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TW201520906A - 影像註冊方法 - Google Patents

影像註冊方法 Download PDF

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TW201520906A TW102143874A TW102143874A TW201520906A TW 201520906 A TW201520906 A TW 201520906A TW 102143874 A TW102143874 A TW 102143874A TW 102143874 A TW102143874 A TW 102143874A TW 201520906 A TW201520906 A TW 201520906A
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Abstract

一種影像註冊方法，用以影像註冊多張影像，使其影像內容位於同一座標系統下。例如，有兩張影像(一張定義為來源影像，一張定義為目標影像)，影像註冊為將來源影像內容註冊到目標影像之座標系統，使得兩張影像內容可在同一座標系統下分析。本方法包含以下步驟：(a)對影像進行影像標準化並產生標準化影像；(b)使用色彩反卷積方法，從各標準化後之影像擷取至少二色彩反卷積影像；(c)從該至少二色彩反卷積影像中，擷取影像特徵；(d)比較目標影像與來源影像之影像特徵，產生一匹配之相對結構性特徵結果；(e)使用匹配之結構性特徵結果，進行以特徵為基礎的快速粗略的全域影像註冊；以及(f)使用步驟c擷取之影像特徵進行區域為基礎之直接匹配方法，改善並優化區域註冊結果。

Description

影像註冊方法
本發明係關於一種影像註冊方法；具體而言，本發明係關於一種影像註冊方法，具可提高影像註冊的準確率。
在醫學領域中，影像註冊為非常重要的程序，其被廣泛且大量的使用於多數的外科及放射治療程序的計畫/規劃、完善及評估中。然而，資料的外觀變異、影像雜音及資料變形上的差異會使得影像註冊更加難以完成，導致傳統的影像註冊方法的表現往往會不佳也不穩定。
具體而言，以圖1A病理影像為例，供體會先被切割成複數個切片，其中每個切片會被固定於載玻片上。接著，所有切片依使用者需求進行不同染色。以本圖為例，使用常規性的H&E染色，以進行組織型態學分析。染色完後，切片會依順序串列排列起來，並經由影像掃瞄等方式被數位化。在數位化的病理影像進行影像註冊程序後，使用者可依據影像註冊後的數位化病理影像重組供體的立體影像。然而，如圖1B所示，對於病理影像中會出現較多的影像雜音，傳統的影像註冊方法所產生的結果常常會不穩定及/或不佳。以圖1B為例，依據傳統SURF(Speeded-up Robust Features)之影像註冊方法，來源影像S(Source Image)中所偵測到的結構PS被錯誤的匹配到目標影像(Target Image)中完全不同的結構PT。當該傳統的影像註冊方法依據偵測的匹配點(PS及PT)進行來源影像S的轉變(Transformation)以使能達成與目標影像中的結構對齊時，由於匹配錯誤，來 源影像S將會轉變成無法認出的影像。然而，即便使用其他傳統的影像註冊方法，如圖1C中的UnwarpJ、Bunwarj、CLAHE+BunwarpJ、TrakEM2等方法，在處理病理影像時其他的傳統影像註冊方法也未能準確的將來源影像S轉換至目標影像T的座標系。勢必需要更準確的影像註冊方法。
本發明之一目的在於提供一種影像註冊方法，可提高影像中偵測結構性特徵的準確率。
本發明之另一目的在於提供一種影像註冊方法，可提高影像註冊之速度及穩定性。
本發明之另一目的在於提供一種影像註冊方法，可自動準確的進行影像註冊。
