сегментация при мр-визуализации сердца в проекции по длинной оси с поздним усилением контраста

Формула изобретения

1. Система (200) для очерчивания контуров эндокарда и эпикарда сердца на изображении, рассчитанном по данным изображений по длинной оси с использованием шаблона создания кривых для очерчивания эндокардиальных и эпикардиальных контуров на изображении, причем система (200) содержит:

- блок (205) позиционирования шаблона для позиционирования шаблона на основе данных изображений по короткой оси;

- блок (210) инициализации карты рубцов для инициализации карты рубцов для использования при адаптации шаблона для изображения на основе предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда на основе данных изображений по короткой оси; и

- блок (220) адаптации для адаптации шаблона для изображения с использованием функции критерия, функция критерия содержит члены, описывающие приближение шаблона к особенностям изображения, и члены, описывающие внутренние взаимодействия внутри шаблона, и в которой по меньшей мере один член функции критерия создан на основе карты рубцов.

2. Система (200) по п.1, дополнительно содержащая блок (230) обновления карты рубцов для обновления карты рубцов, основанной на адаптированном шаблоне.

3. Система (200) по п.1, в которой карта рубцов инициализируется на основе ячеек эндокарда и эпикарда по предыдущей сегментации данных изображений по короткой оси.

4. Система (200) по п.3, в которой блок (210) инициализации карты рубцов содержит:

- блок (212) установки меток для установки меток ячеек эндокарда и эпикарда, полученных по предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда, в качестве вершин рубцов, когда вершины ячеек удовлетворяют условию установки меток на основе данных изображений по короткой оси;

- первый блок (214) маркировки для маркировки пикселей изображения в качестве пикселей карты рубцов на основе вершин рубцов с метками ячеек эндокарда и эпикарда.

5. Система по п.1, в которой по меньшей мере один член функции критерия, образованный на основе карты рубцов, является членом, относящимся к однородности, или членом, относящимся к контрасту.

6. Система по п.1, в которой блок (230) обновления карты рубцов содержит:

- блок (232) определения полосы для определения области интереса на изображении на основании шаблона, адаптированного для изображения;

- второй блок (234) установки маркировки для маркировки пикселей изображения в качестве пикселей карты рубцов на основании определенной области интереса.

7. Система (200) по п.1, в которой шаблон представляет собой замкнутую полосу, образованную внешним и внутренним замкнутым контуром.

8. Система (200) по п.1, дополнительно выполненная с возможностью приема пользовательского ввода для определения членов, включаемых в функцию критерия, и(или) для определения их весовых множителей.

9. Система (200) по п.8, в которой пользовательский ввод содержит тип рубца.

10. Способ (900) очерчивания контуров эндокарда и эпикарда сердца на изображении, рассчитанном по данным изображений по длинной оси с использованием шаблона создания кривых для очерчивания эндокардиальных и эпикардиальных контуров на изображении, причем способ (900) содержит этапы:

- этап (905), на котором обеспечивают позиционирование шаблона для позиционирования шаблона на основе данных изображений по короткой оси;

- этап (910), на котором обеспечивают инициализацию карты рубцов для инициализации карты рубцов для использования при адаптации шаблона для изображения на основе предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда на основе данных изображений по короткой оси; и

- этап (920), на котором обеспечивают адаптацию для адаптации шаблона для изображения с использованием функции критерия, причем функция критерия содержит члены, описывающие приближение шаблона к особенностям изображения, и члены, описывающие внутренние взаимодействия внутри шаблона, и в которой по меньшей мере один член функции критерия создан на основе карты рубцов.

11. Устройство (1000) для сбора данных изображений, содержащее систему (200) по п.1.

12. Рабочая станция (1100), содержащая систему (200) по п.1.

13. Считываемый компьютером носитель, содержащий сохраненные на нем инструкции компьютерной программы, причем эти инструкции при выполнении процессором побуждают рабочую станцию к выполнению способа по п.10.

Описание изобретения к патенту

Область техники

Изобретение относится к сегментации изображений и более конкретно к очерчиванию анатомической структуры на изображении, рассчитанном по данным изображения.

Уровень техники

Оценка жизнеспособности важна для планирования хирургической операции и лечения после инфаркта миокарда. В частности, доля жизнеспособного миокарда является основным фактором в определении того, будет ли для пациента польза от процедуры реваскуляризации. Помимо оценки толщины и утолщения ЛЖ можно визуализировать нормальные, ишемические и нежизнеспособные области с высоким пространственным разрешением, используя методы визуализации с усилением контраста и, особенно, магниторезонансное исследование сердца с поздним усилением контраста (LECMR). Для локализации и количественной оценки нежизнеспособных тканей важно очертить контуры эндокарда и эпикарда на всех существующих проекциях сердца. В частности, контуры, полученные в проекции по длинной оси, обеспечивают информацию, которая дополняет информацию, полученную по данным в проекции по короткой оси, поскольку промежуток между срезами по короткой оси слишком велик (до 10 мм), чтобы реконструировать точный 3D объем сердца для оценки жизнеспособности.

