專利名稱：利用拓?fù)湫畔娜S圖像數(shù)據(jù)中分割解剖結(jié)構(gòu)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種從三維圖像數(shù)據(jù)、例如在CT血管造影(CTA)中產(chǎn)生的三維圖像數(shù)據(jù)中分割出解剖結(jié)構(gòu)、尤其是冠狀血管樹的方法。
本發(fā)明的方法首先應(yīng)用于在拍攝血管結(jié)構(gòu)時的計算機斷層造影領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
與其它諸如磁共振斷層造影(MR)、PET(正電子發(fā)射斷層造影)、SPECT(單光子發(fā)射計算斷層造影)或三維超聲波技術(shù)等成像技術(shù)相比，CT血管造影的巨大優(yōu)點例如是在注入造影劑的情況下只用一次CT掃描就可以記錄心臟的整個血管樹。在此獲得的三維圖像數(shù)據(jù)可以用不同技術(shù)來可視化。
對于量化分析來說，尤其是測量狹窄或斑沉積，必須從三維圖像數(shù)據(jù)中分割出血管結(jié)構(gòu)的相應(yīng)區(qū)域。這種分割在圖像計算機的后處理過程中進行。目前最常采用并商業(yè)化的分割技術(shù)是所謂的“區(qū)域增長”技術(shù)。在這種技術(shù)中，從通過用戶預(yù)先給定的三維圖像數(shù)據(jù)中的種子點出發(fā)，分別分析所有相鄰的圖像點(體素)，并在滿足特定條件時識別出部分血管結(jié)構(gòu)。作為屬于血管結(jié)構(gòu)的一個條件，例如可以檢查該體素是否處在一個預(yù)先給定的HU區(qū)域(HUHounsfield單位)中。對于相鄰體素之間的密度梯度也可以預(yù)先給定一個最高值，超過該最高值就不再將該相鄰體素看作血管結(jié)構(gòu)的一部分。分別被新識別為血管結(jié)構(gòu)一部分的體素又作為下個分析或分割步驟的起始點。通過這種方式，已經(jīng)識別的結(jié)構(gòu)三維地一直增長到分割出血管結(jié)構(gòu)的全部預(yù)定區(qū)域。采用這種技術(shù)來分割血管結(jié)構(gòu)的一個例子可以參見T.Boskamp等人的文章“New Vessel AnalysisTool for Morphometric Quantification and Visualisation of Vessels in CT and MRImaging Data Sets”，Radiographics 2004，24，287-297。
公知的“區(qū)域增長”技術(shù)在很多情況下都能令人滿意地工作，但不能達到觀察者在三維圖像照片的顯示中可見的所有血管。在合適的三維可視化技術(shù)中，人眼尚能夠識別出作為結(jié)構(gòu)的一部分的最小的血管，而分割算法只能檢測到被檢查立體中特定均勻的、相關(guān)的部分。此外，如果分割出的結(jié)構(gòu)具有類似的HU值并且非常接近地位于血管結(jié)構(gòu)上，則該分割出的結(jié)構(gòu)還可能增長到相鄰的圖像區(qū)域中。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，提供一種從三維圖像數(shù)據(jù)中分割出解剖結(jié)構(gòu)、尤其是冠狀血管樹的方法，使得可以可靠地分割結(jié)構(gòu)。
在用于從三維圖像數(shù)據(jù)、尤其是CTA圖像數(shù)據(jù)中分割出解剖結(jié)構(gòu)的本發(fā)明的方法中，首先優(yōu)選在一個區(qū)域內(nèi)設(shè)置一個起始點，待分割的結(jié)構(gòu)從該起始點出發(fā)延伸，并且在該三維圖像數(shù)據(jù)中識別至少一個已知的有解剖意義的點和/或至少一個已知的有解剖意義的表面。接著，從該起始點出發(fā)，逐個圖像點地用多個分割步驟通過這種方式來分割該結(jié)構(gòu)，其中在每個分割步驟中自動確定相對于該有解剖意義的點和/或有解剖意義的表面的瞬時距離，并在考慮已知的模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的情況下根據(jù)該距離確定分割參數(shù)和/或為了繼續(xù)該分割從相鄰的圖像點中選擇一個圖像點。
