專利名稱：用于對心臟右心室進行可靠的3d評價的超聲系統及其方法
用于對心鵬心^^行可靠的3D iTO的^^系^^其方法本發明涉及一種基于對若干(2-5)3D超聲數據集進行配準以建立 使圖像質量得以改善的大視場的用于右心室的3D量化的方法和系 統。然后，使用該數據來量化心臟的右心室，否則由于其形狀復雜而 很難包含在一個數據集中。尤其，本發明涉及通過將用于3D大視場 的若干(2-5)3D采集配準并合并或融合在一起以將右心室(RV)包含在 一個3D數據集中，來采集全3D超聲圖像。由于右心室的形狀復雜且缺乏量化措施，因此，右心室在心臟疾 病中的機能目前并未得到很好的研究。然而，越來越清楚地是，可靠 且可再現的RV容積量化值是非常重要的，并且其攜帶有重要的預后 值。Ustuner等人的美國專利6,780,152 B2涉及一種用于對心臟進行 超聲成像的方法和設備。然而，該專利涉及2D (2維)成像且并未 提供用于在一個數據集中的RV 3D圖像的解決方案。事實上，該專 利有保持共面的要求，該要求嚴格地限制了其的使用。本發明涉及一種用于右心室3D量化的方法和系統，該3D量化 是通過將用于3D大視場的若干(2-5)3D采集配準并合并或融合在一 起以使右心室包含在一個3D數據集中來實現的。圖l是本發明的總體流程圖；圖2是
圖1中步驟的優選實施例的詳細流程圖；圖3A-C示出了典型的3D超聲圖像配準；圖4A-C示出了根據本發明的教導的使用融合的3D超聲圖像配準；圖5A-F示出了根據本發明的教導用于配準的圖像；以及圖6A-B示出了本發明的融合步驟。現在參照圖1-8，圖1是本發明的方法和系統的總體流程圖5。首先，使用己知的超聲儀器，例如但不局限于Philips的Sonos 7500 Live 3D或具有3D選項的或具有來自GE vivid 7 Dimension設備 的3D回聲深度記錄儀的IE 33來采集患者心臟的三維(3D)超聲容積。 任何3D采集都將在步驟6中進行。然后，在圖1的步驟7中，將超聲探頭稍稍地在患者胸部上移動 優選的1到2cm，以便覆蓋患者心臟的不同區域。然后，重復步驟6， 使得步驟6完成至少兩次，優選為2-5次。如果完成n次步驟6，優 選地完成2Si^5次，則得到n次采集和n個數據集，如下所述，在步 驟8中需要由用戶將解剖點輸入該數據集。在采集階段，用戶最有可 能以全容積模式(可能具有高密度)采集若干(在2到5之間)超聲 數據集。從不同視點和不同聲穿透角度(insonifying angle)的不同視角 提供了與患者心臟有關的補充數據。這完成了本發明的采集部分。然后，通過要求用戶在步驟6-7中采集的所有數據集上提供所有 相同的解剖點，或者通過使用Philips的Q-Lab Solution設備中提供的 分割方法(其中用戶只輸入5個點)來對配準進行初始化(步驟8)。 Q-Lab Solution在下面參照圖2的實施例進行詳細地描述。對所采集 的數據集進行配準，以便了解其在3D空間中的相對位置。能夠完全 自動地或由用戶提供少數點來引導該過程而半自動地完成配準步驟。圖2描述了圖1的步驟8的優選實施例，其中使用Philips Q-Lab Solution的分割方法將點輸入到通過重復n次步驟6和7所采集的數 據集上。圖1的步驟6和7中所述的內容在采集步驟6a中示出。配準初 始化(圖1中的步驟8)是通過圖2中的網格配準9a和網格配準9b 來完成的。圖1中的步驟8的分割方法能夠通過用下面所述的三個步 驟將網格放入3D數據集來執行，這3個步驟已經是Philips Q-Lab產 品3D Q Advanced插件的一部分。步驟l:用戶將4或5個參考點錄入到3D數據集中(典型地為 3或4個在二尖瓣水平且一個在心內膜頂點處)。步驟2:然后，在一般LV形狀(包括參考點)和5個點(借助 于所匹配的5個點)之間確定最佳仿射變形。步驟3:然后，向該一般形狀施加自動變形過程，以與3D數據 集中所包含的信息相匹配(典型地采用圖像處理領域專家所公知的 3D "蛇形"方法)。該過程使得3D網格跟隨放置在3D數據集中的LV心內膜邊界。 顯然還應當注意到，參考點的使用還指示出網格的定向。這意味著網 格的每個頂點(3D點)能夠被自動地標記出(例如心底、中部、 心尖、隔膜壁、乳頭肌等)。