用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置和方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，其包括：醫(yī)學(xué)影像獲取模塊；第一VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第一維度的第一VOI；第二VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第二維度的第二VOI；其中，所述第二VOI形成模塊基于所述第一VOI自動(dòng)形成所述第二VOI。本發(fā)明還涉及一種用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法。
【專利說明】
用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置和方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，尤其涉及用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置和方法。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像的發(fā)展為臨床提供了大量實(shí)用的解剖及功能等方面的影像數(shù)據(jù)，進(jìn)而已經(jīng)成為現(xiàn)代醫(yī)療不可或缺的一部分。當(dāng)前，醫(yī)學(xué)影像的應(yīng)用貫穿整個(gè)臨床工作，其不僅廣泛地用于疾病診斷，而且在外科手術(shù)和放射治療等的計(jì)劃設(shè)計(jì)、方案實(shí)施以及療效評(píng)估等多個(gè)方面發(fā)揮著重要的作用。
[0003]醫(yī)學(xué)影像是指為了醫(yī)療或醫(yī)學(xué)研究，對(duì)人體或人體某部分，以非侵入方式取得內(nèi)部組織影像的技術(shù)與處理過程。自從X射線發(fā)明以來，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展大概經(jīng)歷了三個(gè)階段:結(jié)構(gòu)成像、功能成像和分子影像。簡(jiǎn)單地說，功能影像包含SPECT、PET、fMRI等影像，其成像記錄了細(xì)胞代謝的信息。功能影像可以體現(xiàn)細(xì)胞的代謝是否正常，或者是否有異常的代謝值增高或減低。異常的代謝值表示細(xì)胞的生理活動(dòng)發(fā)生變化，或者可能存在某些疾病。結(jié)構(gòu)影像包含CT、X-ray等影像，其成像記錄了組織內(nèi)部的解剖結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)影像體現(xiàn)解剖結(jié)構(gòu)的信息，顯示出是否有物理上的結(jié)構(gòu)變化，借以發(fā)現(xiàn)骨折、占位等物理結(jié)構(gòu)上的變化。分子影像運(yùn)用影像學(xué)的手段顯示組織水平、細(xì)胞和亞細(xì)胞水平的特定分子，反映活體狀態(tài)下分子水平變化，借以對(duì)其生物學(xué)行為在影像方面進(jìn)行定性和定量研究。
[0004]人體的每個(gè)器官內(nèi)部，由一個(gè)個(gè)獨(dú)立的功能體組成，可以劃分為不同的子功能區(qū)，不同子功能區(qū)會(huì)有不同的代謝值。為此，在對(duì)功能影像進(jìn)行處理分析時(shí)，很多時(shí)候僅對(duì)圖像中的某部分感興趣，該感興趣區(qū)域在醫(yī)學(xué)影像學(xué)中稱為R0I(Reg1n Of Interest)。為了對(duì)所述感興趣區(qū)域進(jìn)行跟蹤，以獲取目標(biāo)特征，通常通過特定的軟件在醫(yī)學(xué)影像中繪制出R0I。換句話說，感興趣區(qū)域ROI是從醫(yī)學(xué)影像中選擇的一個(gè)圖像區(qū)域，這個(gè)區(qū)域是圖像分析關(guān)注的重點(diǎn)。圈定該區(qū)域是為了對(duì)醫(yī)學(xué)影像做進(jìn)一步處理。
[0005]然而，在影像的研究中，除了要看到影像中某一平面上的感興趣區(qū)域，還需要確定在三維空間中的感興趣體素(VOI ,volume of interest)。感興趣體素VOI就是三維影像中的局部體積，該局部體積對(duì)應(yīng)著人體的一個(gè)子功能區(qū)塊。如果需要對(duì)三維的醫(yī)學(xué)影像區(qū)域進(jìn)行分析，則需要在三維的醫(yī)學(xué)影像中提取出三維的感興趣體素V0I。為了繪制V0I，當(dāng)前的常用的方法是首先將一個(gè)三維的醫(yī)學(xué)影像沿選定的維度方向(比如橫斷面、冠狀面、矢狀面)切分成具有均勻厚度的多個(gè)斷層圖像，然后分別在各個(gè)斷層圖像上繪制出相應(yīng)的R0I。當(dāng)將分別繪制有ROI的斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，多個(gè)ROI即限定出一個(gè)三維的 VO10
[0006]但是，對(duì)于有些子功能區(qū)域，很有可能在沿選定的維度繪制的VOI上并不能獲得足夠的信息，進(jìn)而需要進(jìn)一步從其他的視角來觀察和分析該子功能區(qū)域的特征。為此，需要沿其他的維度進(jìn)一步繪制有關(guān)該子功能區(qū)域的V0I。也就是說，如果想要綜合多個(gè)維度的影像特征整體地了解該子功能區(qū)域的信息，則需要分別沿多個(gè)維度繪制多個(gè)V0I。
[0007]現(xiàn)有技術(shù)的所述方法雖然在一定的程度上可以滿足實(shí)際需要，但是其缺點(diǎn)也是很明顯的。首先，現(xiàn)有技術(shù)的VOI繪制比較費(fèi)時(shí)。由于每繪制沿一個(gè)維度的VOI，都需要首先在多個(gè)斷層圖像上分別繪制ROI，一個(gè)VOI可能對(duì)應(yīng)數(shù)十個(gè)甚至更多的ROI，所以需要花費(fèi)巨大的時(shí)間和精力才能完成所需多個(gè)維度的VOI繪制。這是一個(gè)十分費(fèi)時(shí)費(fèi)力的過程，進(jìn)而導(dǎo)致醫(yī)學(xué)影像的處理和分析過程變得很漫長。這將巨大地增加診斷成本，并且不利于及時(shí)有效地地對(duì)患者實(shí)施診斷和治療。其次，現(xiàn)有技術(shù)所繪制的多個(gè)VOI精確度比較低。如前所述，由于每繪制沿一個(gè)維度的V0I，都需要首先在多個(gè)斷層圖像上分別繪制R0I，而ROI—般是以人工的方式憑著經(jīng)驗(yàn)勾畫出來的，由于經(jīng)驗(yàn)的原因或者人工操作的不可避免的失誤，所勾畫出來的ROI并不一定能精確地體現(xiàn)目標(biāo)功能區(qū)域的實(shí)際情況，從而導(dǎo)致在一個(gè)維度上所繪制的VOI和在另一個(gè)維度上所繪制的VOI并不一致，甚至誤差很大，這必然會(huì)不利地影響后期的分析過程和結(jié)果的準(zhǔn)確性，進(jìn)而影響最終的診斷結(jié)果準(zhǔn)確性和治療效果。
