专利名称：结肠镜图像序列识别方法及系统的制作方法CT 结肠造影(computed tomography colonography, CTC)是将多排螺旋 CT 技术和相应的计算机软件结合，对全结肠薄层扫描后的数据资料进行二维和三维重建，显示较大范围内的结肠结构性病变的技术。由CT设备扫描得到的CTC图像序列一般需要进行三维后处理分析，生成便于医生观察和诊断的图像。常用的后处理方法包括虚拟结肠镜、多平面重建、表面遮盖显示和透明显示等，这些后处理方法都需要一定的计算时间。目前普遍采用的缩短后处理时间的解决方法是，由用户指定选中的图像序列为 CTC图像序列，然后手工启动相应三维后处理分析。但这种处理方式必然造成用户要经历一定的等待时间，降低了工作效率。采用现有技术中的手工指定CTC序列的方式，只有在用户进行人为指定以后，才能启动CTC相关三维后处理工作。虽然缩短了后处理时间，但延长了用户等待时间，降低了工作效率。
本发明旨在提供一种结肠镜图像序列识别方法及系统，以解决现有技术中的手工指定CTC序列的方式，延长了用户等待时间，工作效率较低的问题。为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种结肠镜图像序列识别方法，包括以下步骤图像接收装置接收结肠造影扫描图像，生成图像序列，并将该图像序列发送至体数据重建装置；体数据重建装置对图像序列进行识别，根据识别结果生成图像序列的三维体数据，并发送至体数据分类装置；体数据分类装置根据人体组织的亨斯菲尔德单位HU值对三维体数据进行分类，根据分类结果对三维体数据对应的图像像素进行标记， 并将标记后的图像像素发送至体数据判定装置；体数据判定装置对标记后的图像像素进行识别。进一步地，还包括当体数据判定装置对标记后的图像像素进行识别的结果为结肠造影序列时，自动触发三维后处理装置对标记后的图像像素进行分析。进一步地，体数据重建装置对图像序列进行识别包括判断图像序列中的每幅结肠造影扫描图像的扫描方向是否相同；当每幅结肠造影扫描图像的扫描方向相同时，判断图像序列中相邻的结肠造影扫描图像的成像位置差是否相同；当图像序列中相邻的结肠造影扫描图像的成像位置差相同时，生成图像序列的三维体数据。进一步地，对三维体数据进行分类，根据分类结果对三维体数据进行标记包括根据预设的人体各组织对应的亨斯菲尔德单位HU值的不同，将三维体数据进行分类，形成多个三维体数据集合；对每个三维数据体集合对应的图像像素按照不同的预设值进行标记。 进一步地，对三维体数据进行分类，根据分类结果对三维体数据进行标记包括根据预设的人体各组织对应的亨斯菲尔德单位HU值的不同，将三维体数据进行分类，形成第一类数据、第二类数据以及第三类数据；将第一类数据对应的图像像素按照第一预设值标记为第一像素，将第二类数据对应的图像像素按照第二预设值标记为第二像素，将第三数据对应的图像像素按照第三预设值标记为第三像素；其中，第一类数据为空气数据，第二类数据为残留物数据。进一步地，通过以下步骤对标记后的图像像素进行识别当第一像素中包含的过渡平面像素数目大于预设的阀值时，则确认第一像素为结肠造影序列，其中，过渡平面像素满足如下条件在预定方向上的偏移量所对应的像素为第二像素。进一步地，结肠镜图像序列识别方法还包括三维后处理装置对标记体数据进行分析后，将分析结果和结肠造影序列发送至存储装置。根据本发明的另一个方面，还提供了一种结肠镜图像序列识别系统，包括图像接收装置，用于接收结肠造影扫描图像，生成图像序列，并发送至体数据重建装置；体数据重建装置，与图像接收装置连接，用于对图像序列进行识别，根据识别结果生成图像序列的三维体数据，并发送至体数据分类装置；体数据分类装置，与体数据重建装置连接，用于根据人体组织的亨斯菲尔德单位HU值对三维体数据行分类，根据分类结果对三维体数据对应的图像像素进行标记，并将标记后的图像像素发送至体数据判定装置；体数据判定装置，与体数据分类装置连接，用于对标记后的图像像素进行识别。进一步地，系统还包括三维后处理装置，与体数据判定装置连接，其中，当体数据判定装置对标记后的图像像素进行识别的结果为结肠造影序列时，触发三维后处理装置对标记后的图像像素进行分析。进一步地，系统还包括存储装置，与三维后处理装置连接，用于在三维后处理装置对标记体数据进行分析后，将分析结果和结肠造影序列进行存储。