CN110621231B - 用于分层次多级特征图像合成和表示的系统以及方法 - Google Patents
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Abstract
一种用于处理乳房组织图像数据的方法,包括:处理图像数据以生成共同地描绘患者的乳房的图像切片的集合;对于每个图像切片,应用与多个多级特征模块相关联的一个或多个过滤器,每个过滤器被配置为表示和识别高维对象的指定的特点或特征;在每个多级特征模块处生成特征图,该特征图描绘具有指定的特征的图像切片的区域;将从多个多级特征模块生成的特征图组合成组合的图像对象图,该组合的图像对象图指示在图像切片的特定位置处存在高维对象的概率;以及至少部分地基于对多个图像切片生成的对象图来创建识别一个或多个高维对象的2D合成的图像。
Description
技术领域
本公开的发明一般地涉及诸如断层合成的乳房成像技术,并且更具体地涉及用于获得、处理、合成、存储和显示乳房成像数据集或其子集的系统以及方法。尤其是,本公开涉及通过将高维数据分解成较低维数据来创建高维网格以便识别对象以在一个或多个合成图像中显示。
背景技术
乳房成像术(mammography)长期被用于筛查乳腺癌和其它异常。传统地,已在x射线胶片上形成了乳房造影。最近,已引入了以数字形式获取乳房造影的平板数字成像器,并且从而有助于所获取的图像数据的分析和存储,并且也提供其它益处。进一步的,大量的关注和技术开发已致力于使用诸如乳房断层合成的方法来获得乳房的三维图像。与通过旧有的乳房成像术系统生成的2D图像相比,乳房断层合成系统从一系列2D投影图像来构建3D图像体,每个投影图像是随着x射线源在检测器上扫描时在x射线源相对于图像检测器的不同的角位移处所获得的。所构建的3D图像体典型地被呈现为多个图像数据的切片,这些切片在典型地平行于成像检测器的平面上被数学地重构。通过允许用户(例如,放射学家或其它医学专家)滚动图像切片以查看仅那个切片中的结构,重构的断层合成切片减少或消除了由单个切片(二维乳房成像术成像)中存在的组织重叠和结构噪声引起的问题。
最近已开发了诸如断层合成系统的成像系统,用于乳腺癌的筛查和诊断。尤其是,Hologic公司(www.hologic.com)已开发了融合的多模式乳房成像术/断层合成系统,该系统可以或是在乳房保持固定时或是在乳房的不同压迫中获取一种或两种类型的乳房造影和断层合成图像。其它公司已引入了包括断层合成成像的系统,例如,该系统不包括还在相同的压迫下获取乳房造影的能力。
在美国专利No.7,760,924中描述了利用现有的医学专业知识以便可选地促进向断层合成技术的转变的系统和方法的示例,该专利通过引用整体并入本文。尤其是,美国专利No.7,760,924描述了生成合成的2D图像的方法,该合成的2D图像可以可选地与断层合成投影或重构的图像一起被显示,以便帮助筛查和诊断。
2D合成的图像被设计为提供3D重构切片的简洁的表示,包括任何临床上重要的和有意义的信息,诸如异常病变和正常的乳房结构,同时在相关部分中表示传统的2D图像。存在许多不同类型的病变和乳房结构,这些病变和乳房结构可以被定义为不同类型的具有不同特点的图像对象。对于在3D体数据中可见的任何给定的图像对象,重要的是在2D合成的图像上尽可能多地维持和增强图像特点(例如,微钙化、结构扭曲等)。为了实现目标图像对象的增强,关键的是准确地识别和表示在3D断层合成数据中存在的图像对象。
发明内容
在所公开的发明的一个实施例中,一种用于处理乳房组织图像数据的方法包括:获得患者的乳房组织的图像数据;以及处理该图像数据以生成共同地描绘该患者的乳房组织的图像切片的集合。然后,将与多个多级特征模块相关联的一个或多个过滤器应用于每个图像切片,多级特征模块被配置为并识别可能存在于患者的乳房组织中的高维对象的至少一个指定的特征,其中该方法还包括在每个多级特征模块处,生成描绘相应的图像切片中的具有至少一个指定的特征的区域(如果有的话)的特征图。然后,优选地通过使用基于学习库的组合器将生成的特征图组合成对象图,其中对象图指示相应的高维对象存在于图像切片的特定位置处的概率。该方法还可以包括至少部分地基于为多个图像切片生成的对象图来创建识别一个或多个高维对象的2D合成的图像。
下面结合附图更详细地描述所公开的发明的这些和其它方面以及实施例。
附图说明
附图图示了所公开的发明的实施例的设计和利用,其中相似的元素由共同的附图标记指代。这些附图未必是按比例绘制的。为了更好地理解上述的和其它的优点和对象是如何获得的,将提供附图中图示出的实施例的更详细的描述。这些附图仅描绘所公开的发明的典型实施例,并且因此不被认为是该发明的范围的限制。
图1是图示根据所公开的发明的实施例的通过示例性乳房图像获取和处理系统的数据流的框图;
图2是图示根据所公开的发明的实施例的通过分层次多级特征合成器的数据流的框图;
图3图示了执行与在多个断层合成图像上的高维对象相关联的三个多级特征模块以生成特征图的集合的一个实施例;
图4图示了在图3的多个断层合成图像中的一个断层合成图像上应用与三个多级特征模块相关联的过滤器以生成三个特征图的一个实施例;
图5图示了使用学习库将特征图组合成单个对象图的一个实施例;
图6A和图6B图示了在对象图上显示特征的示例性实施例;
图7A和图7B图示了组合数据以形成对象图的示例性组合技术;以及
图8图示了描绘使用高维网格生成一个或多个合成的2D图像的各种步骤的示例性流程图。
