专利名称：用于计算结构的球形度的方法
技术领域：
一般来说，本技术的实施例涉及确定结构的球形度。某些实施例涉及确定心脏结构、如左心室的球形度。
背景技术：
确定左心室的球形度会是有用的诊断工具。例如，使得左心室的形状更像球体的增加的球形度与二尖瓣反流的降低生存率和增加发生率关联。存在用于使用对左心室所识别的界标来对左心室的球形度进行模型化 (modeling)的技术。但是，已知技术具有对界标的放置敏感的缺点。换言之，与模型化的左心室关联的球形度值可根据模型化过程中使用的界标的放置而显著改变。这种可变性会引起不确定性，它在临床环境中是不希望的。因此，需要一种能提供以提高的准确度和/或减小的可变性来确定结构的球形度的改进系统和方法。
发明内容
本技术的实施例提供以用于确定结构的球形度。某些实施例提供一种用于确定结构的球形度的方法，包括下列步骤使用计算机处理器来计算结构的三维模型的协方差矩阵；以及使用处理器来通过使用协方差矩阵和关联于模型化的结构的长轴的长轴向量来计算结构的球形度。在某些实施例中，该方法还包括旋转协方差矩阵，使得旋转的协方差矩阵的第一轴与模型化的结构的长轴对齐。在某些实施例中，球形度作为协方差矩阵的行列式(determinant)与长轴方向的模型的立方长度(cubed extent)之间的比率来计算。在某些实施例中，球形度使用协方差矩阵的本征值分解(eigenvalued decomposition)来计算，球形度作为协方差矩阵的主要本征值与协方差矩阵的多个非主要本征值之间的比率来计算。在某些实施例中，三维模型包括三角网表面模型。在某些实施例中，该方法还包括使用成像装置来捕获结构的图像，并且得到结构的三维模型。在某些实施例中，成像装置包括超声扫描仪。在某些实施例中，该方法还包括使用成像装置自动识别模型化的结构的长轴。在某些实施例中，该方法还包括使用用户接口来识别模型化的结构的长轴。在某些实施例中，该结构包括人心脏的左心室。某些实施例提供一种用于确定结构的球形度的系统，包括配置成计算结构的三维模型的协方差矩阵的计算机处理器，该处理器配置成使用协方差矩阵和关联于模型化的结构的长轴的长轴向量来计算结构的球形度。
在某些实施例中，处理器配置成旋转协方差矩阵，使得旋转的协方差矩阵的第一轴与模型化的结构的长轴对齐。在某些实施例中，处理器配置成将球形度作为协方差矩阵的行列式与长轴方向的模型的立方长度之间的比率来计算。在某些实施例中，处理器配置成使用协方差矩阵的本征值分解来计算球形度，球形度作为协方差矩阵的主要本征值与协方差矩阵的多个非主要本征值之间的比率来计算。在某些实施例中，该系统还包括成像装置，它配置成捕获结构的图像，并且得到结构的三维模型。 在某些实施例中，成像装置包括超声扫描仪。在某些实施例中，成像装置配置成自动识别模型化的结构的长轴。在某些实施例中，该系统还包括用户接口，它配置成允许用户识别模型化的结构的长轴。某些实施例提供非暂时计算机可读存储介质，它被编码有指令集以供在处理装置及关联处理逻辑上运行，其中指令集包括配置成计算结构的三维模型的协方差矩阵的第一例程，第一例程配置成使用协方差矩阵和关联于模型化的结构的长轴的长轴向量来计算结构的球形度。在某些实施例中，第一例程配置成旋转协方差矩阵，使得旋转的协方差矩阵的第一轴与模型化的结构的长轴对齐。在某些实施例中，第一例程配置成将球形度作为协方差矩阵的行列式与长轴方向的模型的长度的立方之间的比率来计算。在某些实施例中，第一例程配置成使用协方差矩阵的本征值分解来计算球形度， 球形度作为协方差矩阵的主要本征值与协方差矩阵的多个非主要本征值之间的比率来计
笪弁。
图1是使用表面网格技术来三维模型化的左心室的图解表示。图2是具有也用于提供球体的所识别的顶点和底部界标的左心室的图解表示。图3采用识别的顶点和底部界标示出的同一个左心室的两个图像的图解表示，其中底部界标之一改变。图4是根据本技术的实施例、采用可与计算球形度结合使用的本征值以及识别的顶点和底部界标所示出的左心室的图解表示。图5示出根据本技术的一个实施例所使用的系统的框图。图6示出可根据本技术的实施例用于计算三角网格的体积、重心和协方差矩阵的程序列示。图7示出可根据本技术的实施例用于根据协方差矩阵和长轴向量来计算球形度所使用的程序列示。图8示出根据本技术的一个实施例所使用的方法。通过结合附图进行阅读之后，将会更好地理解上述发明内容以及下面对本发明的实施例的详细描述。为了说明本发明，附图中示出某些实施例。但是，应当理解，本发明并不局限于附图所示的布置和工具。
