǒng)還被布置用于利用系統(tǒng)的適配單元對至少一個模板進行最佳適 配的有利事實，在圖像數(shù)據(jù)中描繪解剖結(jié)構(gòu)。在系統(tǒng)的實施例中，配準單元包括-仿射變換單元，用于將表面模型與多個模板進行仿射配準，由此生成經(jīng)仿射配準 的表面模型；-局部變形單元，用于對經(jīng)仿射配準的表面模型與多個模板進行局部非仿射配準， 由此生成經(jīng)局部配準的表面模型；以及-細化單元，用于將經(jīng)局部配準的表面模型適配到圖像數(shù)據(jù)。使用仿射配準繼而進行非仿射配準，提高了由配準單元采用的方法的魯棒性。任 選地，仿射變換可以限于剛性變換。表面模型的細化對于對異常組織附近的表面模型進行 最后調(diào)節(jié)是重要的。
在另一方面中，本發(fā)明提供了一種用于在從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像中描繪 解剖結(jié)構(gòu)的方法，所述方法包括-劃分步驟，用于將圖像劃分成多個圖像部分，每個圖像部分繪示解剖結(jié)構(gòu)的一部 分；以及-適配步驟，用于基于準則函數(shù)并基于準則函數(shù)的計算值要滿足的準則將模板適 配到圖像，準則函數(shù)是模板參數(shù)和圖像值以及它們在圖像中的相對位置的函數(shù)，其中基于該多個圖像部分定義準則函數(shù)。在另一方面中，本發(fā)明提供了一種要被計算機裝置加載的計算機程序產(chǎn)品，該計 算機程序產(chǎn)品包括用于在從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像中描繪解剖結(jié)構(gòu)的指令，該計算 機裝置包括處理單元和存儲器，該計算機程序產(chǎn)品在被加載之后為所述處理單元提供執(zhí)行 下述任務的能力-將圖像劃分成多個圖像部分，每個圖像部分繪示解剖結(jié)構(gòu)的一部分；以及-基于準則函數(shù)并基于準則函數(shù)的計算值要滿足的準則將模板適配到所述圖像， 準則函數(shù)是模板參數(shù)和圖像值以及它們在圖像中的相對位置的函數(shù)，其中基于多個圖像部分定義準則函數(shù)。在本發(fā)明的另一方面中，根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)包含于圖像采集設(shè)備當中。在本發(fā)明的另一方面中，根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)包含于工作站中。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將認識到，可以通過任何被認為有用的方式組合兩個或更多本 發(fā)明的上述實施例、實施方式和/或方面。在本說明書的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠執(zhí)行對圖像采集設(shè)備、工作站、方法和 /或計算機程序產(chǎn)品的修改和變化，其中所述修改和變化對應于對所述系統(tǒng)的修改和變化。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將認識到，該方法可以應用于通過各種采集模態(tài)采集的多維圖 像數(shù)據(jù)，例如2維(2D)、3維(3D)或4維(4D)圖像，該各種采集模態(tài)例如，但不限于標準X射 線成像、計算機斷層攝影(CT)、磁共振成像(MRI)、超聲(US)、正電子發(fā)射斷層攝影(PET)、 單光子發(fā)射計算機斷層攝影(SPECT)和核醫(yī)學(NM)。


從下文描述的實施方式和實施例并參考附圖，本發(fā)明的這些和其他方面將變得顯 而易見并得到闡明，其中圖1示出了沒有和具有由專家手動繪制的心肌輪廓線的從一切片LEMR SA圖像數(shù) 據(jù)計算出的圖像；圖2示意性地示出了系統(tǒng)的示范性實施例的方框圖；圖3圖示說明了閉合的帶狀模板；圖4圖示說明了將圖像示范性分割到四個象限中；圖5圖示說明了由系統(tǒng)一個實施例對心肌輪廓線進行的自動分割結(jié)果；圖6圖示說明了由系統(tǒng)另一個實施例對心肌輪廓線進行的自動分割結(jié)果；圖7示出了方法的示范性實施方式的流程圖；圖8示意性地示出了圖像采集設(shè)備的示范性實施例；以及圖9示意性地示出了工作站的示范性實施例。
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在所有的附圖中采用相同的附圖標記表示類似的部分。
具體實施例方式圖2示意性地示出了系統(tǒng)200的示范性實施例的方框圖，該系統(tǒng)200用于在從一 切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像中描繪解剖結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)200包括-劃分單元210，用于將圖像劃分成多個圖像部分，每個圖像部分繪示解剖結(jié)構(gòu)的 一部分；以及-適配單元220，用于基于準則函數(shù)并基于準則函數(shù)的計算值要滿足的準則將模 板適配到圖像，準則函數(shù)是模板參數(shù)和圖像值以及它們在圖像中的相對位置的函數(shù)，其中基于該多個圖像部分定義準則函數(shù)。