CN106096322B - 肝肾医学图像数据协同处理*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种肝肾医学图像数据协同处理***，包括：数据处理中心、若干上传用户终端及若干下载用户终端，若干上传用户终端通过互联网与数据处理中心连接以将初始数据上传至数据处理中心，若干下载用户终端通过互联网与数据处理中心连接以下载数据处理中心的肝脏三维图像或肾脏三维图像。数据处理中心至少包括信息数据库以及用于基于肝脏CT图像生成特定肝脏三维图像和基于肾脏CT图像生成特定肾脏三维图像的三维图像处理模块，信息数据库用于依照特定肝脏的来源信息分类存储来自三维图像处理模块的特定肝脏三维图像以及依照特定肾脏的来源信息分类存储来自三维图像处理模块的特定肾脏三维图像。
Description
技术领域
本发明涉及一种医学影像处理***，特别涉及一种医学影像三维可视化***。
背景技术
医学图像的三维重建技术能充分利用CT、MRI等医学图像体数据，采用面绘制或体绘制的成像算法，可根据需要得到任意视角透视的三维投影图像，便于医生对人体内部结构进行观察。利用三维重建技术对医学图像进行处理，构造三维模型，并对三维模型从不同方向投影显示，提取出相关器官的信息，能使医生对感兴趣器官的大小、形状和空间位置获得定量描述。三维重建技术使得医生能够直观、定量地察看器官的三维结构，加强图像中原有的各种细节，从而帮助医生作出更正确的诊断。采用医学三维图像重建技术，病人只需要进行一次扫描，获取其患病部位的若干断层的数据(原始数据)，通过该技术就可以让医生从多角度进行观察，方便了诊断。医生不仅可以从任意角度、位置观察患病区域，而且还可以应用模式识别技术，由***自动分析出病灶部位信息，如肿瘤、血栓的位置、大小等。这减轻了医生的工作强度，提高了工作效率，有利于提高医疗行业的现代化水平。
通过对传统技术获得的离散数据进行处理，将其转变成为具有直观立体效果的图像，充分展现组织或器官的三维状态，从而提供若干用传统手段无法获得的解剖结构信息。而且这种技术可以为诸如虚拟窥镜、虚拟解剖等虚拟技术的进一步发展提供了视觉交互基础。在此基础上，也可以实现矫形手术、放射治疗等计算机模拟及手术规划。
肝脏和肾脏均为机体代谢、解毒、分泌、***的重要脏器，临床两脏器同时或先后发生疾病，两者的关系成为临床关注研究的重要问题。肝、肾两个脏器的疾病可互不相关，也可一病同时侵及肝、肾，有时则系一个脏器病变对另一脏器的影响。通过对肝脏以及肾脏的三维图像重建，便于研究人体肝脏与肾脏的相关性，针对具体病因进行手术模拟对于改变目前医疗的方式有很大的意义。
如中国专利申请201310503694.6号公开的一种医学影像二维处理及三维重建***，包括数据存取模块、数据管理模块、显示及视区管理模块、二维数据预处理模块、二维数据分割模块、交互操作模块以及三维重建及视觉调整模块。数据存取模块用于将医学影像二维影像文件读入并经过预处理后将二维数据保存到磁盘中，数据管理模块用于对各类数据进行规划管理，显示及视区管理模块用于二维影像和三维模型的显示，以及用于更好地对二维影像或三维模型进行视区模式显示。二维影像预处理用于对原始二维影像显示效果不佳的进行灰度变换、滤波、锐化等调整处理，交互操作模块用于对图像进行缩放、旋转、平移等操作，二维数据分割模块用于对有用信息进行提取为后继的三维面重建做好准备，三维重建包括面重建和点重建，三维视觉调整为三维模型视觉的调整。然而，该医学影像二维处理及三维重建***并非开放平台，无法共享数字化肝脏以及肾脏数据、共享知识。
又如中国专利申请201310503694.6号公开的一种肝部CT图像的三维重建方法，包括：对肝部二维CT图像序列进行分割，分别提取与肝部的多个组织中每个组织相对应的分割序列；根据与每个组织相对应的分割序列，以及与每个组织相对应的三维重建流程对每个组织进行三维图像重建，以对肝部CT图像进行三维重建。然而，该肝部CT图像的三维重建方法无法交互显示肝脏三维CT立体图像，且无法同时处理肝脏与肾脏数据生成三维CT立体图像。
因此，提供一种能够同时处理肝脏数据和肾脏数据、实现实时共享、适合广泛推广的数字化平台，能够准确检索、便于研究肝、肾相关疾病是业界急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种肝肾医学图像数据协同处理***，其通过构建数据库平台，可以实现同时处理肝脏数据和肾脏数据、实现实时共享、检索精准、便于研究肝、肾相关疾病。
根据本发明的一个方面，提供一种肝肾医学图像数据协同处理***，包括：数据处理中心、若干上传用户终端及若干下载用户终端。数据处理中心用以生成肝脏三维图像和肾脏三维图像，若干上传用户终端通过互联网与数据处理中心连接以将初始数据上传至数据处理中心，若干下载用户终端通过互联网与数据处理中心连接以下载数据处理中心的肝脏三维图像或肾脏三维图像。每个上传用户终端至少包括：用于供上传用户选择上传数据类型的上传类型选择模块、用于将针对特定肝脏的肝脏CT图像或针对特定肾脏的肾脏CT图像输入每个上传用户终端的数据输入模块、用于将数据输入模块输入的CT图像与特定肝脏或特定肾脏的来源信息打包压缩成特定肝脏数据包或特定肾脏数据包的数据初加工模块、以及用于将特定肝脏数据包和特定肾脏数据包通过互联网上传至数据处理中心的数据上传模块。数据处理中心至少包括信息数据库以及用于基于肝脏CT图像生成特定肝脏三维图像和基于肾脏CT图像生成特定肾脏三维图像的三维图像处理模块，信息数据库用于依照特定肝脏的来源信息分类存储来自三维图像处理模块的特定肝脏三维图像以及依照特定肾脏的来源信息分类存储来自三维图像处理模块的特定肾脏三维图像。每个下载用户终端至少包括登录检索模块以及数据下载模块，登录检索模块设置于每个下载用户终端上用于通过互联网以特定注册用户帐号登入数据处理中心以便在信息数据库中检索、浏览特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像，数据下载模块设置于每个下载用户终端上，下载用户通过数据下载模块选择并下载所需下载三维重建图像类型。
