DE60031050T2

DE60031050T2 - Segmentation des Rands der Prostata in zwei- und dreidimensionalen Ultraschallbildern

Info

Publication number: DE60031050T2
Application number: DE60031050T
Authority: DE
Inventors: Hanif M. Brantford Ontario Ladak; Donal B. London Ontario Downey
Original assignee: John P Robarts Research Institute
Current assignee: John P Robarts Research Institute
Priority date: 1999-08-13
Filing date: 2000-03-16
Publication date: 2007-04-19
Anticipated expiration: 2020-03-17
Also published as: CA2301675C; US20040218797A1; DE60031050D1; EP1076318B1; CA2301675A1; IL135038A0; EP1076318B8; US6778690B1; KR20010020670A; ATE341802T1; EP1076318A1; US7162065B2

Description

Diese Erfindung bezieht sich im Allgemeinen auf medizinische Abbildungssysteme, und genauer gesagt auf ein Verfahren und Gerät zur Prostata- und Randsegmentation in zwei- und dreidimensionalen Ultraschallbildern.
Prostatakrebs ist der am häufigsten diagnostizierte bösartige Tumor bei Männern im Alter von über 50 Jahren und wird bei Autopsien bei 30% der Männer im Alter von 50 Jahren, bei 40% im Alter von 60 Jahren, und bei fast 90% im Alter von 90 Jahren gefunden. Weltweit ist er die zweite Todesursache auf Grund von Krebs bei Männern und macht zwischen 2,1% und 15,2% von allen Krebstoten aus. Jedes Jahr werden in Kanada durch diese Krankheit ungefähr 20.000 neue Prostatakrebsfälle diagnostiziert und es sterben ungefähr 4.000 Männer.
Im Allgemeinen treten Symptome auf Grund von Prostatakarzinomen nicht in Erscheinung, bis ein ausgedehntes lokales Wachstum erfolgt ist oder bis sich Metastasen entwickeln, was als Grund dafür angeführt wird, dass nur 65% der Patienten mit lokal begrenzter Krankheit diagnostiziert werden. Sobald sich der Tumor über die Prostata ausgebreitet hat, steigt das Risiko von Metastasen drastisch. Tumore, die kleiner als 1 bis 1,5 cm³ sind, durchbrechen selten die Prostatakapsel. Wenn sie zu diesem frühen Stadium diagnostiziert wird, ist die Krankheit heilbar, und sogar in späteren Stadien kann Behandlung effektiv sein. Dennoch variieren die Behandlungsmöglichkeiten abhängig vom Ausmaß des Krebses, und die Prognose verschlechtert sich, wenn die Diagnose in einem fortgeschrittenen Stadium gestellt wird.
Die Herausforderungen, denen sich Ärzte gegenübersehen, die Patienten mit möglichem Prostatakrebs behandeln, sind: (a) klinisch relevanten Krebserkrankungen in einem Stadium zu diagnostizieren, wenn sie heilbar sind, (b) die Krankheit präzise einzustufen und einzuteilen, (c) die geeignete Therapie exakt anzuwenden, um die Zerstörung der Krebszellen zu optimieren, während die benachbarten normalen Gewebe erhalten werden, (d) die Patienten zu beobachten, um Nebenwirkungen und die Effektivität der Therapie zu beurteilen.
Die US-Patente 5,562,095, 5,454,371 und 5,842,473 fokussieren sich auf die Herausforderungen (a) und (b). Diese Patente beschreiben eine 3D-Ultraschallabbildungstechnik zur Diagnose von Prostatakrebs. Erweiterungen dieser Konzepte für Prostata-Kryochirurgie sind in der allgemein gehaltenen Patentanmeldung 60/321,049 beschrieben, deren Inhalte hierin durch Bezugname umfasst sind. In einer anderen Anmeldung ist ein 3D-Ultraschall-geführtes intra-operatives Brachytherapiesystem beschrieben. Ein wichtiger Gesichtspunkt bei der Einstellung der geeigneten Prostatatherapie ist die exakte Segmentation (d. h. das Herausarbeiten) des Rands der Prostata und anderer anatomischer Strukturen (Rektalwand, Harnröhre, Blase). Die Zuordnung der geeigneten Therapie oder Dosis für die Prostata erfordert, dass das Prostatavolumen exakt gemessen wird.
Bei Gegebenheiten mit einem hohen Bildkontrast (z. B. in flüssigkeitsgefüllten Bereichen in Ultraschallbildern), ist die Segmentationsaufgabe relativ leicht und es können viele Herangehensweisen verwendet werden. Ultraschallbilder der Prostata sind jedoch sehr schwierig zu segmentieren, weil der Kontrast sehr gering ist und die Abbildung unter Flecken, Schatten und anderen Artefakten leidet. Beim Durchführen von Ultraschallbildsegmentation sind herkömmliche lokale Bildverarbeitungoperatoren wie Kantendetektoren in sich und aus sich heraus aufgrund von Flecken, Schatten und anderen Bildartefakten zum Auffinden des Rands unzulänglich.
