專利名稱：醫(yī)學圖像配準的系統(tǒng)和方法
技術領域：
本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像配準的系統(tǒng)和方法。而且本發(fā)明涉及一種計算機程序，當該計算機程序在計算機上運行時，該計算機程序用于進行醫(yī)學圖像配準。
背景技術：
已知多種不同的醫(yī)學成像技術。功能性身體圖像(給出生理信息)可以例如通過單光子發(fā)射計算機斷層攝影(SPECT)和正電子發(fā)射斷層攝影(PET)來獲得。結構圖像(給出身體的解剖圖)可以例如通過磁共振成像(MRI)和X射線計算機斷層攝影(CT)來獲得。這些技術提供具有互補的并且偶爾矛盾的信息的醫(yī)學圖像。
圖像配準(即，兩個或多個醫(yī)學圖像中的解剖學對應的位置的匹配)是獲得單個圖像中不明顯的附加信息的常用技術，并且因此對研究、診斷和治療具有重大意義。用來配準的醫(yī)學圖像不必是利用不同圖像技術的醫(yī)學成像結果。使用相同成像技術采用不同圖像采集協(xié)議進行成像所得到的圖像或者采用相同圖像采集協(xié)議和相同成像技術重復成像(在不同的時刻)所得到的圖像的配準具有同等的重要意義。
各種成像技術和/或圖像采集協(xié)議都有其特定優(yōu)點和局限性。例如，采用CT成像可以將骨骼的細節(jié)很好地顯現(xiàn)出來，而在MR圖像中很難看到骨骼的細節(jié)。為了利用這兩種醫(yī)學手段，可以將CT和MR圖像彼此配準，就是說，可以確定這些圖像中解剖學對應位置之間的幾何變換。利用這一變換，可以將圖像合并起來，例如，可以將CT中的骨骼顯現(xiàn)在MR圖像中。
已經(jīng)開發(fā)出了若干種圖像配準技術，從剛性的、仿射的到完全非剛性的配準。在Hajnal、Hill和Hawkes所著的書籍《Medical ImageRegistration》(CRC Press，ISBN 0-8493-0064-9)中可以找到綜述。存在多種多樣的確定配準變換的解決方案。它們通?；谑褂孟嗨菩远攘窟M行的配準變換的迭代優(yōu)化。公知的相似性度量是相關熵、(歸一化)交互信息和互相關。例如，對于剛性配準，確定出使圖像之間的相似性最佳的平移和旋轉(zhuǎn)。不過，當前的手段僅僅在要加以配準的圖像之間確有充足的相似性的情況下有效。不過，可能出現(xiàn)這樣的情況由于例如成像偽影或采集協(xié)議的特定屬性，圖像的相當多部分根本不相似。在這種情況下，這些區(qū)域?qū)ε錅实慕Y果造成負面影響(不是最佳的或錯誤的配準變換)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供更加精確的醫(yī)學圖像配準變換，即，獲得圖像中解剖學上相應的位置之間的更好匹配。
按照本發(fā)明，這個目的是由用于醫(yī)學圖像配準的系統(tǒng)實現(xiàn)的，該系統(tǒng)包括檢測模塊，適合用于檢測第一圖像中的一個或多個圖像區(qū)域，這些圖像區(qū)域不充分相似于第二圖像的對應圖像區(qū)域；遮蔽模塊，適合用于創(chuàng)建至少一個排除掩模(exclusion mask)，用以指定屬于這些不充分相似圖像區(qū)域的圖像像素/體元；和配準模塊，適合用于進行不包含在排除掩模中的第一圖像的圖像區(qū)域與第二圖像的相應圖像區(qū)域之間的配準。
本發(fā)明的目的也是由醫(yī)學圖像配準方法實現(xiàn)的，該方法包括步驟檢測第一圖像中的一個或多個圖像區(qū)域，這些圖像區(qū)域不充分相似于第二圖像的對應圖像區(qū)域；創(chuàng)建至少一個排除掩模，用以指定屬于這些不充分相似圖像區(qū)域的圖像像素/體元；和進行不包含在排除掩模中的第一圖像的圖像區(qū)域與第二圖像的相應圖像區(qū)域之間的配準。
