專利名稱：一種二維超聲圖像的三維重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)，具體的說是一種二維超聲圖像的三維重建方法。
背景技術(shù)：
超聲醫(yī)學(xué)與其它技術(shù)相比有明顯的優(yōu)勢，由于是非入侵式的，具有無害，無痛，直 觀使用等特性，是臨床醫(yī)學(xué)不可缺少的影像診斷方法之一，并已經(jīng)在臨床醫(yī)學(xué)中得到廣泛 應(yīng)用。傳統(tǒng)的B型超聲成像系統(tǒng)只能提供掃描物體的二維序列圖像，醫(yī)生只能將這些斷層 圖像通過人腦將它們重建成三維物體，這要求醫(yī)生要有相當(dāng)豐富的經(jīng)驗(yàn)和空間想象能力。三維超聲成像具有圖像顯示直觀、可以進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷參數(shù)的精確測量以及在醫(yī)學(xué) 教學(xué)和手術(shù)規(guī)劃方面有廣泛應(yīng)用的優(yōu)點(diǎn)。由于三維超聲探頭價格昂貴，所以通常采用的方 法是在采集一系列二維超聲圖像的同時采集相應(yīng)的空間位置信息然后重組成三維圖像。但是由于探頭自由平行移動或者是自由旋轉(zhuǎn)帶來的隨意性也使得所采集到的二 維圖像在空間上排列是不規(guī)則的，再加上超聲成像的一些固有局限性，會帶來如下幾個問 題1.三維非標(biāo)準(zhǔn)體元數(shù)據(jù)到三維標(biāo)準(zhǔn)體元數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，一般采用最近鄰法將二維圖 像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到三維笛卡兒坐標(biāo)系中；2.空間未被采樣點(diǎn)位置的隨機(jī)性導(dǎo)致的插補(bǔ)問題，采用獲得的數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)在三維 數(shù)據(jù)體中的分布呈不均勻現(xiàn)象，在空間有些位置出現(xiàn)過采樣，有些位置出現(xiàn)欠采樣；3.重復(fù)采樣導(dǎo)致過采樣點(diǎn)的灰度值計算不準(zhǔn)確的問題。三維超聲成像技術(shù)比傳統(tǒng)二維成像技術(shù)具有諸多優(yōu)勢，它可以使成像結(jié)果更為直 觀，對病變組織定位更準(zhǔn)確，一次成像后可以從不同的角度反復(fù)觀察等。隨著計算機(jī)技術(shù)和 醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展，三維超聲成像領(lǐng)域的研究工作取得了長足的進(jìn)步。從臨床應(yīng)用的角 度來看，大幅度提高三維圖像重建質(zhì)量和重建速度是必須要解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述三維圖像重建質(zhì)量差以及重建速度慢等不足之處，本 發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種三維圖像質(zhì)量好、速度快的二維超聲圖像的三維重建方 法。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是本發(fā)明一種二維超聲圖像的三維重建方法包括以下步驟通過機(jī)械驅(qū)動掃描方式獲取二維圖像數(shù)據(jù)；判斷掃描類型，如果為扇形掃描或旋轉(zhuǎn)掃描，則采用扇形掃描旋轉(zhuǎn)掃描處理算法 對二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成規(guī)則體數(shù)據(jù)場；利用上述規(guī)則體數(shù)據(jù)場通過光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示。所述扇形掃描處理算法的處理步驟為感興趣區(qū)的提取對于通過扇掃/旋轉(zhuǎn)掃描方式獲取的原始二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣區(qū)提取，剔除不需要的數(shù)據(jù)信息，得到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)；計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小根據(jù)感興趣區(qū)數(shù)據(jù)及原始二維圖像數(shù)據(jù)中的掃描角 度，確定超聲探頭所在位置，以超聲探頭所在位置為極坐標(biāo)的原點(diǎn)，通過以下公式計算規(guī)則 體數(shù)據(jù)場的大小，得到規(guī)則體數(shù)據(jù)場的長、寬、高Depth = 2R2sin θHeight = R2_Rlcos θ其中，D印th為數(shù)據(jù)場Z方向的深度值，Height為數(shù)據(jù)場Y方向的高度值，θ為原 始二維圖像數(shù)據(jù)中掃描角度的半角，Rl為極坐標(biāo)原點(diǎn)到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)場近端的半徑長度， R2為極坐標(biāo)原點(diǎn)到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)場遠(yuǎn)端的半徑長度；改進(jìn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和插值算法將坐標(biāo)變換和插值修補(bǔ)融合成為一個步驟，即在規(guī)則 體數(shù)據(jù)場中分別對每一個像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)形式，求出該點(diǎn)對應(yīng)的極坐標(biāo)的半徑和角度 