专利名称：分割多维数据集中结构的方法、设备和计算机程序的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种分割(segment)多维数据集中结构的方法，从而将具有结构元素的形态滤波器(morphological filter)应用于所述数据集。
本发明还涉及一种使得能够分割多维数据集中结构的设备，所述设备包括-访问多维数据集的输入端；-处理器，设置为采用具有结构元素的形态滤波器分割多维数据集，以获得同结构元素维度和多维数据集像素亮度分布之间的对比一致的结构。
本发明还涉及一种计算机程序。
从Yung-Nien Sun等人‘The Computer Image Analysis for the 2-DCoronary Arteriograms’，IEEE TENCON‘93/Beijing，p.978-982中可知第一段中所列举方法的实施例。在此已知的方法中公开了一种分割方法，其设置为沿着与脉管方向垂直的方向采用固有的分布。从而为检测脉管造影照片的动脉段，采用具有形状与脉管灰度分布相似的结构元素的形态学算子。因此，获得电影脉搏描记图的冠状动脉轮廓。为了分割多维数据集中的结构，此已知方法采用了多个复杂的计算步骤。首先，为降低从多维数据集获得的图像背景中偏差的影响，应用了具有结构元素的形态算子，其尺寸由图像中所有脉管的最大直径决定。从原始图像减去作为背景图像的合成图像。其次，由二值滤波器处理减去背景的图像，随后对此图像加以二进制闭和开算子。接下来，进行有条件的扩张以补偿对宽度小于所应用的结构元素宽度的脉管的错误去除。最后，为获得完整的冠状动脉脉搏描记图树结构并成功跟踪所有的动脉段，在已知方法中确定每个分歧点或者端点的方向矢量氏很重要的。
该已知方法的缺点在于为获得分割结构特别是从适当数据集分割脉管，必须应用复杂的图像分割序列，而这一点需要较多计算资源并且耗费时间。
本发明的一个目标在于提供一种采用精确而又快捷简单的装置分割多维数据集中结构的方法。
为此根据本发明的方法包括下面步骤-对形态滤波器采用包括具有各自不同维度的结构元素集合的多尺度形态滤波器(multi-scale morphological filter)；-通过从所述集合中连续选择不同维度的结构元素而对数据集应用该多尺度形态滤波器；-基于所选择结构元素和多维数据集中像素亮度分布之间的比较亚分割(sub-segment)此结构；-基于所述亚分割的组合分割此结构。
本发明的技术手段基于下面的判断通过采用多尺度形态滤波器，特别是通过连续应用元素尺寸增加的所述滤波器，获得此结构亚分割的分层结构，然后容易对亚分割进行组合以产生分割的结构。根据本发明的方法检测形态元素在哪里适合初始数据集的亮度分布(intensitylandscape)。首先，根据本发明的方法输送此结构的，特别是脉管树中脉管的，分段。其次，因为关于沿着分割结构的局部维度的信息与形态滤波器所采用结构元素直接相关，所以可获得该信息。此最后特征产生另一个优点，即在支管分裂并向四周变薄的地方特别支持分割脉管树中的脉管。对于多尺度形态滤波器，此分割固有地包含沿脉管的尺寸信息。
图1示意性描述了特定尺寸结构元素对数据集的作用。根据本发明的方法，为获得多维数据集中准确的结构分割，连续应用形态滤波器并且每次选择一个不同维度的结构元素就足够了。注意到可能应用尺寸连续增加或者尺寸连续减小的结构元素。在前一种情况下产生多尺度分割，从而最小的结构元素分割所有的脉管直到精密级而最大的结构元素只留下对应其尺寸的脉管。当对这样的分割进行体绘制操作时，在一些情况下大脉管可能隐藏在小脉管分类后。为避免这一点可采用从大脉管变为小元素分段的区域。无论如何，根据本发明的多尺度形态滤波器被证明操作快捷且易于施行。
在根据本发明的方法的一个实施例中，选取结构元素各自的维度以使得能够检测边缘像素。
此技术手段基于下面的判断图像中出现部分体积效应，同时产生所谓的边缘像素。如果应用结构元素，例如如图1中3所示，可过滤出这些像素。因此优选通过例如定义结构元素领先前部(leading frong)和拖尾前部(trailing frong)中的肋腹(flank)而选择结构元素维度以使得能够进行边缘像素检测。
在根据本发明的方法的另一个实施例中，此结构包括脉管，从而根据脉管横截面中的变化选择结构元素各自的维度。