本發(fā)明的目的也是由用于醫(yī)學圖像配準的計算機程序?qū)崿F(xiàn)的，該程序包括在該計算機程序在計算機中運行時，用來檢測第一圖像中的一個或多個圖像區(qū)域的計算機指令，這些圖像區(qū)域不充分相似于第二圖像的對應圖像區(qū)域；用來創(chuàng)建至少一個排除掩模的計算機指令，該排除掩模用以指定屬于這些不充分相似圖像區(qū)域的圖像像素/體元；和用來進行不包含在排除掩模中的第一圖像的圖像區(qū)域與第二圖像的相應圖像區(qū)域之間的配準的計算機指令。按照本發(fā)明必要的技術效果因此可以基于按照本發(fā)明的計算機程序的指令來實現(xiàn)。這樣的計算機程序可以存儲在諸如CD-ROM的載體上，或者可以通過因特網(wǎng)或其它計算機網(wǎng)絡來獲得。在運行之前，通過例如借助CD-ROM播放器從載體中或者從因特網(wǎng)中讀取該計算機程序并且將其存儲到計算機的存儲器中，將該計算機程序加載到計算機中。該計算機尤其包括中央處理器單元(CPU)、總線系統(tǒng)、存儲器裝置(例如，RAM或ROM等)、存儲設備(例如，軟盤或硬盤單元等)和輸入/輸出單元。備選地，本發(fā)明的方法可以用硬件來實現(xiàn)，例如，使用一個或多個集成電路來實現(xiàn)。
本發(fā)明的核心思想是將醫(yī)學圖像的一些部分從配準過程中排除。更加確切地說，本發(fā)明建議自動檢測不充分相似區(qū)域并且借助指出在配準處理期間不應包含哪些像素/體元的排除掩模將它們從配準過程中排除。本發(fā)明得到更加精確的醫(yī)學圖像配準變換。不充分相似的圖像仍然可以利用本發(fā)明的配準技術得到配準，而不會觀察到錯誤的結果。本發(fā)明可以應用于不同的成像技術和圖像采集協(xié)議。
本發(fā)明的這些和其它方面將會基于從屬權利要求中定義的下文中實施方式得到進一步詳細介紹。
按照本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，不充分相似區(qū)域是通過比較相應圖像區(qū)域的像素/體元亮度(intensity)來自動檢測的。例如，將第一圖像中血管的某一部分的像素/體元亮度與另一個圖像中該血管的相同部分進行比較。為此，使檢測模塊和/或計算機程序相應地適應。檢測不充分相似區(qū)域的具體方法必須要單獨地并且依據(jù)圖像屬性(例如，圖像中所示的解剖學位置的種類(例如，對象的形狀)、所使用的成像技術、協(xié)議等)來加以選擇。
按照本發(fā)明的另一種實施方式，排除掩模的至少一部分是使用預定遮蔽方案創(chuàng)建的，該遮蔽方案取決于圖像屬性的類型。利用預定遮蔽方案，使排除掩模的創(chuàng)建得到了簡化。對于解剖學標準對象，例如血管或某些器官，可以提供標準排除掩模。


下文中將參照下列實施方式和附圖以舉例的方式詳細介紹本發(fā)明的這些和其它方面，其中附圖1表示配準系統(tǒng)的示意性框圖，附圖2表示腹主動脈動脈瘤的3D BTFE掃描的一個切片，附圖3表示與附圖2中相同的腹主動脈動脈瘤的M2D TSE掃描的一個切片，附圖4表示將中央血管軸從3D BTFE圖像復制到M2D TSE圖像的示意圖，附圖5表示估算主動脈的半徑的示意圖，附圖6表示排除掩模的第一部分的定義的示意圖，附圖7表示延伸排除掩模的徑向檢查的示意圖，附圖8表示最終的排除掩模的示意圖，附圖9表示3D BTFE圖像的一部分以及配準的M2D TSE圖像，附圖10表示使用排除掩模得到的附圖9中的圖像的放大部分，附圖11表示不使用排除掩模得到的附圖9中的圖像的放大部分。