Die Schwankung bei Messungen des Prostatavolumens, die eine herkömmliche 2D-Technik verwenden, ist hoch, weil die aktuellen Ultraschallvolumenmesstechniken von einer idealisierten elliptischen Form ausgehen und nur einfache Messungen der Breite in zwei Ansichten verwenden (siehe Tong S, Cardinal HN, McLoughlin RF, Downey DB, Fenster A, "Intra- and inter-observer variability and reliability of prostate volume measurement via 2D and 3D ultrasound imaging", Ultrasound in Med & Biol 1998; 24: 673–681, und Elliot TL, Downey DB, Tong S, Mclean CA, Fenster A, "Accuracy of prostate volume measurements in vitro using three-dimensional ultrasound", Acad Radiol 1996; 3: 401–406).
Manuelles Konturieren von sequenziellen 2D-Querschnitts-CT- oder TRUS-(transrektaler Ultraschall) Prostatabildern hat diese Schwankung verringert, aber diese Herangehensweise ist zeitintensiv und beschwerlich, was sie während einer intra-operativen Behandlung unpraktikabel macht.
Bereichsbezogene neuronale Netze-Anwendungen erfordern umfangreiche Lern-Sets, sind langsam, und machen den Nachtrag von Bedienerspezifizierten Randinformationen schwierig. Konturbezogene Verfahren wie Snakes-Implementierung von aktiven Konturen sind langsam, komplex, und empfindlich in Bezug auf die Anfangswahl der Kontur.
US-Patent Nr. 5,559,901 von Lobregt offenbart ein Verfahren zur Bestimmung einer Formkontur, worin Eckpunkte entlang der Kontur der Form mit geraden Streckenabschnitten überbrückt werden, um eine geschätzte Anfangskontur bereitzustellen. Um die Kontur zu glätten, wird eine interne Kraft oder Energie an jedem dieser Eckpunkten der geschätzten Anfangskontur definiert, wobei die Kraft oder Energie von dem Winkel zwischen den Kanten entlang einer Sequenz von benachbarten Eckpunkten abhängt.
Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren der Objekt-Segmentation gemäß den unabhängigen Ansprüchen bereit gestellt. Einige optionale Merkmale sind in den abhängigen Ansprüchen dargelegt.
Gemäß einer Ausführungsform wird ein schnelles halb-automatisches Prostata konturierendes Verfahren bereit gestellt, das eine modellbasierte Initialisierung und eine effektive Diskrete Dynamische Kontur (DDC) zur Randverfeinerung verwendet. Der Bediener leitet den Prozess der bevorzugten Ausführungsform durch Identifizierung von vier (4) Punkten auf dem Rand der Prostata ein, wodurch er ein Prostatamodell skaliert und formt, und dann wird die abschließende Prostatakontur mit einer DDC verfeinert.
Das Verfahren der vorliegenden Erfindung kann eine 2D-Segmentationstechnik umfassen oder sich alternativ bis zur Segmentation von Objekten in 3D ausdehnen.
Das Verfahren der vorliegenden Erfindung hat eine spezielle Anwendung, die der Vor-Implantations-Planungsphase einer Brachytherapie-Anwendung dient. Dieses Verfahren findet ebenfalls Verwendung in jeder Phase der Dosierungsplanung in der Brachytherapie-Anwendung oder jeder anderen Therapie-Anwendung.
Die vorliegende Erfindung kann auf verschiedene Weisen in die Praxis umgesetzt werden. Als Beispiel werden verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung nachfolgend unter Bezug auf die Zeichnungen beschrieben, wobei:
1 eine Segmentationstechnik nach Stand der Technik zeigt, die DDC verwendet, worin 1(a) eine von dem Bediener gezeichnete Anfangs-DDC zeigt, 1(b) ein frühes Stadium der Umformung zeigt, 1(c) ein späteres Stadium der Umformung zeigt, und 1(d) die abschießend umgeformte DDC zeigt.
2 ein Beispiel der Konfiguration von DDC nach Stand der Technik zeigt.
3 Kräfte als Vektorgrößen für die Konfiguration von 2 zeigt, die sowohl Richtung als auch Größe haben.
4 Scheinenergiefeld und Scheinkraftfeld für eine vertikale Kante eines Ultraschallbildes zeigt, wobei 4(a) die Kante als eine Stufenkante modelliert zeigt (d. h. eine Kante, worin es einen drastischen Übergang der Graustufen gibt), 4(b) das Energiefeld, das mit der Kante verknüpft ist, zeigt, und 4(c) das Scheinkraftfeld zeigt.
5 ist eine Darstellung eines Krümmungsvektors, c →_i, als ein Maß des Winkels zwischen Kanten für (a) eine große Krümmung, und (b) eine kleine Krümmung.
6 ein Flussdiagramm ist, das Implementierung des DDC Umformungsprozesses zeigt, wie in dem Verfahren der vorliegenden Erfindung verwendet.
7 ein Flussdiagramm für den 2D-Segmentationsalgorithmus gemäß der vorliegenden Erfindung ist.
8 die Lage von vier durch den Bediener ausgewählten, mit (1) bis (4) bezeichneten Punkten auf einem Prostatarand gemäß dem Verfahren der vorliegenden Erfindung, zeigt.
9 ein erstes Beispiel des Ablaufs des Algorithmus zur Prostata-Segmentation der vorliegenden Erfindung zeigt, worin 9(a) einen Anfangsumriss mit vier durch den Bediener ausgewählten Punkten zeigt, und 9(b) den abschließend segmentierten nach Umformung mit DDC erhaltenen Umriss zeigt.
