本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

醫(yī)生根據(jù)電子計算機斷層掃描(Computed Tomography，CT)對患者病情進行診斷時，需要對人體解剖結(jié)構(gòu)熟練掌握，對正常的生理機制、組織學形態(tài)，以及對各種疾病所致的癥狀、體征、輔助檢查結(jié)果(臨床表現(xiàn))，發(fā)展轉(zhuǎn)歸以及預(yù)后要有一定的了解。醫(yī)生直觀地從CT片上看到的影像，很可能只是冰山的一角，醫(yī)生長期積累的經(jīng)驗會在腦子里形成一個網(wǎng)絡(luò)體系，同一張CT影像可能有多種多樣的結(jié)果。

CT是利用X光的穿透性和熒光作用，將被檢查者置于熒光屏(或者影像增強器)與X線管之間，X線穿過人體之后在熒光屏(或影像增強器)上形成可見影像并進行視讀的檢查。X線束對人體某部位一定厚度的層面進行掃描，由探測器收集透過該層面的X線信息，轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢姽?，由光電轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?，再?jīng)模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息，輸入計算機處理，而計算機由得到的數(shù)據(jù)計算出每個體素的X線衰減系數(shù)，排列成矩陣，重建圖像；再經(jīng)數(shù)字/模擬轉(zhuǎn)換器，每個數(shù)字轉(zhuǎn)換為黑白灰階的小方塊成為像素(pixel)，按矩陣排列成CT影像。

但是，現(xiàn)有的CT影像都是二維影像，組織結(jié)構(gòu)互相重疊，很容易發(fā)生漏診的狀況，尤其是位置重疊與內(nèi)嵌部位的顯示上。

虛擬現(xiàn)實(Virtual Reality，VR)作為近年最火爆的技術(shù)之一，VR提供給人們一個全新的立體環(huán)境，讓人們能真實的觀察到一個具體事物的立體影像，把VR技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)學影像的診斷上，能大大增加醫(yī)生對困難影像診斷的正確率。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的易發(fā)生漏診的問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供一種醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法，包括：

獲取二維CT影像；

對獲取的所述二維CT影像進行三維重建操作，得到所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型；

在預(yù)設(shè)的VR顯示模塊中，利用切片對所述三維模型進行切除以及截面顯示。

進一步地，所述對獲取的所述二維CT影像進行三維重建操作，得到所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型包括：

將所述二維CT影像生成不同的區(qū)域；

區(qū)域生成之后，按照面繪制算法重建所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型。

進一步地，所述將所述二維CT影像生成不同的區(qū)域包括：

S1，對獲取的所述二維CT影像順序進行掃描，獲取第一個還沒有歸屬到區(qū)域中的像素，并將獲取的所述第一個還沒有歸屬到區(qū)域中的像素作為種子像素(x0,y0)；

S2，以種子像素(x0,y0)為中心，檢測種子像素(x0,y0)的周圍緊鄰的像素(x,y)的像素值是否小于預(yù)設(shè)的種子像素值，若是，則將小于預(yù)設(shè)的種子像素值的像素(x,y)與種子像素(x0,y0)合并在同一個區(qū)域內(nèi),并將小于預(yù)設(shè)的種子像素值的像素(x,y)壓入堆棧；

S3，從堆棧中彈出一個像素，把彈出的像素作為新的種子像素(x0,y0)，返回到S2繼續(xù)執(zhí)行；

S4，當堆棧為空時，返回到S1繼續(xù)執(zhí)行；

S5，重復執(zhí)行S1-S4，直到所述二維CT影像中的每個像素都有歸屬。

進一步地，所述區(qū)域生成之后，按照面繪制算法重建所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型包括：

區(qū)域生成之后，將區(qū)域內(nèi)的像素值設(shè)定為一個常數(shù)a，區(qū)域之外的像素值均設(shè)定為0，按照面繪制算法獲取等值面為a的面，其中，獲取到的等值面為a的面為所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型。