具體實施例方式
本發(fā)明是針對腹主動脈動脈瘤(AAA)的圖像進行圖解說明的。配準是借助配準系統(tǒng)1進行的，該配準系統(tǒng)1包括計算機2(例如，通用個人計算機或?qū)I(yè)醫(yī)學計算機)和與該計算機2相連的監(jiān)視器3。計算機2包括處理器4，該處理器4適用于在計算機2中運行包括按照本發(fā)明的計算機指令的計算機程序5時執(zhí)行該計算機程序5。計算機程序5可經(jīng)由輸入/輸出接口6(例如，網(wǎng)絡接口卡)傳送到計算機2并且存儲在計算機2的存儲器7(例如，RAM或ROM)中。要在計算機2中加以處理的成像數(shù)據(jù)8經(jīng)由接口6傳送到計算機2中。而且計算機2適用于經(jīng)由接口6向外部存儲設備9、繪圖儀、打印機等或者另一臺計算機傳送數(shù)據(jù)。
AAA圖像是使用兩種不同的MR圖像采集協(xié)議采集的。附圖2表示使用3D平衡TFE(BTFE)協(xié)議采集的圖像10，而附圖3表示使用M2DTSE協(xié)議(也稱為黑血成像)采集的圖像11。附圖2和3表示貫穿主動脈12的切片的例子。在將成像數(shù)據(jù)8傳送到計算機2中之后，實施分割。在本實施方式中，分割是這樣進行的在同一掃描會話中采集3D BTFE和M2D TSE圖像。病人可能在掃描進程期間發(fā)生輕微移動，但是這一移動一般來說不會超過幾個毫米。為此，使用所謂的血管跟蹤算法(可從O.Wink、W.J.Niessen、B.Verdonck、M.A.Viergever撰寫的《Vessel Axis Determination using Wave Front PropagationAnalysis》(Proceedings MICCAI 2001，Utrecht，2001年10月15-17日)或者O.Wink、W.J.Niessen、A.J.Frangi、B.Verdonck和M.A.Viergever撰寫的《3D MR Coronary Axis Determinationusing a Minimum Cost Path Approach》(Magnetic Resonance inMedicine 2002，第47卷，第1169-1175頁)中了解到這種算法)在3D BTFE圖像10中檢測出主動脈12的中心線。然后將所檢測到的中央血管軸19復制到M2D TSE圖像11中，此時它近似代表真實的中央軸。在附圖4中圖解說明了這種復制機制。在該方法這一部分的末尾，已經(jīng)基于所有像素/體元找出兩組數(shù)據(jù)之間的最佳變換。
在下一個步驟中，進行一個或多個不充分相似區(qū)域的自動檢測。為此，運行計算機程序5的處理器4用作檢測模塊13。在本情況下，選取M2D TSE圖像11來執(zhí)行不充分相似區(qū)域的檢測，因為這個圖像明顯包括比3D BTFE圖像10(圖像10不包含任何擾干擾偽影)多的圖像偽影。因此沒有對3D BTFE圖像10進行遮蔽。在M2D TSE圖像11中，在主動脈的右下部存在例如區(qū)域14，這個區(qū)域比上部的黑暗區(qū)域15明亮。另一方面，3D BTFE圖像10中的右下部區(qū)域16近似地表現(xiàn)出與同一圖像中的上部區(qū)域17相同的亮度。換句話說，M2D TSE圖像11中的圖像區(qū)域14、15的像素亮度并沒有表現(xiàn)出與3D BTFE圖像10中相同的相互關系。因此將M2D TSE圖像11中的明亮區(qū)域14定性為不充分相似區(qū)域。使用圖像處理算法計算兩個圖像10、11的像素亮度，確定出所有不充分相似區(qū)域并且標注出這些區(qū)域以備后續(xù)處理。
