專利名稱：心臟mri中視場的自動確定的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本公開內(nèi)W^及心臟MRI，更具體而言涉及心臟MRI中視場的自動確定。
背景技術(shù)：
磁共振成像(MRI)是一種醫(yī)學(xué)成像技術(shù)，其中可以以大量的關(guān)于不同形態(tài) 身體軟組織的區(qū)別的細節(jié)對人體對象進行三維成像。因此，MRI非常適于心 血管疾病的可視化和診斷。在MRI中，使人體處于強大的磁場中，該磁場排 列(aligns)身體組織內(nèi)水的氫原子的磁化。射頻場用來系統(tǒng)地改變磁化排列 并且氫原子核生成可被掃描器檢測到的旋轉(zhuǎn)磁場。
從接收至啲數(shù)據(jù)信號可生成結(jié)構(gòu)圖像數(shù)據(jù)以構(gòu)造該人體的圖像。例如， 該結(jié)構(gòu)圖像可由在不同方向的大量空間頻率來生成。頻率和相位編碼被用來測 量正被成像的對象內(nèi)的一系列空間頻率的幅度。實施的相位編碼步驟的數(shù)目可 以進行選擇以確定多少成像數(shù)據(jù)可被收集。
當(dāng)MRI《頓磁場和射頻場用^iS行可視化時，患者就不會暴露于如CT 掃描那樣的有潛在危險的電離輻射中。
在MRI中，在掃描期間，空間分辨率一般可由視場(FOV)的大小和所執(zhí) 行的相位編碼步驟的數(shù)目決定。因此，為了得到更大的空間^f摔和更高的圖 像細節(jié)水平，可減小FOV和/或可增加相位編碼步驟的數(shù)目。對于給定數(shù)目的 相位編碼步驟，更小的視場可獲得更高分辨率的MR圖像。
盡管如此，MR圖像易于是巻繞偽像，在該偽像中，就相位編碼的方向 而言，來自FOV外圍的被成像解剖結(jié)構(gòu)的部分出現(xiàn)在FOV外圍的相對側(cè)， 就好像應(yīng)當(dāng)在圖像一側(cè)的結(jié)構(gòu)出現(xiàn)在了圖像的相對側(cè)。例如，當(dāng)FOV邊界與對象的身體相交時，可能會出現(xiàn)巻繞偽像。如果FOV太小，該巻繞區(qū)域可能
與顯示于圖像的相對側(cè)的解剖結(jié)構(gòu)相交。
附圖6是一套四個磁共振圖像(a)， (b)， (c)和(d)，示出了巻鄉(xiāng)鄉(xiāng)像。這四 個圖像顯示了不同的MR視圖，然而，在圖像(b)中，可以看到圖像的右 61已被切除并且作為左邊緣上的巻繞偽像62出現(xiàn)。對以地，在圖像(d)中，可 以看到圖像底部邊緣63已被切除并且作為頂部邊緣上的巻繞偽像64出現(xiàn)。
只要作為MR研究焦點的身體區(qū)域充分地遠離FOV的外圍以便任何巻繞 偽像都不育鵬住作為MR研究焦點的身體區(qū)域，貝樹于MR成像來說巻^; 像并不是問題。因此，視場不應(yīng)被設(shè)置的太小是重要的，否貝U會增加巻繞偽像 影響至,究的診斷價值的可能性。
因此，可選擇最優(yōu)的FOV以使得FOV的尺寸小到足以生縱夠高的分 辨率圖像，但還在相位編碼的方向上足夠大以防止巻^M象的出現(xiàn)，住作為 MR研究焦點的身體區(qū)域，例如，該身體區(qū)域可以是心臟。
因此FOV可由經(jīng)過訓(xùn)練的醫(yī)師或柳幣手動選擇以得到想要的結(jié)果。然 而，這種手動選擇耗費時間同時容易產(chǎn)生人為誤差
發(fā)明內(nèi)容
一種用于自動確定用于執(zhí)行隨后醫(yī)學(xué)成像研究的視場的方法包括取得一 個或多個初始的圖像。通過閾值化初步圖像和識別最大連接的組成部分生成身 體掩模(bodymask)。從已生成的身體掩模的邊界可得到邊界掩模。用矩形邊 界框擬合(fitto)得到的邊界掩模。矩形邊界框被用i細于執(zhí)行隨后的醫(yī)學(xué)成 像研究的視場。
得到的初步圖像可在身體掩模生成前被預(yù)處理。預(yù)處理初步圖像可包括移 除空白初步圖像，從初步圖像的夕卜圍剪去沒有圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域，為每個初步圖 像構(gòu)建初始視場，移除初始視場不足夠大的初步圖像，校正靴偽像，以及校 正不均勻性。