Создание автоматического метода очерчивания контуров эндокарда и эпикарда затруднительно, главным образом из-за неоднородности миокарда, что является результатом аккумулирования контрастного вещества в ишемической и нежизнеспособной областях. Эти области выглядят белыми, в то время как здоровые участки темные, и окружающие органы меняются от серого до темного. На фиг. 1 приведены два примера LECMR 2-камерных проекций по длинной оси (LA), полученных для двух пациентов, показывающие здоровый миокард (11), пул (12) крови и аномальные ткани (13). Таким образом, проблема состоит в извлечении структуры, содержащей и темные, и белые области из текстурированного окружения. Кроме того, границы белых областей часто выглядят очень расплывчатыми, особенно, если они расположены близко к пулу крови, который особенно затрудняет правильную локализацию эндокарда. Хотя эти трудности также возникают при обработке данных по короткой оси (SA), это особенно трудно для LA проекций: миокард не виден с легко различимой формой кольца; таким образом, необходимо найти новый путь его локализации перед обнаружением его контуров. Даже хотя большое число научных публикаций посвящено сегментации изображений по длинной оси (с использованием только LA данных: M. Blok, M. G. Danilouchkine, C. J. Veenman, F. Admiraal-Behloul, E. A. Hendriks, J. H. C. Reiber и B. P. F. Lelieveldt, "Long-axis cardiac MRI contour detection with adaptive virtual exploring robot", Труды третьей международной конференции по функциональной визуализации и моделированию сердца (Proceedings of the Third International Conference on Functional Imaging and Modeling of the Heart) (FIMH'2005), pp. 54-64, Springer, 2005; с использованием LA и SA данных: Koikkalainen, M. Pollari, J. Lotjonen, S. Kivisto и K. Lauerma, "Segmentation of cardiac structures simultaneously from short- and long-axis MR images", Труды 70-й международной конференции по расчету медицинских изображений в интервенционных процедурах с использованием компьютеров (Proceedings of the 7th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention) (MICCAF04), pp. 427-434, Springer, 2004), ни одна из них не дает полного использования данных по жизнеспособности тканей по методу LECMR.

Сущность изобретения

Предпочтительно предложить альтернативное решение для очерчивания контуров миокарда по данным LA изображений по методу LECMR в присутствии рубцовых тканей, которое также было бы удобно для очерчивания других структур на изображениях, полученных с использованием различных модальностей сбора данных изображений.

Таким образом, по одному аспекту настоящего изобретения предлагается система очерчивания контуров эндокарда и эпикарда сердца на изображении, рассчитанном по данным изображений по длинной оси, используя шаблон создания кривых для очерчивания контуров эндокарда и эпикарда на изображении, система содержит:

- блок позиционирования шаблона для позиционирования шаблона на основе данных изображений по короткой оси;

- блок инициализации карты рубцов для инициализации карты рубцов для использования при адаптации шаблона для изображения на основе предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда на основе данных изображений по короткой оси; и

- блок адаптации для адаптации шаблона для изображения, использующий функцию критерия, функция критерия содержит члены, описывающие приближение шаблона к особенностям изображения, и члены, описывающие внутренние взаимодействия внутри шаблона, и в которой по меньшей мере один член функции критерия создан на основе карты рубцов.

Идентификация пикселей изображения, содержащихся в карте рубцов, улучшает создание функции критерия путем включения по меньшей мере одного и, возможно, множества членов функции критерия, образованных на основе карты рубцов. Включение членов функции критерия, созданных на основе карты рубцов, для адаптации шаблона (т.е. деформируемая модель) для очерчивания контуров эндокарда и эпикарда для данных изображений по длинной оси помогает избежать исключения рубцовой ткани из очерченной ткани миокарда и, таким образом, улучшает очерчивание контуров эндокарда и эпикарда сердца.

В одном варианте осуществления система дополнительно содержит блок обновления карты рубцов для обновления карты рубцов, основанной на адаптированном шаблоне. Обновление карты рубцов, основанное на результатах адаптации шаблона для изображения, позволяет улучшить обнаружение рубцовой ткани внутри ткани миокарда, причем ткань миокарда описывается адаптированным шаблоном. Этапы адаптации шаблона блоком адаптации и обновления карты рубцов блоком адаптации карты рубцов могут быть итеративно повторены, пока не будет удовлетворено условие, определяющее удовлетворительный результат адаптации.

В одном варианте осуществления системы блок инициализации карты рубцов содержит:

- блок установки меток для установки меток ячеек эндокарда и эпикарда, полученных по предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда, в качестве вершин рубцов, когда вершины ячеек удовлетворяют условию установки меток на основе данных изображений по короткой оси; и

- первый блок маркировки для маркировки пикселей изображения в качестве пикселей карты рубцов, на основе вершин рубцов с метками ячеек эндокарда и эпикарда.

Условие установки меток обычно основано на значениях вокселей данных SA изображений. Ячейки с помеченными вершинами совмещают с данными LA изображений. Пиксели изображений, полученные по данным LA изображений, которые расположены близко к помеченным вершинам, помечены как пиксели рубцов.

В одном варианте осуществления системы по меньшей мере один член функции критерия, созданный на основе карты рубцов, представляет собой член, относящийся к однородности, или член, относящийся к контрасту. Член, относящийся к однородности, и член, относящийся к контрасту, описанные, например, Ciofolo, C.; Fradkin, M.; Mory, B.; Hautvast, G.; Breeuwer, M. "Automatic myocardium segmentation in late-enhancement MRI", 5-й международный симпозиум по биомедицинской визуализации (5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging): От нано к макро (From Nano to Macro), 2008. 14-17 мая 2008 г., стр.: 225-228, далее упоминается как ссылка 1), повышают вероятность наличия пикселов, представляющих рубцовую ткань, включенную в миокард.

В одном варианте осуществления системы блок обновления карты рубцов содержит:

- блок определения полосы для определения области интереса на изображении, на основании шаблона, адаптированного для изображения; и

- второй блок установки маркировки для маркировки пикселей изображения в качестве пикселей карты рубцов, на основании определенной области интереса.

Например, в одном примере варианта осуществления пиксели, содержащиеся в области интереса и обладающие яркостью выше порогового значения, маркируются как пиксели карты рубцов.

В одном варианте осуществления системы шаблон представляет собой замкнутую полосу, образованную внешним и внутренним замкнутым контуром. Шаблон в виде замкнутой полосы используется для моделирования эпикардиального и эндокардиального контуров миокарда.