10 die Schritte der Segmentation und Bearbeitung in einem zweiten Beispiel des Ablaufs der vorliegenden Erfindung zeigt, in welchem Abschnitte der DDC dem Prostatarand nicht sehr gut folgen, worin 10(a) einen Anfangsumriss mit vier vom Bediener ausgewählten Punkten zeigt, 10(b) die DDC nach einer ersten Umformung zeigt, 10(c) drei Eckpunkte (dargestellt als Quadrate) zeigt, die bearbeitet und festgelegt sind, gefolgt von weiterer Umformung der DDC, und 10(d) den Umriss nach zweiter Umformung zeigt.
11 die Segmentation eines "schwierigen" Falls gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt, wobei 11(a) den Anfangsumriss mit vier vom Bediener ausgewählten Punkten zeigt, 11(b) die DDC nach erster Umformung zeigt, 11(c) fünf Eckpunkte (gezeigt als Quadrate) zeigt, die bearbeitet und festgelegt sind, und von einer weiteren Umformung der DDC gefolgt sind, und 11(d) den Umriss nach zweiter Umformung zeigt.
12 ein schematisches Diagramm zeigt, das darstellt, wie das Verfahren, Sequenzen von 2D-Bildern aus dem 3D-Volumen auszuwählen, für die Segmentation verwendet wird.
13 zeigt eine Sequenz von 2D-Bildern der segmentierten Prostata, wobei das halbautomatische Segmentationsverfahren ausgedehnt auf 3D verwendet wird. Die Bilder liegen parallel zueinander, im Abstand von einem Millimeter. Bild Nr. 15 wurde verwendet um den Prozess durch die halbautomatische 2D-Segmentationstechnik zu initiieren. Auf die Segmentation dieses 2D-Bilds folgend wurde der abschließende Rand verwendet, um die Segmentation des nächsten Bildes zu initiieren. Dieser Prozess wurde wiederholt bis die komplette Prostata segmentiert war.
Wie oben erörtert, ist DDC eine Polyline (d. h. eine Folge von Punkten, die durch gerade Streckenabschnitte verbunden sind), die verwendet wird um eine Kontur umzuformen, um Merkmale in einem Bild anzupassen. Wenn die DDC verwendet wird, um ein Objekt aus einem Bild zu segmentieren wie ursprünglich von Lobregt und Viergever in "Discrete dynamic contour model", IEEE Trans. Med. Imag. 1995; 14: 12–24 beschrieben, muss der Bediener zuerst einen näherungsweisen Umriss des Objekts zeichnen. Ein Beispielumriss ist in 1(a) für ein typisches 2D US (Ultraschall) Bild der Prostata gezeigt. Die DDC wird zu diesem Umriss initialisiert und automatisch umgeformt, um die interessierenden Merkmale anzupassen, die in diesem Fall aus den Kanten bestehen, die den Rand der Prostata definieren. 1(b) und 1(c) zeigen zwei Stufen der Umformung der DDC. Zu bemerken ist, dass Punkte automatisch der DDC während des Umformens hinzugefügt oder gelöscht werden, um eine bessere Anpassung an den Rand zu erlauben. 1(d) zeigt die abschließend umgeformte DDC. In diesem Beispiel entspricht die abschließende Form gut dem Prostatarand, außer in einigen Bereichen, wo Artefakte und Rauschen in dem Bild dazu führen, dass sich Teile der DDC zu diesen hin und weg von dem Prostatarand Umformen.
Die Konfiguration der DDC ist in 2 gezeigt. Wie dargestellt, weist der Einheitskantenvektor d ^_i von Eckpunkt i zu Eckpunkt i + 1. Ein lokal tangentialer Einheitsvektor, t ^_i, ist
definiert am Eckpunkt i durch zwei Kantenvektoren, die mit dem Eckpunkt verbunden sind: wobei ||·|| den Betrag eines Vektors anzeigt. Ein lokal radialer Einheitsvektor r ^_i kann aus t ^_i berechnet werden, indem er um B/2 Radianten gedreht wird: r ^_i und t ^_i definieren ein lokales Koordinatensystem, das im Eckpunkt i angeordnet ist.
Der Ablauf der DDC basiert auf einfacher Dynamik. Eine gewichtete Kombination von internen ( fρinti ), Schein-(ff ρimgi ) und Dämpfungs-(f ρdi )Kräften wirkt auf jeden Eckpunkt i der DDC, was in einer gesamten Kraft f ρtoti resultiert: f ρtoti = winti f ρinti + wimgi f ρimgi + f ρdi (3)wo wimgi und winti relative Gewichtungen für die Schein- bzw. internen Kräfte sind. Es ist anzumerken, dass diese Kräfte Vektorgrößen sind, die sowohl Betrag als auch Richtung haben wie in 3 gezeigt. Für die Prostata bewirken die Scheinkräfte, dass die Eckpunkte gegen die Kanten treiben. Diese Kräfte können für jeden Pixel des Bildes definiert werden als: E(x, y) = ||∇ ρ(GΦ·I(xp, yp))|| (4a)
wobei E die "Energie" darstellt, die zu einem Pixel gehört, das die Koordinaten (x^p, y^p) hat, G_Φ ein Gauss'scher Glättungskern ist mit einer charakteristischen Breite von Φ, und I das Bild ist. Der · Operator stellt die Faltung dar, und ∇ ρ ist der Gradient-Operator. Die Energie hat ein lokales Maximum an einer Kante, und die Kräfte, die aus der Energie berechnet werden, dienen dazu, diese Kante zu lokalisieren.
