本發(fā)明涉及3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的視覺化，并且更具體地，涉及3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的自動化視覺化以提供3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的加速讀取。

背景技術(shù)：

讀取存儲在諸如計算機(jī)斷層攝影（ct）體積、磁共振（mr）體積、dynact體積等之類的3d體積中的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)是具有挑戰(zhàn)性和耗時的任務(wù)。這部分地是由于人類習(xí)慣于讀取2d圖像的事實(shí)而產(chǎn)生的。因此，3d體積通常必須被切片或切割成2d圖像以供用戶讀取。此外，3d體積的高信息密度導(dǎo)致進(jìn)一步的挑戰(zhàn)。隨著3d醫(yī)學(xué)成像掃描儀變得更高級，可以獲取大量切片（例如，1000+個切片），從而對嘗試讀取和解釋3d醫(yī)學(xué)體積的用戶產(chǎn)生緊迫的信息負(fù)擔(dān)。另外，3d醫(yī)學(xué)圖像體積可以包含不必要的信息。對于特定的臨床應(yīng)用而言，不是3d醫(yī)學(xué)體積的所有切片都是有用的，并且在有用切片內(nèi)，并不是所有體素都是有用的。然而，圖像讀取系統(tǒng)通常將呈現(xiàn)包含在3d醫(yī)學(xué)圖像中的所有信息，留下用戶從不必要的信息中手動地分類有用信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供用于3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的自動化視覺化以提供3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的加速讀取的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明的實(shí)施例針對特定臨床任務(wù)檢測3d醫(yī)學(xué)體積中的重要信息，并且自動地重新格式化3d醫(yī)學(xué)體積以便以緊湊的方式視覺化包括在3d醫(yī)學(xué)體積中的重要信息。

在本發(fā)明的一個實(shí)施例中，接收3d醫(yī)學(xué)體積。在3d醫(yī)學(xué)圖像體積中分段多個目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)。自動生成概要（synopsis）體積，所述概要體積是包括分段的多個目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的空間緊湊體積。顯示概要體積。

在本發(fā)明的另一實(shí)施例中，接收3d醫(yī)學(xué)體積。檢測3d醫(yī)學(xué)體積中的至少一個目標(biāo)解剖對象的多個相關(guān)2d視圖。自動生成2d織錦（tapestry）圖像，所述2d織錦圖像視覺化至少一個目標(biāo)解剖對象的多個相關(guān)2d視圖的組合。顯示2d織錦圖像。

通過參考以下詳細(xì)描述和附圖，本發(fā)明的這些和其他優(yōu)點(diǎn)對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將是顯而易見的。

附圖說明

圖1圖示出3d醫(yī)學(xué)體積的分層顯示的示例；

圖2圖示出肋骨展開、人類骨骼展開和血管樹展開的示例；

圖3圖示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的自動視覺化3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)以提供3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的加速讀取的方法；

圖4圖示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例生成包含肝臟和腎臟的概要體積；

圖5圖示出根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例的自動視覺化3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)以提供3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的加速讀取的方法；

圖6圖示出從3d醫(yī)學(xué)體積生成的示例性織錦圖像；以及

圖7是能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明的計算機(jī)的高級框圖。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明涉及用于3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的自動化視覺化以提供3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的加速讀取的方法和系統(tǒng)。本文描述本發(fā)明的實(shí)施例以給出對用于3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的自動化視覺化的方法的可視理解。數(shù)字圖像通常包括一個或多個對象（或形狀）的數(shù)字表示。對象的數(shù)字表示在本文中通常在識別和操縱對象方面進(jìn)行描述。這樣的操縱是在計算機(jī)系統(tǒng)的存儲器或其他電路/硬件中實(shí)現(xiàn)的虛擬操縱。因此，應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明的實(shí)施例可以在計算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)使用存儲在計算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)來執(zhí)行。