[0008]為此，在本領(lǐng)域中仍然需要一種用于處理醫(yī)學(xué)影像的技術(shù)，尤其是一種用于繪制VOI的技術(shù)，其可以在針對(duì)同一個(gè)子功能區(qū)域繪制多個(gè)維度的VOI時(shí)，有效地改善繪制的效率和精確度，以提高后期的醫(yī)學(xué)影像分析處理的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高最終診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和治療效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]本發(fā)明一方面提供一種用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，包括:
[0010]醫(yī)學(xué)影像獲取模塊；
[0011 ]第一VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第一維度的第一VOI;
[0012]第二VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第二維度的第二VOI;
[0013]其中，所述第二VOI形成模塊基于所述第一VOI自動(dòng)形成所述第二VOI。
[0014]進(jìn)一步地，所述第一VOI形成模塊包括:
[0015]第一斷層圖像獲取子模塊，其獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第一維度的多個(gè)第一維度斷層圖像；
[0016]第一ROI繪制子模塊，其在每個(gè)所述第一維度斷層圖像上繪制R0I;
[0017]賦值子模塊，其對(duì)每個(gè)所述第一維度斷層圖像上的處于ROI內(nèi)的區(qū)域和處于ROI夕卜的區(qū)域分別賦予第一屬性值和第二屬性值；
[0018]第一斷層組合子模塊，其將分別繪制有ROI的所有第一維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由多個(gè)ROI限定出的第一維度V0I。
[0019]根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，所述第二VOI形成模塊包括:
[0020]第二斷層圖像獲取子模塊，其獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的多個(gè)第二維度斷層圖像；
[0021]屬性值區(qū)域顯示子模塊，其在每個(gè)所述第二維度斷層圖像上，自動(dòng)顯示出具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線；
[0022]第二斷層組合子模塊，其將分別顯示有所述界線的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由所述界線限定的第二維度VOI。
[0023]根據(jù)另一個(gè)實(shí)施例，所述第二VOI形成模塊包括:
[0024]第二斷層圖像獲取子模塊，其獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的多個(gè)第二維度斷層圖像；
[0025]第二ROI繪制子模塊，其根據(jù)每個(gè)所述第二維度斷層圖像上的各個(gè)區(qū)域的屬性值，通過具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線而自動(dòng)顯示出ROI ；
[0026]第二斷層組合子模塊，其將分別顯示有ROI的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由ROI限定的第二維度VOI。
[0027]優(yōu)選地，所述第一屬性值為I，所述第二屬性值為O。
[0028]優(yōu)選地，所述醫(yī)學(xué)影像表示攝影目標(biāo)的亮度計(jì)數(shù)值或亮度強(qiáng)度相對(duì)值的大小。
[0029]優(yōu)選地，所述第一維度為橫截面、冠狀面或矢狀面。
[0030]進(jìn)一步地，根據(jù)本發(fā)明的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置還包括:
[0031 ]三維坐標(biāo)賦值模塊，其對(duì)所述醫(yī)學(xué)影像賦予三維坐標(biāo)值。
[0032]進(jìn)一步地，根據(jù)本發(fā)明的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置還可包括:
[0033]平滑處理子模塊，其對(duì)所述第二維度VOI進(jìn)行平滑處理。
[0034]優(yōu)選地，所述醫(yī)學(xué)影像為SPECT、PET或fMRI影像。
[0035]本發(fā)明另一方面提供一種用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，包括:
[0036]獲取醫(yī)學(xué)影像，所述醫(yī)學(xué)影像具有第一維度和第二維度；
[0037]基于所述第一維度繪制第一維度VOI;
[0038]基于所述第一維度VOI自動(dòng)地形成基于所述第二維度的第二維度VOI。
[0039]進(jìn)一步地，所述繪制第一維度VOI包括:
[0040]獲取所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第一維度的第一維度斷層圖像；
[0041 ]在所述第一維度斷層圖像上繪制ROI;
[0042]對(duì)所述第一維度斷層圖像上的處于ROI內(nèi)的區(qū)域和處于ROI外的區(qū)域分別賦予第一屬性值和第二屬性值；
[0043]將分別繪制有ROI的低瑋度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由多個(gè)ROI限定出的第一維度VOI。
[0044]在一個(gè)具體實(shí)施例中，所述第二維度VOI的形成包括如下步驟:
[0045]獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的第二維度斷層圖像；
[0046]在每個(gè)所述第二維度斷層圖像上，自動(dòng)顯示出具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線
[0047]將分別顯示出具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域的界線的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由所述界線限定的第二維度 VO I。
[0048]在另一個(gè)具體實(shí)施例中，所述第二維度VOI的形成包括如下步驟:
[0049]獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的多個(gè)第二維度斷層圖像；
[0050]根據(jù)每個(gè)所述第二維度斷層圖像上的各個(gè)區(qū)域的屬性值，沿著具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線自動(dòng)顯示出R0I;
[0051]將分別顯示有ROI的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由所述界線限定的第二維度V0I。
[0052]根據(jù)本發(fā)明，只要繪制一個(gè)維度上的VOI，即可自動(dòng)生成其他任意維度的VOI。這使得本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有明顯的優(yōu)點(diǎn)。首先，可以有效節(jié)約VOI繪制時(shí)間。在現(xiàn)有技術(shù)中，由于每繪制沿一個(gè)維度的VOI，都需要首先在多個(gè)斷層圖像上分別繪制ROI，一個(gè)VOI可能對(duì)應(yīng)數(shù)十個(gè)甚至更多的ROI，所以需要花費(fèi)巨大的時(shí)間和精力才能完成所需多個(gè)維度的VOI對(duì)應(yīng)的ROI繪制，進(jìn)而導(dǎo)致醫(yī)學(xué)影像的處理和分析過程變得很漫長。這將巨大地增加診斷成本，并且不利于及時(shí)有效地對(duì)患者實(shí)施診斷和治療。然而，在本發(fā)明中，由于只要繪制一個(gè)維度上的VOI，即可自動(dòng)生成其他任意維度的VOI對(duì)應(yīng)的各個(gè)斷層的ROI，這使得可以大量地節(jié)約用于繪制VOI的時(shí)間，進(jìn)而加快醫(yī)學(xué)影像的處理和分析效率，以對(duì)患者及時(shí)地實(shí)施診斷和治療。其次，可以有效地提尚VOI繪制精確度。如如所述，在現(xiàn)有技術(shù)中，由于每繪制沿一個(gè)維度的V0I，都需要首先在多個(gè)斷層圖像上分別繪制R0I，而ROI—般是以人工的方式憑著經(jīng)驗(yàn)勾畫出來的，由于經(jīng)驗(yàn)的原因或者人工操作的不可避免的失誤，所勾畫出來的ROI并不一定能精確地體現(xiàn)目標(biāo)功能區(qū)域的實(shí)際情況，從而導(dǎo)致在一個(gè)維度上所繪制的VOI和在另一個(gè)維度上所繪制的VOI可能并不一致，甚至誤差很大，這必然會(huì)不利地影響后期的分析過程和結(jié)果準(zhǔn)確性，進(jìn)而影響最終的診斷結(jié)果準(zhǔn)確性和治療效果。然而，在本發(fā)明中，由于只要繪制一個(gè)維度上的VOI，其他維度上的VOI是基于所繪制的VOI以唯一的映射方式自動(dòng)產(chǎn)生的，所以VOI之間所顯示的實(shí)際功能區(qū)域完全一致，最大程度地減少了現(xiàn)有技術(shù)中在多次分別繪制不同維度上的VOI時(shí)因?yàn)椴僮髡`差而導(dǎo)致的偏差和錯(cuò)誤，有效地提高了 VOI繪制的效率和精確度，提高了后期的醫(yī)學(xué)影像分析處理的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高最終的診斷結(jié)果準(zhǔn)確性和治療效果。
【附圖說明】
[0053]圖1示出了一個(gè)醫(yī)學(xué)影像的示意圖；
[0054]圖2至圖5示出了被賦予三維坐標(biāo)值的如圖1所示的醫(yī)學(xué)影像示意圖；
[0055]圖6示出了多個(gè)斷層圖像，其中的一個(gè)斷層圖像上示意地繪出了R0I;
[0056]圖7示出了根據(jù)本發(fā)明的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置的一個(gè)具體實(shí)施例的功能模塊框圖；
[0057]圖8示出了根據(jù)本發(fā)明的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置的另一個(gè)具體實(shí)施例的功能模塊框圖；
[0058]圖9示出了根據(jù)本發(fā)明的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法的一個(gè)具體實(shí)施例的流程框圖。
[0059]圖10示出了根據(jù)本發(fā)明的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法的另一個(gè)具體實(shí)施例的流程框圖。
[0060]圖11示出了在實(shí)際操作中繪制ROI的示意圖；
[0061]圖12示出了圖11所示的ROI在平滑處理后的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0062]以下將結(jié)合附圖通過具體的實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說明。應(yīng)當(dāng)明白，以下內(nèi)容僅為了解釋和說明本發(fā)明，而不將對(duì)本發(fā)明做任何方面的限制。
[0063]在本文中，除非另有特別說明，術(shù)語“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“里”、“外”、“橫向”、“縱向”、“中間”、“側(cè)向”等均是相對(duì)附圖的頁面所顯示的方位所做的描述。
[0064]在本文中，術(shù)語“第一”、“第二”等的使用僅僅是為了區(qū)分不同的部件或步驟，以表示這些部件或步驟相互獨(dú)立，而不能用于解釋這些部件或步驟之間存在有關(guān)重要性、次序、位置等方面的限定。