应用本发明的技术方案，对于接收到的图像序列能够根据人体组织的亨斯菲尔德单位HU值对三维体数据行分类，并进行识别。识别过程可以由体数据分类装置进行处理， 无需人工干预，能够在用户调阅图像之前指定完成CTC序列的工作，避免或缩短了用户等待时间，提高了工作效率，解决了现有技术中的手工指定CTC序列的方式，延长了用户等待时间，工作效率较低的问题。除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。 下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中图1示出了根据本发明实施例的结肠镜图像序列识别方法的流程图；图2示出了实际获取的层面体数据的图像；图3示出了对图2中的图像分割后的图像；图4示出了图3的局部放大示意图；图5示出了根据本发明优选实施例的结肠镜图像序列识别方法的流程图；以及图6示出了根据本发明实施例的结肠镜图像序列识别系统的原理示意图。

直ο图像接收装置负责接收来自医疗影像设备的各种医疗影像。该装置可以与多种医疗影响设备连接，如可以与CT、MR、PT、CR、DR等多种医疗影像设备。该装置通过 DICOM(Digitallmaging and Communications in Medicine，数字影像和通信标准)协议接收来自上述影像设备的图像，当接收到新的图像后，图像接收装置将图像以序列为单位发送至识别装置。其中，“序列”(kries)是根据DICOM协议规定的图像分组方法。一个图像序列内包含了一系列图像以及这一系列图像对应的标识信息，且这些图像来自同一台扫描设备对同一患者的同一次检查。序列内图像在空间(扫描位置)或时间(扫描时间)上相互关联， 具有相同的空间参考坐标系或时间坐标系。按照DICOM协议传输的图像都包含了一个“序列实例唯一标识(Series Instance UID) ”，用于标识图像所隶属的序列。图像接收装置根据图像的序列实例唯一标识，将接收到的图像划分为不同序列。然后以序列为单位，将图像序列发送至识别装置。S20，体数据重建装置对图像序列进行识别，根据识别结果生成图像序列的三维体数据，并发送至体数据分类装置。
具体地，体数据重建装置对图像序列进行识别包括判断图像序列中的每幅结肠造影扫描图像的扫描方向是否相同；当每幅结肠造影扫描图像的扫描方向相同时，判断图像序列中相邻的结肠造影扫描图像的成像位置差是否相同；当图像序列中相邻的结肠造影扫描图像的成像位置差相同时，生成图像序列的三维体数据。即在体数据重建装置中主要用于对整个图像序列进行扫描，判断该序列是否能够重建出三维体数据。如果可以，则生成三维体数据；如果不可以，则终止分析，判定该序列不是CTC序列。在对图像序列进行识别之前，首先进行序列成像模式筛选。根据DICOM信息中的成像模式(Modality)能够判断出序列是否为CT序列。在本实施例中，只保留CT序列，不处理其他模式的序列。扫描方向信息，是由DICOM信息中的图像方向(Image Orientation)定义的。本实施例中，定义为6个余弦值[θ ρ θ2，θ3，θ4，θ5，θ6]为每幅结肠造影扫描图像的扫描方向。这6个余弦值依次为扫描图像第一行与X、Y、Z轴夹角的余弦值，扫描图像第一列与 X、Y、Z轴夹角的余弦值。在本实施例中，采用以下方式判断图像序列中的每幅结肠造影扫描图像的扫描方向是否相同；比较序列内所有图像的方向信息，即[θ^ θ2，θ3，θ4，θ5，θ6]。如果方向一致， 则继续；否则，则判定序列不是CTC序列，并终止识别过程。当图像序列的扫描方向相同时，根据图像序列的扫描方向信息对图像序列中的图像进行排序。扫描顺序由DICOM信息中的序列实例唯一标识(SIUID)进行确定。按照SIUID 序号由小至大的顺序进行排序，并从1开始顺序编号。则这个图像序列可以表示为S = (S1, S2, . . . , Si, . . . , SJ , (1)其中，Si表示排序后的第i幅图像，K表示序列中包含的图像总数，符号{}表示由括号内元素构成的集合，S表示整个序列。当每幅结肠造影扫描图像的扫描方向相同时，判断图像序列中相邻的结肠造影扫描图像的成像位置差是否相同；当图像序列中相邻的结肠造影扫描图像的成像位置差相同时，生成图像序列的三维体数据。然后，判断图像序列中相邻的结肠造影扫描图像的成像位置差是否相同。