Der Faktor von zwei in Gleichung (4b) ordnet dem Betrag der Scheinkraft einen Bereich von Null bis zwei zu, der der gleiche ist, wie der für die interne Kraft, die unten definiert wird. Ein Beispielenergiefeld und sein dazu gehöriges Kraftfeld für ein simuliertes Bild einer Kante sind in 4 gezeigt. Es ist zu bemerken, dass Scheinkräfte Auswirkung über eine begrenzte räumliche Ausdehnung um eine Kante haben, wie durch die Konzentration von Energie um die Kante in (4b) gezeigt. Das Ausmaß von diesem "Erfassungsbereich" ist durch σ in Gleichung (4a) bestimmt, und wird größer wenn σ größer wird. Obwohl ein großer Erfassungsbereich wünschenswert ist, um Mängel an der Anfangskontur der DDC durch den Bediener auszugleichen (z. B. können einige Eckpunkte auf der Anfangs-DDC außerhalb des Erfassungsbereichs liegen), kann ein großer Wert von σ eine schlechte Lokalisierung der gewünschten Kante ergeben. Ein großes σ bietet auch den Vorteil von erhöhter Rauschunterdrückung. Gemäß einer erfolgreichen Implementierung der vorliegenden Erfindung wurde für Prostataabbildungen ein Wert von σ = 5 Pixel als ein Kompromiss ausgewählt.
Um die Scheinkraft auszuwerten, die auf den Eckpunkt i der DDC wirkt, wird das Kraftfeld, das durch Gleichung (4b) ausgedrückt wird, an den Eckpunktkoordinaten (x_i, y_i) unter Verwendung von bilinearer Interpolation abgetastet. Ferner wirkt nur die radiale Komponente des Felds auf den Eckpunkt, da die tangentiale Komponente potentiell dazu führen kann, dass sich die Eckpunkte zusammenbündeln, während die DDC umformt, so dass die resultierende Scheinkraft auf Eckpunkt i ist: ff ρimgi = (f ρimg(xi, + yi)·r ^i)r ^i (5)wobei · ein Skalarprodukt von Vektoren bezeichnet.
Die innere Kraft bewirkt, dass die lokale Krümmung an jedem Eckpunkt minimiert wird, wobei sie die DDC bei Vorliegen von Bildrauschen glatt hält. Sie ist definiert als:
wobei c ρi = d ^i – d ^i-1 (7)der Krümmungsvektor am Eckpunkt i ist. Der Krümmungsvektor ist ein Maß des Winkels zwischen zwei Kanten wie in 5 gezeigt. Obwohl unter der einfachen Annahme, dass f ρinti zu c ρ_i proportional ist, das Ziel der Minimierung der lokalen Krümmung erreicht werden könnte, hat die Definition in Gleichung (6) den Vorteil, zu verhindern, dass die DDC zu einem Punkt bei Abwesenheit von Scheinkräften zusammenfällt.
Die Dämpfungskraft am Eckpunkt i wird als proportional zu der Geschwindigkeit (v ρ_i) an diesem Eckpunkt angenommen: f ρdi = wdi v ρi (8)wobei wdi ein negativer Gewichtungsfaktor ist. Die Dämpfungskraft hält die DDC stabil (d. h., verhindert Oszillationen) während des Umformens.
Zur Vereinfachung wurden einheitliche Gewichtungen für die Schein-, internen und Dämpfungskräfte für das Ergebnis ausgewählt, das in 1 gezeigt ist, und für alle nachfolgenden Segmentationen. Für jeden Eckpunkt wurden die Gewichtungen von wimgi = 1,0, winti = 3,0 und wdi = –0,5 angenommen. Obwohl diese Werte experimentell ausgewählt wurden, begünstigt die größere Gewichtung für die Scheinkraft Umformung der Kontur zu den Kanten eher als Glättung aufgrund interner Kräfte. Wäre in den Bildern viel mehr Rauschen gewesen, wäre den internen Kräften ein größeres Gewicht gegeben worden. Die Auswahl der Gewichtung für die Dämmpfungskraft scheint weniger kritisch zu sein, und es wurde ein kleiner negativer Wert wurde ermittelt, der für gute Stabilität sorgt.
Umformung der DDC wird durch die obigen Kräfte gesteuert und ist als eine einfache numerische Integration implementiert, dargestellt in 6. Die Position des Eckpunkts i auf der DDC zur Zeit t + Δt wird berechnet aus seiner Position zur Zeit t unter Verwendung der folgenden Gleichungen der finiten Differenzenmethode: pp ρi(t + Δt) = p ρi(t) + vv ρi(t)Δt (9a) v ρi(t + Δt) = v ρi(t) + a ρi(t)Δt (9b)
wo p ρ_i die Position des Eckpunktes ist, a ρ_i seine Beschleunigung ist, m_i seine Masse ist und Δt der Zeitschritt für numerische Integration ist. Zur Vereinfachung wird die Masse eines jeden Eckpunkts als Eins angenommen. Die Anfangsposition eines jeden Eckpunkts (d. h. die Position bei t = 0) ist spezifiziert durch die Bedienergezeichnete Kontur, und die Anfangsgeschwindigkeit und Beschleunigung sind auf Null gesetzt. Die Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung von jedem Eckpunkt werden dann unter Verwendung der obigen Gleichungen iterativ aktualisiert. Nach jeder Iteration wird die DDC "resampled", um ihr Eckpunkte hinzuzufügen oder aus ihr zu entfernen, wie unten detaillierter beschrieben wird. Die Iterationen werden fortgesetzt, bis alle Eckpunkte zur Ruhe kommen, was geschieht, wenn die Geschwindigkeit und die Beschleunigung von jedem Eckpunkt näherungsweise 0 werden (d. h. wenn ||v ρ_i|| ≤ ε₁ und ||a ρ_i|| ≤ ε₂, wobei ε₁ und ε₂ zwei kleine positive Konstanten nahe Null sind). Ein Zeitschritt von Eins wird für die Integration verwendet.
