用於形成3d超聲圖像的設備和方法
2023-04-25 03:43:51
專利名稱：用於形成3d超聲圖像的設備和方法
技術領城本發明一般涉及一種三維(3D)超聲診斷系統，更具體地說涉及一種用於從目標對象的二維(2D)超聲圖像中自動檢測出輪廓並利用該輪廓內的體積數據形成3D超聲圖像的設備和方法。
背景技術：
三維(3D)超聲診斷系統是用於提供諸如空間信息、解剖信息等臨床信息，這些臨床信息不能從傳統的二維圖像中提供。3D超聲診斷系統從通過探針從目標對象接收的信號中獲得體積數據，並且針對所獲得的體積數據執行掃描轉換程序。通過根據從掃描轉換後的數據中獲得的圖像執行再現程序而在例如監視器、屏幕等顯示設備上顯示目標對象的3D超聲圖像。因此用戶可以獲得目標對象的臨床信息。
如在現有技術中眾所周知的，探針一般具有多個傳感器，其中分別將脈衝信號輸入每個傳感器的定時被適當地延遲。因此聚焦超聲束沿著發射掃描線被發射到目標對象中。每個傳感器在不同的接收時間接收從發射掃描線上的焦點反射的回聲信號。接收信號被發射給束成形器。接收信號被適當地延遲，其中在波束成形器中對延遲的接收信號求和。因此，從發射掃描線上的焦點反射的表示能級的接收聚焦束被輸出。以上程序被反覆執行，直到產生由多個掃描線的接收聚焦束形成的目標對象的2D片層圖像。
體積數據獲取單元通過綜合2D超聲圖像而輸出體積數據，該2D超聲圖像表示從束成形器輸入的目標對象的截面。體積數據從由存在於3D空間內並用圓環坐標系定義的目標對象所反射的信號中產生。因此，為了在具有笛卡爾坐標系的顯示設備(例如監視器、平面等)中執行體積數據的再現程序，需要用於執行體積數據的坐標轉換的掃描轉換。掃描轉換在掃描轉換器中實現。
掃描轉換器中的掃描轉換後的體積數據通過典型的容積再現程序被這樣再現，使得3D超聲圖像得以顯示。用戶通過顯示在顯示設備上的3D超聲圖像獲得目標對象的臨床信息。
3D超聲診斷系統主要被用於在產科和婦科領域中用3D超聲圖像顯示胎兒的形狀。在通過掃描孕婦的腹部區域而獲取了體積數據之後，根據所獲取的體積數據執行容積再現程序。因此可以用3D超聲圖像顯示胎兒的形狀。然而由於體積數據包括子宮組織、脂肪組織、羊水、浮動物質和胎兒的混合數據，如果再現程序被直接應用於體積數據，則很難用3D超聲圖像清楚地顯示胎兒的形狀。因此，為了用3D超聲圖像顯示胎兒的形狀，需要從例如羊水等相鄰區域中分割出胎兒區域。
因此，通過使用與3D超聲診斷系統連接的外部接口設備(例如滑鼠、鍵盤等)，可以產生包圍顯示設備上顯示的2D超聲圖像中胎兒形狀的感興趣區域(ROI)方框，如圖1A所示。此後，如圖1B所示，通過細緻地操作外部接口產生最後的ROI方框。存在於從該ROI方框內的圖像中檢測出的輪廓內的體積數據被這樣再現，使得胎兒的3D超聲圖像能夠被顯示。
然而，由於ROI方框的產生以及目標對象圖像的輪廓的檢測都是由用戶在3D超聲診斷系統中手動地進行操作，所以最後顯示的3D超聲圖像的質量取決於用戶的專門技能。換句話說，根據產生ROI方框的用戶，ROI方框的尺寸是不一致的。同樣地，由於不能精確地顯示所期望的目標對象的3D超聲圖像，經常存在問題。
而且即使用戶是專家，也存在問題，即產生ROI方框以及從2D超聲圖像中檢測出目標對象圖像的輪廓需花費很長的工作時間。這是因為用戶直接在2D超聲圖像上產生ROI方框。此外，如果對於所期望的目標對象的3D超聲圖像而言ROI方框的尺寸不精確，則存在以下問題，即在體積數據再現程序或ROI方框中的目標對象的輪廓檢測程序中可能會產生誤差。
發明內容
因此，本發明的一個目的是提供用於在減小可能在體積數據再現過程和目標對象的輪廓檢測過程中產生的誤差的同時形成目標對象的精確的3D超聲圖像的設備和方法。本發明的另一個目的是通過自動地產生ROI方框並且檢測存在於ROI方框內的目標對象的輪廓來減少在產生感興趣(ROI)方框的過程以及檢測目標對象的輪廓的過程中耗費的時間。
