專利名稱：用于在多維數(shù)據(jù)集中分割一個(gè)表面的方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)程序的制作方法
用于在多維數(shù)據(jù)集中分割一個(gè)表面的 方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)程序
本發(fā)明涉及一種分割多維數(shù)據(jù)集中的表面的方法，所述多維數(shù)據(jù) 集包括多幅圖像。
本發(fā)明進(jìn)一步涉及一種用于分割多維數(shù)據(jù)集中的表面的系統(tǒng)，所 述多維數(shù)據(jù)集包括多幅圖像。
本發(fā)明還涉及一種工作站。
本發(fā)明還涉及一種觀察站。
本發(fā)明還涉及一種用于分割多維數(shù)據(jù)集中的表面的計(jì)算機(jī)程序， 所述多維數(shù)據(jù)集包括多幅圖像。
本發(fā)明還涉及一種用于分割多維數(shù)據(jù)集中的表面的用戶接口，所 述多維數(shù)據(jù)集包括多幅圖像。
開始段提及的所述方法的一個(gè)實(shí)施例被記載在J.Weese等人的文 獻(xiàn) "Shape Constrained Deformable Models for 3D Medical Image Segmentation(用于3D醫(yī)療圖像分割的形狀約束可變形模型)"，Proc. IPMI 380-387， 2001中。特別地，這種已知的方法被配置為^f吏用與設(shè) 想被分割的目標(biāo)有關(guān)的現(xiàn)有形狀信息來提高圖像分割方法的魯棒性。 在該已知方法中，形狀信息被嵌入到彈性可變形表面形狀模型中，通 過外部能量和內(nèi)部能量來控制根據(jù)此模型對圖像的調(diào)整，所述外部能 量由局部表面檢測導(dǎo)出，所述內(nèi)部能量約束可變形表面，使其接近由 該形狀模型所定義的子空間。
該已知方法的一個(gè)缺點(diǎn)是其可靠性高度依賴于彈性約束的精度， 這些彈性約束被配置來描述可動體的運(yùn)動。在實(shí)踐中，由于成像偽影 或不完善的特征提取，從圖像中提取出的有些特征實(shí)際上將不屬于該 目標(biāo)，或者該目標(biāo)的形狀可能局部偏離該形狀模型所允許的變形范 圍。因此，當(dāng)存在這種被提取的"異常"特征時(shí)，分割結(jié)果可能會不 正確。
本發(fā)明的一個(gè)目的就是提高圖像分割方法的精度。
為此目的，依照本發(fā)明的方法包括步驟
- 獲取所述圖像內(nèi)的多個(gè)特征；
- 獲取先驗(yàn)確定的選擇性因子；
- 通過匹配多維數(shù)據(jù)集中的所述多個(gè)特征對多幅圖像進(jìn)行分割得到 表面，匹配所述多個(gè)特征時(shí)對每個(gè)特征計(jì)算各自的匹配誤差，并且具 有最大相應(yīng)匹配誤差的、數(shù)量可變的部分特征被忽略掉，其界限由該 選擇性因子給定。
本發(fā)明的技術(shù)措施依據(jù)的是如下的認(rèn)識，即通過定義選擇性因 子，使它為例如具有最大匹配誤差的特征的一定比例，并且通過將它 合并到合適的分割算法中，被分割表面的精度有所提高。優(yōu)選地，設(shè) 想被選擇的特征類似于被分割表面位置的候選位置，換句話說，該表 面應(yīng)該被變形使得它通過所有的被選擇特征，避開那些按照選擇性因 子而忽略的特征。
值得一提的是， 一種基于忽略預(yù)設(shè)比例的異常值的圖像配準(zhǔn)概念 本身可從D. M. Mount等人的文獻(xiàn)"Efficient algorithms for robust feature matching(用于魯棒特征匹配的高效算法)"，Pattern Recogn. 32， p. 17， 1999中獲悉。在該已知方法中，^使用計(jì)算4支術(shù)對兩幅時(shí)間 上不連續(xù)的圖像進(jìn)行匹配，根據(jù)該計(jì)算技術(shù)，預(yù)定的匹配精度通過忽 略圖像中的一些特征而得以保持，這些特征相對于圖像中的其他特征 表現(xiàn)出很高的匹配精度。