图像的扫描位置由DICOM信息中的图像位置(Image Position)定义。图像位置采用图像左上角第一个像素的三维坐标表示，形式为[X，y，ζ]。则图像Si的扫描位置可以表示为P(Si) = [xi; Yi, Zi], i = 1，2，· · ·，K，(2)则序列内的图像必须满足如下条件，才能构成三维体数据P (Si+1) -P (Si) = P (S2) -P (S1)，对于任意 0 ^ i < K, (3)即，序列内任意相邻两幅图像的成像位置差都相同。结合序列内图像都具有相同的扫描方向，则可以得出，序列内的图像在相同扫描方向上等间距排列。当排序后的图像序列的扫描位置是相同时，生成图像序列的三维体数据。序列S中包含了一组二维图像，将二维图像按照空间关系重新排列，就可以形成下面的三维矩阵，也就是三维体数据。
V (x, y, ζ) = Sz (χ, y), 1 ^ x ^ W, 1 ^ y ^ H, 1 ^ ζ ^ K, (4)其中，V(x，y，z)表示三维矩阵中第ζ个层面的第y行、第χ列的像素的值，该值等于序列中第ζ幅图像Sz中第y行、第χ列的像素的值。W，H分别表示图像的宽度和高度，都以像素为单位。K仍然表示序列的图像总数，也就是三维矩阵的层数。S30，体数据分类装置根据人体组织的亨斯菲尔德单位HU值对三维体数据行分类，根据分类结果对三维体数据对应的图像像素进行标记，并将标记后的图像像素发送至体数据判定装置。具体地，对三维体数据进行分类包括根据预设的人体各组织对应的亨斯菲尔德单位HU值，将体数据分为第一类数据、第二类数据以及第三数据，其中，第一类数据为空气数据，第二类数据为残留物数据，第三数据为体数据中除空气数据以及残留物数据之外的数据。下面结合图2以及图3说明对体数据进行分类及标记的方式。在通过式(4)重建得到的三维体数据V中，每个像素的值对应不同人体部位的HU 值。根据CT成像原理，人体不同组织具有不同的HU值分布范围。根据试验测定，空气在CT图像中的HU值范围约为[-1000，-800]；经口服对比剂增强后的结肠内残留物HU值范围约为[500，1700]。可以采用如下公式对体数据V中包含的所有像素进行分类，并将分类后的体数据标记为CoC(x，y，z) = LA，如果-1000 < V (x，y，ζ) ^ -800, (5)C (χ, y, ζ) = Lk，如果 500 ( V (χ, y, ζ) ( 1700， (6)C(x，y，ζ) = 0，其他。(7)其中，La代表“空气”标记；LK代表“残留物”标记。La和Lk可以是任意整数，但取值不能相同。标记值为0代表其他，即体数据中除空气数据以及残留物数据之外的第三类数据。按照公式(5 7)，所有像素被分成3类第一类数据、第二类数据以及第三类数据。需要说明的是，公式(5)中空气的HU值范围、公式(6)中残留物的HU值范围在不同的实施例中，可以进行调整或更改，不影响本发明的普遍性。只需满足空气HU值范围和残留物HU值范围没有重合即可。即通过不同的HU值范围，能够将空气和残留物分割出来。并且允许残留物中包含骨骼。根据分类结果，标记将第一类数据对应的图像像素按照第一预设值标记为第一类像素，将第二数据对应的图像像素按照第二预设值标记为第二类像素，将第三类数据对应的图像像素按照第三预设值标记为第三类像素。作为示例，图2示出了实际获取的层面体数据的图像。图3示出了对图2中的图像分割后的图像。其中，采用不同的灰度值表示不同的标记值。需要指出的是，由于骨骼的 HU值范围同样近似为[500，1700]。由于结肠内残留物和骨骼具有相同的HU值范围，所以无法直接利用HU值差异将残留物和骨骼区分，可以从图3中看到，分割得到的残留物中(白色区域)同时包括骨骼。虽然在本实施例中仅示出了将三维体数据分为三类的情况，但是也可以依据具体情况，根据预设的人体各组织对应的亨斯菲尔德单位HU值的不同，将三维体数据进行分类，形成多个三维体数据集合；并且对每个三维数据体集合对应的图像像素按照不同的预设值进行标记。具体的分类方式与本实施例中示出的处理方式相似，在此不再赘述。S40，体数据判定装置对标记后的图像像素进行识别。需要指出的是，由于骨骼的HU值范围同样近似为[500，1700]。由于结肠内残留物和骨骼具有相同的HU值范围，所以无法直接利用HU值差异将残留物和骨骼区分。因此，需要对标记后的图像像素进行识别，判断是否为结肠造影序列。