專利名稱：一種確定感興趣區(qū)域的裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別是涉及一種在醫(yī)學(xué)圖像中確定感興趣區(qū)域的裝置及方法。
背景技術(shù)：
近年來(lái)，醫(yī)學(xué)成像形態(tài)例如X射線計(jì)算機(jī)斷層掃描(ComputerTomography，簡(jiǎn)稱CT)以及磁共振成像(MRI)系統(tǒng)在實(shí)際進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷和治療的醫(yī)療設(shè)備中已經(jīng)變得日益普及。這樣的醫(yī)學(xué)成像形態(tài)在對(duì)病人進(jìn)行醫(yī)學(xué)檢查或治療的過(guò)程中，能夠容易地產(chǎn)生每一個(gè)病人(即，待診斷的對(duì)象)的大量圖像。例如，CT是用計(jì)算機(jī)控制下的X線對(duì)人體的體層掃描，利用人體組織在X線下顯現(xiàn)的不同密度來(lái)進(jìn)行對(duì)比達(dá)到精確顯示解剖結(jié)構(gòu)之目的。
在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)現(xiàn)有的成像技術(shù)獲取的圖像中，無(wú)論是二維還是三維圖像，往往只有某部分區(qū)域是起決定性作用的，比如腫瘤區(qū)域、腎臟區(qū)域、乳腺區(qū)域等等，該部分區(qū)域就可以稱作感興趣區(qū)域，而圖像中的其他部分則可以不需要加以更多注意。從圖像中確定的感興趣區(qū)域，對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行下一步圖像處理非常有益，如觀察、對(duì)比、分割、檢測(cè)、或計(jì)算、確定圖像特征或參數(shù)等，有利于提高下一步圖像處理的速度和精確度。在本領(lǐng)域中，三維圖像感興趣區(qū)域稱為VOI(Volume Of Interest)，二維圖像感興趣區(qū)域稱為ROI(Region Of Interest)。
現(xiàn)有技術(shù)中，針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中感興趣區(qū)域的確定方法可以是手動(dòng)、自動(dòng)以及兩種方法相結(jié)合的半自動(dòng)方法。手動(dòng)方法包括顯示圖像和用戶使用例如鼠標(biāo)、鍵盤等描繪圖像；自動(dòng)方法可以運(yùn)用諸如形狀和大小的在先知識(shí)自動(dòng)描繪感興趣區(qū)域。
在專利號(hào)為200510006818.5號(hào)的專利文件中公開(kāi)了一種用于形成3D超聲圖像的設(shè)備和方法，該發(fā)明涉及通過(guò)自動(dòng)檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象的輪廓而只利用該輪廓內(nèi)存在的體積數(shù)據(jù)來(lái)形成3D超聲圖像的3D超聲診斷，包括第一單元，用于在2D超聲圖像上產(chǎn)生感興趣區(qū)域(ROI)方框；第二單元，用于檢測(cè)該ROI方框中的目標(biāo)對(duì)象的輪廓；以及第三單元，用于通過(guò)再現(xiàn)存在于檢測(cè)到的輪廓中的體積數(shù)據(jù)來(lái)形成3D超聲圖像。上述方法雖然可以在圖像上自動(dòng)產(chǎn)生感興趣區(qū)域的方框，但該區(qū)域的確定還需要進(jìn)一步調(diào)節(jié)方框的尺寸和大小，并不能直接獲得。
在專利號(hào)為03127890.6號(hào)的專利文件中也公開(kāi)了一種使用三維感興趣區(qū)域來(lái)處理圖像的方法和裝置，包括一個(gè)ROI指定單元，被配置成在由多幅圖像形成的一個(gè)三維空間中的一個(gè)目標(biāo)區(qū)域指定一個(gè)三維的感興趣的區(qū)域(ROI)；一個(gè)判定單元，被配置成在多個(gè)截面中判定出與該三維ROI相交的一個(gè)或多個(gè)截面；以及一個(gè)顯示單元，被配置成顯示由判定單元判定的各截面的圖像。該發(fā)明可以解決在顯示所述多幅圖像時(shí)，在多幅圖像的每一幅上，能夠清楚地指示目標(biāo)圖像的同一區(qū)域，但是該發(fā)明在第一和第二圖像中的ROI指定過(guò)程卻仍然需要依靠人工和經(jīng)驗(yàn)手動(dòng)完成。
綜上所述，現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)中，如何在獲取的醫(yī)學(xué)圖像中利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)將所需的感興趣區(qū)域準(zhǔn)確的確定出來(lái)，是本領(lǐng)域技術(shù)人員迫切需要解決的技術(shù)問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種在醫(yī)學(xué)圖像中確定感興趣區(qū)域的裝置及方法，以根據(jù)一定規(guī)則自動(dòng)獲得感興趣區(qū)域，并對(duì)該區(qū)域進(jìn)行精確描述，方便相關(guān)人員的進(jìn)一步操作。通過(guò)對(duì)于在此特定區(qū)域內(nèi)對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行下一步圖像處理，如分割，檢測(cè)等，可以大大提高下一步圖像處理的速度和精確度。
為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案，提供一種確定感興趣區(qū)域的裝置，包括接口單元，用于獲取醫(yī)學(xué)圖像；投影特征提取單元，用于在所述醫(yī)學(xué)圖像中提取投影特征；投影組件，用于將投影特征在所述醫(yī)學(xué)圖像的各個(gè)維度方向上投影得到投影曲線；
