[发明专利]用于将图像数据集可视化的可视化设备有效

专利信息
申请号: 201080035296.0 申请日: 2010-06-02
公开(公告)号: CN102549623A 公开(公告)日: 2012-07-04
发明(设计)人: R·维姆科;T·比洛;C·洛伦茨;T·维克;S·卡布斯 申请(专利权)人: 皇家飞利浦电子股份有限公司
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00;G06T11/00
代理公司: 永新专利商标代理有限公司 72002 代理人: 黄云铎;陈松涛
地址: 荷兰艾*** 国省代码: 荷兰;NL
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摘要:
搜索关键词: 用于 图像 数据 可视化 设备
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种用于将图像数据集可视化的可视化设备和可视化方法。本发明还涉及用于将图像数据集可视化的对应计算机程序。

背景技术

US 2008/0080770A1公开了一种用于将图像数据集中的区域可视化的方法和系统,具体而言,公开了一种向图像数据集中的区域分配标签的方法。该方法包括如下步骤:导出针对多个几何结构的概率模型,计算图像数据集中一区域周围的区域响应,利用多个概率模型针对每个几何结构计算区域评分,并基于区域评分标记图像数据集中的区域。在具体实施例中,将在图像数据集的每个体素处的等值表面的主曲率用作区域响应,区域评分表示对于与具体解剖结构,例如血管或结节对应的区域,观察到计算的曲率数据的概率。然后可以针对不同解剖结构利用不同颜色向放射科医师显示标记的区域。

图像数据集的这种可视化需要大计算量的计算,例如导出针对多个几何结构的多个概率模型,计算图像数据集中一区域周围的区域响应,以及利用多个概率模型针对每个几何结构计算区域评分。对图像数据集进行可视化,从而将不同对象在视觉上彼此分开,因此,需要很大计算成本。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于将图像数据集可视化的可视化设备、可视化方法和计算机程序,从而以更少的计算成本将不同对象在视觉上彼此分开。

在本发明的第一方面中,提供了一种用于将图像数据集可视化的可视化设备,其中,所述可视化设备包括:

-用于提供所述图像数据集的图像数据集提供单元,

-用于针对所述图像数据集的不同区域确定局部微分性质(local differential properties)的微分性质确定单元,

-根据所确定的局部微分性质向所述图像数据集的不同区域分配可视化性质的分配单元,其中可视化性质定义分配了所述可视化性质的区域的可视化,

-用于显示分配给所述图像数据集的不同区域的可视化性质的显示单元。

所提供的图像数据集中示出的不同对象应当具有不同的局部微分性质。因此,通过针对所提供图像数据集的不同区域确定局部微分性质并根据所确定的局部微分性质向图像数据集的不同区域分配可视化性质,可以向包括不同局部微分性质的不同区域分配不同的可视化性质,由此能够通过显示分配给图像数据集的不同区域的可视化性质,来将具有不同局部微分性质的区域可视化,即不同地显示不同对象。于是,通过显示分配给图像数据集的不同区域的可视化性质,可以将不同对象在视觉上彼此分开。此外,由于仅需要确定局部微分性质并执行分配过程,即由于不需要执行像针对多个几何结构推导多个概率模型、计算图像数据集中一区域周围的区域响应和利用多个概率模型针对每个几何结构计算区域评分这样的计算,所以可以对图像数据集进行可视化,从而以减少的计算成本将不同对象在视觉上彼此分开。

由于局部微分性质一般给出图像数据集中相应区域中对象的形状指示,所以也可以将局部微分性质视为局部微分几何性质。

图像数据集优选是计算断层摄影成像系统、磁共振成像系统、像单光子发射计算断层摄影成像系统或正电子发射计算断层摄影成像系统的核成像系统或超声成像系统的图像数据集。图像数据集也可以是另一种成像器械的图像数据集。图像数据集优选是医学图像数据集,具体而言,示出了人或动物一部分的图像数据集,比如示出了人的肺或另一个器官的图像数据集。

图像数据集提供单元可以是存储单元,存储单元中存储图像数据集并可以从其中检索图像数据集以提供所述图像数据集。图像数据集提供单元也可以是像上述成像系统那样的产生图像数据集的成像系统。图像数据集提供单元也可以是传送单元,其允许将图像数据集直接或经由用于提供图像数据集的另一个单元传送到微分性质确定单元。例如,图像数据集提供单元可以是有线或无线数据传输单元或光学数据传输单元。

分配给图像数据集的不同区域的可视化性质优选是不同颜色,其中优选由颜色坐标系,像RGB系统或HSV系统的坐标来定义颜色。于是,优选向不同区域分配R值、G值、B值或H值、S值、V值,以向图像数据集的不同区域分配可视化性质。另外地或备选地,也可以向不同区域分配其他可视化性质,例如,不同的透明程度。

微分性质确定单元可以适于确定针对图像数据集的相同区域的不同的局部微分性质。然后分配单元优选适于组合针对相同区域确定的局部微分性质并向该组合分配可视化性质,例如颜色。该组合可以是线性组合或非线性组合。

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