系統(tǒng)200的示范性實施例還包括下述單元-配準單元230，用于將表面模型與多個模板配準，其中每個模板適配到從一切片 圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像，且其中至少一個模板由系統(tǒng)200的適配單元220適配；-控制單元260，用于控制系統(tǒng)200中的工作流程；-用戶接口265，用于與系統(tǒng)200的用戶通信；以及-存儲單元270，用于存儲數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)200的實施例中，配準單元230包括-仿射變換單元232，用于將表面模型與多個模板進行仿射配準，由此生成經(jīng)仿射 配準的表面模型；-局部變形單元234，用于對經(jīng)仿射配準的表面模型與多個模板進行局部非仿射 配準，由此生成經(jīng)局部配準的表面模型；以及-細化單元236，用于將經(jīng)局部配準的表面模型適配到圖像數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)200的實施例中，存在三個用于輸入數(shù)據(jù)的輸入連接器281、282和283。將 第一輸入連接器281布置用于接收來自數(shù)據(jù)存儲器件的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)存儲器件例如，但不 限于，硬盤、磁帶、閃速存儲器或光盤。將第二輸入連接器282布置用于接收來自用戶輸入 裝置的輸入，所述用戶輸入裝置例如，但不限于，鼠標或觸摸屏。將第三輸入連接器283布 置用于接收來自諸如鍵盤的用戶輸入裝置的數(shù)據(jù)。輸入連接器281、282和283連接到輸入 控制單元280。在系統(tǒng)200的實施例中，存在兩個用于輸出數(shù)據(jù)的輸出連接器291和292。將第一 輸出連接器291布置用于向諸如硬盤、磁帶、閃速存儲器或光盤的數(shù)據(jù)存儲器件輸出數(shù)據(jù)。 將第二輸出連接器292布置用于向顯示裝置輸出數(shù)據(jù)。輸出連接器291和292經(jīng)由輸出控 制單元290接收相應的數(shù)據(jù)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將理解，存在很多方式將輸入裝置連接到系統(tǒng)200的輸入連接 器281、282和283，將輸出裝置連接到系統(tǒng)200的輸出連接器291和292。這些方式包括但 不限于有線和無線連接、諸如但不限于局域網(wǎng)(LAN)和廣域網(wǎng)(WAN)的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)、因特網(wǎng)、 數(shù)字電話網(wǎng)和模擬電話網(wǎng)。在系統(tǒng)200的實施例中，系統(tǒng)200包括存儲單元270。將系統(tǒng)200布置用于經(jīng)由輸 入連接器281、282和283中的任一個接收來自外部裝置的輸入數(shù)據(jù)，并將所接收到的輸入 數(shù)據(jù)存儲到存儲單元270內(nèi)。將輸入數(shù)據(jù)加載到存儲單元270中允許系統(tǒng)200的單元快速訪問相關(guān)數(shù)據(jù)部分。例如，輸入數(shù)據(jù)可以包括圖像數(shù)據(jù)和模板。任選地，輸入數(shù)據(jù)還可以包 括表面模型?？梢酝ㄟ^諸如但不限于，隨機存取存儲器(RAM)芯片、只讀存儲器(ROM)芯片 以及/或者硬盤驅(qū)動器和硬盤的裝置實現(xiàn)存儲單元270。還可以將存儲單元270布置用于 存儲輸出數(shù)據(jù)。例如，根據(jù)本發(fā)明輸出數(shù)據(jù)可以包括適配到所述一切片圖像數(shù)據(jù)的模板。任 選地，輸出數(shù)據(jù)還可以包括經(jīng)配準的表面模型。還可以布置存儲單元270以經(jīng)由存儲總線 275從系統(tǒng)200的各單元接收數(shù)據(jù)和/或向其提供數(shù)據(jù)，這些單元包括劃分單元210、適配 單元220、配準單元230、仿射變換單元232、局部變形單元234、細化單元236、控制單元260 和用戶接口 265。還將存儲單元270布置用于使輸出數(shù)據(jù)能夠經(jīng)由任何輸出連接器291或 292為外部裝置所用。將來自系統(tǒng)200的各單元的數(shù)據(jù)存儲在存儲單元270內(nèi)可以有利地 提高系統(tǒng)200的各單元的性能以及從系統(tǒng)200的各單元向外部裝置傳輸輸出數(shù)據(jù)的速率?；蛘撸到y(tǒng)200可以不包括存儲單元270和存儲總線275。可以通過連接至系統(tǒng) 200的單元的至少一個外部裝置(諸如外部存儲器或處理器)提供由系統(tǒng)200使用的輸入 數(shù)據(jù)。類似地，可以將系統(tǒng)200產(chǎn)生的輸出數(shù)據(jù)提供給連接至系統(tǒng)200的各單元的至少一 個外部裝置，例如，外部存儲器或處理器?？梢詫⑾到y(tǒng)200的各單元布置用于經(jīng)由內(nèi)部連接 或者經(jīng)由數(shù)據(jù)總線接收彼此的數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)200的實施例中，系統(tǒng)200包括用于控制系統(tǒng)200中工作流程的控制單元 260?？梢詫⒖刂茊卧贾糜糜诮邮諄碜韵到y(tǒng)200的各單元的控制數(shù)據(jù)以及向所述單元提 供控制數(shù)據(jù)。