專(zhuān)利名稱(chēng)：用于探測(cè)在三維重建中的不良質(zhì)量的系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明通常涉及醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)的分析，且更具體地涉及在生物細(xì)胞成像器中探測(cè)三維(3D)重建中的不良質(zhì)量。
背景技術(shù)：
三維層析重建需要投影圖像作為輸入。投影圖像假定所關(guān)注的物體對(duì)曝光光源， 例如穿過(guò)所關(guān)注的物體透射的光源是半透明的。投影圖像于是包括沿著從光源到投影平面的光線(xiàn)物體的吸收的積分。在可見(jiàn)光譜中的光用作在光學(xué)投影層析術(shù)中的曝光光源。在從生物細(xì)胞產(chǎn)生投影的情況下，一般用蘇木精——一種附到在細(xì)胞染色體中發(fā)現(xiàn)的蛋白質(zhì)上的吸收性染色劑——給細(xì)胞染色。細(xì)胞核在直徑上大約為15微米，且為了促進(jìn)亞細(xì)胞特征的重建，必須維持壓微米分辨率。對(duì)于亞微米分辨率，照明光源的波長(zhǎng)在與所關(guān)注的生物物體相同的空間范圍內(nèi)。這可導(dǎo)致不希望有的折射效應(yīng)。作為結(jié)果，不能形成標(biāo)準(zhǔn)投影圖像。為了避免這些不希望有的效應(yīng)，如上所述，照相機(jī)光圈保持開(kāi)著，同時(shí)聚焦平面穿過(guò)細(xì)胞被掃過(guò)。這種成像方法導(dǎo)致整個(gè)細(xì)胞體積的同等采樣，導(dǎo)致偽投影圖像。光學(xué)層析系統(tǒng)的一個(gè)好的例子被公布為于2004年4月22日美國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)公布2004-0076319， 其相應(yīng)于Fauver等人的2003年11月18日提交的未決的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?0/716，744和標(biāo)題為“Method and Apparatus of Shadowgram Formation for Optical Tomography，，的美國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?0/716，744。2004-0076319通過(guò)引用被并入本文。光學(xué)層析系統(tǒng)可有利地使用用于對(duì)所關(guān)注的物體分類(lèi)的分?jǐn)?shù)，例如以探測(cè)在侵襲前和可治療階段中的肺癌。為了準(zhǔn)確和可靠地這么做，分類(lèi)分?jǐn)?shù)必須基于被分類(lèi)的物體的優(yōu)質(zhì)三維重建圖像。光學(xué)層析系統(tǒng)的一個(gè)例子由Gig Harbor Washington的Visionfeite 公司——本申請(qǐng)的受讓人——構(gòu)造，在商標(biāo)“Cell-CTTM”下。在一個(gè)方面，Cell-CTTM光學(xué)層析系統(tǒng)使用設(shè)計(jì)成提供在侵襲前和可治療階段中的肺癌的指示的分?jǐn)?shù)。雖然通常理解，不良質(zhì)量三維重建可能不利地影響光學(xué)層析系統(tǒng)中的分類(lèi)結(jié)果， 但直到現(xiàn)在還缺乏用于探測(cè)這樣的不良質(zhì)量三維重建的自動(dòng)化系統(tǒng)。本文公開(kāi)的系統(tǒng)和方法第一次提供了用于探測(cè)不良質(zhì)量三維重建的解決方案，其對(duì)例如光學(xué)層析系統(tǒng)是有用的。概述本概述被提供來(lái)以簡(jiǎn)化的形式介紹下面在詳細(xì)描述中進(jìn)一步描述的概念的選擇。 