CN113516758A - 图像显示方法及相关装置和电子设备、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种图像显示方法及相关装置和电子设备、存储介质，其中，图像显示方法包括：获取目标部位的多个医学图像，其中，多个医学图像包括第一图像和至少一个第二图像；识别第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，并分别识别至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域；将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，其中，若干第一医学组织的第一组织区域均位于图像空间中；显示图像空间内的医学组织，其中，医学组织包括第一医学组织和第二医学组织。上述方案，能够直观地展示医学组织之间的相对位置关系，有利于提高阅片效率。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像显示方法及相关装置和电子设备、存储介质。
背景技术
CT(Computed Tomography，计算机断层扫描)和MRI(Magnetic ResonanceImaging，核磁共振扫描)等医学图像在手术规划等应用中具有重要意义。
通常而言，扫描之后一般可以获取某一部位的多张医学图像，例如，在增强扫描过程中，可以得到多期相的医学图像。在应用中，医生需要翻阅多张医学图像，以在脑海中建立该部位内医学组织之间的相对位置关系，导致阅片效率较低，从而影响手术规划等应用的执行效率。有鉴于此，如何提高阅片效率成为亟待解决的问题。
发明内容
本申请提供一种图像显示方法及相关装置和电子设备、存储介质。
本申请第一方面提供了一种图像显示方法，包括：获取目标部位的多个医学图像，其中，多个医学图像包括第一图像和至少一个第二图像；识别第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，并分别识别至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域；将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，其中，若干第一医学组织的第一组织区域均位于图像空间中；显示图像空间内的医学组织，其中，医学组织包括第一医学组织和第二医学组织。
因此，获取目标部位的多个医学图像，且医学图像包括第一图像和至少一个第二图像，并识别第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，以及分别识别至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域，在此基础上，将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，且若干第一医学组织的第一组织区域均位于图像空间中，并在图像显示界面，显示图像空间内的医学组织，且医学组织包括第一医学组织和第二医学组织，由于通过投影能够使得多张医学图像中医学组织融合至相同图像空间中，并在图像显示界面显示图像空间内的医学组织，故可直观地展示医学组织之间的相对位置关系，有利于提高阅片效率。
其中，将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，包括：基于第一图像与第二图像之间的配准参数，将第二组织区域投影至第一图像的图像空间。
因此，通过基于第一图像与第二图像之间的配准参数，将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，能够提高投影的精确性，从而能够有利于提高图像显示界面所直观展示的医学组织之间相对位置关系的准确性。
其中，配准参数的获取步骤包括：识别第一图像中目标部位的第一目标区域，并分别识别至少一个第二图像中目标部位的第二目标区域；对于每一第二图像，将第二目标区域与第一目标区域对齐，得到第二图像与第一图像之间的配准参数。
因此，识别第一图像中目标部位的第一目标区域，并分别识别至少一个第二图像中目标部位的第二目标区域，在此基础上，对于每一第二图像，将第二目标区域与第一目标区域对齐，得到第二图像与第一图像之间的配准参数，即配准参数能够使目标部位在第二图像中的第二目标区域和在第一图像中的第一目标区域对齐，有利于提高配准参数的准确性。
其中，基于医学组织的渲染参数显示医学组织。
因此，通过医学组织的渲染参数来显示医学组织，即能够定制渲染参数来自定义显示样式，有利于提升用户体验。
其中，显示图像空间内的医学组织，包括：基于图像空间内医学组织的组织区域，三角化得到医学组织的表面网格；利用医学组织的渲染参数对医学组织的表面网格进行渲染，得到医学组织的图像模型；显示医学组织的图像模型。
因此，基于图像空间内医学组织的组织区域，三角化得到医学组织的表面网格，并利用医学组织的渲染参数对医学组织的表面网格进行渲染，得到医学组织的图像模型，在此基础上，再在图像显示界面，显示医学组织的图像模型，即图像显示界面所显示的图像模型是基于组织区域三角化得到的表面网格渲染得到的，故图像模型能够准确模拟医学组织的复杂表面，有利于提升图像模型的准确性。
其中，渲染参数包括：颜色、透明度、材质中的至少一者；和/或，不同的医学组织的渲染参数不完全相同。
因此，将渲染参数设置为包括：颜色、透明度、材质中的至少一者，能够从多个不同维度来表现医学组织，有利于使图像模型真实模拟医学组织的本来面貌，提升用户体验；而通过将不同的医学组织的渲染参数设置为不完全相同，能够有利于在图像显示界面直观区分不同医学组织。
其中，医学组织显示于图像显示界面，图像显示方法还包括：在图像显示界面显示组织列表，其中，组织列表包括图像空间内对应的医学组织的标识符；响应于用户在组织列表中对标识符的选中指令，将被选中的标识符对应的医学组织作为第一目标组织，并以预设方式在图像显示界面突显第一目标组织。
因此，在图像显示界面显示组织列表，且组织列表包括图像空间内对应的医学组织的标识符，并响应于用户在组织列表中对标识符的选中指令，将被选中的标识符对应的医学组织作为第一目标组织，并以预设方式在图像显示界面突显第一目标组织，故此能够支持用户自定义选择期望在图像显示界面突显的医学组织，有利于支持用户着重观察突显的医学组织，并提升用户体验。
其中，图像显示方法还包括：将未被选中的标识符对应的医学组织作为第二目标组织，并在图像显示界面隐藏第二目标组织。
因此，通过将未被选中的标识符对应的医学组织作为第二目标组织，并在图像显示界面隐藏第二目标组织，即能够支持用户自定义选择期望在图像显示界面隐藏的医学组织，有利于在用户着重观察突显的医学组织时排除其他医学组织的干扰，并提升用户体验。
其中，图像显示界面包括第一显示区域和第二显示区域，第一显示区域用于显示图像空间内的医学组织，第二显示区域用于显示目标部位在若干预设方位上的多平面重建图。
因此，图像显示界面设置为包括第一显示区域和第二显示区域，且第一显示区域用于显示图像空间内的医学组织，第二显示区域用于显示面板部位在若干预设方位上的多平面重建图，故能够在图像显示界面同时以不同维度来展示医学组织，有利于提升图像显示界面所展示的图像信息的丰富程度。
