定義感興趣區域的方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種定義在圖像/體積中、更特別地在醫學圖像中的感興趣區域的方法。
【背景技術】
[0002]放射學家和專家為了診斷目的和治療規劃而對不同類型的醫學體積數據(CT、MR1、PET、SPECT等)使用體積測量。典型的示例是癌癥治療期間對腫瘤生長的跟進或測量器官的尺寸以規劃手術。
[0003]為了能夠執行這樣的測量，需要在圖像中將要對其執行測量的特征進行分段。優選地，借助于分段算法來自動地執行該圖像分段。
[0004]用于圖像分段的算法存在且被廣泛地使用。
[0005]然而，由于不同應用的很多種類(特征尺寸和形狀、成像模式、圖像治療等)，開發一種能夠處理所有要求情況的完全自動化工具是不可行的。
[0006]美國專利申請2000/0088644公開了用于在醫學圖像中定義感興趣區域的這樣的半自動化方法。獲得表示圖像的體素列表。根據例如強度值之類的變量對體素列表進行排序。配準初始體素的用戶選擇，并且從排序列表選擇至少一個體素群組作為感興趣區域。
[0007]用戶交互是基于點擊和拖動方法。從用戶所點擊的圖像中的所謂種子點來確定閾值。接下來找到排序列表中的點擊點的位置。提取向上直到與所點擊的點對應的點的體素的排序列表中的所有體素。同樣地，提取和存儲直到該點的已被合并到點擊點的任何子標簽的體素。
[0008]可通過點擊和拖動鼠標來選擇閾值。在描述的實施例中的一個中，使用兩個體素(點擊點處的體素和釋放點處的體素)的位置。具有最高強度的體素被用作上閾值并且另一體素被用作下閾值。只有那兩個閾值之間的體素被突出顯示為感興趣區域。
[0009]用于基于區域生長算法來識別和分段感興趣區域的方法常常非常易受迅速生長(即閾值的小的增加可以導致分段的大的擴張)的影響。典型地，這在分段“泄露”到附近特征時發生。例如，對于接近于骨骼的密集腫瘤而言，在某個閾值以上，區域生長連接到骨骼并且將整個骨架分段。該行為是不期望的，因為用戶不想使用工具來測量稀疏連接特征，并且此外，該激增導致顯著增加的處理時間，從而可能破壞實時反饋。
[0010]本發明旨在解決以上所描述的問題。
【發明內容】
[0011]為了克服以上所提及的問題，本發明提供了如在權利要求1中闡述的方法。
[0012]用于確定圖像上的感興趣區域的本發明的方法基于從種子點開始對圖像應用區域生長算法并且連續地應用變化的(增加的/減小的)閾值的序列。該變化基于視覺反饋由用戶來操縱。
[0013]為了避免迅速生長，該方法包括以下步驟:將通過針對給定閾值的所述區域生長算法獲得的候選感興趣區域與通過具有所述序列的接下來下閾值和上閾值的所述區域生長算法獲得的候選感興趣區域相比較，并且在所述候選感興趣區域明顯不同時確定迅速區域生長。不同可以基于尺寸、形狀、統計等。尺寸的使用是優選的，因為其它參數常常要求更復雜、即更加費時的參數，這將負面地影響實時反饋。
[0014]在從屬權利要求中闡述了用于本發明的優選實施例的特定特征。
[0015]本發明的方法一般地是以計算機程序產品的形式來實現，該計算機程序產品被適配于當在諸如計算機之類的信號處理裝置上運行時執行本發明的方法步驟。計算機程序產品通常被存儲在諸如DVD之類的計算機可讀載體介質中。替換地，該計算機程序產品采取電信號的形式并且可以通過電子通信傳送給用戶。
[0016]根據以下詳細描述，本發明的進一步優點和實施例將變得顯而易見。
【具體實施方式】
[0017]根據本發明的方法，首先在被耦接到數據處理系統的顯示屏上將包括要分段的特征的像素(2D) /體素(3D)表示所表示的圖像/體積可視化。
[0018]區域生長算法在數據處理系統上運行。
[0019]借助于至少一個所識別的種子點和適用閾值的序列以及區域生長算法，獲得用于分段操作的結果(即候選感興趣區域)的序列。為了防止迅速生長，提供了所謂的限制器。該限制器如下面所解釋的那樣基于預測的生長速率進行操作。
[0020]針對其操作，區域生長算法需要種子點以及下閾值和上閾值的輸入。該區域生長算法如下工作:
1)針對每個種子點，檢索對應的像素/體素，這些是種子像素/體素。
2)將所有種子像素/體素指示為“被包括”在感興趣區域(ROI)中。