本發明提供一種影像註冊方法，用以影像註冊至少一來源影像使得其影像內容位於同一座標系統下，包含以下步驟：(a)對該來源影像(source)進行影像標準化並產生一標準化影像；(b)使用色彩反卷積方法，從該標準化影像擷取至少一色彩反卷積影像；(c)從該至少一色彩反卷積影像中判斷出至少一影像特徵；(d)比較該至少一影像特徵的該至少一影像特徵與一目標影像(target)，產生一匹配之相對結構性特徵結果；以及(e)依據該匹配之相對結構性特徵結果轉換該標準化影像為一註冊影像。
PS、PT‧‧‧結構
S‧‧‧來源影像
ST‧‧‧註冊影像
T‧‧‧目標影像
100‧‧‧影像註冊系統
110‧‧‧來源影像供應單元
120‧‧‧影像註冊單元
121‧‧‧影像標準化模組
122‧‧‧色彩反卷積模組
123‧‧‧結構判斷模組
124‧‧‧特徵匹配模組
125‧‧‧影像變換模組
130‧‧‧儲存單元
圖1A係為傳統影像註冊的流程之示意圖；圖1B係為傳統匹配之相對結構性之一實施例之示意圖；圖1C係為傳統影像註冊方法的影像註冊結果之示意圖；圖2係為影像註冊系統之一實施例的示意圖；圖3係為影像註冊方法之一實施例的流程圖； 圖4A係為影像標準化之一實例的流程圖；圖4B係為影像註冊之一實施例的流程圖；圖5係為影像標準化之另一實施例的示意圖；以及圖6係為影像註冊之另一實施例之示意圖。
本發明為一種影像註冊方法，係適用於一影像註冊系統中。在一較佳實施例中，本發明的影像註冊方法及影像註冊系統是用於醫療領域中；但不限於此。請參閱圖2本發明之影像註冊系統100的一實施例。在本實施例中，影像註冊系統100至少包含一來源影像供應單元110、一影像註冊單元120及一儲存單元130。具體而言，影像註冊系統100係經由一特定影像註冊程序將病理影像轉換為可註冊的影像。其詳細說明如下。
如圖2所示，影像註冊單元120會從來源影像供應單元110接收至少一來源影像S(source image)。在本實施例中，來源影像供應單元110為一種影像資料庫，係用於儲存複數個被數位化的串列並裡載玻片之影像檔案。具體而言，在供體被切割成複數個切片並進行染色後，染色後的切片會被掃描成數位的病理影像檔案。此些病理影像檔案將會先被儲存於來源影像供應單元110中。然而，在其他實施例中，來源影像供應單元110可為其他裝置，如核磁共振攝影裝置(Magnetic Resonance Imaging Device)或X光等攝影裝置。舉例而言，假設來源影像供應單元110為一種核磁共振攝影裝置，來源影像供應單元110可直接產生病人的複數個數位化之病理影像。
在本實施例中，影像註冊單元120係依據特定的影像處理方式將接收到的來源影像S轉換成可註冊於一儲存單元130中的影像。在本實施例中，儲存單元130可為另一影像資料庫，且不同於來源影像供應單 元110。在此情況下，儲存單元130主要是儲存影像註冊單元120所處理好的病理影像。然而，在其他不同實施例中，儲存單元130可為伺服器、電腦裝置或其他可用影像註冊過的影像之系統。如圖2所示，影像註冊單元120可進一步包含一色彩反卷積模組122、一結構判斷模組123、一特徵匹配模組124及一影像變換模組125。此些模組將會與本發明的影像註冊方法一起詳細說明。
請參閱圖3，圖3為本發明的影像註冊方法之流程圖的一實施例。影像註冊方法包含步驟S01至S06。以下將詳細說明影像註冊方法。
步驟S01包含對來源影像(source image)進行影像標準化並產生一標準化影像。具體而言，以圖2及4A來解說，影像註冊單元120中的影像標準化模組121會先自來源影像供應單元110接收一或複數個來源影像S。在本實施例中，影像標準化模組121係一次接收到複數個來源影像S。具體而言，來源影像供應單元110可先將所有的來源影像檔案整理好後一併傳送至影像標準化模組121。然而，在其他不同實施例中，來源影像供應單元110可依據與影像註冊單元120的連接頻寬以多次方式將該些來源影像S分期地傳送至影像標準化模組121。此外，在影像標準化模組121超出其可處理的影像容量範圍前，影像註冊單元120亦可通知來源影像供應單元110進行上述來源影像S之分期傳輸方式。藉由此機制，影像註冊單元120可更佳控制並管理影像註冊之程序。在本實施例中，當影像標準化模組121接收到來源影像S後，影像標準化模組110將會對來源影像S進行標準化之影像處理。具體而言，影像標準化模組110可偵測來源影像S的影像亮度(brightness)及/或影像對比度(contrast)，並依據一影像標準及該影像亮度/影像對比度將該來源影像S轉換為一標準化影像。