因此在本發(fā)明的方法中，將另外的已知拓?fù)湫畔⒂糜诜指?，在本專利申請中這些信息也稱為模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，其使得可以可靠地分割結(jié)構(gòu)。通過對相對于事先識別的有意義點或表面的瞬時分割位置的相應(yīng)認(rèn)識，和對所述結(jié)構(gòu)區(qū)域中的原理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的認(rèn)識，一方面可以排除在基于拓?fù)渲R而不可能具有所述結(jié)構(gòu)的部分的區(qū)域中的錯誤分割。另一方面分割還可以通過根據(jù)分割位置自動改變分割參數(shù)來找到根據(jù)拓?fù)渲R在其中一定還存在血管的區(qū)域中的血管，而在這些區(qū)域中由于局部低于或超過所設(shè)置的閾值普通的分割則可能中斷。
在穿越結(jié)構(gòu)時針對每個分割步驟確定的分割參數(shù)，在CTA領(lǐng)域中例如包括針對對應(yīng)于圖像點的體素的HU閾值，或針對相鄰體素之間的密度梯度的閾值。通過確定為了繼續(xù)分割而根據(jù)瞬時距離從相鄰圖像點中進行的選擇，限制了進行其它分割的空間角。通過這種方式，分割可以類似于公知的“區(qū)域增長”技術(shù)來進行，但在此通常不對所有在立體中相鄰的圖像點進行分析，而只是對位于所確定的各個空間角上的圖像點進行分析。因此，優(yōu)選在一個區(qū)域中設(shè)置起始點，待分割的結(jié)構(gòu)從該起始點出發(fā)延伸，從而由此就已預(yù)先給定了一個特定的分割方向。
優(yōu)選地，借助至少一個距離柵格來確定與事先識別的有意義點或表面的瞬時距離，該距離柵格在啟動分割之前就產(chǎn)生，并從所識別的各個點或所識別的各個表面出發(fā)。在存在多個識別的點和/或表面的情況下，還可以計算多個距離柵格，這些距離柵格分別給出到作為該柵格基礎(chǔ)的點或表面的距離。該一個或多個距離柵格對應(yīng)于三維圖像數(shù)據(jù)組中的圖像點或體素，從而在分割期間可以直接知道每單個體素到相應(yīng)有解剖意義的點或表面的距離。然后在考慮已知模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的情況下將該距離用于確定瞬時分割參數(shù)。
在實施該方法時，通過訪問所提供的一個表來考慮將已知的模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)用于確定瞬時分割參數(shù)，在該表中對于已知的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來說，到有解剖意義的點和/或有解剖意義的表面的不同距離分別對應(yīng)于為繼續(xù)該分割而預(yù)定的分割參數(shù)和/或一個或多個預(yù)定的分割方向。這樣，可以根據(jù)到有解剖意義的點的不同距離確定繼續(xù)實施分割的空間角。此外，還可以根據(jù)該距離改變HU值的范圍，在該范圍內(nèi)一定存在屬于所述結(jié)構(gòu)的體素。對其它可用于分割出所述結(jié)構(gòu)的任意分割參數(shù)來說同樣如此。
在本方法的擴展中，如果在到一個或多個有解剖意義的點和/或表面的該瞬時距離下由于拓?fù)湫畔⒍惶赡苤袛嗨鼋Y(jié)構(gòu)，則在由于缺乏滿足預(yù)定條件的相鄰體素而中斷分割時自動在相鄰環(huán)境中查找所述結(jié)構(gòu)的后續(xù)部分。如果找到就繼續(xù)的延伸來說與中斷的結(jié)構(gòu)匹配的繼續(xù)體素，則通過插值來填補其間存在的空隙，并用該繼續(xù)體素繼續(xù)執(zhí)行分割。這種在結(jié)構(gòu)分支中的分割中斷時對繼續(xù)結(jié)構(gòu)的查找可以緊跟在相應(yīng)的中斷之后進行，也可以在結(jié)構(gòu)的所有分支中的分割都到達靜止?fàn)顟B(tài)之后才進行。在后一種情況下首先存儲這種中斷點，以便然后在本方法的結(jié)束階段可以在這些位置查找到該結(jié)構(gòu)的后續(xù)部分。