可选择地，每个上传用户终端的上传类型选择模块包括肝脏数据上传子单元以及肾脏数据上传子单元。
可选择地，上传用户终端的数据输入模块上传的肝脏CT图像为针对特定肝脏的取自不同截面的DICOM格式的至少100幅肝脏CT图像，上传用户终端的数据输入模块上传的肾脏CT图像为针对特定肾脏的取自不同截面的DICOM格式的至少30幅肾脏CT图像，优选100张。
其中，上传用户终端可以为经授权的指定医院的多功能CT设备或计算机，医师可通过上传用户帐号在上传用户终端登录数据处理中心以上传或下载肝脏CT图像或肾脏CT图像。
其中，下载用户终端可以为任意的个人计算机，普通用户通过下载用户帐号在下载用户终端登录数据处理中心以检索、浏览或下载肝脏CT图像或肾脏CT图像。
其中，数据处理中心可以为基于多个服务器和多个存储设备搭建的数据处理平台。
可选择地，特定肝脏和特定肾脏的来源信息均至少包含：患病类型、患者性别、患者年龄、生活地区以及就诊医院，其中，特定肾脏的来源信息进一步包括左肾或右肾。
可选择地，特定肝脏和特定肾脏的来源信息还可以包含：患者生活习惯、生化检查信息、患者典型症状、体征、医学图像、影像诊断结果、治疗方案、不良反应及主治医师等。
可选择地，数据下载模块进一步设置于每个上传用户终端上用于通过互联网将信息数据库中的特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像下载至上传用户终端。
可选择地，登录检索模块进一步设置于每个上传用户终端上用于通过互联网登入数据处理中心以便上传用户在信息数据库中检索、浏览特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像。
可选择地，肝肾医学图像数据协同处理***进一步包括用户交流模块，用户交流模块设置于每个上传用户终端和每个下载用户终端上用于上传用户和下载用户通过互联网分别针对特定肝脏三维图像或特定肾脏图像进行交流分析。
可选择地，每一个上传用户或每一个下载用户可以通过用户交流模块与一个或多个上传用户和下载用户进行交流。
其中，数据处理中心的三维图像处理模块包括根据每幅肝脏CT图像进行肝脏三维重建得到特定肝脏三维图像的肝脏三维处理子模块以及根据每幅肾脏CT图像进行肾脏三维重建得到特定肾脏三维图像的肾脏三维处理子模块。
可选择的，肝脏三维处理子模块进一步包括肝脏图像预处理单元、肝脏提取单元以及肝脏三维图像绘制单元。其中，肝脏图像预处理单元依次对肝脏CT图像中的每幅肝脏CT图像进行图像平滑及图像增强处理，肝脏提取单元分割经预处理的肝脏数据图像以检测肝脏轮廓边缘并提取肝脏轮廓线，肝脏三维图像绘制单元根据由每幅肝脏CT图像获得的肝脏轮廓线对肝脏进行表面重建，得到特定肝脏三维图像。
肝脏三维处理子模块的肝脏图像预处理单元中进一步包括：图像平滑子单元和图像增强子单元。其中，图像平滑子单元采用空域法在空间域中对每幅肝脏CT图像像素灰度值直接进行运算处理，滤除每幅肝脏CT图像中的噪声。以及图像增强子单元用于尖锐化增强处理经过平滑处理的每幅肝脏CT图像以增加每幅肝脏CT图像的边缘鲜明度。
可选择地，图像平滑子单元对每幅肝脏CT图像进行平滑处理可以选择邻域平均法或中值滤波法。
可选择地，图像增强子单元对每幅肝脏CT图像进行增强处理只关心边缘点的位置而不顾其周围的实际灰度差，图像增强单元中可以采用微分锐化法对图像进行增强处理，如拉普拉斯锐化法。
可选择地，肝脏提取单元进一步包括：肝脏定位子单元、肝脏分割子单元、边界检测子单元以及边界跟踪子单元。
其中，肝脏定位子单元通过肝脏体积和肝脏灰度自动定位出每幅肝脏CT图像中的肝脏位置。肝脏分割子单元配准经肝脏图像预处理单元输出的每幅肝脏CT图像，对每幅肝脏CT图像进行分割得到分割肝脏部分图像。边界检测子单元通过微分算子法考察分割肝脏部分图像中的每个像素在任意邻域内灰度的变化，根据每个像素任意邻域一阶和/或二阶方向导数变化定位出肝脏边界点。边界跟踪子单元通过依次搜索相邻肝脏边界点，依次连接边界点从而逐步检测出肝脏边界得到确定的肝脏轮廓。
可选择地，肝脏分割子单元分割得到分割肝脏部分图像后，采用孔洞填充算法去除分割肝脏部分图像进行分割过程中产生的细小孔洞和错误连接，再采用区域增长法去除分割肝脏部分图像的多余组织，进一步填充分割肝脏部分图像的内部孔洞，最后进行轮廓修正。