值；根據(jù)扇形掃描方式的特點(diǎn)和角度值確定當(dāng)前的像素點(diǎn)在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中對應(yīng)到相應(yīng)的 原始圖像上，或者是在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中介于哪兩幅原始圖像之間；根據(jù)計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場 的大小步驟中得到的規(guī)則體數(shù)據(jù)場的長、寬、高以及掃描的角度值，將像素點(diǎn)分為三類分別 進(jìn)行處理，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的四個近鄰點(diǎn)再進(jìn)行雙線性插值計算，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度 值；濾波處理對整個數(shù)據(jù)場像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行濾波，得到去噪后的規(guī)則體數(shù)據(jù)場， 通過光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示。所述旋轉(zhuǎn)掃描處理算法為感興趣區(qū)的提取對于通過旋轉(zhuǎn)掃描方式獲取的原始二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣區(qū) 提取，剔除不需要的數(shù)據(jù)信息，得到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)；計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小規(guī)定規(guī)則體數(shù)據(jù)場的寬度即為二維圖像的寬度，規(guī)則體數(shù)據(jù)場的高度和深度為均 為二維圖像的高度的2倍；改進(jìn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和插值算法將坐標(biāo)變換和插值修補(bǔ)融合成為一個步驟，即在規(guī)則 體數(shù)據(jù)場中分別對每一個像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)形式，求出該點(diǎn)對應(yīng)的極坐標(biāo)的半徑和角度 值；根據(jù)扇掃方式的特點(diǎn)和角度值確定當(dāng)前的像素點(diǎn)在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中對應(yīng)到相應(yīng)的原始 圖像上，或者是在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中介于哪兩幅原始圖像之間；根據(jù)計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大 小步驟中得到的規(guī)則體數(shù)據(jù)場的寬度、深度、高度以及掃描的角度值，將像素點(diǎn)分為三類分 別進(jìn)行處理，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的四個近鄰點(diǎn)進(jìn)行雙線性插值計算，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度 值；濾波處理對整個數(shù)據(jù)場像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行濾波，得到去噪后的規(guī)則體數(shù)據(jù)場， 通過光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示。所述將像素點(diǎn)分為三類分別進(jìn)行處理，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的四個近鄰點(diǎn)再進(jìn)行雙線 性插值計算包括以下步驟當(dāng)像素點(diǎn)為有效區(qū)域外的點(diǎn)，即A類像素點(diǎn)，則直接將其歸為背景色，不進(jìn)行插值 計算；當(dāng)像素點(diǎn)為有效區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)，同時是處于某幅原始圖像上的點(diǎn)，即B類像素點(diǎn)，則 根據(jù)該像素點(diǎn)對應(yīng)的極坐標(biāo)下半徑的長度換算出其在原始圖像上的位置，采用最近鄰插值算法計算該像素點(diǎn)的灰度；當(dāng)像素點(diǎn)為有效區(qū)域的點(diǎn)，同時是處于某兩幅原始圖像之間的點(diǎn)，即C類像素點(diǎn)， 則對該像素點(diǎn)對應(yīng)的半徑值取整后得到的該像素點(diǎn)的近半徑值，得到遠(yuǎn)半徑值OA2 = OA1+!根據(jù)像素點(diǎn)對應(yīng)的角度值α確定得到哪兩幅圖像，再由得到的兩幅圖像所在平 面的夾角獲取上、下兩幅原始圖像的掃描角度；根據(jù)上述近半徑值、遠(yuǎn)半徑值及兩個掃描角度值，在兩幅二維原始圖像上找到四 個近鄰點(diǎn)，進(jìn)行雙線性插值計算該像素點(diǎn)的灰度；如果掃描類型為平行掃描，則采用平掃處理算法對二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成規(guī) 則體數(shù)據(jù)場，接續(xù)利用上述規(guī)則體數(shù)據(jù)場通過光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示步驟。