讀取在3d體積中存儲的醫(yī)學(xué)圖像通常是具有挑戰(zhàn)性和耗時的任務(wù)?？梢允褂酶鞣N技術(shù)來克服在讀取3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)中的挑戰(zhàn)和加速讀取工作流程。一些技術(shù)將3d讀取轉(zhuǎn)換為2d讀取，以便適應(yīng)用戶對讀取2d圖像而不是3d圖像的偏好。關(guān)于這樣的技術(shù)的挑戰(zhàn)是如何創(chuàng)建3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的2d視覺化，使得信息被最大化地顯示。用于將3d體積轉(zhuǎn)換成2d視覺化的技術(shù)的示例包括多平面重建（mpr）、彎曲mpr、最大強(qiáng)度投影（mip）、數(shù)字重建射線照相（drr）或虛擬x射線以及體積渲染（vr）。其他技術(shù)利用3d體積中的信息密度來嘗試以使得用戶不被淹沒并且可以容易地執(zhí)行3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的導(dǎo)航的方式來向用戶呈現(xiàn)3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)。例如，可以使用允許用戶控制他或她想要查看的分辨率的分層視覺化。在可能的實(shí)現(xiàn)中，可以在顯示設(shè)備上同時或順序地顯示醫(yī)學(xué)體積的各種分辨率。用戶可以瀏覽低分辨率視覺化以尋找感興趣的潛在發(fā)現(xiàn)。一旦識別出潛在發(fā)現(xiàn)，用戶可以進(jìn)一步瀏覽高分辨率視覺化，以更詳細(xì)地觀察潛在發(fā)現(xiàn)的位置。圖1圖示出3d醫(yī)學(xué)體積的分層顯示的示例。如圖1中所示，以各種分辨率102、104和106顯示3d醫(yī)學(xué)體積。其他技術(shù)集中于呈現(xiàn)3d醫(yī)學(xué)體積中的必要信息。例如，可以使用結(jié)構(gòu)讀取來執(zhí)行3d醫(yī)學(xué)體積的讀取，其中工作流程導(dǎo)航平面被顯示以允許用戶在不同解剖結(jié)構(gòu)當(dāng)中進(jìn)行選擇以供查看和讀取。

解剖結(jié)構(gòu)展開是用于3d醫(yī)學(xué)體積的高效視覺化和讀取的最近提出的混合方法。展開圖像是3d體積的2d概覽。例如，在肋骨展開中，生成2d圖像以通過將3d肋骨展開成2d來呈現(xiàn)所有肋骨，從而將3d讀取任務(wù)轉(zhuǎn)換成2d。對于肋骨讀取不必要的3d體積中的其他信息被忽略。類似的展開技術(shù)可以應(yīng)用于人類骨骼和血管。圖2圖示出肋骨展開、人類骨骼展開和血管樹展開的示例。如圖2中所示，圖像202是使用肋骨展開從3d醫(yī)學(xué)體積生成的2d圖像，圖像204是使用骨骼展開從3d醫(yī)學(xué)體積生成的2d圖像，并且圖像206和208是使用血管樹展開從3d醫(yī)學(xué)體積生成的2d圖像。

本發(fā)明的實(shí)施例提供了用于視覺化3d醫(yī)學(xué)體積中的圖像數(shù)據(jù)的全自動化混合方法。在一個實(shí)施例中，針對3d醫(yī)學(xué)圖像體積生成特定于某個臨床任務(wù)的概要體積。概要體積是從3d醫(yī)學(xué)圖像體積創(chuàng)建并且包含與特定臨床任務(wù)相關(guān)的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的空間緊湊體積。在另一實(shí)施例中，針對3d醫(yī)學(xué)體積生成特定于某個臨床任務(wù)的織錦圖像。織錦圖像是視覺化與特定臨床任務(wù)相關(guān)的一個或多個目標(biāo)解剖對象的多個2d視圖的組合的單個2d圖像。