可选择地，肝脏三维图像绘制单元中进一步包括：轮廓匹配子单元、轮廓拼接处理子单元、轮廓插值子单元以及曲面拟合子单元。其中，轮廓匹配子单元通过计算肝脏提取单元的边界跟踪单元得到的肝脏轮廓的面积，在分别由肝脏CT图像确定的不同截面肝脏轮廓内寻找不同截面肝脏轮廓之间的顺序关系并匹配。轮廓拼接处理子单元采用三角面片法构造不同截面肝脏轮廓之间的表面得到肝脏二维断层图像；轮廓插值子单元在相邻的肝脏二维断层图像之间进行插值以实现各层图像间结构的过渡。曲面拟合子单元采用插值法或者逼近法平滑肝脏二维断层图像之间的曲面，对肝脏二维断层图像进行拟合形成最终的重建曲面，得到特定肝脏三维CT图像。
可选择地，肝脏三维图像绘制单元还包括轮廓分叉处理子单元。轮廓分叉处理子单元采用拓扑和几何结构处理经轮廓拼接处理子单元插值过渡的肝脏二维断层图像，解决因分叉产生的局部信息导致的肝脏轮廓对应关系不确定的情况。可选择地，肝脏提取单元的边界检测子单元可以通过Sobel算子、Roberts算子和Kirsch算子等方法定位肝脏边界点。
可选择地，肾脏三维处理子模块进一步包括肾脏图像预处理单元、肾脏提取单元以及肾脏三维图像绘制单元。图像预处理子模块读取系列肾脏CT图像并依次对每幅肾脏CT图像进行图像平滑及图像增强处理，肾脏提取单元分割经预处理的肾脏数据图像以检测肾脏轮廓边缘并提取肾脏轮廓线，肾脏三维图像绘制单元根据由每幅肾脏CT图像获得的肾脏轮廓线对肾脏进行表面重建，得到特定肾脏三维图像。
其中，肾脏三维处理子模块的图像预处理单元中进一步包括：图像平滑子单元以及图像增强子单元。图像平滑子单元采用空域法在空间域中对每幅肾脏CT图像像素灰度值直接进行运算处理，滤除每幅肾脏CT图像中的噪声。图像增强子单元用于尖锐化增强处理经过平滑处理的每幅肾脏CT图像以增加每幅肾脏CT图像的边缘鲜明度。
可选择地，图像平滑子单元对每幅肾脏CT图像进行平滑处理可以选择邻域平均法或中值滤波法。
可选择地，图像增强子单元对每幅肾脏CT图像进行增强处理只关心边缘点的位置而不顾其周围的实际灰度差，图像增强子单元中可以采用微分锐化法对图像进行增强处理，如拉普拉斯锐化法。
可选择地，肾脏提取单元进一步包括：肾脏定子单元、肾脏分割子单元、边界检测子单元以及边界跟踪子单元。肾脏定位子单元通过肾脏体积和肾脏灰度自动定位出每幅肾脏CT图像中的肾脏位置。肾脏分割子单元配准经预处理子模块输出的每幅肾脏CT图像，对每幅肾脏CT图像进行分割得到分割肾脏部分图像。边界检测子单元通过微分算子法考察分割肾脏部分图像中的每个像素在任意邻域内灰度的变化，根据每个像素任意邻域一阶和/或二阶方向导数变化定位出肾脏边界点。边界跟踪子单元通过依次搜索相邻肾脏边界点，依次连接边界点从而逐步检测出肾脏边界得到确定的肾脏轮廓。
可选择地，肾脏分割子单元分割得到分割肾脏部分图像后，采用孔洞填充算法去除分割肾脏部分图像进行分割过程中产生的细小孔洞和错误连接，再采用区域增长法去除分割肾脏部分图像的多余组织，进一步填充分割肾脏部分图像的内部孔洞，最后进行轮廓修正。
可选择地，边界检测子单元可以通过Sobel算子、Roberts算子和Kirsch算子等方法定位肾脏边界点。
可选择地，边界跟踪子单元确定肾脏轮廓线的步骤为：找出分割肾脏部分图像的第1个边界点作为起始边界点。以这个起始边界点为起始点，根据图像的边界应该是连续的这一特征，对特定的方向进行跟踪。具体来说就是，从找出的第1个边界点开始，定义初始的搜索方向为沿左下方，如果左下方的像素点是边界点，则将其加入边界链表，将其涂黑，表示是一个边界点；否则跟踪方向逆时针旋转45度。这样一直找到一个新的边界点为止，然后搜索方向在当前的跟踪方向的基础上顺时针旋转90度，继续用同样的方法跟踪下一个边界点，直到返回起始边界点为止，得到肾脏轮廓。
可选择地，边界跟踪子单元也可以选择人工提取肾脏轮廓，选择分割肾脏部分图像中变化比较明显的点作为特征点，连成折线后进行平滑处理得到肾脏轮廓。
可选择地，肾脏三维图像绘制单元中进一步包括：轮廓匹配子单元以及MC重建子单元。其中，轮廓匹配子单元设定等值面的值，提取出目标轮廓，通过计算肾脏提取子模块的边界跟踪单元得到的肾脏轮廓的面积，在分别由肾脏CT图像确定的不同截面肾脏轮廓内寻找不同截面肾脏轮廓之间的顺序关系并匹配。MC重建子单元第一次读取两张初始的肾脏轮廓，以后每次读入一张相邻的切片，每张切片上的像素点中相邻的四个和对应的下一张切片的四个像素点构成一个立方体，该立方体称为一个体素，然后从左到右、从前至后顺序依次处理一层中的全部相邻立方体，判别边界体素，抽取等值面，然后处理完一层后转到第一步继续读入下一张切片，处理完所有的切片后提取等值面，算法结束，得到特定肾脏三维图像。
MC重建子单元采用MC算法时从每一个体素获取它内部的等值面如下：每一个体素具有八个顶点，这八个顶点的灰度值是可以直接根据输入切片的像素值获得的，要抽取的等值面的阈值也需要用户在计算之前事先给定。在这八个顶点中，我们将灰度值大于给定的阈值的顶点标记为黑色，而灰度值小于阈值的顶点不标记。
显然在如果一个立方体中同时存在“已标记”和“未标记”的点，那么这个立方体内就必然存在等值面。除去全标记和全部标记的体素不包含等值面的情况，一个体素立方体中的8个顶点都可能有“标记”和“未标记”两种状态，如果不考虑等值点在立方体边上的位置，一个体素上等值面的分布情况总共的可能有256种。由于立方体旋转后不影响等值面的拓扑结构，所以可以将立方体中具有旋转对称性的情况去除。另外，所有的“未标记”和“已标记”可以进行互换，这样也不会改变等值面的拓扑结构。这样只需要15种基本立方体就可以表示全部256种可能的情况。将这15种情况构造出一个长度为256的索引表，这个索引表记录了一个体素内的等值面的256种可能的连接方式。在获得八个顶点的标记情况后，根据标记情况，得出一个0～15之间的索引值，然后根据该索引值直接对比索引表就可知道等值点在体素立方体的哪条边上，并且还可以从索引表中获得该体素中等值点的连接方式，这时候就可以将等值点连接起来形成等值面。
