医学影像/图像特征提取和解剖位置注册方法技术

本发明专利技术涉及医学技术领域，具体说是一种医学影像／图像特征提取和解剖位置注册方法。本发明专利技术提出了一种基于影像／图像信息的判据去搜寻相关信息数据库的方法，及其相应的在医学信息系统方面的应用，包括对医学影像／图像的信息过滤和信息提取的预处理。本发明专利技术首先提出了对所讨论的人体大脑器官采用弹性极坐标模块作为子结构注册的框架，对影像的像素特征的提取，然后描述了一种将医学影像的像素信息转换到上述相应的子结构特征值的方法。最后医学影像的自动解剖位置的注册的解决方案也被探讨。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学
，具体说是一种。
技术介绍
当使用者在对一个数据库进行查询时，总是希望能够对所有的信息都可以进行不同路径和层次的有效的搜索。而当前市场上的绝大部分的数据库，包括那些即使已经具有影像和图像资料的数据库，都是基于文字的信息搜索。这样一来就大大地限制了使用者的应用，尤其是在他们需要对这些影像/图像的内容进行查询的时候。本专利技术提出了一种基于影像/图像信息的判据去搜寻相关信息数据库的方法，及其相应的在医学信息系统方面的应用，包括对医学影像/图像的信息过滤和信息提取的预处理。本专利技术首先提出了对所讨论的人体大脑器官采用弹性极坐标模块作为子结构注册的框架，以及对其影像的像素特征的提取，然后描述了一种将医学影像的像素信息转换到上述相应的子结构特征值的系统和方法。最后对医学影像的自动解剖位置的注册的解决方案也进行了探讨。
技术实现思路
结合附图对本专利技术的具体内容从以下几方面进行详细说明因该项申请涉及有关医学影像，所以需要附上一些医学影像的黑白JPG截图。1.影像自动注册的预处理1.1.DICOM文件头的信息提取在本专利技术所描述的系统中，标准的DICOM III的文件头(Header)里的信息是被用作为以文字基础的标识、影像分类以及下一步的医学影像处理的数据来源。1.2.影像分类与医学影像相关的物理和几何参数可被用于判别成像设备的种类和型号，以及医学影像的类型。例如，对核磁共振影像(MRI)来说，诸如T1、T2、PD、FLAIR等系列参数可被作为基本的过滤参数来进行预处理。1.3.图像的本底剥离为保证从不同数据来源所获得的数据一致性，原始数据要经过一系列后处理过程诸如使用二维韩宁(2D Hanning)平滑过滤方法以减少数据躁声；在上述的平滑处理之后，将会产生一个信号强度的直方图(Histogram)。而直方图的多重态(多重峰)通常表示在某一种特定的核磁共振图像(MRI)采集方式下，可被用于区分样品的多重组织类型。最低的直方图峰总是来源于低信号强度的本底像素。如果选择适当的阈值(门坎值)，可以大致将影像的本底(背景)像素与其它像素区分开。下面我们以大脑的核磁共振的影像的AXL系列为例以图像四角作为起始种子，然后扩展到整个本底区域，通过一系列的形态操作(例如，侵蚀，扩散和区域增长等等)后，该大脑AXL影像的中央区域上所剩下的最大相连区域即为头部‘面具’或‘面罩’(MASK)。当然，同样的思路和方法可以应用到其它的人体解剖位置和不同的扫描方式上。详细内容请参见图1。在多种不同的‘面具’的抽取方式(例如，基于梯度方式，分离-融合的分割方式等等)被测试后，由大量图片统计分析优化后的‘面具’分离算法即可被确定。1.4.图像平面内旋转位移的修正由于在作影像/图像的搜寻时，其比对方式等都要求数据库中的目标影像/图像标准化，既需校准在同一坐标系统下，这样的比对结果才有意义。通常，当病人被安置于核磁共振扫描设备或CT扫描设备中进行成像扫描时，其被测人体的解剖参照系与图像数据库的标准坐标系统并不能保证一致。人体解剖的两侧对称参照线与Y轴(图像纵轴)的夹角即为图像的偏转角。遵循下列方案，图像特征值应在标准化后的图像的基础上获得。仍以上面的大脑MRI的AXL(Axial)影像为例，基于‘头部面具’的左右对称性，当穿过‘面具’中心的直线旋转到一特定角度时，‘面具’沿直线翻转后的重合程度最高，这一角度即为图像的旋转修正角。在同一给定参照系下，同一系列图像的平面内旋转角度应相同，所以整个系列图像应作为一个刚体进行旋转修正。同样地，相同的思路和方法可以应用到其它的人体解剖位置和不同的扫描方式上。2.基于医学影像解剖结构的子结构系统2.1.