例如，在將模板適配到從第一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像之后，可以布置適配 單元220以向控制單元260提供控制數(shù)據(jù)“模板被適配到圖像”，并且可以布置控制單元260 以向適配單元220提供控制數(shù)據(jù)“將模板適配到從第二切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像”。可以 由適配單元220執(zhí)行從第一和第二切片來計算圖像。備選地，可以在系統(tǒng)200中的另一單 元，例如在適配單元220中實現(xiàn)控制功能。在系統(tǒng)200的實施例中，系統(tǒng)200包括用于與系統(tǒng)200的用戶通信的用戶接口 265。可以布置用戶接口 265以接收用于從在系統(tǒng)200中可用的一組模板中選擇用于適配到 圖像的模板的用戶輸入，或用于劃分圖像的用戶輸入。用戶接口還可以提供用于向用戶呈 現(xiàn)經(jīng)適配模板的視圖的器件。任選地，用戶接口可以接收用于選擇系統(tǒng)的工作模式，例如， 用于選擇準則函數(shù)的幾個項的用戶輸入。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將理解，可以在系統(tǒng)200的用 戶接口 265中有利地實現(xiàn)更多功能?，F(xiàn)在將參考描繪LEMR SA圖像數(shù)據(jù)中的心外膜和心內(nèi)膜輪廓線和表面，來描述本 發(fā)明的實施例。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將認識到，該系統(tǒng)對于分割CT或MR掃描中的其他結(jié)構(gòu) 也是有用的，該其他結(jié)構(gòu)包括，但不限于肝臟、胰臟和血管。在本發(fā)明的實施例中，適于對心肌層建模的模板是如圖3所圖示的閉合帶。使用 盡可能少的節(jié)點利用內(nèi)插樣條來實現(xiàn)該模板，以減少模型參數(shù)的數(shù)量。在實施例中，使用8 個節(jié)點定義樣條參數(shù)。使用更多節(jié)點來定義模板參數(shù)以計算時間為代價提高了計算的精確 度。使用樣條產(chǎn)生了最優(yōu)的平滑解。此外，與逼近函數(shù)和控制點相反，基于內(nèi)插的函數(shù)和節(jié) 點的具體選擇提高了算法穩(wěn)定性和優(yōu)化策略的一致性。在P. Brigger, J. Hoeg和M. Unser 的論文"B-Spline Snakes :A Flexible Tool for Parametric Contour Detection，，，IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 9, No. 9，pp. 1484—1496，2000 中描述了使用樣 條在圖像中描繪輪廓線。更具體而言，將心肌層模型化為帶狀結(jié)構(gòu)30，帶狀結(jié)構(gòu)30由虛擬中心線31構(gòu)成，虛擬中心線31包括多個節(jié)點(由點示意性地示出)并由寬度參數(shù)(由箭 頭示意性地圖示)描述。中心線和寬度都是參數(shù)離散集(Xi，yi，Wi)的連續(xù)樣條內(nèi)插，其中 Xi^yi表示在圖像坐標系中中心線的第i個節(jié)點坐標，而Wi是在中心線的第i個節(jié)點處帶的 寬度。在這種表示的優(yōu)點中，包括心外膜301和心內(nèi)膜302之間的自然耦合以及采樣的靈 活性?？梢允褂每焖贅訔l濾子以任何希望的精度對輪廓線采樣，如由M. Unser.A. Aldroubi 禾口 Μ· Ederi 白勺"B—splirie Signal Processing ；Part I-TheoryIEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 41，No. 2，pp. 821-832，1993 中描述的。在本發(fā)明的實施例中，將適配單元220布置用于探測心肌層、估計左心室的軸并 對在圖像中的模板進行初始化。任選地，系統(tǒng)200可以包括用于執(zhí)行每項任務的分立單元， 例如，探測單元、軸估計單元和模板初始化單元。將系統(tǒng)200布置用于魯棒地探測短軸切片 圖像中的心肌層，以便定義用于幾何模板的初始位置。這是通過三個步驟來實現(xiàn)的第一， 在每個切片上探測表現(xiàn)為暗環(huán)的心肌層；第二，從這些探測估計左心室軸；最后，從心肌層 探測和軸估計來估計模型的魯棒初始化。為了探測短軸切片圖像上的心肌層，在本發(fā)明的實施例中使用Hough變換。例 如，在 P. V. C. Hough 的原始論文，美國專利 3，069，654，1962 "Method and means for recognizing complex patterns”中描述了 Hough變換。調(diào)節(jié)Hough變換以探測環(huán)形形 狀。由于心肌層表現(xiàn)為暗環(huán)，可以將其探測為對圖像與對暗環(huán)建模的徑向?qū)ΨQ的內(nèi)核的 卷積的最佳響應。這一內(nèi)核的徑向分布由偏移環(huán)半徑的高斯型曲線的拉普拉斯算符給出， 其寬度直接與心肌層的預期厚度相關(guān)。在傅里葉域中在徑向坐標上計算卷積，這對應于 針對每個角頻率將圖像變換乘以內(nèi)核的解析漢克爾變換。例如，在Bracewell，R.