其中，目标部位包括肝脏，第一图像包括门脉期图像，第二图像包括动脉期图像，第一医学组织包括肝门静脉、肝静脉、病灶，第二医学组织包括肝动脉。
因此，目标部位包括肝脏，第一图像包括门脉期图像，第二图像包括动脉期图像，第一医学组织包括肝门静脉、肝静脉、病灶，第二医学组织包括肝动脉，故能够将肝动脉投影至与肝门静脉、肝静脉、病灶相同图像空间，从而能够支持在图像显示界面同时观察肝门静脉、肝静脉、肝动脉和病灶之间的相位位置关系。
本申请第二方面提供了一种图像显示装置，包括：获取模块、识别模块、投影模块和显示模块，获取模块，用于获取目标部位的多个医学图像，其中，多个医学图像包括第一图像和至少一个第二图像；识别模块，用于识别第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，并分别识别至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域；投影模块，用于将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，其中，若干第一医学组织的第一组织区域均位于图像空间中；显示模块，用于显示图像空间内的医学组织，其中，医学组织包括第一医学组织和第二医学组织。
本申请第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、人机交互电路和处理器，存储器和人机交互电路耦接至处理器，处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以结合人机交互电路实现上述第一方面中的图像显示方法。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，程序指令被处理器执行时实现上述第一方面中的图像显示方法。
上述方案，获取目标部位的多个医学图像，且医学图像包括第一图像和至少一个第二图像，并识别第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，以及分别识别至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域，在此基础上，将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，且若干第一医学组织的第一组织区域均位于图像空间中，并在图像显示界面，显示图像空间内的医学组织，且医学组织包括第一医学组织和第二医学组织，由于通过投影能够使得多张医学图像中医学组织融合至相同图像空间中，并在图像显示界面显示图像空间内的医学组织，故可直观地展示医学组织之间的相对位置关系，有利于提高阅片效率。
附图说明
图1是本申请图像显示方法一实施例的流程示意图；
图2是图像显示界面一实施例的示意图；
图3是图像显示界面另一实施例的示意图；
图4是区域外扩一实施例的示意图；
图5是图像显示界面又一实施例的示意图；
图6是本申请图像显示装置一实施例的框架示意图；
图7是本申请电子设备一实施例的框架示意图；
图8是本申请计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。
本文中术语“***”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。
请参阅图1，图1是本申请图像显示方法一实施例的流程示意图。
具体而言，可以包括如下步骤：
步骤S11：获取目标部位的多个医学图像。
在一个实施场景中，目标部位具体可以根据实际应用需要设置。以围绕“肝脏”的应用为例，目标部位可以包括肝脏；或者，以围绕“肾脏”的应用为例，目标部位可以包括肾脏，其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。需要说明的是，尽管医学图像是扫描目标部位而得到的，但并不表示医学图像中仅包含目标部位，医学图像中不仅可以包含目标部位，还可以包括与目标部位毗邻的其他部位，在此不做限定。仍以围绕“肝脏”的应用为例，医学图像中可以包括肝脏，还可以包括与肝脏毗邻的胆囊、胃部等；或者，以围绕“肾脏”的应用为例，医学图像中可以包括肾脏，还可以包括与肾脏毗邻的胰腺、肝脏、脾脏等，其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
本公开实施例中，多个医学图像包括第一图像和至少一个第二图像。需要说明的是，“第一”、“第二”在此主要用于在命名上区分医学图像，并不因此而表示扫描先后顺序，抑或重要程度等。具体地，不同医学图像对于各个医学组织的显示清晰与否可以各有侧重。以多个医学图像是对目标部位“肝脏”扫描得到的多期相图像为例，通常来说，门脉期图像可以清晰显示病灶、肝门静脉与肝静脉，但肝动脉并不明显，而动脉期图像可以清晰显示肝动脉，但病灶、肝门静脉与肝静脉并不明显。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
需要说明的是，医学图像可以是三维图像，以便后续在三维空间中实现不同医学图像中各有侧重的医学组织在相同三维空间内同时显示，提高显示效果。此外，医学图像也可以是二维图像，从而后续可以在二维空间实现不同医学图像中各有侧重的医学组织在相同二维空间内同时显示。
步骤S12：识别第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，并分别识别至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域。
具体地，如前所述，不同医学图像对于各个医学组织的显示清晰与否可以各有侧重，第一医学组织为第一图像中侧重清晰显示的医学组织，而第二医学组织为第二图像中侧重清晰显示的医学组织。以第一图像是前述门脉期图像为例，门脉期图像可以清晰显示病灶、肝门静脉与肝静脉，故第一医学组织具体可以包括肝门静脉、肝静脉、病灶，则第一组织区域可以包括肝门静脉的第一组织区域、肝静脉的第一组织区域和病灶的第一组织区域；或者，以第二图像是前述动脉期图像为例，动脉期图像可以清晰显示肝动脉，故第二医学组织具体可以包括肝动脉，则第二组织区域可以包括肝动脉的第二组织区域。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
在一个实施场景中，为了提高识别效率，可以预先训练一个第一区域识别网络，用于识别第一图像中第一医学组织的第一组织区域。具体地，第一区域识别网络可以包括但不限于：R-CNN、FCN(Fully Convolutional Network，全卷积网络)等等，在此不做限定。以第一图像是前述门脉期图像为例，在训练第一区域识别网络之前，可以预先收集门脉期图像的样本图像，且样本图像标注有各个像素点所属的样本类别(如，某一像素点标注为其属于肝门静脉，另一像素点标注为其属于肝静脉，又一像素点标注为其属于病灶)，再利用第一区域识别网络对样本图像进行识别，得到样本图像中各个像素点分别所属的预测类别，最终可以利用样本类别与预测类别之间差异，调整第一区域识别网络的网络参数，以使第一区域识别网络在训练过程中分别学习到肝门静脉、肝静脉和病灶的图像特征。基于此，可以利用训练收敛的第一区域识别网络对第一图像进行识别，得到第一图像中各个像素点所属的像素类别，并将属于肝门静脉的像素点所形成的连通域作为肝门静脉的第一组织区域，将属于肝静脉的像素点所形成的连通域作为肝静脉的第一组织区域，将属于病灶的像素点所形成的连通域作为病灶的第一组织区域。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