然后，對于在圖1的步驟6中采集的所有數據集重復該過程。對所有得到的網格一起進行匹配(圖2中的9b)。更具體地，計 算出在網格和第一個一之間的最佳剛體變換。利用解剖細節，每個頂 點在其它網格中都具有其對應部分。即網格巧中的頂點糾應當與網格 #k中的頂點射相匹配。最佳剛體變換是通過使均方誤差和最小化(或 任何最小化過程)來得到的。在圖6a和b (網格配準之前和之后) 中示出了該網格配準階段的示例。基于網格的該剛體變換提供了對配準過程的初始化。應當理解的是，圖2的實施例是說明性示例，而不是旨在將本發 明限制于該一個實施例。在圖2的采集步驟中，用戶能夠采集a. 心臟的標準心尖(apical) 3D超聲容積；b. 經將U/S探頭在患者胸部上從初始位置向左移動大約2 cm的 移位的心尖3D超聲容積。在圖2的配準步驟中，用戶能夠使用可在QLab Philips Solution內獲得的分割方法(用戶只需要 錄入5個點)。對于每次采集該過程將生成大約600個點的網格。 使用網格點之間的對應關系，對于每次采集計算對于參考采集 (例如，標準心尖采集)的剛體變換。用(pi)表示參考點集合，而用(P'i)表示源點集合，在最小二乘的意義上，最佳剛體變換(其包括旋 轉矩陣R和平移向量T)計算為T=p'-Rp其中R能夠用奇異值分解(SVD)方法獲得。在圖2的融合步驟中，用戶能夠通過使用智能規則為每個體元選 擇灰度級密度將所有圖像融合到一個上。事實上，該融合是經由如下 所述的多通道反巻積運算來執行的。這就是智能規則一在回聲深度記 錄儀(以舉例的方式但并不局限本發明于此的適當儀器包括Philip的 Sonos 7500、 iE33或者能夠采集3D數據的任何其它儀器)的中央單 元上執行的軟件程序一該智能規則是如下所述的多通道反巻積方法 最高質量是通過使用多通道反巻積方法來獲得的。每個采集的容積表 示為Vi，所融合的容積v由如下獲得v = arg min IIv,國A, * v||2 + VF(v)]其中V能夠使用共軛梯度法來獲得，hi是每次采集的點分布函數，中表示正則化算子(例如Tikhonov甲叫lAvl12)且X表示正則化的程度。 這樣，用戶得到新的3D超聲數據集，其 比采集中可能采集到的要更大(更寬)； 由于智能合并過程，具有較佳的邊界輪廓。然后，可以在之前不能應用邊界檢測的該新圖像上應用邊界檢 測，例如右心室檢測(因為很難在一次單次采集中獲得完全的RV) 和具有左和右心室的完整心臟檢測。每一步驟的功能能夠以不同方式來實現。 一些可行的備選方法列 舉如下 采集使用心尖窗(apical window)內的其它移位。(僅使用通過只將 U/S探頭放置在患者胸部上不同位置處的標準U/S儀器(回聲深度記 錄儀))；使用不同于心尖的其它聲窗，尤其是胸骨旁和肋骨下。(僅使用 通過只將U/S探頭放置在患者胸部上不同位置處的標準U/S儀器(回 聲深度記錄儀))。 配準由用戶選擇界標(landmark)來進行初始化。典型地，存在解剖 上很重要的點，其在所有采集中都很容易定位。實際上，這有利于對 可能是用戶特別感興趣的結構進行匹配。(使用Philip's Qlab中的軟 件)。使用具有較高數目自由度的幾何變換，尤其是仿射或彈性變換。 (使用Philip's Qlab中的軟件)。或者，能夠將位置跟蹤器(例如磁的、光學的)附著到探頭上， 以提供對不同采集的相對定位。(使用包括兩個部分的儀器的外部部分儀器的兩部分中的一個附到U/S探頭上，且另一部分用于檢測和跟蹤第一部分如探頭的位置。以舉例的方式但并不局限本發明于此， 該儀器的用于檢測和跟蹤探頭的該第二部分包括既用于光學和電磁檢測又用于跟蹤Northern Digital, Inc.所提供的探頭的定位器技術。這 些部分都可在市場上買到并且都依靠電磁或光學定位方法。融合(該步驟只是軟件并且該軟件在Philip's Qlab中)。使用基于小波的融合規則。非線性融合(例如最大化算子)自適應融合(角相關的)。圖3A-3C示出了 3D超聲圖像配準的類型。圖3A是心尖窗的圖 像，而圖3B是胸骨旁窗的圖像。圖3C示出了作為配準了的組合視 圖的圖像。如前所述，基于分割的配準能夠作為開始點。 一些相關問題包括 對用戶點擊的敏感度、移位的心尖分割的困難以及在視圖中(一個) 心動周期的變異性。或者，自動配準還有一些問題，即需要改善圖像的魯棒性、噪聲 數據以及部分覆蓋。圖4A-4C示出了對于根據本發明進行了配準的圖3A-3C本發明 的優點。圖A再次示出了心尖窗的圖像，圖4B示出了胸骨旁窗，將 它們通過配準和融合合并為圖4C中的組合視像。經融合的圖像 將允許用戶通過為每個體元(例如心尖區域中的側壁)選擇最佳灰度 值來改善邊界可見度。
