專利名稱：用于基于滑降的簇的對象表征的系統和方法
技術領域：
該發明涉及從數字醫學圖像中提取的對象的分割和表征。
相關技術討論從代表與由特殊陣列位置參考的解剖位置點相關的特性(比如灰度值或磁場強度)的數字值陣列中創建數字圖像。該組解剖位置點包括圖像域。在2維數字圖像中或者切片段(slice section)中，該離散陣列定位被稱為像素。三維數字圖像可以通過本領域公知的各種構建技術從堆砌的切片段中構建。三維圖像由也被稱為體素的由二維圖像的像素所組成的離散體積元素構成。像素或體素特性可以被處理以確定關于與這樣的像素或體素相關的患者的解剖體組織構造的各種特性。
分類、識別以及表征圖像結構的過程被稱為分割。一旦解剖區域和結構通過分析像素和/或體素而被識別，利用區域特性和特征的后續的處理和分析可以被應用到相關的領域，因此既改進了成像系統的精度又改進了圖像系統的效率。用于表征形狀和分割對象的一種方法是基于滑降(tobogganing)的。滑降是非迭代的、單一參數、線性執行時間過分割的方法。它是非迭代的，因為它對每個圖像像素/體素只處理一次，因此說明是線性執行時間。唯一的輸入是圖像的‘不連續性’或‘局部對比度’量度，其被用于確定在每個像素處切片的方向。滑降的一種實現是使用用于確定在每個像素/體素處切片方向的滑降勢(toboggan potential)。該滑降勢從初始圖像以二維、三維或更高維被計算，并且特定的勢取決于應用和將被分割的對象。一種簡單、示例性的用于定義滑降勢的技術將作為給定像素和它最接近的鄰居之間的強度差。于是每個像素在由最大(或最小)勢確定的方向上‘滑動’。滑向同一位置的所有像素/體素被組合在一起，因此將圖像體積劃分為體素簇的集合。滑降可以被應用于許多不同的解剖結構和不同類型的數據集，例如CT、MR、PET等，其中滑降型勢可以被計算。
對象分割和形狀表征假定感興趣的對象已經通過某一規序定位。例如，為了在虛擬結腸鏡檢查中分割和表征息肉，息肉候選可以被用戶利用鼠標手動單擊或由檢測模塊自動檢測。對象分割提供構成對象的像素集合，而形狀表征目的是計算多個參數以表征該對象。分割的對象和計算的參數可以被直接顯示給用戶或者可以由自動模塊(例如分類器)使用以進一步處理。這些參數的例子包括對象量度(比如它的最長線性尺寸、它的體積、它的紋理、強度的矩(moment)的計算等)以及在所述對象量度上計算出的統計特性。在虛擬結腸鏡檢查情況下，進一步處理的例子包括確定候選是否是息肉；一旦候選被分類為息肉，該息肉就將被測量。
發明內容
在此所描述的本發明的示例實施例通常包括用于在基于滑降的聚類(clustering)之后獲得全局的和分層的對象特征的方法和系統。全局特征包括作為整體在簇上所計算的那些特征，而層特征包括當在所提取的滑降簇內提取層之后所計算的那些特征。在此描述的技術可應用于從不同的模態中所獲得的多維圖像。
按照本發明的一個方面，提供一種用于在數字化圖像中表征對象的方法，包括提供包含相應于N維空間內的點域的多個強度的數字化體積圖像；從所述圖像內的連續點的子集形成滑降簇，所述滑降簇包括集中點；從該滑降簇提取第一層以及從所述滑降層計算一個或多個特征。
按照本發明的另一方面，該第一層包括所述滑降簇的表面層，其包括沒有其它簇點滑向的那些簇點。
按照本發明的另一方面，所述特征包括一個或多個在所述層內的點的點強度的統計矩、在所述層內的點的滑降勢值的統計矩、所述層的球形、在所述層內每個點的直接距離和滑動距離、所述直接距離與所述滑動距離的比、或在所述層內每個點的正常方向與滑動方向的一致性。
按照本發明的另一方面，在所述簇內的點具有滑降勢值，并且進一步包括從所述滑降簇提取一個或多個層，其中每層包括其滑降勢值在預定范圍內的簇點。