的‘‘The Hankel Transform", The Fourier Transform and Its Applications,3rded. New York McGraw-Hill,pp. 244-250，1999中描述了漢克爾變換。這種操作是一維的，因此非?？臁Ｈ?逆變換并針對各種環(huán)半徑重復該過程，最好的卷積響應最后限定了用于初始化可變形模板 的最佳中心和半徑。從每切片圖像上探測的最佳暗環(huán)的中心魯棒地估計左心室的軸。這是利用最小 中值平方法實現(xiàn)的，其包括界外值舍棄步驟，以便不考慮可能的虛假心肌層探測。例如在 P. J. Rousseeuw、A. M. Leroy 的文章 Robust regression and outlier detection, John Wiley & Sons，Inc.，New York, NY, 1987 中描述了這種方法。最后，如下為每切片圖像定義幾何模板的初始位置。如果從環(huán)探測知道了所探測 最佳心肌層中心靠近左心室軸和當前切片的交點，并且如果其半徑與預定義的模板半徑類 似，則利用探測的最佳中心和半徑對模板進行初始化。否則，模板的初始中心是軸與當前切 片的交叉部，半徑是利用拋物線半徑模型從探測的最佳環(huán)計算得到的。在本發(fā)明的實施例中，準則函數(shù)是描述閉合帶模板的能量的能量函數(shù)。該能量函 數(shù)包括內(nèi)部能量項和外部能量項。在模板幾何結(jié)構(gòu)不變形且與基于先驗知識的典型模板形 狀相同時，內(nèi)部能量項達到最小值。在模板變形使得模板的某些部分與圖像中探測的某些 特征交疊時，外部能量項達到最小值。準則條件是能量函數(shù)達到最小值。作為內(nèi)部和外部能量項的一部分、補充或與之組合，能量函數(shù)的其他可能項包括， 但不限于涉及以下內(nèi)容的項-圓度中心線31不應偏離圓過多?？赡艿倪x擇是使用中心線曲率關(guān)于其平均值的偏離的度量，因為圓具有恒定曲率。_規(guī)則性沿中心線31的寬度變化應當是有限的。這確保了輪廓線之間的適當耦 合?？赡艿倪x擇再次是寬度變量關(guān)于其平均值的偏差度量。_血池的均質(zhì)性除了乳頭肌之外，血池應當是均質(zhì)的。可能的選擇是在排除直方 圖最下部分以考慮到乳頭肌的可能存在之后內(nèi)部區(qū)域的方差。-心肌層均質(zhì)性如果組織是正常的，心肌層區(qū)域應當是均勻分布且暗色的，否則 是白色的。_心內(nèi)膜對比度血池應當在局部顯示出比心肌層更高的亮度，這可以由沿法線 到心內(nèi)膜輪廓的ID對比度濾子(filter)(例如，基于高斯濾波器的一階導數(shù)定義的)之和
來度量。-心外膜對比度根據(jù)周圍的器官，心外膜應當顯示出正、負或脊狀對比度。這可 以由沿心外膜的法線的ID脊對比度濾子(例如基于高斯濾子的二階導數(shù)定義的)之和來度量。-心肌層對比度心肌層的平均亮度應當小于血池的平均亮度。在實施例中，準則函數(shù)是準則函數(shù)項的加權(quán)和。權(quán)重是用戶指定的算法參數(shù)。備選地或附加地，準則函數(shù)可以是作用于模板的力場，準則條件可以是力場基本為零。前一種準則函數(shù)和條件是基于整個圖像定義的，對不同種類的圖像，例如電影心 臟MR圖像是有用的。不過，對于LEMR SA圖像數(shù)據(jù)而言，這些條件不足以獲得心肌輪廓線 的可靠自動描繪，必須要有基于圖像的各部分限定的特征。這些特征目的是在心肌層中存 在瘢痕(白色區(qū)域)時找到圖像分割任務的魯棒解決方案。在本發(fā)明的實施例中，將圖像劃分到四個象限Q1、Q2、Q3和Q4中。圖4圖示說明 了圖像的這種示范性劃分。四個象限的位置是由左心室中心41和右心室中心42的位置確 定的。在本發(fā)明的實施例中，右心室的中心的確定基于以下操作選擇與左心室血池具有相 同亮度的圓形模板和位于心肌層外部的環(huán)形區(qū)域中的圖像之間的最佳相關(guān)。象限劃分心肌 層并將模板初始化成四個部分?？梢曰趧澐侄x準則函數(shù)的項。基于解剖學知識將對比 度項適配到象限。例如，在Ql中，預計心肌層比周圍器官(右心室)更暗，而在Q3中，周圍 器官為肺，也是暗的，盡管脂肪的薄片常常是可見的。在Q2和Q4中，脊濾子是有用的，因為 在心肌層外部薄的暗和亮組織交替出現(xiàn)。于是，并非在整個心肌層中計算準則項，而是在每 個象限中獨立計算每一項。這允許算法在需要時探測異常組織，從而控制適配過程。值得 指出的是，盡管心肌層的劃分界定了心肌層的不同部分，但這些部分連接到由劃分限定的 相鄰部分并與該部分交互作用。備選地，可以由系統(tǒng)200的劃分單元210采用另一種劃分圖像的方法，該方法是隨 機的或基于圖像分析，例如使用目標探測或分割。值得指出的是，所提出的圖像劃分不需 要導致將例如心臟的解剖結(jié)構(gòu)劃分成被識別的子結(jié)構(gòu)，例如心室和心房。劃分的目的是定 義準則函數(shù)的更多項，每個項在結(jié)構(gòu)一部分上具有其域，以獲得更多細節(jié)，從而實現(xiàn)更大精度。在本發(fā)明的實施例中，在每個象限中進行幾次測試，以便探測潛在的瘢痕或缺血 區(qū)域。例如，如果有如下情況則探測到異常組織
_象限內(nèi)部的心肌層平均亮度與血池平均亮度相比更高。-心肌層灰度級相對于預計異常組織值(例如255)的累積差異低于相對于預計健 康心肌層值(例如0)的累積亮度差異。-如果心肌層象限內(nèi)部的局部梯度低，這意味著該區(qū)域是均質(zhì)的，則證實了這一測