В одном варианте осуществления система дополнительно приспособлена для приема пользовательского ввода для определения членов, включаемых в функцию критерия, и для определения их весовых множителей. Например, пользователь может предусмотреть ввод для определения весовых множителей различных членов функции критерия. В одном варианте осуществления системы пользовательский ввод содержит тип рубца, присутствующего в миокарде. Система конфигурирована с возможностью расчета весовых множителей членов функции критерия на основе введенного типа рубца. Дополнительно или в альтернативном варианте другие параметры функции критерия могут быть рассчитаны на основе типа рубца. Типы рубцов могут включать небольшие или диффузные рубцы, большой трансмуральный рубец, субэндокардиальный рубец и(или) без рубцов.

В дополнительном аспекте настоящего изобретения система по настоящему изобретению входит в устройство для получения изображений.

В дополнительном аспекте настоящего изобретения система по настоящему изобретению входит в рабочую станцию.

В дополнительном аспекте по настоящему изобретению предлагается способ очерчивания контуров эндокарда и эпикарда сердца на изображении, рассчитанном по данным изображений по длинной оси, используя шаблон создания кривых для очерчивания эндокардиальных и эпикардиальных контуров на изображении, способ включает:

- этап инициализации карты рубцов для инициализации карты рубцов для использования при адаптации шаблона для изображения на основе предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда на основе данных изображений по короткой оси; и

- этап адаптации для адаптации шаблона для изображения с использованием функции критерия, функция критерия содержит члены, описывающие приближение шаблона к особенностям изображения, и члены, описывающие внутренние взаимодействия внутри шаблона, и в которой по меньшей мере один член функции критерия создан на основе карты рубцов.

В дополнительном аспекте по настоящему изобретению предлагается компьютерный программный продукт для загрузки конфигурацией компьютера, компьютерный программный продукт содержит инструкции по очерчиванию контуров эндокарда и эпикарда сердца на изображении, рассчитанном по данным изображений по длинной оси, используя шаблон создания кривых для очерчивания эндокардиальных и эпикардиальных контуров на изображении, конфигурация компьютера содержит блок обработки и память, компьютерный программный продукт после загрузки обеспечивает блок обработки способностью выполнять следующие задачи:

- инициализация карты рубцов для использования при адаптации шаблона для изображения на основе предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда на основе данных изображений по короткой оси; и

- адаптация шаблона для изображения с использованием функции критерия, функция критерия содержит члены, описывающие приближение шаблона к особенностям изображения, и члены, описывающие внутренние взаимодействия внутри шаблона, и в которой по меньшей мере один член функции критерия создан на основе карты рубцов.

Для специалистов в этой области очевидно, что два или более вышеупомянутых вариантов осуществления, исполнения и(или) аспекты настоящего изобретения могут быть скомбинированы любым образом, который представляется целесообразным.

Модификации и варианты устройства для сбора данных изображений, рабочей станции, способа и(или) компьютерного программного продукта, которые соответствуют описанным модификациям и вариантам системы, могут быть осуществлены специалистами в этой области на основе настоящего описания.

Для специалистов в этой области очевидно, что настоящий способ может быть применен для многомерных данных изображений, например, 2-мерных (2-D), 3-трехмерных (3-D) или 4-мерных (4-D) изображений, полученных путем использования различных модальностей сбора данных, например, но не ограничиваясь этим, стандартной рентгеновской визуализации, компьютерной томографии (КТ), магниторезонансной визуализации (МРТ), ультразвуковых исследований (УЗИ), позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ), однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ) и ядерной медицины (ЯМ).

Краткое описание чертежей

Эти и другие аспекты настоящего изобретения очевидны и будут пояснены в отношении вариантов исполнения и осуществления, описанных в настоящем документе и со ссылкой на сопроводительные чертежи, на которых:

на фиг. 1 показаны два примера 2-камерных LA проекций по методу LECMR;

на фиг. 2 схематично показана схема примера варианта осуществления настоящей системы;

на фиг. 3 показан шаблон в виде замкнутой полосы;

на фиг. 4 показана инициализация шаблона в виде замкнутой полосы;

на фиг. 5 показан пример исходной карты рубцов;

на фиг. 6 показан пример определения области интереса;

на фиг. 7 показаны два примера карт 71 и 72 рубцов после, соответственно, первого и второго обновления;

на фиг. 8 показан пример результатов очерчивания контуров эпикарда и эндокарда;

на фиг. 9 приведена блок-схема примера осуществления настоящего способа;

на фиг. 10 схематично показан пример варианта осуществления устройства для сбора данных изображений;

на фиг. 11 схематично показан пример варианта осуществления рабочей станции.

Идентичные номера выносок используются для обозначения аналогичных частей на всех чертежах.

Подробное описание вариантов осуществления

На фиг. 2 схематично показана блок-схема примера варианта осуществления системы 200 очерчивания контуров эндокарда и эпикарда сердца на изображении, рассчитанном по данным изображений по длинной оси, используя шаблон создания кривых для очерчивания эндокардиальных и эпикардиальных контуров на изображении, система 200 содержит:

- блок 205 позиционирования шаблона для позиционирования шаблона на основе данных изображений по короткой оси;

- блок 210 инициализации карты рубцов для инициализации карты рубцов для использования при адаптации шаблона для изображения на основе предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда на основе данных изображений по короткой оси; и

- блок 220 адаптации для адаптации шаблона для изображения с использованием функции критерия, функция критерия содержит члены, описывающие приближение шаблона к особенностям изображения, и члены, описывающие внутренние взаимодействия внутри шаблона, и в которой по меньшей мере один член функции критерия создан на основе карты рубцов.

Пример варианта осуществления системы 200 дополнительно содержит следующие блоки:

- блок 230 обновления карты рубцов для обновления карты рубцов, основанной на адаптированном шаблоне;

- блок 260 управления для управления последовательностью операций в системе 200;

- пользовательский интерфейс 265 для связи с пользователем системы 200; и

- блок 270 памяти для сохранения данных.