根據本發明的一個方面，提供一種用於形成三維(3D)超聲圖像的設備，包括第一單元，用於在2D超聲圖像上產生感興趣區域(ROI)方框；第二單元，用於檢測ROI方框中的目標對象的輪廓；以及第三單元，用於通過再現存在於檢測到的輪廓中的體積數據來形成3D超聲圖像。
根據本發明的另一方面，提供一種用於形成三維(3D)超聲圖像的方法，包括以下步驟a)在2D超聲圖像上產生感興趣區域(ROI)方框；b)檢測ROI方框中的目標對象的輪廓；以及c)通過再現存在於檢測到的輪廓中的體積數據來形成3D超聲圖像。
根據以下結合附圖給出的優選實施例的說明，本發明的上述以及其他目的和特徵將變得顯而易見，其中圖1A和1B是描述在2D超聲圖像上產生的感興趣區域(ROI)方框的圖；圖2是說明用於形成3D超聲圖像的設備的示意性框圖，該設備根據本發明的優選實施例構成；圖3是說明圖2的ROI方框產生單元的詳細的框圖；圖4A至4C是說明對2D超聲圖像進行圖像分割的結果的實例；圖5A至5F示出了自動調節用於胎兒面部圖像的ROI方框的尺寸的過程；圖6A示出了用於確定目標對象圖像的輪廓檢測能力的掩碼；圖6B是說明應用掩碼的2D超聲圖像的圖；圖7A和7B示出了對ROI方框中的目標對象圖像執行平滑和亮度對比度的實例；圖8A和8B示出了對ROI方框中的目標對象圖像執行二值化的實例；以及圖9A和9B示出了檢測胎兒圖像的上表面上的輪廓的實例。
具體實施例方式
圖2是說明3D超聲診斷設備中的三維(3D)超聲圖像形成設備3的示意性框圖，該3D超聲圖像形成設備3根據本發明的優選實施例構成。該3D超聲圖像形成設備3包括感興趣區域(ROI)方框產生單元31、第一確定單元33、第二確定單元35、輪廓檢測單元37和3D圖像處理單元39。當安裝在該3D超聲圖像形成設備3中的控制面板(未示出)的3D按鈕被激活時，該3D超聲圖像形成設備3開始工作。
如果用戶激活了該3D按鈕，通過3D超聲診斷設備中的探針和束成形器獲取的2D超聲圖像中的一個則以亮度模式(B-mode)顯示在顯示設備(未示出)上。根據本發明，顯示在顯示設備上的2D超聲圖像是表示目標對象的一個中心片層的2D超聲圖像。B-mode表示從目標對象反射的信號能量以亮度水平進行顯示。ROI方框產生單元31在顯示在顯示設備上的2D超聲圖像上自動產生ROI方框。
第一確定單元33確定自動產生的ROI方框的尺寸是否適合目標對象的2D超聲圖像的尺寸。第二確定單元35確定存在於ROI方框內的目標對象的輪廓是否能夠被檢測。輪廓檢測單元37檢測存在於ROI方框內的目標對象的輪廓。3D圖像處理單元39在存儲於體積數據獲取單元內的體積數據中選擇存在於目標對象輪廓中的體積數據，並且通過再現這些體積數據來形成3D超聲圖像。
在下文中將通過參考圖3至5F來詳細講述用於在2D超聲圖像上自動產生ROI方框的ROI方框產生單元31，該2D超聲圖像顯示在3D超聲診斷設備的顯示設備上。
圖3是說明圖2的ROI方框產生單元31的詳細的框圖。如圖3所示，ROI方框產生單元31包括圖像分割單元311、ROI方框設置單元313和ROI方框調節單元315。圖像分割單元311將2D超聲圖像分割成目標對象圖像和與該目標對象相鄰的背景圖像。ROI方框設置單元313在2D超聲圖像上設置具有預定尺寸的ROI方框，而ROI方框調節單元315調節該ROI方框的尺寸。
由於在用於形成目標對象的體積數據的2D超聲圖像中存在一些使清楚地顯示3D超聲圖像變得困難的因素(例如斑點噪聲等)，所以應首先執行用於消除這種因素的程序。圖像處理單元311通過濾波程序來消除存在於2D超聲圖像中的斑點噪聲。根據本發明的優選實施例，通過使用一個Lee濾波器來執行濾波程序，以便只消除斑點噪聲，同時保留2D超聲圖像中目標對象的邊緣信息。