現(xiàn)在以這樣一種方式構造用來指定屬于不充分相似圖像區(qū)域的圖像像素的排除掩模它指定哪些圖像像素屬于這些區(qū)域。為此，運行計算機程序5的處理器4用作遮蔽模塊18。附圖3中的M2D TSE圖像11包含大的區(qū)域14，在該區(qū)域內(nèi)，管腔(血液)不是“黑的”。這是由于該區(qū)域內(nèi)血液流動速度非常緩慢并且M2D TSE成像僅僅對足夠大的血液流動速度效果良好這一情況造成的?？梢杂蓹z測模塊13斷定這個區(qū)域14不充分相似于附圖2中所示的3D BTFE圖像10中的明亮管腔區(qū)域17。這個區(qū)域14因此不能包含到配準過程中。遮蔽模塊18因此創(chuàng)建相符的排除掩模，下面將對此加以介紹。
借助遮蔽模塊18將帶有流動偽影的M2D TSE圖像11中的區(qū)域14包含在排除掩模中。為此，基于3D BTFE圖像10針對各個切片進行主動脈12半徑20的估算，如附圖5所示。使用圖像10中的深黑色圓環(huán)作為檢測主動脈壁21的大體位置的特征。在所檢測到的半徑20的基礎上，圍繞著M2D TSE圖像11中的中心線19定義出第一排除掩模22，以覆蓋較明亮的中央?yún)^(qū)域14’。掩模的這個部分的半徑23為主動脈直徑的大約百分之50，如附圖6所示。在其它一些實施方式中，可以使用另一百分比。這個過程在計算機程序5中作為針對具有如血管的管狀對象的圖像的預定方案來實現(xiàn)。在本發(fā)明的優(yōu)選實施方式中，圖像中描繪出的各個對象的種類和/或形狀由處理器5在檢測過程開始之前確定。在這種情況下，可以選擇最適合的預定方案來創(chuàng)建排除掩模。
在下一個步驟中，使用主動脈壁21作為引導“沿徑向檢查”M2D TSE圖像11，見附圖7。換句話說，對主動脈壁21內(nèi)的所有像素實施圖像處理。根據(jù)這一處理的結果，如果下列判別標準之一或多個得到滿足，則通過增加延伸部分27將排除掩模的第一部分22延展成最終排除掩模24(a)在半徑20上遇到的亮度為“不黑”，即，高于某一像素亮度閾值，見主動脈右下部上的區(qū)域14；(b)在主動脈壁21附近遇到的亮度過高，例如，由于存在血栓，見主動脈中間靠右的區(qū)域25；(c)主動脈壁21過厚，即，高于某一閾值，見主動脈12中間靠左的區(qū)域26。為此，遮蔽模塊18使用適用于將從圖像10、11獲得的數(shù)據(jù)與預定閾值數(shù)據(jù)、圖形和/或方案進行比較的計算機指令。附圖8中示出了最終得到的排除掩模24。只有圖像11的上部沒有被排除掩模覆蓋。所有其它像素都已經(jīng)包含在最終的排除掩模24中并且因此不會在配準處理中使用。
在后續(xù)步驟中，在沒有包含在排除掩模24中的圖像區(qū)域之間進行配準，即，在配準期間，僅使用排除掩模24外部的圖像像素來計算圖像10、11之間的相似度。為此，運行計算機程序5的處理器4用作配準模塊28。雖然在附圖8中僅僅示出了圍繞著主動脈12的某一部分，但是沒有被遮蔽住的所有圖像像素/體元都包含在該配準處理中。
在這一配準期間，借助例如旋轉(zhuǎn)、平移、縮放或局部非剛性形變進行圖像之一的迭代形變并且進行相似度的計算。這個迭代處理的目的是找出導致最大相似度的最佳形變。這些步驟是在處理器4內(nèi)借助使用公知技術(比如Hajnal、Hill和Hawkes撰寫的《Medical ImageRegistration》(CRC Press，ISBN 0-8493-0064-9)中介紹的技術)的相應計算機程序進行的。