一個或多個初步圖像可以是具有比隨后的醫(yī)學(xué)成像研究低的診斷價值的 一個或多個二維定位器圖像。
閾值化初步圖像可包括將自適應(yīng)閾值技術(shù)應(yīng)用于初步圖像，以便將像素強 度高于自適應(yīng)閾值的每個圖像像素表征為1，把像素強度低于自適應(yīng)閾值的每200910149776.9
說明書第3/10頁
個圖像像素表征為0。最大的連接的組成部分可被識別為具有最高數(shù)量的值為 1的臨近像素的初步圖像的單個區(qū)域。
得到邊界掩?？砂▽⒌谝贿吔缪谀６x為身體掩模的邊界，改進
(refine)身體掩模以構(gòu)建改進的身體掩模，將第:iiil^t模定義為該改進的身 體掩模的邊界以及將最終的邊l^f模倉犍為第一邊^(qū)f模和第二邊鵬模的 交集，其中所獲得的邊界掩?？梢允亲罱K邊l^f模。
用矩形邊界框擬合得到的邊界掩模可包括用橢圓擬合得到的邊界掩模、改 進擬合的橢圓、和將邊界框設(shè)定為可封閉該擬合的橢圓的可能的最小的矩形。 醫(yī)學(xué)成像研究可以是MRI。
該方法可進一步包括在身體掩模生成后和邊l^t模得到前，檢觀,校正一 個或多個初步圖像(preliminaryimage)中的巻繞。
邊I1^?？刹粌H包括身體掩模的最大連接的組成部分，也可包括臨近最大 連接的組成部分的結(jié)構(gòu)。
用于自動確定用于執(zhí)行隨后的醫(yī)學(xué)成像研究的視場的系統(tǒng)包括用于取得 一個或多個二維定位器圖像和隨后的三維的醫(yī)學(xué)成像研究的醫(yī)學(xué)成像裝置，用 于閾值化定位器圖像和識別最大連接的組成部分的身體掩模生成單元，用于從 生成的身體掩模的邊界得到邊^(qū)l模的邊界掩模獲取單元，用于用矩形邊界框 擬合該得至啲邊^(qū)f模的視場確定單元。確定的視場被醫(yī)學(xué)成像體4頓來執(zhí) 行隨后的醫(yī)學(xué)成像研究。
系統(tǒng)可另外包括在生成身體掩模前預(yù)處理所獲得的定位器圖像的預(yù)處理 單元。
預(yù)處理單元適于移除空白的定位器圖像、從定位器圖像的外圍剪去沒有圖 像數(shù)據(jù)的區(qū)域、為旨定位器圖像構(gòu)建初始視場、移除初始視場不足夠大的定 位器圖像、校正移位偽像、以及校正不均勻性。
邊lf4t模獲取單元可適于將第一邊界掩模定義為身體掩模的邊界、,身 體掩模以構(gòu)建改進的身體掩模、將第二邊^(qū)t模定義為該改進的身體掩模的邊 界、以及將最終的邊^(qū)f模創(chuàng)建為第一邊界掩模和第J界掩模的魏，所獲
得的邊界掩模可以^t終邊^(qū)^模。
系統(tǒng)可進一步包括用于檢測和校正一個或多個定位器圖像中巻繞的巻繞 校正裝置。一種計算機系統(tǒng)可包括處理器和計算機系統(tǒng)可讀的程序存儲裝置，包含由 處理器可執(zhí)行的指令程序，以便執(zhí)行自動確定用于執(zhí)行隨后醫(yī)學(xué)成像研究的視 場的方法步驟。該方法包括獲取一個或多個二維的定位器圖像。定位器圖像被 預(yù)處理。通過閾值化預(yù)處理的定位器圖像和識別最大連接的組成部分生成身體 掩模。從生成的身體掩模的邊界得到邊界掩模。用矩形邊界框擬合得到的邊界 掩模。矩形邊界框用作執(zhí)行隨后的三維的醫(yī)學(xué)成像研究的視場。
預(yù)處理定位器圖像可包括移除空白的定位器圖像、從定位器圖像的外圍剪 去沒有圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域、為^t定位器圖像構(gòu)建初始視場、移除初始視場不足 夠大的定位器圖像、校正移位偽像、以及校正不均勻性。
閾值化定位器圖像可包括將自適應(yīng)閾值技術(shù)應(yīng)用于定位器圖像以便將像 素3艘高于自適應(yīng)閾值的旨圖像像素表征為1，把像素弓雖低于自適應(yīng)閾值 的每個圖像像素表征為0。最大的連接的組成部分可識別為具有最高數(shù)量的值 為1的臨近像素的定位器圖像的單個區(qū)域。