圖3圖示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的自動視覺化3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)以提供3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的加速讀取的方法。圖3的方法變換所接收的3d醫(yī)學(xué)體積以生成和顯示概要體積，該概要體積是包含與特定臨床任務(wù)相關(guān)的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的空間緊湊體積。在步驟302處，接收3d醫(yī)學(xué)體積。可以使用任何類型的3d醫(yī)學(xué)成像模態(tài)來獲取3d醫(yī)學(xué)體積。例如，3d醫(yī)學(xué)體積可以是計算機(jī)斷層攝影（ct）體積、磁共振成像（mri）體積、dynact體積、正電子發(fā)射斷層攝影（pet）體積、3d超聲體積等?？梢詮挠糜讷@取3d醫(yī)學(xué)體積的圖像獲取設(shè)備（諸如ct掃描儀、mri掃描儀、c臂圖像獲取設(shè)備等）直接接收3d醫(yī)學(xué)體積。替代地，可以通過從計算機(jī)的儲存器或存儲器系統(tǒng)加載所存儲的3d醫(yī)學(xué)圖像體積，或者通過接收從遠(yuǎn)程計算機(jī)系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫傳送的3d醫(yī)學(xué)圖像體積，來接收3d醫(yī)學(xué)圖像體積。

在步驟304處，在3d醫(yī)學(xué)體積中分段目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)。目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)是與特定臨床任務(wù)相關(guān)的預(yù)定解剖結(jié)構(gòu)。例如，在某個臨床任務(wù)中，諸如讀取3d醫(yī)學(xué)體積以找到或觀察病變，用戶可能對查看3d醫(yī)學(xué)體積中的肝臟和腎臟感興趣。因此，在示例性實(shí)施例中，肝臟和腎臟可以是在3d醫(yī)學(xué)圖像體積中分段的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)。然而，本發(fā)明不限于此，并且可以根據(jù)要執(zhí)行的臨床任務(wù)來分段其他解剖結(jié)構(gòu)。在有利的實(shí)現(xiàn)中，在3d醫(yī)學(xué)體積中分段兩個或更多個目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)。可以使用任何自動化或半自動化分段技術(shù)來分段目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)（例如，肝臟、腎臟等）。例如，可以使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分段技術(shù)、圖切割分段、區(qū)域生長分段、隨機(jī)游走分段和/或任何其他類型的分段技術(shù)來分段目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)。用于3d醫(yī)學(xué)體積中的器官分段的各種方法在美國專利號9,042,620、美國專利號8,073,220、美國專利號8,557,130、美國專利號8,837,771、美國專利號8,090,180、美國專利號8,131,038、美國專利號7,916,919和美國公開號2010/0080434中詳細(xì)描述，其公開內(nèi)容通過引用以其整體并入本文。

在示例性實(shí)現(xiàn)中，邊緣空間學(xué)習(xí)（msl）可以用于自動分段目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)（例如，肝臟、腎臟等）中的每一個?；趍sl的3d對象檢測利用使用注釋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)所訓(xùn)練的一系列檢測器來估計3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)中的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的位置、定向和尺度。為了使用msl高效地定位對象，在具有增加的維數(shù)的一系列邊緣空間中執(zhí)行參數(shù)估計。因此，msl的原理不是直接在完全相似性變換空間中學(xué)習(xí)分類器，而是在一系列邊緣空間中逐漸學(xué)習(xí)分類器。隨著維數(shù)增加，有效空間區(qū)域變得更加受先前的邊緣空間分類器限制。3d對象檢測被分成三個步驟：對象位置估計，位置-定向估計以及位置-定向-尺度估計?；卺槍@些步驟中的每一個的注釋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練單獨(dú)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類器。例如，可以針對位置估計、位置定向估計和位置-定向-尺度估計而訓(xùn)練單獨(dú)的概率推進(jìn)樹（pbt）分類器。該對象定位階段導(dǎo)致對象的估計的變換（位置、定向和尺度），并且使用估計的變換來將對象的平均形狀（即，注釋的訓(xùn)練圖像的目標(biāo)解剖對象的平均形狀）與3d體積對準(zhǔn)。在對象姿勢估計之后，使用基于學(xué)習(xí)的邊界檢測器來細(xì)化對象的邊界。在標(biāo)題為“systemandmethodforsegmentingchambersofaheartinathreedimensionalimage”的美國專利號7,916,919中詳細(xì)描述了基于msl的3d對象檢測，其通過引用并入本文。