在一个实施场景中，为了提高识别效率，可以预先训练一个第二区域识别网络，用于识别第二图像中第二医学组织的第二组织区域。具体地，第二区域识别网络可以包括但不限于：R-CNN、FCN等等，在此不做限定。以第二图像是前述动脉期图像为例，在训练第二区域识别网络之前，可以预先收集动脉期图像的样本图像，且样本图像标注有各个像素点所属的样本类别(如，某一像素点标注为其属于肝动脉)，再利用第二区域识别网络对样本图像进行识别，得到样本图像中各个像素点分别所属的预测类别，最终可以利用样本类别与预测类别之间差异，调整第二区域识别网络的网络参数，以使第二区域识别网络在训练过程中学习到肝动脉的图像特征。基于此，可以利用训练收敛的第二区域识别网络对第二图像进行识别，得到第二图像中各个像素点所属的像素类别，并将属于肝动脉的像素点所形成的连通域作为肝动脉的第二组织区域。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
步骤S13：将第二组织区域投影至第一图像的图像空间。
本公开实施例中，若干第一医学组织的第一组织区域均位于图像空间中，即第一医学组织的第一组织区域均位于第一图像的图像空间。需要说明的是，第一图像的图像空间可以视为第一图像所在的坐标空间，图像空间的维数具体可以根据医学图像的维数来确定。例如，对于医学图像是三维体数据的情况，第一图像可以视为一个形状为长方体的体数据，在此基础上，可以将长方体其中一个顶点作为坐标空间的原点，并基于该顶点所在的边，建立坐标空间的坐标轴，从而建立得到第一图像的图像空间。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
在一个实施场景中，为了提高投影的准确性，可以基于第一图像与第二图像之间的配准参数，将第二组织区域投影至第一图像的图像空间。上述方式，能够提高投影的精确性，从而能够有利于提高图像显示界面所直观展示的医学组织之间相对位置关系的准确性。
在一个具体的实施场景中，可以识别第一图像中目标部位的第一目标区域，并分别识别至少一个第二图像中目标部位的第二目标区域，对于每一第二图像，将第二目标区域与第一目标区域对齐，得到第二图像与第一图像之间的配准参数。以目标部位包括肝脏且第一图像是门脉期图像、第二图像是动脉期图像为例，可以识别门脉期图像中肝脏的第一目标区域，并识别动脉期图像中肝脏的第二目标区域，通过将第一目标区域和第二目标区域对齐，可以得到门脉期图像和动脉期图像之间的配准参数。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。上述方式，配准参数能够使目标部位在第二图像中的第二目标区域和在第一图像中的第一目标区域对齐，有利于提高配准参数的准确性。
在一个具体的实施场景中，在上述对齐过程中，第二目标区域需要经过旋转、偏移等刚体变换以及形变等非刚体变换才能与第一目标区域对齐，且上述配准参数具体可以包括一个刚体配准矩阵和一个偏移场，在此基础上，可以先利用刚体配准矩阵将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，再利用偏移场对图像空间内的第二组织区域进行形变偏移；或者，在上述对齐过程中，第二目标区域仅需经过旋转、偏移等刚体变换即可与第二目标区域对齐，且上述配准参数具体可以包括一个刚体配准矩阵，在此基础上，可以利用刚体配准矩阵将第二组织区域投影至第一图像的图像空间。
步骤S14：显示图像空间内的医学组织。
本公开实施例中，医学组织包括第一医学组织和第二医学组织。如前所述，图像空间内包含第一组织区域和经投影得到的第二组织区域，即可以显示第一组织区域对应的第一医学组织，并显示经投影得到的第二组织区域对应的医学组织。仍以第一图像是门脉期图像且第二图像是动脉期图像为例，可以显示肝门静脉、肝静脉、病灶以及投影得到的肝静脉，即门脉期图像中侧重清晰显示的肝门静脉、肝静脉、病灶，以及动脉期图像中侧重清晰显示的肝动脉可以同时显示，故对于医生而言，可以直观了解到肝门静脉、肝静脉、病灶以及肝动脉之间的相对位置关系，以便在手术规划等应用中提高工作效率。
在一个实施场景中，为了提高显示效果，可以基于医学组织的渲染参数来显示医学组织。具体地，可以基于图像空间内医学组织的组织区域，三角化得到医学组织的表面网格(mesh)，再利用医学组织的渲染参数对医学组织的表面网格进行渲染，得到医学组织的图像模型，从而可以显示医学组织的图像模型。需要说明的是，在三角化过程中，可以采用组织区域表面的散点构成三角形的顶点，连接顶点的线段构成三角形的边，而每一三角形都对应一个面，通过三角化能够模拟复杂物体的表面，如人体、车辆、建筑等，三角化的具体过程，可以参阅三角化的具体技术细节，在此不再赘述。上述方式，图像模型是基于组织区域三角化得到的表面网格渲染得到的，故图像模型能够准确模拟医学组织的复杂表面，有利于提升图像模型的准确性。
在一个具体的实施场景中，渲染参数可以包括但不限于：颜色、透明度、材质等等，在此不做限定。仍以前述门脉期图像和动脉期图像为例，肝动脉的渲染参数中颜色可以设置为红色，而肝静脉的渲染参数中颜色可以设置为蓝色，病灶的渲染参数中颜色可以设置为黄色，在此不做限定。此外，透明度、材质也可以根据实际场景设置，例如，可以将肝静脉的透明度设置为10％透明，将肝动脉的透明度设置为50％透明；将肝动脉的材质设置为表面光滑材质，将病灶的材质设置为表面粗糙材质，在此不做限定。上述方式，渲染参数设置为包括：颜色、透明度、材质中的至少一者，能够从多个不同维度来表现医学组织，有利于使图像模型真实模拟医学组织的本来面貌，提升用户体验。
在一个具体的实施场景中，不同的医学组织的渲染可以设置为不完全相同。仍以门脉期图像和动脉期图像为例，肝门静脉的渲染参数可以包括：深蓝色、5％透明、表面光滑材质，肝静脉的渲染参数可以包括：浅蓝色、5％透明、表面光滑材质。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。上述方式，通过将不同的医学组织的渲染参数设置为不完全相同，能够有利于直观区分不同医学组织。
在一个具体的实施场景中，医学组织可以显示于图像显示界面，请结合参阅图2，图2是图像显示界面一实施例的示意图。如图2所示，在图像显示界面中可以将肝门静脉、肝静脉肝动脉和病灶同时显示，以便医生直观了解病灶与肝门静脉、肝静脉和肝动脉之间的相对位置关系。
在一个实施场景中，如前所述，医学组织可以显示于图像显示界面，且图像显示界面可以包括第一显示区域和第二显示区域，第一显示区域用于显示图像空间内的医学组织，第二显示区域用于显示目标部位在若干预设方位上的多平面重建图(Multi-PlannerReformation，MPR)。需要说明的是，若干预设方位具体可以包括但不限于：横状、冠状、矢状等，在此不做限定。此外，多平面重建图是从原始的横轴位图像经后处理获得人体组织器官任意方位(如，前述横状、冠状、矢状以及斜面)的二维图像，后处理的具体过程，可以参阅MPR相关技术细节，在此不再赘述。以若干预设方位包括横状、冠状和矢状为例，请结合参阅图3，图3是图像显示界面另一实施例的示意图。如图3所示，第一显示区域可以显示医学组织的图像模型，而第二显示区域可以分别显示横状MPR、冠状MPR和矢状MPR，即第一显示区域能够以三维角度展示医学组织，而第二显示区域能够以二维角度展示医学组织，故能够在图像显示界面同时以不同维度来展示医学组织，有利于提升图像显示界面所展示的图像信息的丰富程度。