圖像分割單元311為已消除斑點噪聲的2D超聲圖像的二值化設置一個閾值。通過參考該閾值這樣對2D超聲圖像進行二值化，以致該2D超聲圖像能夠被分割成兩類。由於該2D超聲圖像以B-mode顯示，所以根據該2D超聲圖像的亮度來設置該閾值。例如，如果具有像素值0至255的2D超聲圖像的閾值為「t」，則該2D超聲圖像被分割成具有像素值{0，1，2…，t}的第一類以及具有像素值{t，t+1，t+2，…，255}的第二類。
圖像分割單元311根據第一二值化閾值t1對2D超聲圖像執行第一分割程序。因此，該2D超聲圖像可以被分割成目標對象圖像和背景圖像。通過參考第二閾值t2執行針對通過第一分割程序被分割出來的背景圖像的第二分割程序。因此該背景圖像可以被分割成目標對象圖像和背景圖像。此後，通過參考第三閾值t3執行針對通過第二分割程序被分割出來的背景圖像的第三分割程序，以致於背景圖像最後被分割成目標對象圖像和背景圖像。由於反覆執行這些分割程序，所以圖像分割單元311將2D超聲圖像更清楚地分割成目標對象圖像和與該目標對象圖像相鄰的背景圖像。在圖像分割單元311中產生的分割圖像的值被輸出到ROI方框調節單元315。
圖4A示出了原始的2D超聲圖像。圖4B示出了執行了一次圖像分割程序的2D超聲圖像。圖4C示出了執行了兩次圖像分割程序的2D超聲圖像。
ROI方框設置單元313設置配置有四個邊界的ROI方框的尺寸，並且將所設置的ROI方框輸出到ROI方框調節單元315，該邊界在最初顯示在顯示設備上的2D超聲圖像上產生。一般根據需要以3D超聲圖像顯示的目標對象的類型來預先設置ROI方框的尺寸。
ROI方框調節單元315調節由ROI方框設置單元313設置的ROI方框的尺寸，以適合存在於ROI方框內的目標對象的尺寸。在這段時間期間，目標對象圖像的特徵對於調節ROI方框的尺寸而言變成一個重要的因素。胎兒是目標對象的一個例子。胎兒的超聲圖像在頭部和身體之間的邊界處具有一個凹部，其中頭部的前表面比身體的前表面更彎曲，該頭部的前表面為面部的表面。還存在面部比身體長的特徵。
參考圖5來描述在ROI方框調節單元315中將針對整個胎兒的ROI方框的尺寸自動調節成針對面部的ROI方框的尺寸的一個實例。
首先，如圖4C所示，ROI方框調節單元315從經圖像分割後的2D超聲圖像中選擇存在於由ROI方框設置單元313設置的ROI方框內的圖像。如圖5A所示，為所選擇的胎兒圖像設置一個二值化閾值，其中通過參考該閾值而將二值化處理應用於所選擇的胎兒圖像。接著，ROI方框調節單元315從胎兒圖像的二值化區域中去除噪聲區域。因此如圖5B所示檢測到利用一部分胎兒圖像確定的二值化區域。更具體地說，ROI方框調節單元315檢查每個二值化區域的亮度並且計算亮度平均值。當二值化區域的亮度低於亮度平均值時，該二值化區域則被認為是噪聲區域並因此被去除。而且即使亮度大於亮度平均值，噪聲區域也可能存在。因此，ROI方框調節單元315在二值化區域上設置一個閾值。同樣地，當二值化區域的一個像素值低於該閾值時，該二值化區域則被認為是噪聲區域並因此被去除。
在從二值化區域中去除了噪聲區域之後，ROI方框調節單元315為全部像素分配像素值「255」，該全部像素存在於從位於所檢測到的二值化區域的上表面上的像素到位於由ROI方框設置單元313所設置的ROI方框下邊界上的像素中。因此，可以產生如圖5C所示的胎兒的二值化圖像。接著，ROI方框調節單元315如圖5D所示在該二值化圖像上產生表面曲線。然後，ROI方框調節單元315搜索該表面曲線上彼此相連的像素中相對最大的點和相對最小的點，並且指定對應於胎兒頭部和身體之間凹部的相對最小的點。