獲取邊界掩?？砂▽⒌谝贿區(qū)t模定義為身體掩模的邊界、e爐身體掩 模以構(gòu)建改進的身體掩模、將第二邊l^t模定義為該改進的身體掩模的邊界、 以及將最終的邊界掩模創(chuàng)建為第一邊H^模和第二邊H^模的交集。所獲得的 邊鵬模是最終邊艦?zāi)！?br> 計對幾系統(tǒng)可進一步包括在生成身體掩模后并在得到邊l^f模前，檢測和 校正一個或多個定位器圖像中的巻繞。


fflil參考下述的詳細描述并且結(jié)合附圖共同考慮時，對本發(fā)明更完整的認 識和其許多伴隨的方面將易于獲得并且同時變得可更好的理解，其中
圖1是示出根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例的用于自動確定心臟MRI視場
(FOV)的和誠方法的t凝呈圖2 ^出根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例的用于預(yù)處理用于隨后執(zhí)行自動 視場確定的一個或多個定位器圖像的方法的流程圖3是示出根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例的用于在經(jīng)預(yù)處理的定位器圖像 上執(zhí)行自動FOV確定的方法的流程圖4是示出根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例的用于在經(jīng)預(yù)處理的定位器圖像上執(zhí)行自動FOV確定的方法的流程圖5是一套四個磁共振圖像(a)， (b)， (c)，和(d)，在該四個磁共振圖像中
己經(jīng)根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例執(zhí)行了 FOV的自動確定；
圖6是一套示出巻m像的四個磁共振圖像(a)， (b)， (c)，和(d);禾口 圖7示出了根據(jù)本公開的實施例的育,實施該方法和設(shè)備的計算機系統(tǒng) 的實例。
具體實施例方式
在描述附圖中所示的本公開的示范性實施例時，為了清楚的目的使用特定 的術(shù)語。然而，本公開并無意于限于選定的特定術(shù)語，可以理解^f寺定的元 件包括所有的以對以方式操作的技術(shù)上的等效物。
本發(fā)明的示范性實施例試圖提供用于自動確定磁共振成像(MRI)的視場 (FOV)的方法，尤其是，自動地確定用于心臟MRI的FOV。如此確定的FOV 可以使FOV的尺寸最小化，同時防止巻繞偽像的出現(xiàn)妨礙作為MR研究焦點 的身體區(qū)域，例如該身體區(qū)域可以是心臟。fflil提供自動化的確定，F(xiàn)OV的 選擇可以是快速的、精確的、免于人為錯誤的，并且相比于手動確定的FOV， 可產(chǎn)生更好的一致性。
在心臟MRI中， 一般在執(zhí)行MRI研究前獲取多個定位器圖像。定位器圖 像可以是具有相對低的分辨率的二維掃描并且可t^I被得到。多個定位器圖像 可在幾個平行的且與1>臟軸線垂直的成像平面中獲取。本發(fā)明的示范性實施例 試圖利用定位器圖像來執(zhí)行自動FOV確定。通過提供FOV的自動確定，本 發(fā)明的示范性實施例可與其他MRI自動化技術(shù)結(jié)合以提供用于心臟MRI的完 全自動化的工作流程。
本發(fā)明的示范性實施例可包括三個主要步驟，例如，如附圖1所示。在第 一個步驟中，獲取一個或多個定位器圖銜步驟Sll)。如上述，定位器圖像的 獲取可包括從多個平行的和/或垂直于心臟軸線的多平面執(zhí)行一系列快速二維 掃描來顯恥ll、臟。這些快速掃描可以在低于診斷質(zhì)量的分辨率的^fJ摔下執(zhí) 行。
在下一個步驟中，獲取的定位器圖像可被預(yù)M涉驟S12)。定位器圖像 的預(yù)，可包括一個或多個試圖優(yōu)化定位器圖像以獲得效率高的FOV的自動選擇的步驟。對于預(yù)處理的需求可根據(jù)特定FOV確定問題的需要而變化。類 似地，在執(zhí)行預(yù)處理中所采取的步驟也可變化。在這方面，預(yù)處理是可選的步
驟并且在不需要時可被省略。在下面參照附圖2對根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例
的預(yù)處理技術(shù)的實例進行詳細描述。