[0065]醫(yī)學(xué)影像的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)是，其3D結(jié)構(gòu)是由多個(gè)斷層圖像組成的。每個(gè)斷層圖像有固定的厚度，多個(gè)斷層圖像疊加組合起來即組成一個(gè)立體的醫(yī)學(xué)影像。如圖1所示，每一個(gè)小立方體代表圖像上的一個(gè)體素點(diǎn)，一個(gè)醫(yī)學(xué)影像由多個(gè)體素點(diǎn)組成。所述醫(yī)學(xué)影像可以是各種類型的醫(yī)學(xué)影像，比如，功能影像SPECT、PET、fMRI等，其成像記錄了細(xì)胞代謝的信息，或者結(jié)構(gòu)影像CT、X-ray等，其成像記錄了組織內(nèi)部的解剖結(jié)構(gòu)，還可以是分子影像，但是優(yōu)選為功能影像。所述醫(yī)學(xué)影像可以示出為各種屬性特征，比如目標(biāo)組織的密度或者顯示亮度等等。
[0066]參見圖2-5，圖1所示的醫(yī)學(xué)影像被置入三維坐標(biāo)中，從而該醫(yī)學(xué)影像中的每個(gè)體素點(diǎn)均具有相應(yīng)的三維坐標(biāo)(x，y，z)。對(duì)醫(yī)學(xué)影像賦予三維坐標(biāo)值的目的在于建立醫(yī)學(xué)影像的數(shù)據(jù)矩陣，從而可以使用計(jì)算機(jī)裝置通過數(shù)據(jù)處理的方法對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行進(jìn)一步處理和分析。
[0067]對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行計(jì)算機(jī)處理包括對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行重建以及重切等。所述醫(yī)學(xué)影像的重建包括，比如，改變醫(yī)學(xué)影像的體素大小、改變醫(yī)學(xué)影像的顯示屬性或者顯示效果等等。所述醫(yī)學(xué)影像的重切包括，比如，以不同的厚度重新切分?jǐn)鄬訄D像，進(jìn)而獲得具有更大厚度的斷層圖像或者具有更小厚度的斷層圖形，以滿足不同的處理和分析需要。醫(yī)學(xué)影像可以根據(jù)不同的維度進(jìn)行重切，進(jìn)而獲得不同維度的斷層圖像。常用的重切維度包括橫斷面、矢狀面、冠狀面，這也是醫(yī)學(xué)界常用的維度。圖3示出了沿冠狀面維度即x-y平面進(jìn)行重切后的醫(yī)學(xué)影像，共切分出三個(gè)沿冠狀面維度的斷層圖像，每個(gè)斷層圖像具有相同的z軸坐標(biāo)值。圖4示出了沿橫斷面維度即x-z平面進(jìn)行重切后的醫(yī)學(xué)影像，共切分出三個(gè)沿橫斷面維度的斷層圖像，每個(gè)斷層圖像具有相同的y軸坐標(biāo)值。圖5示出了沿矢狀面維度即y-ζ平面進(jìn)行重切后的醫(yī)學(xué)影像，共切分出三個(gè)沿矢狀面維度的斷層圖像，每個(gè)斷層圖像具有相同的X軸坐標(biāo)值?？梢悦靼?，之所以進(jìn)行所述橫斷面、矢狀面和冠狀面三個(gè)維度進(jìn)行重切，是因?yàn)檫@樣的切分與常用的人體解剖實(shí)踐相一致，但是，完全可以按照其他不同的維度進(jìn)行切分，以滿足特定的處理和分析需要。在發(fā)明中，所述醫(yī)學(xué)影像的重切和重建采用現(xiàn)有技術(shù)的方法和裝置進(jìn)行，比如公開于名稱為“一種基于VTK的醫(yī)學(xué)圖像三維重建方法”的中國專利申請(qǐng)CN201510346662.9，或者公開于名稱為“醫(yī)學(xué)影像二維處理及三維重建系統(tǒng)”的中國專利申請(qǐng)CN201310503694.6，其內(nèi)容被整體納入本文。
[0068]繼續(xù)參見圖6示，其中示出了采用醫(yī)學(xué)影像重建和重切處理獲得的多個(gè)斷層圖像，并且其中的一個(gè)斷層圖像上示意地繪出了一個(gè)大致呈三角形的感興趣區(qū)域R0I。在本發(fā)明中，需要對(duì)醫(yī)學(xué)影像的所有斷層圖像逐個(gè)地繪制相應(yīng)的ROI。感興趣區(qū)域ROI是從醫(yī)學(xué)影像中選擇的一個(gè)圖像區(qū)域，該區(qū)域?qū)?yīng)人體中一個(gè)具體器官的區(qū)域或者一個(gè)功能區(qū)，該功能區(qū)具有特定的生理或結(jié)構(gòu)等方面的特征，進(jìn)而成為醫(yī)學(xué)影像分析所關(guān)注的重點(diǎn)。圈定該區(qū)域是為了對(duì)醫(yī)學(xué)影像做進(jìn)一步處理，比如對(duì)所述感興趣區(qū)域進(jìn)行跟蹤，以獲取目標(biāo)特征。
[0069]ROI的繪制可以運(yùn)用現(xiàn)有技術(shù)中的多種方法來實(shí)現(xiàn)。其基本的做法是在顯示醫(yī)學(xué)影像的平面上，依照感興趣區(qū)域的輪廓?jiǎng)澇鼍€條，該線條表示出感興趣區(qū)域與醫(yī)學(xué)影像其余部分的界限。依據(jù)所勾畫出的線條，與顯示器連接的處理器將通過特定的算法分析所述線條所對(duì)應(yīng)的醫(yī)學(xué)影像中的數(shù)據(jù)部分，并存儲(chǔ)相應(yīng)的數(shù)據(jù)以待后續(xù)的處理。適于繪制醫(yī)學(xué)影像ROI的公開內(nèi)容例如但不包括:名稱為“基于兩維傳遞函數(shù)的自動(dòng)識(shí)別重疊結(jié)構(gòu)的體繪制方法”的中國專利申請(qǐng)CN201410097100.0;名稱為“圖像數(shù)據(jù)重定格式”的中國專利申請(qǐng)CN201 180019052.8;名稱為“圖像處理方法和圖像處理裝置”的中國專利申請(qǐng)CN201010163949.5;名稱為“用于醫(yī)學(xué)圖像分割的與多邊形網(wǎng)格的高效用戶交互”的中國專利申請(qǐng)CN200780026898.8;名稱為“圖像處理系統(tǒng)、裝置、方法以及醫(yī)用圖像診斷裝置”的中國專利申請(qǐng)CN201210249759.4等，所示公開內(nèi)容被整體地納入本文。
[0070]作為舉例，但不將用于對(duì)本發(fā)明的內(nèi)容產(chǎn)生任何限制，可以使用如下算法來提取感興趣區(qū)域:
[0071 ]方法一；使用(^861:11]1&861?01函數(shù)(^861:11]1&861?01(81'(3，(^1^(31:(叉，:7，《^(11:11，height))。其中X和y為ROI區(qū)域的起點(diǎn)，width和height為寬和高，對(duì)src提取感興趣區(qū)域后，再對(duì)src進(jìn)行圖像處理時(shí)只針對(duì)提取的感興趣進(jìn)行處理。使用該函數(shù)時(shí)要對(duì)通過CvResetImageROI O函數(shù)釋放ROI，否則對(duì)圖像進(jìn)行處理時(shí)只對(duì)ROI區(qū)域進(jìn)行對(duì)比。
