[发明专利]拣选CT切片图像的方法和构建CT三维图像的方法有效

专利信息
申请号: 201210031483.2 申请日: 2012-01-31
公开(公告)号: CN103222874A 公开(公告)日: 2013-07-31
发明(设计)人: 刘平;董加勤;王爽 申请(专利权)人: GE医疗系统环球技术有限公司
主分类号: A61B6/03 分类号: A61B6/03
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 柯广华;朱海煜
地址: 美国威*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 拣选 ct 切片 图像 方法 构建 三维
【权利要求书】:

1.一种用于拣选CT切片图像的方法,包括:

确定每个切片图像的呼吸特征值和呼吸相位;

针对目标呼吸相位,从每个床位处的多个切片图像中拣选出具有所述目标呼吸相位的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像,以及

如果某床位处的所有切片图像中不存在具有所述目标呼吸相位的切片图像,则:

根据被扫描患者的呼吸运动曲线确定所述目标呼吸相位所对应的目标呼吸特征值;

在该床位处的所有切片图像中搜索呼吸特征值与所述目标呼吸特征值相近的切片图像,作为候选切片图像;以及

根据每个候选切片图像的呼吸特征值与所述目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异和/或每个候选切片图像与参考切片图像之间的图像差异,从所述候选切片图像中选出一个切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。

2.如权利要求1所述的方法,其中根据每个候选切片图像的呼吸特征值与所述目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异和/或每个候选切片图像与参考切片图像之间的图像差异,从所述候选切片图像中选出一个切片图像包括以下处理中的任一个:

从所述候选切片图像中选择其呼吸特征值与所述目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像;

从所述候选切片图像中选择与参考切片图像之间的图像差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像;以及

从所述候选切片图像中选择所述呼吸特征值差异与所述图像差异组合起来的综合差异值最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。

3.如权利要求2所述的方法,其中从该床位处的所有切片图像中选择以下这样的第一参考切片图像和第二参考切片图像作为所述参考切片图像:第一参考切片图像和第二参考切片图像是在扫描时间上相邻的两个切片图像,并且与目标呼吸相位相对应的虚拟扫描时间位于第一参考切片图像的扫描时间与第二参考切片图像的扫描时间之间。

4.如权利要求3所述的方法,其中从所述候选切片图像中选择与参考切片图像之间的图像差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像包括:

对于每个候选切片图像,分别计算该候选切片图像与第一参考切片图像之间的第一图像差异以及与第二参考切片图像之间的第二图像差异;

对于每个候选切片图像,将第一图像差异和第二图像差异分别乘以各自的权重值;

对于每个候选切片图像,在乘以各自的权重值后的第一图像差异和第二图像差异中选择较大的一个作为该候选切片图像的所述与参考切片图像之间的图像差异;以及

从所述候选切片图像中选择所述与参考切片图像之间的图像差异最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。

5.如权利要求3所述的方法,其中从所述候选切片图像中选择所述呼吸特征值差异与所述图像差异组合起来的综合差异值最小的切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像包括:

对于每个候选切片图像,计算该候选切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的呼吸特征值差异;

对所有候选切片图像的所述呼吸特征值差异进行归一化处理,以得到每个候选切片图像的归一化呼吸特征值差异;

对于每个候选切片图像,分别计算该候选切片图像与第一参考切片图像之间的第一图像差异以及与第二参考切片图像之间的第二图像差异;

对于每个候选切片图像,将第一图像差异和第二图像差异分别乘以各自的权重值;

对于每个候选切片图像,在乘以各自的权重值后的第一图像差异和第二图像差异中选择较大的一个作为该候选切片图像的所述与参考切片图像之间的图像差异;

对所有候选切片图像的所述与参考切片图像之间的图像差异进行归一化处理,以得到每个候选切片图像的归一化图像差异;

将每个候选切片图像的归一化呼吸特征值差异与该候选切片图像的归一化图像差异相加以得到每个候选切片图像的综合差异值;以及

从所述候选切片图像中选择综合差异值最小的一个候选切片图像以用于构建针对该目标呼吸相位的CT三维图像。

6.如权利要求4或5所述的方法,其中第一图像差异的权重值和第二图像差异的权重值的和为1,并且第一参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异越大,第一图像差异的权重值就越小,并且第二参考切片图像的呼吸特征值与目标呼吸特征值之间的差异越大,第二图像差异的权重值就越小。

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