Wie oben diskutiert, ist der Rand der Prostata zeitweilig schwierig zu definieren, weil 2D US-Bilder der Prostata unter Flecken, Schatten und Brechung leiden. Zusätzlich ist der Kontrast zwischen der Prostata und der umgebenden Strukturen gering und hängt ab vom Transducer des Systems und der Ultraschallfrequenz. Diese Effekte verknüpfen sich und machen die Wahl des Anfangsrands schwierig, da sie der DDC gestatten, zu dem korrekten Rand zu konvergieren. Die Eckpunkte auf der DDC müssen nahe genug bei dem gewünschten Rand initialisiert werden, um zu ihm, und nicht zu nahe gelegenen unbedeutenden Kanten gezogen zu werden. Exakte Initialisierung kann beträchtlichen Bedieneraufwand erfordern, da der Bediener gefordert sein kann, viele Punkte einzugeben, wie in 1(a) gezeigt. Um dieses Problem zu bewältigen, wird gemäß der vorliegenden Erfindung Information zu der prostataspezifischen Form in die Initialisierungsphase eingearbeitet. Mit dieser Herangehensweise ist es möglich, eine gute Abschätzung des Prostatarands mit sehr weniger Bedienereingabe zu erhalten. Es ist trotz guter Initialisierung sogar möglich, dass die DDC zu starken Nichtprostatakanten konvergiert, die in der Nähe liegen. Die Einarbeitung von Informationen über die Gradientenrichtung in das Scheinkraftfeld kann die Anziehung solcher Merkmale reduzieren.
Der Algorithmus der vorliegenden Erfindung besteht aus drei Hauptphasen: Initialisierung, Umformung und Bearbeitung. Jeder Prozess ist unten detailliert beschrieben. Das Zusammenwirken dieser Prozesse ist in 7 gezeigt. Nachdem der Bediener ein Bild ausgewählt hat und das Fenster und die Stufe angepasst hat, muss er die DDC initialisieren, indem er vier Punkte auf dem Rand auswählt. Der Bediener kann wählen, die vier Punkte fest zu legen, d. h. sie unbeweglich zu machen. Die Anfangs-DDC wird dann umgeformt. Wenn die DDC den Prostatarand exakt wiedergibt, nachdem sie umgeformt wurde, kann sie bearbeitet werden, indem dem Bediener erlaubt wird, Eckpunkte interaktiv zu bewegen und sie fest zu legen. Die bearbeitete DDC kann weiter umgeformt werden, wenn nötig.
Wie oben erwähnt, erfordert die DDC-Initialisierungsroutine der vorliegenden Erfindung, dass der Bediener nur vier Punkte auswählt, benannt von (1) bis (4) in 8. Die Punkte (1) und (3) liegen auf einer angenäherten Symmetrieachse. Ein lokales x-y-Koordinatensystem kann definiert werden, indem die y-Achse von Punkt (1) zu Punkt (3) orientiert wird. Die x-Achse wird dann senkrecht zu der y-Achse genommen, und wird so orientiert, dass das Kreuzprodukt des Einheitsvektors entlang der x-Achse und der y-Achse (d. h., x ^ × ŷ) aus dem Bildschirm heraus zeigt. Der Ursprung des Koordinatensystems wird auf die Mitte der Punkte (1) und (3) gesetzt.
Wenn die Anfangsform der DDC in parametrischer Form dargestellt ist, wie:
wobei s ein Parameter ist, der entlang der Kurve variiert, dann werden die Punkte (2) und (4) auf den "Lappen" der Prostata ausgewählt, wo die lokale Tangente zu der Kurve an diesen Punkten parallel zu der y-Achse ist, d. h. Punkte, mit x'(s) = 0. (11)
Der ' Operator bezeichnet Differentiation nach s.
Die vier Punkte spalten den Prostatarand in vier eindeutige Segmente: Segment 1 bis 2, das bei Punkt 1 startet und bei Punkt 2 endet, sowie Segmente 2 bis 3, 3 bis 4 und 4 bis 1. Die Anfangsform der Prostata wird durch Hermite'sche Interpolation der Endpunkte abgeschätzt, um automatisch zusätzliche Punkte innerhalb jedes Segments zu erhalten. Es wurde entdeckt, dass kubische Interpolationsfunktionen eine gute Annäherung für einen großen Bereich von Prostataformen bereit stellen, und die folgende Form haben: x(s) = a3s3 + a2s2 + a1s + a0 (12a) y(s) = b3s3 + b2s2 + b1s + b0 (12b)wobei s ein Parameter ist, der von 0 am Startpunkt des Segments bis 1 am Endpunkt variiert und wobei a_i und b_i (i = 0, 1, 2, 3) Koeffizienten sind.