所述平行掃描處理算法為感興趣區(qū)的提取對于通過平行掃描方式獲取的二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣區(qū)提 取，剔除不需要的數(shù)據(jù)信息，得到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)；計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小規(guī)定感興趣區(qū)數(shù)據(jù)的寬和高即為規(guī)則體數(shù)據(jù)場的寬和 高，根據(jù)平掃的掃描長度和掃描時間的比值作為規(guī)則體數(shù)據(jù)場的深度，即Z方向的長度；二維圖像中的像素點(diǎn)數(shù)據(jù)到三維體數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換根據(jù)生成的規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大 小，將二維原始圖像按照采集順序依次放入到規(guī)則體數(shù)據(jù)場中，即按照點(diǎn)對點(diǎn)方式一一插 入到規(guī)則體數(shù)據(jù)場中；濾波處理對整個數(shù)據(jù)場像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行濾波，得到去噪后的規(guī)則體數(shù)據(jù)場， 通過光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示。本發(fā)明具有以下有益效果及優(yōu)點(diǎn)1.本發(fā)明方法針對不同的掃描方式(平掃、扇掃和旋轉(zhuǎn)掃描)獲取的超聲二維 圖像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行三維重建，并利用不同掃描方式的特點(diǎn)以及對稱性等相關(guān)信息來加速重 建過程，在傳統(tǒng)的雙線性插值算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化，在得到比較好的圖像質(zhì)量的基 礎(chǔ)上最大限度的提高了重建速度，對插值后的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，可以壓制由于插值引入 的噪聲；本發(fā)明具有能夠?qū)Σ煌瑨呙璺绞降某晥D像進(jìn)行三維重建、重建圖像清晰、真實(shí)感 強(qiáng)、成像速度快等優(yōu)點(diǎn)，可以應(yīng)用于臨床系統(tǒng)。


圖1為超聲波掃描的三種不同方式示意圖；圖2為本發(fā)明超聲三維重建方法流程圖；圖3為本發(fā)明方法中扇形掃描規(guī)則體數(shù)據(jù)場計算示意圖；圖4為本發(fā)明方法中旋轉(zhuǎn)掃描規(guī)則體數(shù)據(jù)場計算示意圖；圖5為傳統(tǒng)方法中超聲數(shù)據(jù)坐標(biāo)變換示意圖；圖6為傳統(tǒng)方法中超聲數(shù)據(jù)插值修補(bǔ)示意圖；圖7為本發(fā)明方法中規(guī)則體數(shù)據(jù)場空間像素點(diǎn)分類示意圖；圖8為本發(fā)明方法中獲取C類像素點(diǎn)4近鄰點(diǎn)示意圖；圖9為本發(fā)明方法中光線投射算法示意圖；圖10為本發(fā)明方法中光線投射算法流程圖11為應(yīng)用本發(fā)明方法建立的三維圖像。圖12為本發(fā)明方法中平行掃描規(guī)則體數(shù)據(jù)場計算示意具體實(shí)施例方式實(shí)施例1本發(fā)明提出一種對采集到的二維序列圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建的技術(shù)方案，利用采 集到的二維超聲圖像相應(yīng)的空間位置信息和掃描條件，通過數(shù)據(jù)場坐標(biāo)變換，插值修補(bǔ)操 作，能夠達(dá)到臨床應(yīng)用的要求，同時對合成的圖像噪聲處理，更好地顯示三維重建圖像的細(xì) T1 fn 息。如圖2所示，本發(fā)明二維超聲圖像的三維重建方法包括以下步驟通過機(jī)械驅(qū)動掃描方式獲取二維圖像數(shù)據(jù)；判斷掃描類型，如果為扇形掃描，則采用扇掃處理算法對二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理 生成規(guī)則體數(shù)據(jù)場；利用上述規(guī)則體數(shù)據(jù)場通過基于空間體繪制的光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯
7J\ ο本發(fā)明使用機(jī)械驅(qū)動掃描方式來獲取二維圖像數(shù)據(jù)，并且針對不同的掃描方式采 用了不同的處理方式來獲得三維重建圖像。機(jī)械驅(qū)動掃描方式是將探頭固定在機(jī)械裝置 上，通過計算機(jī)控制電動馬達(dá)帶動探頭做某種擬定形式的運(yùn)動，常見的分為扇形掃描、旋轉(zhuǎn) 掃描和平行掃描三種，如圖1所示。所述扇形掃描處理算法的處理步驟為1)感興趣區(qū)(ROI)的提取對于通過扇形掃描方式獲取的原始二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行 感興趣區(qū)提取，剔除不需要的數(shù)據(jù)信息，得到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)；對于采集的原始二維圖像數(shù)據(jù)，其包含的信息比三維重建所需的信息多。