在最后一個步驟，F(xiàn)OV可基于預(yù)處理過的獲取的定位器圖像自動地來確 定(步驟S13)?？墒褂帽竟_的一個或多個方法執(zhí)行自動FOV確定。下面參照 附圖3和4對根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例的自動FOV確定技術(shù)的實例進fi^ 細描述。
附圖2是示出根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例的用于預(yù)處理用于隨后執(zhí)行的 自動FOV確定的一個或多個定位器圖像的方法的流程圖。預(yù)處理步驟的目標(biāo) 可以是去檢 —個定位器圖像以確保其是有效的，并接著使每個圖像適于方 便自動FOV確定。預(yù)處理可具有下述的步驟首先，可接收二維定位器圖像 (步驟S21)。然后，可確定所接收的定位器圖像是否是空白的(步驟S22)。因為 ^定位器圖像是、M特定平面的二維掃描，所以一個或多個定位器圖像有可 肖獪不包括任何結(jié)構(gòu)細節(jié)。例如，當(dāng)定位器圖像包括高于患者頂面、鵬過患 者的頭、腳或手臂的平面時，定位器圖像可能會是空白的。例如，當(dāng)患者具有 小的尺寸，如患者是小孩時，可能M到多個空白的定位器圖像。因為這樣的 定位器圖像對于構(gòu)建FOV是沒有用的，因此更可取的是移除空白的定位器圖 像以減少處理時間。因此，當(dāng)確定了所接收的定位器是空白的時侯(是，步驟 S22)，空白的定位器圖像可不予考慮(步驟S23)。
然而，當(dāng)確定了定位器圖像不是空白的的時候(否，步驟S22)，非空白的 定位器圖像可被剪切以便從包括沒有圖像數(shù)據(jù)(純零區(qū)域)的外圍移除該圖像 的區(qū)塽步驟S24)。如lfet后，定位器圖像可在尺寸上有所減小，以便排除在 確定FOV中不起作用的外圍區(qū)域。這些沒有圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域被稱為"純零" 區(qū)域，因為它包括一組 販值基本為0的像素。盡管如此，當(dāng)然也有可能這些 純零區(qū)域會包括一些非零強度值的像素，因為圖像中有可能有一定程度的產(chǎn)生 像素強度的噪聲。噪聲區(qū)域仍可從定位器圖像中剪去。這種剪切可僅限于在定 位器圖像外圍產(chǎn)生的純零區(qū)域。完全在定位器圖像邊界內(nèi)的純零強度值區(qū):^ 需要從定位器圖像中移除。此外，可執(zhí)行剪切，同時保持定位器圖像的矩形形 狀，以致定位器圖像的頂部、底部、側(cè)邊所有均保持成具有直角的直線。逸就是說，所產(chǎn)生的剪切過的定位器圖像應(yīng)具有矩形形狀。
定位器圖像被剪切(cropped)后(步驟S24)，可構(gòu)建初始FOV，并且可確 定初始FOV是否太小(步驟S25)。初始FOV例如設(shè)置為最大視場，或可替換 地，可使用一些其他方法。然而，如果確定初始FOV太小了(是，步驟S25)， 則該定位器圖像不予考慮(步驟S23)。如果例如定位器圖像的外圍包括大量的 圖像數(shù)據(jù)，可確定初始FOV太小了。
如果確定初始FOV不是太小(否，步驟S25)，則可確定定位器圖像中是否 存在有移位偽像(步驟S26)。移位偽像是從初步圖像自身的巻繞偽像中產(chǎn)生的 圖像偽像。移位偽像會導(dǎo)致在頻率編碼方向上可被移位的特定像素的空間不一 致性。
盡管有可能簡單地放棄^J見有雜偽iM象的初步圖像，更可取的是校正 初步圖像中的巻繞以使得受影響的初步圖像仍然可在自動地確定最終FOV中 艦。
因為定位器圖像中存在的移位偽像可能會干擾FOV的精確的自動確定， 當(dāng)確定了定位器圖像中存在移位偽像時(是，步驟S26)，本發(fā)明的示范性實施 例M31應(yīng)用移位校邁步驟S27)來校正由巻繞引起的移位偽像。然而，當(dāng)確定 了定位器圖像中不存在移位偽像時(否，步驟S26)，或者在執(zhí)行了移位校正后 (步驟S27)，那么可應(yīng)用不均勻性^IE(步驟S29)。
不均勻性一般涉及在圖像獲取期間所應(yīng)用的磁場中的不均勻度 (unevenness)的影響。這種不均勻度可導(dǎo)致定位器圖像的部分顯示為比如果 磁場是完全均勻的情況下預(yù)期的像素強度更亮和更暗。因為不均勻性也會干擾 FOV的自動確定，本發(fā)明的示范性實施例可提供不均勻性校邁步驟S29)。