具体地，CTC序列判定装置负责接收体数据分类装置产生的标记体数据，然后判定该数据是否来自CTC序列。判定的基本思想是，检测标记体数据中是否存在空气-残留物过渡平面(以下简称过渡平面)。具体地，通过以下步骤对标记后的图像像素进行识别进一步地，通过以下步骤对标记后的图像像素进行识别当第一像素中包含的过渡平面像素数目大于预设的阀值时，则确认第一像素为结肠造影序列，其中，过渡平面像素满足如下条件在预定方向上的偏移量对应像素为第二像素。即判断La标记以及La标记中是否包含过渡平面像素。通常，在结肠内部包含两类物质空气和残留物，残留物一般为液态。由于在重力的作用下，空气将位于结肠腔内的上方位置；残留物将位于结肠腔内的下方位置。并且，在空气和残留物之间存在一个近似平整的过渡平面。因此，可以通过判断第一像素中是否包含过渡平面像素来判断标识出的第一像素形成的区域是否为结肠造影序列。如图2和图3所给出的是患者采用仰卧位扫描得到的图像所示，图像中Y轴方向从下向上，对应从患者背部到腹部方向。可以看出，空气相对残留物处于上方。在临床检查中，还会采用俯卧位进行扫描。同时，某些CT设备存储图像时设定Y轴方向不同。都有可能造成图像中空气相对残留物处于下方。因此，需要分别假定空气相对残留物处于上方和下方两种情况进行处理。图4给出了图3中的局部放大示意图。可以看到在空气和残留物区域之间，还存在着一定宽度的缝隙。此类缝隙的出现是由于CT成像中的部分容积效应。缝隙内像素的 HU值介于空气和残留物之间，所以被分割为了其他(即背景)。缝隙的宽度一般为2 5 个像素，不同CT设备和扫描设置有所差异。因此，在本实施例中，采用如下公式提取过渡平面像素C (X，y, z) = La,并且 C (x, y+dy, ζ) = Le (8)公式(8)表示，过渡平面内的像素必须满足的条件为，首先该像素标记为空气，并且，该像素按照一定的Y方向偏移量dy所对应的上方(或下方)像素的标记为残留物。Y 方向偏移量dy的值可以正或负整数，如果取值为负数，则对应空气在残留物的下方；如果取值为正数，则对应空气在残留物的上方。当第一像素以及第二像素中包含大于预设的阈值的过渡平面像素时，则确认标记后的图像像素为结肠造影序列。即判断由序列图像重建得到的体数据中，是否存在足够数量的过渡平面像素。具体判定过程为首先假定dy为一个负整数，统计标记体数据C中所有满足公式 (8)的像素总数，假定为Nmg ；然后假定dy为一个正整数，统计C中所有满足公式(8)的像素总数，假定为 。3。令Nmax等于Nme和二者中较大的值。如果Nmax大于预先设定的判定阈值Nth则判定图像序列为CTC序列；否则，则判定图像序列不是CTC序列。判定阈值Nth可以由用户自行设定。通常采用的经验取值为50 80个像素。通过Nth来限定过渡平面像素的数量必要大于一定的值，目的是为了避免骨骼像素的干扰。如前所述，标记数据C中存在着被标记为残留物的骨骼像素。在某些情况下，空气的正上方或正下方有可能正好是骨骼像素。但这种情况发生的概率很低。通过设定Nth 能够避免此类误判。通过采用本实施例中的结肠镜图像序列识别方法，对于接收到的图像序列，能够根据人体组织的亨斯菲尔德单位HU值对体数据行分类，并进行识别。因此，识别过程无需人工干预，能够在用户调阅图像之前指定完成CTC序列的工作，避免或缩短了用户等待时间，提高了工作效率。进一步地，本实施例中的结肠镜图像序列识别方法还包括S50，当体数据判定装置对标记后的图像像素进行识别的结果为结肠造影序列时， 触发三维后处理装置对标记后的图像像素进行分析。具体地，如果判定标记体数据C来自CTC序列，则判定装置自动触发CTC三维后处理装置执行相关后处理功能。S60，三维后处理装置对标记体数据进行分析后，将分析结果和结肠造影序列发送至存储装置。具体地，CTC三维后处理装置可以由用户自行配置，自动执行与CTC序列相关的各类后处理功能，如虚拟结肠镜，多平面重建，遮盖显示或透明显示等。假定此类后处理工作是全自动的，则该装置自动完成全部处理过程，并将处理结果和结肠造影序列存储至存储装置。用户调阅时，可以直接看到处理结果和结肠造影序列，避免了等待时间。对于不能全自动的后处理工作，三维后处理装置可以配置为自动执行必要的预处理功能，如体数据重建、图像去噪、图像分割等。并将预处理数据存储至存储装置。