特征區(qū)域選取組件，用于在所述投影曲線上選取特征點(diǎn)，同一維度方向上特征點(diǎn)之間的區(qū)間所對(duì)應(yīng)的所述醫(yī)學(xué)圖像中的區(qū)域構(gòu)成該維度的特征區(qū)域；感興趣區(qū)域確定組件，用于提取上述各個(gè)維度方向上特征區(qū)域的重合部分，重合部分即為感興趣區(qū)域。
當(dāng)所述醫(yī)學(xué)圖像為腹部CT圖像時(shí)，所述投影特征為分割出的特定組織的體素個(gè)數(shù)，其提取方法為區(qū)域生長(zhǎng)法，所述投影特征提取單元包括種子點(diǎn)確定模塊，用于在所述獲取的CT圖像中最靠近胸部的平面層上，遍歷該平面上的點(diǎn)，取第一個(gè)CT值大于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)為種子點(diǎn)；區(qū)域生長(zhǎng)模塊，用于從所述種子點(diǎn)開(kāi)始區(qū)域生長(zhǎng)，CT值大于或者等于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)構(gòu)成特定組織區(qū)域。
優(yōu)選的，所述投影特征提取單元還可以包括種子點(diǎn)重復(fù)確定模塊，用于判斷在所述醫(yī)學(xué)圖像的最靠近胸部的平面層上，是否存在CT值大于所述預(yù)定分割閾值但是未標(biāo)記屬于所述特定組織區(qū)域的點(diǎn)，如果存在，則將該點(diǎn)作為種子點(diǎn)，輸出信息至所述區(qū)域生長(zhǎng)模塊。
所述特征點(diǎn)的選取方式可以為直接在所述投影曲線上選取獲得；或者，對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得；或者，通過(guò)根據(jù)一個(gè)特征點(diǎn)以經(jīng)驗(yàn)值為步長(zhǎng)為向負(fù)方向做面積累加和曲線而實(shí)現(xiàn)；或者，根據(jù)部分特征點(diǎn)通過(guò)計(jì)算偏移量而得到其他特征點(diǎn)。
當(dāng)所述醫(yī)學(xué)圖像為乳腺X射線圖像時(shí)，所述投影特征提取單元可以包括梯度圖像獲取組件，用于計(jì)算所述乳腺X射線圖像的梯度圖像；投影特征確定組件，用于確定梯度圖像中每一列或行的最大梯度值為投影特征。
優(yōu)選的，所述特征點(diǎn)的選取過(guò)程為直接根據(jù)預(yù)置規(guī)則確定全部特征點(diǎn)；或者，先根據(jù)預(yù)置規(guī)則確定部分特征點(diǎn)，再計(jì)算獲得其他特征點(diǎn)。
本發(fā)明還提供了一種確定感興趣區(qū)域的方法，包括步驟1，獲取醫(yī)學(xué)圖像；步驟2，在所述醫(yī)學(xué)圖像中提取投影特征；步驟3，將投影特征在所述醫(yī)學(xué)圖像的各個(gè)維度方向上投影得到投影曲線；步驟4，在所述投影曲線上選取特征點(diǎn)，同一維度方向上特征點(diǎn)之間的區(qū)間所對(duì)應(yīng)的所述醫(yī)學(xué)圖像中的區(qū)域構(gòu)成該維度的特征區(qū)域；步驟5，提取上述各個(gè)維度方向上特征區(qū)域的重合部分，重合部分即為感興趣區(qū)域。
優(yōu)選的，所述醫(yī)學(xué)圖像為腹部CT圖像，所述投影特征為分割出的特定組織的體素個(gè)數(shù)，其提取方法為區(qū)域生長(zhǎng)法，所述步驟2包括在所述獲取的CT圖像中最靠近胸部的平面層上，遍歷該平面上的點(diǎn)，取第一個(gè)CT值大于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)為種子點(diǎn)；從所述種子點(diǎn)開(kāi)始區(qū)域生長(zhǎng)，CT值大于或者等于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)構(gòu)成特定組織區(qū)域。進(jìn)一步，所述步驟2還可以包括判斷在所述醫(yī)學(xué)圖像的最靠近胸部的平面層上，是否存在CT值大于所述預(yù)定分割閾值但是未標(biāo)記屬于所述特定組織區(qū)域的點(diǎn)，如果存在，則將該點(diǎn)作為種子點(diǎn)，輸出信息至所述區(qū)域生長(zhǎng)模塊。
其中，所述特征點(diǎn)的選取方式可以為直接在所述投影曲線上選取獲得；或者，對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得；或者，通過(guò)根據(jù)一個(gè)特征點(diǎn)以經(jīng)驗(yàn)值為步長(zhǎng)為向負(fù)方向做面積累加和曲線而實(shí)現(xiàn)；或者，根據(jù)部分特征點(diǎn)通過(guò)計(jì)算偏移量而得到其他特征點(diǎn)。
所述醫(yī)學(xué)圖像為乳腺X射線圖像，所述步驟2可以包括計(jì)算所述乳腺X射線圖像的梯度圖像；確定梯度圖像中每一列或行的最大梯度值為投影特征。其中，所述特征點(diǎn)的選取過(guò)程可以為直接根據(jù)預(yù)置規(guī)則確定全部特征點(diǎn)；或者，先根據(jù)預(yù)置規(guī)則確定部分特征點(diǎn)，再計(jì)算獲得其他特征點(diǎn)。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)本發(fā)明基于圖像處理技術(shù)，根據(jù)對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行下一步操作之目的將所述醫(yī)學(xué)圖像中的圖像特征，如灰度、梯度、體素個(gè)數(shù)等，以特定方式分別投影到所述醫(yī)學(xué)圖像的各個(gè)維度上，所述維度可以是二維的，也可以是三維的，從而對(duì)于各種ROI或VOI的確定都是可以實(shí)現(xiàn)的。