具体实施方式
所有数值在本文中被设为通过术语“大约”或“近似地”修饰,无论是否明确地列出该术语,其中术语“大约”和“近似地”一般地意指本领域技术人员将认为等同于所阐述的值(即,具有相同的功能或结果)的数字范围。在一些情况下,术语“大约”和“近似地”可以包括四舍五入到最接近的有效数字的数字。由端点对数值范围的阐述包括在那个范围内的所有数字(例如,1至5包括1、1.5、2、2.75、3、3.80、4和5)。
如本说明书和所附权利要求中所使用的,单数形式的“一(a,an)”和“所述(the)”包括复数指代,除非内容明确地指出相反。如本说明书和所附权利要求中所使用的,术语“或”一般地以其含义包括“和/或”的方式被采用,除非内容明确地指出相反。在描述附图中图示的所公开的发明的所描绘的实施例时,为了描述的简单和清楚,采用具体的术语。然而,本专利说明书的公开内容不旨在被限制于如此选择的具体术语,并且要理解的是,每个具体的元素包括以类似方式运作的所有技术等效物。还要理解的是,在本公开和所附权利要求的范围内,只要能够,不同的说明性实施例的各种元素和/或特征就可以彼此组合和/或彼此替代。
下文中参考附图描述所公开的发明的各种实施例。应当注意的是,附图未按比例绘制,并且在整个附图中,相似的结构或功能的元素由相同的附图标记表示。还应当注意的是,附图仅旨在帮助实施例的描述。它们并不旨在作为该发明的详尽描述或作为对所公开的发明的范围的限制,发明的范围仅由所附权利要求及其等同来定义。此外,所公开的发明的图示实施例不必具有所示出的所有方面或优点。例如,结合所公开的发明的特定实施例描述的方面或优点未必限于该实施例,并且可以在任何其它实施例中被实践,即使未如此示出。
对于后续定义的术语和缩写,除非在权利要求中或本说明书中的其它地方给出了不同的定义,否则这些定义应遍及本专利说明书和所附权利要求被应用:
“获取的图像”意指在可视化患者的组织时生成的图像。如在常规的乳房造影中,获取的图像可以由来自辐射源的辐射撞击在部署在患者的组织的相对侧上的辐射检测器上而生成。
“重构的图像”意指根据从多个获取的图像导出的数据生成的图像。重构的图像模拟未包括在所述多个获取的图像中的获取的图像。
“合成的图像”意指根据从多个获取的图像和/或重构的图像导出的数据生成的人工的图像。合成的图像包括来自获取的图像和/或重构的图像的元素(例如,对象和区域),但是并不必然与可以在可视化期间被获取的图像对应。合成的图像是结构化分析工具。
“Mp”图像是常规的乳房造影或对比度增强的乳房造影,其为乳房的二维(2D)投影图像,并且包含由平板检测器或其它成像装置获取的数字图像以及在常规处理之后准备用于显示(例如,给健康专家)、存储(例如,在医院的PACS系统中)和/或其它用途的图像两者。
“Tp”图像是类似二维(2D)的图像,但是在乳房和成像x射线的原点(通常是x射线管的焦点)之间的相应的断层合成角度处被获取,并且包含所获取的图像以及被处理之后用于显示、存储和/或其它用途的图像数据。
“Tr”图像是例如以美国专利No.7,577,282、No.7,606,801、No.7,760,924和No.8,571,289中的一个或多个中所描述的方式从断层合成投影图像Tp来重构的重构图像的类型(或子集),这些专利的公开内容通过引用整体全部地并入本文,其中Tr图像表示乳房的切片,就如同在任何期望的角度处(不仅仅是在用于获取Tp图像或Mp图像的角度处)的该切片的投影x射线图像中将呈现的那样。
“Ms”图像是合成的图像(尤其是,模拟诸如头尾位(CC)或内外侧斜位(MLO)图像的乳房造影图像的合成的2D投影图像)的类型(或子集),并且“Ms”图像使用断层合成投影图像Tp、断层合成重构图像Tr或其组合被构建。Ms图像可以被提供用于显示给健康专家或用于在另一个机构或医院的PACS系统中存储。在上面结合的美国专利No.7,760,924和No.8,571,289中描述了可以用于生成Ms图像的方法的示例。
应当理解的是,Tp图像数据、Tr图像数据、Ms图像数据和Mp图像数据包含足以描述用于显示、进一步处理或存储的相应的图像的以任何形式的信息。在被显示之前,典型地以数字形式提供相应的Mp图像、Ms图像、Tp图像和Tr图像,其中每个图像由识别像素的二维阵列中的每个像素的特性的信息所定义。像素值典型地涉及乳房中对应的体(即,组织的列或体素)的对x射线的相应测得的、估计的或计算的响应。在优选的实施例中,乳房成像术图像(Ms和Mp)和断层合成图像(Tr和Tp)的几何结构被匹配到共同的坐标系,如美国专利No.7,702,142中所描述的。除非另外说明,否则关于在本专利说明书的随后的详细描述中所描述的实施例设想了实现这样的坐标系匹配。
术语“生成图像”和“传送图像”分别涉及生成和传送足以描述用于显示的图像的信息。生成的信息和传送的信息典型地是数字信息。
为了确保显示给最终用户的合成的2D图像(例如,Ms图像)包括最临床相关的信息,有必要检测并识别三维(3D)对象,诸如乳房组织内的恶性乳腺肿块、肿瘤等。这信息可以被用于创建高维网格,例如3D网格,该高维网格帮助创建在合成的2D图像中的最重要特征的更准确和增强的呈现。本公开描述了用于通过将高维对象(即,3D或更高)分解成较低维图像图案(2D图像)来创建3D网格的一种手段。当在断层合成图像的堆叠中检测这些2D图像图案时,可以使用确定患者的乳房组织内对应的3D对象的位置和形态的学习库来组合它们。关于相应的(一个或多个)3D对象的存在的这信息使得系统能够将更准确的合成的2D图像呈现给最终用户。