可选择地，肾脏三维图像绘制单元中可以通过定义指定场景光照、视角以及焦点信息，绘制出特定肾脏三维图像实体。
优选地，肝肾医学图像数据协同处理***进一步包括动态演示模块，动态演示模块设置于数据处理中心。动态演示模块包括交互显示单元以及开窗单元。交互显示单元用于提供特定肝脏和特定肾脏三维图像的实体显示和交互。开窗单元通过在特定肝脏和特定肾脏的三维图像上自由设置的切割顶点构造成切割平面，通过鼠标操作移动每个切割面的位置以展示不同的开窗效果，再现特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像的任一断层，显示出特定肝脏三维CT图像或特定肾脏三维CT图像被覆盖的内部结构。
可选择地，动态演示模块中通过设置切入方向和切入点结合切割平面进行移动、旋转、定位交互操作实现对特定肝脏三维图像和特定肾脏三维图像任意方向、任意部位的切除。
其中，肝脏分割子单元配准经预处理子模块输出的每幅肝脏CT图像以及肾脏分割子单元配准经预处理子模块输出的每幅肾脏CT图像的过程如下：对CT图像进行分析，提取CT图像的特征点并保存作为基准点；选定一幅CT图像作为基准图像，被选为基准图像的CT图像优选为偏移小、图像清晰的CT图像；根据图像的特征点，寻找基准图像的相邻图像；根据对应的特征点确定空间变换；移动基准图像，进行迭代操作；保存计算结果，至迭代完成结束整个序列图像的配准过程。
根据本发明的另一个方面，提供一种肝肾医学图像数据协同处理***，包括：数据处理中心站、若干上传用户终端以及若干下载用户终端，若干上传用户终端与数据处理中心站通过有线或无线网络连接，若干下载用户终端与数据处理中心站通过有线或无线网络连接。每个上传用户终端上至少设置有按信息处理顺序依次布置的上传类型选择模块、数据输入模块、初加工模块以及数据上传模块。数据处理中心站至少设置有按信息处理顺序依次布置的三维图像处理模块以及信息数据库单元。每个下载用户终端上至少设置有分别与数据处理中心站的信息数据库单元建立数据连接的登录检索模块以及数据下载模块。
可选择地，每个上传用户终端的上传类型选择模块包括分开布置的肝脏数据上传子单元以及肾脏数据上传子单元。
优选地，每个上传用户终端上进一步设置有与数据处理中心站的信息数据库单元建立数据连接的数据下载模块。
每个上传用户终端上进一步设置有与数据处理中心站的信息数据库单元建立数据连接的登录检索模块。
优选地，每个上传用户终端和每个下载用户终端上进一步分别设置有用户交流模块。
其中，数据处理中心站的三维图像处理模块包括分开布置的肝脏三维处理子模块以及肾脏三维处理子模块。
可选择地，肝脏三维处理子模块上至少设置有按信息处理顺序依次布置的肝脏图像预处理单元、肝脏提取单元以及肝脏三维图像绘制单元。
可选择地，肾脏三维处理子模块上至少设置有按信息处理顺序依次布置的肾脏图像预处理单元、肾脏提取单元以及肾脏三维图像绘制单元。
本发明的有益效果是：(1)、本发明的肝肾医学图像数据协同处理***可以同时肝脏数据和肾脏数据；(2)、肝肾数据实时共享，对于医学中相关肝肾类病理研究；(3)、肝肾医学图像数据协同处理***集中处理大量的肝脏数据和肾脏数据，省去大量处理工作，资源共享、查找方便、适合推广应用；(4)、***包括大数据量的肝脏数据和肾脏数据，通过开放平台共享，全球各地专家可以共享数字化数据、讨论病例，有利于医生之间交流，共享知识，符合国家互联网+战略方向。
附图说明
图1示出了本发明实施方式一的肝肾医学图像数据协同处理***的构造示意图。
具体实施方式
请参照图1，根据本发明的实施方式一，提供一种肝肾医学图像数据协同处理***，包括：若干上传用户终端100、数据处理中心200及若干下载用户终端300。若干上传用户终端100通过互联网与数据处理中心200连接以将初始数据上传至数据处理中心200。数据处理中心200用以生成肝脏三维图像和肾脏三维图像。若干下载用户终端300通过互联网与数据处理中心200连接以下载数据处理中心200的肝脏三维图像或肾脏三维图像。
每一个上传用户终端100包括上传类型选择模块110、数据输入模块130、数据初加工模块140、数据上传模块150。
上传类型选择模块110用于上传用户选择上传数据类型，上传类型选择模块110包括肝脏数据上传子单元(图未示)以及肾脏数据上传子单元(图未示)。数据输入模块130用于将针对特定肝脏的肝脏CT图像或针对特定肾脏的肾脏CT图像50～100输入每个上传用户终端100，数据输入模块130上传的肝脏CT图像为针对特定肝脏的取自不同截面的DICOM格式的50～100幅肝脏CT图像，上传用户终端的数据输入模块上传的肾脏CT图像为针对特定肾脏的取自不同截面的DICOM格式的50～100肾脏CT图像。数据初加工模块140用于将数据输入模块输入的肝脏、肾脏的CT图像与特定肝、肾脏的来源信息打包压缩成特定肝脏数据包或特定肾脏数据包，数据上传模块150用于将特定肝脏数据包和特定肾脏数据包通过互联网上传至数据处理中心200。