按照本發明的另一方面，該方法包括為每層計算一個或多個在每個所述層內的點的強度的統計矩，并且計算跨越所述層的所述統計矩的改變率。
按照本發明的另一方面，該改變率根據中心在所述簇的集中點的坐標系被計算。
按照本發明的另一方面，該方法包括計算所述改變率的一個或多個傅立葉描述子(Fourier descriptor)。
按照本發明的另一方面，該方法包括計算所述改變率的一個或多個小波描述子。
按照本發明的另一方面，該方法包括為每層計算一個或多個在每個所述層內的點的滑降勢的統計矩，并且計算跨越所述層的所述統計矩的改變率。
按照本發明的另一方面，該改變率根據中心在所述簇的集中點的坐標系被計算。
按照本發明的另一方面，該方法包括計算所述改變率的一個或多個傅立葉描述子。
按照本發明的另一方面，該方法包括計算所述改變率的一個或多個小波描述子。
按照本發明的另一方面，該滑降簇包括多個集中點。
按照本發明的另一方面，提供一種計算機可讀程序存儲設備，確實地體現一種執行用于表征數字化圖像內的對象的方法步驟的計算機可執行程序指令。
圖1描述說明根據本發明實施例的給定5×5二維滑降勢的滑降過程的非限制示例。
圖2描述根據本發明實施例的具有兩層的滑降簇。
圖3描述根據本發明實施例的與三維體積內的結構相關的簇的兩個所提取的層。
圖4描述根據本發明實施例的基于滑降的對象表征方法的流程圖。
圖5是根據本發明實施例的用于實現基于滑降的對象表征方案的示例性計算機系統的框圖。
具體實施例方式
在此所描述的本發明的示例性實施例通常包括用于在數字醫學圖像中分割對象和表征形狀的系統和方法。雖然本發明的示例性實施例在分割和表征結腸和特別是結腸息肉的上下文中被討論，但應當理解的是，在此提出的對象分割和形狀表征方法能應用到三維CT圖像以及可以計算滑降型勢的任何維的不同模態的圖像。用于基于滑降的對象分割的系統和方法被公開在這些發明人的共同未決的專利申請中，“System and Method for Toboggan-based ObjectSegmentation using Distance Transform”，提交于2005年6月6日的美國專利申請No.11/---,---，以及“System and Method for Dynamic Fast Tobogganing”，提交于2005年6月6日的美國專利申請No.11/---,---，這兩者的內容在此被全部結合作為參考。
如同在此所使用的，術語“圖像”表示由離散圖像元素(例如，二維圖像和三維圖像的像素)組成的多維數據。例如，圖像可以是由計算機X線斷層攝影術、磁共振成像、超聲或本領域技術人員公知的任何其它醫學成像系統所收集的對主體的醫學圖像。圖像也可以從非醫學上下文、比如遙感系統、電子顯微鏡檢查術等來提供。雖然圖像可以被認為是從R3到R的函數，但本發明的方法不限制于這樣的圖像，并且可以被應用于任何維的圖像，例如二維圖片或三維體積。對于二或三維圖像，圖像域典型地是二或三維矩形陣列，其中參照一組二個或三個互相正交軸，每個像素或體素可以被尋址。在此所使用的術語“數字”和“數字化”指的是通過數字獲取系統或通過從模擬圖像的轉化以數字或數字化格式獲得的圖像或體積。
根據本發明的實施例，滑降簇可以通過首先二值化圖像并且隨后使用動態距離變換執行快速滑降來獲得。應當理解的是，獲得滑降簇的方法是非限制的，并且獲得滑降簇的其它技術也在本發明實施例的范圍內。一旦滑降簇已經形成，在該簇上可以計算各種特征。由于滑降簇由已滑向公共集中點的點形成，因此滑降簇是連續的點集。依據可以被歸類為基于像素、基于簇和基于滑降層的特征，可以表征對象。