如圖5D所示，在對應於胎兒頭部和身體之間凹部的相對最小的點被指定為N2之後，ROI方框調節單元315指定表面曲線的起始點N1和端點N3。因此，該表面曲線被分割成兩個區域[N1，N2]和[N2，N3]。ROI方框調節單元315計算在第一表面曲線區域[N1，N2]和第二表面曲線區域[N2，N3]上存在的相對最大的點的數量。此外，具有較大數量的相對最大的點的區域被確定為胎兒的面部表面。由於胎兒面部表面彎曲度大比胎兒身體表面彎曲度，所以胎兒面部上的相對最大的點的數量大於胎兒身體上的相對最大的點的數量。
在確定了胎兒的面部區域之後，ROI方框調節單元315將ROI方框的左邊界移動到表面曲線的相對最大的點N2。因此，ROI方框調節單元315自動地調節由ROI方框設置單元313所設置的ROI方框的左/右邊界的位置以適應胎兒圖像的面部大小。圖5E示出了一個實例，其中設置在顯示於顯示設備上的2D超聲圖像上的ROI方框的左/右邊界由ROI方框調節單元315自動地進行調節。
在為胎兒面部圖像調節了ROI方框的左/右邊界之後，ROI方框調節單元315為存在於調節後的ROI方框內的胎兒面部圖像執行二值化、噪聲區域去除、二值化圖像產生和表面曲線產生程序。為了從胎兒圖像中產生二值化圖像，R0I方框調節單元315給由從胎兒面部圖像中檢測到的二值化區域的最左邊的表面到調節後的ROI方框的右邊界而存在的全部像素分配像素值「255」。
ROI方框調節單元315將ROI方框的上邊界朝著ROI方框的下邊界移動，直到上邊界與表面曲線接觸。然後其將上邊界與表面曲線接觸的位置確定為ROI方框的上邊界位置。同樣地，ROI方框調節單元315將ROI方框的下邊界朝著ROI方框的上邊界移動，直到下邊界到達表面曲線。然後其將ROI方框的下邊界與表面曲線接觸的位置確定為ROI方框的下邊界位置。圖5F示出了一個實例，其中在2D超聲圖像上所設置的ROI方框最後由ROI方框調節單元315針對胎兒面部圖像而調節。
為了簡便起見，雖然針對胎兒圖像描述了ROI方框產生單元31中的ROI方框調節程序，但是顯而易見的是，通過根據上述ROI方框調節程序自動調節ROI方框的邊界，可以調節在2D超聲圖像的任意目標對象上所設置的ROI方框的尺寸以適合任意目標對象的尺寸。
圖2所示的第一確定單元33確定在ROI方框產生單元31中產生的ROI方框的尺寸對目標對象圖像而言的適宜性。一般對相同類型的目標對象圖像而言從ROI方框產生單元31中產生的ROI方框具有相似的尺寸。因此，第一確定單元33從構造在3D超聲診斷系統中的存儲器(沒有示出)中選擇標準直方圖中的一個，該標準直方圖預先為每種類型的目標對象圖像所設置。然後計算為目標對象圖像所選擇的一個直方圖和多個直方圖的均方誤差值，該目標對象圖像存在於從ROI方框產生單元31輸入的ROI方框內。
結果，如果所計算的均方誤差值大於以前預定的值，第一確定單元33則確定從ROI方框產生單元31中產生的ROI方框的尺寸是不適當的，於是停止3D超聲診斷系統的操作。此後，其通知用戶所產生的ROI方框的尺寸是不適當的。另一方面，如果所計算的均方誤差值小於預定的值，第一確定單元33則確定從ROI方框產生單元31中產生的ROI方框的尺寸是適當的。然後，其將從ROI方框產生單元31輸入的2D超聲圖像輸出給第二確定單元35。從ROI方框產生單元31輸入的ROI方框中的目標對象圖像的直方圖被發送給存儲器以更新目標對象圖像的標準直方圖。
圖2所示的第二確定單元35確定是否能檢測到ROI方框中目標對象圖像的輪廓。也即，當第二確定單元35確定ROI方框中目標對象圖像的輪廓檢測的可能性時，其提高用於在3D超聲診斷系統中顯示3D超聲圖像的功率。因為超聲的吸收和反射根據目標對象(例如胎兒以及包圍胎兒的羊水)的每部分而不用，所以由於清楚地表示亮度差別的邊緣效應而在2D超聲圖像的目標對象中形成邊界。第二確定單元35基於邊緣效應確定目標對象的輪廓檢測的可能性。