預(yù)處理可包括一個或多個附加步驟和/或一個或多個上述可被省略的步 驟。預(yù)處理可在獲取的一個或多個定位器圖像上執(zhí)行。也存在著這樣的情況， 從本發(fā)明示范性實施例實施中的^h執(zhí)^l程中整體省略預(yù)處理。然而，當(dāng)執(zhí) 4ff頁處理時，可在經(jīng)預(yù)處理過的定位器圖像上執(zhí)行自動FOV確定。
可ffi31各種方法在本發(fā)明的范圍內(nèi)的執(zhí)行自動FOV確定。圖3 ^出根
據(jù)本發(fā)明的示范性實施例的用于在經(jīng)過預(yù)處理后的定位器圖像上執(zhí)行自動 FOV確定方法的流程圖。首先，可以接收預(yù)處理過的二維定位器圖像(步驟 S30)?？梢约僭O(shè)，在這一步，所接收的圖像是有效的，例如，不是空白的；初始FOV足夠大；不存在殘留的移位偽像；并且已經(jīng)執(zhí)fi^不均勻性校正。本
發(fā)明的示范性實施例試圖在該圖像中定位主要目標(biāo)，其可以假設(shè)為是M;按照
現(xiàn)有技術(shù)中已知的自適應(yīng)閾值技術(shù)對定位器圖像閾值化而獲得的在定位器圖 像二進制版本中呈現(xiàn)的最大連接的組成部分。因此，定位器圖像可通過應(yīng)用閾 值化被轉(zhuǎn)換成二進制形式，最大連接的組成部分可在二進制圖像中被識別，并 且身體掩?？稍O(shè)置為最大連接的組成部併步驟S31)。
在將定位器圖像轉(zhuǎn)換成二進制形式的過程中，^1M象素的強度可被閾值化 (threshdded)以確定像素是賦值為指示像素包括組織的值"1"，還是賦值為 指示像素代表空的空間的值"0"。 二進制圖像中可能有多個連接的組成部分。 例如，患者的軀干可作為第一區(qū)域出現(xiàn)，而患者的手臂部分可作為第二區(qū)域出 現(xiàn)，其在該圖像中并沒有顯示出與患者的軀干相連接。其他不相關(guān)的區(qū)域從二 進律鵬像中也是可視的。當(dāng)假設(shè)最大連接的組成部分是患者的身體時，身體掩 模可設(shè)成與這個最大連接的組成部分相等。
身體掩模可指示哪些像素被認為是身體的一部分而哪些像素被認為不是 身體的一部分。當(dāng)身體掩模被設(shè)為最大連接的組成部分時，空的空間和次要的 組成部分從身體掩模中排除。
一個或多個邊界掩?？蓮纳眢w掩模中生成。當(dāng)身體掩模指示哪些像素是身 體的一部分時，邊界掩模指示哪些像素屬于身體周邊。根據(jù)本發(fā)明的示范性實 施例，可得到兩個邊界掩模。 一個邊界掩?？蓮某跏忌眢w掩模中得到(步驟 S32)，而一個邊界可從一改進的身體掩模中得到(步驟S33)。艦的身體掩模 可以是在初始身體掩模上執(zhí)行一個或多個處理作用而生成的身體掩模。處理步 驟例如可包括平滑作用，模糊作用，禾卩/或銳化作用。圖像處理可在身體掩模 上執(zhí)行，例如，以補償噪聲或其他不均性，其例如可以作為不完備的閾值化的 結(jié)果是身體掩模的部分。
兩個邊界掩?？赏瑫r得到或先后得到。也可得到多于兩個的邊im模，例
如，每個邊^(qū)t模通別頓不同的處理作用得到?？商鎿Q地，本發(fā)明的示范性 實施例可艦得到僅僅一個邊鵬模來完成。最終邊界掩模可從一個或多個得 到的邊界掩模中生爽步驟SM)，例如，通過尋找一個或多個掩模的交集。例 如，最終邊皿?？稍O(shè)為所有得到的互相重疊的邊界掩模的最外面的輪廓線。 最終邊界掩模隨后ilil移除小的 瓜立的區(qū)域而得到改進(步驟S35)。這些小的孤立的區(qū)域可能是由噪聲、巻m像或身體^^引起的，它們在身體掩模 生成的時候不曾事先移除。除了移除小的 瓜立區(qū)域之外，也可應(yīng)用其他的, 技術(shù)，或采用其他的改進技術(shù)替代移除小的孤立區(qū)域。
邊界掩模得到改進后，橢圓可用來擬合改進的最終邊界掩模的點(步驟
S36)。橢圓可使用例如最小二乘法或一些其他方法擬合。橢圓擬合后，可確定
擬合是否充併步驟s37)。擬合的充分例如可m測量殘差檢測，該殘差是作