圖1描述說明根據本發明實施例的給定5×5二維滑降勢的滑降過程的非限制示例。每個數代表在每個像素處的滑降勢值。在這個例子中，每個像素滑向它的具有最小勢的鄰居，如圖中箭頭所指。在其它情形中，像素可以滑向具有最大勢的鄰居。這里所示的所有像素滑向具有勢0的稱為集中位置的同一位置，形成單一簇。該集中位置是具有極限勢值的像素，或者最大值或者最小值，因此它不能滑向任何它的鄰居。
在所形成的簇中的每個像素都具有強度和強度梯度大小。另外，可以為滑降簇計算幾個其它的基于像素的特征。
一組基于像素的特征包括直接距離、滑動距離和它們的比率。像素的直接距離d被定義為從該像素到它的集中位置的歐幾里得(Euclidean)距離，而在滑降簇中像素的滑動距離s被定義為到其集中位置的它的滑動路徑的長度。典型地，滑動距離在大小上大于直接距離。當然該比率被定義為d/s。該比率的大小是該簇的球形的量度。大的比率大小、也就是比率值接近于1.0，表示球形或半球形形狀的簇。
作為一個例子，再次參見圖1，在該圖中圓圈圈住的像素的滑動距離是++1＝3.8284，而它的直接距離是(3-1)2+(4-1)2=3.6506,]]>并且直接/滑動距離比率是3.6506/3.8284＝0.9418。
另一組基于像素的特征包括正常方向、滑動方向和它們的一致性。正常方向由初始圖像的微商確定，即，強度梯度的方向。滑動方向被定義為從該像素向它的集中位置的方向。它們的一致性被計算為兩個方向的內積。該積可以被標準化歸一。該正常方向與滑動方向的一致性是簇的球形的另一指示器。較大的一致性值的大小表示滑動方向和正常方向更接近平行，并且簇在形狀上更接近球形。
基于簇的特征包括可以根據整個所提取的滑降簇計算的那些量度，比如最長線性尺寸、體積等。另一有用的基于簇的特征是球形。計算球形的一種技術包括首先計算所提取的像素的坐標的協方差矩陣C，然后計算該協方差矩陣的特征值。在N維中的協方差可以由Cij＝<(xi-μi)(xj-μj)>定義，其中xi是像素坐標而μi是第i維的平均坐標。在二維中，有兩個特征值(e1，e2)以及一個比率e1/e2。在三維中，有三個特征值(e1，e2，e3)以及三個比率(r1＝e1/e2，r2＝e1/e3，r3＝e2/e3)。該三個特征值是非負的并且被排序使得0≤e1≤e2≤e3。所述特征值和它們的比率捕獲該簇的球形。球形或半球形簇具有相等或幾乎相等的特征值比率。另一方面，具有彼此幾乎相等而與第三個特征值不相等的兩個特征值的三維簇將在形狀上更是圓柱或盤狀。不同的特征值將趨向于表征橢圓體的結構。
基于簇的特征也包括基于像素的特征的統計特性，例如，強度矩、梯度大小、直接距離、滑動距離、直接/滑動比率、正常方向和滑動方向的一致性等。
滑降簇的拓撲或幾何特性也可以由通過對該簇的像素強度進行傅立葉變換所獲得的傅立葉描述子來表征。其它描述子(比如小波)也可以用于此目的。
滑降簇是分層結構。另一組簇特征可以從滑降層本身來計算。為了這樣做，需要從該簇中提取滑降層。
一般而言，第一滑降層是包括沒有其它像素滑向的那些像素的滑降表面。第二層是作為第一層的鄰居的那些像素。一般地，第n滑降層包括是先前的、即第(n-1)層的鄰居的那些像素。
根據本發明實施例，滑降勢可以使用動態距離變換計算。然后可以根據勢值提取滑降層。例如，第一層、即滑降表面包括具有小于2的勢的那些像素，第二層包括具有大于2但小于3的勢的那些像素，并且第三層是具有大于3但小于4的勢的那些像素。
圖2描述根據本發明實施例的具有兩層的滑降簇。為了討論的簡單性，只有一個這樣的簇20被顯示。用淺灰圓圈標記的像素21標識滑降簇20的表面層。下一層22用深灰圓圈標記。更大的簇將有比該圖中所示出的更多的層。
圖3描述根據本發明實施例的與三維體積的中心的結構相關的簇之一的兩個所提取的層。該圖中的三個面板(panel)是同一三維對象的三個正交視圖。為了簡化，只有左側下面的面板被標注。與結腸息肉相關的簇30包括由淺灰點指示的表面層31和由深灰點指示的第二層32。