試ο在本發(fā)明的實施例中，如果在象限中探測到瘢痕，通過以下方式適配象限中的準 則函數(shù)項-由于瘢痕呈現(xiàn)為白色而正常心肌層為暗色，所以瘢痕比周圍器官更亮；因此，沿 著邊界的預計對比度是變化的(例如從O到255)。-出于同樣原因，心肌層內(nèi)部的均質(zhì)性被定義為相對于預計異常組織值(例如 255)而非預計健康心肌層值(例如0)的累積差異(或相對于其的偏差)。也可以將這種測試并入準則函數(shù)的項中，例如，作為這一項中的因子。如果測試值 為1(真)，那么該項將對準則函數(shù)有貢獻。如果測試值為0(假)，那么該項將不對準則函 數(shù)有貢獻。在本發(fā)明的實施例中，可以由以下能量函數(shù)給出準則函數(shù)F:F(ρ, I) = Fs (C, w) +Fc (Ci, C0, I) +Fr (Μ, B, I),其中-ρ是包括模板參數(shù)的參數(shù)矢量，Pi = ((Xi, Wi)且w是包括描述中心線節(jié)點坐 標的寬度Wi的寬度矢量；-C，Ci和C。分別是閉合帶模板的中心線、內(nèi)輪廓線和外輪廓線；-I是圖像，即向圖像各位置分配亮度的圖；而-M和B分別是由閉合帶狀模板在圖像中的放置限定的心肌層和血池區(qū)域。第一項Fs (C，W)是模板形狀項，且為內(nèi)部能量項。例如，F(xiàn)i(C5W) = A0 ||I2 +Α, Jf|w'(i)|2 ds其中κ (s)為中心線曲率，而疋為平均曲率。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將理解，s是閉合 帶模板的模型的樣條表示的參數(shù)。中心線曲率和寬度應當都具有小的變化。第二項F。(Ci, C。，I)是輪廓線項，布置用于將心外膜和心內(nèi)膜壁吸引到圖像梯度的 優(yōu)選位置?？梢詫⑵浔硎緸镕c(CnCiJ) - A2 jfv/, (i) ds - λ, [ \ VIon (s) \ ds
9其中▽/,· = ν/(0 ).ιι0)且ν/,· = V/(Q>)).nCs),V/為圖像梯度，且 η(s)是中
心線的向外指向法線。為了實施這一項，如關(guān)于異常組織探測的段落中所述，使用梯度濾 子，梯度濾子代表了對心肌層正常和異常部分的相對亮度的先驗知識。第三項F,(M，B, I)為區(qū)域項。血池灰度級應當是均勻分布的。而且，正常心肌層 組織是暗色的，而異常心肌層組織是亮的，這導致與血池之間強的全局對比度。因此區(qū)域項 為=I(x, y)-m\dxdy + ^[\I(x, y)-b\dxdy + Z6Cglob其中區(qū)域B具有平均亮度 和面積IB I，而心肌層區(qū)域M的預計亮度為&。Cgl。b為兩個區(qū)域之間的全局對比度?，F(xiàn)在將描述異常組織探測。為此，在模板變形之前對從一切片LEMRSA圖像數(shù)據(jù) 計算出的圖像進行預處理利用期望值_極大值算法估計亮度分布混合，允許伸展亮度范 圍，以使圖像的最暗和最亮部分飽和。這些區(qū)域分別對應于健康和異常組織，結(jié)果預計它們 表現(xiàn)為新范圍中最小亮度石和最大亮度互的均勻區(qū)域。然后，對于心肌層的每個部分Mi = M η Qi,如果滿足以下三個條件，則探測到潛在的瘢痕或缺血區(qū)域-象限內(nèi)部的心肌層平均亮度與血液平均亮度相比更高[4\I{x,y)\dxdy>b
>_相對于3的亮度偏差低于相對于石的亮度偏差￡ I/(χ,^)-α Iifei^ < [4\I{x,y)-h\dxdy
9-心肌層部分Mi內(nèi)部的局部梯度大小之和低。如果在Mi中探測到瘢痕，針對瘢痕適配準則項。因為瘢痕比周圍器官亮，所以沿 著邊界限定預計對比度的梯度濾子被反轉(zhuǎn)。出于同樣原因，用于&中的心肌層內(nèi)部的預計 值歷為而非石O在實施例中，準則函數(shù)不是模板參數(shù)(Xi，yi，Wi)(其中i是中心線上的節(jié)點索引) 的可微分函數(shù)，具體地這是因為內(nèi)部區(qū)域直方圖的非線性排除以將乳頭肌計入考慮。因此， 通常的梯度下降法不是用于最小化的適當選項。此外，任何梯度下降方案都具有內(nèi)在局限， 即對局部極小值非常敏感。優(yōu)化方案是基于貪婪算法，僅依賴于直接準則計算。這種選擇 在計算復雜性和對初始條件的靈敏度之間提供了良好的折衷。所采用的優(yōu)化方案比梯度下 降方案更加魯棒，比動態(tài)規(guī)劃復雜性更小，動態(tài)規(guī)劃是用于對基于樣條的模型進行全局優(yōu) 化的傳統(tǒng)選擇。可以通過以下迭代算法描述貪婪優(yōu)化策略重復(A)逐個訪問每個節(jié)點，_在預定范圍內(nèi)進行第i個節(jié)點參數(shù)(Xi，yi，Wi)值的搜索，-移動到給出最低能量的所找到的最佳位置，(B)沿著中心線(滑動)重新采樣和移動節(jié)點以增大旋轉(zhuǎn)和參數(shù)化不變性。直到找到穩(wěn)定狀態(tài)。圖5圖示說明了系統(tǒng)200的一個實施例對心肌輪廓線進行的自動分割結(jié)果。所示 的示范性圖像包含各種異常組織大的白色透壁瘢痕、小的心內(nèi)膜下瘢痕、分散或模糊的白 色區(qū)域。白色區(qū)域正確地包括在經(jīng)分割的心肌層之內(nèi)。結(jié)果令人滿意但沿著難以分割的圖 像邊界殘余一些輕微的不精確性。這些不精確性通常與心肌層的異常厚度對應，如果從肌 肉中排除瘢痕心肌層就過薄，如果分割結(jié)果包括周圍結(jié)構(gòu)心肌層厚度則過大。為了減少這 些不精確性并獲得心肌層的3D表面模型，需要對LEMR SA圖像數(shù)據(jù)進行進一步處理。