在步驟306處，基于分段的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)從3d醫(yī)學(xué)體積生成概要體積。與初始3d醫(yī)學(xué)圖像體積相比，概要體積是包含分段的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的空間緊湊體積。在概要體積中，目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)相對于彼此移位以使目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)適應(yīng)于減少量的3d空間中。概要體積可以僅包括分段的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)或圍繞3d醫(yī)學(xué)圖像中的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的分段的解剖結(jié)構(gòu)和一些附加圖像數(shù)據(jù)。

在其中肝臟和腎臟是用于某個臨床任務(wù)的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的示例性實(shí)施例中，用戶對從3d醫(yī)學(xué)體積查看肝臟和腎臟感興趣。圖4圖示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例生成包含肝臟和腎臟的概要體積。如圖4中所示，圖像400圖示出原始3d體積，其是具有大小（x*y*z）的大體積，在圖像410中示出概要體積，所述概要體積是具有大?。╝*b*c）的空間緊湊體積。因?yàn)楦闻K402在原始3d體積400中位于比腎臟404更高的水平，所以查看原始3d體積400中的肝臟402和腎臟404將必須以順序方式進(jìn)行。然而，在所生成的概要體積410中，肝臟402和腎臟404被人工地并排定位。在概要體積410中僅使用對應(yīng)于分段的肝臟402和腎臟404的圖像信息以及分段的肝臟402和腎臟404附近的可能的圖像信息。根據(jù)有利實(shí)現(xiàn)，在概要體積410中從原始3d體積400精確地保留肝臟402和腎臟404內(nèi)及其附近的圖像信息，使得在所生成的概要體積410中提供所有必要的信息。與原始3d體積400相比，概要體積410是空間緊湊的。概要體積410的大?。╝*b*c）遠(yuǎn)小于原始體積大小（x*y*z），因?yàn)楹芸赡艿氖莂<x、b<y并且c<<z。

如下描述根據(jù)示例性實(shí)施例的用于生成概要體積的方法。在圖3的步驟304中，在3d醫(yī)學(xué)體積中分段多個目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)。針對3d醫(yī)學(xué)體積中的分段的解剖結(jié)構(gòu)中的每一個確定相應(yīng)的邊界框。如果使用基于msl的對象檢測來分段目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)，則將從分段步驟知道針對每個目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的邊界框。否則，可以基于分段的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)來定義邊界框。在可能的實(shí)現(xiàn)中，針對每個目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的邊界框可以被定義為以分段的結(jié)構(gòu)的質(zhì)心為中心并且具有使得整個分段的結(jié)構(gòu)被包圍在最小可能的邊界框中的定向和尺度的邊界框。在可能的實(shí)現(xiàn)中，每個邊界框定義針對對應(yīng)目標(biāo)結(jié)構(gòu)的感興趣的區(qū)域。在另一可能的實(shí)現(xiàn)中，每個邊界框在每個方向上按預(yù)定量擴(kuò)展，并且針對每個目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的感興趣的區(qū)域由擴(kuò)展的邊界框來定義，使得針對每個目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的感興趣的區(qū)域包括分段的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的預(yù)定鄰域中的體素。然后，將針對分段的目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的感興趣的區(qū)域?qū)?zhǔn)，以生成空間緊湊的概要體積。例如，感興趣的區(qū)域可以水平地（如圖4所示）、垂直地、對角地或以預(yù)定模式（諸如正方形模式）被對準(zhǔn)。在可能的實(shí)現(xiàn)中，感興趣的區(qū)域可以以對應(yīng)于要執(zhí)行的特定臨床任務(wù)的預(yù)定模式而被對準(zhǔn)。在另一可能的實(shí)現(xiàn)中，可以使用優(yōu)化技術(shù)來對準(zhǔn)感興趣的區(qū)域，以確定導(dǎo)致最緊湊的概要體積（即，具有最小總大小的概要體積）的最佳對準(zhǔn)。在該情況下，感興趣的區(qū)域基本上被視為自動拼接在一起以形成概要體積的拼圖片。在生成概要體積中，從原始3d醫(yī)學(xué)體積保留每個感興趣的區(qū)域內(nèi)的原始圖像數(shù)據(jù)（即，體素強(qiáng)度），但是感興趣的區(qū)域相對于彼此被重新定位以生成更密集和更緊湊的體積。一旦感興趣的區(qū)域被重新定位以生成概要體積，概要體積就可以被處理以平滑在對應(yīng)于不同目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)的感興趣的區(qū)域之間的邊界。例如，體素強(qiáng)度可以沿著在拼接在一起的感興趣的區(qū)域之間的邊界內(nèi)插，使得在感興趣的區(qū)域之間的過渡在概要體積中是平滑的。