[0072]方法二:使用widthstep。使用CvRect設(shè)置一個(gè)感興趣區(qū)域CvRect interest_Rect= cvRect(x，y,width,height);倉Il建一個(gè)和源圖像屬性相同的子圖像，大小為感興趣區(qū)域大??；
[0073]IplImage*src_img = cvCreateImageHeader(cvSize(interest_rect.width,interest_re ct.height)，src->depth,src->nChannels)src_img->origin = src->origin；
[0074]設(shè)定相同的原點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)
[0075]src_img->widthstep = src->widthstep ；
[0076]設(shè)定相同的widthstep
[0077]設(shè)定感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)區(qū)域
[0078]src_img->imageData = src->imageData+interest_rect.y*src->widthstep+interest—rect.x氺src_>nChannels；
[0079]這樣就完成了感興趣區(qū)域的提取，可以對(duì)srcimg的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如:
[0080]cvShowImage(“ROI”,src_img)；
[0081]使用widthstep設(shè)置感興趣子區(qū)域，這樣在圖像處理的過程中，可以同時(shí)對(duì)多個(gè)子區(qū)域進(jìn)行處理，而ROI只能順序的進(jìn)行，必須不斷的設(shè)定和重置ROI區(qū)域，所以使用widthstep較為方便，處理靈活。
[0082]在圖6所示的斷層圖像中，所繪制的ROI還被賦予屬性值I和O，其中屬性值I表示ROI區(qū)域內(nèi)的部分，而O表示ROI區(qū)域外的部分，所以所述屬性值的作用在于標(biāo)識(shí)ROI區(qū)域，以備后續(xù)通過計(jì)算機(jī)算法對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分析和處理。關(guān)于ROI的賦值及后續(xù)處理，后文將繼續(xù)做更為詳細(xì)的說明。
[0083]現(xiàn)將通過示例具體說明根據(jù)本發(fā)明的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置和方法。
[0084]圖7和圖8分別示出了根據(jù)本發(fā)明的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置的兩個(gè)具體實(shí)施例的模塊框圖。整體而言，所述用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，包括:
[0085]醫(yī)學(xué)影像獲取模塊；
[0086]三維坐標(biāo)賦值模塊，其對(duì)所述醫(yī)學(xué)影像賦予三維坐標(biāo)值;該三維坐標(biāo)賦值模塊并非必要，而是根據(jù)實(shí)際需要選擇適用，或者以其他的坐標(biāo)系統(tǒng)來替代；
[0087]第一VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第一維度的第一VOI;
[0088]第二VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第二維度的第二VOI;
[0089]其中，所述第二VOI形成模塊基于所述第一VOI自動(dòng)形成所述第二VOI。
[0090]具體參見圖7，所述用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，包括:
[0091]醫(yī)學(xué)影像獲取模塊；
[0092]三維坐標(biāo)賦值模塊，其對(duì)所述醫(yī)學(xué)影像賦予三維坐標(biāo)值;該模塊并非必要，而是根據(jù)實(shí)際處理需要而選擇適用的；
[0093]第一VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第一維度的第一VOI;
[0094]第二VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第二維度的第二VOI；
[0095]其中，所述第二VOI形成模塊基于所述第一VOI自動(dòng)形成所述第二VOI。
[0096]具體而言，所述第一VOI形成模塊包括:
[0097]第一斷層圖像獲取子模塊，其獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第一維度的第一維度斷層圖像；
[0098]第一ROI繪制子模塊，其在所述第一維度斷層圖像上繪制ROI;
[0099]賦值子模塊，其對(duì)所述第一維度斷層圖像上的處于ROI內(nèi)的區(qū)域和處于ROI外的區(qū)域分別賦予第一屬性值和第二屬性值；
[0100]第一斷層組合子模塊，其將分別繪制有ROI的斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由多個(gè)ROI限定出的第一維度V0I。
[0101]所述第二VOI形成模塊包括:
[0102]第二斷層圖像獲取子模塊，其獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的多個(gè)第二維度斷層圖像；
[0103]屬性值區(qū)域顯示子模塊，其在每個(gè)所述第二維度斷層圖像上，自動(dòng)顯示出具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線；
[0104]第二斷層組合子模塊，其將分別有所述界線的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由所述界線限定的第二維度VOI。