一旦滑降層被提取，可以根據該層計算多個特征。這些特征包括、但不限制于該層內的像素強度的統計矩、該層內的像素滑降勢的統計矩、層的球形、直接距離、滑動距離、直接/滑動比率、以及正常方向與滑動方向的一致性。
這些特征允許根據拓撲、幾何和與密度相關的特性來表征每一層。拓撲和幾何特性包括與形狀相關的特性、比如球形，而與密度相關的特性是從該層的統計矩計算的那些特性。例如，在層內的強度分布的分析可以顯現該層的一個或多個部分/片段比該層的剩余部分密度要小。
滑降層結構也能夠計算跨越不同滑降層的特征以觀察特征的值跨越不同的層如何改變，比如跨越滑降層的強度值改變。例如，可以根據與每個單獨層相關的強度值或滑降勢值計算統計矩，然后確定這些矩如何跨越層改變。參見圖2，可以根據該層來計算強度的梯度或勢統計矩。例如，可以根據表面層21、然后根據第二層22來計算平均強度值，并且利用任何其它層呈現至集中點的所有通路。平均強度的平均改變率可以被計算以說明強度的跨越層的總的改變。可選擇地，可以相對于中心在簇的附近或集中點的坐標系根據層來計算改變率。
跨越滑降層的拓撲或幾何改變也可以被表征。例如，每層的形狀可以由通過對每層的像素強度進行傅立葉變換獲得的傅立葉描述子來表征。跨越滑降層的傅立葉描述子改變率是對滑降簇的對象進行表征的另一技術。其它描述子(比如小波)也可以用于此目的。
圖4描述根據本發明實施例的基于滑降的對象表征方法的流程圖。該過程開始于提供將被分割的圖像的步驟41。該圖像應當是數字格式，雖然該圖像可以是模擬圖像的數字化版本。圖像可以通過任何本領域公知的成像模態而產生，比如MR、CT、PET、US等。在步驟42，在圖像上執行滑降以形成滑降簇。滑降可以通過在這些發明人的共同未決的專利申請中所公開的技術來執行，“System and Method for Toboggan-based Object Segmentation using DistanceTransform”，提交于2005年6月6日的美國專利申請No.11/---,---，以及“Systemand Method for Dynamic Fast Tobogganing”，提交于2005年6月6日的美國專利申請No.11/---,---。一旦已經形成和標識了滑降簇，如上描述，可以提取基于像素和簇的特征。另外，在步驟44可以從該滑降簇中提取一個或多個層，并且在步驟45，如上所述，可以為每層以及跨越層來提取和計算簇特征，以確定特征的值如何根據層改變，如上所述。步驟形成滑降簇42、提取基于像素和簇的特征43、從簇提取層44、以及從層計算特征的步驟45可以被重復以用于該圖像內的其它簇。
根據本發明的另一實施例，可能存在這樣的情況，其中，感興趣的對象被分裂成多個滑降簇以及合并策略將會被需要。在這種情況下，合起來代表感興趣對象的這些滑降簇需要被合并成一個大的簇。各種標準可以被用于選擇滑降簇用以合并。這樣的簇將會具有多于一個的集中點，并且集中點可以包括最小值和最大值。然而，在合成的簇中的每個像素將仍然滑降成一個集中點，并且因此比如滑動距離、直接距離、正常方向和滑動方向之類的基于像素的特征仍可以被用于表征該簇。另外，基于簇以及基于層的特征也可以被用于表征簇對象，如上所述。
應當理解的是，本發明可以用硬件、軟件、固件、專用過程或它們的組合實現。在一個實施例中，本發明可以以作為確實體現于計算機可讀程序存儲設備的應用程序的軟件來實現。該應用程序可以被上載至、并由包括任何適當的體系結構的機器執行。