在依照本發(fā)明的方法中，認(rèn)識到了在用于識別最佳數(shù)量的部分異 常特征以得到精確的分割結(jié)果的預(yù)備步驟中，忽略被分割表面的數(shù)量 可變的部分潛在位置是有利的。對應(yīng)于所要忽略的數(shù)量可變的部分特 征的每種圖像分割，優(yōu)選地分配一個(gè)分?jǐn)?shù)，由此按照各分?jǐn)?shù)來比較這 些分割并選擇出最佳的分割。選擇性因子的預(yù)定值可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確 定。對于設(shè)想被用于可動體(特別是心臟)的圖像的應(yīng)用而言，將選 擇性因子設(shè)為幾個(gè)百分比是有益的，例如，設(shè)為10-15%的值被證明能 提供可靠的結(jié)果。應(yīng)當(dāng)注意的是，如果選擇性因子的值太小，在該模 型中 一些異常特征會被認(rèn)為是匹配的，從而降低所得到的分割表面的 拓樸精度。如果選擇性因子的值太大， 一些正確的特征可能會被錯(cuò)誤 的排除掉，這可能導(dǎo)致真實(shí)目標(biāo)的一些部分不能被正確地分割。
在依照本發(fā)明的方法的一個(gè)實(shí)施例中，該方法進(jìn)一步包括步驟
- 重構(gòu)多維數(shù)據(jù)集中的該表面；
- 在顯示裝置上顯示該表面；或者
- 重構(gòu)多維數(shù)據(jù)集中的該表面； 畫 在顯示裝置上顯示該表面；
- 改變選擇性因子得到另一個(gè)選擇性因子；
- 重新分割所述多幅圖像，由此按照所述另一個(gè)選擇性因子忽略一 部分具有最大相應(yīng)匹配誤差的圖像特征；
- 重構(gòu)多維數(shù)據(jù)集中的另一個(gè)表面；
- 在顯示裝置上顯示該另一個(gè)表面；
已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對于每個(gè)圖像分割步驟考慮自適應(yīng)優(yōu)化選擇性因子是 特別有利的?？赡艿那闆r是，該方法使用一種半自動方案，操作員由 此評估圖像中的目標(biāo)和被分割表面間的拓樸擬合度(fit)。在最佳的 情況下，尤其在選擇性因子的初始值依據(jù)的是豐富的經(jīng)驗(yàn)知識的情況 下，不必進(jìn)行進(jìn)一步的迭代。因此，該操作員檢查被顯示表面(優(yōu)選 地為疊加在原始數(shù)據(jù)之上的被顯示表面)，并且接受分割結(jié)果，該結(jié) 果然后可以例如被保存以備存檔和/或被輸出以便遠(yuǎn)程分析。在該操作 員認(rèn)為可以獲取更好的拓樸擬合度的情況下，他可以適當(dāng)改變(增加 或減小)選擇性因子，并且通過根據(jù)該另一個(gè)選擇性因子重新分割另 一個(gè)表面以及通過在適當(dāng)?shù)娘@示裝置上可視化該重構(gòu)的另一個(gè)表面來 繼續(xù)依照本發(fā)明的方法，所述可視化優(yōu)選地是將該重構(gòu)的表面疊加在 原始數(shù)據(jù)上。如果操作員覺得滿意，他就退出分割例程，否則，他就 改變選擇性因子，并重復(fù)該過程，直到滿意為止。根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)可 知，所述分割僅在幾個(gè)迭代內(nèi)就收斂。利用依照本發(fā)明的方法的當(dāng)前 實(shí)施例，操作員只需最少的交互，就能進(jìn)行快速而魯棒的自動分割， 由此該圖像分割方法適用于未知比例的圖像偽影以及與所述模型有偏 差的目標(biāo)形狀。
在依照本發(fā)明的方法的進(jìn)一步的實(shí)施例中，根據(jù)預(yù)定的算法自動 執(zhí)行改變選擇性因子的步驟。
已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，使選擇性因子的迭代適應(yīng)過程自動進(jìn)行是更可取的。 優(yōu)選地，事先準(zhǔn)備一個(gè)合適的查找表用于改變選擇性因子。或者，可 能按照預(yù)選函數(shù)來改變選擇性因子。又或者，可能代替基于表面的分 割度量或除基于表面的分割度量外使用基于區(qū)域的分割質(zhì)量度量。合
適的基于區(qū)域的分割質(zhì)量度量的例子是預(yù)定區(qū)域內(nèi)圖像的紋理一致性