該概述不是用來(lái)識(shí)別所主張的主題的關(guān)鍵特征，也沒(méi)有打算用作在確定所主張的主題的范圍時(shí)的輔助。提出了用于在光學(xué)層析系統(tǒng)中探測(cè)劣質(zhì)圖像的系統(tǒng)和方法。該系統(tǒng)包括用于獲取具有質(zhì)心的物體的一組投影圖像的獲取裝置，其中這組投影圖像的每個(gè)以不同的視角被獲取。重建裝置耦合成接收投影圖像，用于將投影圖像重建成三維重建圖像。用于三維重建圖像的分類(lèi)的質(zhì)量裝置使用表征不良質(zhì)量重建的選定特征。附圖的簡(jiǎn)要說(shuō)明雖然特別在所附權(quán)利要求中闡述了本發(fā)明的新穎特征，從結(jié)合附圖理解的下面的
4詳細(xì)描述中，本發(fā)明就組織和內(nèi)容而論連同其它目的和其特征一起將被更好地理解和認(rèn)識(shí)到。

圖1示出包括質(zhì)量分?jǐn)?shù)分類(lèi)器的光學(xué)投影層析系統(tǒng)的高度示意性視圖。圖2A和圖2B示出來(lái)自重建的切片，其中偽投影分別處于良好聚焦和不良聚焦中。圖3A和圖;3B示出來(lái)自重建的切片，其中偽投影分別處于良好對(duì)位和不良對(duì)位中。圖4示出來(lái)自重建的細(xì)胞的切片，其中示出細(xì)胞邊界和相應(yīng)的分割邊界。圖5A和圖5B示出來(lái)自重建的切片，其中偽投影分布處于良好對(duì)位和不良對(duì)位中。圖6A和圖6B示出對(duì)良好質(zhì)量重建的固定焦平面切片和重建切片。圖7A和圖7B示出對(duì)不良質(zhì)量重建的固定焦平面切片和重建切片。圖8A示出對(duì)于良好質(zhì)量重建質(zhì)心趨向與使用余弦函數(shù)的曲線(xiàn)擬合的比較。圖8B示出對(duì)于不良質(zhì)量重建質(zhì)心趨向與使用余弦函數(shù)的曲線(xiàn)擬合的比較。圖9示出質(zhì)量分類(lèi)器ROC曲線(xiàn)，其中敏感度測(cè)量對(duì)于不良重建的探測(cè)精確度。優(yōu)選實(shí)施方式的描述下面的公開(kāi)描述了用于使所關(guān)注的物體成像的幾種實(shí)施方式和系統(tǒng)。在附圖中提出和描述了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的方法和系統(tǒng)的幾個(gè)特征。將認(rèn)識(shí)到，根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方式的方法和系統(tǒng)可包括與附圖中所示的那些程序或特征不同的額外程序或特征。本文關(guān)于生物細(xì)胞描述了示例性實(shí)施方式。然而，將認(rèn)識(shí)到，這些實(shí)例是為了說(shuō)明本發(fā)明的原理的目的，且本發(fā)明沒(méi)有被如此限制。此外，根據(jù)本發(fā)明的幾個(gè)示例性實(shí)施方式的方法和系統(tǒng)可不包括這些附圖中所示的特征的全部。在全部附圖中，相似的參考數(shù)字指相似的或相同的部件或程序。除非上下文另外需要，在全部說(shuō)明書(shū)和接下來(lái)的權(quán)利要求中，詞“comprise (包括)”及其變形例如“comprises”和“comprising”應(yīng)在“包括但不限于”的開(kāi)放、包含的意義上被解釋。在整個(gè)說(shuō)明書(shū)中對(duì)“一個(gè)實(shí)例”或“示例性實(shí)施方式”、“一個(gè)實(shí)施方式”、“實(shí)施方式”或這些術(shù)語(yǔ)的各種組合的提及意味著結(jié)合實(shí)施方式描述的特定的特征、結(jié)構(gòu)或特性包括在本公開(kāi)的至少一個(gè)實(shí)施方式中。