此技术手段基于下面的判断通过根据所考虑脉管中横截面维度的比例定义结构元素的形状和尺寸，可以有利地为向周围变得越来越小的脉管定制形态滤波器。
在根据本发明方法的另一个实施例中，此方法还包括下面的步骤-访问提供此结构的多维数据集分割的结果；-确定该结构的预定义特征的值；-根据预先选择的准则采用图形装置编码该预定义特征的值；-将该预定义特征的编码值映射(map)到该结构。
此技术手段基于下面的判断可将自动三维脉管树分割步骤的结果自动地用于确定脉管的适当特征，特别是脉管的半径、直径或者其它维度，或者脉管的环形性。优选地，预定义特征为基本上与管状结构纵向垂直方向上的管状结构维度。如前面所述，应用多尺度形态滤波器固有地将导致产生分割结构局部维度的尺度。因此，获得局部维度的真实值并随后为可视化目的采用，而与以后的可视化视图无关，从而避免部分投影所引起的误判。这样，即使真正大的脉管在选择的横截面图像中显得很小，例如因为此层仅仅接触脉管边缘，由于初始编码了其真实维度，此位置的真实维度将被编码并且显示在作为结果产生的图像中。必须理解，术语“映射(mapping)”定义为将分割目标各自的坐标与编码值的映象(map)相关联的过程。由于此映射，任何随意的投影将伴随着编码值的正确映象，这将总是以真实尺寸显示。本发明的方法保存初始的像素值，从而彩色编码是编码操作的优选实施例。然而，可采用其它图形编码，如阴影、影线、下面划线等等。可以以绝对值编码，或者将其表示为最大检测值的百分比。尺寸编码颜色覆盖反映了三维脉管尺寸，而非与两维剖面对应的任意尺寸。
在本发明另一个实施例中，在显示器上再现分割结构的图像，所述图像以所述编码的结果覆盖。
发现本发明的方法惊人地适合应用于栓塞物检测，从而相对于基于多个两维层的人工检测大大改进了检测特性。在末梢方向上解剖粗到细脉管的结构优选反映在色彩分布中，人工观测者可快速察觉到这一点。而且最小化了不同人工观测者之间的变化。
根据本发明的设备包括-访问多维数据集的输入端；-处理器，设置为采用具有结构元素的形态滤波器分割多维数据集，以获得同结构元素维度和多维数据集像素亮度分布之间的对比一致的结构；-定序器，设置为从具有各自维度的结构元素的预定义集合中选择结构元素，并连续启动处理器以将具有选择结构元素的形态滤波器用于多维数据集以产生各自的亚分割；-逻辑单元，设置为通过组合所述亚分割的结果获得分割结构。
本发明的设备适合于执行序言中所列举的方法。本发明的设备运行可靠，从而计算时间与预定义集合中的结构元素数量成线性关系。
在本发明设备的一个实施例中，结构元素各自的维度可在维度的预定尺度内定义。
发现预先定义要在多尺度形态滤波器中使用的结构元素的维度尺度特别有利。优选地，对应于被分析结构尺寸的变化选择预定义尺度，特别是组成脉管树的脉管的直径中的变化。
在本发明设备的另一个实施例中，从而分割结构包括管状结构，此设备还包括设置为根据预定准则使用图形装置在与该结构纵向基本垂直的方向上编码分割结构的局部维度的编码器，所述设备还包括设置为将所述局部维度的编码值映射到该管状结构的映射装置。
在优选的实施例中，编码器被实现为计算机程序，其设置为计算此结构预定义特征的确定值的范围，并例如根据对最大值的百分比为预定义参数的每个运行值分配某图形特征。此编码方法特别适合于小范围内的变化。可替换地，可采用高于线性幂的函数或者低于线性幂的函数而为特别的运行值分配色码或任何其它适当的图形编码。
对映射装置可采用具有储存结构和编码值的坐标的查询表。可替换地，映射装置适合于采用适当的函数以限定目标，例如样条(spline)，从而在此函数的项内定义编码值的坐标。对上述方法的适当组合也是可能的。
本发明设备的输出端包括在多维数据集中分割的结构，所述结构与关于目标预定义特征真实值的编码信息相映射。为可视化和检查的目的，远程用户例如采用因特网或无线访问远程访问此输出端。因为远程用户不必获取所有必要而通常昂贵的软件装置来处理其电脑上的多维数据集，所以本发明设备的实施例是有利的。
在本发明设备的实施例中，此设备还包括图形单元，其设置为以局部维度的编码值覆盖分割结构的图像。
为检查和可视化，有利的是本发明的设备包括适合于以预定特征的编码值覆盖分割结构图像的图形单元。这种设备的输出为附加有感兴趣的特征的编码值的适当图像表示的分割结构的图像。这些图像可有利地用于归档、电视会议、报告等等。优选地，此设备还包括显示器，用于显示为了适当医疗专家进行检查覆盖了预定特征编码值的目标图像。