В примере варианта осуществления системы 200 блок 210 инициализации карты рубцов содержит:

- блок 212 установки меток для установки меток ячеек эндокарда и эпикарда, полученных по предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда, в качестве вершин рубцов, когда вершины удовлетворяют условию установки меток на основе данных изображений по короткой оси; и

- первый блок 214 маркировки для маркировки пикселей изображения в качестве пикселей карты рубцов, на основе вершин рубцов с метками ячеек эндокарда и эпикарда.

В примере варианта осуществления системы 200 блок 230 обновления карты рубцов содержит:

- блок 232 определения полосы для определения области интереса на изображении на основании шаблона, адаптированного для изображения; и

- второй блок 234 установки маркировки для маркировки пикселей изображения в качестве пикселей карты рубцов на основании определенной области интереса.

В одном варианте осуществления системы 200 имеются три входных соединителя 281, 282 и 283 для поступающих данных. Первый входной соединитель 281 выполнен с возможностью принимать данные, поступающие от средства хранения данных, такие как, но не ограничиваясь этим, жесткий диск, магнитный диск, флэш-память или оптический диск. Второй входной соединитель 282 выполнен с возможностью принимать данные, поступающие с устройства ввода пользователя, такого как, но не ограничиваясь этим, мышь или сенсорный экран. Третий входной соединитель 283 выполнен с возможностью принимать данные, поступающие с устройства ввода пользователя, такого как клавиатура. Входные соединители 281, 282 и 283 присоединены к блоку 280 управления вводом.

В одном варианте осуществления системы 200 имеются два выходных соединителя 291 и 292 для выходящих данных. Первый выходной соединитель 291 выполнен с возможностью выводить данные на средство хранения данных, такое как жесткий диск, магнитный диск, флэш-память или оптический диск. Второй выходной соединитель 292 выполнен с возможностью вывода данных на устройство отображения. Выходные соединители 291 и 292 принимают соответствующие данные через блок 290 управления выводом.

Для специалистов в этой области очевидно, что существует множество способов присоединения входных устройств к входным соединителям 281, 282 и 283 и выходных устройств к выходным соединителям 291 и 292 системы 200. Эти способы включают, но не ограничиваются этим, проводное и беспроводное соединение, цифровую сеть, такую как, но не ограничиваясь этим, локальная сеть (LAN) и сеть широкого охвата (WAN), Internet, цифровая телефонная сеть и аналоговая телефонная сеть.

В одном варианте осуществления системы 200 система 200 содержит блок 270 памяти. Система 200 выполнена с возможностью принимать входные данные от внешних устройств через любые входные соединители 281, 282 и 283 и сохранять принимаемые входные данные в блоке 270 памяти. Загрузка входных данных в блок 270 памяти обеспечивает доступ к соответствующим участкам данных посредством блоков системы 200. Входные данные могут содержать, например, данные SA изображений по методу LECMR и результаты сегментации и данные LA изображений по методу LECMR. Необязательно входные данные могут дополнительно содержать шаблон. Блок 270 памяти может быть снабжен такими устройствами, как, но не ограничиваясь этим, чип ОЗУ (RAM), чип ПЗУ (ROM) и(или) дисковод жестких дисков и жесткий диск. Блок 270 памяти дополнительно может быть выполнен с возможностью сохранения выходных данных. Выходные данные могут содержать, например, шаблон, адаптированный для данных изображений по длинной оси по настоящему изобретению. Блок 270 памяти также может быть выполнен с возможностью принимать данные от и(или) подавать данные на блоки системы 200, включающие блок 205 позиционирования шаблона, блок 210 инициализации карты рубцов, блок 220 адаптации, блок 230 обновления карты рубцов, блок 212 установки меток вершин, первый блок 214 маркировки, блок 232 определения полосы, второй блок 234 маркировки, блок 260 управления и пользовательский интерфейс 265, через шину 275 памяти. Блок 270 памяти дополнительно выполнен с возможностью обеспечивать доступность выходных данных для внешних устройств через любой выходной соединитель 291 и 292. Сохранение данных с блоков системы 200 в блоке 270 памяти предпочтительно может улучшать характеристики блоков системы 200, а также скорость передачи выходных данных с блоков системы 200 на внешние устройства.

В альтернативном варианте система 200 может не содержать блока 270 памяти и шины 275 памяти. Входные данные, используемые системой 200, могут подаваться по меньшей мере одним внешним устройством, таким как внешняя память или процессор, присоединенный к блокам системы 200. Аналогично, выходные данные, создаваемые системой 200, могут подаваться по меньшей мере на одно внешнее устройство, такое как внешняя память или процессор, присоединенный к блокам системы 200. Блоки системы 200 могут быть выполнены с возможностью принимать данные друг от друга через внутренние соединения или через шину данных.

В одном варианте осуществления системы 200 система 200 содержит блок 260 управления для управления последовательностью операций в системе 200. Блок управления может быть выполнен с возможностью принимать данные управления от и обеспечивать данные управления на блоки системы 200. Например, после адаптации шаблона для изображения, рассчитанного по данным изображений, блок 220 адаптации может быть выполнен с возможностью обеспечивать данные управления "шаблон адаптирован для изображения" на блок 260 управления, и блок 260 управления может быть выполнен с возможностью обеспечивать данные управления "обновить карту рубцов" на блок 230 обновления карты рубцов. В альтернативном варианте функция управления может быть внедрена, например, в блок 210 инициализации карты рубцов, блок 220 адаптации и(или) блок 230 обновления карты рубцов.

В одном варианте осуществления системы 200 система 200 содержит пользовательский интерфейс 265 для связи с пользователем системы 200. Пользовательский интерфейс 265 может быть выполнен с возможностью принимать ввод пользователя для типа рубца, показанного на изображении, рассчитанном по данным SA или LA изображения, для определения функции критерия, например для определения членов, включаемых в функцию критерия, и для определения их весовых множителей. Пользовательский интерфейс дополнительно может обеспечивать средство для выбора проекции адаптированного шаблона, выводимого на экран. Для специалистов в этой области очевидно, что предпочтительно несколько функций могут быть внедрены в пользовательский интерфейс 265 системы 200.