為減少 插值和重建的計算量，將包含超聲信號的具有臨床應(yīng)用價值的區(qū)域，即ROI區(qū)域提取出來， 在本實(shí)施例中，通過獲得掃描時設(shè)置的ROI的大小，可以對原始的二維圖像數(shù)據(jù)的有效區(qū) 域進(jìn)行篩選，剔除不需要的數(shù)據(jù)信息，可以減少一定的數(shù)據(jù)量，可以提高后續(xù)的處理速度。2)計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小根據(jù)感興趣區(qū)數(shù)據(jù)及原始二維圖像數(shù)據(jù)中的掃描 角度，確定超聲探頭所在位置，以超聲探頭所在位置為極坐標(biāo)的原點(diǎn)，通過以下公式計算規(guī) 則體數(shù)據(jù)場的大小，得到規(guī)則體數(shù)據(jù)場的長、寬、高。Depth = 2R2sin θHeight = R2_Rlcos θ其中，Depth為規(guī)則體數(shù)據(jù)場Z方向的深度值，Height為規(guī)則體數(shù)據(jù)場Y方向的高 度值，θ為二維圖像數(shù)據(jù)中掃描角度的半角，Rl為極坐標(biāo)原點(diǎn)到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)場近端的半 徑長度，R2為極坐標(biāo)原點(diǎn)到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)場遠(yuǎn)端的半徑長度。針對超聲探頭掃描的特點(diǎn)，將二維原始扇形圖像的兩邊按反方向延伸，匯聚到一 點(diǎn)，規(guī)定這點(diǎn)是超聲探頭所在位置，將其看成極坐標(biāo)的原點(diǎn)，則可以將二維超聲圖像看成是 具有不同發(fā)射角度的極坐標(biāo)圖像。針對扇形掃描方式，其生成的規(guī)則體數(shù)據(jù)場的寬度(Width)即為原始二維圖像數(shù) 據(jù)的寬度(Width)，規(guī)則體數(shù)據(jù)場的高度(Height)和深度(Depth)，即Y方向和Z方向的計算方法如圖3所示其中Rl為極坐標(biāo)原點(diǎn)到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)場近端的半徑長度(紅色線段所 示)，R2為極坐標(biāo)原點(diǎn)到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)場遠(yuǎn)端的半徑長度，點(diǎn)0為極坐標(biāo)原點(diǎn)。3)改進(jìn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和插值算法將坐標(biāo)變換和插值修補(bǔ)融合成為一個步驟，即在規(guī) 則體數(shù)據(jù)場中分別對每一個像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)形式，求出該點(diǎn)對應(yīng)的極坐標(biāo)的半徑和角 度值；根據(jù)扇掃方式的特點(diǎn)和角度值確定當(dāng)前的像素點(diǎn)在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中對應(yīng)到相應(yīng)的原 始圖像上，或者是在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中介于哪兩幅原始圖像之間；根據(jù)計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的 大小步驟中得到的規(guī)則體數(shù)據(jù)場的長、寬、高以及掃描的角度值，將像素點(diǎn)分為三類分別進(jìn) 行處理，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的四個最近鄰點(diǎn)再進(jìn)行雙線性插值計算，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度 值。傳統(tǒng)的超聲體數(shù)據(jù)場三維重建分為坐標(biāo)變換和插值修補(bǔ)兩個相關(guān)聯(lián)的步驟坐標(biāo)變換如圖5所示，根據(jù)每幅二維超聲(US)圖像的位置信息(掃描角度+掃描 方向)，通過坐標(biāo)變換，將這些圖像依次放入步驟2)計算得到的三維體數(shù)據(jù)場空間中，構(gòu)建 三維數(shù)據(jù)場。插值修補(bǔ)如圖6所示，用規(guī)則笛卡兒網(wǎng)格對上述數(shù)據(jù)場進(jìn)行重采樣，在極坐標(biāo)下 進(jìn)行扇形插值計算，得到規(guī)則笛卡兒數(shù)據(jù)場。傳統(tǒng)方法采用上述的處理方式需要經(jīng)過坐標(biāo)變換和插值修補(bǔ)兩個過程，這將大大 增加預(yù)處理速度，而在傳統(tǒng)的插值修補(bǔ)過程中存在兩個缺點(diǎn)一是進(jìn)行插值修補(bǔ)的前提是 先將原始圖像數(shù)據(jù)變換到三維規(guī)則體數(shù)據(jù)場中(采用最近鄰原則等處理方式)，然后在規(guī) 則體數(shù)據(jù)場中進(jìn)行欠采樣點(diǎn)和過采樣點(diǎn)處理，經(jīng)過兩次的近似取值會嚴(yán)重影響三維圖像質(zhì) 量，同時會使三維圖像產(chǎn)生黑帶現(xiàn)象；二是經(jīng)過兩次操作，使得預(yù)處理的時間大大增加，影 響了該算法的實(shí)用性。而本發(fā)明提出的改進(jìn)算法能夠很好的解決這兩個問題。本發(fā)明提出的算法核心思想(針對扇形掃描，旋轉(zhuǎn)掃描類似)是將坐標(biāo)變換和插 值修補(bǔ)融合成為一個步驟，即將兩步操作在一次處理中全部完成，這樣可以在不影響成像 質(zhì)量的前提下大大減少預(yù)處理時間。具體的做法是，首先明確每幅原始二維圖像在三維規(guī) 則體數(shù)據(jù)場中所處的位置以及極坐標(biāo)和空間坐標(biāo)的對應(yīng)方式。