在本发明设备另一个实施例中，此设备还包括设置为获得多维数据集的数据采集单元。
为在专业诊断中使用，如医院的诊断过程中，有利的是本发明的设备还配置了适当的数据采集单元。考虑数据采集单元的各种实施例，其包括但不限于计算机层析摄影单元、磁共振成像单元、超声成像单元等等。
本发明的计算机程序设置为包括使处理器执行前面所列举方法步骤的指令。将参照图5解释本发明计算机程序的操作。
将参照附图更详细地讨论本发明的这些及其它方面。
图1示意性描述了一维结构元素。
图2示意性描述了多尺度形态滤波器的应用结果。
图3示意性描述了本发明设备的实施例。
图4以示意性方式给出了脉管尺寸在诊断图像上的编码覆盖图。
图5表示了根据本发明的计算机程序的示意性框图。
图1示意性描述了一维结构元素。当具有结构元素3的形态滤波器1应用于描述像素亮度的函数5时，由结构元素3的尺寸和形状确定作为结果生成的回旋。结构元素适合初始体积亮度分布的所有像素位置保持其初始值，所有其它的位置设置为固定值，例如为零。因此结果是对大于结构元素3结构的分割，以及对亮度值大于预定亮度值的结构的分割。必须注意，在某些条件下，特别是当部分体积效应经常出现在多维数据集中时，优选要限定结构元素从而检测边缘像素。一维中由在领先前部(leading front)和拖尾前部(trailing front)中包括胁腹(flank)的结构元素4给出相应结构元素的示例性形状。注意到可以以任何适当的方法限定肋腹的形状，不必采用线性函数。本领域技术人员可直接理解，在更高维数中如何限定领先前部和拖尾前部，而不偏离本发明的教导。
图2示意性描述了本发明多尺度形态滤波器10的应用结果。优选地，将包括具有增加尺寸的结构元素的多尺度形态滤波器连续地应用到包括脉管信息的数据集上。在此实例中结构元素各自的尺寸如下A＜B＜C＜D。这种多尺度形态滤波器的应用导致产生亚脉管12，14，16，18的多尺度分割，从而小结构元素分割所有的脉管直到精密水平，较大结构元素首先丢弃微小支管，直到最大的结构元素，此最大结构元素丢弃除了适合其尺寸的最大支管的所有支管。优选地，选择结构元素以使得能够采用例如与图2所示原理相似的方法检测对应局部体积半影12′，14′，16′的边缘像素。这样，由于多尺度结构元素处理的方法，因此可固有地获得沿脉管干(vessel trunk)关于局部尺寸的信息。通过定义每个脉管尺度形态结构元素的形状和尺寸，多尺度形态滤波器可适合在末梢变细的脉管。
必须注意，小结构元素的脉管结构包括小脉管和较大脉管。在较大脉管上甚至比采用大结构元素分割的稍大。在体绘制中，此效果可将大脉管分类隐藏在小脉管分类中。通过在从大脉管到小脉管的方向上应用本身已知的区域增长算法可避免此隐藏。优选地对此反复执行，从而多数情况下两次重复即足够。
图3示意性描述了根据本发明的设备的实施例。设备20包括访问和接收任何适当形式的多维数据集的输入端22。例如，设备20可涉及采集图像数据，从而设备20还配置适当的数据采集单元30。考虑数据采集单元的各种实施例，其包括但不限于X射线单元、计算机层析摄影(CT)单元、磁共振(MR)单元、前面单元的任意组合等等。在这种情况下，可以以模拟形式采集多维数据集，并采用适当的A/D转换器将其转换为数字形式以进一步处理。也可以数字形式接收多维数据集，例如通过数字形式的直接采集或者在另一台计算机/医疗仪器采集后经计算机网络接收。处理器24形成图像处理设备的核心，其设置为从输入端22载入多维数据集并采用具有根据本发明的多尺度形态滤波器的分割方法分割此结构。适当处理器24的实例为常规微处理器或信号处理器、后备存储器28(通常基于硬盘)和工作存储器26(通常基于RAM)。后备存储器28可用于储存未被处理的多维数据集(或者其一部分)，以及用于储存图像分割算法的结果。主存储器26通常保存正在处理的多维数据集(部分)以及编码和参考(reference)操作的结果。根据本发明的设备20优选还包括编码器25，其设置为采用与预定准则一致的图形装置(graphicmeans)对预定特征的确定值编码。可从储存在文件25a中的有效准则列表中选择此准则。