数据处理中心200包括用于基于肝脏CT图像生成特定肝脏三维图像以及基于肾脏CT图像生成特定肾脏三维图像的三维图像处理模块210以及信息数据库230。其中，数据处理中心200为基于多个服务器和多个存储设备搭建的数据处理平台。
信息数据库230用于依照特定肝脏的来源信息分类存储来自三维图像处理模块210的特定肝脏三维图像以及依照特定肾脏的来源信息分类存储来自三维图像处理模块210的特定肾脏三维图像。
每一个下载用户终端300包括登录检索模块310以及数据下载模块330。登录检索模块310设置于每个下载用户终端300上用于通过互联网以特定注册用户帐号登入数据处理中心200以便在信息数据库230中检索、浏览特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像，数据下载模块设置330于每个下载用户终端300上，下载用户通过数据下载模块330选择并下载所需下载三维重建图像类型。
数据处理中心200的三维图像处理模块210包括根据每幅肝脏CT图像进行肝脏三维重建得到特定肝脏三维图像的肝脏三维处理子模块213以及根据每幅肾脏CT图像进行肾脏三维重建得到特定肾脏三维图像的肾脏三维处理子模块215。
肝脏三维处理子模块213进一步包括肝脏图像预处理单元(图未示)、肝脏提取单元(图未示)以及肝脏三维图像绘制单元(图未示)。肝脏三维图像绘制单元包括：通过计算肝脏轮廓的面积分别寻找不同截面肝脏轮廓之间的顺序关系并匹配的肝脏轮廓匹配子单元、采用三角面片法构造不同截面肝脏轮廓之间的表面得到肝脏二维断层图像的轮廓拼接处理子单元、在相邻的肝脏二维断层图像之间进行插值以实现各层图像间结构的过渡的轮廓插值子单元、以及对肝脏二维断层图像进行拟合形成最终的重建曲面以得到特定肝脏三维CT图像的曲面拟合子单元。
肾脏三维处理子模块包括肾脏图像预处理单元215、肾脏提取单元(图未示)以及肾脏三维图像绘制单元(图未示)。肾脏三维图像绘制单元包括：肾脏轮廓匹配子单元以及MC重建子单元。其中，肾脏轮廓匹配子单元设定等值面的值，提取出目标轮廓，计算肾脏轮廓的面积，在不同截面肾脏轮廓内寻找不同截面肾脏轮廓之间的顺序关系并匹配。MC重建子单元第一次读取两张初始的肾脏轮廓，以后每次读入一张相邻的切片，每张切片上的像素点中相邻的四个和对应的下一张切片的四个像素点构成一个立方体，该立方体称为一个体素，然后从左到右、从前至后顺序依次处理一层中的全部相邻立方体，判别边界体素，抽取等值面，然后处理完一层后转到第一步继续读入下一张切片，处理完所有的切片后提取等值面，算法结束，得到特定肾脏三维图像。
在该非限制性实施方式中，上传用户终端100为经授权的指定医院的多功能CT设备或计算机，医师可通过上传用户帐号在上传用户终端100登录数据处理中心200以上传或下载肝脏CT图像或肾脏CT图像。
在该非限制性实施方式中，下载用户终端300可以为任意的个人计算机，普通用户通过下载用户帐号在下载用户终端300登录数据处理中心200以检索、浏览或下载肝脏CT图像或肾脏CT图像。
作为一种可替代实施方式一，每个上传用户终端100上进一步设置有数据下载模块170，用于通过互联网将信息数据库230中的特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像下载至上传用户终端100。
作为一种可替代实施方式二，每个上传用户终端100上进一步设置有登录检索模块180，用于通过互联网登入数据处理中心200以便上传用户在信息数据库230中检索、浏览特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像。
作为一种可替代实施方式三，每个上传用户终端上进一步设置有用户交流模块190，每个下载用户终端上进一步设置有用户交流模块350，用于上传用户和下载用户通过互联网分别针对特定肝脏三维图像或特定肾脏图像进行交流分析。
作为一种可替代实施方式四，特定肝脏和特定肾脏的来源信息均包含：患病类型、患者性别、患者年龄、生活地区以及就诊医院，其中，特定肾脏的来源信息进一步包括左肾或右肾。
作为一种可替代实施方式五，肝肾医学图像数据协同处理***进一步包括动态演示模块150，动态演示模块250设置于数据处理中心200。动态演示模块250包括交互显示单元(图未示)以及开窗单元(图未示)。交互显示单元用于提供特定肝脏和特定肾脏三维图像的实体显示和交互。开窗单元通过在特定肝脏和特定肾脏的三维图像上自由设置的切割顶点构造成切割平面，通过鼠标操作移动每个切割面的位置以展示不同的开窗效果，再现特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像的任一断层，显示出特定肝脏三维CT图像或特定肾脏三维CT图像被覆盖的内部结构。动态演示模块中通过设置切入方向和切入点结合切割平面进行移动、旋转、定位交互操作实现对特定肾脏三维图像任意方向、任意部位的切除。
尽管在此已详细描述本发明的优选实施方式，但要理解的是本发明并不局限于这里详细描述和示出的具体结构，在不偏离本发明的实质和范围的情况下可由本领域的技术人员实现其它的变型和变体。
Claims (1)
1.一种肝肾医学图像数据协同处理***，包括：
数据处理中心，所述数据处理中心用以生成肝脏三维图像和肾脏三维图像；