為 了解決這個問題，在實施例中，該系統(tǒng)包括配準單元230，用于將3D表面模型與多個模板配 準，其中通過系統(tǒng)200的適配單元220將每個模板適配到從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像。 描繪圖像的電影MR序列中的心外膜和心內(nèi)膜表面可以獲得適當?shù)谋砻婺Ｐ?。通常在采集示出了沿著心搏周期心肌層的運動的電影MR序列之后大約20分鐘進行LEMR檢查。在這20分鐘期間，患者不會在臺子上移動。結(jié)果，可以從電影序列提取的所 有解剖學信息都是用于分割LEMR體積的有用先驗知識。具體而言，通過如下方式在圖像的 整個電影序列(其中，每幅圖像與心搏周期的相位對應)上獲得心肌層的分割-在與心搏周期舒張期結(jié)尾階段對應的圖像中的分割心肌層，例如，使用與LEMR SA圖像的情況相同的方式。分割所述舒張期結(jié)尾的MR圖像不需要圖像劃分；-向電影序列的舒張期結(jié)尾階段應用分割結(jié)果，由此分割序列的每幅圖像，例如 如在 Hautvast, G. ；Lobregt, S. ；Breeuwer, M. & Gerritsen, F.的 Automatic contour propagation in cine cardiac magnetic resonance images, IEEE Transactions on Medical Imaging，2006，25，1472-1482中所述。最后，對于每個階段，獲得兩個3D表面模 型，例如描述心內(nèi)膜和心外膜的多邊形網(wǎng)。這些表面模型包含有價值的形狀和厚度信息。為了利用這種信息，可以將系統(tǒng)200布置用于例如通過讀取圖像的DICOM屬性來 自動選擇與所采集的LEMR SA圖像數(shù)據(jù)對應的階段，并將對應的3D表面模型用作先驗信 息。然而，即使患者在電影和LEMR檢查之間不移動，她/他也可能放松或在不同程度上深 呼吸。因此，不能將從電影階段提取的模型表面直接與LEMR SA圖像疊加，從而必需要有配 準步驟。備選地，本發(fā)明的系統(tǒng)200可以使用以任何其他方式獲得的適當表面模型。在系統(tǒng)的一個實施例中，系統(tǒng)200還被布置用于進一步將表面模型和多個模板配 準，其中由系統(tǒng)200的適配單元220將每個模板適配到從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像。這是通過兩個步驟實現(xiàn)的-剛性或仿射變換向著經(jīng)適配的模板吸引表面模型。計算導致表面模型和模板堆 棧間最佳匹配的變換并將其應用于表面模型。-根據(jù)模板位置和圖像的灰度級，局部細化表面模型。對模板的心外膜輪廓線有更 大置信度，模板的心外膜輪廓線通常比模板的心內(nèi)膜輪廓線更精確。表面模型提供的厚度 信息用于向局部變形添加耦合約束。在輪廓線附近搜索白色像素，從而恢復可能在模板適 配期間丟失的白色區(qū)域。相繼地應用這些操作是重要的，因為仿射變換得到魯棒的結(jié)果，而 局部細化是在假設(shè)表面模型在全局得到良好定位的情況下調(diào)節(jié)它們的位置。因此，僅使用 局部細化不會得到最佳結(jié)果。在本發(fā)明的實施例中，使用仿射到局部策略進行變形首先，找到給出網(wǎng)和輪廓線 堆棧之間最佳配合而不改變網(wǎng)的幾何結(jié)構(gòu)的仿射變換；然后定義施加在每個網(wǎng)頂點的特定 力F3D。力F3d考慮了網(wǎng)的原始形狀(Fint)、與適當2D輪廓線的距離(F。。nt)和心肌層厚度 (Fth)F3D = Fint+Fcont+Fth最后，通過用測試圖像亮度的力(F1)取代輪廓線吸引力來對網(wǎng)進行局部細化，該 測試圖像亮度的力(F1)用于確保瘢痕，即亮區(qū)域包括在最終的心肌輪廓線之內(nèi)，獲得以下 力F311fflft=FinJF^Fth.心肌層分割的結(jié)果包括心外膜和心內(nèi)膜表面模型。此外，心外膜和心內(nèi)膜表面與 每切片LEMR SA圖像數(shù)據(jù)的相交部在每幅從切片計算出的圖像中定義了改善的心外膜和心 內(nèi)膜輪廓線。通過將利用我們的自動方法獲得的輪廓線與專家提供的手繪輪廓線進行比較，已
13經(jīng)在27個體積的數(shù)據(jù)庫上定量評估了該方法的性能，該數(shù)據(jù)庫包含各種類型的異常組織， 包括但不限于大的白色透壁瘢痕、小的心內(nèi)膜下瘢痕、分散模糊的白色區(qū)域。手動和自動輪 廓線之間的平均誤差大約為1. 5個像素。圖6圖示說明了由系統(tǒng)200的實施例對心肌輪廓 線進行自動分割的結(jié)果。第一列包括將模板適配到由從不同患者采集的圖像數(shù)據(jù)的切片計 算出的圖像的結(jié)果。箭頭表示適配仍然可以被改善的區(qū)域。第二排圖像圖示說明了從心肌 表面的經(jīng)配準的表面模型導出的輪廓線。第三列示出了由專家手動分割的結(jié)果。對于成功 圍繞正常和異常心肌層部分的輪廓線而言，該分割的質(zhì)量良好。該結(jié)果允許例如通過描繪 每幅圖像中的瘢痕組織以及計算所述瘢痕組織的面積來可靠地評估無生存力組織的百分 比。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將認識到，系統(tǒng)200可以是用于在醫(yī)生工作的很多方面輔助其 的有價值工具。本領(lǐng)域技術(shù)人員還將理解，系統(tǒng)200的其他實施例也是可能的。除此之外，還有可 能重新定義系統(tǒng)的單元，以及重新分配其功能。