编码器设置为例如基于脉管维度确定值总范围内运行值的百分比，为此结构特别是脉管的确定维度的运行值分配适当的编码值。此设备还包括定序器27，其设置为从预定的结构元素集合(未示出)选择结构元素并连续启动处理器24以对数据集应用多尺度形态滤波。此设备还包括映射装置(mapping means)71，其设置为将选择特征的编码值映射到目标。优选地，此映射装置设置为产生一个文件，其具有目标的相关坐标和表示选择特征编码值的坐标。优选地，可由计算机程序23操作编码器25、定序器27、映射装置71和处理器24，该计算机程序23优选地存储在存储器28中。此设备还包括逻辑单元21，其设置为基于亚分割的适当组合产生结构的最终分割。输出端29用于输出如分割结构的处理结果，并且可选地输出映射步骤结果，这些结果优选储存在一个文件中。
优选地，设备20设置为进一步处理多维数据集。设备20的输出端29包括分割结构，特别是脉管，以及在采用本发明多尺度形态滤波器分割图像处理期间获得的脉管维度图形编码值。优选地，此编码包括彩色编码。优选地，输出端29包括特别是脉管的分割结构图像，此图像被直径编码值覆盖，所述图像储存在适当的文件中。为此，设备20包括图形单元70，其设置为以编码特别是彩色编码覆盖分割结构的图像。此设备20的输出端29可连至适当的图像浏览器31其它的输入端35。优选地，此其它输入端35包括另外的适当处理器，此处理器设置为采用适于控制用户界面34的程序36操作适合的界面，从而使图像33可视化，包括分割结构(未示出)上覆盖编码值33a图形表示。优选地，为使用户方便，给浏览器31提供具有高分辨率的显示装置32，可通过适当的交互式装置37例如鼠标、键盘或其它适当的用户输入设备操作用户界面。
图4以示意性方式给出了脉管尺寸在诊断图像上的编码覆盖图。然而在此实例中，示出了两维图像，还可覆盖三维图像。优选地，采用图像浏览器的适当用户界面42给出编码数据覆盖图。用户界面42包括图形窗口44，其中提供以局部直径值彩色编码数据覆盖分割结构47的可视化图像。此图像还包括其它补充信息46，如用于定位的周围组织。用户界面42还包括设置为控制可视化模式的适当控制器49。采用控制器49，用户可调整投影平面的方位，在相同投影方位的不同层上滚动等等。信息的窗口48优选提供对应各自色码的维度绝对值(在此实施例中为沿脉管直径的运行值)。可替换地，可以提供相对于某值的百分比差，例如亚支管或者整体树中的最大值。
图5表示了本发明计算机程序的示意性框图。流程图50示意性描述了本发明计算机程序的操作。注意可以由子程序或者多个子程序执行流程图50的每个结构块。在步骤51，本发明的计算机程序将多维数据集输入适当的存储装置例如操作存储器中。在步骤52，计算机程序对所述数据集连续地应用多尺度形态滤波。为此，限定顺序52a，其设置为从预定的结构元素集合(未示出)访问结构元素。优选地，形态滤波器以增加其维度的顺序选择结构元素操作。在步骤54，通过应用具有选择结构元素的形态滤波器执行多维数据集的亚分割的操作。在步骤54a储存每次亚分割的结果。当完成多维数据集中结构的亚分割循环时，本发明的计算机程序到达步骤56，从而基于亚分割的组合对结构最后进行分割。指定的组合可包括操作，例如叠加、减去、提取等等。
当分割结构时，如上面的解释，由于多尺度形态滤波器的内在特性，关于此结构局部维度的信息自动就是可获得的。发现使用如下事实特别有利，为可视化目的对结构局部维度的获得值编码。因此，在其实施例中本发明的计算机程序包括步骤58，其中采用图形装置编码此结构的局部维度值。采用图形装置适当编码的实例包括彩色编码、灰度编码、影线等等。更优选地，在步骤60产生特别是计算或者访问分割结构的适当图像。图像可以是两维图像或者三维图像。在步骤62，计算机程序执行以编码结果覆盖分割结构的图像的步骤，在步骤64在适当的显示装置上显示覆盖图像。这种分割结构局部维度的可视化方式是有利的，因为在所有情况下对局部维度的真实值编码并因此将其提供给检查员。由于在斜投影中图像中所示出的结构维度可以大大偏离其真实维度，因此对两维图像这一点特别重要。计算机程序的特征大大改善了图像分析的可靠性，特别是检测脉管异常的可靠性，如引起腔横截面突然变化的栓塞、狭窄、或其它病变。
权利要求