因此，短語(yǔ)“在一個(gè)實(shí)施方式中”或“在實(shí)施方式中”在整個(gè)這個(gè)說(shuō)明書(shū)中的不同地方中的出現(xiàn)不一定都指同一實(shí)施方式。此外，特定的特征、結(jié)構(gòu)或特性可用任何適當(dāng)?shù)姆绞浇M合在一個(gè)或多個(gè)實(shí)施方式中。通常如本文使用的，下面的術(shù)語(yǔ)在光學(xué)層析過(guò)程的背景中使用時(shí)具有下面的含義“毛細(xì)管”具有其通常被接受的含義，且用來(lái)包括透明微毛細(xì)管和具有通常500微米或更小的內(nèi)徑的等效物品?！熬吧睢笔茄刂廨S的長(zhǎng)度，在該光軸內(nèi)焦平面可在不可接受的圖像模糊之前移動(dòng)，因?yàn)橹付ǖ奶卣鳟a(chǎn)生?！拔矬w”意指單獨(dú)的細(xì)胞、物品、東西、粒子或其它微觀實(shí)體。“偽投影”或“偽投影圖像”包括單個(gè)圖像，其代表比給定的一組光學(xué)器件的固有景深大的長(zhǎng)度的采樣體積。在Fauver ‘744中教導(dǎo)了偽投影的一個(gè)概念?！霸嚇印币庵笍膫€(gè)體患者的單次測(cè)試或程序獲得的完整產(chǎn)物(例如，為了分析而提交的唾液、活體切片或鼻拭子)。試樣可由一個(gè)或多個(gè)物體組成。試樣診斷的結(jié)果成為病歷診斷的部分?！皹颖尽币庵笢?zhǔn)備用于分析的完成的細(xì)胞配制品，包括等分試樣或試樣的全部或部分。如在本說(shuō)明書(shū)中使用的，術(shù)語(yǔ)“處理器”和“計(jì)算機(jī)處理器”包括個(gè)人計(jì)算機(jī)、微控制器、微處理器、現(xiàn)場(chǎng)可編程對(duì)象陣列(FPOA)、數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)、專(zhuān)用集成電路 (ASIC)、現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGA)、可編程邏輯陣列(PLA)或任何其它數(shù)字處理引擎、設(shè)備或等效物，包括有關(guān)的存儲(chǔ)設(shè)備、傳輸設(shè)備、指示設(shè)備、輸入/輸出設(shè)備、顯示器和等效物。現(xiàn)在參考圖1，示出了包括質(zhì)量分?jǐn)?shù)分類(lèi)器的光學(xué)投影層析系統(tǒng)的高度示意性視圖。細(xì)胞15懸浮在包含在毛細(xì)管18內(nèi)的折射率匹配凝膠12中。壓力10施加到凝膠12 以將細(xì)胞移動(dòng)到包括物鏡5的高倍放大顯微鏡的光路中。物鏡5被例如(未示出的)壓電元件掃描或振動(dòng)。毛細(xì)管18定位成由振動(dòng)物鏡5掃描。照明光源20操作來(lái)照亮物體，例如穿過(guò)物鏡5的視場(chǎng)的生物細(xì)胞。圖像傳感器25定位成獲取從物鏡5透射的圖像。在這里由偽投影圖像22A、22B和22C例示的多個(gè)偽投影圖像以旋轉(zhuǎn)的毛細(xì)管18所提供的變化的視角由圖像傳感器獲取。多個(gè)偽投影圖像接著傳遞到重建處理器35，用于產(chǎn)生三維圖像。 質(zhì)量分?jǐn)?shù)分類(lèi)器36耦合到重建處理器，以接收重建的三維圖像。在一個(gè)實(shí)施方式中，質(zhì)量分?jǐn)?shù)分類(lèi)器于是將所接收的圖像分類(lèi)為可接受的、或具有不良質(zhì)量且對(duì)于進(jìn)一步的分析是不可接受的。在一個(gè)實(shí)例中，在這里由偽投影圖像22A、22B和22C例示的多個(gè)偽投影圖像如所示分別以0°、90°和180°被獲取。將理解，這些僅僅是例子，且實(shí)際上獲取的偽投影圖像的數(shù)量一般是幾百個(gè)圖像。重建處理器35可具有與在上文引用的Fauver等人的專(zhuān)利中描述的相同的類(lèi)型。