圖6A示出了用於確定是否能檢測2D超聲圖像的輪廓的掩碼。圖6B示出了應用圖6A的掩碼的超聲圖像。通常使用配置有3×3的像素的掩碼以檢測2D超聲圖像中目標對象的邊界。在設計2D超聲圖像的掩碼時，(1)對應於黑暗部分的像素值被設置為「-1」，(2)對應於明亮部分的像素值被設置為「1」，以及(3)形成黑暗部分和明亮部分之間的邊界的像素值被設置為「0」。根據本發明的優選實施例，使用如圖6A所示的、配置有擴展了形成邊界的像素區域的5×5像素的掩碼。構成掩碼的像素的大小與構成2D超聲圖像的像素的大小相同。
第二確定單元35通過使位於掩碼(圖6A所示)中心的像素與在與從ROI方框的上邊界到胎兒面部圖像的一半的一部分對應的區域「A」中存在的所有像素一一匹配來檢測形成邊界的像素。只對(從ROI方框的上邊界到胎兒面部圖像的一半)這樣的部分執行形成邊界的像素的檢測程序是為了提高檢測速度並且防止在不期望的區域產生邊緣區域。
更具體地說，5×5的掩碼的中心像素首先與區域「A」中存在的一個任意像素匹配。接著，第二確定單元35在區域「A」中選擇分布在該任意像素附近並且與構成5×5的掩碼的像素一一匹配的像素。此後，第二確定單元35將所選擇的像素的像素值分別與構成5×5的掩碼的像素的像素值、即「-1」、「1」或「0」相乘。然後其計算產生的值的總和，以便第二確定單元35最後將總值確定為該任意像素的新像素值，該任意像素存在於區域「A」中並且與5×5的掩碼的中心像素匹配。第二確定單元35將上述程序應用於區域「A」中存在的所以像素並且確定形成目標對象的邊界的像素，該目標對象具有像素值超過最新確定的像素值中預定的像素值的像素。根據本發明的優選實施例，對應於最新確定的像素值中高等級的20％的像素被確定為表示邊緣像素的參考像素。
在檢測出形成邊界的像素之後，第二確定單元35計算邊界像素的數量與構成區域「A」的所有像素的數量的比率以及形成邊界的像素的方差。此後，該比率以及方差被應用於下列等式1，以便第二確定單元35確定目標對象的輪廓檢測的可能性。
Di＝αR1i+βR2iEq.1其中，i是被輸入到第二確定單元35中的相同類型目標對象的2D超聲圖像的數量，Di是表示輪廓檢測可能性的確定數值，R1i是邊界像素的數量與構成區域「A」的所有像素的數量的比率，以及R2i是形成邊界的像素的方差。α和β是等式、例如等式1的系統，其通過相同類型目標對象的各種2D超聲圖像的輪廓檢測試驗獲得。
特別地，第二確定單元從構造在3D超聲診斷系統中的存儲器中選擇相同類型目標對象的各種2D超聲圖像。第二確定單元35為其輪廓能夠被檢測的2D超聲圖像賦予一個確定值「1」。其還為所選擇的2D超聲圖像中其輪廓不能被檢測的2D超聲圖像賦予一個確定值「0」。當在下列等式2中定義的均方誤差值通過使用從存儲器中選擇的每個2D超聲圖像的確定值以及比率R1i和R2i而被最小化時，第二確定單元35計算α和β。
=i(Di-(R1i+R2i))2---Eq.2]]>為了使均方誤差值最小化，第二確定單元35對α和β的等式2執行偏微分。在執行偏微分的等式的產生值變成「0」的情況下，α和β被確定為等式1的係數。第二確定單元35將R1i、R2I、α和β應用於等式1，以便通過第一確定單元33輸入的ROI方框中的目標對象圖像的確定值能夠被計算。最後，第二確定單元35確定當所計算的確定值大於預定的設置值時能夠檢測ROI方框中的目標對象圖像的輪廓。然後，所輸入的2D超聲圖像被輸出到(圖2中所示的)輪廓檢測單元37。另一方面，當所計算的確定值小於預定的設置值時，第二確定單元35確定不能檢測ROI方框中的目標對象圖像的輪廓並且停止3D超聲診斷系統的操作。此後，第二確定單元35通知用戶不能檢測目標對象圖像的輪廓。
