[發(fā)明專利]一種醫(yī)學(xué)圖像隔層自動勾畫方法、裝置和系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201610112957.4 | 申請日: | 2016-02-29 |
| 公開(公告)號: | CN105787978A | 公開(公告)日: | 2016-07-20 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 劉常春;吳江華;李培強 | 申請(專利權(quán))人: | 深圳市醫(yī)諾智能科技發(fā)展有限公司 |
| 主分類號: | G06T11/00 | 分類號: | G06T11/00 |
| 代理公司: | 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205 | 代理人: | 馮劍明 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市南山區(qū)科技園*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 醫(yī)學(xué) 圖像 隔層 自動 勾畫 方法 裝置 系統(tǒng) | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種醫(yī)學(xué)圖像隔層自動勾畫方法、裝置和系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)儀器領(lǐng)域。
背景技術(shù)
在腫瘤放射治療領(lǐng)域,放療醫(yī)師在給腫瘤患者安排基于放射線照射的放射治療方案后, 由放療物理技師設(shè)計出符合治療方案要求的放療計劃。其中,由放療醫(yī)師在CT和MR等圖像 中勾畫出用于描述患者人體危及器官及目標(biāo)靶區(qū)等感興趣體積區(qū)域(VOI)是放療計劃中的一 個關(guān)鍵步驟,直接決定了放療計劃的精確程度。
通常,危及器官及目標(biāo)靶區(qū)等感興趣體積區(qū)域由一族輪廓線集合組成,它們分布在多個 圖像切片上。為了確保精度和準(zhǔn)確性,目前臨床上都是由放療醫(yī)生或其他訓(xùn)練有素的醫(yī)務(wù)人 員手動勾畫出各個圖像切片上的輪廓線。如此多的手動勾畫操作繁瑣且費時,極大的浪費了 醫(yī)生的時間和精力,甚至引起因醫(yī)生疲勞而產(chǎn)生的人為失誤。
近年來也出現(xiàn)了一些自動勾畫的方法,如基于灰度和梯度信息的方法,比較有代表性的 是區(qū)域生長法等。此類方法具有較高的勾畫速度,但是它們對噪聲敏感,且對如軟組織等邊 緣不明確的區(qū)域的自動勾畫效果不理想。
還有一類是基于模板和配準(zhǔn)的自動勾畫方法,它們一般需要將勾畫好的器官及靶區(qū)等數(shù) 據(jù)作為先驗數(shù)據(jù)集,然后將待勾畫的感興趣體積區(qū)域與先驗數(shù)據(jù)集中最相似的模板進(jìn)行配準(zhǔn), 從而實現(xiàn)感興趣體積區(qū)域的自動勾畫。此類方法的缺點是前期需要準(zhǔn)備合適的先驗數(shù)據(jù)集, 另一方面存在最優(yōu)模板的不確定性所導(dǎo)致的配準(zhǔn)精度不佳,以及配準(zhǔn)計算量大導(dǎo)致自動勾畫 耗時較長。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述問題,本發(fā)明通過提供一種基于空間坐標(biāo)插值法的自動勾畫方法,降低噪 聲干擾,提高自動勾畫效果。
本發(fā)明采用的技術(shù)方案為一種醫(yī)學(xué)圖像隔層自動勾畫方法,包括以下步驟:A、在獲取的 醫(yī)學(xué)圖像序列中確定具有感興趣體積區(qū)域的多個圖像切片;B、在所述多個圖像切片中選取目 標(biāo)圖像切片層組,定義上層和下層圖像切片,提供對所述圖像切片層組中,上層圖像切片和 下層圖像切片的手動輪廓線勾畫;C、獲取所有待勾畫的中間層圖像切片,為每個待勾畫的中 間切片構(gòu)造輪廓線的二值模板圖像;D、將上層圖像切片和下層圖像切片中對應(yīng)已勾畫輪廓的 行像素映射地生成待勾畫的中間層圖像切片的與感興趣體積區(qū)域關(guān)聯(lián)的行像素;E、提取待勾 畫的中間層圖像切片的二值模板圖像的邊緣,獲得目標(biāo)輪廓線,實現(xiàn)對感興趣體積區(qū)域的隔 層自動勾畫。
優(yōu)選地所述步驟B包括:根據(jù)用戶的判斷操作,對一個或多個中間層圖像切片提供手動 輪廓線勾畫。
優(yōu)選地所述步驟B還包括:在相鄰的且包含中間層圖像切片的多個圖像切片中選取目標(biāo) 圖像切片層組,對上層圖像切片和下層圖像切片的已勾畫的輪廓線進(jìn)行配對和遍歷。