若干上传用户终端，所述若干上传用户终端通过互联网与所述数据处理中心连接以将初始数据上传至数据处理中心；
若干下载用户终端，所述若干下载用户终端通过互联网与所述数据处理中心连接以下载数据处理中心的肝脏三维图像或肾脏三维图像；
其特征在于：每个所述上传用户终端至少包括：用于供上传用户选择上传数据类型的上传类型选择模块、用于将针对特定肝脏的肝脏CT图像或针对特定肾脏的肾脏CT图像输入每个所述上传用户终端的数据输入模块、用于将所述数据输入模块输入的CT图像与所述特定肝脏或所述特定肾脏的来源信息打包压缩成特定肝脏数据包或特定肾脏数据包的数据初加工模块、以及用于将所述特定肝脏数据包和所述特定肾脏数据包通过互联网上传至所述数据处理中心的数据上传模块；
所述数据处理中心至少包括信息数据库以及用于基于所述肝脏CT图像生成特定肝脏三维图像和基于所述肾脏CT图像生成特定肾脏三维图像的三维图像处理模块，所述信息数据库用于依照所述特定肝脏的来源信息分类存储来自所述三维图像处理模块的特定肝脏三维图像以及依照所述特定肾脏的来源信息分类存储来自所述三维图像处理模块的特定肾脏三维图像；
数据处理中心为基于多个服务器和多个存储设备搭建的数据处理平台；
每个所述下载用户终端至少包括登录检索模块以及数据下载模块，所述登录检索模块设置于每个所述下载用户终端上用于通过互联网以注册用户帐号登入所述数据处理中心以便在所述信息数据库中检索浏览特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像，所述数据下载模块设置于每个所述下载用户终端上，下载用户通过所述数据下载模块选择并下载所需下载三维重建图像类型；
每个所述上传用户终端的所述上传类型选择模块包括肝脏数据上传子单元以及肾脏数据上传子单元；
所述上传用户终端的数据输入模块上传的肝脏CT图像为针对特定肝脏的取自不同截面的DICOM格式的至少100幅肝脏CT图像，所述上传用户终端的数据输入模块上传的肾脏CT图像为针对特定肾脏的取自不同截面的DICOM格式的至少30幅肾脏CT图像；
所述特定肝脏和所述特定肾脏的来源信息均至少包含：患病类型、患者性别、患者年龄、生活地区以及就诊医院，其中，特定肾脏的来源信息进一步包括左肾或右肾；
所述数据下载模块进一步设置于每个所述上传用户终端上用于通过互联网将所述信息数据库中的特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像下载至所述上传用户终端；
所述登录检索模块进一步设置于每个所述上传用户终端上用于通过互联网登入所述数据处理中心以便上传用户在所述信息数据库中检索浏览特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像；
所述***包括用户交流模块，所述用户交流模块设置于每个所述上传用户终端和每个所述下载用户终端上用于上传用户和下载用户通过互联网分别针对特定肝脏三维图像或特定肾脏图像进行交流分析；
所述数据处理中心的所述三维图像处理模块包括根据每幅肝脏CT图像进行肝脏三维重建得到特定肝脏三维图像的肝脏三维处理子模块以及根据每幅肾脏CT图像进行肾脏三维重建得到特定肾脏三维图像的肾脏三维处理子模块；
所述肝脏三维处理子模块进一步包括肝脏图像预处理单元、肝脏提取单元以及肝脏三维图像绘制单元，所述肝脏三维图像绘制单元包括：通过计算肝脏轮廓的面积分别寻找不同截面肝脏轮廓之间的顺序关系并匹配的肝脏轮廓匹配子单元、采用三角面片法构造不同截面肝脏轮廓之间的表面得到肝脏二维断层图像的轮廓拼接处理子单元、在相邻的肝脏二维断层图像之间进行插值以实现各层图像间结构的过渡的轮廓插值子单元、以及对肝脏二维断层图像进行拟合形成最终的重建曲面以得到特定肝脏三维CT图像的曲面拟合子单元；
肝脏三维处理子模块的肝脏图像预处理单元中进一步包括：图像平滑子单元和图像增强子单元；其中，图像平滑子单元采用空域法在空间域中对每幅肝脏CT图像像素灰度值直接进行运算处理，滤除每幅肝脏CT图像中的噪声；以及图像增强子单元用于尖锐化增强处理经过平滑处理的每幅肝脏CT图像以增加每幅肝脏CT图像的边缘鲜明度；
图像平滑子单元对每幅肝脏CT图像进行平滑处理选择邻域平均法或中值滤波法；
图像增强子单元对每幅肝脏CT图像进行增强处理只关心边缘点的位置而不顾其周围的实际灰度差，图像增强单元中采用微分锐化法对图像进行增强处理；
所述肾脏三维处理子模块进一步包括肾脏图像预处理单元、肾脏提取单元以及肾脏三维图像绘制单元，所述肾脏三维图像绘制单元包括：肾脏轮廓匹配子单元以及MC重建子单元，其中，肾脏轮廓匹配子单元设定等值面的值，提取出目标轮廓，计算肾脏轮廓的面积，在不同截面肾脏轮廓内寻找不同截面肾脏轮廓之间的顺序关系并匹配；MC重建子单元第一次读取两张初始的肾脏轮廓，以后每次读入一张相邻的切片，每张切片上的像素点中相邻的四个和对应的下一张切片的四个像素点构成一个体素，然后从左到右、从前至后顺序依次处理一层中的全部相邻体素，判别边界体素，抽取等值面，然后处理完一层后转到第一步继续读入下一张切片，处理完所有的切片后提取等值面，算法结束，得到特定肾脏三维图像；