進一步地，所述利用切片對所述三維模型進行切除以及截面顯示包括：

將向量與向量作點乘，得到∠α的余弦值COS(α)；

判斷COS(α)是否大于0；

若大于0，則A點在切割平面沿法線方向上方，則保留A點并渲染A點；

否則，則剔除A點；

其中，∠α＝∠OAP，O點為三維模型中心點，A點為三維模型上的任意一點，P點為切割平面上的一坐標點，為切割平面的法線向量。

進一步地，所述方法還包括：

若|OA|>width，則將A點渲染成預(yù)設(shè)的顏色；

其中，|OA|為O點到A點之間的距離，O點為三維模型中心點，A點為三維模型上的任意一點，width為斷面圖像顯示寬度。

本發(fā)明實施例還提供一種醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)，包括：

獲取模塊，用于獲取二維CT影像；

重建模塊，用于對獲取的所述二維CT影像進行三維重建操作，得到所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型；

顯示模塊，用于在預(yù)設(shè)的VR顯示模塊中，利用切片對所述三維模型進行切除以及截面顯示。

進一步地，所述重建模塊包括：

區(qū)域生成單元，用于將所述二維CT影像生成不同的區(qū)域；

模型重建單元，用于區(qū)域生成之后，按照面繪制算法重建所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型；

其中，所述區(qū)域生成單元包括：

獲取子模塊，用于對獲取的所述二維CT影像順序進行掃描，獲取第一個還沒有歸屬到區(qū)域中的像素，并將獲取的所述第一個還沒有歸屬到區(qū)域中的像素作為種子像素(x0,y0)；

合并子模塊，用于以種子像素(x0,y0)為中心，檢測種子像素(x0,y0)的周圍緊鄰的像素(x,y)的像素值是否小于預(yù)設(shè)的種子像素值，若是，則將小于預(yù)設(shè)的種子像素值的像素(x,y)與種子像素(x0,y0)合并在同一個區(qū)域內(nèi),并將小于預(yù)設(shè)的種子像素值的像素(x,y)壓入堆棧；

彈出子模塊，用于從堆棧中彈出一個像素，把彈出的像素作為新的種子像素(x0,y0)，返回到所述合并子模塊繼續(xù)執(zhí)行；

判斷子模塊，用于當堆棧為空時，返回到所述獲取子模塊繼續(xù)執(zhí)行；

調(diào)用子模塊，用于重復執(zhí)行S1-S4，直到所述二維CT影像中的每個像素都有歸屬；

所述模型重建單元，具體用于區(qū)域生成之后，將區(qū)域內(nèi)的像素值設(shè)定為一個常數(shù)a，區(qū)域之外的像素值均設(shè)定為0，按照面繪制算法獲取等值面為a的面，其中，獲取到的等值面為a的面為所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型。

進一步地，所述顯示模塊包括：

點乘單元，用于將向量與向量作點乘，得到∠α的余弦值COS(α)；

判斷單元，用于判斷COS(α)是否大于0；

渲染單元，用于若COS(α)大于0，則A點在切割平面沿法線方向上方，則保留A點并渲染A點；

剔除單元，用于若COS(α)不大于0，則剔除A點；

其中，∠α＝∠OAP，O點為三維模型中心點，A點為三維模型上的任意一點，P點為切割平面上的一坐標點，為切割平面的法線向量。

進一步地，所述渲染單元，具體用于若|OA|>width，則將A點渲染成預(yù)設(shè)的顏色；

其中，|OA|為O點到A點之間的距離，O點為三維模型中心點，A點為三維模型上的任意一點，width為斷面圖像顯示寬度。

本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下：

上述方案中，通過對獲取的二維CT影像進行三維重建操作，得到所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型；在預(yù)設(shè)的VR顯示模塊中，利用切片對所述三維模型進行切除以及截面顯示，這樣，以3D形式模擬二維CT影像，并在VR環(huán)境下依托二維CT影像對應(yīng)的三維模型，能夠在VR環(huán)境下真實顯示人體組織間的重疊區(qū)域以及內(nèi)嵌區(qū)域的隱患狀況，便于醫(yī)生觀察到各部位的微小細節(jié)，不放過每一個可能存在的隱患，從而輔助醫(yī)生快速進行重疊區(qū)域、內(nèi)嵌區(qū)域的精確判定以及影像診斷，能夠提高醫(yī)生對患者病情的診斷精確度。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例提供的醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例提供的種子像素周圍緊鄰的像素示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例提供的三維模型切割平面斷面示意圖；