圖5是根據本發明實施例的用于實現基于滑降的對象表征方案的示例性計算機系統的框圖。現在參見圖5，用于實現本發明的計算機系統51尤其可以包括中央處理單元(CPU)52、存儲器53和輸入/輸出(I/O)接口54。該計算機系統51一般地通過I/O接口54被耦合到顯示器55和各種輸入設備56(比如鼠標和鍵盤)。支持電路可以包括比如高速緩存、電源、時鐘電路和通信總線之類的電路。存儲器53可以包括隨機訪問存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、磁盤驅動器、磁帶驅動器等或它們的組合。本發明可以實現為存儲在存儲器53中并由CPU 52執行的例行程序57以處理來自信號源58的信號。這樣，計算機系統51是當執行本發明的例行程序57時成為專用計算機系統的通用計算機系統。
計算機系統51也包括操作系統和微指令代碼。在此描述的各種過程和功能可以是微指令的一部分或者通過操作系統執行的應用程序的一部分(或它們的組合)。另外，各種其它外圍設備可以被連接到計算機平臺，比如附加的數據存儲設備和打印設備。
應當進一步理解的是，因為在附圖中所描述的一些組成系統部件和方法步驟可以用軟件實現，因此系統部件(或過程步驟)間的實際連接可以根據本發明規劃的方式而不同。給定在此所提供的本發明教導，相關領域的普通技術人員將能夠構思本發明的這些和相似的實施或配置。
以上描述的特定實施例僅是說明性的，因為本發明可以以不同、但明顯對具有在此的教導的好處的本領域的技術人員而言等效的方式修改和實行。而且，意指不局限于在比所示的構造或設計的細節，不同于如在下面的權利要求所描述的。因此顯然地，如上所公開的特定實施例可以被改變或修改，并且所有這樣的改變都被認為包括在本發明的范圍和精神內。相應地，在此尋求的保護在下面的權利要求中提出。
權利要求
1.一種用于表征在數字化圖像中的對象的方法，包括以下步驟提供包括與N維空間中的點域相應的多個強度的數字化體積圖像；從所述圖像中的連續點的子集形成滑降簇，所述滑降簇包括集中點；從所述滑降簇提取第一層；以及從所述滑降層計算一個或多個特征。
2.如權利要求1的方法，其中所述第一層包括所述滑降簇的表面層，其包括沒有其它簇點滑向的那些簇點。
3.如權利要求1的方法，其中所述特征包括一個或多個在所述層內的點的點強度的統計矩、在所述層內的點的滑降勢值的統計矩、所述層的球形、在所述層內的每個點的直接距離和滑動距離、所述直接距離與所述滑動距離的比率，或在所述層內每個點的正常方向與滑動方向的一致性。
4.如權利要求1的方法，其中在所述簇內的每個點都具有滑降勢值，并且進一步包括從所述滑降簇提取一個或多個層，其中每層都包括其滑降勢值在預定范圍內的簇點。
5.如權利要求4的方法，進一步包括為每一層計算一個或者多個在每個所述層內的點的強度的統計矩，并且計算跨越所述層所述統計矩的改變率。
6.如權利要求5的方法，其中所述改變率相對于中心在所述簇的集中點的坐標系被計算。
7.如權利要求5的方法，進一步包括計算所述改變率的一個或多個傅立葉描述子。
8.如權利要求5的方法，進一步包括計算所述改變率的一個或多個小波描述子。
9.如權利要求4的方法，進一步包括為每一層計算一個或者多個在每個所述層內的點的滑降勢的統計矩，并且計算跨越所述層所述統計矩的改變率。
10.如權利要求9的方法，其中所述改變率相對于中心在所述簇的集中點的坐標系被計算。
11.如權利要求9的方法，進一步包括計算所述改變率的一個或多個傅立葉描述子。
12.如權利要求9的方法，其中進一步包括計算所述改變率的一個或多個小波描述子。
13.如權利要求1的方法，其中所述滑降簇包括多個集中點。
14.一種用于表征在數字化圖像中的對象的方法，包括以下步驟從數字化體積圖像中提取滑降簇，所述滑降簇包括所述圖像內的一組連續點，每個點都具有強度值；計算所述滑降簇的一個或多個形狀特性。