另外，本發(fā)明基于圖像特征在醫(yī)學(xué)圖像中確定感興趣區(qū)域，所述圖像特征可以由相關(guān)人員根據(jù)實(shí)際需要確定，從而可以滿足各類型感興趣區(qū)域的確定。
并且，本發(fā)明通過(guò)對(duì)各個(gè)維度方向上的投影曲線分別進(jìn)行分析，在所述投影曲線上選取特征點(diǎn)以確定該投影曲線對(duì)應(yīng)的維度方向的特征區(qū)域，然后再取各個(gè)維度方向上的特征區(qū)域的重合部分為感興趣區(qū)域，可以保證感興趣區(qū)域具有較高的精確度。由于本發(fā)明可以快速準(zhǔn)確的自動(dòng)確定感興趣區(qū)域，因此，依靠本發(fā)明進(jìn)行下一步圖像處理，如分割，檢測(cè)等，可以大大提高處理速度，并有效避免處理過(guò)程中的誤差。


圖1是本發(fā)明一種確定感興趣區(qū)域的裝置的結(jié)構(gòu)圖；圖2是通過(guò)圖1所示的裝置確定腎臟區(qū)域的流程圖；圖3是本發(fā)明通過(guò)接口單元獲取腹部CT圖像的示意圖；圖4是分割出的骨骼區(qū)域的示意圖；圖5a-圖5b是確定腎臟區(qū)域時(shí)將骨骼分割結(jié)果在X軸方向上投影，得到投影曲線的示意圖；圖6是確定腎臟區(qū)域時(shí)將骨骼分割結(jié)果在Y軸方向上投影，得到投影曲線的示意圖；圖7是確定腎臟區(qū)域時(shí)將骨骼分割結(jié)果在Z軸方向上投影，得到投影曲線的示意圖；圖8是在CT圖像中標(biāo)記出腎臟區(qū)域的示意圖；圖9是確定膀胱區(qū)域時(shí)將骨骼分割結(jié)果在X軸方向上投影，得到投影曲線的示意圖；圖10是確定膀胱區(qū)域時(shí)將骨骼分割結(jié)果在Y軸方向上投影，得到投影曲線的示意圖；圖11是確定膀胱區(qū)域時(shí)將骨骼分割結(jié)果在Z軸方向上投影，得到投影曲線的示意圖；圖12是在CT圖像中標(biāo)記出膀胱區(qū)域的示意圖；圖13是通過(guò)圖1所示的裝置確定乳腺區(qū)域的流程圖；圖14是本發(fā)明接口單元獲取的乳腺二維圖像的示意圖；圖15是采用sobel算子獲得圖14所示乳腺二維圖像的梯度圖像的示意圖；圖16是確定乳腺區(qū)域時(shí)將乳腺梯度圖像的每一列的最大梯度值在X軸方向上投影，得到投影曲線的示意圖；圖17是對(duì)于采用CC體位獲取的乳腺二維圖像，將其梯度圖像中每一行的最大梯度值在Y軸方向上投影，得到投影曲線的示意圖；圖18是對(duì)于采用MLO體位獲取的乳腺二維圖像，將其梯度圖像中每一行的最大梯度值在Y軸方向上投影，得到投影曲線的示意圖；圖19是在乳腺二維圖像中標(biāo)記出乳腺區(qū)域的示意圖；圖20是本發(fā)明一種確定感興趣區(qū)域的方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式
為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
本發(fā)明的核心構(gòu)思在于，將某個(gè)圖像特征，如灰度、梯度、體素個(gè)數(shù)等以特定方式分別投影到醫(yī)學(xué)圖像的各個(gè)維度上，形成投影曲線，然后對(duì)各個(gè)維度方向上的投影曲線分別進(jìn)行分析，找到特征區(qū)域，各個(gè)維度方向上特征區(qū)域的重合部分即為確定的感興趣區(qū)域。
參照?qǐng)D1，是本發(fā)明一種確定感興趣區(qū)域的裝置的結(jié)構(gòu)圖，包括以下單元接口單元101，用于獲取醫(yī)學(xué)圖像；投影特征提取單元102，用于根據(jù)檢測(cè)目的在所述醫(yī)學(xué)圖像中提取投影特征；感興趣區(qū)域確定單元103，用于基于所述投影特征在所述醫(yī)學(xué)圖像中確定感興趣區(qū)域，包括投影組件1031，用于將投影特征在所述醫(yī)學(xué)圖像的各個(gè)維度方向上投影得到投影曲線；特征區(qū)域選取組件1032，用于在所述投影曲線上選取特征點(diǎn)，同一維度方向上特征點(diǎn)之間的區(qū)間對(duì)應(yīng)的所述醫(yī)學(xué)圖像中的區(qū)域構(gòu)成該維度的特征區(qū)域；感興趣區(qū)域確定組件1033，用于提取上述各個(gè)維度方向上特征區(qū)域的重合部分，重合部分即為感興趣區(qū)域。
特征區(qū)域選取組件1032中在所述投影曲線上選取特征點(diǎn)時(shí)，可以直接在所述投影曲線上選取獲得；也可以對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得。當(dāng)然方差計(jì)算僅僅是常用的一種方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以采用其他方式對(duì)所述投影曲線進(jìn)行二次處理而選取獲得特征點(diǎn)，本發(fā)明對(duì)此不加以限制。
本發(fā)明的接口單元101可以通過(guò)各種方式獲取醫(yī)學(xué)圖像，例如，直接和醫(yī)學(xué)成像設(shè)備連接獲取或者通過(guò)移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備獲取等方式都是可行的，本發(fā)明適用于所有醫(yī)學(xué)圖像。
公知的是，所述醫(yī)學(xué)圖像可以是二維的，例如，用X射線對(duì)乳房進(jìn)行頭尾位(Cranio Caudal，CC)和內(nèi)側(cè)斜位(Mediolateral Oblique，MLO)照射得到的圖像就是二維的圖像，此外，所述醫(yī)學(xué)圖像也可以是三維的，例如，通過(guò)CT掃描獲得的圖像。