上述方案，获取目标部位的多个医学图像，且医学图像包括第一图像和至少一个第二图像，并识别第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，以及分别识别至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域，在此基础上，将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，且若干第一医学组织的第一组织区域均位于图像空间中，并在图像显示界面，显示图像空间内的医学组织，且医学组织包括第一医学组织和第二医学组织，由于通过投影能够使得多张医学图像中医学组织融合至相同图像空间中，并在图像显示界面显示图像空间内的医学组织，故可直观地展示医学组织之间的相对位置关系，有利于提高阅片效率。
在一些公开实施例中，如前述公开实施例所述，医学组织可以显示于图像显示界面。此外，图像显示界面还可以显示有组织列表，且组织列表包括图像空间内的医学组织的标识符。标识符可以包括但不限于：医学组织的名称、代号、编号等，在此不做限定。仍以门脉期图像和动脉期图像为例，请继续结合参阅图3，组织列表可以显示有图像空间内的医学组织的标识符：“肝门静脉”、“肝静脉”、“肝动脉”、“病灶”，以供选择。在此基础上，可以响应于用户在组织列表中对标识符的选中指令，将被选中的标识符对应的医学组织作为第一目标组织，并以预设方式在图像显示界面突显第一目标组织。预设方式可以包括但不限于：边缘加粗、高亮显示等等，在此不做限定。例如，用户可以在组织列表勾选医学组织“肝静脉”，则可以在图像显示界面高亮显示肝静脉，其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。上述方式，能够支持用户自定义选择期望在图像显示界面突显的医学组织，有利于支持用户着重观察突显的医学组织，并提升用户体验。
在一个实施场景中，还可以进一步将未被选中的标识符对应的医学组织作为第二目标组织，并在图像显示界面隐藏第二目标组织。例如，组织列表包括图像空间内的医学组织的标识符：“肝门静脉”、“肝静脉”、“肝动脉”、“病灶”，以供选择，在用户勾选医学组织“病灶”和“肝静脉”的情况下，可以将医学组织“病灶”和“肝静脉”作为第一目标组织，并将医学组织“肝门静脉”和“肝动脉”作为第二目标组织，在此基础上，可以在图像显示界面高亮显示第一目标组织“病灶”和“肝静脉”，并在图像显示界面隐藏第二目标组织“肝门静脉”和“肝动脉”，以便用户着重观察“病灶”和“肝静脉”，其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。上述方式，有利于在用户着重观察突显的医学组织时排除其他医学组织的干扰，并提升用户体验。
在一个实施场景中，如前所述，图像显示界面可以包括第一显示区域和第二显示区域，第一显示区域用于显示图像空间内的医学组织，第二显示区域用于显示目标部位在若干预设方位上的多平面重建图，具体可以参阅前述公开实施例中相关描述。在此基础上，可以响应于用户在组织列表中对标识符的选中指令，将被选中的标识符对应的医学组织作为第一目标组织，并以第一突显方式在第一显示区域突显第一目标组织，以及第二突显方式在第二显示区域突显第一目标组织。具体地，第一突显方式与第二突显方式可以相同，如第一突显方式和第二突显方式可以均为高亮显示；或者，第一突显方式与第二突显方式也可以不同，如第一突显方式可以是高亮显示，第二突显方式可以是边缘加粗，在此不做限定。仍以门脉期图像和动脉期图像为例，用户可以在组织列表勾选医学组织“病灶”，并在第一显示区域高亮显示医学组织“病灶”，以及在第二显示区域对医学组织“病灶”边缘加粗。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。上述方式，不仅能够在图像显示界面同时以不同维度来展示医学组织，有利于提升图像显示界面所展示的图像信息的丰富程度，还能够在第一显示区域和第二显示区域关联显示用户期望突显的医学组织，使用户得以在三维和二维两种不同角度直观地联立对应的医学组织，提升用户体验。
在一个实施场景中，如前所述，在图像显示界面包括第一显示区域和第二显示区域的情况下，可以以第一突显方式在第一显示区域突显第一目标组织，以及以第二突显方式在第二显示区域突显第一目标组织。此外，还可以进一步将未被选中的标识符对应的医学组织作为第二目标组织，并在第一显示区域隐藏第二目标组织，以及在第二显示区域以常规显示方式显示第二目标组织。具体地，常规显示方式可以包括多平面重建图原本的显示方式，如：多平面重建图默认的灰度图，在此不做限定。仍以门脉期图像和动脉期图像为例，用户可以在组织列表勾选医学组织“病灶”，则可以在第一显示区域高亮显示医学组织“病灶”，并在第二显示区域对医学组织“病灶”边缘加粗。此外，还可以在第一显示区域隐藏医学组织“肝门静脉”、“肝静脉”和“肝动脉”，并在第二显示区域以多平面重建图默认的灰度图来显示医学组织“肝门静脉”、“肝静脉”和“肝动脉”。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
在一些公开实施例中，如前所述，目标部位可以包括但不限于肝脏等器官，且医学组织中可以包括病灶，在此基础上，可以进一步识别目标部位的目标血管，并基于目标部位的目标血管，利用流域算法将目标部位划分为若干流域分段。基于此，医学组织进一步可以包括上述流域分段，即医学图像中有的医学组织是病灶，而有的医学组织是目标器官的流域分段。需要说明的是，本公开实施例中，除了病灶和流域分段两种医学组织，并不排除医学图像中还包括其他种类的医学组织，如还可以包括其他器官，在此不做限定。在此基础上，可以基于医学组织的渲染参数，显示医学组织的图像模型，且不同的医学组织的渲染参数不完全相同。图像模型的具体获取过程，可以参阅前述公开实施例中相关描述，在此不再赘述。上述方式，基于目标部位的目标血管，利用流域算法将目标部位划分为若干流域分段，并基于医学组织的渲染参数，显示医学组织的图像模型，且医学组织包括流域分段以及病灶，不同医学组织的渲染不完全相同，故一方面能够直观展示并区分不同医学组织，另一方面也能够直观展示病灶如何侵犯各个流域分段，以供医生在诸如手术规划等应用过程中提供充分参考，有利于提升用户体验。
在一个实施场景中，流域算法可以包含两类，一类是基于溢流过程的流域算法，其直观思想来源于地形学，另一类是将像素和集水域相关，计算他们到极小值处的最短拓扑距离。流域算法的具体过程，可以参阅流域算法的具体技术细节，在此不再赘述。
在一个实施场景中，以目标部位包括肝脏为例，目标血管包括肝门静脉，在此基础上，基于肝门静脉进行流域分割可以得到如下流域分段：尾状叶、左外叶上段、左外叶下段、左内叶、右前叶下段、右前叶上段、右后叶下段、右后叶上段。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