質(zhì)量分?jǐn)?shù)分類(lèi)器可例如有利地將數(shù)字分?jǐn)?shù)分配給重建的三維圖像，其中數(shù)字分?jǐn)?shù)具有按比例調(diào)整以表示圖像的質(zhì)量程度的值。在其它實(shí)施方式中，質(zhì)量分?jǐn)?shù)分類(lèi)器可簡(jiǎn)單地將劣質(zhì)圖像與其它圖像分開(kāi)。描述了包括質(zhì)量分?jǐn)?shù)分類(lèi)器的光學(xué)層析系統(tǒng)的主要部件后，現(xiàn)在認(rèn)為描述這樣的系統(tǒng)的操作的示例性實(shí)施方式對(duì)理解本發(fā)明是有用的。采用實(shí)質(zhì)上按時(shí)間發(fā)生的順序，操作的實(shí)例可包括下面的功能。1.用于檢查的試樣被處理以移除非診斷元素并被固定和染色。2.試樣接著懸浮在凝膠介質(zhì)中。在凝膠混合物中的細(xì)胞接著插入大約50 μ內(nèi)徑 16的玻璃微毛細(xì)管18中。3.壓力被施加到凝膠以將細(xì)胞移動(dòng)到高倍放大顯微鏡的光路14中。4. 一旦細(xì)胞在適當(dāng)?shù)奈恢茫芫托D(zhuǎn)以允許捕獲在管旋轉(zhuǎn)的360上得到的期望物體的500個(gè)高分辨率圖像。這些圖像是當(dāng)物鏡掃描細(xì)胞核時(shí)通過(guò)對(duì)來(lái)自物鏡的光求積分而產(chǎn)生的投影圖像的模擬。所模擬的投影或偽投影圖像因此代表在從單個(gè)角度得到的單個(gè)圖像中的全部細(xì)胞核內(nèi)容。5.偽投影圖像被處理以校正殘余噪聲和運(yùn)動(dòng)偽像。6.使用過(guò)濾的反投影來(lái)處理所校正的偽投影，以產(chǎn)生細(xì)胞的三維層析表示。7.基于層析重建，計(jì)算所使用的特征，例如以探測(cè)具有表示癌癥的特征和其預(yù)兆的細(xì)胞。可在分類(lèi)器中使用這些特征，分類(lèi)器的輸出表示在研究下的物體屬于特定的類(lèi)別例如癌癥細(xì)胞的概率。除了別的以外，良好質(zhì)量分類(lèi)取決于步驟6中的良好質(zhì)量三維重建。管理質(zhì)量的問(wèn)題從有害效應(yīng)產(chǎn)生，有害效應(yīng)可能由給定的光學(xué)層析系統(tǒng)的操作和與在圖像捕獲期間出現(xiàn)的隨機(jī)細(xì)胞運(yùn)動(dòng)的不完善校正有關(guān)的特征引入。如果細(xì)胞在這組偽投影中處于不正確的聚集中，或如果細(xì)胞在捕獲期間遠(yuǎn)離照相機(jī)框架移動(dòng)，因而產(chǎn)生的重建將不是理想的。同樣，如果沒(méi)有進(jìn)行對(duì)在圖像捕獲期間產(chǎn)生的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)的正確校正，則細(xì)胞的各種特征在重建中將不彼此加強(qiáng)，因而危害重建質(zhì)量。劣質(zhì)圖像可導(dǎo)致進(jìn)入分類(lèi)流的失真重建，產(chǎn)生在不正確或失真的分類(lèi)評(píng)分中反映的不可預(yù)知的結(jié)果。因此，不良質(zhì)量重建需要被探測(cè)以確保分類(lèi)的完整性。在本文描述了一種用于當(dāng)配準(zhǔn)不成功時(shí)或由于影響圖像質(zhì)量的其它原因在例如偽投影圖像沒(méi)有以理想的方式被收集的情況下探測(cè)不良質(zhì)量重建的方法，其足以使本領(lǐng)域技術(shù)人員實(shí)現(xiàn)和使用本發(fā)明。如本文進(jìn)一步描述的，可通過(guò)各種方法——包括基于描述重建中的圖像拖尾的特征的不良質(zhì)量探測(cè)、基于固定焦平面和重建的切片之間的比較的不良質(zhì)量探測(cè)、使用擬合到質(zhì)心趨向的余弦的參數(shù)的不良質(zhì)量探測(cè)等——來(lái)執(zhí)行不良質(zhì)量重建的探測(cè)。