然后在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中分別 對每一個像素點(diǎn)進(jìn)行處理，先從數(shù)據(jù)場中取出一個像素點(diǎn)，將其轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)形式，求出該 點(diǎn)對應(yīng)的極坐標(biāo)的半徑和角度值，根據(jù)扇掃方式的特點(diǎn)和角度值可以確定當(dāng)前的像素點(diǎn)在 規(guī)則體數(shù)據(jù)場中對應(yīng)到哪幅原始圖像上，或者是在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中介于哪兩幅原始圖像之 間；然后根據(jù)2)步驟中計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場大小時應(yīng)用的參數(shù)，可以將像素點(diǎn)分為A、B、C三 類如圖7所示，A類為處于有效空間外的點(diǎn)，B類為處于原始二維圖像上的點(diǎn)，C類為處于 有效區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)，處于兩幅相鄰的原始二維圖像之間。A類像素點(diǎn)是有效區(qū)域外的點(diǎn)，直接將其歸為背景色，不進(jìn)行插值計算；B類像素 點(diǎn)是有效區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)，同時是處于某幅原始二維圖像上的點(diǎn)，根據(jù)該像素點(diǎn)對應(yīng)的極坐標(biāo) 下半徑的長度可以換算出它在原始二維圖像上的位置，然后采用最近鄰插值算法即可滿足 精度要求；如圖8所示，C類像素點(diǎn)是有效區(qū)域的點(diǎn)，同時是處于某相鄰兩幅原始二維圖像 之間的點(diǎn)，根據(jù)該像素點(diǎn)P對應(yīng)的半徑值取整可以得到該像素點(diǎn)的近極坐標(biāo)原點(diǎn)的半徑值 為OA1的長度(或OB1的長度)，由于在原始二維圖像上沿半徑方向的增量步長為1，所以遠(yuǎn) 極坐標(biāo)原點(diǎn)的半徑值OA2的長度(或OB2的長度)等于OA1的長度+1 ；而根據(jù)像素點(diǎn)P在極 坐標(biāo)下對應(yīng)的角度值α可以得到第η幅原始二維超聲圖像在極坐標(biāo)下的角度值，(第η-1幅原始二維超聲圖像處于水平方向，設(shè)其極坐標(biāo)下的角度值為0度)，設(shè)為β ；這樣在第η 幅和第η-1幅原始二維超聲圖像上可以根據(jù)OA1和OA2的值(或OB1和OB2的值)得到A1, A2, B1, B2四個最近鄰的像素點(diǎn)，由于在坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的過程中，每兩幅原始二維圖像在規(guī)則體數(shù) 據(jù)場中的間隔角度是固定的，因此以這四個點(diǎn)做雙線性插值，即可得到該像素點(diǎn)的灰度值。如果按照傳統(tǒng)的先坐標(biāo)變換后插值修補(bǔ)的過程，那么在進(jìn)行插值的過程中，是在 規(guī)則體數(shù)據(jù)場空間進(jìn)行最近鄰點(diǎn)的選取，這樣會造成選取的最近鄰點(diǎn)是欠采樣點(diǎn)或過采樣 點(diǎn)，通過這種方式計算出來的結(jié)果往往不夠精確；而采用本發(fā)明選取四最近鄰點(diǎn)的方法與 傳統(tǒng)方法相比較，其優(yōu)勢在于可以提高處理速度，不會出現(xiàn)欠采樣點(diǎn)和過采樣點(diǎn)，同時雙 線性插值算法也能夠滿足精度要求；雖然插值算法有很多中，例如，最近鄰方法，距離加權(quán) 方法，基于徑向基函數(shù)方法等，這些算法或者精度不夠，或者算法復(fù)雜，預(yù)處理時間長，不 能滿足臨床需求。而本發(fā)明使用的雙線性插值算法，在保證圖像質(zhì)量的前提下，能夠提高 預(yù)處理算法速度，通過實(shí)驗(yàn)測試，對于340X260X62大小的原始圖像數(shù)據(jù)，預(yù)處理速度為 460ms ο4)濾波處理對整個數(shù)據(jù)場像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行濾波，得到去噪后的規(guī)則體數(shù)據(jù) 場，通過光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示。進(jìn)行雙線性插值修補(bǔ)之后，會引入一定的斑點(diǎn)噪聲，需要進(jìn)行一次平滑濾波來去 處噪聲，濾波算法可以選用簡單的中值濾波算法，高斯濾波算法等，同時考慮到不影響重建 速度，本發(fā)明使用了 IPP高斯濾波算法進(jìn)行去噪聲處理。5)得到規(guī)則體數(shù)據(jù)場后，根據(jù)得到的掃描部位的信息，設(shè)置三維顯示協(xié)議，即可使 用光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示。本發(fā)明采用預(yù)設(shè)協(xié)議的方法能夠針對不同的掃描器 官，使用具有針對性的顯示協(xié)議來獲得更具真實(shí)感的三維圖像。得到規(guī)則體數(shù)據(jù)場后即可進(jìn)行三維圖像的顯示，三維可視化的算法主要分為面繪 制算法和體繪制算法。面繪制算法是利用計算機(jī)圖像學(xué)的方法構(gòu)造出斷層輪廓表面；而體 繪制算法是直接對規(guī)則體數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示而不用構(gòu)造中間面。