图1图示了示例性图像生成和显示系统100中的数据流,其结合了合成的图像生成、对象识别和显示技术中的每个。应当理解的是,虽然图1图示了流程图的特定实施例,其中某些处理以特定的串行次序或并行地发生,但是本文所描述的权利要求和各种其它实施例不限于图像处理步骤以任何特定的次序的执行,除非如此说明。
更尤其是,图像生成和显示系统100包括图像获取系统101,该图像获取系统101使用任何当前可用的系统的相应的三维和/或断层合成获取方法来获取用于生成患者的乳房的Tp图像的断层合成图像数据。如果获取系统是组合的断层合成/乳房成像术系统,那么也可以生成Mp图像。一些专用的断层合成系统或组合的断层合成/乳房成像术系统可以适于接受并在存储装置102中存储旧有的乳房造影图像(由图1中的虚线和图例“MP旧有”指示),该存储装置102优选地是DICOM兼容的图片归档和通信系统(PACS)存储装置。在获取之后,断层合成投影图像Tp也可以被传送到存储装置102(如图1中所示)。存储装置102还可以存储可以被用于给最终用户识别重要的3D图像图案的已知3D对象的库。在其它实施例中,单独的专用存储装置(未示出)可以被用于存储已知3D对象的库,利用该已知3D对象的库来识别3D图像图案或对象。
将Tp图像或是从获取系统101或是从存储装置102或者从两者传送到配置为重构引擎103的计算机系统,该重构引擎103将Tp图像重构为表示所选择厚度的和在所选择朝向处的乳房切片的重构的图像“切片”Tr,如上面结合的专利和申请中所公开的。
模式过滤器107被部署在图像获取和图像显示之间。过滤器107可以附加地包括用于每种图像类型(即,Tp图像、Mp图像和Tr图像)的定制过滤器,该定制过滤器被布置为识别并突显相应图像类型的某些方面。以这种方式,可以为具体目的以优化的方式来调谐或配置每种成像模式。例如,可以应用被编程用于跨不同2D图像切片识别对象的过滤器,以便检测可以属于特定的高维对象的图像图案。调谐或配置可以是基于图像的类型自动的,或者可以例如通过耦合到显示器的用户界面由手动输入来定义。在图1的图示的实施例中,选择模式过滤器107以突显图像的特定特点,其在相应的成像模式中被最佳地显示,例如,调整朝向识别对象、突显肿块或钙化、识别可能被构建成3D对象或用于创建2D合成的图像(下面所描述的)的某些图像图案。虽然图1仅图示了一个模式过滤器107,但是应当理解的是,可以利用任何数量的模式过滤器以便识别乳房组织中感兴趣的结构。
成像和显示系统100还包括分层次多级特征2D合成器104,该分层次多级特征2D合成器104基本上与重构引擎103并行地运行,用于使用一个或多个Tp图像、Mp图像和/或Tr图像的组合来生成2D合成的图像。分层次多级特征2D合成器104消费输入图像的集合(例如,Mp图像、Tr图像和/或Tp图像),从输入图像中的每个来确定最相关特征的集合,并且输出一个或多个合成的2D图像。合成的2D图像表示整合的合成的图像,该整合的合成的图像将不同切片的重要部分凝聚到一个图像上。这以高效的方式为最终用户(例如,医务人员、放射学家等)提供了临床上最相关的图像数据,并且减少了花费在可能没有重要数据的其它图像上的时间。
要在合成的2D图像中突显的一种类型的相关图像数据将是跨一个或多个Mp图像、Tr图像和/或Tp图像找到的相关对象。可能有帮助的是确定任何感兴趣的2D图像图案是否属于更大的高维结构,并且如果是这样的话,将所识别的2D图像图案组合成较高维的结构,而不是简单地评估2D图像切片的每个中的感兴趣的图像图案。这种方法具有若干优点,但尤其是,通过跨乳房组织的不同切片/深度识别高维结构,可以更好地告知最终用户可能不容易在乳房的多种2D切片中可见的潜在的重要结构的存在。
进一步的,不是在(可能彼此相邻的)两个2D切片中识别相似的图像图案,并确定是否突显来自这两个2D切片中的一个或两个的图像数据,而是将两个图像图案均识别为属于相同的高维结构,这可以允许系统做有关结构的性质的更准确的评估,并且因此将明显更有价值的信息提供给最终用户。此外,通过识别高维结构,可以在合成的2D图像上更准确地描绘该结构。识别乳房组织的多种捕获的2D切片内的高维结构的又一优点涉及识别所识别的高维结构的可能尺寸/范围。例如,一旦结构已被识别,有些接近于该高维结构的先前不明显的图像图案现在就可以被识别为属于该相同的结构。这可以将高维结构在尺寸/范围上正在增长的指示提供给最终用户。
为此,分层次多级特征2D合成器104为图像切片的堆叠创建指示3D对象的可能位置的对象图的堆叠。换句话说,对象图的堆叠描绘了一个或多个可能包含高维对象的可能区域。在一些实施例中,对象图的集合可以被用于创建包括存在于乳房组织中的一个或多个高维结构(3D对象)的高维对象网格(例如,3D对象网格)。对象图的堆叠表示代表患者的乳房组织的3D体,并且识别可能保持所识别的(一个或多个)3D对象的位置。
然而,创建识别与已知高维对象的存在相关联的概率的对象图是困难的,因为可能难以确定结构是否是独立的结构,或者它是否属于高维结构。而且,执行复杂的算法以识别包含在不同图像切片中的复杂的图像图案,并将某些图像图案识别为属于已知对象,这在计算上可能是困难和昂贵。为此,可以将高维对象分解成较低维的图像图案。