已觀察到， 圖像拖尾可能有各種原因。歸因于不良聚焦和影響細(xì)胞對(duì)位的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)的圖像質(zhì)量問(wèn)題對(duì)重建有類(lèi)似的圖像拖尾效應(yīng)。現(xiàn)在參考圖2A和圖2B，示出了來(lái)自重建的切片，其中偽投影分別處于良好聚焦和不良聚焦中?，F(xiàn)在處理不良聚焦的效應(yīng)，已觀察到，如圖2B所示，有時(shí)候在偽投影的子集中細(xì)胞并不充分聚焦。在不良聚焦的偽投影中，形態(tài)通常變模糊，產(chǎn)生模糊的圖像特征，例如波瓣。當(dāng)被反投影時(shí)，這樣的模糊圖像特征不理想地與在來(lái)自同一組的充分聚焦的偽投影中找到的相同特征對(duì)齊。對(duì)位的缺乏在重建中產(chǎn)生圖像拖尾效應(yīng)?，F(xiàn)在參考圖3A和圖;3B，示出了來(lái)自重建的切片，其中偽投影分別處于良好對(duì)位和不良對(duì)位中。對(duì)于軟件中的后期獲取，必須校正歸因于在圖像捕獲期間出現(xiàn)的細(xì)胞的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)的不良對(duì)位。在2008年11月20日出版的通過(guò)引用被并入本文的美國(guó)專(zhuān)利公布號(hào) 2008(^85827中描述了一個(gè)這樣的系統(tǒng)，該專(zhuān)利是Meyer等人的標(biāo)題為〃 Method For Image Processing And Reconstruction Of Images For Optical Tomography"的共同未決的美國(guó)專(zhuān)利公布號(hào)11/750924。在一些情況下，校正算法沒(méi)有匯合成適當(dāng)?shù)慕鉀Q方案，且不良對(duì)位在所獲取的校正這組偽投影中被觀察到，這些偽投影用作對(duì)濾波反投影算法的輸入。作為結(jié)果，細(xì)胞形態(tài)在反投影中不加強(qiáng)。不良對(duì)位的效應(yīng)類(lèi)似于不良聚焦的效應(yīng)。良好質(zhì)量對(duì)位的缺乏在重建中產(chǎn)生圖像拖尾。圖3A示出來(lái)自充分聚焦和充分對(duì)齊的細(xì)胞的、來(lái)自重建的切片。注意， 剛性邊界302描述細(xì)胞和細(xì)胞核。圖:3B示出來(lái)自所創(chuàng)建的重建的切片，其中偽投影的子集充分聚焦，但與其它偽圖像不良地對(duì)齊。注意，細(xì)胞和細(xì)胞核邊界不是剛性的，且條狀偽影在重建的背景中被觀察到。比較圖2B和圖:3B，可觀察到，不良聚焦和不良配準(zhǔn)對(duì)重建產(chǎn)生類(lèi)似的效應(yīng)。這些效應(yīng)可被識(shí)別出，以便通過(guò)表化重建中的與細(xì)胞不相關(guān)的三維像素來(lái)探測(cè)不良質(zhì)量重建。 基于背景來(lái)執(zhí)行該識(shí)別允許沒(méi)有被從人們一個(gè)細(xì)胞到另一細(xì)胞觀察的多樣生物強(qiáng)烈影響的算法。該過(guò)程以分割算法開(kāi)始以將細(xì)胞與背景分開(kāi)。