如圖9所示，本發(fā)明使用的是基于空間體繪制的光線投射算法，核心思想是它從 圖像空間的每一點(diǎn)像素出發(fā)，按觀察者視線方向發(fā)射一條射線，這條射線穿過三維數(shù)據(jù)場， 沿著這條射線選擇K個等距的采樣點(diǎn)，并由距離某一采樣點(diǎn)最近的8個數(shù)據(jù)點(diǎn)的顏色值和 不透明度值做三次線性插值，求出該采樣點(diǎn)的不透明度值和顏色值，再將每條射線上各采 樣點(diǎn)的顏色值和不透明度值由射線發(fā)出的方向或射線發(fā)出的相反方向加以合成，即可得到 發(fā)出該射線的像素點(diǎn)處的顏色值，從而可在屏幕上得到最終的三維重建圖像，如圖11所 示，為胎兒原始二維圖像經(jīng)過本發(fā)明方法處理后生成的三維重建圖像。如圖10所示，光線投射算法假定三維空間數(shù)據(jù)分布在均勻網(wǎng)格或規(guī)則網(wǎng)格的網(wǎng) 格點(diǎn)上；流程中的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括斷層間插值及圖像濾波等功能；接著進(jìn)行數(shù)據(jù)值分類， 其目的是根據(jù)數(shù)據(jù)值的不同，正確地將其分為若干類，并給每類數(shù)據(jù)賦予不同的顏色值C (i，j，k)和不透明度值α (i，j，k)，以正確地表示多種人體組織的不同分布或單一人體組 織的不同屬性；然后根據(jù)上述顏色值C(i，j, k)和不透明度值α (i，j，k)分別對數(shù)據(jù)值點(diǎn) 進(jìn)行重采樣，即從屏幕上的每一個像素點(diǎn)根據(jù)設(shè)定的觀察方向發(fā)出一條光線，這條光線穿 過三維數(shù)據(jù)場，沿著這條光線選擇K個等距的采樣點(diǎn)，并由距離某一采樣點(diǎn)最近的8個數(shù)據(jù) 點(diǎn)的顏色值作光照效應(yīng)計算和三次線性插值計算，求出該采樣點(diǎn)的顏色值C(u，ν, w)；由距離某一采樣點(diǎn)最近的8個數(shù)據(jù)點(diǎn)的不透明度值作三次線性插值，求出該采樣點(diǎn)的不透明度 值α (u，ν, w)；最后根據(jù)每個采樣點(diǎn)的顏色值C (u，ν, w)及不透明度值α (u, ν, w)合成三 維圖像。實(shí)施例2與實(shí)施例1的不同之處在于判斷掃描類型如果為旋轉(zhuǎn)掃描，則采用旋轉(zhuǎn)掃描處 理算法對二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成規(guī)則體數(shù)據(jù)場，其步驟包括感興趣區(qū)的提取、計算規(guī) 則體數(shù)據(jù)場的大小、改進(jìn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和插值算法以及濾波處理，其中計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大 小與扇形掃描方式不同，具體為如圖4所示，規(guī)定規(guī)則體數(shù)據(jù)場的寬度即為感興趣區(qū)數(shù)據(jù)的寬度，規(guī)則體數(shù)據(jù)場 的高度和深度為均為感興趣區(qū)數(shù)據(jù)的高度的2倍。實(shí)施例3與實(shí)施例1或2的不同之處在于判斷掃描類型如果為平行掃描，則采用平行掃描 處理算法對二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成規(guī)則體數(shù)據(jù)場，其步驟包括感興趣區(qū)的提取、計算 規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小、二維圖像中的像素點(diǎn)數(shù)據(jù)到三維體數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換以及濾波處理，其中 計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小與扇形掃描和旋轉(zhuǎn)掃描方式均不同，具體為規(guī)定感興趣區(qū)數(shù)據(jù) 的寬和高即為規(guī)則體數(shù)據(jù)場的寬和高，根據(jù)平掃的掃描長度和掃描時間的比值作為規(guī)則體 數(shù)據(jù)場的深度，即Z方向的長度； 如圖12所示，將感興趣區(qū)數(shù)據(jù)以寬度方向?yàn)閄方向，高度方向?yàn)閅方向，掃描順序 為Z方向依次放入到規(guī)則體數(shù)據(jù)場中。二維圖像中的像素點(diǎn)數(shù)據(jù)到三維體數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換是根據(jù)生成的規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大 小，將二維原始圖像按照采集順序依次放入到規(guī)則體數(shù)據(jù)場中，即按照點(diǎn)對點(diǎn)方式一一插 入到規(guī)則體數(shù)據(jù)場中；如圖12所示，XOY平面大小為感興趣區(qū)數(shù)據(jù)大小，則每幅原始二維超聲圖像上感 興趣區(qū)內(nèi)的每個象素點(diǎn)與規(guī)則體數(shù)據(jù)場上的體元點(diǎn)一一對應(yīng)，既可按點(diǎn)對點(diǎn)方式賦值給規(guī) 則體數(shù)據(jù)場的體元點(diǎn)。
權(quán)利要求
1.一種二維超聲圖像的三維重建方法，其特征在于包括以下步驟 通過機(jī)械驅(qū)動掃描方式獲取二維圖像數(shù)據(jù)；判斷掃描類型，如果為扇形掃描或旋轉(zhuǎn)掃描，則采用扇掃/旋轉(zhuǎn)掃描處理算法對二維 圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成規(guī)則體數(shù)據(jù)場；利用上述規(guī)則體數(shù)據(jù)場通過光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示。