[0105]依據(jù)本實(shí)施例，屬性值區(qū)域顯示子模塊可以在賦值子模塊對(duì)所述第一維度斷層圖像上的處于ROI內(nèi)的區(qū)域和處于ROI外的區(qū)域分別賦予第一屬性值和第二屬性值的同時(shí)，在每個(gè)所述第二維度斷層圖像上自動(dòng)顯示出具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線，從而當(dāng)?shù)谝痪S度上的VOI繪制完成時(shí)，第二維度上的VOI也及時(shí)地被顯示出?？梢悦靼祝@樣的處理設(shè)置可以有效地提高VOI的繪制效率。
[0106]繼續(xù)參見圖8，在另一個(gè)具體實(shí)施例中，所述用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，包括:
[0107]醫(yī)學(xué)影像獲取模塊；
[0108]三維坐標(biāo)賦值模塊，其對(duì)所述醫(yī)學(xué)影像賦予三維坐標(biāo)值；
[0109]第一VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第一維度的第一VOI;
[0110]第二VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第二維度的第二 V0I;
[0111]其中，所述第二VOI形成模塊基于所述第一VOI自動(dòng)形成所述第二VOI。
[0112]具體而言，所述第一VOI形成模塊包括:
[0113]第一斷層圖像獲取子模塊，其獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第一維度的第一維度斷層圖像；
[0114]第一ROI繪制子模塊，其在所述第一維度斷層圖像上繪制ROI;
[0115]賦值子模塊，其對(duì)所述第一維度斷層圖像上的處于ROI內(nèi)的區(qū)域和處于ROI外的區(qū)域分別賦予第一屬性值和第二屬性值；
[0116]第一斷層組合子模塊，其將分別繪制有ROI的所有第一維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由多個(gè)ROI限定出的第一維度V0I。
[0117]進(jìn)一步地，所述第二VOI形成模塊包括:
[0118]第二斷層圖像獲取子模塊，其獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的多個(gè)第二維度斷層圖像；
[0119]第二ROI繪制子模塊，其根據(jù)每個(gè)所述第二維度斷層圖像上的各個(gè)區(qū)域的屬性值，沿著具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線而自動(dòng)顯示出ROI ；
[0120]第二斷層組合子模塊，其將分別顯示有ROI的所有第二斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由所述界線限定的第二維度VOI;
[0121 ]平滑處理子模塊，其對(duì)所述第二維度VOI進(jìn)行平滑處理。其中，該平滑處理子模塊并非必要，而是根據(jù)需要選用的。
[0122]在該實(shí)施例中，第二ROI繪制子模塊根據(jù)每個(gè)所述第二維度斷層圖像上的各個(gè)區(qū)域的屬性值，通過具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線而自動(dòng)顯示出R0I。所以，依據(jù)本實(shí)施例可以顯示各個(gè)第二維度斷層圖像上的R0I，進(jìn)行可以將各個(gè)對(duì)應(yīng)的ROI進(jìn)行比較，從而可以比如驗(yàn)證ROI的繪制準(zhǔn)確性等。
[0123]圖9和圖10示出了根據(jù)本發(fā)明的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法的兩個(gè)具體實(shí)施例的流程框圖。如圖所示，該具體的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法整體上包括:
[0124]獲取醫(yī)學(xué)影像，所述醫(yī)學(xué)影像具有第一維度和第二維度；
[0125]對(duì)所述醫(yī)學(xué)影像賦予三維坐標(biāo)值；
[0126]基于所述第一維度繪制第一維度VOI，
[0127]基于所述第一維度VOI自動(dòng)地形成基于所述第二維度的第二維度VOI。
[0128]具體參見圖9，在圖示的具體實(shí)施例中，所述繪制第一維度VOI的步驟包括:
[0129]獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第一維度的第一維度斷層圖像；
[0130]在所述第一維度斷層圖像上繪制R0I;
[0131]對(duì)所述第一維度斷層圖像上的處于ROI內(nèi)的區(qū)域和處于ROI外的區(qū)域分別賦予第一屬性值和第二屬性值；
[0132]將分別繪制有ROI的第一維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由多個(gè)ROI限定出的第一維度VOI。
[0133]所述第二維度VOI的形成包括如下步驟:
[0134]獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的第二維度斷層圖像；
[0135]在每個(gè)所述第二維度斷層圖像上，自動(dòng)顯示出具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線；
[0136]將分別顯示出所述界線的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由所述界線限定出的第二維度V0I;
[0137]對(duì)所述第二維度VOI實(shí)施平滑處理。
[0138]繼續(xù)具體參見圖10，在圖示的具體實(shí)施例中，所述繪制第一維度VOI包括:
[0139]獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第一維度的第一維度斷層圖像；
[0140]在所述第一維度斷層圖像上繪制R0I;
[0141]對(duì)所述第一維度斷層圖像上的處于ROI內(nèi)的區(qū)域和處于ROI外的區(qū)域分別賦予第一屬性值和第二屬性值；
[0142]將分別繪制有ROI的低瑋度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由多個(gè)ROI限定出的第一維度VOI。
[0143]進(jìn)一步地，所述第二維度VOI的形成包括如下步驟:
[0144]獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的多個(gè)第二維度斷層圖像；