在一个实施场景中，可以检测病灶对标的组织的侵犯情况，且标的组织可以包括目标血管、流域分段中至少一者，并基于侵犯情况，输出预警提示。具体地，侵犯情况可以包括：病灶的体积、病灶的表面积、病灶的长径、病灶的短径中至少一者，需要说明的是，病灶的长径表示病灶最长处的直径，病灶的短径表示病灶最短处的直径。此外，更进一步地，体积可以表示病灶与标的组织的相交部分的体积，表面积表示病灶与标的组织的相交部分的表面积，长径表示病灶与标的组织的相交部分在最长处的直径，短径表示病灶与标的组织的相交部分在最短处的直径。或者，为了简化统计，侵犯情况可以包括病灶与标的组织的相交部分占标的组织的比例。仍以肝脏为例，示例性地，病灶与尾状叶的相交部分占尾状叶的比例为1％，病灶与左外叶上段的相交部分占左外叶上段的5％，在此不再一一举例。基于上述侵犯情况，可以评估病灶的恶性程度，例如，体积越大，恶性程度越高；或者，表面积越大，恶性程度越高，以此类推，在此不再一一举例。在此基础上，可以基于恶性程度，输出相应等级的预警提示。具体地，恶性程度越高，输出的预警提示等级也越高。例如，对于高等级的预警提示而言，可以采用“深红色”、“加粗”等醒目方式予以提示，而对于低等级的预警提示而言，可以采用“浅红色”等方式予以提示，在此不做限定。上述方式，检测病灶对标的组织的侵犯情况，并基于侵犯情况输出预警提示，能够实现病灶侵犯的自动检测，有利于提高用户体验，而进一步地基于侵犯情况，获取病灶的恶性程度，并基于恶性程度，输出相应等级的预警提示，能够有利于使用户更为直观、快捷地了解病灶的恶性程度，有利于进一步提升用户体验。
在一个实施场景中，如前所述，还可以显示组织列表，且组织列表包括若干医学组织的标识符，若干医学组织可以进一步包括前述病灶和流域分段，在此基础上，可以响应于用户在组织列表中对标识符的选中指令，将被选中的标识符对应的医学组织作为第一目标组织，并以预设方式在图像显示界面突显第一目标组织，进一步地，可以将未被选中的标识符对应的医学组织作为第二目标组织，并在图像显示界面隐藏第二目标组织。上述方式，能够支持用户自定义选择期望在图像显示界面突显的流域分段，有利于支持用户着重观察突显的流域分段，并排除其他流域分段的干扰，有利于提升用户体验。
在一个实施场景中，如前所述，图像显示界面包括第一显示区域和第二显示区域，第一显示区域用于显示医学组织的图像模型，第二显示区域用于显示若干预设方位上的多平面重建图，且所显示的组织列表包括若干医学组织的标识符，若干医学组织可以进一步包括前述病灶和流域分段，则可以响应于用户在组织列表中对标识符的选中指令，将被选中的标识符对应的医学组织作为第一目标组织，并以第一突显方式在第一显示区域突显第一目标组织，以及以第二突显方式在第二显示区域突显第一目标组织，进一步地，可以将未被选中的标识符对应的医学组织作为第二目标组织，并在第一显示区域隐藏第二目标组织，以及以常规显示方式在第二显示区域显示第二目标组织。上述方式，不仅能够在图像显示界面同时以不同维度来展示流域分段，有利于提升图像显示界面所展示的图像信息的丰富程度，还能够在第一显示区域和第二显示区域关联显示用户期望突显的流域分段，使用户得以在三维和二维两种不同角度直观地联立对应的流域分段，提升用户体验。
在一些公开实施例中，在现实场景中，通常为了预防病灶切除或灭活的愈合复发，通常会在病灶实际区域的基础上，引入安全距离，并同时切除或灭活病灶安全距离内的组织，以达到彻底杀灭病灶的效果。为提高病灶外扩精度和速度，可以在识别到病灶的组织区域的基础上，将位于组织区域内的像素点作为第一像素点，并将位于组织区域外的像素点作为第二像素点。在此基础上，可以对各个第二像素点并行执行外扩检测，得到检测结果，且检测结果包括是否将第二像素点作为新的第一像素点，以使得最终可以基于病灶的组织区域和检测结果，得到病灶的外扩区域。上述方式，一方面由于外扩检测是基于各个第二像素点而执行的，故能够实现像素级的区域外扩，有利于提高区域外扩的精度，另一方面由于外扩检测是并行执行的，故有利于提高区域外扩的速度。故此，能够提高区域外扩的精度和速度。
在一个实施场景中，对各个第二像素点所执行的外扩检测具体可以是由各个计算内核并行运行的。例如，可以基于CUDA(Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构)进行并行加速，具体可以参阅CUDA相关技术细节，在此不再赘述。
在一个实施场景中，各个第二像素点分别所在的第一参考区域与组织区域存在交集。具体地，对于每一第二像素点而言，其所在的第一参考区域可以是以其为中心的区域(如，矩形区域、圆形区域等)；此外，对于体数据而言，第一参考区域具体可以为立体区域(如，长方体区域、球形区域等)。例如，以第二像素点为中心的第一参考区域(如，3*3*3区域)应与病灶的组织区域存在交集，即病灶的组织区域内至少有一个第一像素点位于该第一参考区域内。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。上述方式，在外扩检测之前，能够排除位于原始区域之外且距原始区域较远的像素点，有利于提高区域外扩速度。
在一个实施场景中，在对第二像素点执行外扩检测过程中，可以获取包围第二像素点的第二参考区域，且第二参考区域内包括至少一个第一像素点，如可以获取以第二像素点为中心的第二参考区域(如，3*3*3区域)，并对于第二参考区域内的第二像素点和各个第一像素点，分别获取各个第一像素点至该第二像素点的物理距离，以及基于物理距离，得到检测结果。需要说明的是，可以先获取第二参考区域内第一像素点至第二像素点的像素距离，再基于图像像素距离与实际物理距离之间的转换单位(即一个像素距离等于多少物理距离)，将计算得到的像素距离转换为物理距离。则在最小物理距离低于预设阈值的情况下，可以确定检测结果包括第二像素点作为新的第一像素点，并在最小物理距离不低于预设阈值的情况下，可以确定检测结果包括第二像素点不可作为新的第一像素点。上述方式，能够通过约束最小物理距离进一步确保区域外扩不超出安全距离，提升区域外扩的安全性。
在一个实施场景中，请参阅图4，图4是区域外扩一实施例的示意图。如图4所示，方格表示待测图像中各个像素点，其中，斜线阴影填充方格表示原始区域内的第一像素点。在此基础上，对于原始区域之外的像素点(如图中点状阴影填充方格)，若该像素点所在的第一参考区域(如图中加粗虚线框)与原始区域存在交集，则可以将该像素点作为第二像素点，为了便于附图展示，图4仅示例性地表示其中一个第二像素点，实际应用过程中可以根据前述相关描述，确定出原始区域外各个第二像素点。基于此，对于每一第二像素点，可以获取包围第二像素点的第二参考区域，如前所述为了确保区域外扩过程的一致性，第二参考区域可以与第一参考区域具有相同尺寸，即第二参考区域可以为图中所示加粗虚线框。此外，第二参考区域内包含至少一个第一像素点，在此基础上，对于该第二参考区域内第二像素点(即图中点状阴影填充方格)和各个第一像素点(即图中斜线阴影填充方格)，可以计算各个第一像素点分别至第二像素点的物理距离(具体计算过程可以参阅前述相关描述)，并在最小物理距离小于预设阈值的情况下，将第二像素点作为新的第一像素点，而在最小物理距离不小于预设阈值的情况下，不将第二像素点作为新的第一像素点。对于其他第二像素点可以以此类推，最终可以将原始区域内第一像素点以及由第二像素点更新得到的第一像素点所形成的连通域，作为外扩区域。需要说明的是，为了便于描述，图4以及上述文字部分以二维角度说明区域外扩的具体过程，在待测图像为体数据的情况下，可以以此类推，在此不再一一举例。