作為一種實(shí)施例，當(dāng)所述醫(yī)學(xué)圖像為乳腺二維圖像時(shí)，如感興趣區(qū)域?yàn)槿橄賲^(qū)域，所述投影特征可以為梯度圖像中每一行或列的最大梯度值，獲取所述乳腺二維圖像的梯度圖像可以采用sobel算子、Robers算子、Priwitt算子、Krisch算子等，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)需要選擇即可，本發(fā)明對(duì)此不需要對(duì)此進(jìn)行限定。
作為另一種實(shí)施例，當(dāng)所述醫(yī)學(xué)圖像為腹部CT圖像時(shí)，如感興趣區(qū)域是腹部器官，所述投影特征可以為分割出的特定組織在每個(gè)投影單位方向上的體素個(gè)數(shù)，例如需要的感興趣區(qū)域?yàn)槟I臟或膀胱區(qū)域時(shí)，分割出的特定組織為骨骼，所述投影特征就為分割出的骨骼在每個(gè)投影單位方向上的體素個(gè)數(shù)。對(duì)于特定組織的分割可以采用現(xiàn)有技術(shù)中的各種方法，如ASM(Active Shape Model)法、直方圖閾值分割法、區(qū)域分裂與合并法、MRF隨機(jī)法或者KNN算法等，本發(fā)明優(yōu)選采用區(qū)域生長(zhǎng)法計(jì)算獲取所述投影特征。
可以想到的是，當(dāng)所述醫(yī)學(xué)圖像為乳腺二維圖像時(shí)，所對(duì)應(yīng)的笛卡爾坐標(biāo)系為二維笛卡爾坐標(biāo)系，該坐標(biāo)軸優(yōu)選以水平方向?yàn)閄軸方向，垂直方向?yàn)閅軸方向；將所述投影特征分別在所述二維笛卡爾坐標(biāo)系的X軸和Y軸方向上投影得到投影曲線，然后找到各個(gè)軸方向上的特征區(qū)域，各個(gè)特征區(qū)域的重合部分即構(gòu)成感興趣區(qū)域。
相應(yīng)地，當(dāng)所述醫(yī)學(xué)圖像為腹部CT圖像時(shí)，所對(duì)應(yīng)的笛卡爾坐標(biāo)系為三維笛卡爾坐標(biāo)系，該坐標(biāo)軸優(yōu)選以人體的左手方向?yàn)閄軸正方向，胸部方向?yàn)閅軸正方向，頭部方向?yàn)閆軸正方向。
將所述投影特征分別在所述三維笛卡爾坐標(biāo)系的X軸、Y軸和Z軸方向上投影得到投影曲線，然后找到各個(gè)軸方向上的特征區(qū)域，各個(gè)特征區(qū)域的重合部分即構(gòu)成感興趣區(qū)域。
當(dāng)然，所述笛卡爾坐標(biāo)系的方向都是可調(diào)的，本領(lǐng)域技術(shù)人員按照需求選擇即可，本發(fā)明不需要對(duì)此進(jìn)行限制。
為了方便相關(guān)人員的觀察、分析和檢測(cè)，本發(fā)明還包括標(biāo)記單元104，用于在所述醫(yī)學(xué)圖像中標(biāo)記出所述感興趣區(qū)域?；诒景l(fā)明所確定的感興趣區(qū)域進(jìn)行下一步圖像處理，可以大大提高處理速度，并有效避免處理過(guò)程中的誤差。
以下根據(jù)使用本發(fā)明的裝置對(duì)人體腎臟區(qū)域、膀胱區(qū)域和乳腺區(qū)域的自動(dòng)確定為例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
參照?qǐng)D2，是通過(guò)本發(fā)明的裝置確定腎臟區(qū)域的流程圖，包括以下步驟步驟201，通過(guò)接口單元獲取腹部CT圖像，獲取的圖像如圖3所示，圖3中從左至右依次表示冠狀面顯示、橫斷面顯示和矢狀面顯示；步驟202、通過(guò)投影特征提取單元采用區(qū)域生長(zhǎng)法在所獲取的腹部CT圖像中分割出骨骼區(qū)域。
在本實(shí)施例中，所述醫(yī)學(xué)圖像為腹部CT圖像，所述投影特征為分割出的特定組織的體素個(gè)數(shù)，所述投影特征提取單元可以包括以下模塊種子點(diǎn)確定模塊，用于在所述獲取的CT圖像中最靠近胸部的平面層上，遍歷該平面上的點(diǎn)，取第一個(gè)CT值大于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)為種子點(diǎn)；區(qū)域生長(zhǎng)模塊，用于從所述種子點(diǎn)開(kāi)始區(qū)域生長(zhǎng)，CT值大于或者等于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)構(gòu)成特定組織區(qū)域；種子點(diǎn)重復(fù)確定模塊，用于判斷在所述醫(yī)學(xué)圖像的最靠近胸部的平面層上，是否存在CT值大于所述預(yù)定分割閾值但是未標(biāo)記屬于所述特定組織區(qū)域的點(diǎn)，如果存在，則將該點(diǎn)作為種子點(diǎn)，輸出信息至所述區(qū)域生長(zhǎng)模塊。
采用上述模塊組成的投影特征提取單元具體的，可以通過(guò)以下步驟完成提取投影特征的過(guò)程設(shè)定骨骼區(qū)域分割閾值為150；
在獲取的腹部CT圖像的最靠近胸部的平面層Ptop上，遍歷該平面上的點(diǎn)，取第一個(gè)CT值大于骨骼區(qū)域分割閾值150的點(diǎn)為種子點(diǎn)；從上述種子點(diǎn)開(kāi)始區(qū)域生長(zhǎng)，將CT值大于或者等于骨骼區(qū)域分割閾值150的點(diǎn)標(biāo)記為骨骼，所有標(biāo)記為骨骼的點(diǎn)構(gòu)成骨骼區(qū)域；判斷在所述腹部CT圖像的最靠近胸部的平面層Ptop上是否存在C T值大于150但是未標(biāo)記屬于骨骼區(qū)域的點(diǎn)，如果存在，則將該點(diǎn)作為種子點(diǎn)，重復(fù)上一步驟開(kāi)始區(qū)域生長(zhǎng)；如圖4所示，最終所有標(biāo)記為骨骼的點(diǎn)即構(gòu)成分割出的骨骼區(qū)域。
當(dāng)然，除區(qū)域生長(zhǎng)法外，采用其它方法進(jìn)行骨骼分割也是可以的，例如，ASM(Active Shape Model)法等。在本實(shí)施例中，所述區(qū)域生長(zhǎng)法可以保證在獲取的CT圖像上準(zhǔn)確分割出骨骼，并采用重復(fù)生長(zhǎng)的方法，避免了誤差。
