用于检测医学图像中的隆起的系统和方法技术方案

提供一种用于检测医学图像中的隆起的系统和方法。所述方法包括：获得医学图像（２０５），其中所述医学图像具有解剖部分；分割所述医学图像（２１０）；计算所述医学图像的距离映射（２１５）；计算距离映射医学图像的梯度（２２０）；并且处理所述梯度以检测所述医学图像中的隆起（２２５）。所述梯度通过以下方式来处理：从距离映射医学图像中的位置投射多条射线；基于所述多条射线中的每一条的特征以及所述距离映射医学图像的梯度计算所述多条射线中的每一条的值；累加并且换算所述多条射线中的每一条的值；并且利用所述多条射线的累加和换算值检测类似球形的形状和类似息肉的形状之一，其中所述类似球形的形状和类似息肉的形状之一是所述隆起。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本申请涉及，以及更具体地涉及通过计算已分割的医学图像的距离映射来检测医学图像中的隆起以及处理距离映射医学图像的梯度特性以检测医学图像中的隆起。
技术介绍
在医学成像领域中，各种系统已经被开发用来生成用于筛选和评价医学状况目的的个体的各种解剖结构的医学图像。这些成像系统例如包括计算机断层摄影(CT)成像、磁共振成像(MRI)、正电子发射X射线层析摄影(PET)等等。每种成像形式可以提供优于用于筛选和评价某些类型的疾病、医学状况或者解剖异常的其它形式的独特优点，所述某些类型的疾病、医学状况或解剖异常例如包括结肠息肉，动脉瘤、肺结节、心脏或者动脉组织硬化、乳房组织中的癌微钙化或者肿块、和各种其他病变或者异常。例如，CT成像系统可以被用来获得患者的感兴趣区域(ROI)的一组横截面图像或者二维(2D)“切片”以用于使器官和其他组织成像的目的。CT形式通常被用于诊断疾病，因为这样的形式提供说明各种解剖结构、例如器官、软组织和骨头的尺寸、形状和位置的精确图像，并且能够实现对病变和异常解剖结构、例如肿瘤、息肉等的更精确的评价。被内科医生、临床医生、放射科医师等用于诊断和评价医学状况的一种常规的方法是人工观察根据所获得的数据集重构的医学图像的硬拷贝(X射线胶片、打印、照片等)，以辨别感兴趣的典型特征。例如，在CT检查期间所获得的CT图像数据可以被用于产生一组2D医学图像(X光胶片)，受过训练的内科医生、临床医生、放射科医师等可以观察该组2D医学图像以识别潜在的异常解剖结构或者病变。虚拟结肠镜检查可以产生包括对应于结肠的正常解剖结构的医学图像，并且受过训练的放射科医师可能能够在这些潜在地为癌肿或者尚未成癌的结构中识别出小息肉。然而，受过训练的内科医生、临床医生、放射科医师可能因为人为误差而忽略医学状况、例如结肠息肉。因此，各种图像处理系统和工具已经被开发以协助内科医生、临床医生、放射科医师评价医学图像以便诊断医学状况。例如，计算机辅助设计(CAD)工具已经被开发用于各种临床应用以提供医学图像中的医学状况的自动检测。通常，CAD系统使用用于图像数据(例如，CT数据)的数字信号处理的方法来自动检测结肠息肉和其他异常解剖结构，例如肺结节、损伤、动脉瘤、心脏或者动脉组织硬化、乳房组织中的微钙化或者肿块等。尽管这样的CAD系统对于诊断目的来说是非常有用的，但是因为例如放射科医师不得不检查的数据的量是大量的，从而导致冗长的分析时间和用于放射科医师的解释的专业费用的高昂成本，所以降低成本是难以实现的。另外，许多CAD系统遭受假阳性(例如，不正确地将正常组织识别为不正常)和假阴性(例如，未能正确地识别异常)之苦。因此，需要一种CAD技术，该CAD技术准确地识别医学图像中的医学状况、例如结肠息肉，因此例如放射科医师的医学专家能够在短期时间内有效并且正确地分析这些状况。
技术实现思路