基于影像像素和子结构的特征由于标准的医学图像的像素数目通常都相当大(例如，磁共振图像为256×256；而CT为512×512)；而且与影像像素有关的物理参数常常表现出相当明显的差异(如像素尺寸，信号强度校正，以及与人体影像成像方向，位移，人体解剖的正常差异有关的像素内容变化)，所以对基于图像的像素作直接比较即不可靠也不现实。因此，本专利技术提出了一种新的处理方法，即首先将待处理的医学影像分解为一组子结构，在此我们称之为子块(Tiles)，然后对这组子块(子结构)分别进行处理并提取其各种有用的属性(Attributes)，那么，这一组子块属性的有机组合即代表了该医学影像的一种特征标识。这里，每一个子块的属性(或特征)是由对本系列的所有影像的像素进行处理和计算而得到的，这些处理和计算包括(但不限于)对系列的一维计算(信号强度直方图的动量，Moments ofSI Histogram)；和对系列的二维计算(梯度、曲度，Gradient、Curvature)。这些计算结果将被用作各子块和整个影像的特征描述。详细请参看以下相应的章节及图1和图2。这种方法的成功与否的关键取决于以下三点弹性模块子结构的选取，子块中的属性(或特征)的选取，和这些特征值的组合方式。早期常用的弹性模块子结构的选取方法采用了基于网格的子块分解法，在此方法中子块是一组N维的方柱体(Parallelepipeds)。它的优点是非常直接明了，而缺点是不能全部覆盖并仅覆盖影像的有效子元素，从而使整个影像特征化的工作变得相对困难。本专利技术提出了一种与待处理的医学影像系列的结构和特征相关的弹性子块的设计系统。每一组待处理的影像系列都有它们自己的子块系统，而其构成则由这些影像和它们的子元素的几何特性来确定。以上的思路和方法已被应用到核磁共振(MR)和CT的大脑影像的子块系统的设计上，但可以将同样的技术应用到不同类型的医学影像/图像，和不同的人体部位上。2.2.大脑影像的弹性极坐标子块的结构设计本子块设计的思路是找到一种能够覆盖整个大脑的有效区域，而又不会引入太多背景噪声的子块结构。同时，该子块结构应该不会对由于以下各种因素而产生的人体大脑解剖位置正常的变化范围及其差异过于敏感诸如年龄、物理的大小、形状和由成像过程引起的小角度位移倾斜等等。而在另一方面，该子块结构又应对解剖位置(扫描、成像的位置)相对敏感，从而使在搜寻和对比非正常的病灶的信号强度的变化、以及医学影像注册有较好的效果。在医学影像学中，标准成像的三个坐标方位分别为从左至右，Sagittal(SAG)；从前至后，Coronal(COR)和从上至下，Axial(AXL，即横断层)。最基本和最常用的人体对称系统是两侧对称系统，显然这适用于Axial和Coronal的影像，而它们在本专利技术里是被作为旋转位移修正的参考坐标系。人体大脑的AXL影像的基本形状从其长轴横断面来看相似于一个蛋形。如果将AXL影像按照其极坐标分成若干个同心的椭圆型层次，它的最外层基本上是脑灰质区域；而中间层是脑白质区域，最里层从上到下分别为脑灰质、脑室、基础神经节和脑干等区域。因此，本专利技术所提出的前后部(Anterior-Posterior)非对称的弹性极坐标多层子块结构对所讨论的人体大脑来说是一种最合理的结构形式。最简单的子块参数集由六个变量组成极坐标子块的中心点(Xc，Yc)，对称轴的转角(θ)，前部(Anterior)长轴半径(Ra)，后部(Posterior)长轴半径(Rp)和两侧短轴半径(R0)。本蛋形子块的半径本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种医学影像／图像特征提取和解剖位置注册方法，其特征在于：提出一种基于影像／图像信息的判据去搜寻相关信息数据库的方法，及其相应的在医学信息系统方面的应用，包括对医学影像／图像的信息过滤和信息提取的预处理，首先提出了对所讨论的人体大脑器官采用弹性极坐标模块作为子结构注册的框架，对影像的像素特征的提取，然后描述了一种将医学影像的像素信息转换到上述相应的子结构特征值的方法，从而医学影像的自动解剖位置的注册的解决方案得到解决。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈自强，张明，刘立峰，张小粤，李云叶，叶声，
申请(专利权)人：张小粤，
类型：发明
国别省市：81[中国|广州]