15.如權利要求14的方法，其中所述數字化體積圖像包括與N維空間內的點域相應的多個強度。
16.如權利要求14的方法，其中所述形狀特性包括球形，并且其中計算球形進一步包括從所述簇中的點的坐標來計算所述簇的協方差矩陣、計算所述協方差矩陣的特征值以及計算特征值的比率。
17.如權利要求14的方法，其中所述簇具有集中點，并且其中計算形狀特性進一步包括對所述簇中的每個點確定到所述集中點的直接距離、到所述集中點的滑動距離以及所述直接距離和所述滑動距離的比率。
18.如權利要求17的方法，進一步包括為所述簇計算所述直接距離、所述滑動距離和所述比率的一個或多個統計矩。
19.如權利要求14的方法，其中所述簇具有集中點，并且其中計算形狀特性進一步包括對該簇中的每個點確定正常方向、向所述集中點的滑動方向以及所述正常方向和所述滑動方向的內積。
20.如權利要求19的方法，進一步包括為所述簇計算所述正常方向、所述滑動方向和所述內積的一個或多個統計矩。
21.一種計算機可讀程序存儲設備，確實地包含執行用于表征數字化圖像內的對象的方法步驟的計算機可執行指令的程序，所述方法包括以下步驟提供包括與N維空間中的點域相應的多個強度的數字化體積圖像；從所述圖像中的連續點的子集形成滑降簇，所述滑降簇包括集中點；從所述滑降簇提取第一層；以及從所述滑降層計算一個或多個特征。
22.如權利要求21的計算機可讀程序存儲設備，其中所述第一層包括所述滑降簇的表面層，其包括沒有其它簇點滑向的那些簇點。
23.如權利要求21的計算機可讀程序存儲設備，其中所述特征包括一個或多個在所述層內的點的點強度的統計矩、在所述層內的點的滑降勢值的統計矩、所述層的球形、在所述層內每個點的直接距離和滑動距離、所述直接距離與所述滑動距離的比率，或在所述層內每個點的正常方向與滑動方向的一致性。
24.如權利要求21的計算機可讀程序存儲設備，其中在所述簇內的每個點都具有滑降勢值，并且進一步包括從所述滑降簇提取一個或多個層，其中每層包括其滑降勢值在預定范圍內的簇點。
25.如權利要求24的計算機可讀程序存儲設備，進一步包括為每層計算一個或多個在每個所述層內的點的強度的統計矩，并且計算跨越所述層所述統計矩的改變率。
26.如權利要求25的計算機可讀程序存儲設備，其中所述改變率相對于中心在所述簇的集中點的坐標系被計算。
27.如權利要求25的計算機可讀程序存儲設備，進一步包括計算所述改變率的一個或多個傅立葉描述子。
28.如權利要求25的計算機可讀程序存儲設備，進一步包括計算所述改變率的一個或多個小波描述子。
29.如權利要求24的計算機可讀程序存儲設備，進一步包括為每層計算一個或多個在每個所述層內的點的滑降勢的統計矩，并且計算跨越所述層所述統計矩的改變率。
30.如權利要求29的計算機可讀程序存儲設備，其中所述改變率相對于中心在所述簇的集中點的坐標系被計算。
31.如權利要求29的計算機可讀程序存儲設備，所述方法進一步包括計算所述改變率的一個或多個傅立葉描述子。
32.如權利要求29的計算機可讀程序存儲設備，其中所述方法進一步包括計算所述改變率的一個或多個小波描述子。
33.如權利要求21的計算機可讀程序存儲設備，其中所述滑降簇包括多個集中點。
全文摘要
一種用于表征在數字化圖像中的對象的方法，包括提供(41)包含與N維空間內的點域相應的多個強度的數字化體積圖像；從該圖像內的連續點的子集形成(42)滑降簇，所述滑降簇包括集中點；從所述滑降簇提取(44)第一層；以及從所述滑降層計算(45)一個或多個特征。
文檔編號G06T5/00GK101027692SQ200580024305
公開日2007年8月29日 申請日期2005年7月5日 優先權日2004年7月20日
發明者J·梁, L·博戈尼 申請人:美國西門子醫療解決公司