肾脏提取单元进一步包括：肾脏定位子单元、肾脏分割子单元、边界检测子单元以及边界跟踪子单元；肾脏定位子单元通过肾脏体积和肾脏灰度自动定位出每幅肾脏CT图像中的肾脏位置；肾脏分割子单元配准经预处理子模块输出的每幅肾脏CT图像，对每幅肾脏CT图像进行分割得到分割肾脏部分图像；边界检测子单元通过微分算子法考察分割肾脏部分图像中的每个像素在任意邻域内灰度的变化，根据每个像素任意邻域一阶和/或二阶方向导数变化定位出肾脏边界点；边界跟踪子单元通过依次搜索相邻肾脏边界点，依次连接边界点从而逐步检测出肾脏边界得到确定的肾脏轮廓；
肾脏分割子单元分割得到分割肾脏部分图像后，采用孔洞填充算法去除分割肾脏部分图像进行分割过程中产生的细小孔洞和错误连接，再采用区域增长法去除分割肾脏部分图像的多余组织，进一步填充分割肾脏部分图像的内部孔洞，最后进行轮廓修正；
边界检测子单元通过Sobel算子、Roberts算子和Kirsch算子方法定位肾脏边界点；
边界跟踪子单元确定肾脏轮廓线的步骤为：找出分割肾脏部分图像的第1个边界点作为起始边界点；以这个起始边界点为起始点，根据图像的边界应该是连续的这一特征，对特定的方向进行跟踪；从找出的第1个边界点开始，定义初始的搜索方向为沿左下方，如果左下方的像素点是边界点，则将其加入边界链表，将其涂黑，表示是一个边界点；否则跟踪方向逆时针旋转45度，这样一直找到一个新的边界点为止，然后搜索方向在当前的跟踪方向的基础上顺时针旋转90度，继续用同样的方法跟踪下一个边界点，直到返回起始边界点为止，得到肾脏轮廓；
肝肾医学图像数据协同处理***进一步包括动态演示模块，动态演示模块设置于数据处理中心；动态演示模块包括交互显示单元以及开窗单元；交互显示单元用于提供特定肝脏和特定肾脏三维图像的实体显示和交互；开窗单元通过在特定肝脏和特定肾脏的三维图像上自由设置的切割顶点构造成切割平面，通过鼠标操作移动每个切割面的位置以展示不同的开窗效果，再现特定肝脏三维图像或特定肾脏三维图像的任一断层，显示出特定肝脏三维CT图像或特定肾脏三维CT图像被覆盖的内部结构；动态演示模块中通过设置切入方向和切入点结合切割平面进行移动、旋转、定位交互操作实现对特定肝脏三维图像和特定肾脏三维图像任意方向、任意部位的切除；
肾脏分割子单元配准经预处理子模块输出的每幅肾脏CT图像的过程如下：对CT图像进行分析，提取CT图像的特征点并保存作为基准点；选定一幅CT图像作为基准图像；根据图像的特征点，寻找基准图像的相邻图像；根据对应的特征点确定空间变换；移动基准图像，进行迭代操作；保存计算结果，至迭代完成结束整个序列图像的配准过程。
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Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107025682A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-08 | 武汉联影医疗科技有限公司 | 一种图像处理的方法及装置 |
| CN107451968A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-08 | 广州慧扬健康科技有限公司 | 皮肤镜检查图像预处理*** |
| CN111583326A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-08-25 | 青岛大学附属医院 | 人体肾实质面积测量方法及*** |
| CN114943717B (zh) * | 2022-05-31 | 2023-04-07 | 北京医准智能科技有限公司 | 一种乳腺病灶检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4775946A (en) * | 1985-03-29 | 1988-10-04 | Hitachi, Ltd. | Method for constructing three-dimensional polyhedron model |
| CN101271574A (zh) * | 2008-03-20 | 2008-09-24 | 华南师范大学 | 三维可视化的方法、装置 |
| FR2976107A1 (fr) * | 2011-05-30 | 2012-12-07 | Commissariat Energie Atomique | Procede de localisation d'une camera et de reconstruction 3d dans un environnement partiellement connu |
| CN102895031A (zh) * | 2012-09-19 | 2013-01-30 | 深圳市旭东数字医学影像技术有限公司 | 肾脏虚拟手术方法及其*** |
| CN103295220A (zh) * | 2013-01-10 | 2013-09-11 | 李海军 | 一种双目视觉技术在康复理疗***中的应用方法 |
| JP2013183834A (ja) * | 2012-03-07 | 2013-09-19 | Hitachi Consumer Electronics Co Ltd | 医療用画像表示システム |
| CN103473805A (zh) * | 2013-09-18 | 2013-12-25 | 内蒙古科技大学 | 基于改进区域生长算法测量三维重建肝脏模型体积的方法 |
