[发明专利]用于体积数据集的多模式显像的方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及一种根据独立权利要求的前序部分的用于对象（特别是患者）的体积数据集的多模式显像（multimodal visualization）的方法和设备。

背景技术

体积显像是一种使医师和科学家能够洞察复杂体积结构的技术。在医学应用中，这种技术帮助提供诊断。利用不同成像模式（modality）所采集的体积数据集用于不同的检查。为了便于更好地进行医学诊断，当前越来越明显的趋势是利用来自多个模式的数据集进行信息采集。

由于不同的模式常常具有互补的信息，因此希望能够组合它们的长处从而为用户提供一致的接口。不同的成像模式可以被分成两组：显示出解剖结构的模式和显示出机能特征的模式。计算机断层摄影（CT）和磁共振成像（MRI）是显示出解剖结构的模式的例子。与此相对，例如正电子发射断层摄影（PET）显示出身体的机能特征。一般来说，解剖模式的空间分辨率要好于机能模式。因此，一种常见的模式组合是解剖模式与机能模式之间的组合。机能模式提供关于身体内部的过程的信息，解剖模式被用来显示出身体的内部结构。此外，例如CT和MRI的两种解剖模式的组合也常被用于进行诊断。这两种模式都显示出身体的内部结构，但是对于不同组织具有不同对比度。脑部例如在MRI中具有更高对比度，而在CT中则可以看到骨骼。通常来说，在医学应用中提供并排视图以用于检查不同的模式。医师可以同时在整个两种对准的模式上进行滚读。

上述实践存在两个主要缺陷。一个缺陷是无法对数据进行直接视觉组合。医师必须在头脑中交叠两个图像以得到一种模式在另一种模式中的对应点。第二个缺陷是被限制到2D显像，这是因为在3D下将难以找到两个数据集中的相应区域。通过在多模式显像中把两个数据集一起进行直接融合显示可以消除这些缺陷。

所述多模式显像的问题在于空间中的信息密度。对于每一个样本点，每一种模式有一个数值。即使对于单一模式的体积显像也难以处理如此高密度的信息。必须采取两个步骤来获得表现性显像。首先对代表性样本点进行分类，以便降低所述密度。在第二步中需要把所述数值映射到可以显示的光学属性。可以通过传递函数一次完成这两个步骤。所述传递函数定义某些数值的光学属性，比如颜色和不透明度。所述传递函数可以由用户来控制，以便改变所得到的图像的外观。被用来对样本点进行分类以及为其分配光学属性的输入数值越多，用户就越难以找到良好的传递函数。

上述问题是多模式显像的一个主要问题，这是因为至少涉及到两个数值。附加的导出量进一步增加所述传递函数域的维度。

可以在计算机视觉中找到多模式体积显像的起源。在这一研究领域内，使用技术从来自同一场景的两个单独图像生成融合图像的时间已经有数十年。最简单的图像融合方法是取两个输入图像的平均值。这种方法的不利后果是对比度降低。为了解决这一问题，Toet[18]引入了一种基于拉普拉斯金字塔的融合技术。Li等人[13]引入了这种技术的基于小波变换的一种改进。总的来说，所有图像融合技术的目标都是生成包含两个图像的最相关部分而没有冗余信息的最终融合图像。

对于多模式显像，无法直接使用来自图像融合的技术，这是因为一个输入图像中的每一改变都将导致生成新的金字塔。因此，一种模式的传递函数之一的小改变都将需要新的融合。因此，利用这种技术进行交互式显像就将花费过长时间。因此已经开发了用于多模式显像的不同技术。

如Cai和Sakas[2]所述，可以根据在其中应用所述多模式显像方法的绘制管线（rendering pipeline）中的级别来对所有这些多模式显像方法进行分类。在照明模型级互混中，为来自不同模式的数值的组合分配光学属性。累积级互混在为每一种模式单独分配光学属性之后融合所述数值。在图像级互混中，在为每一种模式绘制了2D图像之后进行融合。

图像级互混是融合两种模式的最简单方式，但是其缺点是丢失了3D信息。因此，这种融合技术通常仅仅被应用于体积的单个切片。为此已经开发了几种技术，比如交替像素显示、链接光标以及颜色整合程序[15、17、19]。