医用图像处理装置以及医用图像处理方法制造方法及图纸

提供一种能够在配准后区别管状构造中的变化的医用图像处理装置以及医用图像处理方法。本实施方式所涉及的医用图像处理装置具备：数据处理部，取得表示管状构造的第1医用图像数据以及表示管状构造的第2医用图像数据；区域确定部，在第1医用图像数据内确定管状构造，沿着管状构造的长轴的至少一部分，在第1医用图像数据内确定具备管状构造的对象的容积区域，确定与对象的容积区域对应的第1医用图像数据的子集；位置对准部，执行子集与第2医用图像数据的至少一部分的刚性配准或者仿射配准。

【技术实现步骤摘要】
医用图像处理装置以及医用图像处理方法
一般涉及对医用图像数据进行配准(registering)的医用图像处理装置以及医用图像处理方法，例如，涉及用于在医用图像数据内对管状构造进行配准的医用图像处理装置以及医用图像处理方法。
技术介绍
在医用图像处理的领域中，医用图像经常需要进行用于比较的位置对准。例如，为了对疾病的恶化或者治疗的结果进行评估，将患者的当前的图像与相同的患者的以前的图像进行位置对准。对使用图像处理不同的医疗器械(Modality)，例如，对使用X射线计算机断层摄影装置(CT)以及磁共振成像(MR)取得的图像进行比较或者组合，利用从各个医疗器械中的扫描取得的不同的信息的情况被熟知。不同的医疗器械能够对不同的组织类型提供不同的等级的对比度检测。一部分的区域、组织或者解剖学特征与MR上相比有时更多地出现在CT上，反之亦然。CT扫描关于解剖学信息更好地表现出特征。另一方面，MR扫描关于软组织以及功能信息更好地表现出特征。然而，一般而言，例如，由于不同的患者的定位、患者的活动、图像处理的不同的医疗器械、或者不同的图像处理参数，解剖学特征的位置在图像间是不同的。从而，图像必须执行用于比较的位置对准。该位置对准例如是指包含手动的位置对准、机械的位置对准、或者例如基于使用配准软件的配准的位置对准的、对两个图像数据组相互进行映射的任意的方法。为了实现所提供的解剖学特征的两个图像的准确的位置对准，需要对图像的一方进行变换，以使得解剖学特征的坐标在作为各个结果而取得的图像中相同。其通过图像配准以及变换的过程实现。刚性配准(RigidRegistration)是指用于通过刚性变换(只涉及旋转以及平移参数的变换)对两个或者两个以上的图像或者容积进行位置对准的技术的分类。仿射配准(AffineRegistration)是使用仿射变换(旋转、平移、缩放、或者剪切)的配准。为了进行图像配准，使用旋转、平移、以及均等缩放组件有时有用。其提供比刚性变换整体、但不像仿射变换那样整体的变换空间。非刚性配准(Nonrigidregistration)是指使用能够进行包含局部变形的变形的更一般的变换的技术分类。用于图像配准的技术被熟知。一般而言，配准是目的在于通过将一图像的坐标系内的点映射到另一图像的坐标系内的对应的点上从而将图像内的对应的特征建立关联的、找出两个图像间的最优的变换的优化的问题。类似性测度是两个图像间的类似性的测度。例如，在交互信息量(MI)方法中，确定各个图像内的点，通过两个图像间的统计类似性(交互信息量)建立关联。为了两个图像的配准，一个图像保持恒定，另一方面，按照由配准的类型规定的参数组(例如，合适的数维中的刚性配准、旋转以及平移的参数)进行变换。决定作为两个结果而取得的图像间的类似性测度。其规定从参数到类似性测度的目标函数。目标函数使用优化函数，例如，使用梯度下降法、爬山法或者Powell优化等进行优化，实现与两个图像相关联的优化变换。该最优的变换被适用于第2图像，与第1图像进行位置对准，取得具有共同的坐标系的变换后的图像。配准能够手动(例如，通过手动地选择各个图像上的对应的点)、半自动地或者自动地执行。目前，很多医用图像处理系统与以前的情况相比较配准更加自动化。自动配准的结果通过与(还被称为地面真值)正确性评估数据进行比较，例如，通过与由临床专家执行的手动配准的结果进行比较来评估。对体内的管状构造，例如，对血管进行配准成为对象。用于对血管进行配准的一个动机在于，为了对存在疾病的血管，例如，对具有狭窄或者动脉瘤的血管的恶化进行评估，将在不同的时期取得的血管的图像进行比较。