具体实施例方式—般来说，本技术的实施例涉及确定结构的球形度。某些实施例涉及确定心脏结构、如左心室的球形度。虽然本文所述的实施例结合确定心脏结构、如左心室的球形度来论述，但是本文所公开的本发明并不局限于这种应用。换言之，本文的本发明可用于确定期望这种确定的任何结构的球形度。图1是使用表面网格技术三维(3D)模型化的左心室102的图解表示100。示出左心室102的顶点104和底部106。指示顶点104和底部106的界标可作为用户输入来提供或者自动检测。左心室的表面由网格线表示。左心室102的室体积可使用表面网格技术从3D模型来计算。常用的3D模型是三角形表面网，但是也可使用其它类型的表面和实体模型。按传统，左心室球形度作为室体积与使用顶点和底部界标所创建的球体的体积之
间的比率来计算。图2是具有也用于提供这种球体204的识别的顶点界标206和底部界标
208的左心室202的图解表示200。这样，使用下式提供了球形度
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S7rI" 2 /球形度1将指示该室为球体，而较低球形度值指示该室与球体不太类似。正常左心室可呈现大约0. 3的球形度，具有侧隆起的左心室可呈现大约0. 4-0. 5的球形度，其指示心室更类似球体并且可能不太健康。已经发现，传统方式具有对可变化的顶点和底部界标的定位敏感的缺点。例如，顶部界标可因视图的缩小绘制而不同地放置，并且底部界标可根据用于处理僧帽瓣(mitral valve)的惯例而不同地定位。图3采用顶点界标304和底部界标306、308、310、318示出的同一个左心室的两个图像的图解表示300。底部界标308与底部界标318不同，从而创建不同形状302、312以及不同的顶点到底部长度(304到308和304到318)。使用传统方法，界标定位的这种细微差别可引起球形度从0. 60变化到0. 73，即0. 13之差。但是，应用本文所述的技术来计算球形度可引起球形度从0. 62变化到0. 63，即只有0.01之差。图4是根据本技术的实施例、采用可结合计算球形度使用的本征值eux、ecl和％ 以及顶点界标404、底部界标406示出的左心室402的图解表示400。结合图4，球形度可按如下方式来确定。首先，左心室的3D表面模型(或实体模型)可使用已知模型化技术来创建。随后，可通过将模型看作立体(solid body)，并且计算
下列体积积分的解，来计算模型的3X3协方差矩阵
权利要求
1.一种用于确定结构的球形度的方法，包括下列步骤使用计算机处理器(50 来计算结构的三维模型的协方差矩阵；以及使用所述处理器(50 来通过使用所述协方差矩阵和关联于模型化的结构的长轴的长轴向量来计算所述结构的球形度。
2.如权利要求1所述的方法，还包括旋转所述协方差矩阵，使得所旋转的协方差矩阵的第一轴与模型化的结构的长轴对齐。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述球形度作为所述协方差矩阵的行列式与长轴方向的所述模型的立方长度之间的比率来计算。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述球形度使用所述协方差矩阵的本征值分解来计算，所述球形度作为所述协方差矩阵的主要本征值与所述协方差矩阵的多个非主要本征值之间的比率来计算。
5.如权利要求1所述的方法，还包括使用成像装置(508)来捕获所述结构的图像，并且得到所述结构的所述三维模型。
6.如权利要求5所述的方法，还包括使用所述成像装置(508)自动识别模型化的结构的长轴。
7.如权利要求1所述的方法，还包括使用用户接口(504)来识别模型化的结构的长轴ο
8.一种用于确定结构的球形度的系统，包括配置成计算结构的三维模型的协方差矩阵的计算机处理器(502)，所述处理器配置成使用所述协方差矩阵和关联于模型化的结构的长轴的长轴向量来计算所述结构的球形度。
9.如权利要求8所述的系统，还包括成像装置(508)，其配置成捕获所述结构的图像， 并且得到所述结构的所述三维模型。
10.如权利要求15所述的系统，其中，所述成像装置(508)包括超声扫描仪。
全文摘要
结构的球形度可使用本文所述的技术来确定。用于确定球形度的系统(500)可包括计算机处理器(502)，它配置成计算结构的三维模型的协方差矩阵。处理器(502)可配置成使用协方差矩阵和关联于模型化的结构的长轴的长轴向量来计算结构的球形度。在某些实施例中，处理器(502)可配置成将球形度作为协方差矩阵的行列式与长轴方向的模型的立方长度之间的比率来计算。某些实施例可包括成像装置(508)、如超声扫描仪，它配置成捕获结构的图像，并且得到结构的模型。某些实施例可包括用户接口(504)，它配置成允许用户识别模型化的结构的长轴。
文档编号G06T7/00GK102236895SQ201010623650
公开日2011年11月9日 申请日期2010年12月27日 优先权日2010年5月5日
发明者F·奥尔德鲁德 申请人:通用电气公司