1.一种分割多维数据集中结构的方法，借此将具有结构元素的形态滤波器应用于所述数据集，所述方法包括下面的步骤-对形态滤波器采用包括具有各自不同维度的结构元素的集合的多尺度形态滤波器；-通过从所述集合中连续选择不同维度的结构元素而对所述数据集应用多尺度形态滤波器；-基于所选择结构元素和多维数据集中像素亮度分布之间的比较亚分割所述结构；-基于所述亚分割的组合分割所述结构。
2.如权利要求1所述的方法，其中选择所述结构元素的各自维度以使得能够检测边缘像素。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中所述结构包括脉管。
4.如权利要求3所述的方法，其中根据脉管横截面的变化选择所述结构元素的各自维度。
5.如上述任一权利要求所述的方法，所述方法还包括下面的步骤-访问提供所述结构的多维数据集的分割结果；-确定该结构的预定义特征的值；-根据预先选择的准则采用图形装置来编码该预定义特征的值；-将该预定义特征的编码值映射到所述结构。
6.如权利要求5所述的方法，其中，对于所述结构，选择管状结构，所述预定义特征为在基本上与管状结构纵向垂直的方向上管状结构的维度。
7.如权利要求6所述的方法，其中，在显示器上再现所述分割结构的图像，所述图像被覆盖了所述编码的结果。
8.一种使得能够分割多维数据集中结构(33a)的设备(20)，所述设备包括-输入端(22)，用于访问多维数据集；-处理器(24)，设置为采用具有结构元素的形态滤波器分割所述多维数据集，以获得同结构元素的维度和多维数据集中像素亮度分布之间的对比一致的结构；-定序器(27)，设置为从具有各自维度的结构元素的预定义集合中选择结构元素，并连续启动处理器以将具有选择结构元素的形态滤波器用于多维数据集以产生各自的亚分割；-逻辑单元(21)，设置为通过组合所述亚分割的结果来获得分割结构。
9.如权利要求8所述的设备，其中所述结构元素的各自维度可在维度的预定义尺度内定义。
10.如权利要求8或9所述的设备，其中，所述分割结构包括管状结构，所述设备还包括编码器(25)，设置为根据预定义准则使用图形装置在与所述结构纵向基本垂直的方向上编码分割结构的局部维度，所述设备还包括映射装置(71)，设置为将所述局部维度的编码值映射到该管状结构。
11.如权利要求10所述的设备，其中所述设备还包括图形单元(70)，设置为以所述分割结构的编码局部维度(33a)覆盖所述分割结构的图像(33)。
12.如权利要求11所述的设备，其中所述设备还包括显示器(32)，用于显示覆盖了所述分割结构的编码局部维度的分割结构图像。
13.如权利要求8-12中任一个所述的设备，其中所述设备还包括用于采集多维数据集的数据采集单元(30)。
14.一种计算机程序(50)，设置为包括使处理器执行前述权利要求1-7任一个所述方法步骤的指令。
全文摘要
本发明的设备(20)包括优选从适当数据采集单元(30)访问和接收任何形式多维数据集的输入端(22)。该设备(20)还包括处理器(24)，其设置为从输入端(22)装载多维数据集并采用本发明的分割方法以多尺度形态过滤器分割结构。后备存储器(28)可用于在未被处理时储存多维数据集(或者其一部分)，以及用于储存图像分割算法的结果。主存储器(26)通常保存正在处理的多维数据集(部分)以及编码和参考操作的结果。设备(20)优选还包括编码器(25)，其设置为采用图形装置对结构维度的确定值编码。此设备还包括定序器(27)，其设置为从结构元素的预定义集合(未示出)选择结构元素并连续启动处理器(24)以对数据集应用多尺度形态滤波。优选地，可由优选储存在存储器(28)中的计算机程序(23)操作编码器(25)、定序器(27)和处理器(24)。此设备还包括逻辑单元(21)，其设置为基于亚分割的适当组合产生结构的最终分割。优选地，输出端(29)包括分割结构特别是脉管的覆盖了直径编码值的图像，所述图像储存在适当的文件中。为此，此设备(20)包括图形单元(70)，其设置为以可在适当显示器(32)上可视化的编码，特别是彩色编码覆盖分割结构的图像。
文档编号G06T5/00GK101080743SQ200580043292
公开日2007年11月28日 申请日期2005年12月9日 优先权日2004年12月16日
发明者M·J·奎斯特 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司