在一个实施场景中，病灶的组织区域之外还存在若干第三像素点，且不同于第二像素点，各个第三像素点所在的第一参考区域与病灶的组织区域均不存在交集，则在检测结果包括第二像素点更新为第一像素点的情况下，可以将满足预设条件的第三像素点作为新的第二像素点，并重新执行对各个第二像素点并行执行外扩检测，得到检测结果的步骤，且预设条件具体可以包括：第三像素点所在的第一参考区域内包含由第二像素点更新得到的第一像素点。需要说明的是，第三像素点所在的第一参考区域可以是以第三像素点为中心的区域(如，矩形区域、圆形区域等)，具体可以参阅第二像素点所在的第一参考区域，在此不再赘述。此外，第三像素点所在的第一参考区域理论上是不包含病灶区域所含第一像素点的，但是若其附近存在某一第二像素点作为新的第一像素点，则该第三我像素点所在的第一参考区域有可能会包含由该第二像素点更新得到的第一像素点，在此情况下，可以将该第三像素点作为新的第二像素点，并对于剩余尚未执行外扩检测的第二像素点继续执行外扩检测，直至所有第二像素点均已执行外扩检测为止。上述方式，在区域外扩过程中，能够随着第二像素点更新为第一像素点，第三像素点也会根据满足预设条件而作为新的第二像素点，并重新对各个第二像素点执行外扩检测，如此往复能够传递式地进行区域外扩，有利于进一步提高区域外扩的准确性。
在一个实施场景中，在检测到各个第二像素点均已执行外扩检测情况的情况下，可以获取由病灶的组织区域内第一像素点和由第二像素点更新得到的第一像素点所形成的连通域，并将该连通域作为病灶的外扩区域。
在一个实施场景中，在外扩检测过程中，还可以检测各个第一像素点分别对若干标的组织的侵犯情况，且侵犯情况可以包括：第一像素点所侵犯的标的组织。具体地，若干标的组织可以包括病灶的危及器官，如以目标部位是肝脏为例，病灶的危及器官可以包括但不限于胆囊等，在此不做限定。上述方式，通过记录各个第一像素点分别对若干标的组织的侵犯情况，能够在手术规划等应用中提醒病灶外扩所侵犯的危及器官，有利于提升用户体验。
在一个实施场景中，医学图像中可以包含多个病灶，在此基础上，可以显示病灶列表，且病灶列表显示有多个病灶的标识符，响应于标识符处于被选择状态以及用户输入的外扩指令，可以对标识符对应的病灶执行上述外扩检测的步骤，以得到标识符对应的病灶的外扩区域。上述方式，在包含多个病灶的情况下，通过显示病灶列表，可供用户自主选择需要外扩的病灶，有利于提升用户体验。
在一个实施场景中，在得到病灶的外扩区域之后，可以基于外扩区域，三角化得到病灶的表面网格，并利用病灶的渲染参数对病灶的表面网格进行渲染，得到病灶的图像模型，并在图像显示界面显示病灶的图像模型。此外，三角化以及渲染的具体过程，可以参阅前述公开实施例中相关描述，在此不再赘述。请结合参阅图5，图5是图像显示界面又一实施例的示意图。如图5所示，与图2相较而言，图5中病灶明显存在外扩。需要说明的是，图5所示仅仅是实际应用过程中可能存在的一种情况，并不因此而限定病灶外扩的实际效果。
请参阅图6，图6是本申请图像显示装置60一实施例的框架示意图。图像显示装置60包括：获取模块61、识别模块62、投影模块63和显示模块64，获取模块61，用于获取目标部位的多个医学图像，其中，多个医学图像包括第一图像和至少一个第二图像；识别模块62，用于识别第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，并分别识别至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域；投影模块63，用于将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，其中，若干第一医学组织的第一组织区域均位于图像空间中；显示模块64，用于显示图像空间内的医学组织，其中，医学组织包括第一医学组织和第二医学组织。
上述方案，获取目标部位的多个医学图像，且医学图像包括第一图像和至少一个第二图像，并识别第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，以及分别识别至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域，在此基础上，将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，且若干第一医学组织的第一组织区域均位于图像空间中，并在图像显示界面，显示图像空间内的医学组织，且医学组织包括第一医学组织和第二医学组织，由于通过投影能够使得多张医学图像中医学组织融合至相同图像空间中，并在图像显示界面显示图像空间内的医学组织，故可直观地展示医学组织之间的相对位置关系，有利于提高阅片效率。
在一些公开实施例中，投影模块63具体用于基于第一图像与第二图像之间的配准参数，将第二组织区域投影至第一图像的图像空间。
因此，通过基于第一图像与第二图像之间的配准参数，将第二组织区域投影至第一图像的图像空间，能够提高投影的精确性，从而能够有利于提高图像显示界面所直观展示的医学组织之间相对位置关系的准确性。
在一些公开实施例中，投影模块63包括区域识别子模块，用于识别第一图像中目标部位的第一目标区域，并分别识别至少一个第二图像中目标部位的第二目标区域；投影模块63包括区域对齐子模块，用于对于每一第二图像，将第二目标区域与第一目标区域对齐，得到第二图像与第一图像之间的配准参数。
因此，识别第一图像中目标部位的第一目标区域，并分别识别至少一个第二图像中目标部位的第二目标区域，在此基础上，对于每一第二图像，将第二目标区域与第一目标区域对齐，得到第二图像与第一图像之间的配准参数，即配准参数能够使目标部位在第二图像中的第二目标区域和在第一图像中的第一目标区域对齐，有利于提高配准参数的准确性。
在一些公开实施例中，医学组织的渲染参数显示医学组织。
因此，通过医学组织的渲染参数来显示医学组织，即能够定制渲染参数来自定义显示样式，有利于提升用户体验。
在一些公开实施例中，显示模块64包括三角化子模块，用于基于图像空间内医学组织的组织区域，三角化得到医学组织的表面网格，显示模块64包括渲染子模块，用于利用医学组织的渲染参数对医学组织的表面网格进行渲染，得到医学组织的图像模型，显示模块64包括显示子模块，用于显示医学组织的图像模型。
因此，基于图像空间内医学组织的组织区域，三角化得到医学组织的表面网格，并利用医学组织的渲染参数对医学组织的表面网格进行渲染，得到医学组织的图像模型，在此基础上，再显示医学组织的图像模型，即图像模型是基于组织区域三角化得到的表面网格渲染得到的，故图像模型能够准确模拟医学组织的复杂表面，有利于提升图像模型的准确性。
在一些公开实施例中，渲染参数包括：颜色、透明度、材质中的至少一者；和/或，不同的医学组织的渲染参数不完全相同。
因此，将渲染参数设置为包括：颜色、透明度、材质中的至少一者，能够从多个不同维度来表现医学组织，有利于使图像模型真实模拟医学组织的本来面貌，提升用户体验；而通过将不同的医学组织的渲染参数设置为不完全相同，能够有利于直观区分不同医学组织。