在附圖9中，示出了一幅合成圖像29，該圖像由處于左上角的3DBTFE圖像10的一部分和M2D TSE圖像11的一部分組成。附圖10和11表示合成圖像29的放大部分。在放大圖像中，示出了一部分主動脈壁21，主動脈壁21跨過兩個圖像10和11之間的邊界線30。附圖10表示使用自動檢測到的排除掩模24進行的剛性圖像配準的結果。白色虛參考線31圖解說明M2D TSE圖像11中主動脈壁21的內(nèi)側(cè)并且可以用于幫助直觀評價配準的質(zhì)量。在附圖10中，主動脈壁21的內(nèi)側(cè)與3D BTFE圖像10中的以及M2D TSE圖像11中的參考線31相對應。為了比較，附圖11表示不使用排除掩模24的配準結果，即，在配準期間使用整個圖像11。使用參考線31可以看出，相對于3D BTFE圖像10，M2D TSE圖像11向右發(fā)生了輕微移動。參考線31并沒有定義主動脈壁21的內(nèi)側(cè)，而是處于壁內(nèi)。如附圖10中所示，不相似區(qū)域的排除導致配準的3D BTFE和M2D TSE圖像10、11之間更好的匹配。
優(yōu)選地，但是并非必須，前面介紹的過程的所有步驟都是使用具有計算機程序5形式的適當算法自動執(zhí)行的。前面介紹的實施方式可以優(yōu)選地應用于象血管這樣的管狀對象。如果要加以匹配的圖像顯示其它對象，則必須要據(jù)此對用于實施本發(fā)明的算法進行適應性修改。
雖然前面使用三維實例介紹的本發(fā)明，但是其也可以應用于二維成像(即，僅僅兩個不同圖像的配準)。
優(yōu)選地，配準系統(tǒng)1使用先前檢測、遮蔽和配準處理的實例的大數(shù)據(jù)庫來實施本發(fā)明。從這個數(shù)據(jù)庫中，取得算法、方案等，以便為各種輸入數(shù)據(jù)提供充分的配準。例如，該數(shù)據(jù)庫可以包括描述哪種偽影對于特定類型的圖像最為普遍的列表。換句話說，使用所謂的計算機輔助檢測/配準系統(tǒng)。在某些情況下，可能需要用戶互動，以便引導該過程的進行。例如，用戶可能要定義血管的中心線的起點和終點等。
對于本領域技術人員而言，顯然，本發(fā)明并不局限于前述說明性實施方式的細節(jié)，并且本發(fā)明可以以其它具體形式來具體實現(xiàn)，而不會超出本發(fā)明的思想或本質(zhì)特性。因此在所有方面要將本發(fā)明的實施方式看成是說明性的而非約束性的，本發(fā)明的范圍由所附權利要求指出而不是由前述說明書指出，并且落在權利要求的含義和等價內(nèi)容的范圍之內(nèi)的所有改變因此都是要包含在其中的。而且顯然，詞“包括”并不排除其它單元或步驟，詞“一”或“一個”并不排除多個，并且單獨一個單元(比如計算機系統(tǒng)或另一個單元)可以完成權利要求中列舉的數(shù)個構件的功能。權利要求中的任何附圖標記都不應解釋為是對所涉及權利要求的限定。
附圖標記列表1 配準系統(tǒng)2 計算機3 監(jiān)視器4 處理器5 計算機程序6 輸入/輸出接口7 存儲器8 成像數(shù)據(jù)9 外部存儲設備10 3D BTFE圖像11 M2D TSE圖像12 主動脈13 檢測模塊14 亮區(qū)域15 暗區(qū)域16 具有標準亮度的區(qū)域17 具有標準亮度的區(qū)域18 遮蔽模塊19 中央血管軸20 半徑21 主動脈壁22 第一排除掩模23 掩模半徑24 最終排除掩模25 血栓區(qū)域26 厚壁區(qū)域27 延伸掩模
