[发明专利]用于在计算机断层扫描容积中肋骨指上矢量探测的方法和系统

说明书

本申请要求2011年9月19日提交的美国临时申请No.61/536,093的权益，其公开内容通过引用合并于此。

技术领域

本发明涉及在计算机断层扫描(CT)容积中对肋骨进行可视化，以及更特别地，涉及在3D CT容积中探测肋骨的“指上矢量(up-vector)”以将胸腔展开成2D图像。

背景技术

肋骨可能受到各种疾病的影响，诸如创伤性、代谢性和先天性疾病。CT成像可以辅助对肋骨上的病变进行可视化。然而，在3D CT容积中所产生的多切片扫描提供了大量数据，这对于医师来说进行检查是困难和冗长的。因此，计算机辅助探测是重要的，用于帮助医生来可视化肋骨上的病变。

可以帮助医生容易地和精确地定位肋骨病变的计算机辅助探测系统是所希望的。这种系统的重要方面在于，能够将CT容积数据从3D展开为2D。这是因为小病变典型地难于在3D CT容积中进行识别和定位，但是在对应的2D展开图像中却更为容易地定位。此外，可能存在由关于肋骨的长或短轴的肋骨横切面引起的对相同病变的不同解释。据此，正确地将3D胸腔展开为2D的方法不仅能节约检查时间，而且能减少解释CT数据的含糊性。

发明内容

本发明提供用于在3D医学图像容积(诸如3D计算机断层扫描(CT)容积)中探测肋骨指上矢量以及将3D医学图像容积中的胸腔展开为2D图像的方法和系统。本发明的实施例采用基于机器学习的方法或非基于学习的方法来预测肋骨中心线点处的指上矢量，以及基于指上矢量将3D容积中的肋骨展开以产生2D图像。

在本发明的一个实施例中，在3D医学图像容积中抽取至少一个肋骨的肋骨中心线。在至少一个肋骨的肋骨中心线的多个中心线点中的每个处自动地探测指上矢量。在一个实施例中，使用受训回归函数来探测每个中心线点处的指上矢量。在其它实施例中，通过探测每个中心线点处所产生的横截面肋骨图像中的椭圆形状来探测每个中心线点处的指上矢量。

本发明的这些和其它优点将通过参考如下详细描述和附图而对于本领域普通技术人员显而易见。

附图说明

图1示出了将3D计算机断层扫描(CT)容积中的肋骨展开成2D图像的方法；

图2示出了依照本发明实施例用于探测3D CT容积中的指上矢量的回归函数训练方法；

图3示出了依照本发明实施例使用受训回归函数探测多个肋骨中心线点处的指上矢量的方法；

图4示出了依照本发明另一实施例探测多个肋骨中心线点的指上矢量的方法；

图5示出了在强度和梯度阈值处理之前和之后的示范性横截面图像；

图6示出了在强度和梯度阈值处理后的另外的示范性横截面图像；

图7示出了示范性的2D展开的胸腔图像；以及

图8是能够实施本发明的计算机的高级框图。

具体实施方式

本发明涉及用于预测3D医学图像容积诸如3D计算机断层扫描(CT)容积中的肋骨的指上矢量，以及将3D容积中的肋骨展开成2D图像的方法和系统。本文中描述本发明的实施例以给出指上矢量预测和肋骨展开方法的可视理解。数字图像通常由一个或多个对象(或形状)的数字表示来组成。对象的数字表示通常在本文中在识别和操纵对象方面来描述。这种操纵是在计算机系统的存储器或其它电路/硬件中完成的虚拟操纵。据此，应当理解的是本发明实施例可以使用在计算机系统内所存储的数据在计算机系统内被执行。