優(yōu)選地所述步驟C包括:獲取待勾畫的中間切片層數(shù)SN;根據(jù)輪廓線對的最小外接矩形 和圖像切片的像素屬性,構(gòu)造出M*N規(guī)格的二值模板圖像;根據(jù)輪廓線映射精度要求,將每 個像素分解成m*n規(guī)格的亞像素塊。
優(yōu)選地所述步驟C還包括:將上層圖像切片和下層圖像切片的配對的輪廓線分別映射到 m*M*n*N規(guī)格的對應(yīng)的輪廓線二值模板圖像上;設(shè)置圖像索引分別為0和SN+1,其中,將輪 廓線上和輪廓線內(nèi)的像素點設(shè)置為1,輪廓線外的像素點設(shè)置為0;為每個待勾畫的中間切片 構(gòu)造輪廓線二值模板圖像,其中,以1至SN進(jìn)行圖像索引設(shè)置,并且將像素值全部設(shè)置為0。
優(yōu)選地所述步驟D包括:分別遍歷上層圖像切片和下層圖像切片中已勾畫的輪廓線的二 值模板圖像的上行像素和下行像素;遍歷待勾畫的中間層圖像切片的待勾畫輪廓線的二值模 板圖像;將與感興趣體積區(qū)域關(guān)聯(lián)的上行像素和下行像素映射地生成待勾畫的中間層圖像切 片的二值模板圖像行像素。
優(yōu)選地所述步驟D包括:分別對上、下輪廓線的二值模板圖像進(jìn)行統(tǒng)計分析,獲取輪廓 線區(qū)域?qū)?yīng)的每行像素的起始和終止像素空間坐標(biāo),記錄為上、下輪廓線模板信息。
優(yōu)選地所述步驟D包括:D1、判斷是否遍歷完成上層圖像切片中的輪廓線二值模板圖像 中每行上行像素,是則執(zhí)行步驟E,否則遍歷下層圖像切片中的輪廓線二值模板圖像中每行 下行像素;D2、判斷是否遍歷完成下層圖像切片中的輪廓線二值模板圖像中每行下行像素, 是則返回到步驟D1,否則將根據(jù)上行像素和下行像素的映射,利用空間坐標(biāo)插值方法,生成 與待勾畫輪廓線的二值模板圖像對應(yīng)的行像素。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于深圳市醫(yī)諾智能科技發(fā)展有限公司,未經(jīng)深圳市醫(yī)諾智能科技發(fā)展有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201610112957.4/2.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 將醫(yī)學(xué)設(shè)備自動整合到醫(yī)學(xué)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的方法和設(shè)備
- 醫(yī)學(xué)詢問細(xì)化系統(tǒng)、方法、裝置及包括醫(yī)學(xué)詢問系統(tǒng)的工作站
- 將醫(yī)學(xué)設(shè)備自動整合到醫(yī)學(xué)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的方法和設(shè)備
- 基于人工智能的醫(yī)學(xué)影像分類處理系統(tǒng)及方法
- 一種醫(yī)學(xué)圖像系統(tǒng)
- 醫(yī)學(xué)知識圖譜構(gòu)建方法及裝置、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備
- 一種實現(xiàn)醫(yī)學(xué)編碼映射的方法、裝置及設(shè)備
- 醫(yī)學(xué)影像的分類方法、醫(yī)學(xué)影像的檢索方法和裝置
- 一種醫(yī)學(xué)圖像處理方法、醫(yī)學(xué)圖像識別方法及裝置
- 醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)記方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)
- 彩色圖像和單色圖像的圖像處理
- 圖像編碼/圖像解碼方法以及圖像編碼/圖像解碼裝置
- 圖像處理裝置、圖像形成裝置、圖像讀取裝置、圖像處理方法
- 圖像解密方法、圖像加密方法、圖像解密裝置、圖像加密裝置、圖像解密程序以及圖像加密程序
- 圖像解密方法、圖像加密方法、圖像解密裝置、圖像加密裝置、圖像解密程序以及圖像加密程序
- 圖像編碼方法、圖像解碼方法、圖像編碼裝置、圖像解碼裝置、圖像編碼程序以及圖像解碼程序
- 圖像編碼方法、圖像解碼方法、圖像編碼裝置、圖像解碼裝置、圖像編碼程序、以及圖像解碼程序
- 圖像形成設(shè)備、圖像形成系統(tǒng)和圖像形成方法
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像編碼程序、圖像解碼裝置、圖像解碼方法及圖像解碼程序
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像編碼程序、圖像解碼裝置、圖像解碼方法及圖像解碼程序