28 配準模塊29 合成圖象30 邊界線31 參考線
權利要求
1.一種用于醫(yī)學圖像(10，11)配準的系統(tǒng)(1)，該系統(tǒng)(1)包括-檢測模塊(13)，適合用于檢測第一圖像(11)中的一個或多個圖像區(qū)域(14，14’，25，26)，這些圖像區(qū)域(14，14’，25，26)不充分相似于第二圖像(10)的對應圖像區(qū)域，-遮蔽模塊(18)，適合用于創(chuàng)建至少一個排除掩模(22，24，27)，用以指定屬于這些不充分相似圖像區(qū)域(14，14’，25，26)的圖像像素或體元，和-配準模塊(28)，適合用于進行不包含在排除掩模(22，24，27)中的第一圖像(11)的圖像區(qū)域與第二圖像(10)的相應圖像區(qū)域之間的配準。
2.按照權利要求1所述的系統(tǒng)(1)，其中檢測模塊(13)適合用于通過比較圖像(10，11)中的相應圖像區(qū)域的像素或體元亮度來自動檢測不充分相似區(qū)域(14，14’，25，26)。
3.按照權利要求1所述的系統(tǒng)(1)，其中遮蔽模塊(18)適合用于使用預定遮蔽方案創(chuàng)建排除掩模的至少一部分(22)，所述遮蔽方案取決于圖像屬性。
4.一種用于醫(yī)學圖像(10，11)配準的方法，該方法包括步驟-檢測第一圖像(11)中的一個或多個圖像區(qū)域(14，14’，25，26)，這些圖像區(qū)域(14，14’，25，26)不充分相似于第二圖像(10)的對應圖像區(qū)域，-創(chuàng)建至少一個排除掩模(22，24，27)，用以指定屬于這些不充分相似圖像區(qū)域(14，14’，25，26)的圖像像素或體元，和-進行不包含在排除掩模(22，24，27)中的第一圖像(10)的圖像區(qū)域與第二圖像(10)的相應圖像區(qū)域之間的配準。
5.一種用于醫(yī)學圖像(10，11)配準的計算機程序(5)，該程序包括在該計算機程序(5)在計算機(2)中運行時，-用來檢測第一圖像(11)中的一個或多個圖像區(qū)域(14，14’，25，26)的計算機指令，這些圖像區(qū)域(14，14’，25，26)不充分相似于第二圖像(10)的對應圖像區(qū)域，-用來創(chuàng)建至少一個排除掩模(22，24，27)的計算機指令，該排除掩模用以指定屬于這些不充分相似圖像區(qū)域(14，14’，25，26)的圖像像素或體元，和-用來進行不包含在排除掩模(22，24，27)中的第一圖像(10)的圖像區(qū)域與第二圖像(10)的相應圖像區(qū)域之間的配準的計算機指令。
全文摘要
本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像(10，11)配準的系統(tǒng)(1)和方法。而且本發(fā)明涉及計算機程序(5)，當該計算機程序(5)在計算機(2)中運行時，該計算機程序(5)進行醫(yī)學圖像(10，11)的配準。為了提供更加精確的醫(yī)學圖像配準變換，建議檢測不充分相似區(qū)域(14，14’，25，26)并且借助排除掩模(22，24，27)將它們從配準過程中排除，該排除掩模指出在配準處理期間不應當包含哪些像素/體元。
文檔編號G06T7/00GK101057255SQ200580038479
公開日2007年10月17日 申請日期2005年11月8日 優(yōu)先權日2004年11月10日
發(fā)明者M·布里尤沃, M·J·奎斯特, S·德普特 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司