對(duì)于某些應(yīng)用，以通過(guò)手繪制的細(xì)胞邊界產(chǎn)生的重建的調(diào)繪可以發(fā)起分割發(fā)展。 這些邊界用作對(duì)引導(dǎo)發(fā)展的參考。因而產(chǎn)生的分割算法包括對(duì)經(jīng)受檢查的特定細(xì)胞選擇的閾值的識(shí)別。在一個(gè)實(shí)例中，閾值選擇允許細(xì)胞分割程序首先選擇重建中心附近的15個(gè)切片的過(guò)程。使用每個(gè)切片，應(yīng)用一系列閾值，且對(duì)每個(gè)閾值計(jì)算面積導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)。為了選擇每個(gè)切片的閾值，負(fù)二階導(dǎo)數(shù)位于比最大面積導(dǎo)數(shù)高的閾值處。使用選定的切片閾值的百分點(diǎn)來(lái)選擇全局閾值。最后，最大的物體被保持，且其內(nèi)的任何洞使用數(shù)字技術(shù)來(lái)填充。現(xiàn)在參考圖4，示出了來(lái)自重建的細(xì)胞的切片，其中有細(xì)胞邊界和相應(yīng)的分割邊界。使用本文描述的分割技術(shù)，計(jì)算機(jī)化的分割掩模被發(fā)展以與這個(gè)邊界對(duì)應(yīng)。因而產(chǎn)生的分割算法產(chǎn)生邊界402。分割掩模通過(guò)在重建中設(shè)置所有三維像素值來(lái)應(yīng)用于重建，這些三維像素值也在分割掩模內(nèi)達(dá)到255的值。本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識(shí)到，用于重建和圖像切片的三維像素和像素光強(qiáng)度值一般在亮度上在從0到255的數(shù)值范圍上變化，但其它數(shù)值范圍也可被使用，而不偏離本發(fā)明的范圍和精神。現(xiàn)在參考圖5A和圖5B，示出了來(lái)自重建的切片，其中偽投影分別處于良好對(duì)位和不良對(duì)位中。偽投影包括細(xì)胞100，其中該細(xì)胞被分割，且背景三維像素被放大以填充灰度范圍。圖5A和圖5B分別示出在掩模被應(yīng)用且背景被均衡使得背景的直方圖越過(guò)可用灰度范圍延伸之后圖3A和圖;3B的圖像的進(jìn)一步處理。注意，圖像的明顯的條狀偽影102與不良配準(zhǔn)相關(guān)?？赏ㄟ^(guò)計(jì)算在重建中的那些與重建的背景相關(guān)的三維像素上的一組特征來(lái)表化條狀偽影102。表1提供了可有利地用于表征圖像拖尾效應(yīng)的特征的列表。表 權(quán)利要求
1.一種用于在光學(xué)層析系統(tǒng)中探測(cè)劣質(zhì)圖像的系統(tǒng)，包括獲取裝置(25)，用于獲取具有質(zhì)心的物體(1 的一組投影圖像(22)，其中這組投影圖像02)的每個(gè)以不同的視角被獲取；重建裝置(35)，耦合成接收所述投影圖像(22)，用于將所述投影圖像0 重建成三維重建圖像；以及質(zhì)量裝置(36)，其用于使用表征不良質(zhì)量重建的選定特征來(lái)對(duì)所述三維重建圖像分類(lèi)。
2.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述選定特征描述所述三維重建圖像中的拖尾 (102)。
3.如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其中，該組偽投影圖像02)呈現(xiàn)所述物體(15)的質(zhì)心趨向，且所述選定特征還包括從所述質(zhì)心趨向(806)與余弦擬合曲線(xiàn)(808)的比較計(jì)算的比較特征。
4.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述選定特征包括通過(guò)創(chuàng)建在固定焦距圖像和重建切片圖像之間的差分圖像來(lái)形成的差分圖像特征。
5.如權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其中，對(duì)與細(xì)胞(100)相關(guān)的那些三維像素計(jì)算所述差分圖像特征，所述細(xì)胞(100)包括所述圖像的包含細(xì)胞(100)的部分的平均差異。
6.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，該組偽投影圖像02)呈現(xiàn)所述物體(15)的質(zhì)心趨向(806)，且所述選定特征從所述質(zhì)心趨向(806)與擬合所述趨向(806)的余弦函數(shù)的比較來(lái)計(jì)算。