在本實施例中，如圖4A及5所示，影像標準可依據來源影像S的影像直方圖(image histogram)分佈進行上述的標準化程序。詳言之，以圖5中的(a)及(b)為例，(a)及(b)的來源影像S之影像直方圖分佈分別太過 於集中於中間。在本實施例中，影像標準化模組121可依據一預設標準設定分別將(a)及(b)之影像直方圖的兩端尾部拉長，以至使(a)及(b)的影像直方圖分佈可變得像(c)的影像直方圖分佈所示的均勻。然而，在其他不同實施例中，使用者可依據喜好，設定影像標準化模組121是如何調整來源影像S為該標準化影像。此外，在另一實施例中，影像標準化模組121可自儲存單元130取得一目標影像T(target image)。在本實施例中，目標影像T為一種參考影像，係用於讓影像註冊單元120作為參考來調整/處理來源影像S。影像標準化模組121接收到目標影像T後，可偵測目標影像T的影像直方圖(柱狀圖、histogram image)，並且將影像標準(預設標準)設為所預測到的影像直方圖。藉由此方式，所有的來源影像S都會依據同樣的標準進行標準化。然而，若影像標準化模組121不是使用目標影像T的直方圖為影像標準的基礎，影像標準化模組121還是可以從儲存模組130接收目標影像T。在本實施例中，如圖4A所示，影像標準化模組121可同時依據預設標準將來源影像S及目標影像T進行標準化之影像調整/處理程序。
步驟S02包含使用色彩反卷積方法，從該標準化影像擷取至少一色彩反卷積影像。具體而言，如圖2及4A所示，色彩反卷積模組122會從影像標準化模組121接收到標準化影像。色彩反卷積模組122會依據色彩反卷積(Color Deconvolution)之方式，將標準化影像分成至少一個色彩反卷積影像。在本實施例，色彩反卷積模組122較佳是將標準化影像分為三個色彩反卷積影像；分別為：紅、藍及綠色(RGB)的色彩反卷積影像。此用意主要是為了解決供體切片染色後難以判斷結構特徵之問題。在本實施例中，以舉例而言，假設在染色程序中使用紅色染料物來將供體染色，紅色染料物將會被供體切片中的特定細胞吸收並被染色。當色彩反卷積模組122將標準影像分為紅、藍及綠色的色彩反卷積影像時，紅色彩反卷積影像將會是代表切片中染到紅染料物的結構(如，細胞核)，而綠色彩反卷積影像則係代表切片影像中的背景。藉由色彩反卷積方式，影像註冊系統100可有效、大量的減少所需要進行影像處理/分析的影像資料。同時，色彩反卷積方法可突顯影像中的結構。因此，在減少所需進行影像處理/分析的影 像資料之情況下，影像註冊單元120可更快速地完成影像處理及分析。然而，在其他不同實施例中，色彩反卷積模組122可將標準影像分成其他不同顏色的色彩反卷積影像。舉例而言，若供體切片是以其他不同顏色染色，或來源影像S是從核磁共振攝影等裝置取來的影像，色彩反卷積模組122可根據不同情況調整標準影像是如何被分為該一或多個色彩反卷積影像。
步驟S03包含從該至少一色彩反卷積影像中判斷出至少一影像特徵。具體而言，如圖2、4A及4B所示，在本實施例中，色彩反卷積模組122會先從來源影像S之標準化影像的該一或多個色彩反卷積影像其中之一選出來傳送至結構判斷模組123。以上述紅色染料物為舉例，在本實施例中，結構判斷模組123將會從色彩反卷積模組122接收到來源影像S的標準化影像之對應紅色彩反卷積影像。同時，在本實施例中，結構判斷模組123也會從色彩反卷積模組122接收到目標影像T之標準化影像之對應的紅色彩反卷積影像。換言之，結構判斷模組123會分別接收同一種顏色，但對應於不同標準化影像(來源影像S及目標影像T)的色彩反卷積影像。簡單來講，若將選中的來源影像S之標準化影像的色彩反卷積影像視為一第一影像，而目標影像T之標準化影像的色彩反卷積影像視為一第二影像，第二影像的顏色較佳是與第一影像的顏色相同(亦即，在顏色上，第二影像係對應於第一影像的色彩反卷積影像)。