盡管所述的實施例應用于醫(yī)療圖像，不涉及 醫(yī)療應用的系統(tǒng)其他應用也是可能的?？梢允褂锰幚砥鲗崿F(xiàn)系統(tǒng)200的各單元。通常，在軟件程序產(chǎn)品的控制下之下執(zhí) 行他們的功能。在執(zhí)行過程中，通常將軟件程序產(chǎn)品加載到類似RAM的存儲器內(nèi)，并從該處 執(zhí)行所述軟件程序產(chǎn)品?？梢詮闹T如ROM、硬盤或者磁和/或光存儲器的后臺存儲器加載所 述程序，或者可以通過諸如因特網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)加載所述程序。任選地，專用集成電路可以提供所 描述的功能。圖7示出了方法700的示范性實現(xiàn)的流程圖，方法700在從一切片圖像數(shù)據(jù)計算 出的圖像中描繪解剖結(jié)構(gòu)。方法700開始于放置步驟705，用于對圖像中的模板進行初始 化。在方法700的實施方式中，放置步驟705包括用于估計左心室軸的軸估計步驟7052、用 于探測心肌層的探測步驟7054和用于確定模板在圖像中的初始位置的初始化步驟7056。 在放置步驟705之后，方法700繼續(xù)到劃分步驟710，用于將圖像劃分成多個圖像部分，例如 象限，每個圖像部分繪示解剖結(jié)構(gòu)的一部分。在劃分步驟710之后，方法700繼續(xù)到適配步 驟720，用于基于準則函數(shù)并基于準則函數(shù)的計算值要滿足的準則將模板適配到圖像，準則 函數(shù)是模板參數(shù)和圖像值以及它們在圖像中的相對位置的函數(shù)，其中準則函數(shù)是基于多個 圖像部分定義的。在適配步驟730之后，方法700繼續(xù)到配準步驟730，用于將表面模型與 多個模板配準，其中每個模板適配到在方法700的適配步驟720中從一切片圖像數(shù)據(jù)計算 出的圖像。在方法700的實施方式中，配準步驟包括仿射變換步驟732，用于將表面模型與 多個模板進行仿射配準，由此生成經(jīng)仿射配準的表面模型，接著是局部變形步驟234，用于 將經(jīng)仿射配準的表面模型與多個模板進行局部非仿射配準，由此生成經(jīng)局部配準的表面模 型，接著是細化步驟736，用于將經(jīng)局部配準的表面模型適配到圖像數(shù)據(jù)。配準步驟730之 后，方法700結(jié)束。在不背離本發(fā)明意指的理念的情況下，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以改變一些步驟的順序 或者采用線程模型、多處理器系統(tǒng)或多個過程同時執(zhí)行一些步驟。任選地，可以將本發(fā)明的 方法的兩個或更多步驟結(jié)合到一個步驟當中。任選地，可以將本發(fā)明的方法的步驟拆分成 多個步驟。圖8示意性地示出了采用系統(tǒng)200的圖像采集設(shè)備800的示范性實施例，所述圖像采集設(shè)備800包括經(jīng)由內(nèi)部連接與系統(tǒng)200連接的CT圖像采集單元810、輸入連接器801 和輸出連接器802。這一布置有利地提高了圖像采集設(shè)備800的能力，即，為所述圖像采集 設(shè)備800提供了系統(tǒng)200的有利能力。圖9示意性地示出了工作站900的示范性實施例。工作站包括系統(tǒng)總線901。將 處理器910、存儲器920、磁盤輸入/輸出(I/O)適配器930和用戶接口(UI)940操作性連 接至系統(tǒng)總線901。將磁盤存儲裝置931操作性耦合至磁盤I/O適配器930。將鍵盤941、 鼠標942、顯示器943操作性耦合至UI 940。將作為計算機程序?qū)崿F(xiàn)的本發(fā)明的系統(tǒng)200存 儲到磁盤存儲裝置931中。工作站900布置用于將所述程序和輸入數(shù)據(jù)加載到存儲器920 中，并在處理器910上執(zhí)行所述程序。用戶能夠使用鍵盤941和/或鼠標942向工作站900 輸入信息。所述工作站布置用于向顯示裝置943和/或向磁盤931輸出信息。本領(lǐng)域的技 術(shù)人員將理解，現(xiàn)有技術(shù)中已知有很多工作站900的其他實施例，實施例的目的是圖示說 明本發(fā)明，絕不應被解釋為將本發(fā)明限制到該具體實施例。應當注意，上述實施例旨在對本發(fā)明進行圖示說明，而不是對其做出限制，并且本 領(lǐng)域技術(shù)人員能夠在不背離隨附權(quán)利要求的范圍的情況下設(shè)計出備選的實施例。在權(quán)利要 求中，不應當將任何放置在括號內(nèi)的附圖標記解讀為限制權(quán)利要求?！鞍ā?一詞不排除權(quán) 利要求或說明書中未列舉的元件或步驟的存在。元件前的單數(shù)冠詞不排除存在復數(shù)個這樣 的元件?？梢岳冒◣讉€分立元件的硬件，也可以利用經(jīng)編程的計算機實現(xiàn)本發(fā)明。在 列舉了幾個單元的系統(tǒng)權(quán)利要求中，可以由同一個硬件或軟件體現(xiàn)這些單元中的幾個。第 一、第二、第三等詞語的使用不表示任何順序排列?？梢詫⑦@些詞語解釋為名稱。
權(quán)利要求