返回到圖3，在步驟308處，在顯示設(shè)備上顯示概要體積。例如，可以在顯示設(shè)備上顯示概要體積的3d視覺化和/或概要體積的各種2d切片。然后，用戶可以使用諸如鼠標(biāo)、觸摸屏等之類的用戶輸入設(shè)備來導(dǎo)航所顯示的概要體積。在可能的實(shí)現(xiàn)中，還可以顯示原始接收的3d醫(yī)學(xué)體積，并且當(dāng)用戶選擇概要體積中的特定體素時，還可以突出顯示或標(biāo)記原始3d醫(yī)學(xué)體積中的對應(yīng)位置。

圖5圖示出根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例的自動視覺化3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)以提供3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的加速讀取的方法。圖5的方法變換接收的3d醫(yī)學(xué)體積以生成和顯示織錦圖像，該織錦圖像是視覺化與特定臨床任務(wù)相關(guān)的一個或多個目標(biāo)解剖對象的多個2d視圖的組合的2d圖像。在步驟502處，接收3d醫(yī)學(xué)體積?？梢允褂萌魏晤愋偷?d醫(yī)學(xué)成像模態(tài)來獲取3d醫(yī)學(xué)體積。例如，3d醫(yī)學(xué)體積可以是計算機(jī)斷層攝影（ct）體積、磁共振成像（mri）體積、dynact體積、正電子發(fā)射斷層攝影（pet）體積、3d超聲體積等?？梢詮挠糜讷@取3d醫(yī)學(xué)體積的圖像獲取設(shè)備（諸如ct掃描儀、mri掃描儀、c臂圖像獲取設(shè)備等）來直接接收3d醫(yī)學(xué)體積。替代地，可以通過從計算機(jī)的儲存器或存儲器系統(tǒng)加載所存儲的3d醫(yī)學(xué)圖像體積或者通過接收從遠(yuǎn)程計算機(jī)系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫傳送的3d醫(yī)學(xué)圖像體積來接收3d醫(yī)學(xué)體積圖像。

在步驟504處，在3d醫(yī)學(xué)體積中檢測一個或多個目標(biāo)解剖對象的多個相關(guān)2d視圖。在3d醫(yī)學(xué)體積中檢測感興趣的一個或多個目標(biāo)解剖對象。例如，可以在3d醫(yī)學(xué)體積中檢測目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)，諸如器官（例如，肝臟、肺、心臟、腦、前列腺等）、血管或骨結(jié)構(gòu)。還可以檢測其他解剖對象（諸如病變、結(jié)節(jié)或解剖標(biāo)志（landmark））作為感興趣的解剖對象。一旦檢測到一個或多個感興趣的解剖對象，在3d醫(yī)學(xué)體積中自動檢測（一個或多個）感興趣的解剖對象的多個相關(guān)2d視圖。