圖4為本發(fā)明實施例提供的在VR環(huán)境下的顯示示意圖；

圖5為本發(fā)明實施例提供的醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實施例進行詳細描述。

本發(fā)明針對現(xiàn)有的易發(fā)生漏診的問題，提供一種醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法及系統(tǒng)。

實施例一

參看圖1所示，本發(fā)明實施例提供的醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法，包括：

S101，獲取二維CT影像；

S102，對獲取的所述二維CT影像進行三維重建操作，得到所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型；

S103，在預(yù)設(shè)的VR顯示模塊中，利用切片對所述三維模型進行切除以及截面顯示。

本發(fā)明實施例所述的醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法，通過對獲取的二維CT影像進行三維重建操作，得到所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型；在預(yù)設(shè)的VR顯示模塊中，利用切片對所述三維模型進行切除以及截面顯示，這樣，以3D形式模擬二維CT影像，并在VR環(huán)境下依托二維CT影像對應(yīng)的三維模型，能夠在VR環(huán)境下真實顯示人體組織間的重疊區(qū)域以及內(nèi)嵌區(qū)域的隱患狀況，便于醫(yī)生觀察到各部位的微小細節(jié)，不放過每一個可能存在的隱患，從而輔助醫(yī)生快速進行重疊區(qū)域、內(nèi)嵌區(qū)域的精確判定以及影像診斷，能夠提高醫(yī)生對患者病情的診斷精確度。

在前述醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法的具體實施方式中，進一步地，所述對獲取的所述二維CT影像進行三維重建操作，得到所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型包括：

將所述二維CT影像生成不同的區(qū)域；

區(qū)域生成之后，按照面繪制算法重建所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型。

本實施例中，所述二維CT影像為醫(yī)學二維CT圖像。

在前述醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法的具體實施方式中，進一步地，所述將所述二維CT影像生成不同的區(qū)域包括：

S1，對獲取的所述二維CT影像順序進行掃描，獲取第一個還沒有歸屬到區(qū)域中的像素，并將獲取的所述第一個還沒有歸屬到區(qū)域中的像素作為種子像素(x0,y0)；

S2，以種子像素(x0,y0)為中心，檢測種子像素(x0,y0)的周圍緊鄰的像素(x,y)的像素值是否小于預(yù)設(shè)的種子像素值，若是，則將小于預(yù)設(shè)的種子像素值的像素(x,y)與種子像素(x0,y0)合并在同一個區(qū)域內(nèi),并將小于預(yù)設(shè)的種子像素值的像素(x,y)壓入堆棧；

S3，從堆棧中彈出一個像素，把彈出的像素作為新的種子像素(x0,y0)，返回到S2繼續(xù)執(zhí)行；

S4，當堆棧為空時，返回到S1繼續(xù)執(zhí)行；

S5，重復執(zhí)行S1-S4，直到所述二維CT影像中的每個像素都有歸屬。

本實施例中，當執(zhí)行完S5后，區(qū)域生長結(jié)束，區(qū)域生長的基本思想是將具有相似性的像素集合起來構(gòu)成區(qū)域，具體先對每個需要分割的區(qū)域找一個種子像素作為生長的起點，然后將種子像素周圍緊鄰的臨域中與種子像素具有相同或相似性質(zhì)的像素合并到種子像素所在的區(qū)域中，并將與種子像素具有相同或相似性質(zhì)的像素當做新的種子像素繼續(xù)進行S2、S3、S4的過程，直到再沒有滿足預(yù)設(shè)條件的像素可被包括進來，這樣，一個區(qū)域生成就完成了，其中，預(yù)設(shè)條件為：種子像素的周圍緊鄰的像素是否小于預(yù)設(shè)的種子像素值。