这可以通过将高维对象分解成较简单的低级图案的多个分层次多级特征模块来实现。换句话说,构成高级对象表示的图像图案可以被分解成多个特征,诸如密度、形状、形态、边界、边缘、线等,如下面将进一步详细描述的。这些分解的表示在计算上可以比原始的高级图像图案更容易处理,并且可以帮助将较低级的图像图案关联为属于较高维的对象。通过将较复杂的对象分解成较简单的图像图案,该系统使能了复杂对象的较简单的检测,因为在计算上可能更容易检测低级特征,而同时将低级特征关联到高维对象。
高维对象可以涉及包括至少三个或更多个维度的任何对象(例如3D对象,或者更高,3D对象和时间维度,等等)。图像对象可以被定义为图像数据中存在的某种类型的图像图案(image pattern)。对象可以是3D空间中的简单圆形对象,以及2D空间中对应的平的圆形对象。它可以是具有复杂图案和复杂形状的对象,以及它可以是任何尺寸或维度的。对象的概念可以扩展到局部界定的几何对象之外。而是,图像对象可以涉及可以以任何维度形状存在的抽象图案或结构。应当理解的是,本公开不限于3D对象和/或结构,并且可以涉及甚至更高维的结构。然而,为简单起见,所剩的公开内容将把较高维的对象视为处于3D网格中的3D对象。
多级特征模块包括高级特征模块114,以检测并识别较高维的对象。例如,高级特征模块114被配置为识别复杂的结构,诸如针状肿块。然而,应当理解的是,高级特征模块可能要求最多的计算资源,并且可能要求被编程有大量的过滤器或计算上更复杂的过滤器的更复杂的算法。因而,除了直接利用高级特征模块来识别复杂的结构,还可以将3D对象分解成一系列中级特征和低级特征。为此,多级特征模块也包括中级特征模块112,其被配置为检测中等复杂度的图像图案,诸如针状肿块的中心区域的,以及低级特征模块110,其配置为检测甚至更简单的图像图案,诸如从针状肿块的中心辐射的线性图案的。
多级特征模块中的每个(110、112和114)可以与相应的过滤器对应,该相应的过滤器包括使得多级特征模块中的每个能够识别相应的图像图案的模型、模板和过滤器。这些多级特征模块,利用其对应的过滤器,针对输入图像(例如,Tp、Tr、Mp等)运行,以识别指定的高级特征、中级特征和/或低级特征。每个分层次多级特征模块(例如,110、112和114)输出识别相应的图像切片的包括特定特征的区域的特征图的组。例如,低级特征模块110可以识别图像切片的包含线的区域。中级特征模块112可以识别图像切片的包含圆形形状的区域,以及高级特征模块114可以识别包含整个针状肿块的区域。
可以使用组合器120来组合这些通过相应的特征模块输出的特征图。组合器120可以是任何种类的合适的组合器,例如,诸如图7A中所示的简单的基于投票的组合器,或者诸如图1和图7B中所示的较复杂的基于学习库122的组合器120。具体地,基于学习库122的组合器120生成与每个图像切片对应的一系列对象图124,其中该一系列对象图表示患者的乳房组织的3D体并识别包含3D对象的可能区域。在一些实施例中,可以利用对象图的堆叠来创建在3D坐标空间中识别对象的3D网格。
基于学习库122的组合器120存储已知形状/图像图案的集合,并且使用特征图来确定在3D位置处是否存在特定形状的概率。基于组合通过特征模块得出的各种特征图来形成每个对象图124。应当理解的是,所形成的对象图124可以识别与多个不同对象对应的概率,或者可以简单地识别与单个对象对应的概率。换句话说,与特定图像切片对应的单个对象图124可以为两个不同的对象识别可能的位置。或者,单个对象图124可以为相同的对象识别两个可能的位置。因而,可以将属于一个或多个高维对象的多个特征图组合成单个对象图。除了输入图像(例如,Tr、Tp、Mp等),分层次多级特征合成器104还利用对象图124的堆叠,以便创建一个或多个合成的2D图像,如将在下面进一步详细讨论的。
可以在显示系统105处查看合成的2D图像。重构引擎103和2D合成器104优选地经由快速传送链路连接到显示系统105。显示系统105可以是标准获取工作站的(例如,获取系统101的)一部分,或者是物理上远离获取系统101的标准(多显示器)查验站(未示出)的一部分。在一些实施例中,可以使用经由通信网络连接的显示器,例如,个人计算机或所谓平板电脑、智能电话或其它手持式装置的显示器。在任何情况下,系统的显示器105都优选地能够例如在查验工作站的单独的并排监视器中同时地显示相应的Ms图像、Mp图像、Tr图像和/或Tp图像,但是本发明仍然可以通过在图像之间切换而用单个显示监视器来实现。
因而,出于说明而非限制的目的所描述的成像和显示系统100能够接收并选择性地显示断层合成投影图像Tp、断层合成重构图像Tr、合成的乳房造影图像Ms和/或乳房造影(包括对比度乳房造影)图像Mp,或这些图像类型中的任何一种或子组合。系统100采用用于将断层合成图像Tp转换(即,重构)成图像Tr的软件、用于合成乳房造影图像Ms的软件、用于分解3D对象的软件、用于创建特征图和对象图的软件。基于一个或多个算法和/或试探法(heuristics)以及对象图的应用,源图像中的感兴趣的对象或特征可以被认为是用于包括在2D合成的图像中的“最相关”特征,其中算法基于在相应的区域内或特征之间的所识别/所检测的感兴趣的特征和对象将数值、权重或阈值指定给相应的源图像的区域或像素。感兴趣的特征和对象可以包括例如针状病变、钙化等。