步驟203，通過(guò)感興趣區(qū)域確定單元在上述CT三維圖像中確定感興趣區(qū)域，包括以下步驟步驟2031，建立三維笛卡兒坐標(biāo)系，以任意一點(diǎn)為原點(diǎn)，設(shè)定以人體的左手方向?yàn)閄軸正方向，胸部方向?yàn)閅軸正方向，頭部方向?yàn)閆軸正方向；作為另一實(shí)施例，所述坐標(biāo)軸的方向是可調(diào)的，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)檢測(cè)需要選擇即可；步驟2032，X軸方向特征區(qū)域確定；如圖5a所示，將骨骼分割結(jié)果在X軸方向上投影，得到投影曲線1001；計(jì)算投影曲線1001上每一點(diǎn)在其鄰域上的方差，得到方差分布曲線1002，在本步驟中所需的特征點(diǎn)是對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得的；取方差分布曲線1002上兩邊和中間的4個(gè)峰值所在的位置為特征點(diǎn)XRMin、XRmax、XLmin和XLMax。其中，點(diǎn)XRMin、XRMax之間的區(qū)間所對(duì)應(yīng)的所述醫(yī)學(xué)圖像中的區(qū)域構(gòu)成該維度的特征區(qū)域(右腎)，點(diǎn)XLMin、XLMax之間的區(qū)間所對(duì)應(yīng)的所述醫(yī)學(xué)圖像中的區(qū)域構(gòu)成該維度的特征區(qū)域(左腎)。具體對(duì)應(yīng)參見(jiàn)圖5b所示，其中，方差分布曲線1002上所取的特征點(diǎn)之間的區(qū)間在圖5b中標(biāo)記為51，所對(duì)應(yīng)的醫(yī)學(xué)圖像中的該維度的特征區(qū)域在圖5b中標(biāo)記為52。
步驟2033，Y軸方向特征區(qū)域確定；如圖6所示，將骨骼分割結(jié)果在Y軸方向上投影，得到投影曲線1101；計(jì)算投影曲線1101上每一點(diǎn)在其鄰域上的方差，得到方差分布曲線1102，在本步驟中所需的特征點(diǎn)是對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得的；取方差分布曲線1102上最大峰值后的波谷為特征點(diǎn)Ymin；為了得到另一個(gè)特征點(diǎn)Ymax，從Y軸投影曲線上的Ymin點(diǎn)開(kāi)始以N(N為經(jīng)驗(yàn)值，本實(shí)施例取10)為步長(zhǎng)為向負(fù)方向做面積累加和曲線，該曲線開(kāi)始趨于平緩地地方對(duì)應(yīng)的就是Ymax，特征點(diǎn)Ymin、Ymax之間的區(qū)間映射到圖像中的區(qū)域即構(gòu)成雙腎的特征區(qū)域。
步驟2034，Z軸方向特征區(qū)域確定；如圖7所示，將骨骼分割結(jié)果在Z軸方向上投影，得到投影曲線；直接在所述投影曲線選取得到特征點(diǎn)；對(duì)所述投影曲線觀察分析得出，該曲線左側(cè)有明顯的雙峰，說(shuō)明骨骼分布較多，是對(duì)骨盆的投影結(jié)果，該曲線右側(cè)分布比較平均，且數(shù)值較左側(cè)小，是對(duì)脊椎投影的結(jié)果，取兩段投影的結(jié)合處為特征點(diǎn)Zmin；另一個(gè)特征點(diǎn)Zmax根據(jù)腎臟的物理長(zhǎng)度，同時(shí)結(jié)合數(shù)據(jù)的層厚計(jì)算偏移量得出，具體計(jì)算方法為腎臟的長(zhǎng)度為L(zhǎng)mm，數(shù)據(jù)的層厚為Tmm，則腎臟在掃描數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)度N＝L/T層，Zmax＝N+Zmin。特征點(diǎn)Zmin、Zmax之間的區(qū)間映射到圖像中的區(qū)域即構(gòu)成雙腎的特征區(qū)域。
步驟2035，合并上述X軸、Y軸和Z軸方向的特征區(qū)域，確定重合的區(qū)域?yàn)槟I臟區(qū)域。
步驟204，在CT圖像中標(biāo)記出所述腎臟區(qū)域。標(biāo)記出來(lái)的腎臟區(qū)域如圖8所示，其中，a為橫斷面顯示，b為冠狀面顯示。
本發(fā)明的另一實(shí)施例為，通過(guò)本發(fā)明的裝置確定膀胱區(qū)域的，按照上述方法通過(guò)接口單元獲取腹部CT圖像，然后采用區(qū)域生長(zhǎng)法在所獲取的腹部CT圖像中分割出骨骼區(qū)域后，本實(shí)施例同樣也是通過(guò)確定各個(gè)維度方向上的特征區(qū)域來(lái)確定膀胱區(qū)域，其中，對(duì)于笛卡爾坐標(biāo)系的設(shè)置方式同樣可以參考上一實(shí)施例。在所獲取的CT圖像中確定膀胱區(qū)域的具體步驟為步驟a)，建立三維笛卡兒坐標(biāo)系，以任意一點(diǎn)為原點(diǎn)，設(shè)定以人體的左手方向?yàn)閄軸正方向，胸部方向?yàn)閅軸正方向，頭部方向?yàn)閆軸正方向；步驟b)，X軸方向特征區(qū)域確定；如圖8所示，將骨骼分割結(jié)果在X軸方向上投影，得到投影曲線；直接在所述投影曲線選取得到特征點(diǎn)；從橫斷面可見(jiàn)膀胱位于左右兩側(cè)股骨頭中間區(qū)域，取對(duì)應(yīng)曲線上的中點(diǎn)Xmin，Xmax為特征點(diǎn)，特征點(diǎn)Xmin，Xmax之間的區(qū)間映射到圖像中的區(qū)域即構(gòu)成特征區(qū)域。
步驟c)，Y軸方向特征區(qū)域確定；如圖10所示，將骨骼分割結(jié)果在Y軸方向上投影，得到投影曲線；直接在所述投影曲線選取得到特征點(diǎn)；從橫斷面可見(jiàn)膀胱位于趾骨與尾椎骨之間區(qū)域，取對(duì)應(yīng)于投影曲線的中點(diǎn)Ymin，Ymax為特征點(diǎn)，特征點(diǎn)Ymin，Ymax之間的區(qū)間映射到圖像中的區(qū)域即構(gòu)成特征區(qū)域。