為不包括在橢圓內(nèi)的改進的邊界掩模的量和不包括在改進的邊界掩模內(nèi)的橢 圓的量而計算的。如果確定了擬合是不充分的(否，步驟S37)，則可以M橢 圓擬^(步驟S38)。當(dāng)確定橢圓擬合是充分的時(是，步驟S37)，貝W樣確定的 FOV的邊界框可根據(jù)橢圓方向被設(shè)置涉驟S39)。在j頓邊界框擬合橢圓時， 選擇完全包圍該橢圓的最小矩形。如jlfct后，橢圓的長軸可與邊界框的長軸匹 配，并且橢圓的短軸可與邊界框的短軸匹配。因此，邊界框的設(shè)置可包括設(shè)置 該橢圓周圍的框的尺寸和取向。由此得到的邊界框則可用作隨后MRI研究的 自動確定的FOV。
本發(fā)明的示范性實施例可替換地或附加地使用第二種自動FOV確定的方 法。圖4是示出根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例的用于在預(yù)處理過的定位器圖像上 執(zhí)行自動FOV確定的方法的流程圖。
圖4是示出根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例的用于在預(yù)處理過的定位器圖像 上進行自動FOV確定的方法的流程圖。如上面參考圖3所述，首先，可以接 收預(yù)處理過的二維定位器圖像(步驟S40)。可假設(shè)，在這一步，所接收的圖像 是有效的，例如，不是空白的；初始FOV足夠大；不存在殘留的移位偽像； 并且己經(jīng)執(zhí)行過不均勻性校正。本發(fā)明的示范性實施例試圖在所述圖像中定位 主要目標(biāo)，其可以假設(shè)為M31按照現(xiàn)有技術(shù)中已知的自適應(yīng)閾值技術(shù)對該定 位器圖像閾值化而獲得的在定位器圖像二進制版本中呈現(xiàn)的最大連接的組成 部分。因此，定位器圖像可通過應(yīng)用自適應(yīng)閾值化轉(zhuǎn)換成二進制形式(步驟 S41)。最大連接的組成部分隨后可在二進制圖像中被識別(步驟S42)。然后，
可尋找和檢觀頓哩存在巻m像，并且可計算沒有巻繞偽像的圖像部併步驟 S43)。
一種根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例來檢測和分辨巻纟，像(StepS43)的方 法是，首先檢測PE候選(PE candidate)的方向上的圖像的相對側(cè)上的大的組成部併步驟S43a)。然后，所述圖像內(nèi)容可被移位來重新齡巻繞的圖像(步 驟S43b)。
然后，可計算邊界輪廓(步驟S44)。在這里，可計算邊界輪廓從而臨i&S 大連接的組成部分的結(jié)構(gòu)可被包括在邊界輪廓內(nèi)。隨后，可擬合會嫩完鮑圍 邊界輪廓的最小的敏步驟S45)。該框隨后可用作FOV。
該實施例與，圖3中的實施例不同之處可在于在構(gòu)建FOV前不需要用 橢圓來擬合。然而，在其他未提到的方法中，該實施例可包括圖3中所述的實 施例的要素。
圖5是一套四個磁共振圖銜a)， (b)， (c)和(d)，在該四個磁共振圖像中已 經(jīng)根據(jù)本發(fā)明的示范性實施例執(zhí)行了 FOV的自動確定。從這些圖像里可以看 到，自動確定的FOV (顯示為白色的邊界框)環(huán)繞身體塊，并且如在圖5(b) 中可以看到，手臂位于FOV的外部。在圖5(b)和(c)中，可以看到心臟的兩個 室。在圖5(d)中，可以看到心臟的四個室。圖5(b)，微偽像已被成功校正。
圖7示出了可以實施本公開的方法和系統(tǒng)的計算機系統(tǒng)的實例。本公開的
系統(tǒng)禾昉法可以以運行于計算機系統(tǒng)上的軟件應(yīng)用程序的形式實施，該計算機
系統(tǒng)例如是大型機、個人計算機(PC)、手持式計^D1、服務(wù)器，等等。軟件應(yīng) 用程序可存儲于可由計算機系統(tǒng)本地訪問的記錄介質(zhì)上，和可經(jīng)由5，線或無
線連接到網(wǎng)絡(luò)訪問的記錄介質(zhì)上，該網(wǎng)絡(luò)例如是局域網(wǎng)或因特網(wǎng)。