為了簡便起見，描述了通過檢測在ROI方框的上邊界和胎兒面部圖像之間存在的邊界像素來確定胎兒面部圖像上表面的輪廓檢測可能性的程序。然而，根據上述程序，應檢測在ROI方框的底、左和右邊界和胎兒面部圖像之間存在的邊界像素，以便確定胎兒面部圖像的輪廓檢測可能性。針對這樣的程序，應使用轉換圖6A的5×5掩碼的像素值的掩碼。也即，針對ROI方框的底邊界，應使用一個掩碼，其中位於(圖6A中所示的)5×5掩碼的第一行42的像素值為「-1」並且位於第五行44的像素值為「1」。針對ROI方框的左邊界，應使用一個掩碼，其中位於(圖6A中所示的)5×5掩碼的第一列46的像素值為「-1」並且位於第五列48的像素值為「1」。同樣地，針對ROI方框的右邊界，應使用一個掩碼，其中位於(圖6A中所示的)5×5掩碼的第一列46的像素值為「1」並且位於第五列48的像素值為「-1」。
由於根據上述程序執行用於確定胎兒面部圖像的底、左和右表面的輪廓檢測可能性的程序，所以在此將省略詳細的說明。而且上述用於確定輪廓檢測可能性的確定程序也可應用於任意的目標對象。
(圖2中所示的)輪廓檢測單元37檢測從第二確定單元35輸入的、ROI方框中存在的目標對象的輪廓。首先，為了補償不具有足夠亮度對比度的目標對象的缺陷，輪廓檢測單元37經由通過使用Lee濾波器等去除存在於ROI方框內的目標對象中的斑點噪聲來執行目標對象的平滑。此後，通過給構成ROI方框內的目標對象圖像的像素提供在等式3中定義的像素值來執行目標對象的亮度對比度縮放。
F(x)=0forxlow255(x-low)(high-low)forlowxhigh255forhighx---Eq.3]]>其中，F(x)是由輪廓檢測單元37提供的新像素值，x是構成從第二確定單元35輸入的目標對象圖像的像素的老像素值，「low」是從第二確定單元35輸入的目標對象的直方圖低範圍中的臨界值，以及「high」是從第二確定單元35輸入的目標對象的直方圖高範圍中的臨界值。
圖7A和7B表出說明在輪廓檢測單元37中對ROI方框中的目標對象執行平滑和亮度對比度縮放的結果的實例，該ROI方框是以前設置的。
下面將描述用於檢測胎兒圖像的輪廓的程序。
輪廓檢測單元37為ROI方框中的胎兒圖像設置一個二值化閾值，並且通過作為參考的所設置的二值化閾值而執行胎兒圖像的二值化。接著，輪廓檢測單元37通過從胎兒圖像的二值化區域中去除噪聲區域來檢測被確定為一部分胎兒圖像的區域。也即，輪廓檢測單元37檢查二值化區域的亮度值並計算其平均值。在二值化區域中，如果二值化區域的亮度值小於平均亮度值，則該二值化區域被視為噪聲區域並因此被去除。而且即使亮度值大於平均亮度值，由於噪聲區域也可能存在，所以輪廓檢測單元37為二值化區域的尺寸設置一個閾值。因此，如果二值化區域的尺寸小於該閾值，則該二值化區域被視為噪聲區域並因此被去除。圖8A和8B表示說明在輪廓檢測單元37中對ROI方框中的胎兒圖像執行二值化並從二值化區域中去除噪聲區域的結果的實例。
下面考慮圖9來說明在輪廓檢測單元37中執行的輪廓檢測程序。如果如圖8B所示產生胎兒圖像的二值化區域，輪廓檢測單元37則將(沒有示出的)ROI方框的上邊界朝著(沒有示出的)下邊界移動，以便檢測出胎兒圖像的輪廓。接著，輪廓檢測單元37提取對應於與ROI方框上邊界接觸的二值化區域的上表面的像素，並將所提取的像素與相鄰像素相互連接。由於在胎兒圖像的頭部和身體之間存在一個深的凹部，所以獲得如圖9A所示的胎兒圖像的上表面的輪廓。如果檢測到如圖9A所示的分離的輪廓，輪廓檢測單元37則連接這些輪廓以由此獲得最終的輪廓。圖9B示出了一個實例，其將檢測到的輪廓應用於在顯示設備上顯示的2D超聲圖像。