Um zusätzliche Punkte innerhalb eines Segments zu interpolieren, ist es zuerst nötig, die Koeffizienten von Gleichung (12) zu berechnen. Zwei Datenglieder sind an jedem Endpunkt erforderlich: Der Wert der Variablen (entweder x oder y) und die Änderungsrate dieser Variablen in Bezug auf s (x' oder y'). Tabelle 1 fasst die Information zusammen, die für jedes Segment erforderlich ist. In der Tabelle wird angenommen, dass jedes Segment bei s = 0 beginnt und bei s = 1 endet. Einige Punkte sind zu bemerken.
Erstens, die Tangenten an den Punkten (1) und (3) sind näherungsweise parallel zu der x-Achse, d. h. an diesen Punkten haben wir y'(s) = 0. (13)
Hier wird die Änderungsrate von x in Bezug auf s aus den Bedienerausgewählten Punkten abgeschätzt, wie in Tabelle 1 gelistet, die die Daten zeigt, die erforderlich sind, um die Koeffizienten für die Interpolationsfunktionen für jedes Segment zu berechnen (1–2, 2–3, 3–4, und 4–1), wo (x₁, y₁), (x₂, y₂), (x₃, y₃) und (x₄, y₄) sich auf die Koordinaten der vier vom Bediener ausgewählten Punkte beziehen, gezeigt in 3.
Zweitens, an den Punkten (2) und (4), wo Gleichung (11) gilt, muss die Veränderungsrate von y in Bezug auf s auch abgeschätzt werden wie in der Tabelle aufgelistet. Mit diesen Daten können die Koeffizienten dann unter Verwendung der Formeln berechnet werden: a0 = x(0) a2 = 3(x(1) – x(0)) – x'(1) – 2x'(0) a1 = x'(0) a3 = 2(x(0) – x(1)) + x'(0) + x'(1) (14a)und b0 = y(0) b2 = 3(y(1) – y(0)) – y'(1) – 2y'(0) b1 = y'(0) b3 = 2(y(0) – y(1)) + y'(0) + y'(1) (14b)
Wenn die Koeffizienten sodann berechnet sind, werden die Punkte einheitlich interpoliert innerhalb jeden Segments bei jedem Δs = 0,1 Einheiten. 9(a) zeigt die Anfangs-DDC, die für das Prostatabild, das in 1 gezeigt wurde, abgeschätzt wurde.
Tabelle 1
Nach der Initialisierung wird die DDC umgeformt, wie oben detailliert beschrieben. Die vier vom Bediener ausgewählten Punkte, die während der Initialisierungsphase ausgewählt wurden, können vor der Umformung festgelegt werden, um sie am verschieben zu hindern, oder sie können ohne Festlegen gelassen werden, wobei ihnen gestattet wird, sich mit dem Rest der DDC zu bewegen.
Obwohl die Initialisierungsroutine der vorliegenden Erfindung im Stande ist, einen breiten Bereich von Prostataformen darzustellen, kann die Anfangsform nahe starker Kanten zu liegen kommen, die andere Gewebe oder Artefakte darstellen. Dies kann die DDC auf sie zu- und weg von dem gewünschten (Prostata) Rand schieben, wenn die Scheinkräfte, die durch Gleichungen (4) und (5) definiert werden, verwendet werden. Die Anziehung von diesen Rändern kann reduziert werden durch Verwendung von richtungsgebender Information, wie beschrieben in Worring M, Smeulders AWM, Staib IH, Duncan, JS, "Parameterized feasible boundaries in gradient vector fields", Computer Vision Image Understanding 1996; 63: 135–144. Für US-Bilder der Prostata stellt diese Information die Tatsache dar, dass das Innere der Prostata dunkler erscheint als das äußere. Derartige Information kann durch Modifizieren der Gleichung (5) auf den Eckpunkt i der DDC appliziert werden:
Es ist wichtig, zu bemerken, dass r ^(x, y) ein nach außen zeigender radialer Einheitsvektor ist, wie durch Gleichung 2 definiert. Gemäß Gleichung 15 wird, wenn die Graustufen in den Nähe des Eckpunktes i sich von dunkel zu hell in Richtung des äußeren Radialvektors verändern, eine Kraft auf den Eckpunkt wirkt; ansonsten wird keine Kraft angewendet. 9(b) zeigt die DDC nach Umformung.
Während der Umformung kann die Entfernung zwischen benachbarten Eckpunkten auf der DDC größer werden, was in einer schlechteren Darstellung des Prostatarands resultiert. Nach jeder Iteration, die durch Gleichung (9) dargestellt wird, wird die DDC resampled, so dass die Entfernung zwischen benachbarten Eckpunkten auf einem einheitlichen Wert von 20 Pixel beibehalten bleibt, von dem gefunden wurde, dass er eine gute Darstellung des Prostatarands bereit stellt. Wenn keine Eckpunkte festgelegt werden, kann resampling sehr einfach durchgeführt werden. Zuerst werden die x und y Koordinaten von jedem Eckpunkt in parametrischer Form dargestellt wie in Gleichung (10). Es wird jedoch die parametrische Variable s ausgewählt, als Länge der Kurve vom ersten Eckpunkt bis zum fraglichen Eckpunkt. Die Kurve wird dann entlang ihrer gesamten Länge bei äquidistanten Werten durch lineare Interpolation der existierenden Eckpunkte der Länge resampled. Dies ergibt einen neuen Satz von Eckpunkten, die zur Darstellung der Kurve verwendet werden, während die alten verworfen werden. Diese Vorgehensweise stellt ein Problem dar, wenn einige Eckpunkte festgelegt sind, weil die festgelegten Eckpunkte nach der Interpolation eliminiert werden können. Um dies zu vermeiden, werden die festgelegten Eckpunkte nach der Interpolation einfach zurück in die DDC eingefügt.