步驟d)，Z軸方向特征區(qū)域確定；如圖11所示，將骨骼分割結(jié)果在Z軸方向上投影，得到投影曲線；直接在所述投影曲線選取得到特征點(diǎn)；從冠狀面可見(jiàn)膀胱在股骨頭與趾骨之間區(qū)域，取對(duì)應(yīng)曲線上的點(diǎn)Zmin，Zmax為特征點(diǎn)，特征點(diǎn)Zmin，Zmax之間的區(qū)間映射到圖像中的區(qū)域即構(gòu)成特征區(qū)域。
步驟e)，合并上述X軸、Y軸和Z軸方向的特征區(qū)域，確定重合的區(qū)域?yàn)榘螂讌^(qū)域。
步驟f)，在CT圖像中標(biāo)記出所述膀胱區(qū)域。標(biāo)記出的膀胱區(qū)域如圖12所示。
以下將對(duì)根據(jù)本發(fā)明的裝置確定乳腺區(qū)域的過(guò)程詳細(xì)說(shuō)明。參照?qǐng)D13，是通過(guò)本發(fā)明的裝置確定乳腺區(qū)域的流程圖，包括以下步驟步驟301，通過(guò)接口單元獲取乳腺的二維圖像，獲取的圖像如圖14所示，圖14中a表示CC體位右側(cè)圖像、b表示CC體位左側(cè)圖像、c表示MLO體位右側(cè)圖像、d表示MLO體位左側(cè)圖像；步驟302，通過(guò)投影特征提取單元在所述乳腺二維圖像的梯度圖像中確定每一投影行或列的最大梯度值；本實(shí)施例中的投影特征提取單元可以包括以下組件梯度圖像獲取組件，用于獲取所述乳腺圖像的梯度圖像；投影特征確定組件，用于確定梯度圖像中每一投影列或行的最大梯度值為投影特征。
其中，獲取梯度圖像的具體方法可以采用sobel算子、Robers算子、Priwitt算子、Krisch算子等各種方法，本實(shí)施例采用sobel算子，具體計(jì)算過(guò)程為對(duì)數(shù)字圖像{f(i，j)}的每個(gè)像素，考察它上、下、左、右鄰點(diǎn)灰度的加權(quán)差，與之接近的鄰點(diǎn)的權(quán)大。據(jù)此定義Sobel算子如下s(i,j)Δ≡|Δxf|+|Δyf|Δ≡]]>|(f(i-1，j-1)+2f(i-1，j)+f(i-1，j+1))-(f(i+1，j-1)+2f(i+1，j)+f(i+1，j+1))|+|(f(i-1，j-1)+2f(i，j-1)+f(i+1.j-1))-(f(i-1，j+1)+2f(i，j+1)+f(i+1.j+1))|其卷積算子Δxf-101-202-101,]]>Δyf-1-2-1000121]]>適當(dāng)取門限TH，作如下判斷s(i，j)＞TH，(i，j)為階躍狀邊緣點(diǎn)，{s(i，j)}為邊緣圖像，采用sobel算子計(jì)算得到所述乳腺二維圖像的梯度圖像如15所示。
步驟303，通過(guò)感興趣區(qū)域確定單元在所述乳腺二維圖像中確定乳腺區(qū)域，包括以下步驟步驟3031，建立二維笛卡爾坐標(biāo)系，設(shè)定以水平方向?yàn)閄軸方向，垂直方向?yàn)閅軸方向；步驟3032，X軸方向特征區(qū)域確定；如圖16所示，將步驟302得到的乳腺梯度圖像中每一投影列的最大梯度值投影在X軸上，得到投影曲線1601；計(jì)算投影曲線1601上每一點(diǎn)在其鄰域上的方差，得到方差分布曲線1602，在本步驟中所需的特征點(diǎn)是對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得的；取方差分布曲線1602上中間的峰值所在的位置為特征點(diǎn)Xmax，可以從圖像中看出，圖像的起止點(diǎn)分別為L(zhǎng)x和Rx，無(wú)論是CC體位還是MLO體位的圖像，若圖像為左側(cè)乳腺圖像，則特征點(diǎn)Lx、Xmax之間的區(qū)間映射到圖像中的區(qū)域即構(gòu)成乳腺的特征區(qū)域，若圖像為右側(cè)乳腺圖像，則特征點(diǎn)Xmax、Rx之間的區(qū)間映射到圖像中的區(qū)域即構(gòu)成乳腺的特征區(qū)域。步驟3033，Y軸方向特征區(qū)域確定；如圖17所示，對(duì)于采用CC體位獲取的乳腺二維圖像，將步驟302得到的乳腺梯度圖像中每一投影行的最大梯度值投影在Y軸上，得到投影曲線1701；計(jì)算投影曲線上每一點(diǎn)在其鄰域上的方差，得到方差分布曲線1702，在本步驟中所需的特征點(diǎn)是對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得的；取方差分布曲線1702上中間的2個(gè)峰值所在的位置為特征點(diǎn)Y1，和Y2，特征點(diǎn)Y1，和Y2之間的區(qū)間映射到圖像中的區(qū)域即構(gòu)成乳腺的特征區(qū)域。
如圖18所示，對(duì)于采用MLO體位獲取的乳腺二維圖像，將步驟302得到的乳腺梯度圖像中每一投影行的最大梯度值投影在Y軸上，得到投影曲線1801；計(jì)算投影曲線1801上每一點(diǎn)在其鄰域上的方差，得到方差分布曲線1802，在本步驟中所需的特征點(diǎn)是對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得的；取方差分布曲線1802中間的峰值Ymax為特征點(diǎn)，另一特征點(diǎn)取圖像的上端點(diǎn)TY，特征點(diǎn)TY、Ymax之間的區(qū)間映射到圖像中的區(qū)域即構(gòu)成乳腺的特征區(qū)域。
步驟3034，合并上述X軸和Y軸方向的特征區(qū)域，確定重合的區(qū)域?yàn)槿橄賲^(qū)域。
步驟304，在所述乳腺二維圖像中標(biāo)記出所述乳腺區(qū)域。標(biāo)記出的乳腺區(qū)域如圖19所示。
將本發(fā)明應(yīng)用于多套臨床采集的三維CT圖像和二維X射線圖像，均能準(zhǔn)確的找到感興趣區(qū)域。