Далее варианты осуществления настоящего изобретения описаны со ссылкой на очерчивание контуров эпикарда и эндокарда на данных LA изображений по методу LECMR. Для специалистов очевидно, что система также может быть использована для очерчивания контуров эпикарда и эндокарда на данных LA изображений, содержащих мешающие структуры, такие как рубцы, и полученных с использованием других методов, например, ПЭТ или КТ-визуализации.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения шаблон, пригодный для моделирования миокарда M, представляет собой замкнутую полосу R, как показано на фиг. 3. Шаблон выполнен с интерполированием сплайн-кривых с использованием как можно меньшего числа узлов для сокращения числа параметров модели. В одном варианте осуществления параметры сплайн-кривой определены 10 узлами во время адаптации шаблона, основанного на исходной карте рубцов, и 14 узлами во время адаптации шаблона, основанного на обновленной карте рубцов. Использование сплайн-кривых дает оптимально сглаженные решения. Кроме того, конкретный выбор базовых функций интерполяции и точек узлов, в противоположность функциям аппроксимации и управляющим точкам, повышает устойчивость алгоритма и последовательность стратегии оптимизации. Использование сплайн-кривых для очерчивания контуров на изображениях описано в статье P. Brigger, J. Hoeg и M. Unser, "B-Spline Snakes: A Flexible Tool for Parametric Contour Detection", Протоколы института инженеров по электротехнике и электронике по обработке изображений (IEEE Transactions on Image Processing), том, 9, No. 9, стр. 1484-1496, 2000 г. Более конкретно, миокард M моделируют как полосную структуру R, состоящую из виртуальной центральной линии C, содержащей множество узлов (схематично показаны точками) и описанной параметрами ширины (схематично показаны стрелками). И центральная линия, и ширина являются непрерывными сплайновыми интерполяциями конечного набора переменных (x_k, y _k, w_k), где x_k, y_k обозначают центральную линию координат k-ого узла в системе координат изображения, и w_k - ширина полосы у k-ого узла центральной линии. Узлы центральной линии C интерполируются сплайн-функцией C(s) параметра сплайновой интерполяции s. Аналогично, ширина w _k шаблона в виде полосы R интерполируется сплайн-функцией w(s). Одним из преимуществ этого представления является естественное соединение между эпикардом C₁ и эндокардом C₀ и гибкость отбора образцов. Контуры могут быть выборочно обследованы с любой нужной точностью с использованием быстрых сплайн-фильтров, как указано M. Unser, A. Aldroubi и M. Eden, "B-spline Signal Processing; Part 1 - Theory", Протоколы института инженеров по электротехнике и электронике по обработке сигналов (IEEE Transactions on Signal Processing), том 41, No. 2, стр. 821-832, 1993 г.

Правильное позиционирование геометрического шаблона без предварительной информации в отношении повреждения тканей крайне затруднительно, особенно, если затронуты большие участки миокарда. По этой причине шаблон инициализируется блоком 205 позиционирования шаблона с использованием результата сегментации, полученного на SA изображениях, полученных в тех же исследованиях, что и LA проекции. Способ сегментации LECMR SA изображений описан в ссылке 1. Результат сегментации состоит из двух 3D ячеек, представляющих внутреннюю и наружную стенки миокарда в пакете SA изображений. На фиг. 4 показана инициализация шаблона в виде замкнутой полосы.

Эти ячейки расположены в пространстве данных LA изображений по методу LECMR, как показано на рис. 41. Для инициализации позиционирования шаблона рассчитываются пересечения между ячейками, SA срезы и плоскость LA. Это ведет к получению пар точек, представляющих эндокардиальные и эпикардиальные узлы шаблона, отобранные вдоль миокарда, как показано на рис. 42. Положение посредине между этими парами узлов образует узлы центральной линии, как показано на рис. 43. Однако, поскольку SA и LA изображения обычно получают при разной задержке дыхания, они несколько смещены и пересечения могут быть использованы только для инициализации шаблона. Каждая пара точек затем определяет ширину шаблона, связанную с узлом, исходно позиционированным в центре пары. Поскольку SA срезы не пересекают апикальную область ЛЖ, дополнительный узел рассчитывается путем экстраполяции,

например, как

где, - вектор положения узла p_i, i=0, 1, 2, 3. Ширина, связанная с экстраполированным узлом p_a, представляет собой среднюю ширину, рассчитанную по всем другим узлам. На рис. 43 на фиг. 4 показана описанная экстраполяция. Наконец, центральная линия интерполируется от положения узлов, и узлы одинаково повторно отбирают для получения исходного шаблона. Ширина структуры в виде полосы шаблона может быть постоянной, например средней шириной миокарда, рассчитанной на основе результатов сегментации SA. Рис. 44 на фиг. 4 показывает пример положения исходного шаблона после повторного отбора точек узлов.

В системе 200 карта рубцов инициализируется блоком 210 инициализации карты рубцов на основе результата сегментации по короткой оси. Данные SA изображения имеют тот же масштаб, что и данные изображений по длинной оси. Данные SA изображений используются для идентификации рубцовой ткани миокарда. Карту затем применяют к данным LA изображений. Необязательно карта может быть дополнительно обработана на основе данных LA изображений.

В одном варианте осуществления системы 200 блок 212 установки меток вершин рубца блока 210 инициализации карты рубцов выполнен с возможностью расчета, для каждой вершины, средней интенсивности вдоль нормали, спроектированной от вершины и направленной к миокарду. Когда рассчитанная средняя интенсивность выше, чем порог, определенный на основе среднего уровня серого внутри пула крови, вершина помечается меткой, относящейся к аномальной ткани.