的計(jì)算；例如由代表所述分割的表面描繪的區(qū)域(例如表面的內(nèi) 部和外部)。又或者，可以通過指示用戶的滿意度來向用戶提供選項(xiàng) 以加速所述改變過程。滿意度低時(shí)，該算法可以跳轉(zhuǎn)到查找表的另一 個(gè)條目或者功能依賴關(guān)系中的另一個(gè)因子?？赡軐λ龈淖兯惴ㄟM(jìn)行 不同的修改。例如，對于任何基于模型的、特別是醫(yī)療圖像分割應(yīng)用 而言，該模型通常根據(jù)一組參考分割來建立，例如通過使用一種由專 家執(zhí)行的、精細(xì)的人工追蹤進(jìn)程來獲得。初始選擇性因子P-start和 其用于改變選擇性因子的增量部分P —step這兩個(gè)參數(shù)可以估計(jì)為該 模型建立過程的副產(chǎn)物。由于可利用參考分割，可以使用自動的最優(yōu) 化進(jìn)程來找出最優(yōu)的最終選擇性因子P=P —final,該因子為每個(gè)圖像 數(shù)據(jù)集給出最佳比例的異常值。優(yōu)選地，針對分割過程的優(yōu)化，對應(yīng) 不同選擇性因子而預(yù)先計(jì)算多個(gè)合適的候選分割。然后，用戶可以僅 僅滾動察看相應(yīng)的分割表面并選擇最優(yōu)的表面。還有，用戶可以從已 經(jīng)計(jì)算出的分割中選擇較好的分割，并將它作為進(jìn)一步適當(dāng)交互調(diào)節(jié) 選擇性因子的起點(diǎn)。根據(jù)一些經(jīng)驗(yàn)，可以建立P —final的直方圖，顯 示選擇性因子P-final的每特定值下的最終選擇數(shù)。根據(jù)這個(gè)直方 圖，可以為一個(gè)新的、未檢查的數(shù)據(jù)集預(yù)先設(shè)定一個(gè)P-Start，該 P_start是選擇性因子的預(yù)存儲值。對于特定的圖像類，可以根據(jù)所 述直方圖的分布選取增量P —step。因此，建立起魯棒且自動的圖像分 割方法，其導(dǎo)致圖像分割步驟拓樸精度的提高。優(yōu)選地，對于合適的 圖像分割例程，根據(jù)可變形模型選擇圖像分割算法。 一種依照本發(fā)明的系統(tǒng)包括
- 用于在所述圖像內(nèi)獲取多個(gè)特征并且用于獲取先驗(yàn)確定的選擇性 因子的輸入端
- 用于通過匹配多維數(shù)據(jù)集中的所述多個(gè)特征來分割所述多幅圖像 得到表面的計(jì)算裝置，由此對于每個(gè)特征計(jì)算各自的匹配誤差，并且 由此忽略那些具有各自最大匹配誤差的數(shù)量可變的部分特征，所述被 忽略特征的數(shù)量的界限由選擇性因子給出。
有利的是，依照本發(fā)明的系統(tǒng)作為工作站被實(shí)現(xiàn)，從而允許離線 數(shù)據(jù)分析。優(yōu)選地，依照本發(fā)明的系統(tǒng)進(jìn)一步包括重構(gòu)單元，用于 重構(gòu)多維數(shù)據(jù)集中的表面；顯示裝置，用于顯示該表面。仍然優(yōu)選地，
有利的是，依照本發(fā)明的系統(tǒng)作為觀察站被實(shí)現(xiàn)，從而允許離線交互 式數(shù)據(jù)分析。仍然優(yōu)選地，依照本發(fā)明的系統(tǒng)包括用于采集多維數(shù)據(jù) 集的數(shù)據(jù)采集單元。
依照本發(fā)明的計(jì)算機(jī)程序包括下列指令，以便使得處理器執(zhí)行如
下步驟
- 在所述圖像內(nèi)獲取多個(gè)特征；
- 獲取先驗(yàn)確定的選擇性因子；
- 通過匹配多維數(shù)據(jù)集中的所述多個(gè)特征來分割所述多幅圖像得到 表面，由此對于每個(gè)特征計(jì)算各自的匹配誤差，并且由此忽略那些各 自匹配誤差最大的、數(shù)量可變的部分特征，所述被忽略特征的數(shù)量的 界限由選擇性因子給出。
依照本發(fā)明的用戶接口被配置用于
- 在顯示裝置上顯示重構(gòu)的表面，由此所述的重構(gòu)表面根據(jù)包括多 個(gè)特征的多維數(shù)據(jù)集中各圖像部分的分割來計(jì)算，由此忽略那些匹配 誤差最大的、數(shù)量可變的部分特征，所述被忽略特征的數(shù)量的界限由 預(yù)定的選擇性因子設(shè)定；
- 改變選擇性因子得到另 一個(gè)選擇性因子；
- 重新分割所述多幅圖像得到表面，由此按照該另一個(gè)選擇性因子 忽略那些各自匹配誤差最大的部分特征；
- 重構(gòu)多維數(shù)據(jù)集中的另一個(gè)表面；
- 在顯示裝置上顯示該另一個(gè)表面。
優(yōu)選地，用戶接口進(jìn)一步被配置來為每次迭代存儲各自的另一個(gè) 選擇性因子。在這種情況下，如果改變的選擇性因子超出其最佳值， 使得拓樸擬合度相對于前 一 次迭代有所惡化，那么可能進(jìn)行適當(dāng)?shù)暮?向跟蹤。在這種情況下，允許用戶回到選擇性因子的前一個(gè)值，從該 值開始用戶可以改變選擇性因子增量P-step的值。通過這種方式實(shí)現(xiàn) 了選擇性因子的微調(diào)最優(yōu)化。優(yōu)選地，用戶接口進(jìn)一步被配置來顯示 多個(gè)表面分割，所述多個(gè)表面分割對應(yīng)于為不同取值的選擇性因子進(jìn) 行的多個(gè)提前的、特別是后臺或離線的分割計(jì)算；通過這種方式，用 戶不必等待重分割以便選擇最有利的分割。這種技術(shù)措施改善了工作 流程。