雖然本方法的主要應(yīng)用領(lǐng)域是在CTA圖像照片的三維圖像數(shù)據(jù)中分割出解剖上的血管結(jié)構(gòu)，該方法還可以用于在諸如MR、PEP、SPECT或三維超聲波技術(shù)等其它成像技術(shù)的三維圖像數(shù)據(jù)中分割出其它解剖結(jié)構(gòu)，只要為分割提供了合適的分割參數(shù)。


下面借助實施例結(jié)合附圖再次詳細解釋本發(fā)明的方法。其中示出圖1示出在實施本發(fā)明方法時的第一步驟的例子；圖2A-2C示出在實施本發(fā)明方法時的第二步驟的例子；圖3A-3B示出在實施本發(fā)明方法時的第三步驟的例子；
圖4示出在實施本發(fā)明方法時的第四步驟的例子；圖5示出在實施本發(fā)明方法時的第五步驟的例子。
具體實施例方式
在本例中描述了用于從三維圖像數(shù)據(jù)中分割出冠狀血管樹的各個步驟，該三維圖像數(shù)據(jù)是用CTA技術(shù)記錄的。在此附圖示出心臟以及其中包含的心房和血管的不同視圖，它們由于圖像本身可顯示性的不足而只是被示意性地示出。在此圖1示出整個心臟1的視圖，其中在上部可以看出穿過大動脈2的截面。在第一步驟中，例如用鼠標(biāo)光標(biāo)3交互地在顯示圖像的屏幕上通過點擊大動脈2設(shè)置一個起始點。從該起始點出發(fā)自動檢測兩個分叉點4，在這些分叉點處大動脈2分叉為冠狀血管結(jié)構(gòu)5。對分叉點4進行標(biāo)記。
在借助部分圖2A、2B、2C看出的下個步驟中，分割出心房11，也就是左心房和右心房以及心室，并對解剖標(biāo)志進行檢測和標(biāo)記，在本例中是左心室8的頂點6。在此，在部分圖2A和2B中，可以看出該分割的不同級別。圖2C示出分割出的左心室8，在其表面上將頂點6標(biāo)記為解剖標(biāo)志。該標(biāo)記通過識別左心室頂點的圖像處理算法自動進行。
在下一步驟中計算圍繞心臟的距離柵格。在此作為起始點，采用被分割出并注有造影劑的心房11的表面點。為此，在圖3A中可見心肌7在外部和左心室8在內(nèi)部。圖3B再次示出左心室8的另一視圖。血管結(jié)構(gòu)5被顯示在這些圖中。
在這些預(yù)處理步驟之后對血管結(jié)構(gòu)5進行實際的分割。分割在第一步驟中檢測出來的分叉點4處開始，這些分叉點也在圖4中示出。根據(jù)本方法，利用適應(yīng)性的拓?fù)浞指罴夹g(shù)進行分割。為此圖4示出大動脈2的一部分，以及從該大動脈分叉的冠狀血管結(jié)構(gòu)5。心臟1用虛線框表示。此外在該圖中，還標(biāo)記出左心室8的位置以及兩個解剖標(biāo)志的位置，即心臟的頂點6和幾何重心9。
在本方法中，分割按照計劃方式進行，其中根據(jù)相對于預(yù)先標(biāo)記出的標(biāo)志6、9的瞬時位置來逐步分析復(fù)雜結(jié)構(gòu)5。通過這種方式，分割算法隨時識別心臟內(nèi)血管段的當(dāng)前形狀、大小和位置，因為通過距離柵格可以隨時知道與心房表面的距離，尤其是與心臟的頂點6或重心9的距離。通過這些知識例如可以分別將用于分割的閾值與當(dāng)前的分割位置進行匹配。血管的定位越接近于末梢，通常所要求的閾值就越小，以將該其與周圍結(jié)構(gòu)區(qū)分開來。采用在每個分割步驟中已知的與頂點6的距離，從而在一個血管分支中中斷分割時可以決定，是否在鄰近的環(huán)境中查找該結(jié)構(gòu)的后續(xù)部分。如果與頂點6的距離大于可預(yù)定的值，此時血管通常與周圍的對比度變差，則首先為了后續(xù)步驟而存儲該中斷位置。