在示例性實(shí)施例中，器官是感興趣的解剖對象。例如，肝臟可以是針對肝臟病變檢測和/或觀察的臨床任務(wù)的感興趣的解剖對象。雖然這里描述的示例使用肝臟作為感興趣的解剖對象，但是本發(fā)明不限于此，并且該描述可以類似地應(yīng)用于其他器官或解剖結(jié)構(gòu)。在3d醫(yī)學(xué)體積中分段肝臟。在美國專利號9,042,620、美國專利號8,073,220、美國專利號8,557,130、美國專利號8,837,771、美國專利號8,090,180、美國專利號8,131,038、美國專利號7,916,919和美國公開號2010/0080434中詳細(xì)描述了在3d醫(yī)學(xué)體積中分段肝臟和/或其他器官的各種方法，其公開通過引用以其整體并入本文。在示例性實(shí)現(xiàn)中，可以使用基于msl的3d對象檢測來分段肝臟?；诟闻K分段結(jié)果，然后可以在3d醫(yī)學(xué)體積的所有2d切片中裁剪感興趣的肝臟區(qū)域。這提供了從其生成織錦圖像的肝臟的2d視圖的整體集合。然后，可以從2d視圖的整體集合中選擇相關(guān)2d視圖的集合。在可能的實(shí)現(xiàn)中，可以使用預(yù)定的采樣模式從2d視圖的整體集合中選擇相關(guān)2d視圖。例如，針對從每個類型的2d切片（即，軸向、冠狀和矢狀）裁剪的2d視圖，可以在每個選擇的2d視圖之間跳過預(yù)定數(shù)目的切片。在另一可能的實(shí)現(xiàn)中，可以在2d視圖的每一個中檢測子結(jié)構(gòu)，并且可以基于在2d視圖中檢測到的子結(jié)構(gòu)來選擇相關(guān)2d視圖的集合。例如，肝臟的每個2d視圖內(nèi)的血管可以用于選擇最相關(guān)的2d視圖。在可能的實(shí)現(xiàn)中，可以基于注釋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練血管性分類器。例如，可以使用概率推進(jìn)樹（pbt）分類器來訓(xùn)練血管性分類器。經(jīng)訓(xùn)練的血管性分類器被約束到肝臟（即，每個感興趣的肝臟區(qū)域）的每個2d視圖中的像素，并且針對每個像素來計算該像素屬于血管的概率?？梢曰谠?d視圖內(nèi)的像素的血管性概率來針對每個2d視圖確定整體血管性得分。然后，可以選擇具有最高血管性得分的來自每個類型的切片的預(yù)定數(shù)目的2d視圖作為相關(guān)2d視圖的集合。可以注意，在其中肺是感興趣的解剖對象的實(shí)施例中，氣道可以類似地用作提供用于選擇肺的相關(guān)2d視圖的集合的基礎(chǔ)的子結(jié)構(gòu)。

在另一示例性實(shí)施例中，其他解剖對象或標(biāo)志（諸如肝臟病變、肺結(jié)節(jié)、肋骨異?；蚱渌愋偷牟∽儭⒛[瘤或異常）可以用作感興趣的解剖對象。例如，多個肝臟病變可以用作感興趣的解剖對象，以生成提供肝臟病變的加速視覺化的織錦圖像。盡管本文描述的示例使用肝臟病變作為感興趣的解剖對象，但是本發(fā)明不限于此，并且該描述可以類似地應(yīng)用于其他類型的病變、腫瘤、異?；蚪馄蕵?biāo)志。在3d醫(yī)學(xué)體積中檢測肝臟病變。例如，經(jīng)訓(xùn)練的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器（例如，pbt分類器）可以用于在3d醫(yī)學(xué)體積中檢測肝臟病變。在美國公開號2012/0070055中更詳細(xì)地描述用于檢測肝臟病變的方法，其公開通過引用以其整體并入本文。然后，可以選擇所有檢測到的肝臟病變的預(yù)定2d視圖作為相關(guān)視圖。在有利的實(shí)現(xiàn)中，所有檢測到的肝臟病變的軸向視圖用作相關(guān)2d視圖。