图2进一步详细地图示了分层次多级特征合成器104。如上面所讨论的,断层合成数据集(或“堆叠”)202的不同图像切片218(例如,患者的乳房组织的过滤的和/或未过滤的Mp图像、Tr图像和/或Tp图像)被指引给分层次多级特征合成器104,然后处理该图像切片218以确定将在显示器105上显示的合成的2D图像中突显的图像的部分。图像切片218可以是连续捕获的患者的乳房组织的截面。或者,图像切片218可以是以已知间隔捕获的患者的乳房组织的截面图像。可以将包括图像切片218的断层合成图像堆叠202转发到分层次多级特征合成器104,该分层次多级特征合成器104评估源图像中的每个,以便(1)识别可能包括在一个或多个2D合成的图像中的可以在图像数据集(Tr)中被识别的(一个或多个)高维对象222,和/或(2)识别包含所识别的(一个或多个)对象222的图像中的相应的像素区域。
如图示的实施例中所示,断层合成堆叠202包括在患者的乳房组织的各种深度/截面处拍摄的多个图像218。断层合成堆叠202中的一些图像218包括2D图像图案。因而,断层合成堆叠202包括大量包含该堆叠的图像内的多种图像图案的输入图像。例如,断层合成堆叠202可以包括在患者的乳房组织的多种深度/截面处捕获的一百幅图像218。图像218中的仅一些幅可能包括一些重要的信息。此外,应当注意的是,断层合成堆叠202简单地包含在不同图像切片218处的2D图像图案,但是可能难以基于所述不同截面图像来确定3D结构。然而,可以利用断层合成堆叠202以创建包括对象图124(由图2中的附图标记220a和220b指示,如下面更详细解释的)的堆叠的3D乳房体204。
3D乳房体204可以被认为是表示患者的乳房肿块的3D坐标空间。3D乳房体204并非描绘在不同图像切片处的2D图像图案,而是通过对象图124(220a、220b)描绘表示患者的乳房组织的整个体块(或其部分)中所识别的3D对象的可能位置。对象图214(220a、220b)对每个图像切片218描绘一个特定对象(或多个特定对象)222存在于那个特定坐标位置处的概率。对象图的堆叠并非简单地显示图像图案,而是清楚地识别乳房体204中的特定对象。这允许更准确的呈现2D合成的图像206,其可以描绘对象222的位置,而不是简单地突显感兴趣的图像图案(该感兴趣的图像图案可能与或可能不与对象相关)。当查看合成的2D图像206时,知道图像图案属于特定对象222为最终用户提供了更多的洞察。
对象图124(220a、220b)可以包括这样的若干区域,所述区域描绘对象存在于该位置处的概率。例如,在图示的实施例中,示出了描绘对象在两个不同位置处的概率的两个对象图220a和220b。如上面所讨论的,这些可以涉及单个对象或多个对象。
通过执行图像切片218通过各种分层次多级特征模块(例如,模块110、112和114)以产生特征图,然后结合基于学习库122的组合器120来将该特征图组合在一起来创建对象图220a和220b,以确定相应的3D对象的可能位置。应当理解的是,每个3D对象可以与相应的高级特征模块、中级特征模块和低级特征模块对应。多级特征模块中的每个都输出识别图像切片中的特定特征的特征图。可以使用基于学习库122的组合器120来组合多个特征图,以对特定的图像切片218生成对象图220a、220b。
例如,在图示的实施例中,对象图220a和220b可以描绘两个单独的对象的概率。虽然它们本身未必在所显示的对象图220a、220b中可见,但是当对整个断层合成堆叠202将这些对象图220a和220b视为整体时,各种对象的形状/尺寸和维度在3D乳房体204中将变得清晰。因而,由于两个对象222被识别在3D乳房体204中,因此2D合成的图像206识别它们的位置。然而,应当理解的是,这两个所识别的对象222可以是相同对象或者可以是多个对象。尤其,应当理解的是,这些对象222可以是系统已被训练而识别的预定义对象。然而,即使在未必包括任何可疑对象或结构的健康的乳房组织中,3D乳房体204也可以显示乳房背景对象。例如,所有的乳房线性组织和密度组织结构都可以被显示为乳房背景对象。例如,3D对象网格204可以遍及3D网格显示“乳房背景”图案,并且一个或多个对象可以位于乳房背景的各种区域处。在其它实施例中,诸如球形形状、卵形形状等的“健康”对象可以简单地通过3D对象网格204被识别。然后,可以将这些识别的3D对象显示在2D合成的图像206上;当然,在所有识别的2D对象中,当在2D合成的图像上显示相应的对象时,可以优先处理或另外增强临床上更重要的对象,如将在下面进一步详细讨论的。
在一个或多个实施例中,分层次多级特征合成器104利用断层合成图像堆叠202以及所创建的包含对象图220的堆叠的3D乳房体204两者,以便将相关特征凝聚在单个2D合成的图像206中。如图示的实施例中所示,2D合成的图像206在单个2D合成的图像206上提供来自多个图像切片的重要细节。简单地在断层合成图像堆叠202上利用旧有的技术可能或可能未必提供关于两个所识别的对象的细节。为了解释,如果在两个重要的图像图案的z方向上存在重叠,那么该两个图像图案本质上为在2D合成的图像中突显而彼此竞争。如果未确定该两个图像图案属于两个单独的对象,那么可能损害两个对象的重要的方面。要不,两个结构中的仅一个可以在2D合成的图像206中全部被突显。或者,在又一场景中,2D合成的图像可以将两个结构均描绘为一个无定形的结构,使得重要结构完全未被最终用户察觉。
因而,通过对象图220a、220b的堆叠识别对象允许系统在2D合成的图像206中更准确地描绘结构,并且即使在坐标空间中存在各种对象的重叠,也允许同时地描绘各种对象。因而,利用包含对象图220a、220b的堆叠的3D乳房体204在产生更准确的2D合成的图像206中具有许多优点。