分割本身例如可以采用距離變換算法來進行，其中在相應(yīng)的血管段中使球體一直增大到與血管相切。在此，在考慮關(guān)于心臟結(jié)構(gòu)的拓?fù)湫畔⒌那闆r下進行分割，也就是考慮拓?fù)湫呐K模型，而不是如傳統(tǒng)的“區(qū)域增長”技術(shù)中那樣在所有空間方向上，而是以定向的方式來進行。這種借助增大的球體進行的分割通過圖4的環(huán)表示。在此，如在本例中所示，相對于一個解剖標(biāo)志或多個解剖標(biāo)志來確定相應(yīng)的位置或距離信息。通過對位置的認(rèn)識，可以預(yù)先給定分割方向，從而避免在由于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)而不可能出現(xiàn)血管的區(qū)域中錯誤地進行分割。
在本例中，在根據(jù)上述步驟穿越血管結(jié)構(gòu)5之后，在事先存儲的中斷位置處查找后續(xù)的結(jié)構(gòu)，在該中斷位置處曾由于缺乏滿足分割條件的相鄰像素而中斷了分割。當(dāng)由于拓?fù)湫畔⒍豢赡茉谠撐恢弥袛嘌芙Y(jié)構(gòu)時，則存儲該位置。然后在這些位置處，自動在相鄰環(huán)境中查找可以顯示血管結(jié)構(gòu)的后續(xù)部分的體素。在此利用了，通過具有所屬直徑信息的向量組(也就是通過一組排列成行的圓柱體)可以表示冠狀樹。沿著該有序的向量組計算正切向量。利用該計算可以估計在哪個區(qū)域中一定有血管的后續(xù)部分。在所計算的搜索區(qū)域中，圖像處理算法試圖識別出可能的血管區(qū)域，例如通過分析局部Hessian矩陣或通過計算位于血管結(jié)構(gòu)有效HU區(qū)域內(nèi)的體素簇的特征向量。如果找到這種體素，則通過插值將該體素與已經(jīng)分割出的結(jié)構(gòu)連接。在圖5中示出正切向量12，以及通過該向量預(yù)先給定的搜索區(qū)域13。在該圖中還可以識別出在血管結(jié)構(gòu)5的顯示中的空隙10，其通過最后一個步驟填滿。
利用本方法，在分割結(jié)構(gòu)時考慮特定于結(jié)構(gòu)的信息或者說拓?fù)湫畔?。在預(yù)先給定關(guān)于血管變化的平滑條件時，可以在每個分割步驟中只計算出相信是屬于血管結(jié)構(gòu)的體素?？紤]到與先前識別出的解剖標(biāo)志、尤其是心房表面的距離，確保了只在已經(jīng)分割出的心房外識別血管。由此可以防止分割出的結(jié)構(gòu)延伸至諸如心房的其它周圍結(jié)構(gòu)中。
利用所建議的方法，可以例如比目前現(xiàn)有技術(shù)的公知方法更為精確地分割出冠狀血管樹。在分割時不僅分析血管樹本身，而且還分析整個心臟的解剖結(jié)構(gòu)。填充中斷的血管結(jié)構(gòu)的附加步驟使得可以檢測和分割本身很小的血管結(jié)構(gòu)。
權(quán)利要求
1.一種用于從三維圖像數(shù)據(jù)中分割出解剖結(jié)構(gòu)、尤其是冠狀血管樹(5)的方法，其中，首先在該三維圖像數(shù)據(jù)中設(shè)置一個起始點，并且在該三維圖像數(shù)據(jù)中識別至少一個已知的有解剖意義的點(6，9)和/或至少一個已知的有解剖意義的表面(11)，以及接著從該起始點出發(fā)，逐個圖像點地用多個分割步驟以如下方式來分割該結(jié)構(gòu)(5)，其中，在每個分割步驟中自動確定相對于該有解剖意義的點(6，9)和/或有解剖意義的表面(11)的瞬時距離，并在考慮已知的模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的情況下根據(jù)該距離確定分割參數(shù)和/或為了繼續(xù)分割從相鄰的圖像點中選擇一個圖像點。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在開始分割所述結(jié)構(gòu)(5)之前產(chǎn)生至少一個距離柵格，該距離柵格從所述至少一個有解剖意義的點(6，9)或至少一個有解剖意義的表面(11)出發(fā)，并與圖像點相對應(yīng)，其中，在分割期間直接從該距離柵格中確定每個圖像點到該有解剖意義的點(6，9)或有解剖意義的表面(11)的瞬時距離。