下面將參照附圖更詳細(xì)地討論本發(fā)明的這些和其他方面。

圖1顯示了依照本發(fā)明的方法的一個(gè)實(shí)施例的示意圖。
圖2示意性地顯示了依照本發(fā)明的系統(tǒng)的一個(gè)實(shí)施例。 圖3示意性地顯示了依照本發(fā)明的系統(tǒng)的另一個(gè)實(shí)施例。 圖4示意性地顯示了依照本發(fā)明的計(jì)算機(jī)程序的流程圖的一個(gè)實(shí) 施例。
圖5示意性地顯示了依照本發(fā)明的用戶接口的一個(gè)實(shí)施例。
圖1顯示了依照本發(fā)明的方法的一個(gè)實(shí)施例的示意圖。依照本發(fā) 明的方法1被配置來分割多維數(shù)據(jù)集中的表面，所述多維數(shù)據(jù)集包括 多幅圖像。優(yōu)選地，在預(yù)備步驟2中使用合適的數(shù)據(jù)采集單元來采集 這些圖像。數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)采集步驟可能從時(shí)間上或者從地理上隔開 一定間距，以便在步驟4獲取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分割步驟6的結(jié)果，由此所 述結(jié)果包括圖像的一些部分，這些部分隨后通過使用本發(fā)明的方法來 分割表面。需要注意的是，圖像分割步驟可以實(shí)時(shí)執(zhí)行，或者可以事 先執(zhí)行。在后一種情況下，通過合適的計(jì)算機(jī)裝置來獲取初始數(shù)據(jù)分 割6的結(jié)果。下一步，在步驟8選擇和獲取多個(gè)適當(dāng)?shù)膱D像特征，這 些圖像特征類似于設(shè)想被分割的該表面的可能的空間位置。這種選擇 可以基于先驗(yàn)的知識或者根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)來執(zhí)行，例如可分辨特征總 量的一定百分比。需要注意的是，所述百分比也可以設(shè)為100%, —旦 選擇了適當(dāng)數(shù)量的特征，即在步驟10對所有的圖像部分匹配這些特
征。特征匹配進(jìn)程本身在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域是已知的，這里將不進(jìn)行詳細(xì) 的解釋。但是，在步驟10的匹配進(jìn)程期間，有必要為所述多個(gè)特征的 每個(gè)特征分配一個(gè)匹配誤差。在步驟14，獲取一個(gè)預(yù)定的選擇性因子。 可能預(yù)先存儲多個(gè)選擇性因子14a，由此從所述預(yù)先存儲的多個(gè)選擇性 因子中選擇一個(gè)實(shí)際的選擇性因子。根據(jù)步驟14中獲取的選擇性因 子，丟棄一部分具有最大匹配誤差的特征，并在步驟16中對被搜索表 面執(zhí)行分割，由此在評價(jià)表面候選變形的擬合度質(zhì)量時(shí)不考慮已被丟 棄的特征。在步驟18中在合適的顯示裝置上顯示所得的表面，由此該 表面優(yōu)選地疊加到原始的、特別是診斷的數(shù)據(jù)上以便用戶分析。當(dāng)用 戶對分割結(jié)果感到滿意時(shí)，就在步驟19存儲該分割表面。否則，返回 到步驟14，在其中獲取另一個(gè)選擇性因子。該另一個(gè)選擇性因子可能
在步驟ll被用戶輸入改變，或者可替換地，它可以由某一改變算法13 給出。簡單的改變算法的一個(gè)例子是在查找表的預(yù)先存儲的多個(gè)值中 的循環(huán)?？商鎿Q地，可以使用功能依賴性(function dependency) 或者基于圖像一致性因子的復(fù)雜算法，所述圖像一致性因子又根據(jù)的 是預(yù)定區(qū)域內(nèi)的圖像的紋理一致性。該另一個(gè)選擇性因子被實(shí)時(shí)計(jì)算 并且根據(jù)圖像一致性因子(自動)進(jìn)行優(yōu)化。換句話說，這個(gè)用于最 精確分割的最優(yōu)選擇性因子是自動計(jì)算出來的而不是由用戶指定的。