7.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其中，所述選定特征的計(jì)算包括測(cè)量所述余弦函數(shù)和所述質(zhì)心趨向(806)之間的誤差。
8.如權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其中，所述選定特征包括絕對(duì)值和半徑標(biāo)準(zhǔn)化最大偏差， 以及所述余弦函數(shù)和所述質(zhì)心趨向(806)之間的均方根誤差RMSE。
9.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述選定特征選自由直方圖統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、紋理特征和空間頻率特征組成的組。
10.一種用于在光學(xué)層析系統(tǒng)中探測(cè)劣質(zhì)圖像的方法，包括操作所述光學(xué)層析系統(tǒng)來(lái)獲取具有質(zhì)心的物體(1 的一組投影圖像(22)，其中這組投影圖像02)的每個(gè)以不同的視角被獲??；將這組投影圖像0 傳輸?shù)教幚砥饔糜趯⑺鐾队皥D像0 重建成三維重建圖像；以及操作所述處理器來(lái)使用表征不良質(zhì)量重建的選定特征來(lái)對(duì)所述三維重建圖像分類(lèi)。
11.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，所述選定特征描述所述三維重建圖像中的拖尾 (102)。
12.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，該組偽投影圖像0 呈現(xiàn)所述物體(1 的質(zhì)心趨向(806)，且所述選定特征還包括從所述質(zhì)心趨向(806)與余弦擬合曲線(xiàn)(808)的比較計(jì)算的比較特征。
13.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，所述選定特征包括通過(guò)創(chuàng)建在固定焦距圖像和重建切片圖像之間的差分圖像來(lái)形成的差分圖像特征。
14.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，對(duì)與細(xì)胞(100)相關(guān)的那些三維像素計(jì)算所述差分圖像特征，所述細(xì)胞(100)包括所述圖像的包含細(xì)胞(100)的部分的平均差異。
15.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，該組偽投影圖像0 呈現(xiàn)所述物體(1 的質(zhì)心趨向(806)，且所述選定特征從所述質(zhì)心趨向(806)與擬合所述趨向(806)的余弦函數(shù)的比較來(lái)計(jì)算。
16.如權(quán)利要求15所述的方法，其中，所述選定特征的計(jì)算包括測(cè)量所述余弦函數(shù)和所述質(zhì)心趨向(806)之間的誤差。
17.如權(quán)利要求16所述的方法，其中，所述選定特征包括絕對(duì)值和半徑標(biāo)準(zhǔn)化最大偏差，以及所述余弦函數(shù)和所述質(zhì)心趨向(806)之間的均方根誤差RMSE。
18.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，所述選定特征選自由直方圖統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、紋理特征和空間頻率特征組成的組。
