本發(fā)明屬于臨床醫(yī)學(xué)結(jié)腸領(lǐng)域，尤其涉及一種使用可視化面積評(píng)估虛擬結(jié)腸鏡可視化技術(shù)的方法。

背景技術(shù)：

虛擬結(jié)腸鏡普遍采用fly-through可視化技術(shù),為了模擬光學(xué)結(jié)腸鏡的檢測思路,這項(xiàng)技術(shù)采用虛擬的攝像頭(一般采用90-120度的視角)沿計(jì)算好的三維中心線,表面渲染技術(shù),真實(shí)再現(xiàn)結(jié)直腸內(nèi)部的情形，觀測的方向可以從直腸開始(antegrade),或者從盲腸開始觀察(retrograde)。

通過fly-through技術(shù)和fly-over技術(shù)的觀測評(píng)估可視化技術(shù)，但現(xiàn)有技術(shù)中采用的手段評(píng)估可視化技術(shù)，其評(píng)估的結(jié)果大都不精確，存在誤差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：現(xiàn)有技術(shù)中采用的手段對(duì)可視化技術(shù)進(jìn)行評(píng)估，其評(píng)估的結(jié)果大都不理想、不精確，存在誤差。

為解決上面的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種使用可視化面積評(píng)估虛擬結(jié)腸鏡可視化技術(shù)的方法，該方法包括：

s1，獲取臨床ct結(jié)腸的切片圖像；

s2，對(duì)所述切片圖像進(jìn)行處理以完成結(jié)腸組織的分割；

s3，根據(jù)分割后的所述結(jié)腸組織,創(chuàng)建三維結(jié)腸模型；

s4，提取所述三維結(jié)腸模型的中心線,并沿所述中心線將所述三維結(jié)腸模型均分成左右兩半部分的三維結(jié)腸模型；

s5，分別采集所述左右兩半部分的三維結(jié)腸模型的可視化面積；

s6，將所述可視化面積與所述三維結(jié)腸模型的所有表面積進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果對(duì)虛擬結(jié)腸鏡可視化技術(shù)進(jìn)行評(píng)估。

本發(fā)明的有益效果：通過將上述采集三維結(jié)腸模型的可視化面積以及三維結(jié)腸模型的所有表面積進(jìn)行比較，可以更精確地評(píng)估可視化技術(shù)的，得到的結(jié)果更加精確，大大減少了誤差。

進(jìn)一步地，所述s4中包括：

s41，將所述三維結(jié)腸模型劃分成長度相等的多個(gè)三維結(jié)腸模型環(huán)；

s42，提取每個(gè)所述三維結(jié)腸模型環(huán)的中心線；

s43，將每個(gè)所述三維結(jié)腸模型環(huán)沿所述每個(gè)所述三維結(jié)腸模型環(huán)的中心線均分成左右兩半部分的三維結(jié)腸模型環(huán)；

s44，將每個(gè)左半部分的所述三維結(jié)腸模型環(huán)連接成整個(gè)的左半部分的所述三維結(jié)腸模型，同時(shí)將每個(gè)右半部分的所述三維結(jié)腸模型環(huán)連接成整個(gè)的右半部分的所述三維結(jié)腸模型。

上述進(jìn)一步地有益效果：通過將三維結(jié)腸模型劃分成長度相等多個(gè)三維結(jié)腸模型環(huán)，將每個(gè)所述三維結(jié)腸模型環(huán)沿其對(duì)應(yīng)的中心線均分成左右兩半部分的三維結(jié)腸模型環(huán)。這樣可以使得后續(xù)觀測到的結(jié)腸組織更加全面和完整，同時(shí)也方便觀測和計(jì)算結(jié)腸面積。

進(jìn)一步地，所述s5中包括：分別為所述左右兩半部分的三維結(jié)腸模型配置一個(gè)虛擬攝像頭,所述虛擬攝像頭分別沿所述中心線的路徑采集所述左右兩半部分的三維結(jié)腸模型的可視化面積。

進(jìn)一步地，所述s6中包括：計(jì)算所述可視化面積與所述三維結(jié)腸模型的所有表面積的比值，根據(jù)所述比值對(duì)虛擬結(jié)腸鏡可視化技術(shù)進(jìn)行評(píng)估。

上述進(jìn)一步地有益效果：通過計(jì)算可視化面積與三維結(jié)腸模型的所有表面積的比值，可以判斷出虛擬結(jié)腸鏡可視化技術(shù)的優(yōu)劣。