在步驟506處，使用相關(guān)2d視圖自動生成一個或多個目標(biāo)解剖對象的織錦圖像。織錦圖像是視覺化一個或多個目標(biāo)解剖對象的多個2d視圖的組合的單個2d圖像。通過將相關(guān)2d視圖集合組合成單個2d圖像來自動生成織錦圖像。以對特定臨床任務(wù)有意義的次序組合相關(guān)2d視圖，以生成一個或多個目標(biāo)解剖對象的相關(guān)2d視圖的視覺上令人愉悅的視覺化。與將3d圖像重新格式化成2d圖像的其他視覺化技術(shù)不同，織錦圖像使用從3d醫(yī)學(xué)體積的切片中提取的實(shí)際2d視圖，并且將多個相關(guān)2d視圖自動組合成單個織錦圖像。例如，可以基于原始3d醫(yī)學(xué)體積中2d視圖的相對位置來組織相關(guān)2d視圖。相關(guān)2d視圖可以基于視圖的類型（即，從其裁剪每個視圖的切片的類型）來組織，并且針對2d視圖的每個類型以預(yù)定的次序來組織。例如，根據(jù)2d視圖的類型，可以按從左到右的次序、從上到下的次序或從前到后的次序來顯示相關(guān)2d視圖。在其中子結(jié)構(gòu)用作用于選擇相關(guān)2d視圖的基礎(chǔ)的情況下，可以基于每個相關(guān)2d視圖內(nèi)的子結(jié)構(gòu)的量來組織相關(guān)2d視圖。例如，在其中針對肝臟的每個相關(guān)2d視圖計算血管性得分的實(shí)施例中，肝臟的相關(guān)2d視圖可以從最高血管性得分到最低血管性得分進(jìn)行排序。在其中基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測用于在3d醫(yī)學(xué)體積中檢測病變或解剖標(biāo)志的情況下，可以基于機(jī)器學(xué)習(xí)分類器得分來組織對應(yīng)于各種病變或標(biāo)志的2d視圖。例如，在其中針對在3d醫(yī)學(xué)體積中檢測到的多個肝臟病變生成織錦圖像的實(shí)施例中，可以針對每個檢測到的病變以由經(jīng)訓(xùn)練的肝臟病變分類器計算的概率得分的次序來組織每個檢測到的病變的軸向視圖。替代地，可以基于3d體積中的肝臟病變的相對位置來組織檢測到的肝臟病變的軸向視圖。還可以使用特定于特定臨床任務(wù)的其他預(yù)定模式來組織目標(biāo)解剖對象的相關(guān)2d視圖。

圖6圖示出從3d醫(yī)學(xué)體積生成的示例性織錦圖像。如圖6中所示，圖像600示出原始3d體積。圖像610示出肝臟病變織錦圖像。肝臟病變織錦圖像610包括在原始3d體積600中檢測到的三個肝臟病變的軸向視圖612、614和616。圖像620示出肝臟織錦圖像。肝臟織錦圖像620包括相關(guān)肝臟切片622、624、626、628、630、632、634和636的集合。