一種用于在從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像中描繪解剖結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)(200)，所述系統(tǒng)(200)包括 劃分單元(210)，用于將所述圖像劃分成多個圖像部分，每個圖像部分繪示所述解剖結(jié)構(gòu)的一部分；以及 適配單元(220)，用于基于準則函數(shù)并基于所述準則函數(shù)的計算值要滿足的準則將模板適配到所述圖像，所述準則函數(shù)是模板參數(shù)和圖像值以及它們在圖像中的相對位置的函數(shù)，其中，基于所述多個圖像部分定義所述準則函數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(200)，其中，所述適配單元(220)還布置用于在所述多 個圖像部分中的一圖像部分中探測所述解剖結(jié)構(gòu)的異常組織，并且所述準則函數(shù)包括當在 所述圖像部分中探測到所述異常組織時對所述準則函數(shù)有貢獻的項。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(200)，其中，適配所述模板是基于使用貪婪搜索算法搜 索使所述準則函數(shù)滿足準則條件的模板參數(shù)值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(200)，其中，所述模板是由外部和內(nèi)部閉合輪廓線定義 的閉合帶。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述劃分為類餅劃分。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(200)，還包括配準單元(230)，用于將表面模型與多個 模板配準，其中，每個模板適配到從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像，且其中至少一個模板由 所述系統(tǒng)(200)的所述適配單元(220)進行適配。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)(200)，其中，所述配準單元(230)包括_仿射變換單元(232)，用于將所述表面模型與所述多個模板進行仿射配準，由此生成 經(jīng)仿射配準的表面模型；_局部變形單元(234)，用于將所述經(jīng)仿射配準的表面模型與多個模板進行局部非仿 射配準，由此生成經(jīng)局部配準的表面模型；以及-細化單元(236)，用于將所述經(jīng)局部配準的表面模型適配到所述圖像數(shù)據(jù)。
8.—種在從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像中描繪解剖結(jié)構(gòu)的方法(700)，所述方法 (700)包括-劃分步驟(710)，用于將所述圖像劃分成多個圖像部分，每個圖像部分繪示所述解剖 結(jié)構(gòu)的一部分；以及-適配步驟(720)，用于基于準則函數(shù)并基于所述準則函數(shù)的計算值要滿足的準則將 模板適配到所述圖像，所述準則函數(shù)是模板參數(shù)和圖像值以及它們在圖像中的相對位置的 函數(shù)，其中，基于所述多個圖像部分定義所述準則函數(shù)。
9.一種包括根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(200)的圖像采集設(shè)備(800)。
10.一種包括根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(200)的工作站(900)。
11.一種要被計算機裝置加載的計算機程序產(chǎn)品，其包括用于在從一切片圖像數(shù)據(jù)計 算出的圖像中描繪解剖結(jié)構(gòu)的指令，所述計算機裝置包括處理單元和存儲器，所述計算機 程序產(chǎn)品在被加載之后為所述處理單元提供執(zhí)行下述任務的能力_將所述圖像劃分成多個圖像部分，每個圖像部分繪示所述解剖結(jié)構(gòu)的一部分；以及_基于準則函數(shù)并基于所述準則函數(shù)的計算值要滿足的準則將模板適配到所述圖像， 所述準則函數(shù)是模板參數(shù)和圖像值以及它們在圖像中的相對位置的函數(shù)， 其中，基于所述多個圖像部分定義所述準則函數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種用于在從一切片圖像數(shù)據(jù)計算出的圖像中描繪解剖結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)(200)，該系統(tǒng)(200)包括劃分單元(210)，用于將圖像劃分成多個圖像部分，每個圖像部分繪示解剖結(jié)構(gòu)的一部分；以及適配單元(220)，基于準則函數(shù)并基于所述準則函數(shù)的計算值要滿足的準則將模板適配到所述圖像，所述準則函數(shù)是模板參數(shù)和圖像值以及它們在圖像中的相對位置的函數(shù)，其中基于所述多個圖像部分定義所述準則函數(shù)。具有基于所述多個圖像部分定義的準則函數(shù)允許每個圖像部分之內(nèi)對準則函數(shù)的最佳貢獻的計算。在存在瘢痕組織的情況下，對于在一切片LEMR短軸體圖像數(shù)據(jù)中提取心肌輪廓線，這被證明尤其有用。本發(fā)明能夠優(yōu)化對心肌層中包括瘢痕組織的圖像部分的處理。
文檔編號G06T7/00GK101933045SQ200980103628
公開日2010年12月29日 申請日期2009年1月26日 優(yōu)先權(quán)日2008年1月31日
發(fā)明者B·莫里, C·喬福洛, M·弗拉德金 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司