在一个或多个实施例中,如上面所讨论的,断层合成图像堆叠202可以被用于构建3D乳房体204。断层合成图像堆叠202的各种图像可以被执行通过多级特征模块(例如,模块110、112和114)。更具体地,断层合成图像堆叠202可以被执行通过被配置为识别复杂结构的高级模块114。例如,与3D针状肿块对应的高级模块114可以被配置为识别整个针状病变,或针状病变的复杂的子部分。高级模块114可以与高级过滤器212相关联,该高级过滤器212包括允许高级特征模块114检测指定的特征的模型、模板和过滤器。虽然图示的实施例仅描绘了单个高级特征、中级特征和低级特征,但是应当理解的是,每个对象可以有多得多的多级特征模块。例如,对于2D合成的图像206中所描绘的两个对象中的每个,可以存在单独的高级模块、中级模块和低级模块。
断层合成图像堆叠202也可以被执行通过中级特征模块112,该中级特征模块112可以被配置为识别中级特征。例如,与3D针状肿块对应的中级特征模块112可以检测表示针状病变的中心的圆形结构。中级特征模块112可以与中级过滤器210相关联,该中级过滤器210包括允许中级模块112检测指定的特征的模型、模板和过滤器。
类似地,断层合成图像堆叠202也可以被执行通过低级特征模块110,该低级特征模块110可以被配置为识别简单得多的低级特征。例如,与3D针状肿块对应的低级特征模块110可以检测表示从针状病变的中心辐射的线性图案的线。低级特征模块110可以与低级过滤器208相关联,该低级过滤器208包括允许低级模块110检测指定的特征的模型、模板和过滤器。
如将在下面进一步详细描述的,多级特征模块中的每个输出特征图,该特征图示出了在图像切片上的包含特定特征的区域。可以使用基于学习库122的组合器120来组合这些对每个图像切片218的输出的特征图。基于学习库122的组合器120可以存储多个已知对象,并且可以基于输出的特征图来确定特定对象位于图像切片218上的概率。应当理解的是,学习库122将随着时间实现更大的准确度,并且可以在识别相应的对象222的位置、范围和同一性(identity)两者中产生越来越准确的结果。
基于学习库122的组合器120合成通过由分层次多级特征模块中的每个输出的各种特征图所获得的信息,并且将特征图组合成对象图220a、220b。如上面所讨论的,一系列对象图220a和220b形成3D乳房体204。
现在参考图3,图示了在Tr切片的示例集合上执行各种分层次多级特征模块的示例方法。在图示的实施例中,低级特征模块310、中级特征模块312和高级特征模块314在Tr切片300a-300e的集合上被执行。按照来自上面的示例,低级特征模块310被配置为识别与针状肿块/病变相关联的线性结构。中级特征模块312被配置为识别与针状病变相关联的圆形结构/弧,并且高级特征模块314被配置为直接识别所有的、或几乎所有的针状病变,即,具有球心的结构以及从中心散发的线性图案。
当多级特征模块(例如,310、312和314)在Tr切片300a-300e的堆叠上被执行时,生成特征图320a-320e的集合。在一个或多个实施例中,对每个Tr图像切片生成(用于三个模块中的每个的)至少三组特征图。更具体地,参考特征图320a,基于在Tr切片300a上执行低级特征模块310(该低级特征模块310识别线性图案)来生成特征图410a。类似地,基于在Tr切片300a上执行中级特征模块312(该中级特征模块312识别圆形图案)来生成特征图412a,并且基于在Tr切片300a上执行高级特征模块314(该高级特征模块314识别针状病变)来生成特征图414a。
类似地,通过在Tr切片300b上执行多级特征模块310、312和314来生成特征图320b(包括410b、412b和414b);通过在Tr切片300c上执行多级特征模块310、312和314来生成特征图320c(包括410c、412c和414c);通过在Tr切片300d上执行多级特征模块310、312和314来生成特征图320d(包括410d、412d和414d);以及通过在Tr切片300e上执行多级特征模块310、312和314来生成特征图320e(包括410e、412e和414e)。虽然未按比例绘制,但是特征图中的每个表示相应的坐标系,该相应的坐标系识别包含指定的特征的图像切片的区域。
例如,参考特征图410a,突显的区域430涉及在Tr切片300a的那个坐标位置处存在线性结构的可能性。类似地,特征图412a的突显的区域指示在Tr切片300a中包含圆形结构的区域,并且特征图414a的突显的区域表示Tr切片300a中存在可能包含整个针状病变的区域。如从特征图的范围可以看到的,一些突显的区域比其它突显的区域更密。例如,特征图414c示出了指示检测到针状病变的强可能性的突显的区域。类似地,其它特征图(例如,410b、410c、410d等)图示了指示在不同位置处的若干所检测的特征的多个区域。如果在特定的Tr图像切片处没有检测到特征,那么相应的特征图可以不显示突显的区域(例如,412e和414e)。