為了簡便起見，只描述了胎兒圖像上表面的輪廓檢測程序。同樣地，通過將上述程序應用於底、左和右邊界可以檢測底、左和後表面的輪廓。最後，輪廓檢測單元37輸出2D超聲圖像，在該2D超聲圖像中從胎兒圖像中檢測到的輪廓被顯示給(如圖2所示的)3D圖像處理單元39。
3D圖像處理單元39通過只再現目標對象的體積數據來形成3D超聲圖像。針對這種程序，3D圖像處理單元39從存儲在(沒有示出的)電壓數據獲取單元中的電壓數據中選擇對應於由輪廓所包圍的目標對象的體積數據，該輪廓由輪廓檢測單元37輸入。接著，3D圖像處理單元39對所選擇的體積數據執行掃描轉換，然後應用典型的容積再現程序，以便3D超聲圖像能夠被更精確地顯示。
如上所述，由於ROI方框是自動產生的並且該ROI方框中存在的目標對象圖像的輪廓是自動進行檢測的，所以ROI方框產生和目標對象圖像的輪廓檢測的時間消耗能夠被減少。而且由於自動產生的ROI方框的尺寸的適宜性以及從ROI方框內的目標對象圖像中檢測輪廓的可能性是確定的，所以由體積數據再現和目標對象圖像的輪廓檢測產生的誤差能夠被減少。同樣地，更精確的目標對象的3D超聲圖像可提供給3D超聲診斷系統的用戶。
雖然已根據本發明的優選實施例描述和解釋了本發明，但對本領域的技術人員而言顯而易見的是在不偏離本發明的主要原理和技術啟示的情況下可以進行改變和修改，本發明的主要原理和技術啟示應只由所附的權利要求的範圍所限定。
權利要求
1.一種用於形成三維(3D)超聲圖像的設備，包括第一裝置，用於在2D超聲圖像上產生感興趣區域(ROI)方框；第二裝置，用於檢測該RIO方框中的目標對象的輪廓；以及第三裝置，用於通過再現存在於檢測到的輪廓中的體積數據來形成3D超聲圖像。
2.如權利要求1所述的設備，還包括第一確定裝置，用於確定ROI方框的尺寸是否適合目標對象的2D超聲圖像的尺寸。
3.如權利要求2所述的設備，還包括第二確定裝置，用於確定目標對象的2D超聲圖像的輪廓是否可檢測。
4.如權利要求1所述的設備，其中第一裝置包括第一單元，用於將2D超聲圖像分割成目標對象圖像和背景圖像；第二單元，用於根據2D超聲圖像上的目標對象的類型來設置具有預定尺寸的ROI方框；以及第三單元，用於調節該ROI方框的尺寸以適合目標對象的尺寸。
5.如權利要求4所述的設備，其中第三單元執行以下功能在執行了ROI方框中目標對象圖像的二值化之後，去除目標對象圖像的二值化區域中的噪聲區域；通過為二值化區域提供預定的像素值而產生目標對象的二值化圖像以及二值化圖像的表面曲線；以及通過將每個邊界移動至最靠近該表面曲線的像素來調節ROI方框的邊界。
6.如權利要求2所述的設備，其中第一確定裝置通過計算針對目標對象的每種類型的2D目標對象圖像的、預定的標準直方圖和針對ROI方框中目標對象圖像的直方圖的均方誤差值來確定ROI方框的尺寸是否合適。
7.如權利要求3所述的設備，其中第二確定裝置執行以下功能通過使一種預定類型的掩碼的像素與ROI方框中目標對象圖像的像素一一匹配來提取形成目標對象邊界的像素；通過根據以下等式應用邊界像素的數量與和掩碼一一匹配的所有像素的數量的比率以及形成邊界的像素的方差來確定目標對象的輪廓檢測的可能性Di＝αR1i+βR2i其中，i是先前存儲在存儲器中的相同類型目標對象的2D超聲圖像的數量，Di是表示輪廓檢測可能性的確定數值，R1i是邊界像素的數量與和掩碼一一匹配的所有像素的數量的比率，以及R2i是形成邊界的像素的方差，以及其中通過相同類型目標對象的各種2D超聲圖像的輪廓檢測試驗獲得的係數α和β是當在以下等式中定義的均方誤差值最小化時的值=i(Di-(R1i+R2i))2]]>其中為了使均方誤差值最小化，針對每個α和β執行均方誤差值的偏微分，以及其中當產生的偏微分值為「0」時α和β被確定為係數。