2.按權(quán)利要求1所述的二維超聲圖像的三維重建方法，其特征在于所述扇形掃描處 理算法的處理步驟為感興趣區(qū)的提取對于通過扇掃/旋轉(zhuǎn)掃描方式獲取的原始二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣 區(qū)提取，剔除不需要的數(shù)據(jù)信息，得到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)；計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小根據(jù)感興趣區(qū)數(shù)據(jù)及原始二維圖像數(shù)據(jù)中的掃描角度，確 定超聲探頭所在位置，以超聲探頭所在位置為極坐標(biāo)的原點(diǎn)，通過以下公式計算規(guī)則體數(shù) 據(jù)場的大小，得到規(guī)則體數(shù)據(jù)場的長、寬、高 Depth = 2R2sinθ Height = R2-Rlcosθ其中，Depth為數(shù)據(jù)場Z方向的深度值，Height為數(shù)據(jù)場Y方向的高度值，θ為原始二 維圖像數(shù)據(jù)中掃描角度的半角，Rl為極坐標(biāo)原點(diǎn)到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)場近端的半徑長度，R2為 極坐標(biāo)原點(diǎn)到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)場遠(yuǎn)端的半徑長度；改進(jìn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和插值算法將坐標(biāo)變換和插值修補(bǔ)融合成為一個步驟，即在規(guī)則體數(shù) 據(jù)場中分別對每一個像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)形式，求出該點(diǎn)對應(yīng)的極坐標(biāo)的半徑和角度值； 根據(jù)扇形掃描方式的特點(diǎn)和角度值確定當(dāng)前的像素點(diǎn)在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中對應(yīng)到相應(yīng)的原 始圖像上，或者是在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中介于哪兩幅原始圖像之間；根據(jù)計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的 大小步驟中得到的規(guī)則體數(shù)據(jù)場的長、寬、高以及掃描的角度值，將像素點(diǎn)分為三類分別 進(jìn)行處理，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的四個近鄰點(diǎn)再進(jìn)行雙線性插值計算，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度 值；濾波處理對整個數(shù)據(jù)場像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行濾波，得到去噪后的規(guī)則體數(shù)據(jù)場，通過 光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示。
3.按權(quán)利要求1所述的二維超聲圖像的三維重建方法，其特征在于所述旋轉(zhuǎn)掃描處 理算法為感興趣區(qū)的提取對于通過旋轉(zhuǎn)掃描方式獲取的原始二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣區(qū)提 取，剔除不需要的數(shù)據(jù)信息，得到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)； 計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小規(guī)定規(guī)則體數(shù)據(jù)場的寬度即為二維圖像的寬度，規(guī)則體數(shù)據(jù)場的高度和深度為均為 二維圖像的高度的2倍；改進(jìn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和插值算法將坐標(biāo)變換和插值修補(bǔ)融合成為一個步驟，即在規(guī)則體數(shù) 據(jù)場中分別對每一個像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)形式，求出該點(diǎn)對應(yīng)的極坐標(biāo)的半徑和角度值; 根據(jù)扇掃方式的特點(diǎn)和角度值確定當(dāng)前的像素點(diǎn)在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中對應(yīng)到相應(yīng)的原始圖 像上，或者是在規(guī)則體數(shù)據(jù)場中介于哪兩幅原始圖像之間；根據(jù)計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小 步驟中得到的規(guī)則體數(shù)據(jù)場的寬度、深度、高度以及掃描的角度值，將像素點(diǎn)分為三類分 別進(jìn)行處理，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的四個近鄰點(diǎn)進(jìn)行雙線性插值計算，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度濾波處理對整個數(shù)據(jù)場像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行濾波，得到去噪后的規(guī)則體數(shù)據(jù)場，通過 光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示。