參照?qǐng)D20，是本發(fā)明一種確定感興趣區(qū)域的方法的流程圖，包括以下步驟步驟401，獲取醫(yī)學(xué)圖像；步驟402，根據(jù)檢測(cè)目的在所述醫(yī)學(xué)圖像中提取投影特征；步驟403，基于所述投影特征在所述醫(yī)學(xué)圖像中確定感興趣區(qū)域，包括以下子步驟投影子步驟4031，將投影特征在所述醫(yī)學(xué)圖像的各個(gè)維度方向上投影得到投影曲線；特征區(qū)域選取子步驟4032，在所述投影曲線上選取特征點(diǎn)，同一維度方向上特征點(diǎn)之間的區(qū)間映射到圖像中的區(qū)域構(gòu)成特征區(qū)域；感興趣區(qū)域確定子步驟4033，提取上述各個(gè)維度方向上特征區(qū)域的重合部分，重合部分即為感興趣區(qū)域。
本發(fā)明優(yōu)選的還可以包括步驟404，在所述醫(yī)學(xué)圖像中標(biāo)記出所述感興趣區(qū)域。
其中，所述特征點(diǎn)的選取方式可以為直接在所述投影曲線上選取獲得；或者，對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得。另外，所述特征點(diǎn)的選取過(guò)程可以為直接根據(jù)預(yù)置規(guī)則確定全部特征點(diǎn)；或者，先根據(jù)預(yù)置規(guī)則確定部分特征點(diǎn)，再計(jì)算獲得其他特征點(diǎn)。其中，計(jì)算獲得其他特征點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)方式為通過(guò)根據(jù)一個(gè)特征點(diǎn)以經(jīng)驗(yàn)值為步長(zhǎng)為向負(fù)方向做面積累加和曲線而實(shí)現(xiàn)；或者，通過(guò)計(jì)算偏移量而實(shí)現(xiàn)。
本發(fā)明的一種實(shí)施例為，所述醫(yī)學(xué)圖像為腹部CT圖像，所述投影特征為分割出的特定組織的體素個(gè)數(shù)，其提取方法為區(qū)域生長(zhǎng)法，所述步驟402具體包括在所述獲取的CT圖像中最靠近胸部的平面層上，遍歷該平面上的點(diǎn)，取第一個(gè)CT值大于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)為種子點(diǎn)；從所述種子點(diǎn)開(kāi)始區(qū)域生長(zhǎng)，CT值大于或者等于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)構(gòu)成特定組織區(qū)域。
優(yōu)選的，為進(jìn)一步確定分割特定組織區(qū)域，所述步驟402還包括以下步驟判斷在所述醫(yī)學(xué)圖像的最靠近胸部的平面層上，是否存在CT值大于所述預(yù)定分割閾值但是未標(biāo)記屬于所述特定組織區(qū)域的點(diǎn)，如果存在，則將該點(diǎn)作為種子點(diǎn)，輸出信息至所述區(qū)域生長(zhǎng)模塊?；诒緦?shí)施例，在醫(yī)學(xué)圖像中建立三維笛卡爾坐標(biāo)系，優(yōu)選以人體的左手方向?yàn)閄軸正方向，胸部方向?yàn)閅軸正方向，頭部方向?yàn)閆軸正方向。
作為另一實(shí)施例，本發(fā)明所述醫(yī)學(xué)圖像為乳腺二維圖像，所述步驟402包括以下步驟獲取所述乳腺二維圖像的梯度圖像；確定梯度圖像中每一投影行或列的最大梯度值為投影特征?；诒緦?shí)施例，在醫(yī)學(xué)圖像中建立二維笛卡爾坐標(biāo)系，優(yōu)選以水平方向?yàn)閄軸方向，垂直方向?yàn)閅軸方向。
由于圖20所示的方法可以在圖1所示的裝置上完成，相關(guān)內(nèi)容和詳細(xì)的實(shí)施過(guò)程已經(jīng)在前述部分進(jìn)行了詳細(xì)描述，因此，在此就不再贅述。
以上對(duì)本發(fā)明所提供的一種確定感興趣區(qū)域的裝置和方法，進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式
及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
權(quán)利要求
1.一種確定感興趣區(qū)域的裝置，其特征在于，包括接口單元，用于獲取醫(yī)學(xué)圖像；投影特征提取單元，用于在所述醫(yī)學(xué)圖像中提取投影特征；投影組件，用于將投影特征在所述醫(yī)學(xué)圖像的各個(gè)維度方向上投影得到投影曲線；特征區(qū)域選取組件，用于在所述投影曲線上選取特征點(diǎn)，同一維度方向上特征點(diǎn)之間的區(qū)間所對(duì)應(yīng)的所述醫(yī)學(xué)圖像中的區(qū)域構(gòu)成該維度的特征區(qū)域；感興趣區(qū)域確定組件，用于提取上述各個(gè)維度方向上特征區(qū)域的重合部分，重合部分即為感興趣區(qū)域。
2.如權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)圖像為腹部CT圖像，所述投影特征為分割出的特定組織的體素個(gè)數(shù)，其提取方法為區(qū)域生長(zhǎng)法，所述投影特征提取單元包括種子點(diǎn)確定模塊，用于在所述獲取的CT圖像中最靠近胸部的平面層上，遍歷該平面上的點(diǎn)，取第一個(gè)CT值大于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)為種子點(diǎn)；區(qū)域生長(zhǎng)模塊，用于從所述種子點(diǎn)開(kāi)始區(qū)域生長(zhǎng)，CT值大于或者等于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)構(gòu)成特定組織區(qū)域。