進(jìn)一步地，所述s3中包括：獲取分割后的所述三維結(jié)腸組織的等值面，將所述等值面進(jìn)行表面渲染，得到所述三維結(jié)腸組織模型。

進(jìn)一步地，提取所述三維結(jié)腸模型的中心線包括：基于梯度矢量場的算法提取所述三維結(jié)腸模型的中心線。

進(jìn)一步地，所述s2中包括：

根據(jù)水平集和貝葉斯理論對(duì)所述切片圖像進(jìn)行處理以完成三維結(jié)腸組織的分割。

進(jìn)一步地，將所述三維結(jié)腸模型表面積均分成多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)面積的三角形，根據(jù)所述三角形總數(shù)與所述三角形的標(biāo)準(zhǔn)面積確定所述三維結(jié)腸模型的所有表面積。

進(jìn)一步地，根據(jù)fly-over技術(shù)觀測到的所述三角形的個(gè)數(shù)與所述三角形的標(biāo)準(zhǔn)面積確定所述可視化面積。

上述進(jìn)一步的有益效果：通過將三維結(jié)腸模型表面積均分成多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)面積的三角形，這樣計(jì)算三角形的個(gè)數(shù)，就可以直接得到三角形的面積，這樣也得到的結(jié)果既準(zhǔn)確也方便。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的一種使用可視化面積評(píng)估虛擬結(jié)腸鏡可視化技術(shù)的方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明采用fly-over技術(shù)和fly-through技術(shù)觀測結(jié)腸組織的示意圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的原理和特征進(jìn)行描述，所舉實(shí)例只用于解釋本發(fā)明，并非用于限定本發(fā)明的范圍。

實(shí)施例1

如圖1所示，本實(shí)施例1是一種使用可視化面積評(píng)估虛擬結(jié)腸鏡可視化技術(shù)的方法，該方法包括：

s1，獲取臨床ct結(jié)腸的切片圖像；

s2，對(duì)所述切片圖像進(jìn)行處理以完成結(jié)腸組織的分割；

s3，根據(jù)分割后的所述結(jié)腸組織,創(chuàng)建三維結(jié)腸模型；

s4，提取所述三維結(jié)腸模型的中心線,并沿所述中心線將所述三維結(jié)腸模型均分成左右兩半部分的三維結(jié)腸模型；

s5，分別采集所述左右兩半部分的三維結(jié)腸模型的可視化面積；

s6，將所述可視化面積與所述三維結(jié)腸模型的所有表面積進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果對(duì)虛擬結(jié)腸鏡可視化技術(shù)進(jìn)行評(píng)估。

需要說明的是，在本實(shí)施例1中首先，通過采用任意的ct掃描儀掃描和采集一般從胸部到腹部的結(jié)腸切片圖像，一般采集的結(jié)腸切片圖像數(shù)目是400-500張，其中，屬于一個(gè)患者結(jié)腸ct數(shù)據(jù)一般存儲(chǔ)在同一個(gè)目錄下，可以是專業(yè)的醫(yī)療數(shù)位影像傳輸協(xié)定(dicom，digitalimagingandcommunicationsinmedicine，或者常規(guī)的jpeg,bmp等標(biāo)準(zhǔn)切片圖像。將這些采集的結(jié)腸切片圖像輸入到計(jì)算機(jī)中，通過計(jì)算機(jī)分辨出切片圖像中不同的像素，可以得知哪部分是屬于結(jié)腸組織和非結(jié)腸組織，像素深的屬于結(jié)腸組織，像素淺的屬于非結(jié)腸組織。再將這些不同像素的切片圖像分割出來，也就是將屬于結(jié)腸組織的部分分割出來。其中，結(jié)腸組織的分割是基于水平集(levelsets)、結(jié)腸組織的高斯分布、非結(jié)腸組織的高斯分布以及依據(jù)貝葉斯理論(bayesiantheory)或者采用三維區(qū)域增長等的方法，把待定像素歸類為結(jié)腸組織或者非結(jié)腸組織的方法，從而完成結(jié)腸組織分割。比如：水平集進(jìn)行三維結(jié)腸切片圖像分割。全部結(jié)腸組織像素(第一類數(shù)據(jù))和其他非結(jié)腸組織像素(第二類數(shù)據(jù))都符合高斯分布。具體來說，可以通過如下公式(1)-(3)來描述：

其中，x＝(x,y,z)是像素的三位空間位置，h(a)是單位階梯函數(shù)，即

i(x)是該像素的強(qiáng)度，對(duì)于兩類不同的組織，即結(jié)腸組織(i＝1)和非結(jié)腸組織(i＝2),μ和σ分別是該類的均值和方差。π是該類的先驗(yàn)概率，即