在这样的比较中，为了准确地进行比较，将血管正确地配准很重要，但配准过程不除去可能由于疾病而产生的血管内的变化也很重要。腹部大动脉瘤(AAA)是由于血管壁内的脆弱性导致的大动脉的膨胀。具有AAA的患者存在动脉瘤破裂的危险，其在65％至85％时是致命的(Kniemeyer等，EurJVascEndovascSurg2000年；19∶190～196)。在2000年中，仅仅在英格兰以及威尔士由于AAA破裂而造成的死亡就有约6800件(Vardulaki等BrJSurg2000年；87∶195～200)。在超过65岁的男性中，AAA破裂占所有的死亡的2.1％(Wilmink等，JVascSurg1999年；30∶203～8)。通常，直到破裂，AAA完全无症状。大多数的AAA在患者以其他的医疗目的进行医用图像摄影时偶然地检测出。超声波检查是为了对AAA进行筛查而应该选择的医疗器械。在当前的医疗实践下，当发现患者具有AAA时，患者定期地、例如以6个月、12个月或者24个月的间隔接受基于超声波的监控。基于各个超声波的监控扫描对动脉瘤的直径提供单一的值。在各个扫描中难以测量相同的动脉瘤直径。例如，直径在不同的扫描中以不同的角度测量。目前，外科的检查基于动脉瘤的大小。例如，只有5.5cm或者5.5cm以上的直径的动脉瘤的患者编入手术计划。然而，发现动脉瘤的大小不一定良好地表示动脉瘤破裂的倾向。一部分的动脉瘤有时以低于5.5cm的直径破裂。一部分的动脉瘤有时不会破裂而达到10至12cm的直径。在知道具有动脉瘤的患者中，为了确定破裂的危险最大的患者，更多的侵入性的经过观察被正当化。通过取得这样的患者的更详细的图像处理数据，从而提高引起动脉瘤的破裂的主要原因的知识。例如，能够对动脉瘤的组成物进行分析。上述经过观察包含使用MR以及CT或者其他的医疗器械等图像处理医疗器械进行调查。为了从各个医疗器械取得不同的信息而执行多个医疗器械扫描。例如，当对AAA进行图像处理时，当扫描通过血栓进行移动时，一部分的区域经常出现在CT上，另一方面，其他的区域经常出现在MR上。不同的医疗器械的扫描在相同的时刻，例如，在相同的日期进行。或者，相同的或者不同的医疗器械的图像也可以作为长期的调查的一部分进行摄影，此时，图像长期地进行摄影。例如，图像在不同的日、不同的周、或者不同的月进行摄影。长期经过观察的目的在于检测随时间的推移的动脉瘤的形态的变化。基于MR或者CT的长期经过观察容易受益于准确的图像的配准。监视动脉瘤的患者的标准的临床护理单独地需要MR或者CT。然而，一个当前的扫描协议是在两天分开进行2次MRI扫描，该第2次的扫描具有将炎症作为目标的造影剂，另外，还在第一天进行CT扫描。使用USPIO(超常磁性氧化铁)造影剂的图像处理这样执行。腹部是非刚性的。腹部内的各种组织以及构造相互独立地工作。从而，单一的刚性配准相对于腹部内的活动不能准确地校正。然而，完全没有另外的制约地使用(包含腹部大动脉)腹部中的非刚性配准算法可能隐藏AAA内的真正的变化。非刚性配准使被配准的图像间的动脉瘤的形态匹配。从而，动脉瘤内的变化在配准后有时不能不进行区别。相同的考察适用于在身体的其他的部分，例如，在心脏等中产生的动脉瘤，或者还适用于其他的医疗状态，例如，适用于在动脉等管状构造内产生的狭窄症。作为为了对大动脉进行配准而提出的一个方法，提出了最初从各个图像中分割大动脉，使用手动的配准对分割出的两个对象进行配准，从而，对大动脉的两个计算机断层血管造影法(CTA)图像进行配准的方法。
技术实现思路
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【技术保护点】
一种医用图像处理装置，其特征在于包括：数据处理部，取得表示管状构造的第1医用图像数据以及表示上述管状构造的第2医用图像数据；区域确定部，在上述第1医用图像数据内确定上述管状构造，沿着上述管状构造的长轴的至少一部分，在上述第1医用图像数据内确定具备上述管状构造的对象的容积区域，确定与上述对象的容积区域对应的上述第1医用图像数据的子集；以及位置对准部，执行上述子集与上述第2医用图像数据的至少一部分的刚性配准或者仿射配准。