3.如權(quán)利要求2所述的裝置，其特征在于，所述投影特征提取單元還包括種子點(diǎn)重復(fù)確定模塊，用于判斷在所述醫(yī)學(xué)圖像的最靠近胸部的平面層上，是否存在CT值大于所述預(yù)定分割閾值但是未標(biāo)記屬于所述特定組織區(qū)域的點(diǎn)，如果存在，則將該點(diǎn)作為種子點(diǎn)，輸出信息至所述區(qū)域生長(zhǎng)模塊。
4.如權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述特征點(diǎn)的選取方式為直接在所述投影曲線上選取獲得；或者，對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得；或者，通過(guò)根據(jù)一個(gè)特征點(diǎn)以經(jīng)驗(yàn)值為步長(zhǎng)為向負(fù)方向做面積累加和曲線而實(shí)現(xiàn)；或者，根據(jù)部分特征點(diǎn)通過(guò)計(jì)算偏移量而得到其他特征點(diǎn)。
5.如權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)圖像為乳腺X射線圖像，所述投影特征提取單元包括梯度圖像獲取組件，用于計(jì)算所述乳腺X射線圖像的梯度圖像；投影特征確定組件，用于確定梯度圖像中每一列或行的最大梯度值為投影特征。
6.如權(quán)利要求1或5所述的裝置，其特征在于，所述特征點(diǎn)的選取過(guò)程為直接根據(jù)預(yù)置規(guī)則確定全部特征點(diǎn)；或者，先根據(jù)預(yù)置規(guī)則確定部分特征點(diǎn)，再計(jì)算獲得其他特征點(diǎn)。
7.一種確定感興趣區(qū)域的方法，其特征在于，包括步驟1，獲取醫(yī)學(xué)圖像；步驟2，在所述醫(yī)學(xué)圖像中提取投影特征；步驟3，將投影特征在所述醫(yī)學(xué)圖像的各個(gè)維度方向上投影得到投影曲線；步驟4，在所述投影曲線上選取特征點(diǎn)，同一維度方向上特征點(diǎn)之間的區(qū)間所對(duì)應(yīng)的所述醫(yī)學(xué)圖像中的區(qū)域構(gòu)成該維度的特征區(qū)域；步驟5，提取上述各個(gè)維度方向上特征區(qū)域的重合部分，重合部分即為感興趣區(qū)域。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)圖像為腹部CT圖像，所述投影特征為分割出的特定組織的體素個(gè)數(shù)，其提取方法為區(qū)域生長(zhǎng)法，所述步驟2包括在所述獲取的CT圖像中最靠近胸部的平面層上，遍歷該平面上的點(diǎn)，取第一個(gè)CT值大于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)為種子點(diǎn)；從所述種子點(diǎn)開(kāi)始區(qū)域生長(zhǎng)，CT值大于或者等于預(yù)定分割閾值的點(diǎn)構(gòu)成特定組織區(qū)域。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述步驟2還包括判斷在所述醫(yī)學(xué)圖像的最靠近胸部的平面層上，是否存在CT值大于所述預(yù)定分割閾值但是未標(biāo)記屬于所述特定組織區(qū)域的點(diǎn)，如果存在，則將該點(diǎn)作為種子點(diǎn)，輸出信息至所述區(qū)域生長(zhǎng)模塊。
10.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述特征點(diǎn)的選取方式為直接在所述投影曲線上選取獲得；或者，對(duì)所述投影曲線經(jīng)過(guò)方差分布計(jì)算之后選取獲得；或者，通過(guò)根據(jù)一個(gè)特征點(diǎn)以經(jīng)驗(yàn)值為步長(zhǎng)為向負(fù)方向做面積累加和曲線而實(shí)現(xiàn)；或者，根據(jù)部分特征點(diǎn)通過(guò)計(jì)算偏移量而得到其他特征點(diǎn)。
11.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)圖像為乳腺X射線圖像，所述步驟2包括計(jì)算所述乳腺X射線圖像的梯度圖像；確定梯度圖像中每一列或行的最大梯度值為投影特征。
12.如權(quán)利要求7或11所述的方法，其特征在于，所述特征點(diǎn)的選取過(guò)程為直接根據(jù)預(yù)置規(guī)則確定全部特征點(diǎn)；或者，先根據(jù)預(yù)置規(guī)則確定部分特征點(diǎn)，再計(jì)算獲得其他特征點(diǎn)。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種確定感興趣區(qū)域的裝置和方法，所述裝置，包括接口單元，用于獲取醫(yī)學(xué)圖像；投影特征提取單元，用于在所述醫(yī)學(xué)圖像中提取投影特征；投影組件，用于將投影特征在所述醫(yī)學(xué)圖像的各個(gè)維度方向上投影得到投影曲線；特征區(qū)域選取組件，用于在所述投影曲線上選取特征點(diǎn)，同一維度方向上特征點(diǎn)之間的區(qū)間所對(duì)應(yīng)的所述醫(yī)學(xué)圖像中的區(qū)域構(gòu)成該維度的特征區(qū)域；感興趣區(qū)域確定組件，用于提取上述各個(gè)維度方向上特征區(qū)域的重合部分，重合部分即為感興趣區(qū)域。本發(fā)明可以快速準(zhǔn)確的自動(dòng)確定感興趣區(qū)域，依靠本發(fā)明進(jìn)行下一步圖像處理，如分割，檢測(cè)等，可以大大提高處理速度，并有效避免處理過(guò)程中的誤差。
文檔編號(hào)G06T1/00GK1943512SQ200610138350
公開(kāi)日2007年4月11日 申請(qǐng)日期2006年11月8日 優(yōu)先權(quán)日2006年11月8日
發(fā)明者馬紅楓, 吳蕾, 康雁 申請(qǐng)人:沈陽(yáng)東軟醫(yī)療系統(tǒng)有限公司