一般稱作系統(tǒng)1000的計算機系統(tǒng)可包括例如中央處理單元(CPU)1001， 隨機存取存儲tKRAM)1004，打印機接口 1010，顯示單元IOII，局域網(wǎng)(LAN) 數(shù)據(jù)傳輸控制器1005， LAN接口 1006，網(wǎng)絡(luò)控制器1003，因特網(wǎng)總線1002， 和一個或多銷A^置1009， i織A^置例如是鍵盤，鼠標(biāo)等。如圖所示， 系統(tǒng)1000可經(jīng)由鏈路1007連接到數(shù)據(jù)存儲裝置，該數(shù)據(jù)存儲裝置例如是硬盤 畫。
此處描述的示范性實施例是說明性的，可弓l入多種變形而不偏離本公開的 精神g^f附權(quán)利要求的范圍。例如，在本公開和所附權(quán)利要求的范圍內(nèi)，不同 的示范性實施例的要素和/或特性可互相組合和/或互相替代。
權(quán)利要求
1、一種用于自動確定用于執(zhí)行隨后的醫(yī)學(xué)成像研究的視場的方法，包括獲取一個或多個初步圖像；通過閾值化初步圖像和識別最大連接的組成部分來生成身體掩模；從生成的身體掩模的邊界得到邊界掩模；用矩形邊界框擬合所述得到的邊界掩模；和用所述矩形邊界框作為用于執(zhí)行隨后醫(yī)學(xué)成像研究的視場。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中所述獲取的初步圖像在身體掩模生成前 被預(yù)處理。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2的方法，其中預(yù) 0 述初步圖像包括 移除空白的初步圖像；/A^述初步圖像夕卜圍剪切去沒有圖像娜的區(qū)域； 為^h所述初步圖像構(gòu)建初始視場； 移除所述初始視場不夠大的初步圖像； 校正在所述初步圖像中由巻繞弓胞的移位偽像； 和校正不均勻性。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中一個或多個初步圖像是具有比隨后的醫(yī) 學(xué)成像研究低的診斷價值的一個或多個二維定位器圖像。
5、 根據(jù)權(quán)利要求l的方法，其中所述閾值化初步圖像包括將自適應(yīng)閾值 技術(shù)應(yīng)用于所述初步圖像，以便將像素強度高于自適應(yīng)閾值的旨圖像像素表 征為l，像素強度低于自適應(yīng)閾值的每個像素表征為O;以及其中最大連接的 組成部分被識別為具有最多數(shù)量的值為1的臨近像素的所述初步圖像的單個 區(qū)域。
6、 根據(jù)禾又利要求1的方法，其中得到所述邊^(qū)t模包括將第一邊H4f模定義為身體掩模的邊界； 改進身體掩模以構(gòu)建改進的身體掩模； 將第二邊l^t模定義為該M的身體掩模的邊界；禾口將最終的邊魏模創(chuàng)建為第一邊if^模和第二邊im模的交集，其中該得到的邊界掩模是所MS終邊界掩模。
7、 根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中用矩形邊界框擬合所述得到的邊界掩模 包括用橢圓擬合所述得到的邊皿模； 5M^f述擬合的橢圓；禾口將邊界框設(shè)定為可封閉所述擬合的橢圓的可能的最小的矩形。
8、 根據(jù)權(quán)利要求l的方法，其中所述的醫(yī)學(xué)成像研究是MRI。
9、 根據(jù)權(quán)利要求1的方法，進一步包括在所述身體掩模生成后和得到所 艦艦?zāi)Ｇ?，檢觀,校正在所述一個或多個初步圖像中的由巻繞引起的移位 偽像。
10、 根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中所述邊界掩模不僅包括身體掩模的最大 連接的組成部分，也包括鄰近最大連接的組成部分的結(jié)構(gòu)。
11 、 一種用于自動確定用于執(zhí)行隨后的醫(yī)學(xué)成像研究的視場的系統(tǒng),包括: 用于獲取一個或多個二維定位器圖像和隨后的三維醫(yī)學(xué)成像研究的醫(yī)學(xué) 成像裝置；用于閾值化所述定位器圖像和識另撮大連接的組成部分的身體掩模生成 單元；用于/A^述生成的身體掩模的邊界獲取邊界掩模的邊^(qū)^模獲取單元;和 用于用矩形邊界框擬合所述得到的邊界掩模的視場確定單元，其中被確定 的視場被醫(yī)學(xué)成像裝置用于執(zhí)行隨后的醫(yī)學(xué)成像研究。