返回到圖5，在步驟508處，在顯示設(shè)備上顯示織錦圖像。然后，用戶可以使用諸如鼠標(biāo)、觸摸屏等之類的用戶輸入設(shè)備來導(dǎo)航所顯示的織錦圖像。織錦圖像的每個像素和在原始3d醫(yī)學(xué)體積中的其對應(yīng)的始發(fā)體素之間的幾何關(guān)系是完全已知的，并且被存儲在與顯示設(shè)備相關(guān)聯(lián)的計算機(jī)系統(tǒng)的存儲器或儲存器中。這允許用戶在3d織錦圖像和3d醫(yī)學(xué)體積之間來回鏈接，并且使用2d織錦圖像高效地導(dǎo)航3d體積。例如，在可能的實(shí)現(xiàn)中，還可以顯示原始接收的3d醫(yī)學(xué)體積，并且當(dāng)用戶選擇織錦圖像中的特定像素時，可以突出顯示或標(biāo)記原始3d醫(yī)學(xué)體積中的對應(yīng)位置，并且可以調(diào)整3d醫(yī)學(xué)體積的視覺化以提供對應(yīng)位置的視圖。

用于自動視覺化3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)以提供3d醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的加速讀取的上述方法可以在使用公知的計算機(jī)處理器、存儲器單元、存儲設(shè)備、計算機(jī)軟件和其他組件的計算機(jī)上實(shí)現(xiàn)。圖7中圖示出這樣的計算機(jī)的高級框圖。計算機(jī)702包含處理器704，其通過執(zhí)行定義這樣的操作的計算機(jī)程序指令來控制計算機(jī)702的整體操作。計算機(jī)程序指令可以被存儲在存儲設(shè)備712（例如，磁盤）中并且在期望執(zhí)行計算機(jī)程序指令時被加載到存儲器710中。因此，圖3和圖5的方法的步驟可以由存儲在存儲器710和/或儲存器712中的計算機(jī)程序指令來定義并且由執(zhí)行該計算機(jī)程序指令的處理器704來控制。諸如mr掃描設(shè)備或ct掃描設(shè)備之類的圖像獲取設(shè)備720可以被連接到計算機(jī)702以將圖像數(shù)據(jù)輸入到計算機(jī)702。將圖像獲取設(shè)備720和計算機(jī)702實(shí)現(xiàn)為一個設(shè)備是可能的。還可能的是，圖像獲取設(shè)備720和計算機(jī)702通過網(wǎng)絡(luò)無線地通信。在可能的實(shí)施例中，計算機(jī)702可以相對于圖像獲取設(shè)備720遠(yuǎn)程地定位，并且本文描述的方法步驟中的一些或全部可以作為服務(wù)器或基于云的服務(wù)的一部分來執(zhí)行。在該情況下，方法步驟可以在單個計算機(jī)上執(zhí)行或分布在多個聯(lián)網(wǎng)和/或本地計算機(jī)之間。計算機(jī)702還包括用于經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)與其他設(shè)備通信的一個或多個網(wǎng)絡(luò)接口706。計算機(jī)702還包括使得能夠?qū)崿F(xiàn)與計算機(jī)702的用戶交互的其他輸入/輸出設(shè)備708（例如，顯示器、鍵盤、鼠標(biāo)、揚(yáng)聲器、按鈕等）。本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到，實(shí)際計算機(jī)的實(shí)現(xiàn)還可以包含其他組件，并且圖7是用于說明性目的的這樣的計算機(jī)的一些組件的高級表示。

前述具體實(shí)施方式應(yīng)被理解為在每一方面都是說明性和示例性的而不是限制性的，并且本文公開的本發(fā)明的范圍不根據(jù)具體實(shí)施方式確定，而是根據(jù)如根據(jù)專利法允許的全部寬度來解釋的權(quán)利要求來確定。應(yīng)當(dāng)理解，本文所示出和描述的實(shí)施例僅僅說明本發(fā)明原理，并且在不脫離本發(fā)明的范圍和精神的情況下，可以由本領(lǐng)域技術(shù)人員實(shí)現(xiàn)各種修改。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在不脫離本發(fā)明的范圍和精神的情況下實(shí)現(xiàn)各種其他特征組合。