圖2顯示了依照本發(fā)明的系統(tǒng)的一個(gè)實(shí)施例的示意圖。依照本發(fā) 明的該系統(tǒng)被配置用于分割包括多幅圖像的多維數(shù)據(jù)集中的表面。系 統(tǒng)30包括用于獲取所述圖像中多個(gè)特征的輸入端32。需要注意的是， 這些特征可以是合適的圖像分割預(yù)備步驟的結(jié)果。這些特征也可以從 適當(dāng)?shù)拇鎯卧?未示出)獲取，該存儲單元可以在本地，也可以在 遠(yuǎn)處。可替換地和/或附加地，輸入端32能夠被配置成接收來自適當(dāng) 的內(nèi)部數(shù)據(jù)分割算法35d的所述特征。需要注意的是，在這種情況下， 輸入端32獲取多維數(shù)據(jù)集然后使它能為系統(tǒng)30的計(jì)算單元35所用， 以便使用分割算法35d來執(zhí)行預(yù)備的圖像分割。
系統(tǒng)30的內(nèi)核由處理器34組成，它被配置來操作系統(tǒng)30的組 件，這些組件是輸入端32、計(jì)算單元35、工作內(nèi)存36和后臺存儲單 元38。合適的處理器34的例子是常規(guī)的微處理器或信號處理器、后臺 存儲器38 (典型地基于硬盤)和工作內(nèi)存36 (典型地基于RAM)。后 臺存儲器38能夠用于存儲當(dāng)時(shí)未被處理的合適的數(shù)據(jù)集(或部分?jǐn)?shù)據(jù) 集)以及用于存儲圖像分割步驟選擇合適的特征和選擇性因子的步驟 的結(jié)果，和任何其他合適的中間或最終計(jì)算步驟的結(jié)果。工作內(nèi)存36 通常保存正被處理的(部分)數(shù)據(jù)集以及表面的一些部分的分割結(jié)果。 計(jì)算單元35優(yōu)選地包括適當(dāng)數(shù)量的可執(zhí)行子例程35a、 35b、 35c和 35d。子例程35a被配置來執(zhí)行對圖像的一些部分內(nèi)的多個(gè)合適特征的 選擇。子例程35b被配置成在多維數(shù)據(jù)集中匹配所選的多個(gè)特征，由 此為每個(gè)特征分配一個(gè)匹配誤差。子例程35c被配置來獲取和/或計(jì)算 選擇性因子P的當(dāng)前值。子例程35d被配置為通過丟棄具有最大匹配 誤差的、數(shù)量可變的部分特征來分割表面，這些特征的最大數(shù)量由當(dāng) 前的選擇性因子P控制。然后給所得的子分割分配一個(gè)分?jǐn)?shù)，由此這 些子分割按照各自的分?jǐn)?shù)相互進(jìn)行比較。然后選擇出最佳的子分割，
作為顯示被搜索表面的最終分割。
依照本發(fā)明的系統(tǒng)30進(jìn)一步包括覆蓋編碼器37，它被配置成用 原始數(shù)據(jù)特別是診斷圖像產(chǎn)生被分割表面的適當(dāng)覆蓋的再現(xiàn)。優(yōu)選 地，所計(jì)算的覆蓋被存儲在文件37a中。優(yōu)選地，覆蓋編碼器37、計(jì) 算單元35和處理器34可由計(jì)算機(jī)程序33操作，該程序優(yōu)選地存儲在 存儲器38中。輸出端39用于輸出處理的結(jié)果，像代表覆蓋有被分割 表面的適當(dāng)再現(xiàn)的心臟解剖結(jié)構(gòu)的覆蓋圖像數(shù)據(jù)。
圖3顯示了依照本發(fā)明的設(shè)備的另一個(gè)實(shí)施例的示意圖。系統(tǒng)40 被配置用于分割多維數(shù)據(jù)集中的表面，該數(shù)據(jù)集例如包括時(shí)間上隔開 的心臟圖像。優(yōu)選地，系統(tǒng)40包括數(shù)據(jù)采集單元41特別是核磁共振 成像儀、層析成像單元、超聲設(shè)備或X射線單元，以便采集多維數(shù)據(jù) 集。通常這些數(shù)據(jù)被設(shè)想成藉由適當(dāng)編碼的信號S從數(shù)據(jù)采集單元41 傳輸?shù)教幚砥?2。該處理器執(zhí)行適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分割，如參照圖2所解釋 的，由此在其輸出端能夠產(chǎn)生多種不同的數(shù)據(jù)。例如，數(shù)據(jù)42a可能 包括基于第一選擇性因子的第一潛在表面的分割，數(shù)據(jù)42b可能基于 第二選擇性因子提供第二潛在表面的分割，等等。優(yōu)選地，處理器42 嵌入到工作站44a中。