Первый блок 214 маркировки блока 210 инициализации карты рубцов выполнен с возможностью составления карты вершин помеченных рубцов ячеек эндокарда и эпикарда, определенных в объеме данных SA изображений в пространстве данных LA изображений, например, путем преобразования координат данных SA изображений в координаты данных LA изображений. Поскольку нет предварительной информации в отношении аномальных тканей в областях изображения по длинной оси, которые соответствуют пикселям, расположенным выше самого высокого среза по короткой оси или ниже самого низкого среза по короткой оси, эти области маркируются как "неизвестная" на карте рубцов первым блоком 214 маркировки. Затем первый блок 214 маркировки дополнительно приспособлен для пикселей маркировки, которые расположены близко к вершине, помеченной, как относящаяся к аномальной ткани как "возможный рубец". Например, вершины, которые расположены близко к плоскости изображения и помечены как относящиеся к аномальной ткани, спроектированы на эту плоскость, и соответствующие пиксели маркированы как "возможный рубец". Области, образованные маркированными пикселями, могут быть расширены с помощью операции расширения. На фиг. 5 показан пример исходной карты 50 рубцов. Показанная карта также содержит "неизвестные" области 51 и 52.

Блок 220 адаптации выполнен с возможностью адаптации шаблона для изображения с использованием функции критерия, функция критерия содержит члены, описывающие приближение шаблона к особенностям изображения, и члены, описывающие внутренние взаимодействия внутри шаблона, и в которой по меньшей мере один член функции критерия создан на основе карты рубцов.

Как часть, дополнительно и в комбинации с внутренними и внешними энергетическими членами, дополнительные возможные члены энергетической функции включают, но не ограничиваются этим, члены, относящиеся к:

Регуляризации: Изменения ширины вдоль центральной линии C должны быть ограничены. Это обеспечивает правильную стыковку между контурами. Возможным вариантом выбора является мера дисперсии переменной ширины относительно ее среднего.

Однородности пула крови: За исключением папиллярных мышц, пул крови должен быть однородным. Возможным вариантом выбора является среднее отклонение внутренней области после исключения нижней части гистограммы для учета возможного присутствия папиллярных мышц.

Однородности миокарда: Область миокарда должна быть равномерно распределена и выглядеть темной, если ткань нормальная, в противном случае она должна быть белой.

Контрастности эндокарда: Пул крови должен локально показывать более высокую интенсивность, чем миокард, которая может быть измерена суммой 1-D контрастных фильтров (определенных, например, на основе первой производной гауссовского фильтра) вдоль нормали к контуру эндокарда.

Контрастности эпикарда: Эпикард должен показывать положительный, отрицательный или гребнеподобный контраст в зависимости от окружающих органов. Его можно измерить суммой 1-D фильтров гребневидного контраста (определенных, например, на основе второй производной гауссовского фильтра) вдоль нормали к эпикарду.

Контрастности миокарда: Средняя интенсивность здорового миокарда должна быть меньше, чем средняя интенсивность пула крови. Однако в присутствии обширных рубцов средняя интенсивность миокарда может быть больше, чем у пула крови.

Подобию формы: Шаблон должен быть аналогичен заранее определенному моделированию формы миокарда.

В одном варианте осуществления функция критерия представляет собой взвешенную сумму членов функции критерия. Весовые множители представляют собой указанные пользователем параметры алгоритма. В альтернативном варианте или дополнительно функция критерия может представлять собой силовое поле, действующее на шаблон, и условием критерия может быть, чтобы силовое поле по существу равнялось нулю.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения шаблон адаптирован для данных LA изображения по методу LECMR с использованием схемы оптимизации, описанной в ссылке 1, путем минимизации функций критерия, члены которых основаны на контрастности эндокарда, контрастности эпикарда, глобальном контрасте миокарда по отношению к пулу крови, мере однородности и заранее определенной форме. Члены по контрастности рассчитываются с помощью того же принципа, что и в ссылке 1, для изображений по короткой оси без учета рубцов. Однако карта рубцов используется в мере однородности. Учитывается и расположение, и число пикселов, которые маркированы как "возможный рубец".

В одном варианте осуществления система 200 дополнительно содержит блок 230 обновления карты рубцов для обновления карты рубцов, основанной на адаптированном шаблоне. После адаптации шаблона карту рубцов переустанавливают, а затем обновляют. На фиг. 6 показан пример способа определения области интереса на основе центральной линии C адаптированного миокарда. Во-первых, область интереса 60 определена выделением полосы вокруг центральной линии шаблона, со смещением к пулу крови, ширина этой полосы равна удвоенной средней ширине шаблона. Затем в этой области все пиксели, интенсивность которых выше порогового значения, которое может быть определено как число, близкое к средней интенсивности пула крови, будут маркированы как "возможный рубец". Наконец, карту рубцов уточняют посредством последовательных двоичных морфологических операций: сначала ее закрывают большим структурирующим элементом, чтобы закрыть отверстия, затем его открывают малым структурирующим элементом для удаления маркировки изолированных рубцов. Положение области интереса смещено к пулу крови, чтобы обеспечить, что субэндокардиальные рубцы включены в новую карту рубцов.

На фиг. 7 показаны два примера карт 71 и 72 рубцов после, соответственно, первого и второго обновления. Первая карта 71 рубцов содержит только самые светлые пиксели среди пикселей аномальной ткани. Однако вторая карта рубцов содержит пиксели всей аномальной ткани.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения адаптация шаблона для данных изображений ограничена областями около рубцов, и поиск особенностей изображения для приложения контуров эпикарда и(или) эндокарда во время адаптации расширен, чтобы захватить субэндокардиальные рубцы. Эта адаптация может быть упомянута как локальная деформация шаблона. Необязательно она может быть осуществлена в отдельном локальном блоке деформации.