8.如權利要求1所述的設備，其中第二裝置執行以下功能執行目標對象圖像的亮度對比度縮放，以便使RIO方框中的目標對象有足夠的亮度對比度；在執行了RIO方框中目標對象的二值化之後，從目標對象的二值化區域中去除噪聲區域；提取在二值化區域的表面內存在的像素，該二值化區域的表面通過調節RIO方框邊界而與RIO方框邊界接觸；以及通過連接所提取的像素來檢測目標對象的輪廓。
9.一種用於形成三維(3D)超聲圖像的方法，包括以下步驟a)在2D超聲圖像上產生感興趣區域(ROI)方框；b)檢測該RIO方框中的目標對象的輪廓；以及c)通過再現存在於檢測到的輪廓中的體積數據來形成3D超聲圖像。
10.如權利要求9所述的方法，還包括以下步驟，即確定ROI方框的尺寸是否適合目標對象的2D超聲圖像的尺寸。
11.如權利要求10所述的方法，還包括以下步驟，即確定目標對象的2D超聲圖像的輪廓是否可檢測。
12.如權利要求9所述的方法，其中步驟a)包括以下步驟a1)將2D超聲圖像分割成目標對象圖像以及與目標對象相鄰的背景圖像；a2)在2D超聲圖像上設置具有預定尺寸的ROI方框；以及a3)調節該ROI方框的尺寸以適合目標對象的2D超聲圖像的尺寸。
13.如權利要求12所述的方法，其中步驟a3)包括以下步驟a3-1)在執行了ROI方框中目標對象圖像的二值化之後，去除目標對象圖像的二值化區域中的噪聲區域；a3-2)通過為二值化區域提供預定的像素值而產生目標對象的二值化圖像以及二值化圖像的表面曲線；以及a3-3)通過將每個邊界移動至最靠近該表面曲線的像素來調節ROI方框的邊界。
14.如權利要求10所述的方法，其中步驟d)包括以下步驟，即通過計算針對目標對象的每種類型的2D目標對象圖像的、預定的標準直方圖和針對ROI方框中目標對象圖像的直方圖的均方誤差值來確定ROI方框的尺寸。
15.如權利要求11所述的方法，其中步驟e)包括以下步驟e1)通過使一種預定類型的掩碼的像素與ROI方框中目標對象圖像的像素一一匹配來提取形成目標對象邊界的像素；e1)通過根據以下等式應用邊界像素的數量與和掩碼一一匹配的所有像素的數量的比率以及形成邊界的像素的方差來確定目標對象的輪廓檢測的可能性Di＝αR1i+βR2i其中，i是先前存儲在存儲器中的相同類型目標對象的2D超聲圖像的數量，Di是表示輪廓檢測可能性的確定數值，R1i是邊界像素的數量與和掩碼一一匹配的所有像素的數量的比率，以及R2i是形成邊界的像素的方差，以及其中通過相同類型目標對象的各種2D超聲圖像的輪廓檢測試驗獲得的係數α和β是當在以下等式中定義的均方誤差值最小化時的值=i(Di-(R1i+R2i))2]]>其中為了使均方誤差值最小化，針對每個α和β執行均方誤差值的偏微分，以及其中當所產生的偏微分值為「0」時α和β被確定為係數。
16.如權利要求9所述的方法，其中步驟b)包括以下步驟b1)執行目標對象圖像的亮度對比度縮放，以便使RIO方框中的目標對象有足夠的亮度對比度；b2)在執行了RIO方框中目標對象的二值化之後，從目標對象的二值化區域中去除噪聲區域；b3)提取在二值化區域的表面內存在的像素，該二值化區域的表面通過調節RIO方框邊界而與RIO方框邊界接觸；以及b4)通過連接所提取的像素來檢測目標對象的輪廓。
全文摘要
本發明涉及通過自動檢測目標對象的輪廓而只利用該輪廓內存在的體積數據來形成3D超聲圖像的3D超聲診斷，包括第一單元，用於在2D超聲圖像上產生感興趣區域(ROI)方框；第二單元，用於檢測該RIO方框中的目標對象的輪廓；以及第三單元，用於通過再現存在於檢測到的輪廓中的體積數據來形成3D超聲圖像。
文檔編號G06T15/08GK1676104SQ200510006818
公開日2005年10月5日 申請日期2005年1月28日 優先權日2004年4月1日
發明者沈載允, 郭炳周, 金南哲, 金祥鉉 申請人:株式會社美蒂森