| CN103679810A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-03-26 | 海信集团有限公司 | 肝部ct图像的三维重建方法 |
| CN104966317A (zh) * | 2015-06-04 | 2015-10-07 | 中南大学 | 一种基于矿体轮廓线的三维自动建模方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2418827B (en) * | 2004-09-28 | 2010-11-10 | British Broadcasting Corp | Method and system for providing a volumetric representation of a 3-Dimensional object |
-
2016
- 2016-07-22 CN CN201610586448.5A patent/CN106096322B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4775946A (en) * | 1985-03-29 | 1988-10-04 | Hitachi, Ltd. | Method for constructing three-dimensional polyhedron model |
| CN101271574A (zh) * | 2008-03-20 | 2008-09-24 | 华南师范大学 | 三维可视化的方法、装置 |
| FR2976107A1 (fr) * | 2011-05-30 | 2012-12-07 | Commissariat Energie Atomique | Procede de localisation d'une camera et de reconstruction 3d dans un environnement partiellement connu |
| JP2013183834A (ja) * | 2012-03-07 | 2013-09-19 | Hitachi Consumer Electronics Co Ltd | 医療用画像表示システム |
| CN102895031A (zh) * | 2012-09-19 | 2013-01-30 | 深圳市旭东数字医学影像技术有限公司 | 肾脏虚拟手术方法及其*** |
| CN103295220A (zh) * | 2013-01-10 | 2013-09-11 | 李海军 | 一种双目视觉技术在康复理疗***中的应用方法 |
| CN103473805A (zh) * | 2013-09-18 | 2013-12-25 | 内蒙古科技大学 | 基于改进区域生长算法测量三维重建肝脏模型体积的方法 |
| CN103679810A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-03-26 | 海信集团有限公司 | 肝部ct图像的三维重建方法 |
| CN104966317A (zh) * | 2015-06-04 | 2015-10-07 | 中南大学 | 一种基于矿体轮廓线的三维自动建模方法 |
Non-Patent Citations (7)
| Title |
|---|
| Marching Cubes: A High Resolution 3D Surface Construction Algorithm;Lorensen W.E. 等;《 Computer Graphics》;第163-169页 * |
| 乳腺MRI肿块分割与三维重建算法研究;朱益苗;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》(第第02期期);E072-317 * |
| 医学图像分割与三维重建;王召伟;中国优秀硕士学位论文个文 数据库(信息科技辑)(第第11期期);第I138-986 页 * |
| 基于n 链码的纤维特征参数提取算法的实现;李素敏;《中国优秀 硕士学位论文全文数据库(信息科技辑)》(第第03期期);第I138- 2457 页 * |
| 基于二维CT图像的三维重建及其应用";程琼;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（信息科技辑）》(第第08期期);第1.4节、第二章、3.2节、3.3.1节、4.2-4.6节、5.1节，第5、9-18、24-27、32-43、48-49、56页 * |
| 心脏超声图像的三维虚拟影像重构技术的研究;蔡丹丹;中国优 秀硕士学位论文全文数据库(信息科技辑);第I138- 774 页 * |
| 脑部外形三维构建及开颅手术导航入路规划;何煦佳;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》(第第01期期);第E072-755页 * |
Also Published As
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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