數(shù)據(jù)42a、 42b之一或其適當(dāng)?shù)慕M合對適當(dāng)?shù)挠^察器43的另一個(gè) 輸入端45是可用的。優(yōu)選地，該另一個(gè)輸入端45包括另一個(gè)合適的 處理器，該處理器被配置來通過使用適用于控制用戶接口 48的程序46 來操作適當(dāng)?shù)慕涌?，以便解剖數(shù)據(jù)圖像被適當(dāng)?shù)馗采w以分割步驟的結(jié) 果，特別是用數(shù)據(jù)42a、 42b，從而得到圖^f象部分48a、 48b。優(yōu)選地， 為了方便用戶，觀察器43配備有高分辨率的顯示裝置47，用戶接口可 通過適當(dāng)?shù)慕换ナ窖b置49 (如鼠標(biāo)、鍵盤或任何其他合適的用戶輸入 設(shè)備)來操作。優(yōu)選地，用戶接口允許用戶與圖像交互以改變實(shí)際的 選擇性因子P，該選擇性因子然后將被系統(tǒng)40用來計(jì)算所述表面的另 一個(gè)分割。適當(dāng)?shù)膱D形用戶輸入由計(jì)算機(jī)程序46轉(zhuǎn)換成變量。這種選 項(xiàng)允許在預(yù)先存儲或計(jì)算的選擇性因子的值域不能提供滿意的分割結(jié) 果時(shí)，給出該表面的精確分割。優(yōu)選地，處理器42和觀察器43被配 置來組成觀察站44b。
圖4示意性地顯示了依照本發(fā)明的計(jì)算機(jī)程序的流程圖的一個(gè)實(shí) 施例。依照本發(fā)明的計(jì)算機(jī)程序50被配置來分割包括多幅圖像的多維
數(shù)據(jù)集中的表面。優(yōu)選地，這些圖像在預(yù)備步驟52通過適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)采 集單元來采集。數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)采集步驟可能在時(shí)間上或地理上是隔 開的，以便在步驟54中通過使用數(shù)據(jù)獲取子例程從而得到各自的圖像 特征來獲取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分割步驟56的結(jié)果。這些特征被設(shè)想為包括圖 像的一些部分，這些圖像部分隨后被用來通過使用本發(fā)明的方法分割 該表面。需要注意的是，圖像分割步驟56可以實(shí)時(shí)執(zhí)行或者可以事先 完成。在前一種情況下，可以使用合適的、本身已知的數(shù)據(jù)分割算法。 在后一種情況下，通過適當(dāng)?shù)挠?jì)算機(jī)輸入/輸出數(shù)據(jù)訪問協(xié)議來獲取初 始的數(shù)據(jù)分割56的結(jié)果。下一步，在步驟58中選擇多個(gè)適當(dāng)?shù)膱D像 特征，這些特征類似于設(shè)想被分割表面的可能的空間位置。這個(gè)步驟 可以由合適的圖像分析算法實(shí)現(xiàn)，該算法被配置成從圖像中提取一定 的特征。特征提取方法本身在本領(lǐng)域中是已知的，這里將不進(jìn)行解釋。 還有，特征選擇可以基于先驗(yàn)的知識或者按照一定的標(biāo)準(zhǔn)來執(zhí)行，所 述標(biāo)準(zhǔn)如可分辨特征總量的百分比。需要注意的是，所述百分比也可 以設(shè)為100%。 一旦選擇了合適數(shù)量的特征，就在步驟60使用合適的數(shù) 據(jù)匹配子例程對所有圖像部分匹配這些特征。特征匹配進(jìn)程本身在數(shù) 據(jù)處理領(lǐng)域是已知的，這里將不進(jìn)行詳細(xì)的解釋。但是，在步驟60的 匹配進(jìn)程期間，有必要為所述多個(gè)特征的每個(gè)特征分配一個(gè)匹配誤 差。在步驟64中，由合適的數(shù)據(jù)獲取子例程來獲取預(yù)定的選擇性因子。 有可能預(yù)先存儲了多個(gè)選擇性因子64a，由此從所述預(yù)先存儲的多個(gè)選 擇性因子中選擇當(dāng)前的選擇性因子。根據(jù)在步驟64中獲取的選擇性因 子，丟棄數(shù)量可變的具有最大匹配誤差的部分特征，得到多個(gè)相應(yīng)的 子分割，所述被丟棄特征的數(shù)量的最大值由選擇性因子給出。在步驟 66中，給每個(gè)子分割分配一個(gè)分?jǐn)?shù)，根據(jù)該分?jǐn)?shù)選擇出最佳的子分割， 得到被搜索的表面，由此在計(jì)算分?jǐn)?shù)時(shí)不考慮已被丟棄的特征。在步 驟68中，在適當(dāng)?shù)娘@示裝置上顯示所得的表面，由此該表面優(yōu)選地被 覆蓋在原始的特別是診斷的數(shù)據(jù)上，以便用戶分析。優(yōu)選地，對于步 驟68的實(shí)現(xiàn)，依照本發(fā)明的計(jì)算機(jī)程序被配置來控制適當(dāng)?shù)膱D形用戶 接口。當(dāng)用戶對分割結(jié)果感到滿意時(shí)，他就通過恰當(dāng)?shù)挠?jì)算機(jī)命令發(fā) 出這個(gè)事件，之后在步驟69中存儲該分割的表面。否則，返回到步驟 64，在其中獲取另一個(gè)選擇性因子。該另一個(gè)選擇性因子可能在步驟 61中由用戶輸入改變，或者可替換地，它可以由一定的改變算法63