權利要求
1、一種用于對患者心臟的右心室進行可靠的3D評價的超聲方法，包括步驟采集所述患者心臟的3D超聲容積；將2D矩陣超聲探頭移動到所述患者心臟的稍稍不同的區域，并且在進行步驟(c)之前重復步驟(a)直至使該步驟完成n次，其中2≤n≤5；對從步驟(a)和(b)采集的n幅圖像進行配準初始化，其中，向所有數據集輸入解剖點；通過使用在所述n幅圖像的每幅中具有對應關系的所述解剖點，來計算從所述步驟(a)和(b)采集的n幅圖像之間的最佳剛體變換；通過使用智能規則為體元選擇灰度級密度來將所述n幅圖像融合到一幅圖像上；以及將邊界檢測應用于通過所述融合步驟(e)獲得的3D圖像，使得獲得新的3D超聲數據集，所述新的3D超聲數據集比在一次采集中可采集的更長(更寬)，并且由于對于所述患者心臟的右心室進行智能成像過程而具有較佳的邊界輪廓。
2、 根據權利要求1所述的方法，其中，在所述配準初始化步驟 (c)期間，用戶將相同的解剖點輸入到3D超聲圖像的每個數據集上， 所述3D超聲圖像是對于所探測的患者心臟的每個稍稍不同的區域采 集的。
3、 根據權利要求1所述的方法，其中，在所述配準初始化步驟 (c)期間，使用具有Q-Lab Philips Solution的分割方法，因此用戶必須 錄入五個解剖點。
4、 根據權利要求1所述的方法，其中，在所述計算步驟(d)中對 應的所述解剖點是離散集。
5、 根據權利要求1所述的方法，其中，在所述計算步驟(d)中對 應的所述解剖點在網格中。
6、 一種用于對患者心臟的右心室進行可靠的3D評價的超聲系 統，包括超聲成像儀器，用于采集患者心臟的3D超聲容積；2D矩陣超聲探頭，其適于被移動到所述患者心臟的稍稍不同的 區域，并且用所述超聲儀器重復進行成像直至完成n次，其中2Si^5;在所述超聲儀器上的配準控制，用于對采集的所述n幅圖像的配 準進行初始化，其中，通過所述控制將解剖點輸入到所有數據集；具有計算設備的所述超聲儀器，用于通過使用在所述n幅圖像的 每幅中具有對應關系的所述解剖點，來計算所采集的所述n幅圖像之 間的最佳剛體變換；在所述超聲儀器上的控制，用于通過使用所述超聲儀器中的智能 規則算法為體元選擇灰度級密度來將所述n幅圖像融合到一幅圖像 上；以及具有邊界檢測控制的所述超聲儀器，用于將邊界檢測應用于通過 所述融合獲得的3D圖像，使得獲得新的3D超聲數據集，所述新的 3D超聲數據集比在一次采集中可采集的更長(更寬)，并且由于對于 所述患者心臟的右心室進行智能成像過程而具有較佳的邊界輪廓。
7、 根據權利要求6所述的系統，其中，在所述配準初始化期間， 用戶將相同的解剖點輸入到3D超聲圖像的每個數據集上，所述3D 超聲圖像是對于所探測的患者心臟的每個稍稍不同的區域采集的。
8、 根據權利要求6所述的系統，其中，在所述配準初始化步驟 (c)期間，使用具有Q-Lab Philips Solution的分割方法，因此，用戶必 須錄入五個解剖點。
9、 根據權利要求6所述的系統，其中，在所述計算中對應的所 述解剖點是離散集。
10、 根據權利要求6所述的系統，其中，在所述計算中對應的所 述解剖點在網格中。
全文摘要
本發明涉及一種用于右心室3D量化的方法和系統，該3D量化是通過將用于3D大視場的若干(2-5)3D采集配準并合并或融合在一起以使右心室包含在一個3D數據集中來實現的。
文檔編號G06T5/00GK101258525SQ200680032750
公開日2008年9月3日 申請日期2006年9月7日 優先權日2005年9月7日
發明者O·熱拉爾, P·索萊爾, P·阿蘭 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司