[发明专利]医用图像处理装置及医用图像处理方法

说明书

相关申请的交叉引用

本申请以2012年1月12日提交的美国专利申请13/349010号为基础，并要求其优先的权益，该在先申请的所有内容通过引用的方式被包含于此。

技术领域

此处描述的实施方式一般涉及一种医用图像处理装置及医用图像处理方法。

背景技术

常常希望实现2个以上的相似的医用图像数据集、例如三维医用图像数据集（以下称为体数据）的准确的校准。体数据边与大致相同的解剖学组织相关联，边能反映取得时间、图像诊断法、摄影参数、患者的姿势或动作、造影剂、疾病的进展、以及还有患者的个人信息的差异。

为了了解同一或等价的解剖学组织之间的相关关系而进行这样的体数据的配准的优点有很多。这样的优点如下：边同时使体数据可视化边容易导引；使通过包括以不同能量摄影的CT（Computed Tomography）扫描的各个图像诊断法提供的生理信息及解剖信息相关联；一旦在上一扫描中识别完成，则在追踪扫描中就容易找到对象的特征位置（例如，肿瘤的发展经过、血管斑块及其他疾病、以及支架的移动等）；为了识别特定的解剖学组织，将新的体数据与已知特性的参考体数据进行比较；可以进行造影增强体数据与非造影增强体数据之间的数字减影的进一步步骤，由此可以消除骨骼、血管钙化以及支架等使体数据不清晰的情况等。

已知很多三维医用图像数据集（体数据）的配准方法。通常，这些方法可以根据为了取得配准而使用的数据坐标的转换类型来进行分类。

第1类型的已知的配准是指为了将某体数据与另外的体数据进行配准，该要配准的体数据中的数据点的坐标接受旋转、平行移动以及缩放的刚性配准（rigid registration）。

第2类型的已知的配准是指为了将某体数据与另外的体数据配准，该要配准的体数据中的数据点的坐标接受旋转、平行移动、缩放及剪切的仿射配准（affine registration）。

第3类型的已知的配准使用自由形状转换，为了将某要配准的数据与另外的要配准的数据进行配准，该要配准的数据中的数据点的坐标接受具有灵活性的自由形式的转换。

以下，将用于刚性配准的体素的坐标转换称为刚性转换，将用于仿射配准的体素的坐标转换称为仿射转换。刚性配准为线性配准。与自由形状转换对应的配准例如称为非刚性配准。非刚性配准例如是由曲力场定义的非线性配准。

刚性转换及仿射转换可以使用限定的数量（刚性情况下最多9个，仿射情况下12个）的参数来定义。自由形状转换可以使用曲力场（warpfield）来定义。曲力场通常是稠密的向量场，定义三维数据集（体数据）中的多个体素各个的位移。自由形状转换还可以使用其它的场或者函数，例如使用B样条函数或薄板样条函数等来定义。

体数据中的多个体素各个都由于曲力场、即表示体数据中的多个体素各自的坐标的位移量的向量场而发生移动。通过对体数据应用曲力场，多个体素分别非刚性地变形。

通常，配准算法定义2个体数据之间的某种相似度，然后试用这样的相似度，并着手使其最大。在刚性转换或仿射转换的情况下，可以展开直接最优化方式。在自由形状或其他非刚性配准的情况下，可以使用例如Crum-Hill-Hawkes方法、薄板样条方法等其他最优化方式。

一般，相似度的最优化是已知的配准步骤的最终阶段之一。通常，在过程初期发生大量的预处理，例如图像滤波、掩膜或裁剪等。并且，多数方法在多尺度化基础上进行动作，这意味着在预处理之前对体数据进行子采样。这些动作都可能对算法执行时及内存占用产生明显的影响。

基于刚性及仿射的配准步骤相比自由形状配准步骤简单且有时间更短的倾向，但是常常无法恢复复杂变形，例如在身体的内部脏器中能够发生的变形等。在大部分情况下，单一的整体刚性或仿射转换对在将覆盖例如心脏、腹部等人体的大部分的2个扫描校准至希望的精度不会是很够的。

上述已知的配准方法的变形是局部配准方法，体数据被分割为与整个体数据中的数据（体素）相邻的块或立方体，并对体数据的块或立方体分别进行处理。

上述已知的方法中的每一种方法在整体上被应用于被检体的体数据时，常常失败于提供为了校准小的对象所需要的纹理细腻的局部配准。