在一些公开实施例中，医学组织显示于图像显示界面，图像显示装置60还包括列表模块，用于在图像显示界面显示组织列表，其中，组织列表包括图像空间内对应的医学组织的标识符；图像显示装置60还包括突显模块，用于响应于用户在组织列表中对标识符的选中指令，将被选中的标识符对应的医学组织作为第一目标组织，并以预设方式在图像显示界面突显第一目标组织。
因此，在图像显示界面显示组织列表，且组织列表包括图像空间内对应的医学组织的标识符，并响应于用户在组织列表中对标识符的选中指令，将被选中的标识符对应的医学组织作为第一目标组织，并以预设方式在图像显示界面突显第一目标组织，故此能够支持用户自定义选择期望在图像显示界面突显的医学组织，有利于支持用户着重观察突显的医学组织，并提升用户体验。
在一些公开实施例中，图像显示装置60还包括隐藏模块，用于将未被选中的标识符对应的医学组织作为第二目标组织，并在图像显示界面隐藏第二目标组织。
因此，通过将未被选中的标识符对应的医学组织作为第二目标组织，并在图像显示界面隐藏第二目标组织，即能够支持用户自定义选择期望在图像显示界面隐藏的医学组织，有利于在用户着重观察突显的医学组织时排除其他医学组织的干扰，并提升用户体验。
在一些公开实施例中，医学组织显示于图像显示界面，图像显示界面包括第一显示区域和第二显示区域，第一显示区域用于显示图像空间内的医学组织，第二显示区域用于显示目标部位在若干预设方位上的多平面重建图。
因此，医学组织显示于图像显示界面，且图像显示界面设置为包括第一显示区域和第二显示区域，且第一显示区域用于显示图像空间内的医学组织，第二显示区域用于显示面板部位在若干预设方位上的多平面重建图，故能够在图像显示界面同时以不同维度来展示医学组织，有利于提升图像显示界面所展示的图像信息的丰富程度。
在一些公开实施例中，目标部位包括肝脏，第一图像包括门脉期图像，第二图像包括动脉期图像，第一医学组织包括肝门静脉、肝静脉、病灶，第二医学组织包括肝动脉。
因此，目标部位包括肝脏，第一图像包括门脉期图像，第二图像包括动脉期图像，第一医学组织包括肝门静脉、肝静脉、病灶，第二医学组织包括肝动脉，故能够将肝动脉投影至与肝门静脉、肝静脉、病灶相同图像空间，从而能够支持同时观察肝门静脉、肝静脉、肝动脉和病灶之间的相位位置关系。
请参阅图7，图7是本申请电子设备70一实施例的框架示意图。电子设备70包括存储器71、人机交互电路72和处理器73，存储器71和人机交互电路72耦接至处理器73，处理器73用于执行存储器71中存储的程序指令，以结合人机交互电路72实现上述任一图像显示方法实施例中的步骤。具体地，人机交互电路72可以包括显示屏，用于提供图像显示界面，该显示屏可以是触摸屏，以接收用户的输入指令(如，前述公开实施例中的选中指令等)，或者，人机交互电路72还可以进一步包括鼠标、键盘、麦克风等输入设备，以接收用户的输入指令(如，鼠标操作、键盘命令、语音指令等)，在此不做限定。
具体而言，处理器73用于控制其自身以及存储器71、人机交互电路72以实现上述任一图像显示方法实施例的步骤。处理器73还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器73可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器73还可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器73可以由集成电路芯片共同实现。
上述方案，通过投影能够使得多张医学图像中医学组织融合至相同图像空间中，并在图像显示界面显示图像空间内的医学组织，故可直观地展示医学组织之间的相对位置关系，有利于提高阅片效率。
请参阅图8，图8为本申请计算机可读存储介质80一实施例的框架示意图。计算机可读存储介质80存储有能够被处理器运行的程序指令801，程序指令801用于实现上述任一图像显示方法实施例的步骤。
上述方案，通过投影能够使得多张医学图像中医学组织融合至相同图像空间中，并在图像显示界面显示图像空间内的医学组织，故可直观地展示医学组织之间的相对位置关系，有利于提高阅片效率。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (13)
1.一种图像显示方法，其特征在于，包括：
获取目标部位的多个医学图像，其中，所述多个医学图像包括第一图像和至少一个第二图像；
识别所述第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，并分别识别所述至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域；
将所述第二组织区域投影至所述第一图像的图像空间，其中，所述若干第一医学组织的第一组织区域均位于所述图像空间中；
显示所述图像空间内的医学组织，其中，所述医学组织包括所述第一医学组织和所述第二医学组织。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二组织区域投影至所述第一图像的图像空间，包括：
基于所述第一图像与所述第二图像之间的配准参数，将所述第二组织区域投影至所述第一图像的图像空间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述配准参数的获取步骤包括：
识别所述第一图像中所述目标部位的第一目标区域，并分别识别所述至少一个第二图像中所述目标部位的第二目标区域；
对于每一所述第二图像，将所述第二目标区域与所述第一目标区域对齐，得到所述第二图像与所述第一图像之间的配准参数。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，基于所述医学组织的渲染参数显示所述医学组织。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述显示所述图像空间内的医学组织，包括：
基于所述图像空间内所述医学组织的组织区域，三角化得到所述医学组织的表面网格；
利用所述医学组织的渲染参数对所述医学组织的表面网格进行渲染，得到所述医学组织的图像模型；
显示所述医学组织的图像模型。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述渲染参数包括：颜色、透明度、材质中的至少一者；
和/或，不同的医学组织的渲染参数不完全相同。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述医学组织显示于图像显示界面，所述方法还包括：
在所述图像显示界面显示组织列表，其中，所述组织列表包括所述图像空间内的所述医学组织的标识符；
响应于用户在所述组织列表中对所述标识符的选中指令，将被选中的所述标识符对应的医学组织作为第一目标组织，并以预设方式在所述图像显示界面突显所述第一目标组织。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将未被选中的所述标识符对应的医学组织作为第二目标组织，并在所述图像显示界面隐藏所述第二目标组织。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述医学组织显示于图像显示界面，所述图像显示界面包括第一显示区域和第二显示区域，所述第一显示区域用于显示所述图像空间内的所述医学组织，所述第二显示区域用于显示所述目标部位在若干预设方位上的多平面重建图。