In extremen Fällen kann die Initialisierungsroutine nicht alle der Eckpunkte auf die DDC nahe dem tatsächlichen Prostatarand platzieren. 10(a) zeigt ein Beispiel, wobei einige Anteile einer Anfangs-DDC (angedeutet durch die Pfeile) vom Prostatarand entfernt sind. Wie in 10(b) gezeigt, konvergiert dieser Anteil der DDC nicht auf dem gewünschten Rand, da die Scheinkräfte einen begrenzten Erfassungsbereich haben. Es ist möglich, den segmentierten Rand zu korrigieren, indem die DDC bearbeitet und wieder umgeformt wird. Der Bediener kann einen Eckpunkt auf die DDC zu dem gewünschten Rand hinziehen. Der Eckpunkt kann dann "festgelegt werden", so dass er nicht verschoben wird, wenn die DDC wieder umgeformt wird. 10(c) zeigt einen Fall, wo drei Eckpunkte (wie durch die Quadrate dargestellt) näher an den Prostatarand gezogen und festgelegt wurden. Wenn ein Eckpunkt verschoben und festgelegt wird, verschieben sich die benachbarten Eckpunkte im Allgemeinen unter dem Einfluss von internen Kräften zu dem festgelegten Eckpunkt hin, um die lokale Krümmung zu minimieren. Wenn sich diese Eckpunkte in den Erfassungsbereich des Prostatarands verschieben, transportieren die Scheinkräfte die Eckpunkte den Rest des Wegs zum Rand. Die DDC ist, nachdem sie wieder umgeformt wurde, in 10(d) gezeigt.
Die Beispiele in 9 und 10 stellen Fälle "kleiner" oder "mittlerer" zu segmentierender Schwierigkeit dar. Ein Beispiel größerer Herausforderung ist in 11 gezeigt, bei dem die Prostata oben eine Ausbuchtung hat. Diese Form ist mit Formfunktionen der kubischen Interpolation schwierig zu initialisieren. Eine Strategie zu konturieren ist, die DDC durch Ignorieren der Ausbuchtung zu Initialisieren wie in 11(a) gezeigt. Die DDC formt sich nicht in die Ausbuchtung um, wie in 11(b) gezeigt. Obere Eckpunkte können, wie in 11(c), in Position gezogen und festgelegt werden. Der abschließende segmentierte Umriss ist in 11(d) gezeigt.
Andere Ausführungsformen und Variationen sind möglich. Zum Beispiel kann, obwohl die bevorzugte Ausführungsform, die hierin dargelegt ist, das Problem der Prostatasegmentation adressiert, das Prinzip der Erfindung auf Randsegmentation eines jeden festen Objekts angewendet werden, einschließlich anderer Organe innerhalb der menschlichen oder tierischen Anatomie; es sind geeignete Modifikation zu den Interpolationsfunktionen bereit gestellt, die zur Initialisierung des Rands vor der Umformung verwendet werden.
Es kann auch zur Segmentation von Objekten, wie der Prostata, in 3D ausgedehnt werden, wobei das Verfahren gemäß der bevorzugten Ausführungsform als eine 2D Segmentationstechnik dargelegt ist. Weil die Oberfläche des Organs kontinuierlich ist, ist eine 2D Bildscheibe, die nur durch kleine Entfernungen von den benachbarten parallelen Scheiben getrennt ist, durch einen ähnlichen Rand zu den Rändern der benachbarten Scheiben charakterisiert. Daher wird, indem ein Objekt (das heißt Organ) in parallele Scheiben mit einem genügend kleinen Abstand geschnitten wird, der Rand des Objekts bei benachbarten 2D Scheiben ähnlich sein. Entsprechend kann der segmentierte Rand in einer Scheibe als ein Anfangsrand für den Segmentationsprozess in der benachbarten Scheibe verwendet werden. Wenn die Objektränder genügend nah sind, dann führt die Verwendung des Anfangsrands in den benachbarten Scheiben zu schneller Segmentation ohne das Erfordernis der Bearbeitung.
Die 3D-Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wurde erfolgreich unter Verwendung eines 3D Ultraschallbildes einer Patientenprostata implementiert. Das 3D Bild wurde in parallele Scheiben geschnitten, 1 mm getrennt voneinander, um 35 transaxiale Scheiben der Prostata herzustellen. Die näherungsweise zentrale Scheibe wurde als Startscheibe herausgesucht (d. h. Scheibe Nr. 15). Die Prostata in dieser Scheibe wurde durch die oben beschriebene Technik unter Verwendung von vier Startpunkten segmentiert. Dieses Bild erforderte keine Bearbeitung und der resultierende Rand, der durch die Segmentation erzeugt wurde, ist in Tafel 15 gezeigt. Dieser Rand wurde dann verwendet, um die Segmentation der benachbarten Scheiben 14 und 16 zu initialisieren. Der resultierende segmentierte Rand (ohne Bearbeitung) ist in Tafeln 14 und 16 der 12 gezeigt. Der segmentierte Rand in Scheibe 14 wurde dann als Anfangsrand für Scheibe 13 verwendet, und der segmentierte Rand in Scheibe 16 wurde dann als Anfangsrand für Scheibe 17 verwendet. Dieser Prozess wurde fortgesetzt, bis die Segmentation von Scheibe 1 und 34 vollständig waren. Die Ergebnisse des gesamten Prozesses sind in den Tafeln der 12 gezeigt.