12、 根據(jù)權(quán)利要求ll的系統(tǒng)，還包括在生^^f述身體掩模前預(yù)處理所述 獲取的定位器圖像的預(yù)處理單元。
13、 根據(jù)權(quán)利要求ll的系統(tǒng)，其中所述預(yù)處理單元適于執(zhí)行下述步驟 移除空白的定位器圖像；M^f述定位器圖像的外圍剪去沒有圖像織的區(qū)域； 為旨所述定位器圖像構(gòu)建初始視場； 移除所述初始視場不足夠大的定位器圖像； 校正在所述初步圖像中由巻繞弓胞的移位偽像； 禾口校正不均勻性。
14、 根據(jù)權(quán)利要求ll的系統(tǒng)，其中所,^^模獲取單元適于執(zhí)行下述步驟將第一邊^(qū)t模定義為身體掩模的邊界； ^t身體掩模以構(gòu)建改進的身體掩模； 將第1#^模定義為該^￡的身體掩模的邊界；和將最終的邊:mt模創(chuàng)建為第一邊^(qū)f模和第二邊l^f模的交集，其中該得到的邊lfn模是所述最終邊^(qū)f模。
15、 根據(jù)權(quán)利要求ll的系統(tǒng)，進一步包括用于檢測和校正所述一個或多 個定位器圖像中由巻繞弓l起的移位偽像的巻繞偽像校正裝置。
16、 一種計算機系統(tǒng)包括處理器，禾口計算機系統(tǒng)可讀的程序存儲裝置，包含由所述處理器可執(zhí)行的指令禾，，以便執(zhí)行自動確定用于執(zhí)行隨后醫(yī)學(xué)成像研究的Wi/的方法步驟，所述方法包括獲取一個或多個二維的定位器圖像； 預(yù)處理所述定位器圖像；通過閾值化所述預(yù)處理的定位器圖像和識別最大連接的組成部分來生成 身體掩模；/A^述生成的身體掩模的邊界得到邊l^t模；用矩形邊界框擬合所述得到的邊im模；和4OT所述矩形邊界框作為執(zhí)行隨后的三維的醫(yī)學(xué)成像研究的視場。
17、 根據(jù)權(quán)利要求16的計算機系統(tǒng)，其中預(yù)處理所述定位器圖像包括 移除空白的定位器圖像；從所述定位器圖像的外圍剪去沒有圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域； 為^所述定位器圖像構(gòu)建初始視場； 移除所述初始視場不足夠大的定位器圖像； 校正^^f述初步圖像中由卷躬胞的移位偽像； 禾口校正不均勻性。
18、 根據(jù)權(quán)禾腰求16的計穀幾系統(tǒng)，其中閾值化所述定位器圖像包括將自適應(yīng)閾值技術(shù)應(yīng)用于所述定位器圖像，以便將像素強度高于自適應(yīng)閾值的每 個像素表征為l， ^J象素^JS低于自適應(yīng)閾值的旨像素表征為0;禾口其中，所述最大連接的組成部分被識別為具有最多數(shù)量的值為1的臨近像 素的所述定位器圖像的單個區(qū)域。
19、 根據(jù)權(quán)禾腰求16的計嶽幾系統(tǒng)，其中，所述得到邊界掩模包括將第一邊l^t模定義為身體掩模的邊界； 改進身體掩模以構(gòu)建改進的身體掩模； 將第二邊lf^模定義為該艦的身體掩模的邊界禾口 將最終的邊l^f模創(chuàng)建為第一邊^(qū)t模和第二邊l^t模的交集，其中所述 得到的邊界掩模是所述最終邊^(qū)f模。
20、 根據(jù)權(quán)利要求16的計^m系統(tǒng)，進一步包括在所述身體掩模生成后 和得到所述邊界掩模前，檢測和校正在所述一個或多個定位器圖像中由巻繞弓i 起的移位偽像。
全文摘要
一種自動確定用于執(zhí)行隨后醫(yī)學(xué)成像研究的視場的方法，包括獲取一個或多個初步圖像(S40)。通過閾值化初步圖像(S41)和識別最大連接的組成部分(S42)生成身體掩模，從生成的身體掩模的邊界得到邊界掩模(S44)。用矩形邊界框擬合得到的邊界掩模(S45)。矩形邊界框用作執(zhí)行隨后醫(yī)學(xué)成像研究的視場。
文檔編號G01R33/48GK101596110SQ20091014977
公開日2009年12月9日 申請日期2009年5月22日 優(yōu)先權(quán)日2008年5月22日
發(fā)明者C·H·羅倫茨, J·D·格林, J·古林, M·-P·喬利, M·施密德特, P·施佩爾, Y·孫 申請人:西門子共同研究公司;西門子公司