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述確定每個分割步驟中的分割參數(shù)通過訪問一個表來實現(xiàn)，在該表中到有解剖意義的點(6，9)和/或有解剖意義的表面(11)的不同距離分別對應(yīng)于預(yù)定的分割參數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述在每個分割步驟中為了繼續(xù)分割而在相鄰圖像點中進行的選擇通過訪問一個表來確定，在該表中到有解剖意義的點(6，9)和/或有解剖意義的表面(11)的不同距離分別對應(yīng)于為了繼續(xù)分割而預(yù)定的一個或多個預(yù)定的分割方向。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，在達到分割的一個中斷點時，在一個在考慮模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的條件下還不應(yīng)該中斷該結(jié)構(gòu)(5)的位置上，用搜索算法在一個圖像區(qū)域內(nèi)查找繼續(xù)該結(jié)構(gòu)(5)的圖像點，該圖像區(qū)域是通過對已經(jīng)分割出的結(jié)構(gòu)(5)進行外推而確定的，其中，在檢測用于繼續(xù)該結(jié)構(gòu)(5)的圖像點時，在這些圖像點上繼續(xù)所述分割，并接著借助插值來填充分割出的結(jié)構(gòu)(5)中的空隙。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，對于所述外推，計算已經(jīng)分割出的結(jié)構(gòu)(5)在所述中斷點區(qū)域中的正切向量(12)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，為了檢測用于繼續(xù)所述結(jié)構(gòu)(5)的圖像點，必須滿足在已經(jīng)分割出的結(jié)構(gòu)(5)的正切向量(12)和在中斷點區(qū)域內(nèi)的后續(xù)結(jié)構(gòu)的正切向量之間的平滑條件。
8.根據(jù)權(quán)利要求1至7中任一項所述的方法，其特征在于，在從心臟(1)的三維圖像數(shù)據(jù)中分割出冠狀血管樹(5)時，在大動脈(2)中設(shè)置所述起始點，并且將三維圖像數(shù)據(jù)中心臟的頂點(6)和/或幾何重心(9)識別為已知的有解剖意義的點(6，9)。
9.根據(jù)權(quán)利要求1至8中任一項所述的方法，其特征在于，在從心臟(1)的三維圖像數(shù)據(jù)中分割出冠狀血管樹(5)時，在大動脈(2)中設(shè)置所述起始點，并且將三維圖像數(shù)據(jù)中預(yù)先分割出的心房的表面(11)識別為已知的有解剖意義的表面。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種用于從三維圖像數(shù)據(jù)中分割出解剖結(jié)構(gòu)、尤其是冠狀血管樹(5)的方法。在該方法中首先在該三維圖像數(shù)據(jù)中設(shè)置一個起始點，并且在該三維圖像數(shù)據(jù)中識別至少一個已知的有解剖意義的點(6，9)和/或至少一個已知的有解剖意義的表面(11)。接著從該起始點出發(fā)，逐個圖像點地用多個分割步驟以如下方式來分割該結(jié)構(gòu)，其中在每個分割步驟中自動確定相對于該有解剖意義的點(6，9)和/或有解剖意義的表面(11)的瞬時距離，并在考慮已知的模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的情況下根據(jù)該距離確定分割參數(shù)和/或為了繼續(xù)該分割從相鄰的圖像點中選擇一個圖像點。本方法實現(xiàn)了對解剖結(jié)構(gòu)的精確和可靠分割。
文檔編號G06T15/00GK1745714SQ200510099168
公開日2006年3月15日 申請日期2005年9月9日 優(yōu)先權(quán)日2004年9月9日
發(fā)明者丹尼爾·林克, 邁克爾·肖伊林 申請人:西門子公司