图4图示了执行与多级特征模块中的每个相关联的过滤器以生成相应的特征图的示例性技术。具体地,图4图示了低级特征模块310、中级特征模块312和高级特征模块314分别在Tr切片300c上被执行。如之前所讨论的,特征模块中的每个与一个或多个过滤器、模板和/或模型相关联,该过滤器、模板和/或模型使得与特定特征模块相关联的算法能够检测与特征模块相关联的相应形状和/或其它特点。在图示的实施例中,低级特征模块310可以与低级过滤器208对应。虽然图4仅描述了几个过滤器,但是应当理解的是,可以类似地使用任何数量的过滤器。典型地,当与中级特征模块或高级特征模块相比时,低级过滤器208在计算上可以不那么复杂以执行,并且可以使用更少的过滤器和/或不那么复杂的过滤器。
例如,边缘过滤器可以被用于检测图像切片中的边缘。类似地,边缘过滤器、线过滤器和形状过滤器可以被用于检测图像切片300c中的线性图案。由于低级模块310被简单地被配置为检测线性图案,因此这些简单的过滤器可以是足够的。当这些过滤器在图像切片300c上被执行时,特征图可以记录一个或多个指示线的坐标位置的区域。特征图410c示出了Tr切片300c的包括低级特征(例如,线)的许多区域。
类似地,中级特征模块312与中级过滤器210对应。除了(或代替)边缘过滤器、梯度过滤器、线过滤器和形状过滤器,中级过滤器210也可以包括被配置为识别简单的几何形状的过滤器。例如,中级过滤器210可以被配置为识别简单的圆形形状。在另一个实施例中,正交方向的过滤器可以被配置为使得系统能够确定边缘集合的正交方向是否会聚在单个中心点处。这样的过滤器的组合可以被用于确定与圆形形状对应的区域。特征图412c突显包括在图像切片300c中存在的圆形形状的区域。
高级特征模块314与高级过滤器212对应。除了(或代替)关于低级过滤器208和中级过滤器210所描述的过滤器,高级过滤器212可以包括经过专门训练以检测复杂结构的过滤器。这些可以是帮助检测最类似于针状肿块的形状的更精密的图像识别算法或简单过滤器的组合。应当理解的是,当与低级过滤器和中级过滤器(例如,分别为208和210)中的过滤器相比时,这些过滤器/算法在计算上可能是更复杂的。例如,在图示的实施例中,高级过滤器208可以被配置为检测复杂的几何形状,诸如围绕圆形形状的辐射线。在图示的实施例中,特征图414c描绘了图像切片300c的包含高级特征的区域。如上面所讨论的,对于每个图像切片,组合与多级特征模块中的每个(110、112和114)对应的特征图以形成描绘特定对象存在于图像切片的特定位置处的概率的对象图。如上面所讨论的,使用基于学习库122的组合器120来创建对象图。
图5进一步详细地图示了这种组合处理。尤其是,图5图示了用于对图像切片300c组合通过图示的各种分层次多级特征模块所检测的特征的示例性方法。如图示的实施例中所示,已对图像切片300c通过多级特征模块中的每个(310、312和314)创建了特征图410c、412c和414c。虽然未在图5中示出,但是可以对图3的其它图像切片300a、300b、300d和300e生成类似的特征图。使用基于学习库122的组合器120来组合对图像切片300c的特征图320c。在一个或多个实施例中,学习库122使用机器学习技术来提高通过特征图所检测的3D形状的准确度。各种机器学习算法可以被用于组合从各种多级特征模块和特征图导出的信息,以准确地生成识别3D对象的可能位置的对象图。
基于学习库122的组合器120可以从三级特征图接收关于针状肿块的存在的输入。这种信息的图案可以帮助创建识别对象图420c中的可能区域502的对象图。应当理解的是,为了说明的目的简化了本文所描述的技术,以及许多复杂的机器学习算法可以被用于准确地计算3D对象的可能位置和维度。还应当理解的是,作为学习库122的一部分所采用的机器学习算法可以使得系统能够使用非常少的信息来检测和识别3D对象,因为系统随着时间“学习”更多。因而,可以预见,学习库122随着时间成长为更高效和准确。例如,在一个或多个实施例中,可以将权重指定给通过各种特征模块导出的特征图,以便让系统估计应给予特定的特征模块多少权重。随着系统“学习”更多,指定给某些特征的权重可以改变。
如上面所讨论的,基于学习库122的组合器120组合来自各种特征图的信息,以便产生描绘特定3D对象的可能区域502的对象图420c。例如,可能区域502可以与可以存在于Tr图像切片300c中的针状肿块的位置、尺寸和范围有关。类似地,基于学习库122的组合器120可以对其它图像切片300a、300b、300d和300e(未示出)输出其它的对象图。这种对象图的堆叠可以被用于创建3D乳房体(诸如图2中所示的204),该3D乳房体帮助识别患者的乳房组织的不同3D位置处存在的一个或多个对象。
图6A和图6B图示了描绘在对象图上的信息的分别的示例性实施例。图6A通过简单的指示器602简单地图示了的感兴趣的特定对象/特征的核心,而图6B可以由通过指示器604示出所检测的对象的等值轮廓来通过对象图提供更多信息,该指示器604不仅描绘特定对象的位置,而且还描绘对象可能多大的概率。例如,对象在指示器604的中心处的概率可能是最高的,并且指示器704的最大圆形可以指示较低(但仍然重要)概率的区域。
图7A图示了替代实施例如何使用更简化的基于投票的组合器708来确定与最终的对象图704中的3D对象对应的可能区域的示例性实施例。尤其是,可以在对象图702a-702e上利用基于投票的组合器708,使得系统就对象图702a和702b中所示的第一可能区域720a、对象图702e中所示的第二可能区域720b或可能区域720a和720b两者“投票”。在图示的实施例中,基于投票的组合可以导致可能区域720a和720b两者被突显在最终的对象图704中。