對(duì)于一個(gè)待定像素的歸類，可以依據(jù)下面的公式(4):

i(x)＝arg(maxi＝1，2(πi(pii(x)))),(4)

其中p通過高斯分布得到的概率，然后根據(jù)貝葉斯理論，該待定像素的先驗(yàn)概率π*p,獲得的較大的后驗(yàn)概率大的那類，即該待定像素的所屬類。

接著，將切割出來的結(jié)腸組織進(jìn)行三維渲染成三維結(jié)腸模型，再提取該三維結(jié)腸模型的中心線,并沿該中心線將該三維結(jié)腸模型均分成左右兩半部分的三維結(jié)腸模型，其中，三維模型的中心線提取是基于梯度向量流(gradientvectorflow-gvf)的自動(dòng)算法，比如：通過三維空間最短路徑來進(jìn)行三維模型的中心線提取，即從三維結(jié)腸位置(盲腸)到結(jié)束位置(直腸末端/肛門，其過程為：對(duì)于兩點(diǎn)(a和b)之間的最短路徑c(s),在三維圖像空間，成本函數(shù)u是三維空間位置p(x,y,z)的函數(shù)，然后最短路徑，即三維中心線t在空間位置p可以定義為：

上述積分最少值便是最小成本函數(shù)，即三維中心線。

方程(5)的解是一個(gè)非線性偏微分方程

其中:f(p)＝1/u(p)。

然后，分別采集上述提及到的左右兩半部分的三維結(jié)腸模型的可視化面積，通過fly-over技術(shù)進(jìn)行采集，最后將采集的該可視化面積與怪三維結(jié)腸模型的所有表面積進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果確定fly-over技術(shù)可視化的性能。

通過將上述采集三維結(jié)腸模型的可視化面積以及三維結(jié)腸模型的所有表面積進(jìn)行比較，可以更精確地評(píng)估可視化技術(shù)的，得到的結(jié)果更加精確，大大減少了誤差。

可選地，所述s4中包括：

s41，將所述三維結(jié)腸模型劃分成長度相等的多個(gè)三維結(jié)腸模型環(huán)；

s42，提取每個(gè)所述三維結(jié)腸模型環(huán)的中心線；

s43，將每個(gè)所述三維結(jié)腸模型環(huán)沿所述每個(gè)所述三維結(jié)腸模型環(huán)的中心線均分成左右兩半部分的三維結(jié)腸模型環(huán)；

s44，將每個(gè)左半部分的所述三維結(jié)腸模型環(huán)連接成整個(gè)的左半部分的所述三維結(jié)腸模型，同時(shí)將每個(gè)右半部分的所述三維結(jié)腸模型環(huán)連接成整個(gè)的右半部分的所述三維結(jié)腸模型。

需要說明的是，在本實(shí)施例1中首先，是將上述提及到該三維結(jié)腸模型劃分成長度相等的多個(gè)三維結(jié)腸模型環(huán)，再提取每個(gè)三維結(jié)腸模型環(huán)的中心線，然后將每個(gè)三維結(jié)腸模型環(huán)沿與該環(huán)對(duì)應(yīng)的中心線均分成左右兩半部分的三維結(jié)腸模型環(huán)，再將每個(gè)左半部分的三維結(jié)腸模型環(huán)連接成整個(gè)的左半部分的三維結(jié)腸模型，同時(shí)將每個(gè)右半部分的三維結(jié)腸模型環(huán)連接成整個(gè)的右半部分的三維結(jié)腸模型。

通過可選地的技術(shù)，將三維結(jié)腸模型劃分成長度相等多個(gè)三維結(jié)腸模型環(huán)，將每個(gè)所述三維結(jié)腸模型環(huán)沿其對(duì)應(yīng)的中心線均分成左右兩半部分的三維結(jié)腸模型環(huán)。這樣可以使得后續(xù)觀測到的結(jié)腸組織更加全面和完整，同時(shí)也方便觀測和計(jì)算結(jié)腸面積。

可選地，所述s5中包括：分別為所述左右兩半部分的三維結(jié)腸模型配置一個(gè)虛擬攝像頭,所述虛擬攝像頭分別沿所述中心線的路徑采集所述左右兩半部分的三維結(jié)腸模型的可視化面積。

需要說明的是，在本實(shí)施例1中是在上述提及到的該左右兩半部分的三維結(jié)腸模型分別配置一個(gè)虛擬攝像頭，然后這兩個(gè)虛擬攝像頭分別沿中心線的路徑采集左右兩半部分的三維結(jié)腸模型的可視化面積。