Система 200 была испытана на наборе данных, содержащем различные проекции по длинной оси (2-камерные: левый желудочек + левое предсердие, и 4-камерные: левый и правый желудочек + левое и правое предсердие) и представляющем различные типы аномальных тканей: большие, трансмуральные рубцы, субэндокардиальные рубцы и малые, низкоконтрастные и диффузные рубцы. На фиг. 8 показан пример результатов очерчивания контуров эпикарда и эндокарда с помощью системы по настоящему изобретению, причем миокард содержит субэндокардиальный рубец.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения функция критерия представляет собой энергетическую функцию, описывающую энергию шаблона в виде замкнутой полосы. Энергетическая функция содержит внутренние энергетические члены и внешние энергетические члены. Внутренние энергетические члены достигают минимума, когда геометрия шаблона не деформирована и идентична обычной геометрии шаблона, основанной на априорном знании. Внешние энергетические члены достигают минимума, когда шаблон деформирован так, чтобы некоторые части шаблона накладывались на некоторые особенности, обнаруженные на изображении. Условие критерия состоит в том, что энергетическая функция достигает минимума.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения функция критерия F может быть задана следующей энергетической функцией:

F(p, I) = F_s(C,w) + F_c (C_i, C₀, I) + F_r(M, B, I),

где

p - параметрический вектор, содержащий параметры шаблона (x_i, y_i, w _i), включающие координаты узлов центральной линии (x _i, y_i,) и ширину полосы w_i;

w - вектор ширины, содержащий ширину w_i;

C, C_i и C₀ - это, соответственно, центральная линия, внутренний и наружный контур шаблона в виде замкнутой полосы;

I - это изображение, т.е. карта которого определяет интенсивность местоположений на изображении; и

M и B - это, соответственно, области миокарда и пула крови, определенные расположением шаблона в виде замкнутой полосы на изображении.

Первый член F_S (C, w) - это член формы шаблона и является членом внутренней энергии. Например,

F_S(C, w) =

где минимизация первого интеграла требует формы шаблона, сродственно аналогичной заранее определенной форме . Минимум определяется минимальной (по T) разностью между заранее определенным контуром, трансформированным сходным преобразованием T, и текущим контуром C. Для специалиста в этой области очевидно, что s - это параметр сплайнового представления модели шаблона в виде замкнутой полосы. Второй интеграл накладывает ограничение на изменение ширины шаблона w, описанное его первой производной .

Второй член F_c(C_i , C₀, I) - это член контура; этот член предназначен для приведения стенки эпикарда и эндокарда к предпочтительному местоположению градиентов изображения. Он может быть выражен как

F_C(C_i, C_i , I) =

где = (C_i,(s)).n(s) и = (C₀(s)).n(s), - градиент изображения, и n(s) - направленная наружу нормаль к центральной линии. Для введения этого члена используются градиентные фильтры, которые выражают предыдущее значение по относительной интенсивности нормальной и аномальной частей миокарда, как указано в разделе по обнаружению аномальной ткани.

Третий член F_r(M, B, I) - это член, определяемый областью. Уровни серого пула крови должны быть распределены равномерно. Также ткани нормального миокарда являются темными, в то время как ткани аномального миокарда являются светлыми, что приводит к сильному глобальному контрасту с пулом крови. Следовательно, член, обусловленный областью, следующий:

,

где область B пула крови обладает средней интенсивностью и площадью , в то время как интенсивность, ожидаемая для области миокарда M, равна .

Интенсивность аномальных частей миокарда отличается от интенсивности здоровых участков, которая фактически подразумевает некоторую адаптацию членов критерия. Аномальные области регистрируются с картой аномальных тканей, которая рассчитывается и обновляется. Если регистрация положительна, поскольку поврежденный миокард ярче, чем окружающие органы, градиентные фильтры, определяющие ожидаемый контраст вдоль границ, инвертируются. По некоторой причине ожидаемое значение внутри миокарда - это максимальное значение диапазона интенсивности вместо минимального значения для здорового миокарда. Эти экстремальные значения не являются специально подобранными параметрами, но получены по параметрам сбора данных LA изображений по методу LECMR, которые настроены таким образом, чтобы здоровый миокард выглядел как можно более темным, а рубцы выглядели как можно более светлыми.

В одном варианте осуществления функция критерия не является дифференцируемой функцией параметров шаблона (x_i, y_i, w_i), где i - индекс узла на центральной линии, в частности, из-за нелинейного исключения гистограммы внутренней области для учета папиллярных мышц. Обычные методы градиентного спуска, таким образом, неприемлемы для минимизации. Кроме того, любая схема градиентного спуска обладает внутренним ограничением, будучи очень чувствительной к локальным минимумам. Схема оптимизации основана на жадном алгоритме, полагающемся на прямых расчетах критерия. Этот выбор обеспечивает удобный компромисс между сложностью расчетов и чувствительностью к первоначальным условиям. Используемая схема оптимизации более надежна, чем схема градиентного спуска, и менее сложна, чем динамическое программирование, традиционный выбор для глобально оптимизируемых моделей на основе сплайн-функции. Стратегия жадной оптимизации может быть описана с помощью следующего алгоритма итераций:

Повторить

(A) Перейти к каждому из узлов по одному,

- Выполнить поиск значения параметра z-го узла (x_i, y_i, w_i ) внутри заранее определенных диапазонов,

- Перейти в найденное оптимальное положение, которое дает самую низкую энергию,

(B) Повторно выполнить отбор и переместить узлы вдоль центральной линии (сдвинуть), чтобы увеличить инвариантность вращения и параметризации,

Пока не будет найдено устойчивое состояние.

Для специалиста в этой области очевидно, что система 200 может быть полезным инструментом, помогающим врачу во многих аспектах его работы.

Специалистам в этой области понятно, что также возможны другие варианты осуществления системы 200. Можно, помимо прочего, переопределить блоки системы и перераспределить их функции. Хотя описанные варианты осуществления применимы к медицинским изображениям, также возможны другие применения системы, не связанные с медицинскими применениями.