相反,图7B图示了基于学习库的组合器710来创建最终的对象图706的示例实施例。在图示的实施例中,即使概率对象图702a-702e突显了不同的可能区域720a和720b(类似于图7A中所示的实施例),被组合器710所采用的机器学习组合算法也使用神经网络来选择两个可能区域中的仅一个可能区域720a以显示在最终的对象图706中。如上面所讨论的,当使用神经网络时,通过“学习”从各种特征图确定的图案以构建更准确的对象图,系统可以随着时间变得更加精密。
图8是根据所公开的发明的一个实施例的为了说明示例性处理而提供的流程图800,该示例性处理可以被执行以便使用通过分层次多级特征图像合成器所创建的多个对象图来创建2D合成的图像。在步骤802处,获取图像数据集。该图像数据集可以通过断层合成获取系统、组合断层合成/乳房成像术系统,或者通过从存储装置取回的预先存在的图像数据来获取,无论该存储装置相对于图像显示装置是本地的还是远程定位的。在步骤804处,对每个2D图像切片(例如,Tr图像切片),应用与特定的3D对象对应的各种分层次多级特征(例如,高级特征模块、中级特征模块和低级特征模块)相关联的过滤器。
例如,可以将与高级特征模块、中级特征模块和低级特征模块相关联的过滤器应用于Tr堆叠中的每个图像。在步骤806处,由每个分层次多级特征模块生成特征图(例如,假设存在与特定的3D对象相关联的三个多级特征模块,那么输出3幅特征图。在步骤808处,由高级特征模块、中级特征模块和低级特征模块生成的特征图通过使用学习库被组合以形成对象图。学习库利用生成的特征图来确定特定的3D对象位于Tr图像切片的特定位置处的概率。在步骤810处,堆叠与多个Tr图像切片对应的多个对象图以创建3D乳房体。在步骤812处,使用在3D乳房体中的多个对象图来创建合成的2D图像。在步骤814处,合成的2D图像被显示给最终用户。
已描述了示例性实施例,可以理解的是,上面所描述的和附图中所描绘的示例仅仅是说明性的,并且其它实施例和示例也包含在所附图示;但是可以使用本领域中已知的其它数据合并方法以各种方式来实现整个图像合并处理。系统框图仅为类似地表示,图示了功能描述,该功能描述不应被视为所公开的发明的限制性要求。对于本领域技术人员将明显的是,在不脱离所公开的发明的范围的情况下,可以对所描绘的和/或所描述的实施例(例如,不同部分的维度)做各种改变和修改,本发明的范围仅由后续的权利要求及其等同来定义。因此,说明书和附图应被当作说明性的而非限制性的意义。
Claims (17)
1.一种用于处理乳房组织图像数据的方法,包括:
处理患者的乳房组织的图像数据,以生成共同地描绘患者的乳房组织的图像切片的集合;
将与多个多级特征模块相关联的一个或多个过滤器应用于所述集合中的每个图像切片,其中所述多级特征模块被配置为识别可能存在于所述患者的乳房组织中的高维对象的至少一个指定的特征;
在所述多个多级特征模块中的每个多级特征模块处,生成描绘相应的图像切片中的具有所述至少一个指定的特征的区域的特征图;以及
将生成的特征图组合成指示相应的高维对象的可能位置的对象图,其中所述高维对象的所述至少一个指定的特征包括低级特征、中级特征和高级特征中的至少一个,其中所述低级特征、中级特征和高级特征分别对应不同复杂度的图像图案或结构。
2.如权利要求1所述的方法,还包括创建所述患者的乳房组织的二维的合成的图像,包括至少部分地基于对多个图像切片生成的对象图来识别一个或多个高维对象。
3.如权利要求1或2所述的方法,其中基于学习库的组合器被用于将所生成的特征图组合成对象图。
4.如权利要求1或2所述的方法,其中基于投票的组合器被用于将所生成的特征图组合成对象图。
5.如权利要求1或2所述的方法,其中所述多级特征模块被配置为表示高维图像对象的相应的至少一个指定的特征。
6.如权利要求1所述的方法,其中所述低级特征是基于选自包括边缘过滤器、线过滤器和梯度过滤器的组的通用图像过滤器的。
7.如权利要求1所述的方法,其中所述中级特征是基于表示和识别简单几何形状和/或图像图案的算法或算法模型的。
8.如权利要求7所述的方法,其中所述简单几何形状和/或图像图案包括圆形形状、分叶形状和密集对象。
9.如权利要求1所述的方法,其中所述高级特征是基于表示和识别复杂几何形状和/或图像图案的算法或算法模型的。
10.如权利要求9所述的方法,其中所述复杂几何形状和/或图像图案包括乳房病变和乳房结构的类型。
11.如权利要求5所述的方法,其中所述高维图像对象被定义为表示具体的乳房病变或乳房结构的类型。
12.如权利要求5所述的方法,其中所述高维图像对象包括三维图像对象。
13.如权利要求1或2所述的方法,还包括通过被设计为表示高维图像对象的具体特点的多个多级特征来分解和表示相应的高维图像对象。
14.如权利要求1或2所述的方法,还包括基于为多个图像切片创建的相应的对象图来生成三维立体对象图。
15.如权利要求14所述的方法,还包括对三维立体对象图进行抽象以生成三维立体对象网格,所述三维立体对象网格包括具有不同属性的抽象的三维图像对象的集合。
16.如权利要求15所述的方法,其中所述三维立体对象网格包括用于单独的网格体素的对象概率值,并且其中所述不同属性包括位置、尺寸和形状中的一个或多个。
17.如权利要求1或2所述的方法,其中从多个图像切片得出的对象图被用于确定高维对象的位置、尺寸、形状和形态中的一个或多个。
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