[0145]根據(jù)每個(gè)所述第二維度斷層圖像上的各個(gè)區(qū)域的屬性值，沿著具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線而自動(dòng)顯示出R0I;
[0146]對(duì)第二維度斷層圖像上的所述ROI實(shí)施平滑處理；
[0147]將分別顯示有ROI的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由所述界線限定的第二維度V0I。
[0148]圖11示出了依照一個(gè)實(shí)施例在繪制ROI實(shí)際操作中的示意圖。在圖中，左上是醫(yī)學(xué)影像沿冠狀面的一個(gè)斷層圖像，右上是相應(yīng)的一個(gè)矢狀面斷層圖像，左下是一個(gè)橫斷面斷層圖像。其中，只有左上的冠狀面斷層圖像上的ROI是人工繪制的，而另外兩個(gè)斷層圖像上的ROI是根據(jù)冠狀面斷層圖像上的ROI或者VOI自動(dòng)生成的。由此可以清楚地看出，根據(jù)本發(fā)明，只要繪制一個(gè)維度上的VOI，即可自動(dòng)生成其他任意維度的VOI。這使得本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有明顯的優(yōu)點(diǎn)。首先，可以有效節(jié)約VOI繪制時(shí)間。在現(xiàn)有技術(shù)中，由于每繪制沿一個(gè)維度的VOI，都需要首先在多個(gè)斷層圖像上分別繪制R0I，一個(gè)VOI可能對(duì)應(yīng)數(shù)十個(gè)甚至更多的ROI，所以需要花費(fèi)巨大的時(shí)間和精力才能完成所需多個(gè)維度的VOI繪制，進(jìn)而導(dǎo)致醫(yī)學(xué)影像的處理和分析過程變得很漫長。這將巨大地增加診斷成本，并且不利于及時(shí)有效地對(duì)患者實(shí)施診斷和治療。然而，在本發(fā)明中，由于只要繪制一個(gè)維度上的VOI，即可自動(dòng)生成其他任意維度的VOI，這使得可以大量地節(jié)約用于繪制VOI的時(shí)間，進(jìn)而加快醫(yī)學(xué)影像的處理和分析效率，以對(duì)患者及時(shí)地實(shí)施診斷和治療。其次，可以有效地提高VOI繪制精確度。如前所述，在現(xiàn)有技術(shù)中，由于每繪制沿一個(gè)維度的VOI，都需要首先在多個(gè)斷層圖像上分別繪制ROI，而ROI—般是以人工的方式憑著經(jīng)驗(yàn)勾畫出來的，由于經(jīng)驗(yàn)的原因或者人工操作的不可避免的失誤，所勾畫出來的ROI并不一定能精確地體現(xiàn)目標(biāo)功能區(qū)域的實(shí)際情況，從而導(dǎo)致在一個(gè)維度上所繪制的VOI和在另一個(gè)維度上所繪制的VOI可能并不一致，甚至誤差很大，這必然會(huì)不利地影響后期的分析過程和結(jié)果準(zhǔn)確性，進(jìn)而影響最終的診斷結(jié)果準(zhǔn)確性和治療效果。然而，在本發(fā)明中，由于只要繪制一個(gè)維度上的VOI，其他維度上的VOI是基于所繪制的VOI以唯一的映射方式自動(dòng)產(chǎn)生的，所以VOI之間所顯示的實(shí)際功能區(qū)域完全一致，最大程度地減少了現(xiàn)有技術(shù)中在多次分別繪制不同維度上的VOI時(shí)因?yàn)椴僮髡`差而導(dǎo)致的偏差和錯(cuò)誤，有效地提高了 VOI繪制的效率和精確度，提高了后期的醫(yī)學(xué)影像分析處理的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高最終的診斷結(jié)果準(zhǔn)確性和治療效果。
[0149]圖12示出了圖11所示的界線在平滑處理后的示意圖。在本發(fā)明中，平滑處理并不是必須的，而是可選的步驟，其根據(jù)獲得的ROI或VOI的實(shí)際顯示效果而選擇適用?？梢允褂矛F(xiàn)有技術(shù)中的任何合適的方法來對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，比如線性插值方法、線性平滑、B-spl ine方法等等，在此不再贅述。
[0150]盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，依然可以對(duì)前述各實(shí)施例進(jìn)行多種修改或變化，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換。但是，在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)落入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，包括: 醫(yī)學(xué)影像獲取模塊； 第一 VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第一維度的第一 VOI; 第二 VOI形成模塊，其形成沿所述醫(yī)學(xué)影像的第二維度的第二 V0I; 其中，所述第二VOI形成模塊基于所述第一VOI自動(dòng)形成所述第二VOI。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，其特征在于，所述第一VOI形成模塊包括: 第一斷層圖像獲取子模塊，其獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第一維度的多個(gè)第一維度斷層圖像； 第一 ROI繪制子模塊，其在每個(gè)所述第一維度斷層圖像上繪制R0I; 賦值子模塊，其對(duì)每個(gè)所述第一維度斷層圖像上的處于ROI內(nèi)的區(qū)域和處于ROI外的區(qū)域分別賦予第一屬性值和第二屬性值； 第一斷層組合子模塊，其將分別繪制有ROI的所有第一維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起，以形成由多個(gè)ROI限定出的第一維度VOI。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，其特征在于，所述第二VOI形成模塊包括: 第二斷層圖像獲取子模塊，其獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的多個(gè)第二維度斷層圖像； 屬性值區(qū)域顯示子模塊，其在每個(gè)所述第二維度斷層圖像上，自動(dòng)顯示出具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線； 第二斷層組合子模塊，其將分別顯示有所述界線的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起，以形成由所述界線限定出的第二維度V0I。