可選地，所述s6中包括：計(jì)算所述可視化面積與所述三維結(jié)腸模型的所有表面積的比值，根據(jù)所述比值對(duì)虛擬結(jié)腸鏡可視化技術(shù)進(jìn)行評(píng)估。

需要說明的是，通過計(jì)算可視化面積與三維結(jié)腸模型的所有表面積的比值，可以判斷出虛擬結(jié)腸鏡可視化技術(shù)的優(yōu)劣。

可選地，所述s3中包括：獲取分割后的所述三維結(jié)腸組織的等值面，將所述等值面進(jìn)行表面渲染，得到所述三維結(jié)腸組織模型。

需要說明的是，分割以后三維結(jié)腸圖像的等值面(iso-surface)來創(chuàng)建三維模型，然后進(jìn)行表面渲染。渲染將會(huì)在上面添加位圖紋理或者程序紋理、照明、凸凹紋理映射以及相對(duì)于其它物體的位置。得到的結(jié)果就是消費(fèi)者或者觀察者所能看到的完整圖像。

可選地，提取所述三維結(jié)腸模型的中心線包括：基于梯度矢量場的算法提取所述三維結(jié)腸模型的中心線。

可選地，所述s2中包括：

根據(jù)水平集和貝葉斯理論對(duì)所述切片圖像進(jìn)行處理以完成三維結(jié)腸組織的分割。

可選地，將所述三維結(jié)腸模型表面積均分成多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)面積的三角形，根據(jù)所述三角形總數(shù)與所述三角形的標(biāo)準(zhǔn)面積確定所述三維結(jié)腸模型的所有表面積。比如：三角形的標(biāo)準(zhǔn)面積為1，總?cè)切蝹€(gè)數(shù)為n；則所有表面積＝三角形的標(biāo)準(zhǔn)面積1*總?cè)切蝹€(gè)數(shù)為n。

可選地，根據(jù)fly-over技術(shù)觀測到的所述三角形的個(gè)數(shù)與所述三角形的標(biāo)準(zhǔn)面積確定所述可視化面積。

需要說明的是，通過將三維結(jié)腸模型表面積均分成多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)面積的三角形，這樣計(jì)算三角形的個(gè)數(shù)，就可以直接觀測到三角形的面積，這樣也得到的結(jié)果既準(zhǔn)確也方便。比如：fly-over技術(shù)可視化下得到所述三角形的個(gè)數(shù)為n1，則可視化面積＝三角形的標(biāo)準(zhǔn)面積1*n1，假如在fly-through技術(shù)觀測到的面積個(gè)數(shù)為300，fly-over技術(shù)可視化下得到所述三角形的個(gè)數(shù)為490，而三角形總數(shù)為500，則可以知道fly-over技術(shù)可視化技術(shù)觀測的結(jié)腸組織更好。

如圖2所示，淺色系的為可視化面積，深色系的不可以觀測到的面積，在臨床試驗(yàn)中表明：

第一組：fly-through單向檢測，使用從肛門到盲腸的檢測，可視化面積比只有79％。

第二組：fly-through雙向檢測，從肛門到盲腸，然后從盲腸再回到肛門，雖然雙向fly-through可視化面積比提升到93％，但檢測時(shí)間是兩倍。

第三組：fly-over單向檢測，從肛門到盲腸，fly-over可視化面積比高達(dá)99.7％，充分防止漏檢。

綜上所述，本實(shí)施例1與虛擬結(jié)腸鏡普遍采用fly-through可視化技術(shù)比較，fly-over本專利具有如下的技術(shù)和商業(yè)優(yōu)勢：

提供的計(jì)算方法沒有幾何畸變；

沒有視場角限制,可以使觀測到的結(jié)腸表面最大化；

沒有透視畸變，不會(huì)錯(cuò)失在腸壁褶皺內(nèi)側(cè)的結(jié)腸息肉；

模擬專家,在檢測過程中為了適應(yīng)結(jié)直腸的轉(zhuǎn)向,自動(dòng)調(diào)整攝像頭角度；

最大可視化結(jié)腸內(nèi)表面,以利于發(fā)現(xiàn)在褶皺后面病變；

最大的自由度調(diào)整攝像頭的高度。

在本說明書中，對(duì)上述術(shù)語的示意性表述不必須針對(duì)的是相同的實(shí)施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以將本說明書中描述的不同實(shí)施例或示例以及不同實(shí)施例或示例的特征進(jìn)行結(jié)合和組合。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。