本實施例中，如圖2所示，種子像素(x0,y0)的周圍緊鄰的像素(x,y)為圖2中的(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4)、(x5,y5)、(x6,y6)、(x7,y7)和(x8,y8)。

在前述醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法的具體實施方式中，進一步地，所述區(qū)域生成之后，按照面繪制算法重建所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型包括：

區(qū)域生成之后，將區(qū)域內(nèi)的像素值設(shè)定為一個常數(shù)a，區(qū)域之外的像素值均設(shè)定為0，按照面繪制算法獲取等值面為a的面，其中，獲取到的等值面為a的面為所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型。

本實施例中，面繪制算法的基本思想是逐個處理數(shù)據(jù)場中的立方體(體素),分類出與等值面相交的立方體，采用插值計算出等值面與立方體邊的交點。根據(jù)立方體每一個頂點與等值面的相對位置，將等值面與立方體邊的交點按一定方式連接生成等值面，作為等值面在該立方體內(nèi)的一個逼近表示。

本實施例中，區(qū)域生成之后，將區(qū)域內(nèi)的像素值設(shè)定為一個常數(shù)a，優(yōu)選地，a＝1；區(qū)域之外的像素值均設(shè)定為0，然后按照面繪制算法找等值面為1的面，找出的等值面就是重建的二維CT影像對應(yīng)的三維模型，將重建好的三維模型以及所述三維模型的顏色值(RGB值)存儲到預(yù)先設(shè)定的文件夾路徑中。

本實施例中，將存儲到預(yù)先設(shè)定的文件夾路徑中的重建好的三維模型以及所述三維模型的顏色值導入預(yù)先制造的zSpace立體設(shè)備中，在預(yù)先制造的zSpace立體設(shè)備中的VR顯示模塊中使用切片可對重建好的三維模型進行切除以及截面顯示，以輔助醫(yī)生進行影像診斷。

本實施例中，在VR環(huán)境下進行切片截面的原理結(jié)合圖3進行表述，在圖3中，O點為三維模型中心點，P點為切割平面某一坐標點，為切割平面的法線向量，A點為三維模型上任意一點，width為斷面圖像顯示寬度，∠α＝∠OAP；

本實施例中，向量與向量作點乘可以得到COS(α)的值，COS(α)＝Dot((A.WorldPos-P.WorldPos)，)，其中，Dot表示點乘，A.WorldPos、P.WorldPos分別表示A點的世界坐標、P點的世界坐標；當COS(α)的值大于0時，該A點在切割平面沿法線方向上方，則保留A點并且渲染A點。反之，則剔除A點。又根據(jù)勾股定理COS(α)＝|OA|/|PA|，即|OA|＝COS(α)*|PA|，如果|OA|>|OB|(即width)，則A點被渲染成預(yù)設(shè)的顏色，其中，所述預(yù)設(shè)的顏色可以為紅色，最終效果如圖4所示。

本實施例中，作為一可選實施例，所述利用切片對所述三維模型進行切除以及截面顯示包括：

將向量與向量作點乘，得到∠α的余弦值COS(α)；

判斷COS(α)是否大于0；

若大于0，則A點在切割平面沿法線方向上方，則保留A點并渲染A點；

否則，則剔除A點；

其中，∠α＝∠OAP，O點為三維模型中心點，A點為三維模型上的任意一點，P點為切割平面上的一坐標點，為切割平面的法線向量。

本實施例中，作為又一可選實施例，所述方法還包括：

若|OA|>width，則將A點渲染成預(yù)設(shè)的顏色；

其中，|OA|為O點到A點之間的距離，O點為三維模型中心點，A點為三維模型上的任意一點，width為斷面圖像顯示寬度。

實施例二

本發(fā)明還提供一種醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)的具體實施方式，由于本發(fā)明提供的醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)與前述醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法的具體實施方式相對應(yīng)，該醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)可以通過執(zhí)行上述方法具體實施方式中的流程步驟來實現(xiàn)本發(fā)明的目的，因此上述醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷方法具體實施方式中的解釋說明，也適用于本發(fā)明提供的醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)的具體實施方式，在本發(fā)明以下的具體實施方式中將不再贅述。