10.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述目标部位包括肝脏，所述第一图像包括门脉期图像，所述第二图像包括动脉期图像，所述第一医学组织包括肝门静脉、肝静脉、病灶，所述第二医学组织包括肝动脉。
11.一种图像显示装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标部位的多个医学图像，其中，所述多个医学图像包括第一图像和至少一个第二图像；
识别模块，用于识别所述第一图像中若干第一医学组织的第一组织区域，并分别识别所述至少一个第二图像中若干第二医学组织的第二组织区域；
投影模块，用于将所述第二组织区域投影至所述第一图像的图像空间，其中，所述若干第一医学组织的第一组织区域均位于所述图像空间中；
显示模块，用于显示所述图像空间内的医学组织，其中，所述医学组织包括所述第一医学组织和所述第二医学组织。
12.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、人机交互电路和处理器，所述存储器和所述人机交互电路耦接至所述处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以结合所述人机交互电路实现权利要求1至10任一项所述的图像显示方法。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述的图像显示方法。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115145453A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-10-04 | 北京唯迈医疗设备有限公司 | 调整医学图像的显示视角的方法、***及存储介质 |
| CN116309751A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-06-23 | 北京医准智能科技有限公司 | 影像处理方法、装置、电子设备及介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109725796A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-07 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种医学图像显示方法及其装置 |
| US20200243184A1 (en) * | 2019-01-29 | 2020-07-30 | Ziosoft, Inc. | Medical image processing apparatus, medical image processing method, and system |
| CN111507381A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-08-07 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像识别方法及相关装置、设备 |
| CN112036506A (zh) * | 2020-09-24 | 2020-12-04 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像识别方法及相关装置、设备 |
| CN112200802A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-01-08 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像检测模型的训练方法及相关装置、设备、存储介质 |
| CN113065017A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-02 | 上海商汤智能科技有限公司 | 医学图像显示方法及相关装置、设备、存储介质 |
-
2021
- 2021-07-07 CN CN202110768337.7A patent/CN113516758A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109725796A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-07 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种医学图像显示方法及其装置 |
| US20200243184A1 (en) * | 2019-01-29 | 2020-07-30 | Ziosoft, Inc. | Medical image processing apparatus, medical image processing method, and system |
| CN111507381A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-08-07 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像识别方法及相关装置、设备 |
| CN112036506A (zh) * | 2020-09-24 | 2020-12-04 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像识别方法及相关装置、设备 |
| CN112200802A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-01-08 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像检测模型的训练方法及相关装置、设备、存储介质 |
| CN113065017A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-02 | 上海商汤智能科技有限公司 | 医学图像显示方法及相关装置、设备、存储介质 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115145453A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-10-04 | 北京唯迈医疗设备有限公司 | 调整医学图像的显示视角的方法、***及存储介质 |
| CN115145453B (zh) * | 2022-09-02 | 2022-12-16 | 北京唯迈医疗设备有限公司 | 调整医学图像的显示视角的方法、***及存储介质 |
| CN116309751A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-06-23 | 北京医准智能科技有限公司 | 影像处理方法、装置、电子设备及介质 |
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