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，其特征在于，所述第二VOI形成模塊包括: 第二斷層圖像獲取子模塊，其獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的多個(gè)第二維度斷層圖像； 第二 ROI繪制子模塊，其根據(jù)每個(gè)所述第二維度斷層圖像上的各個(gè)區(qū)域的所述屬性值，沿著具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線自動(dòng)顯示出ROI ； 第二斷層組合子模塊，其將分別顯示有ROI的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起時(shí)，以形成由ROI組成的第二維度VOI。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，其特征在于，所述第一屬性值為I，所述第二屬性值為O。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)影像表示攝影目標(biāo)的亮度計(jì)數(shù)值或亮度強(qiáng)度相對(duì)值的大小。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，其特征在于，所述第一維度為橫斷面、冠狀面或矢狀面。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，其特征在于，還包括: 三維坐標(biāo)賦值模塊，其對(duì)所述醫(yī)學(xué)影像賦予三維坐標(biāo)值。9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，其特征在于，還包括: 平滑處理子模塊，其對(duì)所述第二維度VOI進(jìn)行平滑處理。10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的裝置，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)影像為SPECT、PET 或 fMRI 影像。11.一種用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，包括: 獲取醫(yī)學(xué)影像，所述醫(yī)學(xué)影像具有第一維度和第二維度； 基于所述第一維度繪制第一維度VOI; 基于所述第一維度VOI自動(dòng)地形成基于所述第二維度的第二維度VOI。12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，其特征在于，所述繪制第一維度VOI包括: 獲取所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第一維度的第一維度斷層圖像； 在所述第一維度斷層圖像上繪制ROI; 對(duì)所述第一維度斷層圖像上的處于ROI內(nèi)的區(qū)域和處于ROI外的區(qū)域分別賦予第一屬性值和第二屬性值； 將分別繪制有ROI的第一維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起，以形成由多個(gè)ROI限定出的第一維度VOI。13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，其特征在于，所述第二維度VOI的形成包括如下步驟: 獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的第二維度斷層圖像； 在每個(gè)所述第二維度斷層圖像上，自動(dòng)顯示出具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線； 將分別顯示出所述界線的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起，以形成由所述界線限定出的第二維度V0I。14.根據(jù)權(quán)利要求12所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，其特征在于，所述第二維度VOI的形成包括如下步驟: 獲得所述醫(yī)學(xué)影像的沿所述第二維度的多個(gè)第二維度斷層圖像； 根據(jù)每個(gè)所述第二維度斷層圖像上的各個(gè)區(qū)域的屬性值，沿著具有所述第一屬性值的區(qū)域和具有所述第二屬性值的區(qū)域之間的界線自動(dòng)顯示出R0I; 將分別顯示有ROI的所有第二維度斷層圖像按照原有的順序疊加在一起，以形成由ROI限定的第二維度VOI。15.根據(jù)權(quán)利要求11所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，其特征在于，所述第一屬性值為I，所述第二屬性值為O。16.根據(jù)權(quán)利要求11所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)影像表示攝影目標(biāo)的亮度計(jì)數(shù)值或亮度強(qiáng)度相對(duì)值的大小。17.根據(jù)權(quán)利要求11所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，其特征在于，所述第一維度為橫斷面、冠狀面或矢狀面。18.根據(jù)權(quán)利要求11所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，其特征在于，還包括:對(duì)所述醫(yī)學(xué)影像賦予三維坐標(biāo)值。19.根據(jù)權(quán)利要求11所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，其特征在于，還包括:對(duì)所述第二維度VOI進(jìn)行平滑處理。20.根據(jù)權(quán)利要求11所述的用于處理醫(yī)學(xué)影像的方法，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)影像為SPECT、PET 或 fMRI 影像。
【文檔編號(hào)】G06T15/00GK105844687SQ201610214578
【公開日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年4月7日
【發(fā)明人】李剛
【申請(qǐng)人】北京雅森科技發(fā)展有限公司