參看圖5所示，本發(fā)明實施例還提供一種醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)，包括：

獲取模塊11，用于獲取二維CT影像；

重建模塊12，用于對獲取的所述二維CT影像進行三維重建操作，得到所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型；

顯示模塊13，用于在預(yù)設(shè)的VR顯示模塊中，利用切片對所述三維模型進行切除以及截面顯示。

本發(fā)明實施例所述的醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)，通過對獲取的二維CT影像進行三維重建操作，得到所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型；在預(yù)設(shè)的VR顯示模塊中，利用切片對所述三維模型進行切除以及截面顯示，這樣，以3D形式模擬二維CT影像，并在VR環(huán)境下依托二維CT影像對應(yīng)的三維模型，能夠在VR環(huán)境下真實顯示人體組織間的重疊區(qū)域以及內(nèi)嵌區(qū)域的隱患狀況，便于醫(yī)生觀察到各部位的微小細節(jié)，不放過每一個可能存在的隱患，從而輔助醫(yī)生快速進行重疊區(qū)域、內(nèi)嵌區(qū)域的精確判定以及影像診斷，能夠提高醫(yī)生對患者病情的診斷精確度。

在前述醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)的具體實施方式中，進一步地，所述重建模塊包括：

區(qū)域生成單元，用于將所述二維CT影像生成不同的區(qū)域；

模型重建單元，用于區(qū)域生成之后，按照面繪制算法重建所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型；

其中，所述區(qū)域生成單元包括：

獲取子模塊，用于對獲取的所述二維CT影像順序進行掃描，獲取第一個還沒有歸屬到區(qū)域中的像素，并將獲取的所述第一個還沒有歸屬到區(qū)域中的像素作為種子像素(x0,y0)；

合并子模塊，用于以種子像素(x0,y0)為中心，檢測種子像素(x0,y0)的周圍緊鄰的像素(x,y)的像素值是否小于預(yù)設(shè)的種子像素值，若是，則將小于預(yù)設(shè)的種子像素值的像素(x,y)與種子像素(x0,y0)合并在同一個區(qū)域內(nèi),并將小于預(yù)設(shè)的種子像素值的像素(x,y)壓入堆棧；

彈出子模塊，用于從堆棧中彈出一個像素，把彈出的像素作為新的種子像素(x0,y0)，返回到所述合并子模塊繼續(xù)執(zhí)行；

判斷子模塊，用于當堆棧為空時，返回到所述獲取子模塊繼續(xù)執(zhí)行；

調(diào)用子模塊，用于重復執(zhí)行S1-S4，直到所述二維CT影像中的每個像素都有歸屬；

所述模型重建單元，具體用于區(qū)域生成之后，將區(qū)域內(nèi)的像素值設(shè)定為一個常數(shù)a，區(qū)域之外的像素值均設(shè)定為0，按照面繪制算法獲取等值面為a的面，其中，獲取到的等值面為a的面為所述二維CT影像對應(yīng)的三維模型。

在前述醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)的具體實施方式中，進一步地，所述顯示模塊包括：

點乘單元，用于將向量與向量作點乘，得到∠α的余弦值COS(α)；

判斷單元，用于判斷COS(α)是否大于0；

渲染單元，用于若COS(α)大于0，則A點在切割平面沿法線方向上方，則保留A點并渲染A點；

剔除單元，用于若COS(α)不大于0，則剔除A點；

其中，∠α＝∠OAP，O點為三維模型中心點，A點為三維模型上的任意一點，P點為切割平面上的一坐標點，為切割平面的法線向量。

在前述醫(yī)學影像在VR環(huán)境下的診斷系統(tǒng)的具體實施方式中，進一步地，所述渲染單元，具體用于若|OA|>width，則將A點渲染成預(yù)設(shè)的顏色；

其中，|OA|為O點到A點之間的距離，O點為三維模型中心點，A點為三維模型上的任意一點，width為斷面圖像顯示寬度。

以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以作出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。