【技术特征摘要】
2013.11.11 US 14/076,3571.一种医用图像处理装置，其特征在于包括：数据处理部，取得表示管状构造的第1医用图像数据以及表示上述管状构造的第2医用图像数据，上述第1医用图像数据具有多个切片，上述第2医用图像数据具有多个切片；区域确定部，在上述第1医用图像数据内确定上述管状构造，沿着上述管状构造的长轴的至少一部分，在上述第1医用图像数据内确定具备上述管状构造的对象的容积区域，确定与上述对象的容积区域对应的上述第1医用图像数据的子集；以及位置对准部，在相邻的切片之间在上述子集中匹配管状构造，根据匹配的管状构造来在上述相邻的切片中追踪种子点，根据追踪的种子点来执行上述第1医用图像数据的上述子集与上述第2医用图像数据的至少一部分的配准，上述配准包括刚性配准或者仿射配准。2.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：作为上述对象的容积区域，上述区域确定部确定多个对象的平面区域，上述对象的容积区域具有上述多个对象的平面区域。3.根据权利要求2所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述第1医用图像数据具有多个切片，在上述多个切片上确定上述多个对象的平面区域的各个。4.根据权利要求2所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述区域确定部通过执行上述切片与和上述切片相邻的切片之间的匹配处理，在上述切片上确定上述对象的平面区域。5.根据权利要求4所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述匹配处理包含执行刚性配准或者仿射配准。6.根据权利要求3所述的医用图像处理装置，其特征在于：作为上述对象的容积区域，上述区域确定部对上述多个切片的每一个，在上述管状构造内决定多个点的各个，对上述多个点的各个确定多个上述对象的平面区域的各个。7.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述区域确定部通过在上述第1医用图像数据内沿着上述管状构造的长轴决定点的第1组，从而在上述第1医用图像数据内确定上述对象的容积区域，通过在上述第2医用图像数据内沿着上述管状构造的长轴决定点的第2组，从而在上述第2医用图像数据内确定上述对象的另外的容积区域。8.根据权利要求7所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述区域确定部通过在上述第1医用图像数据的切片内确定种子点，使上述种子点传播到一系列的另外的切片，从而决定上述点的第1组的各个，通过在上述第2医用图像数据的切片内确定种子点，使上述种子点传播到一系列的另外的切片，从而决定上述点的第2组的各个。9.根据权利要求7所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述位置对准部通过对上述点的第1组和上述点的第2组进行位置对准，来执行上述第1医用图像数据以及上述第2医用图像数据的初始位置对准。10.根据权利要求9所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述位置对准部在上述初始位置对准中，使用迭代最近点算法对上述点的第1组和上述点的第2组进行位置对准。11.根据权利要求1所述的医用图像处理装置，其特征在于：上述区域确定部沿着上述管状构造的长轴的至少一部分，在上述第2医用图像数据内确定具备上述管状构造的上述对象的另外的容积区域，确定与上述对象的另外的容积区域对应的上述第2医用图像数据的子集。12.根据权利要求11所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王承嘉，K·高特曼，S·塞姆迫，
申请(专利权)人：株式会社东芝，东芝医疗系统株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP