RU2459261C2 - Способы, системы и компьютерный программный продукт для обнаружения выбухания - Google Patents

Способы, системы и компьютерный программный продукт для обнаружения выбухания Download PDF

Info

Publication number
RU2459261C2
RU2459261C2 RU2009116272/08A RU2009116272A RU2459261C2 RU 2459261 C2 RU2459261 C2 RU 2459261C2 RU 2009116272/08 A RU2009116272/08 A RU 2009116272/08A RU 2009116272 A RU2009116272 A RU 2009116272A RU 2459261 C2 RU2459261 C2 RU 2459261C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
curvature
normal
zero
deformation
deformed
Prior art date
Application number
RU2009116272/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2009116272A (ru
Inventor
ВЕЙК Корнелис ВАН (NL)
ВЕЙК Корнелис ВАН
Original Assignee
Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Publication of RU2009116272A publication Critical patent/RU2009116272A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2459261C2 publication Critical patent/RU2459261C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/34Smoothing or thinning of the pattern; Morphological operations; Skeletonisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10081Computed x-ray tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30028Colon; Small intestine
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30096Tumor; Lesion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30101Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области обнаружения поражений кишечника. Техническим результатом является повышение точности обнаружения выбухания поверхности внутреннего органа тела человека или животного на основании трехмерных цифровых данных. Способ содержит этапы, на которых: обнаруживают участок поверхности на основе трехмерных цифровых данных, причем участок поверхности имеет по меньшей мере одну точку, в которой пересекаются первая и вторая нормальные кривизны, при этом обе имеют первоначальное значение кривизны больше нуля или обе имеют первоначальное значение кривизны меньше нуля, причем вторая нормальная кривизна имеет значение кривизны, которое ближе к нулю, чем значение кривизны первой нормальной кривизны; модифицируют в цифровом виде вторую нормальную кривизну таким образом, что она имеет модифицированное значение кривизны, которое ближе к нулю, чем ее первоначальное значение кривизны, причем в результате этой модификации участок поверхности подвергается цифровому деформированию, так что образуется деформированный участок поверхности, при этом степень деформации деформированного участка поверхности относительно обнаруженного участка поверхности связана с величиной выбухания. 4 н. и 14 з.п. ф-лы, 7 ил.

Description

Изобретение относится к способу обнаружения выбухания по меньшей мере части поверхности внутреннего органа тела человека или животного на основании трехмерных цифровых данных.
Изобретение также относится к способу, который использует трехмерные цифровые стенки толстого кишечника на внутренней стороне толстого кишечника.
Кроме того, изобретение относится к способу обнаружения выбуханий на внутренней поверхности трубчатого и изогнутого органа тела человека или животного. Обнаружение поражений, которые имеют форму выбуханий, в теле человека или животного может быть очень важно для профилактики и (или) диагностирования онкологических заболеваний, таких как рак кишечника, на ранней стадии. Обычно поражения ищут, например, на двухмерных изображениях кишечника пациента при помощи двухмерной CT (компьютерной томографии) или MRI (магнитно-резонансной томографии). Если врач обнаруживает поражение при CT или MRI сканировании стенки кишечника, он может принять решение, следует ли проводить колоноскопию. Это решение может быть основано на размере поражения. Если размер больше определенного порогового значения, например, если диаметр составляет примерно 1 см, то предпринимаются дальнейшие действия. В принципе больший размер поражения означает более высокий риск рака. При обнаружении небольших поражений может не быть необходимости в хирургическом вмешательстве. Можно затем проводить регулярные обследования с целью проверки, не растет ли поражение.
Перед проведением обследования методом CT или MRI необходимо очистить кишечник пациента, что может оказаться неудобной процедурой для пациента. Поэтому предпочтительно избежать второго обследования того же пациента. Кроме того, проведение и определение результатов обследования методом CT или MRI является длительной процедурой для врача, при проведении которой возможны ошибки. Например, при проведении обследования трудно отличить человеческим глазом поражения от складок кишечника, так что врач может ошибочно обнаружить поражения, которые не являются истинными поражениями, и (или) какое-нибудь поражение может остаться необнаруженным, поскольку оно не распознано в качестве такового. По всем вышеупомянутым и иным причинам в интересах как пациента, так и больницы, страховых компаний и т.д., чтобы допускалось как можно меньше ошибок.
Для более точного диагностирования в результате обследования методом CT или MRI получают трехмерные изображения поверхности, так чтобы поражения можно было распознать автоматически или полуавтоматически за меньший промежуток времени. При преобразовании к трехмерным данным относительно легче отличить глазом поражения от складок. Кроме того, на основе трехмерных характеристик поражения компьютер может пометить возможные поражения. Автоматическое или полуавтоматическое обнаружение поражений будет способствовать повышению эффективности работы врача.
В патентной заявке США US 2003/0223627 A1 описан способ обнаружения поражений кишечника в трехмерных цифровых данных. Этот известный способ заключается в получении трехмерного цифрового изображения стенки кишечника на основе данных CT, обнаружении и группировании подозрительных участков поверхности стенки кишечника на основе определенных параметров, таких как SI (индекс формы).
Основная идея этого известного способа заключается в том, что поражения хорошо моделируются объектами в форме полусферы, которые имеют SI (индекс формы), равный 1. В то же время складки имеют SI, равный 0,75. По существу в известном способе участки поверхности стенки кишечника, которые имеют SI, близкий к 1, считаются подозрительными участками.
Для обнаружения большинства или всех поражений, в том числе таких, которые не похожи на полусферы, пороговые значения должны обеспечивать большую чувствительность, то есть быть относительно низкими. Поскольку поражения редко имеют форму, близкую к форме полусферы, относительно чувствительный SI можно установить относительно близким к 0,75. Однако при чувствительном пороге небольшие выпуклости на складках кишечника или небольшие изменения в ширине складок могут быть также распознаны как подозрительные участки, так что чувствительный SI порог может приводить к слишком большому количеству ложных обнаружений. В то же время при менее чувствительном SI пороге, например при SI, близком к 1, некоторые поражения, например те, которые не обладают выраженной формой полусферы, могут остаться необнаруженными.
Для компенсации ошибок, таких как необнаруженное поражение или слишком большое число ложных обнаружений, в известном способе в процедуре обнаружения используются, помимо SI, другие параметры, такие как значение искривленности и (или) градиента CT сканирования. Кроме того, подозрительные участки поверхности можно еще больше увеличить при помощи гистерезисного установления порогов, когда участки поверхности, прилегающие к подозрительному участку, добавляются, если SI и (или) упомянутые другие параметры соседнего участка превышают второй порог. Наконец, применяется объемный порог, заключающийся в том, что обнаруживают только достаточно большие поражения. Например, минимальный объем составляет 38 мм3.
В известном способе по-прежнему допускается слишком много ошибок. Например, поскольку во многих случаях поражения имеют неправильную и несимметричную форму, полусфера недостаточно точно определяет поражение. Кроме того, пороги SI и искривленности позволяют выбрать только выпуклые части, а не все части выбухания. Поскольку первоначальный выбор поражения основан на форме, ошибки могут возникать как для небольших, так и для больших поражений.
Цель изобретения состоит в том, чтобы обеспечить наиболее эффективное решение.
В первом аспекте изобретение содержит способ обнаружения выбухания по меньшей мере части поверхности внутреннего органа тела человека или животного на основании трехмерных цифровых данных, представляющих упомянутую поверхность или упомянутую часть, способ содержит следующие этапы. На основании трехмерных цифровых данных обнаруживается участок поверхности, причем этот участок поверхности имеет по меньшей мере одну точку, в которой пересекаются первая и вторая нормальные кривизны, причем у обеих первоначальное значение кривизны больше нуля или у обеих первоначальное значение кривизны меньше нуля, при этом вторая нормальная кривизна имеет значение кривизны, более близкое к нулю, чем первая нормальная кривизна. Далее, вторая нормальная кривизна модифицируется цифровым образом так, чтобы ее модифицированное значение кривизны было ближе к нулю, чем ее первоначальное значение кривизны. Тем самым образуется деформированный участок поверхности, причем степень деформации деформированного участка поверхности по сравнению с обнаруженным участком поверхности связана с величиной выбухания.
Участки поверхности с точкой, в которой пересекаются две нормальные кривизны, причем обе имеют значения кривизны больше нуля или меньше нуля, имеют двоякую кривизну в нормальном направлении к поверхности. Эти участки поверхности называются далее выбуханиями и могут, к примеру, включать в себя поражения.
После обнаружения выбухания визуальное изображение выбухания может быть по меньшей мере частично удалено посредством уменьшения второй кривизны, в которой значение кривизны находится из двух кривизн ближе всего к нулю. Таким образом, обнаруженный участок поверхности деформируется таким образом, что можно получить изображение величины выбухания. Например, выступ на складке можно, по меньшей мере частично, убрать, так чтобы можно получить общее представление о том, как будет выглядеть складка, когда выступ по меньшей мере частично убран. Это представление может помочь при принятии решения, в ручном или автоматическом режиме, может ли выступ содержать поражение. Кроме того, решение, является ли или содержит ли выбухание поражение или другой опасный объект, можно принять, в ручном или (полу)автоматическом режиме, на основе степени деформации, иными словами на основе величины выбухания. Очевидно, что изображение, полученное от деформированного участка поверхности, может быть виртуальным изображением. Следует понимать, что все этапы способа согласно изобретению могут быть просто виртуальными вычислительными этапами, выполняемыми в компьютере.
В способе согласно изобретению могут быть обнаружены также поражения ассиметричной, неправильной формы и вогнутые части выбуханий. Кроме того, процесс выбора поражений-кандидатов может быть основан на непосредственном представлении о размере выбухания, так чтобы с увеличением размера поражения, вероятность, что оно останется необнаруженным, уменьшается. Таким образом, способ согласно изобретению может быть также очень эффективным, поскольку большие поражения являются относительно более опасными, а небольшие поражения обычно не требуют срочного лечения. Случается относительно меньше ошибок, чем в известных способах, особенно в области размеров поражений, которые представляют наибольший интерес, а именно в области относительно больших поражений. Кроме того, способ согласно изобретению посредством сравнения деформированного участка поверхности с первоначальным участком поверхностности может быть относительно менее чувствительным к условиям получения изображения, таким как, например, шум, параметры CT сканера, подготовка пациента, масштаб, в котором вычисляются индекс формы и искривленность.
В результате первой деформации обнаруженного участка поверхности посредством модификации второй нормальной кривизны точка пересечения перемещается и модифицированными оказываются первая и вторая нормальные кривизны. В одном варианте осуществления после выполнения деформации на деформированном участке поверхности вновь ищется точка пересечения двух модифицированных нормальных кривизн, имеющих модифицированные значения кривизны больше или меньше нуля. Модифицированное значение кривизны модифицированной второй нормальной кривизны вновь модифицируется до значения ближе к нулю, так что деформированный участок поверхности деформируется вновь. После каждой деформации может применяться еще одна деформация до тех пор, пока участок поверхности не будет деформирован в достаточной степени.
В другом варианте осуществления этап деформации участка поверхности повторяется до тех пор, пока модифицированное значение кривизны второй нормальной кривизны не станет приблизительно равным нулю. Когда значение кривизны второй нормальной кривизны приблизительно равно нулю, участок поверхности сглаживается относительно своего окружения, так что можно получить представление о том, как выглядит стенка кишечника без выбухания. Возможно также выполнить достаточное число этапов для того, чтобы можно было получить представление о размере выбухания, так что в определенных вариантах осуществления величина k2 необязательно должна быть равна нулю. Кроме того, можно вычислить степень деформации и можно оценить суммарную величину изображаемого выбухания. Можно оценить или получить цифровым образом различные размеры выбухания, например ширину, длину, площадь, площадь поверхности, длину основания, объем, высоту и т.д. Кроме того, посредством деформации подозрительного участка поверхности до тех пор, пока вторая нормальная кривизна не станет равной нулю, можно, например, оценить вручную размер поражения на основе трехмерного цифрового изображения на дисплее, при этом можно отображать изображение стенки кишечника с выбуханием и без него.
В одном варианте осуществления степень деформации используется для сравнения с пороговым значением, так чтобы определить по оцененному размеру выбухания, выбрано ли выбухание в качестве возможного поражения. Поскольку по размеру можно определить, представляет ли выбухание возможную угрозу здоровью, то такой способ выбора является прямым способом выбора. В зависимости от порога относительно небольшие поражения, например содержащие небольшие выступы или относительно неопасные поражения, могут быть исключены из выбора. Выбираются относительно большие выбухания, например, содержащие относительно большие и потенциально опасные поражения. При использовании упомянутого порога на одном этапе потенциально опасные поражения отделяются от неопасных поражений.
В еще одном варианте осуществления первая и вторая нормальные кривизны включают в себя первую и вторую главную кривизну, значения которых обозначены соответственно k1 и k2. По определению: k1>k2. Выбухание на поверхности может характеризоваться наличием точки, в которой либо k1>k2>0, либо 0>k1>k2. В первом случае до значения, близкого к нулю, будет изменяться k2, а во втором случае до значения, близкого к нулю, изменяется k1. То, как определяются k1 и k2, может, например, зависеть от выбранного направления нормали через упомянутую точку. Например, выступы на поверхности можно обнаружить, если k1>k2>0, а вмятины, если 0>k1>k2, или, в зависимости от относительного расположения, вмятины, если k1>k2>0, а выступы, если 0>k1>k2.
В одном варианте осуществления деформированная поверхность получается посредством решения уравнения
Figure 00000001
. Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что решение этого уравнения даст значение k2, приблизительно равное или равное нулю.
В другом аспекте изобретение содержит способ, в котором трехмерные цифровые данные, которые представляют стенку кишечника на внутренней стороне кишечника, деформируются цифровым образом на участках, которые имеют двоякую кривизну в направлении в просвет кишечника, причем эти участки представляют поражения на стенке кишечника, так что получаются трехмерные цифровые данные того, как выглядела бы стенка кишечника без упомянутых поражений.
В еще одном аспекте изобретение содержит способ обнаружения выбуханий на внутренней поверхности трубчатого органа тела человека или животного, содержащий этапы сканирования тела или его органов для получения трехмерных цифровых данных по меньшей мере части внутренней поверхности трубчатого органа, обнаружения участка поверхности на основе трехмерных цифровых данных, причем участок поверхности имеет по меньшей мере одну точку, в которой пересекаются первая и вторая нормальные кривизны, при этом у обеих первоначальное значение кривизны больше нуля, причем вторая нормальная кривизна имеет меньшее значение кривизны, чем первая нормальная кривизна, модифицируют цифровым образом вторую нормальную кривизну так, чтобы ее измененное значение кривизны было меньше первоначального значения кривизны, причем в результате этой модификации участок поверхности деформируется цифровым образом так, чтобы образовать деформированный участок поверхности, причем степень деформации деформированного участка поверхности по сравнению с обнаруженным участком поверхности связана с величиной выбухания.
Для более ясного понимания изобретения его варианты осуществления разъясняются ниже со ссылкой на чертежи, где
1 - схематический чертеж варианта осуществления системы согласно изобретению;
фиг.2A, 2B и 2C - три скриншота с дисплея, на котором отображаются трехмерные медицинские изображения;
фиг.3 - схематический вид главных кривизн на поверхности;
фиг.4 - схематический вид в разрезе первоначального участка поверхности и деформированного участка поверхности;
фиг.5 - также первоначальный участок поверхности и деформированный участок поверхности.
В настоящем описании одинаковые или соответствующие элементы имеют одинаковые или соответствующие номера позиций. Приведенные в качестве примера варианты осуществления служат исключительно для иллюстрации и не должны считаться накладывающими какие бы то ни было ограничения. Например, несмотря на то, что описывается обнаружение поражения кишечника, изобретение относится к обнаружению выбуханий во внутренних органах организма в целом. Кроме того, в описании предполагается, что для обнаружения выбуханий значения кривизны k1 и k2 больше нуля. Однако специалистам в данной области техники должно быть понятно, что k1 и k2 могут также быть оба меньше нуля, причем при необходимости некоторые уравнения можно изменить соответствующим образом.
На фиг.1 схематично изображен вариант осуществления системы 1 для обнаружения выбуханий во внутренних органах тела человека или животного, in vivo или in vitro, а именно у пациента. Эта система 1, например, содержит сканирующее устройство 2 для сканирования внутренних органов тела 3 пациента, компьютер 4 и устройство 5 отображения. В чертеже компьютер 4 содержит обрабатывающую схему 6 и запоминающее устройство 7. В процессе применения в запоминающее устройство 7 загружается компьютерный программный продукт. Устройство 5 отображения выполнено с возможностью отображения медицинских данных, в частности трехмерных цифровых данных. Сканирующее устройство 2 посылает двух- и (или) трехмерные данные компьютеру 4. Компьютер 4, в частности обрабатывающая схема 6, осуществляет дальнейшую обработку принятых данных, так чтобы преобразовать их в упомянутые трехмерные медицинские данные для отображения на устройстве 5 отображения. Очевидно, что компьютер 4 может принять данные сканирования через любое средство, например, через проводную или беспроводную сеть, через любой носитель данных, такой как, например, компакт-диск, DVD, жесткий диск и т.д., либо через сканирующее устройство 2.
Сканирующее устройство 2 выполнено с возможностью получения данных о внутреннем органе тела 3. В примерном варианте осуществления внутренний орган содержит стенку кишечника. В процессе сканирования получают трехмерные медицинские данные, из которых выводят цифровое изображение 12, см., например, фиг 2C. Это цифровое изображение 12 может, например, представлять собой скриншот виртуального представления внутренних органов тела 3 пациента, причем это представление может, например, содержать движущиеся изображения и (или) обладать свойствами трехмерной анимации. Упомянутое цифровое изображение 12 может, например, изучаться врачом, и компьютер 4 может пометить определенный участок 11, который требует особого внимания врача. Например, когда на стенке кишечника имеется поражение 11, компьютер 3 его обнаруживает на основе цифрового изображения 12, как можно видеть на фиг.2A и 2C. Чтобы врачу было легче обнаружить поражение 11, выбухание может быть помечено, например, выделяющимся цветом 13 или более темным или более светлым оттенком, как показано на фиг.2C. После маркировки выбухания компьютером 4 врач может решить непосредственно на месте или на отдельном приеме, требуется ли медицинское вмешательство.
В одном варианте осуществления для обнаружения и классификации поражений подозрительный участок 9 поверхности, содержащий поражение, деформируется, то есть уплощается или разглаживается, предпочтительно постепенно. Посредством деформирования упомянутого подозрительного участка 9 поверхности можно получить изображение 12 того, как выглядела бы стенка кишечника без упомянутого поражения. Это показано на фиг.2A, 2B и 2C. На фиг.2A приведено трехмерное цифровое изображение 12 стенки 8 кишечника со складкой 10. На складке 10 расположен подозрительный участок 9 поверхности, который содержит поражение 11. Таким образом, система 1 может обнаружить поражение 11 при помощи способа, более подробное описание которого приведено ниже.
Как видно из примера на фиг.2B, подозрительный участок 9 поверхности цифровым образом деформирован в деформированный участок 9′ поверхности. Иными словами, подозрительный участок 9 поверхности, содержащий поражение 11, сглажен по сравнению с окружающей стенкой кишечника до деформированного участка 9′ поверхности, который представляет стенку 8 кишечника в таком виде, если бы на ней не было поражения 11. В этом конкретном примере стенка 8 кишечника содержит складку 10, на которой имеется поражение 11. Деформация изображения на фиг.2A к изображению на фиг.2B может требовать ряда промежуточных этапов. Она может представлять собой пошаговый процесс. В результате в месте складки стенка 8 кишечника сглаживается таким образом, что складка 10 выглядит так, будто на ней нет никакого поражения.
После заключительного этапа, приведенного на фиг.2B, может быть выполнен расчет степени деформации, которой подвергся деформированный участок 9′ поверхности по сравнению с первоначальным участком 9 поверхности. В этом варианте осуществления степень деформации соответствует оценке общей величины выбухания поражения 11. Величина выбухания может, например, быть выражена любым параметром размера: объемом, длиной, шириной, площадью поверхности, площадью основания, высотой и т.д. Любой из этих параметров можно вычислить и (или) отобразить отдельно, рядом или вместо цифрового изображения 12. Если значение любого из этих параметров превышает определенный порог, компьютер может классифицировать соответствующее выбухание.
В варианте осуществления выбухание обнаруживается посредством обнаружения по меньшей мере одной точки p на поверхности стенки 8 кишечника, где значения нормальной кривизны больше нуля. Для выполнения гладкой деформации и вычисления размером деформации используются формулы, которые применяют значения кривизны k1 и k2 соответственно первой и второй главных кривизн, причем k1 и k2 больше нуля. Все соседние точки p, у которых k1 и k2 больше нуля, образуют участок поверхности, который является выбуханием. Можно возразить, что таких выбуханий множество и что способ согласно изобретению приведет к относительно большому числу поражений-кандидатов, поскольку, например, небольшие выступы также определяются как выбухания. Например, выбухание может быть почти плоским, но все-таки k1 и k2 у него больше нуля. Однако способ согласно изобретению обеспечивает возможность количественной оценки выбухания и позволяет специалисту вынести интуитивное суждение относительно выбуханий-кандидатов, как следует из последующего описания.
Вообще говоря, выбухание направлено в просвет 14 кишечника и содержит по меньшей мере одну точку p, в которой значения нормальной кривизны выше нуля, см. также фиг.3. В упомянутой точке p положительное направление нормали N - в просвет кишечника 14, в направлении стрелки a. Снаружи 15 находится ткань, которая образует стенку 8 кишечника и все, что за ней. Вмятины в стенке 8 кишечника направлены наружу 15, и предполагается, что у них имеется по меньшей мере одна точка, у которой k1 и k2 меньше нуля. Для специалистов в данной области техники должно быть очевидно, что в системе 1 согласно изобретению выбухания могут также иметь k1 и k2 меньше нуля, а вмятины могут иметь k1 и k2 больше нуля. В этом случае нормаль имеет противоположное направление по сравнению с нормалью N, показанной на фиг.3. В принципе направление нормали зависит от выбора. В любом случае k1 и k2 определяются соответственно как максимальное и минимальное значения нормальных кривизн, проходящих через точку p. Нормальные кривизны и главные кривизны относятся к общим знаниям для специалистов в данной области техники [1].
Поскольку общепризнанно, что большие выбухания являются опасными с большей вероятностью, чем маленькие, в принципе необходимо принимать в расчет только те выбухания, которые выбухают на достаточную величину. В одном варианте осуществления участок 9 поверхности, где k1>k2>0 деформируется таким образом, что k2 деформируется до значения, близкого к нулю, p переходит в p1, что можно видеть на фиг.4. Изменяется также и k1. В точке p1 вычисляется новое второе значение главной кривизны k21. После деформации участка 9 поверхности вновь ищутся точки, в которых k1>k2>0, после чего деформированный участок 9 поверхности деформируется вновь и p1 переходит в p2, имеющей новые измененное значение второй главной кривизны k22. Этот этап можно повторить, например, n раз, пока значение деформированной второй главной кривизны k2n не станет приблизительно равной нулю для всех точек pn на деформированном участке 9′ поверхности. Таким образом, выбухания, искривленные в двух положительных направлениях, как, например, поражения 11, деформируются таким образом, что деформированная стенка 8 кишечника выглядит так, будто на ней нет никакого выбухания, тогда как складки останутся нетронутыми. Кроме того, в этом варианте осуществления вогнутые участки 16 и выпуклые участки 17 выбуханий учитываются для общей деформации и вычисления величины выбухания.
В частных вариантах осуществления модифицированное значение второй главной кривизны k2n может быть доведено до значения меньше нуля, например, когда выбухание, которое подлежит деформации, расположено в вогнутой складке 18 стенки 8 кишечника. Этот вариант показан на фиг.5.
Степень деформации, полученная на деформированном участке 9′ поверхности по сравнению с первоначальным участком 9 поверхности, служит мерой величины выбухания. В других вариантах осуществления на степень деформации могут указывать другие параметры. В одном варианте осуществления максимальная высота выбухания может, например, быть определена посредством измерения высоты h наибольшего смещения точки p к точке pn на участке 9 поверхности. Так как высота h выбухания может быть показателем степени риска, что обнаруженное выбухание является описанным поражением 11, порог для выбора выбухания может быть установлен на определенной высоте h, например один, три или пять миллиметров. Когда выбухание превышает этот порог, его отбирают в качестве явного поражения 11. Высота порога может также определять, насколько чувствителен процесс отбора поражений.
Кроме того, можно установить второй и (или) множество порогов. Например, можно применить установление гистерезисных порогов, причем соседние участки выбранного участка поверхности также включаются в выбухание. Например, участки, которые окружают выбухание, превышающее первый порог, сравниваются со вторым, который ниже первого порога. Например, обнаружено выбухание, у которого высота h выбухания превышает первый порог 1, 3 или 5 миллиметров. Затем окружающие участки сравниваются со вторым порогом, например, соответственно 0,5, 1,5 или 2 мм. Затем окружающие участки, которые превышают второй порог, включаются в выбухание, и полное выбухание считается целостным участком поверхности, который превышает второй порог и включает в себя зачастую меньший участок, который превышает первый порог. В выбухание можно включить множество участков поверхности и соседних участков, например, потому, что они перекрывают друг друга, или потому, что они находятся в пределах определенного расстояния выбухания. Разумеется, этот пример установления гистерезисных порогов служит лишь в качестве иллюстрации, могут применяться и другие способы гистерезисного установления порогов, известные из уровня техники.
В других вариантах осуществления могут применяться другие пороговые параметры вместо или в сочетании с высотой h. Например, объем между первоначальным участком 9 поверхности, где k1>k2>0, и деформированным участком 9′ поверхности может служить мерой величины выбухания, так что порог можно применить к объему. Другие параметры, которые могут использоваться в качестве порога и для изменения выбухания, - это, например, ширина, длина, площадь, площадь поверхности и длина основания.
В примерном варианте осуществления методика деформирования первоначального участка 9 поверхности к деформированному участку 9′ поверхности может быть основана на следующих принципах.
В примерном варианте осуществления в системе для обнаружения выбуханий применяется деформация поверхности на треугольных сетках. Треугольная сетка генерируется марш-алгоритмом для кубов, примененным к трехмерным данным CT с использованием порога -750 Hu (единиц Хаунсфилда). Типичный размер сетки содержит, например, приблизительно 106 вершин.
В [2] представлен способ быстрого устранения грубых элементов (шума) из нерегулярных триангулированных данных. Способ основан на уравнении диффузии:
Figure 00000002
Figure 00000003
,
где L(Xi) - дискретная (1-кольцевая) оценка Лапласиана в вершине i. X - положения точек сетки, N1 - число вершин в 1-кольцевой окрестности вершины Xi, а λ - коэффициент диффузии. Решение для момента времени t было найдено при помощи обратного метода Эйлера, который преобразовал задачу в матрично-векторное уравнение
Figure 00000004
Матрица M = I-λdtL является разреженной, и ее структура определяется однокольцевыми соотношениями сетки,
Figure 00000005
- вектор, содержащий все точки сетки, а I - матрица тождественности. Эту систему можно эффективно решить при помощи двусопряженного градиентного метода.
В [2] диффузия применялась ко всем точкам сетки. Известное явление продолжительной диффузии на полной сетке - глобальное сжатие сетки, и в [2] было предложено решение, заключающееся в компенсации уменьшения объема сетки. Однако мы применяем диффузию только к ограниченному числу точек сетки, а именно к точкам, для которых k2>0. Большинство точек имеет отрицательную или нулевую вторую главную кривизну и остается в первоначальном положении. Они задают граничные условия для других точек. Поэтому, в отличие от способа, предложенного в [2], проблема глобального сжатия отсутствует, и можно искать решение уравнения диффузии для устойчивого состояния:
Figure 00000006
Дискретный лапласиан оценивает новое положение вершины Xi посредством линейной комбинации ее 1-кольцевых соседей Xj. Переписывая уравнение
Figure 00000007
, получаем матрично-векторное уравнение:
Figure 00000008
По счастью, матрица М является разреженной, и ее структура определяется 1-кольцевыми отношениями сетки. Число ненулевых элементов в каждой строке равно числу однокольцевых вершин-элементов. Как и в случае обратной формулы Эйлера, это уравнение также можно эффективно решать при помощи двусопряженного градиентного метода.
Известно, что решение уравнения Лапласа минимизирует энергию мембраны, соответствующую наложенным граничным условиям. Однако наша цель заключается не в минимизации средней кривизны, а в минимизации второй главной кривизны. Поэтому мы расширяем вышеупомянутое уравнение, вводя член, характеризующий "силу". В результате получается уравнение Пуассона:
Figure 00000009
Это уравнение означает следующее: новое положение точек сетки находят посредством первоначального перемещения каждой вершины сетки в положение, предписываемое оператором Лапласа. Затем член в правой части "сдвигает обратно" точку, так что результирующая вторая главная кривизна равна нулю. Член, характеризующий силу,
Figure 00000010
введен таким образом, чтобы зависеть от κ2, и он обновляется после решения уравнения
Figure 00000011
. Иными словами, мы решаем уравнение
Figure 00000011
итеративно. Член, характеризующий силу, принимает начальное значение в зависимости от
Figure 00000012
, так что мы начинаем с:
Figure 00000013
Таким образом, "поле силы"
Figure 00000014
первоначально уравновешивает смещение, предписываемое лапласианом, и оставляет сетку неизмененной. После каждой итерации
Figure 00000014
обновляется по следующему закону:
Figure 00000015
,
где A1ring - участок поверхности 1-кольцевой окрестности, а
Figure 00000016
- нормаль в вершине. Последний член можно назвать поправочным членом. Заметим, что если κ2 - положительна,
Figure 00000017
должна быть ослаблена. С другой стороны, величина члена уменьшения зависит от плотности дискретизации сетки. Если дискретизация плотная и A1ring мало, величина поправочного члена должна быть мала. Так как κ2 - это обратная величина радиуса касательной окружности к поверхности
Figure 00000018
в κ2 - направлении, член
Figure 00000019
равен половине площади сферы такого радиуса. Таким образом, смещение R, необходимое для устранения кривизны во втором главном направлении, нормируется на отношение этих двух площадей. Оцениваемое смещение дается формулой:
Figure 00000020
Результирующее смещение точек сетки дает деформированную сетку, которая служит оценкой того, каким образом выглядит стенка кишечника в отсутствие выбуханий. Величина смещения каждой точки сетки (например, в миллиметрах) является примером количественной меры величины смещения. Объекты-кандидаты генерируются посредством применения порога к полю смещения.
В различных вариантах осуществления можно применять множество типов сканирующих устройств 2 для обеспечения получения трехмерных цифровых данных внутреннего органа тела. В принципе сканирующее устройство 2 может быть любым устройством, которое может получить изображение внутренних органов тела снаружи и изнутри. Сканирующее устройство 2 может, например, включать в себя сканирующее устройство CT, устройство MRI (магнитно-резонансной томографии), УЗ(ультразвуковое)/звуковое сканирующее устройство, внутрисосудистый зонд или иное сканирующее устройство 2 для получения трехмерных цифровых данных внутреннего органа тела. Другие методики получения изображения могут, например, включать в себя рентгеновские устройства, инвазивные зонды, фотокамеры, такие как камеры на приборах с зарядовой связью, телевизионные методики, аналоговые фотокамеры и (или) сочетания тех или иных методик. От сканирующего устройства 2 данные посылаются компьютеру 3. Эти данные могут включать в себя трехмерные цифровые данные внутреннего органа тела или могут включить в себя двумерные изображения и какие-либо данные, которые необходимо обработать компьютером 3 для преобразования их в трехмерные цифровые данные.
Кроме того, хотя способ, система и компьютерный программный продукт согласно изобретению пригодны для возможного обнаружения и (или) профилактики поражений в кишечнике, они также подходят для других областей применения. Такие области применения могут включать в себя любую область применения, в которой необходимо обнаружить выбухание, такое как деформация и (или) образование, на поверхности внутреннего органа тела, в частности трубчатого или изогнутого органа внутри тела. Такими органами могут быть, например, кишечник, дыхательные пути, артерии или вены. Образования и деформации, которые можно обнаружить при помощи способа, системы и (или) компьютерного программного продукта согласно изобретению, включают в себя, в частности, полипы, узелки, кисты, эндобронхиальные поражения, внутрисосудистые поражения, эмболы, опухоли или другие поражения, бляшки в артериях и венах, стеноз и другие элементы и (или) деформации, которые могут иметься внутри трубчатого или изогнутого органа тела. Выбухания могут, например, содержать любой элемент, который может вызвать перекрытие кровотока в артерии или вене.
Должно быть очевидно, что изобретение никоим образом не ограничивается вариантами осуществления, представленными в описании и на чертежах. В рамках изобретения возможно множество разновидностей и сочетаний, охватываемых формулой. В рамках изобретения возможны сочетания одного или нескольких аспектов изобретения или сочетания различных вариантов осуществления. Подразумевается, что все сопоставимые разновидности не выходят за рамки изобретения, определяемого формулой.
ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ
1. M. Do Carmo. "Differential geometry of curves and surfaces", Prentice Hall, 1976.
2. М. Desbrun et al., Implicit fairing of irregular meshes using diffusion and curvature flow. In SIGGRAPH 99, 1999.

Claims (18)

1. Способ обнаружения выбухания, по меньшей мере, части поверхности внутреннего органа тела человека или животного на основе трехмерных цифровых данных, представляющих упомянутую поверхность или упомянутую ее часть, способ содержит этапы, на которых: обнаруживают участок поверхности на основе трехмерных цифровых данных, причем участок поверхности имеет, по меньшей мере, одну точку, в которой пересекаются первая и вторая нормальные кривизны, при этом обе кривизны имеют первоначальное значение больше нуля или обе кривизны имеют первоначальное значение меньше нуля, причем вторая нормальная кривизна имеет значение кривизны, которое ближе к нулю, чем значение кривизны первой нормальной кривизны; модифицируют в цифровом виде вторую нормальную кривизну таким образом, что она имеет модифицированное значение кривизны, которое ближе к нулю, чем ее первоначальное значение кривизны, причем в результате этой модификации участок поверхности подвергается цифровому деформированию, так что образуется деформированный участок поверхности, при этом степень деформации деформированного участка поверхности по сравнению с обнаруженным участком поверхности связана с величиной выбухания.
2. Способ, в котором этапы способа по п.1 повторяются для деформированного участка поверхности, причем степень деформации деформированного участка поверхности возрастает после каждого повторения.
3. Способ по п.2, в котором участок поверхности деформируется до тех пор, пока модифицированное значение кривизны модифицированной второй нормальной кривизны деформированного участка поверхности не станет приблизительно равным нулю, причем полная степень деформации деформированного участка поверхности указывает на общую величину выбухания.
4. Способ по п.2, в котором, если первоначальное значение кривизны первой и второй нормальной кривизны больше нуля, первая и вторая нормальные кривизны являются соответственно первой и второй главными кривизнами, и в котором, если первоначальное значение кривизны из значений первой и второй нормальной кривизны меньше нуля, первая и вторая нормальные кривизны являются соответственно первой и второй главными кривизнами.
5. Способ по п.2, в котором степень деформации включает в себя высоту выбухания.
6. Способ по п.2, в котором представляются трехмерные цифровые данные деформированной поверхности.
7. Способ по п.2, в котором степень деформации сравнивается с порогом, причем, когда степень деформации превышает порог, выдается сигнал.
8. Способ по п.7, в котором сигнал включает в себя метку обнаруженного участка поверхности, предпочтительно цветовую.
9. Способ по п.2, в котором упомянутый внутренний орган имеет, по существу, трубчатую и/или изогнутую форму.
10. Способ по п.9, в котором упомянутый внутренний орган включает в себя кишечник, дыхательные пути, артерию или вену, и/или упомянутая поверхность содержит стенку кишечника, дыхательных путей, аорты, артерии или вены.
11. Способ по п.2, в котором выбухание содержит поражение.
12. Способ по п.2, который является способом профилактики и/или обнаружения рака кишечника, эндобронхиальных поражений, внутрисосудистых поражений, бляшек в артерии или вене и/или стеноза или любых иных механизмов, которые вызывают блокирование кровотока в артерии или вене.
13. Способ по п.2, в котором трехмерные цифровые данные получены в результате сканирования СТ и MR.
14. Способ по п.2, в котором оценка высоты выбухания производится посредством решения уравнения
Figure 00000021
15. Система обнаружения выбухания, снабженная или соединенная со схемой и устройством отображения, причем схема программируется для выполнения способа согласно любому из предыдущих пунктов, а устройство отображения выполнено с возможностью отображения упомянутых участков поверхности.
16. Система обнаружения выбухания по п.15, причем схема выполнена с возможностью приема данных от компьютерного томографа, магнитно-резонансного томографа и/или ультразвукового сканирующего устройства.
17. Носитель данных, содержащий сохраненные на нем данные, подлежащие обработке компьютером для обнаружения выбухания, по меньшей мере, части поверхности внутреннего органа тела человека или животного на основе трехмерных цифровых данных, содержащий этапы способа по любому из пп.1-14.
18. Способ обнаружения выбуханий на внутренней поверхности трубчатого органа тела человека или животного, содержащий этапы, на которых:
сканируют тело или его органы для получения трехмерных цифровых данных, по меньшей мере, части внутренней поверхности трубчатого органа;
обнаруживают участок поверхности на основе трехмерных цифровых данных, при этом участок поверхности имеет, по меньшей мере, одну точку, в которой пересекаются первая и вторая нормальные кривизны, причем обе имеют первоначальное значение кривизны больше нуля, при этом вторая нормальная кривизна имеет более низкое значение кривизны, чем первая нормальная кривизна;
модифицируют в цифровом виде вторую нормальную кривизну таким образом, что она имеет модифицированное значение кривизны, которое меньше ее первоначального значения кривизны, причем в результате модификации участок поверхности подвергается цифровой деформации, так что образуется деформированный участок поверхности, причем степень деформации деформированного участка поверхности по сравнению с обнаруженным участком поверхности связана с величиной выбухания.
RU2009116272/08A 2006-09-29 2007-09-25 Способы, системы и компьютерный программный продукт для обнаружения выбухания RU2459261C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
NL1032602A NL1032602C2 (nl) 2006-09-29 2006-09-29 Werkwijzen, systeem en computerprogrammaproduct voor het detecteren van een protrusie.
NL1032602 2006-09-29

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2009116272A RU2009116272A (ru) 2010-11-10
RU2459261C2 true RU2459261C2 (ru) 2012-08-20

Family

ID=37923481

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009116272/08A RU2459261C2 (ru) 2006-09-29 2007-09-25 Способы, системы и компьютерный программный продукт для обнаружения выбухания

Country Status (9)

Country Link
US (1) US8712117B2 (ru)
EP (1) EP2074591B1 (ru)
JP (1) JP5551935B2 (ru)
CN (1) CN101558429B (ru)
AT (1) ATE470203T1 (ru)
DE (1) DE602007006976D1 (ru)
NL (1) NL1032602C2 (ru)
RU (1) RU2459261C2 (ru)
WO (1) WO2008038222A2 (ru)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5595750B2 (ja) * 2010-02-17 2014-09-24 株式会社東芝 医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム
EP2830480A2 (en) * 2012-03-26 2015-02-04 The Cleveland Clinic Foundation Volumetric analysis of pathologies
US20180064342A1 (en) * 2015-03-18 2018-03-08 Imricor Medical Systems, Inc. System and method for enhanced magnetic resonance imaging of tissue

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2152174C1 (ru) * 1999-10-05 2000-07-10 Центральный научно-исследовательский рентгено-радиологический институт Способ диагностики подслизистых опухолей желудочно-кишечного тракта
US20030223627A1 (en) * 2001-10-16 2003-12-04 University Of Chicago Method for computer-aided detection of three-dimensional lesions