當結構判斷模組123接收到第一影像及第二影像時，結構判斷模組123將會分別在第一影像及第二影像中判斷出至少一影像特徵。在本實施例中，此影像特徵可為結構性的特徵；然而，在其他不同實施例中，影像特徵亦可為其他特徵。具體而言，以圖4B及圖6為例，如圖6所示，(c)及(d)影像分別為第一影像及第二影像。在本實施例中，結構判斷模組123將會分別判斷出第一影像及第二影像中的各種影像(結構性)特徵，並且在第一影像及第二影像中標記該些影像特徵。以圖6為例，(c)及(d)圖係以複數個方塊形或圓形之標記來登記結構特徵的位置。在此須說明的是，由於前述有進行色彩反卷積之程序，結構判斷模組123所需要進行分析的影像資 料會比傳統影像註冊方法所需要處理的影像資料量少很多。因此，在判斷結構特徵上，本發明的影像註冊系統100會遠比傳統的影像註冊方法快。此外，由於所需要分析的影像資料變少了，且在分析上已先去掉影像中背景及其他與供體切片之細胞結構無相關的資料，結構判斷模組123可更準確的判斷影像中的各種結構特徵，如細胞核、細胞牆壁等結構的特徵。
步驟S04包含比較該至少一色彩反卷積影像的該至少一影像特徵與一目標影像，產生一匹配之相對結構性特徵結果。具體而言，如圖4B及6所示，在一實施例中，特徵匹配模組124會從結構判斷模組123接收第一影像及第二影像。依據結構判斷模組123在第一及第二影像中標記的一或多個結構性特徵位置，特徵匹配模組124將會比對第一影像中所偵測到的結構性特徵與第二影像中所偵測到的結構性特徵。在本實施例中，特徵匹配模組124會在比較第一影像及第二影像時，找出相對應的結構性特徵。由於經過了標準化及色彩反卷積之程序，來到此步驟時的第一影像及第二影像中的結構會非常清楚且明顯，不會有過多的影像雜音。因此，特徵匹配模組124可準確的將第一及第二影像中相對應的結構性特徵對應起來(匹配-matching)。依據每一結構性特徵的匹配關係，特徵匹配模組124會產生該匹配之相對結構性特徵結果並傳輸至影像變換模組125。
然而，在其他不同實施例中，特徵匹配模組124可從儲存單元130接收到目標影像T。在此情況下的實施例中，特徵匹配模組124所接收到的目標影像T可包含預設的結構特徵標記。具體而言，在本實施例中，使用者可先預先在目標影像T中手動的登記使用者可認出的特徵結構，並且將該目標影像T儲存於儲存單元130中。在此情況下，特徵匹配模組124可比較第一影像與儲存單元130傳來的該目標影像T。換言之，影像註冊單元120可不用在其內的模組121~123進行目標影像T的影像處理及分析。藉由使用者手動指出目標影像T中的結構性特徵，影像註冊單元120可節省電腦資源並且可更快速的完成影像註冊之程序。此外，藉由此方式，使用者可隨時調整或提高影像註冊系統100判斷結構性特徵的準確度。
步驟S05包含依據該匹配之相對結構性特徵結果轉換該標準化影像為一註冊影像。具體而言，影像註冊單元120中的影像變換模組125在接收到特徵匹配模組124所產生的結構性特徵結果後，將會依據結構性特徵結果內所包含的各個影像特徵匹配關係將來源影像S的標準化影像轉變到目標影像T的標準化影像之座標系(coordinate system)上。亦即，本發明將會使用匹配之結構性特徵結果，進行以特徵為基礎的快速粗略的全域影像註冊。如圖6的(e)的第一影像及(f)的第二影像所示，影像變換模組125會先分析第二影像中(亦即：1第一影像(對應於目標影像)之色彩反卷積影像所對應的(第二影像的)色彩反卷積影像；或2儲存單元130傳來的目標影像T)的結構性特徵與第二影像之座標系(coordinate system)之間的關係。