4.按權(quán)利要求2或3所述的二維超聲圖像的三維重建方法，其特征在于所述將像素 點(diǎn)分為三類分別進(jìn)行處理，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的四個近鄰點(diǎn)再進(jìn)行雙線性插值計算包括以下 步驟當(dāng)像素點(diǎn)為有效區(qū)域外的點(diǎn)，即A類像素點(diǎn)，則直接將其歸為背景色，不進(jìn)行插值計算；當(dāng)像素點(diǎn)為有效區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)，同時是處于某幅原始圖像上的點(diǎn)，即B類像素點(diǎn)，則根據(jù) 該像素點(diǎn)對應(yīng)的極坐標(biāo)下半徑的長度換算出其在原始圖像上的位置，采用最近鄰插值算法 計算該像素點(diǎn)的灰度；當(dāng)像素點(diǎn)為有效區(qū)域的點(diǎn)，同時是處于某兩幅原始圖像之間的點(diǎn)，即C類像素點(diǎn)，則對 該像素點(diǎn)對應(yīng)的半徑值取整后得到的該像素點(diǎn)的近半徑值，得到遠(yuǎn)半徑值OA2 = OA1+1根據(jù)像素點(diǎn)對應(yīng)的角度值α確定得到哪兩幅圖像，再由得到的兩幅圖像所在平面的 夾角獲取上、下兩幅原始圖像的掃描角度；根據(jù)上述近半徑值、遠(yuǎn)半徑值及兩個掃描角度值，在兩幅二維原始圖像上找到四個近 鄰點(diǎn)，進(jìn)行雙線性插值計算該像素點(diǎn)的灰度。
5.按權(quán)利要求1所述的二維超聲圖像的三維重建方法，其特征在于如果掃描類型為 平行掃描，則采用平掃處理算法對二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成規(guī)則體數(shù)據(jù)場，接續(xù)利用上 述規(guī)則體數(shù)據(jù)場通過光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示步驟。
6.按權(quán)利要求5所述的二維超聲圖像的三維重建方法，其特征在于所述平行掃描處 理算法為感興趣區(qū)的提取對于通過平行掃描方式獲取的二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣區(qū)提取，剔 除不需要的數(shù)據(jù)信息，得到感興趣區(qū)數(shù)據(jù)；計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小規(guī)定感興趣區(qū)數(shù)據(jù)的寬和高即為規(guī)則體數(shù)據(jù)場的寬和高， 根據(jù)平掃的掃描長度和掃描時間的比值作為規(guī)則體數(shù)據(jù)場的深度，即Z方向的長度；二維圖像中的像素點(diǎn)數(shù)據(jù)到三維體數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換根據(jù)生成的規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小，將 二維原始圖像按照采集順序依次放入到規(guī)則體數(shù)據(jù)場中，即按照點(diǎn)對點(diǎn)方式一一插入到規(guī) 則體數(shù)據(jù)場中；濾波處理對整個數(shù)據(jù)場像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行濾波，得到去噪后的規(guī)則體數(shù)據(jù)場，通過 光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種二維超聲圖像的三維重建方法，包括以下步驟通過機(jī)械驅(qū)動掃描方式獲取二維圖像數(shù)據(jù)；判斷掃描類型，如果為扇形掃描或旋轉(zhuǎn)掃描，則采用扇掃/旋轉(zhuǎn)掃描處理算法對二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成規(guī)則體數(shù)據(jù)場；利用上述規(guī)則體數(shù)據(jù)場通過光線投射算法進(jìn)行三維圖像的顯示；所述扇形掃描處理算法的處理步驟為感興趣區(qū)的提取剔除不需要的數(shù)據(jù)信息；計算規(guī)則體數(shù)據(jù)場的大小，得到規(guī)則體數(shù)據(jù)場的長、寬、高；改進(jìn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和插值算法，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度值；濾波處理。本發(fā)明針對不同的掃描方式獲取的超聲二維圖像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行三維重建，對不同掃描方式的超聲圖像進(jìn)行三維重建，重建圖像清晰、真實(shí)感強(qiáng)、成像速度快等優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號G06T7/00GK102106741SQ200910248769
公開日2011年6月29日 申請日期2009年12月25日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月25日
發(fā)明者朱力軍, 趙建 申請人:東軟飛利浦醫(yī)療設(shè)備系統(tǒng)有限責(zé)任公司