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3734979A1 (de) * 1986-10-16 1988-04-28 Olympus Optical Co Endoskop
US7194117B2 (en) * 1999-06-29 2007-03-20 The Research Foundation Of State University Of New York System and method for performing a three-dimensional virtual examination of objects, such as internal organs
US6343936B1 (en) * 1996-09-16 2002-02-05 The Research Foundation Of State University Of New York System and method for performing a three-dimensional virtual examination, navigation and visualization
US6119574A (en) * 1998-07-02 2000-09-19 Battelle Memorial Institute Blast effects suppression system
EP2302594A3 (en) * 1998-11-25 2011-04-06 Wake Forest University Virtual endoscopy with improved image segmentation and lesion detection
WO2001078005A2 (en) * 2000-04-11 2001-10-18 Cornell Research Foundation, Inc. System and method for three-dimensional image rendering and analysis
JP2003260052A (ja) * 2002-03-08 2003-09-16 Hitachi Medical Corp 画像診断支援装置
EP1487333B1 (en) * 2002-03-14 2020-07-01 Netkisr Inc. System and method for analyzing and displaying computed tomography data
AU2003214561A1 (en) * 2002-04-16 2003-10-27 Koninklijke Philips Electronics N.V. Medical viewing system and image processing method for visualisation of folded anatomical portions of object surfaces
JP4336083B2 (ja) * 2002-06-20 2009-09-30 株式会社日立メディコ 画像診断支援装置、画像診断支援方法
US7260250B2 (en) * 2002-09-30 2007-08-21 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Department Of Health And Human Services Computer-aided classification of anomalies in anatomical structures
US20040097791A1 (en) * 2002-11-13 2004-05-20 Olympus Corporation Endoscope
JP4421203B2 (ja) * 2003-03-20 2010-02-24 株式会社東芝 管腔状構造体の解析処理装置
US7391893B2 (en) * 2003-06-27 2008-06-24 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for the detection of shapes in images
JP4416736B2 (ja) * 2003-08-01 2010-02-17 株式会社日立メディコ 医用画像診断支援装置及びプログラム
US7412084B2 (en) * 2003-08-13 2008-08-12 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method of analysis of local patterns of curvature distributions
JP5129480B2 (ja) * 2003-09-25 2013-01-30 パイエオン インコーポレイテッド 管状臓器の3次元再構成を行うシステム及び血管撮像装置の作動方法
JP2007532251A (ja) * 2004-04-12 2007-11-15 ザ ジェネラル ホスピタル コーポレイション 腸控除システムにおける画像処理のための方法および装置
JP5048233B2 (ja) * 2004-10-08 2012-10-17 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ Cadシステムにおける解剖学的形状の検出のための方法及びシステム
WO2006101943A2 (en) * 2005-03-16 2006-09-28 Lc Technologies, Inc. System and method for eyeball surface topography as a biometric discriminator
US8577101B2 (en) * 2006-03-13 2013-11-05 Kitware, Inc. Change assessment method
US8900124B2 (en) * 2006-08-03 2014-12-02 Olympus Medical Systems Corp. Image display device
JP4528322B2 (ja) * 2007-09-28 2010-08-18 富士フイルム株式会社 画像表示装置、画像表示方法、および画像表示プログラム
US8483803B2 (en) * 2008-09-15 2013-07-09 Varian Medical Systems, Inc. Systems and methods for tracking and targeting object in a patient using imaging techniques
EP2480124B1 (en) * 2009-09-23 2017-11-22 Lightlab Imaging, Inc. Lumen morphology and vascular resistance measurement data collection systems, apparatus and methods

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2152174C1 (ru) * 1999-10-05 2000-07-10 Центральный научно-исследовательский рентгено-радиологический институт Способ диагностики подслизистых опухолей желудочно-кишечного тракта
US20030223627A1 (en) * 2001-10-16 2003-12-04 University Of Chicago Method for computer-aided detection of three-dimensional lesions

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BITTER IGNER et al (CANDIDATE DETERMINATION FOR COMPUTER AIDED DETECTION OF COLON POLYPS), MEDICAL IMAGING 2005: PSYHOLOGY, FUNCTION AND STRUCTURE FROM MEDICAL IMAGES EDITED BY AMIR A.AMINI, ARMANDO MANDUCA. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN101558429A (zh) 2009-10-14
JP5551935B2 (ja) 2014-07-16
US8712117B2 (en) 2014-04-29
JP2010504794A (ja) 2010-02-18
CN101558429B (zh) 2015-07-29
DE602007006976D1 (de) 2010-07-15
EP2074591B1 (en) 2010-06-02
WO2008038222A3 (en) 2009-02-05
ATE470203T1 (de) 2010-06-15
NL1032602C2 (nl) 2008-04-01
EP2074591A2 (en) 2009-07-01
RU2009116272A (ru) 2010-11-10
US20110235882A1 (en) 2011-09-29
WO2008038222A2 (en) 2008-04-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4599191B2 (ja) 画像診断処理装置および画像診断処理プログラム
Pu et al. CT based computerized identification and analysis of human airways: a review
US8175348B2 (en) Segmenting colon wall via level set techniques
US8340381B2 (en) Hybrid segmentation of anatomical structure
Athanasiou et al. Three-dimensional reconstruction of coronary arteries and plaque morphology using CT angiography–comparison and registration with IVUS
JP2011517986A (ja) 腹部大動脈瘤の自動検知および正確なセグメント分割
JP2008510499A (ja) 解剖学的可視化/測定システム
CN101065776A (zh) 多组分脉管分割
JP2007537811A (ja) 結節の検出方法
CA2727736C (en) Method and system for determining an estimation of a topological support of a tubular structure and use thereof in virtual endoscopy
JP5227001B2 (ja) プレップレスctコロノグラフィにおいてタギング素材を抑制するための方法および装置
WO2022105623A1 (zh) 一种基于迁移学习的颅内血管病灶识别方法
CN110766692A (zh) 检测肠道中突起物的方法、终端和计算机可读存储介质
JP5854561B2 (ja) 画像データのフィルタリング方法、画像データのフィルタリングシステム、及び仮想内視鏡検査における画像データの使用
JP2007275318A (ja) 画像表示装置、画像表示方法およびそのプログラム
JP4436838B2 (ja) 局所的曲率分布パターンの分析方法
Zhou et al. Computerized analysis of coronary artery disease: performance evaluation of segmentation and tracking of coronary arteries in CT angiograms
US9361684B2 (en) Feature validation using orientation difference vector
JP5527869B2 (ja) 画像診断支援処理装置および画像診断支援処理プログラム
RU2459261C2 (ru) Способы, системы и компьютерный программный продукт для обнаружения выбухания
CN113223704A (zh) 基于深度学习的计算机断层扫描主动脉瘤的辅助诊断方法
KR101162599B1 (ko) 흉부 방사선 이미지 분석을 통한 심비대 자동탐지 방법 및 그 기록매체
US20110285695A1 (en) Pictorial Representation in Virtual Endoscopy
Bodur et al. Semi-automatic aortic aneurysm analysis
JP5066233B2 (ja) 画像診断処理装置