同樣地，影像變換模組125也會分析第一影像中的結構性特徵與第一影像中的座標系之間的關係。影像變換模組125會使用影像特徵進行區域為基礎之直接匹配方法，改善並優化區域註冊結果。具體而言，依據在第一影像與第二影像中特徵匹配模組124所找出各個對應匹配的結構性特徵，以及在第一及第二影像中影像變換模組125所分析的座標系(如圖6(e)及(f)所示)，影像變換模組125可產生如第6圖(g)中的線性變換關係。如圖4B及圖6所示，當影像變換模組125算出該線性變換關係之後，影像變換模組125將會把第一影像所對應的來源影像S的標準化影像，依據該線性變換關係轉換到目標影像T的標座係，如圖6(h)所示。
步驟S06包含註冊該註冊影像。以圖2、4B及6為例，當影像變換模組125轉換來源影像S的標準化影像至註冊影像ST後，影像註冊單元120將會把註冊影像ST傳送至儲存單元130以完成影像註冊。
本發明觀點已配合作為範例之特定實例加以說明，但是這些範例可有其他選替、修改及變化。因此，於此所提出的實例為例示性而非限制性。在不悖離申請專利範圍之範疇下可有其他改變。
S01~S06‧‧‧步驟

Claims (10)

  1. 一種影像註冊方法，用以影像註冊至少一來源影像使得其影像內容位於同一座標系統下，包含以下步驟：(a)對該來源影像(source)進行影像標準化並產生一標準化影像；(b)使用色彩反卷積方法，從該標準化影像擷取至少一色彩反卷積影像；(c)從該至少一色彩反卷積影像中判斷出至少一影像特徵；(d)比較該至少一色彩反卷積影像的該至少一影像特徵與一目標影像(target)，產生一匹配之相對結構性特徵結果；以及(e)依據該匹配之相對結構性特徵結果轉換該標準化影像為一註冊影像。
  2. 如請求項1所述之影像註冊方法，其中該步驟(a)進一步包含：(a1)偵測該來源影像之影像亮度，並依據一影像標準及該影像亮度產生該來源影像的標準化影像；以及(a2)偵測該來源影像之影像對比度，並依據該影像標準增強或減弱該標準化影像之對比度。
  3. 如請求項1所述之影像註冊方法，其中該步驟(b)進一步包含：(b1)依據色彩反卷積將該標準化影像轉換為三個色彩反卷積影像，其中該三個色彩反卷積影像為一紅色彩反卷積影像、一藍色彩反卷積影像及一綠色彩反卷積影像。
  4. 如請求項3所述之影像註冊方法，其中該步驟(c)進一步包含：(c1)自該三個色彩反卷積影像其中之選為第一影像，並從第一影像中判斷出該至少一影像特徵。
  5. 如請求項4所述之影像註冊方法，其中該步驟(d)進一步包含：(d1)依據色彩反卷積將該目標影像轉換為至少一色彩反卷積影像；以及(d2)自該目標影像之該至少一色彩反卷積影像中將對應於該第一影像選為一第二影像； (d3)判斷該第二影像中的至少一影像特徵，並設該至少一影像特徵為一預設結構特徵；以及(d4)比較該第一影像之特徵結構與該預設結構特徵，並依其比較結果產生該結構性特徵結果。
  6. 如請求項1所述之影像註冊方法，其中該目標影像包含至少一預設結構特徵，該步驟(d)進一步包含：比較該至少一影像特徵與該至少一預設結構特徵以判斷是否該至少一影像特徵有對應於該至少一預設結構特徵。
  7. 如請求項3所述之影像註冊方法，其中該步驟(c)進一步包含：從該紅色彩反卷積影像中判斷出該至少一影像特徵。
  8. 如請求項7所述之影像註冊方法，其中該步驟(d)進一步包含：依據色彩反卷積將該目標影像(target)轉換為至少一色彩反卷積目標影像，其中該至少一色彩反卷積影像包含一紅色彩反卷積目標影像。
  9. 如請求項8所述之影像註冊方法，其中該步驟(d)進一步包含：比較該紅色彩反卷積影像與該紅色彩反卷積目標影像，並依據比較之結果產生該結構性特徵結果。
  10. 如請求項1所述之影像註冊方法，其中該步驟(e)進一步包含註冊該註冊影像。
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