提供。簡單的改變算法的一個(gè)例子是在查找表的預(yù)先存儲的多個(gè)值中 的循環(huán)?？商鎿Q地，可以使用功能依賴性或者基于圖像一致性因子的 復(fù)雜算法，該圖像一致性因子進(jìn)而基于預(yù)定區(qū)域內(nèi)圖像的紋理一致 性。該另一個(gè)選擇性因子被實(shí)時(shí)計(jì)算，并且基于圖像一致性因子進(jìn)行 最優(yōu)化。
圖5示意性地顯示了依照本發(fā)明的用戶接口的一個(gè)實(shí)施例。依照 本發(fā)明的用戶接口 70的一個(gè)實(shí)施例包括圖形接口 74，字母數(shù)字信息和 圖像信息能夠投影到該圖形接口。為此目的，圖形接口74包括帶有如 78a、 78b之類的可操作按鈕的交互窗口 78。當(dāng)操作員按下"顯示"按 鈕78a時(shí)，多幅適當(dāng)?shù)膱D像74a、 74b能夠被投影到圖形屏幕74的圖 像屏上。在這個(gè)例子中顯示了兩幅圖像，它們包括用分割的表面77b、 79b覆蓋的診斷信息77a、 79a。在這個(gè)實(shí)施例中，分割的表面對應(yīng)于 不同部分的特征，對于不同的選擇性因子，將丟棄這些不同的特征。 可替換地，每幅圖像74a或74b可以包括在預(yù)先計(jì)算的分割上循環(huán)播 放的影像，由此用戶或者可以同意預(yù)先計(jì)算的分割中的一個(gè)，或者手 工改變選擇性因子。在后一種情況下，新的分割結(jié)果將因此被投影到 屏幕72上。
權(quán)利要求
1.一種分割多維數(shù)據(jù)集中的表面的方法，所述多維數(shù)據(jù)集包括多幅圖像，所述方法包括步驟-獲取所述圖像內(nèi)的多個(gè)特征；-獲取先驗(yàn)確定的選擇性因子；-通過匹配多維數(shù)據(jù)集中的所述多個(gè)特征來分割所述多幅圖像，得到該表面，由此為每個(gè)特征計(jì)算各自的匹配誤差，并且由此忽略各自匹配誤差最大的、數(shù)量可變的部分特征，所述被忽略特征的數(shù)量的界限由所述選擇性因子給出。
2. 依照權(quán)利要求l的方法，由此該方法進(jìn)一步包括步驟 -重構(gòu)多維數(shù)據(jù)集中的該表面；-在顯示裝置上顯示該表面； 或者-重構(gòu)多維數(shù)據(jù)集中的該表面； -在顯示裝置上顯示該表面； -改變所述選擇性因子，得到另一個(gè)選擇性因子； -重新分割所述多幅圖像，由此按照該另一個(gè)選擇性因子忽略各自 匹配誤差最大的部分特征；-重構(gòu)多維數(shù)據(jù)集中的另一個(gè)表面； -在所述顯示裝置上顯示該另一個(gè)表面。
3. 依照權(quán)利要求2的方法，由此按照預(yù)定的算法自動執(zhí)行改變所 述選擇性因子的步驟。
4. 依照權(quán)利要求3的方法，由此所述算法被配置為根據(jù)預(yù)定區(qū)域 內(nèi)圖像的紋理一致性來計(jì)算圖像一致性因子，所述選擇性因子根據(jù)該 圖像一致性因子進(jìn)行最優(yōu)化。
5. 依照權(quán)利要求3或4的方法，由此所述算法被配置為允許所述 另 一個(gè)選擇性因子的最優(yōu)化。
6. —種用于分割多維數(shù)據(jù)集中的表面的系統(tǒng)(30)，所述多維數(shù)據(jù)集包括多幅圖像，所述系統(tǒng)包括- 輸入端(32)，用于獲取所述圖像內(nèi)的多個(gè)特征以及用于獲取 先驗(yàn)確定的選擇性因子；- 計(jì)算裝置(35)，用于通過匹配多維數(shù)據(jù)集中的所述多個(gè)特征來分割所述多幅圖像，得到表面，由此為每個(gè)特征計(jì)算各自的匹配誤 差，并且由此忽略各自匹配誤差最大的、數(shù)量可變的部分特征，所述 被忽略特征的數(shù)量的界限由所述選擇性因子給出。
7. 依照權(quán)利要求6的系統(tǒng)，由此所述系統(tǒng)進(jìn)一步包括 -重構(gòu)單元，用于重構(gòu)多維數(shù)據(jù)集中的所述表面；-顯示裝置，用于顯示所述表面。