3)將所有種子像素/體素添加到列表。
4)列表中的第一像素/體素從列表去除并且被指示為“活動”像素/體素。
5)評估被連接到“活動”像素/體素且尚未被指示為“被包括”的所有像素/體素:如果像素/體素值在由下閾值和上閾值定義的范圍內，則像素/體素被指示為“被包括”并且被添加到列表。
6)重復步驟4和5直到列表為空。
7)—旦列表為空，被指示為“被包括”的所有像素/體素被說成是在ROI內，所有其它的不是。
[0021]上面描述的算法是區域生長算法的一個示例，可設想其它類型的區域生長算法，諸如基于應用一般閾值和有序連接成分分析和競爭區域生長的算法。
[0022]根據本發明的一個實施例，僅使用單個種子點。首先通過標記要識別的區域的邊界內的位置或要分段的特征來識別此種子點的位置。這可以用各種方式來完成，通過輸入坐標、點擊所顯示的圖像等。該位置然后被傳遞到區域生長算法。
[0023]接下來，確定初始閾值。這些初始值是基于從種子體素的直接鄰域檢索的統計信息，例如26連接鄰域中的體素的標準偏差。這些值被傳遞到區域生長算法，該區域生長算法然后被執行并且示出第一初始結果，即第一候選感興趣區域。
[0024]接下來，系統提供標記(例如，滑塊、鼠標光標、手勢或任何其它輸入方法)的移動可以修改閾值以獲得更精煉的結果。兩個閾值都可以通過在某個方向上移動來增加或減小。為了簡化所需交互，在本發明中，通過單個移動來修改兩個閾值，使得一個值的增加等于另一個值的類似減小(例如，將鼠標向下拖動減小下閾值并且增加上閾值，這將使得區域生長)。
[0025]這種方法對于CT和MRI圖像上的應用而言是優選的。對于PET和SPECT圖像而言，當將上閾值設定為無窮高并且僅修改下閾值時獲得更好的結果。
[0026]標記可以是通過鼠標控制來操作的光標。然后用戶界面被實現為點擊和拖動操作:點擊用于設定種子點，拖動用于修改閾值。其它實施方式可包括使用基于觸控板的設備上的擠壓移動、⑶I中的滑塊或由適當設備(參考KineCt、Leap Mot1n等)捕捉的手勢。
[0027]在標記的移動期間，閾值優選地被連續適配(用后續值來代替某個值)并且被饋送到區域生長算法中。
[0028]因此，區域生長算法產生連續改變的區域，即具有增加的或減小的表面和/或體積的生長或收縮區域(取決于是在2D還是3D中應用算法)。
[0029]根據本發明的方法，例如通過突出顯示所顯示的圖像的一部分或者通過指示區域的邊界或輪廓而在顯示屏上將從應用區域生長算法產生的分段區域可視化。
[0030]繼續改變閾值的操作直到可視化的產生的區域與要分段的特征基本上對應。
[0031]該閾值改變操作結束的時刻取決于用戶對區域生長算法的可視化結果與要分段特征之間的對應的評定。
[0032]最后，使用最終閾值的區域生長算法的結果表示分段特征。
[0033]—旦特征被分段，則可對特征應用測量操作。測量操作的示例是基本統計操作，像最小值、最大值和平均值、標準偏差，或幾何信息，像體積、最大直徑等。
[0034]為了克服迅速生長的問題，添加限制器，其操作是基于感興趣區域的預測的生長速率。
[0035]—旦交互式分段開始，則用于每個區域結果的閾值和對應體積在用戶的每次修改之前被臨時存儲。針對每個新的修改，例如基于先前結果的線性擬合來計算預期將對應于新閾值的體積。然后將該預測的體積與結果的實際體積相比較，并且如果后者明顯大于第一個，則這是針對迅速生長的指示。根據許多代表性情況(針對不同的應用、模式等)的手動分析，發現因數2-4在大多數情況下產生最佳結果。
[0036]為了避免針對小區域的生長的過早停止，僅針對包含最小量的像素/體素的區域激活機制。再次地，基于相同測試情況，將該最小數目選擇在100和1000之間。
[0037]當檢測到迅速增長時，可以忽視新結果和/或可以通知用戶。
[0038]使用當前閾值來定義所允許的閾值的范圍的限制。對基于在所允許的范圍外的閾值來重新計算結果的任何請求在本實施例中被取消。這防止用戶反復地嘗試修改在僅導致迅速生長和因此的無效結果的范圍內的閾值。其由此還保持實時反饋，因為迅速生長對計算速度也是不利的。該系統對多種情況是有效的。通過檢測和取消將導致迅速生長的任何操作，該限制器極大地擴展了工具的有效