本专利技术通过提供来克服在已知学说中遇到的前述和其他问题。在本专利技术的一个实施例中，一种用于检测医学图像中的隆起的方法包括分割医学图像；计算所述医学图像的距离映射；计算距离映射医学图像的梯度；并且处理所述梯度以检测医学图像中的隆起。所述方法进一步包括获得所述医学图像，存储一个或者多个所检测到的隆起的列表；并且从所述列表中过滤一个或者多个假阳性，其中所述假阳性中的一个或者多个不是结节、病变、息肉、癌症前期生长、和癌生长之一。所述医学图像是通过计算机断层摄影(CT)、螺旋CT、x光、正电子发射X射线层析摄影、荧光检查法、超声、和磁共振(MR)成像技术之一获得的。所述医学图像具有解剖部分。所述隆起是结节、病变、息肉、癌症前期生长、和癌生长之一。所述处理步骤进一步包括从距离映射医学图像中的位置投射多条射线；基于所述多条射线中的每一条的特征以及所述距离映射医学图像的梯度计算所述多条射线中的每一条的值；累加并且换算所述多条射线中的每一条的值；并且利用所述多条射线的累加和换算值检测类似球的形状和类似息肉的形状之一，其中所述类似球的形状和类似息肉的形状之一是所述隆起。所述处理步骤也可以包括从所述距离映射医学图像中的包括初始距离值的位置投射多条射线；计算所述多条射线中的每一条的长度和所述多条射线中的每一条的终点处的距离值之差的绝对值，其中所述多条射线中的每一条的长度是离所述位置的初始距离值的若干分之几；用所述多条射线的总数除所述绝对值的总和；并且利用所述除法的结果检测类似球形的形状和类似息肉的形状之一，其中所述类似球形的形状和类似息肉的形状之一是所述隆起。在本专利技术的另一个实施例中，所述处理步骤包括从所述距离映射图像中的包括初始距离值的位置投射多条射线；确定多条射线中的每一条的距离值，该距离值为离所述位置的距离的若干分之几；计算基于球形的响应，其中所述基于球形的响应由此计算得出Σi∈S(d-li)T,]]>其中d是初始距离值，li是射线i的长度，T是多条射线的总数，并且S是li＜d的多条射线的集合；并且利用所述基于球形的响应检测所述隆起。在又一个本专利技术的实施例中，所述处理步骤包括从所述距离映射医学图像中的包括初始距离值的位置投射多条射线；确定多条射线中的具有补充射线的每一条的距离值，所述补充射线具有小于所述初始距离值的距离值；计算基于半球形的响应，其中所述基于半球形的响应由此计算得出Σi∈S(d-li)T/2,]]>其中d是初始距离值，li是射线i的长度，T是多条射线的总数，并且S是补充射线不具有小于初始距离值的值的多条射线的集合；并且利用所述基于半球形的响应检测所述隆起。所述处理步骤额外地包括从所述距离映射医学图像的边缘投射多条射线，其中所述多条射线遵循最陡的梯度；并且累加所述多条射线的路径，其中所累加的路径形成用于检测所述隆起的响应图像。所述处理步骤进一步包括从所述距离映射医学图像中的包括初始距离值的位置投射多条射线；确定多条射线中的每一条的距离值，该距离值为离所述位置的距离的若干分之几；计算基于球形的响应，其中所述基于球形的响应由此计算得出Σi=0F×d|di-li|T]]>其中d是初始距离值，F是在0和1之间的分数值，di是在沿着所述多条射线之一的点处的距离值，li是在点i处所述多条射线之一的长度，以及T是从i＝0到i＝F*d所取的点的总数；计算所述距离映射医学图像的灰度级差，其中所述灰度级差由此计算得出Σi=0KrkK,]]>其中rk表示射线k的基于球形的响应；并且使用所述灰度级差检测所述隆起。在本专利技术的另一个实施例中，一种用于检测医学图像中的隆起的系统包括用于存储程序的存储装置；与所述存储装置通信的处理器；所述处理器运行所述程序来分割医学图像；计算所述医学图像的距离映射；计算距离映射医学图像的梯度；并且处理所述梯度以检测所述医学图像中的隆起。所述处理器在处理所述梯度时进一步运行程序代码来从所述距离映射医学图像中的包括初始距离值的位置投射多条射线；确定多条射线中的每一条的距离值，该距离值为离所述位置的距离的若干分之几；计算所述多条射线的基于球形的响应；计算所述多条射线的基于半球形的响应；并且利本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于检测医学图像中的隆起的方法，包括：　　　　分割医学图像；　　　　计算所述医学图像的距离映射；　　　　计算距离映射医学图像的梯度；并且　　　　处理所述梯度以检测所述医学图像中的隆起。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：AP基拉利，CL诺瓦克，
申请(专利权)人：西门子共同研究公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]