19.一種用于在光學(xué)層析系統(tǒng)中探測(cè)劣質(zhì)圖像的系統(tǒng)，其中一組細(xì)胞懸浮在包含在旋轉(zhuǎn)的毛細(xì)管(18)內(nèi)的折射率匹配凝膠(12)中，其中壓力施加到所述凝膠(12)以將所述細(xì)胞移動(dòng)到包括物鏡( 的高倍放大顯微鏡的光路中，所述物鏡( 穿過(guò)所述毛細(xì)管(18)被掃描，同時(shí)照明光源00)操作來(lái)照亮穿過(guò)所述物鏡(5)的視場(chǎng)的細(xì)胞，且其中所述光學(xué)層析系統(tǒng)包括圖像傳感器0 以獲取從所述物鏡( 透射的偽投影圖像(22)，其中這組投影圖像0 的每個(gè)以不同的視角被獲取，所述系統(tǒng)包括；重建裝置(35)，耦合成接收該組細(xì)胞的每個(gè)的一組投影圖像(22)，每個(gè)細(xì)胞(100)具有質(zhì)心，其中所述重建裝置(3 創(chuàng)建至少一個(gè)三維重建圖像；質(zhì)量分?jǐn)?shù)分類(lèi)器，耦合成接收所述至少一個(gè)三維重建圖像，其中所述質(zhì)量分?jǐn)?shù)分類(lèi)器對(duì)所述至少一個(gè)三維重建圖像中的選定特征評(píng)分；其中，所述選定特征描述所述重建中的拖尾(102)；其中，該組偽投影圖像0 呈現(xiàn)所述細(xì)胞(100)的質(zhì)心趨向(806)，且所述選定特征還包括從所述質(zhì)心趨向(806)與余弦擬合曲線(xiàn)(808)的比較計(jì)算的比較特征；其中，所述選定特征包括通過(guò)創(chuàng)建在固定焦距圖像和重建切片圖像之間的差分圖像來(lái)形成的差分圖像特征；以及其中，對(duì)與細(xì)胞(100)相關(guān)的三維像素計(jì)算所述差分圖像特征，所述細(xì)胞(100)包括所述圖像的包含細(xì)胞(100)的部分的平均差異。
20.如權(quán)利要求19所述的系統(tǒng)，其中，該組偽投影圖像02)呈現(xiàn)所述物體(15)的質(zhì)心趨向(806)，且所述選定特征從所述質(zhì)心趨向(806)與擬合所述趨向(806)的余弦函數(shù)的比較來(lái)計(jì)算。
21.如權(quán)利要求20所述的系統(tǒng)，其中，所述選定特征包括絕對(duì)值和半徑標(biāo)準(zhǔn)化最大偏差，以及所述余弦函數(shù)和所述質(zhì)心趨向(806)之間的均方根誤差RMSE。
22.如權(quán)利要求19所述的系統(tǒng)，其中，所述選定特征選自由直方圖統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、紋理特征和空間頻率特征組成的組。
23.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述物體(15)包括生物細(xì)胞(100)。
24.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，所述物體(1 包括生物細(xì)胞(100)。
全文摘要
一種用于在光學(xué)層析系統(tǒng)中探測(cè)劣質(zhì)圖像的系統(tǒng)和方法包括用于獲取具有質(zhì)心的物體(15)的一組投影圖像(22)的獲取裝置(25)，其中這組投影圖像(22)的每個(gè)以不同的視角被獲取。重建裝置(35)耦合成接收所述投影圖像(22)，用于將所述投影圖像(22)重建成三維重建圖像。質(zhì)量裝置(36)耦合成接收所述三維重建圖像，并操作來(lái)探測(cè)表征不良質(zhì)量重建的選定特征。
文檔編號(hào)G06T17/20GK102481117SQ201080033165
公開(kāi)日2012年5月30日 申請(qǐng)日期2010年5月20日 優(yōu)先權(quán)日2009年5月21日
發(fā)明者J·理查德·拉恩, 戴維·施泰恩霍爾, 拉霍爾·卡特戴爾, 邁克爾·梅耶爾 申請(qǐng)人:維森蓋特有限公司