8. 依照權(quán)利要求6或7的系統(tǒng)(40)，由此該系統(tǒng)進(jìn)一步包括用 于采集多維數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)采集單元(41)。
9. 一種工作站(44a),包括依照權(quán)利要求7的系統(tǒng)。
10. —種觀察站(44b)，包括依照權(quán)利要求8的系統(tǒng)。
11. 一種用于分割多維數(shù)據(jù)集中的表面的計(jì)算機(jī)程序(50)，所 述多維數(shù)據(jù)集包括多幅圖像，所述計(jì)算機(jī)程序包括用于使處理器執(zhí)行 如下步驟的指令-獲取(54)所述圖像內(nèi)的多個(gè)特征； -獲取先驗(yàn)確定的選擇性因子；- 通過匹配(64)多維數(shù)據(jù)集中的所述多個(gè)特征來分割(66)所 述多幅圖像，得到表面，由此為每個(gè)特征計(jì)算各自的匹配誤差，并且 由此忽略各自匹配誤差最大的、數(shù)量可變的部分特征，所述被忽略特 征的數(shù)量的界限由所述選擇性因子給出。
12. —種用于在顯示裝置(43)上顯示表面(77b、 79b)的用戶 接口 (70)，所述用戶接口被配置用于- 在顯示裝置上顯示重構(gòu)的表面(77b)，由此所述重構(gòu)的表面 根據(jù)包括多個(gè)特征的多維數(shù)據(jù)集中的各個(gè)圖像部分的分割來計(jì)算，并 且由此忽略匹配誤差最大的、數(shù)量可變的部分特征，所述被忽略特征 的數(shù)量的界限由預(yù)定的選擇性因子設(shè)定；- 改變所述選擇性因子(78a)得到另一個(gè)選擇性因子；重新分 割所述多幅圖像得到表面，由此按照該另一個(gè)選擇性因子忽略各自匹 配誤差最大的部分特征；-重構(gòu)多維數(shù)據(jù)集中的所述另一個(gè)表面；-在所述顯示裝置上顯示該另一個(gè)表面(79b)。
13. 依照權(quán)利要求12的用戶接口，由此該用戶接口進(jìn)一步被配置 來為每次迭代存儲每個(gè)各自的另 一個(gè)選擇性因子。
全文摘要
依照本發(fā)明的方法被配置來分割包括多幅圖像的多維數(shù)據(jù)集中的表面，該多維數(shù)據(jù)集可以通過在預(yù)備步驟2中使用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)采集單元來采集。數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)采集步驟可能在時(shí)間上或地理上是隔開的，以便在步驟4中獲取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分割步驟6的結(jié)果，所述結(jié)果由此包括圖像的一些部分，這些部分隨后用于通過使用本發(fā)明的方法來分割該表面。接下來，在步驟8中選擇和獲取多個(gè)適當(dāng)?shù)膱D像特征，這些特征類似于設(shè)想被分割該表面的可能的空間位置。隨后在步驟10中對所有圖像部分匹配這些特征，由此為每個(gè)特征分配一個(gè)匹配誤差。在步驟14中獲取一個(gè)預(yù)定的選擇性因子，該選擇性因子定義了最大可允許的數(shù)量可變部分的、能夠被丟棄的特征，這些特征具有最大的匹配誤差。在步驟16執(zhí)行對被搜索表面的分割，由此在評價(jià)表面候選變形的擬合度質(zhì)量時(shí)不考慮已被丟棄的特征。在步驟18中將所得的表面顯示在適當(dāng)?shù)娘@示裝置上，由此優(yōu)選地將該表面覆蓋在原始的、特別是診斷數(shù)據(jù)上，以進(jìn)行用戶分析。當(dāng)用戶對分割結(jié)果感到滿意時(shí)，就在步驟18中存儲該分割的表面。否則，這個(gè)過程返回到步驟14，在其中獲取另一個(gè)選擇性因子。該另一個(gè)選擇性因子可能在步驟11中由用戶輸入改變，或者可替換地，它可以由一定的改變算法13提供。本發(fā)明進(jìn)一步涉及一種系統(tǒng)、一種計(jì)算機(jī)程序、一種工作站、一種觀察站、一種計(jì)算機(jī)程序和一種用戶接口。
文檔編號G06T5/00GK101189639SQ200680012116
公開日2008年5月28日 申請日期2006年4月13日 優(yōu)先權(quán)日2005年4月13日
發(fā)明者C·A·科科斯科, M·考斯, S·楊, T·內(nèi)奇 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司