Блоки системы 200 могут быть осуществлены с использованием процессора. Обычно их функции выполняются при управлении программным продуктом. Во время исполнения программный продукт обычно загружают в память, аналогичную ОЗУ, и оттуда исполняют. Программа может быть загружена из фоновой памяти, такой как ПЗУ, жесткий диск или магнитный и(или) оптический носитель, или может быть загружена через сеть, например Internet. Необязательно специфическая при применении интегральная схема может обеспечивать описанные функциональные возможности.

На фиг. 9 приведена блок-схема примера осуществления настоящего способа 900 очерчивания контуров эндокарда и эпикарда сердца на изображении, рассчитанном по данным изображений по длинной оси с использованием шаблона создания кривых для очерчивания контуров эндокарда и эпикарда на изображении. Способ 900 начинается с этапа 905 позиционирования шаблона для позиционирования шаблона на основе данных изображений по короткой оси. После этапа 905 позиционирования шаблона способ продолжается этапом 910 инициализации карты рубцов для инициализации карты рубцов для использования при адаптации шаблона для изображения на основе предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда на основе данных изображений по короткой оси. При осуществлении способа 900 этап инициализации карты рубцов включает этап 912 установки меток вершин для установки меток ячеек эндокарда и эпикарда, полученных по предыдущей сегментации поверхностей эндокарда и эпикарда и данным изображений по короткой оси, в качестве вершин рубцов, когда вершины удовлетворяют условию маркировки, сопровождаемый этапом 914 первой маркировки для маркировки пикселей изображения в качестве пикселей карты рубцов, на основе вершин рубцов с метками ячеек эндокарда и эпикарда. После этапа 910 инициализации карты способ 900 продолжается этапом 920 адаптации для адаптации шаблона для изображения с использованием функции критерия, функция критерия содержит члены, описывающие приближение шаблона к особенностям изображения, и члены, описывающие внутренние взаимодействия внутри шаблона, и в которой по меньшей мере один член функции критерия создан на основе карты рубцов. При осуществлении после этапа 920 адаптации способ 900 продолжается этапом 940 управления, на котором проверяется условие, например число обновлений карты рубцов. Если это условие удовлетворено, например если выполнено максимальное число обновлений карты рубцов, способ завершается. В противном случае способ 900 продолжается этапом 930 обновления карты рубцов для обновления карты рубцов, основанной на адаптированном шаблоне. При осуществлении способа 900 этап 930 обновления карты рубцов включает этап 932 определения полосы для определения области интереса на изображении на основании шаблона, адаптированного для изображения, сопровождающийся этапом 934 второй маркировки для маркировки пикселей изображения в качестве пикселей карты рубцов на основании определенной области интереса. После этапа 930 обновления карты рубцов способ 900 продолжается до этапа 920 адаптации.

Специалист в этой области может изменить порядок некоторых этапов или выполнить некоторые этапы, одновременно используя модели обработки сообщений, многопроцессорные системы или несколько процессов, без отступления от концепции, предлагаемой настоящим изобретением. Необязательно два или более этапов способа по настоящему изобретению могут быть скомбинированы в один этап. Необязательно этап способа по настоящему изобретению может быть разделен на множество этапов.

На фиг. 10 схематично показан пример варианта осуществления устройства 1000 для сбора данных изображений, использующего систему 200, устройство 1000 для сбора данных изображений содержит блок 1010 сбора данных МР-изображений, соединенный посредством внутреннего соединения с системой 200, входной соединитель 1001 и выходной соединитель 1002. Эта конфигурация предпочтительно повышает возможности устройства 1000 для сбора данных изображений, обеспечивая устройство 1000 для сбора данных изображений предпочтительными возможностями системы 200.

На фиг. 11 схематично показан пример варианта осуществления рабочей станции 1100. Рабочая станция содержит шину 1101 системы. Процессор 1110, память 1120, адаптер 1130 ввода/вывода дисков (I/O) и пользовательский интерфейс (UI) 1140 функционально соединены с шиной 1101 системы. Устройство 1131 хранения дисков функционально соединено с адаптером 1130 I/O дисков. Клавиатура 1141, мышь 1142 и дисплей 1143 функционально соединены с блоком UI 1140. Система 200 по настоящему изобретению, осуществленная в виде компьютерной программы, хранится в устройстве 1131 хранения дисков. Рабочая станция 1100 выполнена с возможностью загружать программу и входные данные в память 1120 и исполнять программу с помощью процессора 1110. Пользователь может ввести информацию на рабочую станцию 1100, используя клавиатуру 1141 и(или) мышь 1142. Рабочая станция выполнена с возможностью вывода информации на устройство 1143 отображения и(или) диск 1131. Для специалистов в этой области очевидно, что существует множество вариантов осуществления рабочей станции 1100, известных в этой области, и что настоящий вариант осуществления служит для целей иллюстрации настоящего изобретения и его не следует интерпретировать как ограничивающий настоящее изобретение этим конкретным вариантом осуществления.

Следует отметить, что вышеупомянутые варианты осуществления иллюстрируют, а не ограничивают настоящее изобретение и специалисты в этой области могут разработать альтернативные варианты осуществления без отступления от объема заявленной формулы изобретения. В формуле изобретения все номера выносок, заключенные в скобки, не следует рассматривать как ограничивающие формулу изобретения. Слово "содержащий" не исключает присутствия элементов или этапов, не перечисленных в формуле изобретения или в описании. Использование единственного числа элемента не исключает присутствия множества таких элементов. Настоящее изобретение может быть осуществлено посредством устройственного обеспечения, содержащего отдельные элементы, и посредством программируемого компьютера. В пунктах формулы, относящихся к системе, с нумерацией нескольких блоков, несколько из этих блоков могут быть осуществлены одним и тем же элементом устройственного или программного обеспечения. Использование слов первый, второй, третий и т.д. не указывает какого-либо порядка. Эти слова следует интерпретировать как названия.