当用户给出必要操作指令后，直接利用预处理数据完成后续处理，缩短了等待时间。图5示出了根据本发明优选实施例的结肠镜图像序列识别方法的流程图。如图5 所示，包括S201，图像接收。具体地，步骤S201主要利用图像接收装置完成图1中示出的步骤SlO中的流程。S202，体数据重建。S203，判断是否为体数据，是则转至步骤S204，否则转至步骤S209。具体地，步骤S202与步骤S03主要利用体数据重建装置完成图1中示出的步骤 S20中的流程。S204，体数据分类。具体地，步骤S204主要利用体数据分类装置完成图1中示出的步骤S30中的流程。S205，CTC 序列判定。S206，判断是否是CTC序列，是则转至步骤S207，否则转至步骤S209。具体地，步骤S205与步骤S06主要利用体数据判定装置完成图1中示出的步骤 S40中的流程。
S207, CTC三维后处理。具体地，步骤S207主要利用三维后处理装置完成图1中示出的步骤S50中的流程。S208，CTC后处理结果存储。具体地，步骤S208主要利用存储装置完成图1中示出的步骤S60中的流程。S209，结束。图6示出了根据本发明实施例的结肠镜图像序列识别系统的原理示意图。结肠镜图像序列识别系统包括图像接收装置10、体数据重建装置20、体数据分类装置30以及体数据判定装置40。其中，图像接收装置10用于将接收到的结肠造影扫描图像形成图像序列发送至体数据重建装置20 ；体数据重建装置20与图像接收装置10连接，用于对图像序列进行识别，根据识别结果生成图像序列的三维体数据，并发送至体数据分类装置30 ；体数据分类装置30与体数据重建装置20连接，用于根据人体组织的亨斯菲尔德单位HU值对体数据行分类，根据分类结果对体数据对应的图像像素进行标记，并将标记后的图像像素发送至体数据判定装置30 ；体数据判定装置40与体数据分类装置30连接，用于对标记后的图像像素进行识别。进一步地，本实施例中的系统还包括三维后处理装置50，与体数据判定装置40 连接，其中，当体数据判定装置对标记后的图像像素进行识别的结果为结肠造影序列时，触发三维后处理装置50对标记后的图像像素进行分析。进一步地，本实施例中的系统还包括存储装置60，与三维后处理装置50连接，用于在三维后处理装置对标记体数据进行分析后，将分析结果和结肠造影序列进行存储。其基本工作流程为1)图像接收装置10负责接收和存储来自医学影像设备的扫描图像，并将图像以序列为单位发送至体数据重建装置20。2)体数据重建装置20尝试对图像序列进行三维重建，如尝试成功，则将体数据发送至体数据分类装置30。即对图像序列进行识别，根据识别结果生成图像序列的三维体数据。3)体数据分类装置30根据不同组织HU值范围，对体数据分类并标记；4)体数据判定装置40接收到来自体数据分类装置30的标记体数据后，负责判定标记体数据是否来自CTC序列，如果是，则自动触发CTC三维后处理装置50 ；5) CTC三维后处理装置50在接收到触发指令后，自动执行用户设定的CTC三维后处理工作，并将分析结果以及结肠造影序列发送至存储装置60 ；6)存储装置60负责存储分析得到的结果数据以及结肠造影序列。具体的处理过程在结肠镜图像序列识别方法中已有详细介绍，在此不再详细描述。从以上的描述中，可以看出，本发明上述的实施例实现了如下技术效果采用本发明公开的技术，能够自动识别出图像序列为CTC序列。从而能够在用户调阅图像之前，预先自动执行三维后处理分析工作，并存储处理的结果。当用户调阅CTC序列时，可以直接看到三维后处理的结果。整个过程无需人工干预，能够在用户调阅图像之前完成，避免或缩短了用户等待时间。减少了用户等待时间。 以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。


本发明提供了一种结肠镜图像序列识别方法及系统，其中结肠镜图像序列识别方法包括以下步骤图像接收装置接收结肠造影扫描图像，生成图像序列，并发送至体数据重建装置；体数据重建装置对图像序列进行识别，根据识别结果生成图像序列的三维体数据，并发送至体数据分类装置；体数据分类装置根据人体组织的亨斯菲尔德单位HU值对三维体数据行分类，根据分类结果对三维体数据对应的图像像素进行标记，并将标记后的图像像素发送至体数据判定装置；体数据判定装置对标记后的图像像素进行识别。应用本发明的技术方案，避免或缩短了用户等待时间，提高了工作效率。