Obwohl das Beispiel, das hierin oben dargestellt wurde, auf parallelen transaxialen Scheiben basierte, wird ein Fachmann bevorzugen, dass die Prostata (oder jedes 3D-Objekt) in jeder regulären Art für diese 3D-Segmentationsvorgehensweise geschnitten werden kann. Zum Beispiel kann die Prostata (oder jedes 3D Objekt) in parallele Scheiben in koronaler, sagitaler oder schiefer Richtung geschnitten werden, als auch in radialen Richtungen, um radiale Scheiben mit einer Achse durch das Zentrum der Prostata herzustellen (oder irgendeine andere Achse), wie in 13 gezeigt. Die Achse für radiales Schneiden kann durch irgend zwei gegenüberliegende Punkte definiert werden, die als Startpunkte verwendet werden, um die Segmentation in der zentralen Scheibe zu initialisieren. Das radiale Schneiden kann bei gleichen Winkeln, z. B. 1 Grad, oder veränderlichen Winkeln abhängig von der Komplexität der Oberfläche des Objekts erfolgen.
Es wird davon ausgegangen, dass die ausgeführten Ausführungsformen und Abwandlungen innerhalb des Bereichs und des Rahmens der Erfindung entsprechend den definiert beigefügten Ansprüche liegen.

Claims

Verfahren zur Objekt-Segmentation unter Verwendung eines Ultraschallbilds, umfassend die Schritte: Bedienerauswahl einer ersten Vielzahl von Startpunkten in dem Ultraschallbild, die zumindest näherungsweise auf einem Rand des Objekts liegen; Erzeugen einer Anfangskontur des Objekts durch Interpolation zusätzlicher Kernpunkte, die zumindest näherungsweise auf einem Rand des Objekts liegen, unter Verwendung von Interpolationsfunktionen, die zur Approximation der Form des Objekts ausgewählt sind; und automatisches Umformen von zumindest den zusätzlichen Kernpunkten, basierend auf den Randdaten des Ultraschallbilds zur Erzeugung einer weiteren Vielzahl von Punkten, welche die Form des Objekts umreißen.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend die Schritte des interaktiven Verschiebens der weiteren Vielzahl an Punkten und des automatischen Umformens der weiteren Vielzahl an Punkten um eine abschließende Vielzahl an Punkten zu erzeugen, die eine bearbeitete Form des Objekts umreißen.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, ferner umfassend die Schritte des Festlegens von zumindest einer der ersten Vielzahl von Kernpunkten oder von der weiteren Vielzahl von Punkten auf ihre entsprechenden Positionen bevor die entsprechenden Positionen nach den Schritten des automatischen Umformens erreicht werden.
Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, wobei jeder Schritt des automatischen Umformens ferner den Schritt des Konvergierens eines jeden Punktes auf Randkanten des Objekts unter Verwendung eines Diskreten Dynamischen Konturalgorithmus (DDC-Algorithmus) umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, wobei der Schritt des Auswählens der ersten Vielzahl von Kernpunkten ferner das Auswählen erster und dritter Punkte, die näherungsweise auf einer ersten Symmetrieachse des Objekts liegen, und das Auswählen zweiter und vierter Punkte, die näherungsweise auf einer zweiten Symmetrieachse liegen, die orthogonal auf der ersten Symmetrieachse steht, umfasst.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei der Schritt des Erzeugens einer Anfangskontur ferner den Schritt des (i) Berechnens entsprechender Koeffizienten der Interpolationsfunktionen aus entsprechenden Positionen der ersten und dritten Punkte, und der zweiten und vierten Punkte, und (ii) des gleichförmigen Interpolierens von Streckenabschnitten zwischen den ersten und den zweiten Punkten, den zweiten und dritten Punkten, den dritten und vierten Punkten, und zwischen den vierten und ersten Punkten unter Verwendung der Interpolationsfunktionen umfasst.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei der Schritt des gleichförmigen Interpolierens ferner die Durchführung einer Hermite-Interpolation der Streckenabschnitte in Übereinstimmung mit ersten und zweiten kubischen Interpolationsfunktionen umfasst.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei der Schritt des Konvergierens von jedem der Punkte auf Randkanten des Objekts ferner den Schritt des Modifizierens des Diskreten Dynamischen Konturalgorithmus (DDC-Algorithmus) umfasst, um Scheinkräfte auf die Punkte nur dann anzuwenden, falls die Graustufen benachbart zu den entsprechenden der Punkte von dunkel nach hell in einer radialen Auswärtsrichtung von jedem der Punkte variieren.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei der Schritt des Konvergierens von jedem der Punkte auf Randkanten des Objekts ferner den Schritt des Haltens der entsprechenden Abstände mit fortschreitender Iteration des DDC-Algorithmus auf nicht weniger als 20 Pixel zwischen den entsprechenden Punkten.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend die Schritte des Selektierens der weiteren Vielzahl von Punkten, welche die Form des Objekts in einer Bildebene durch das Objekt umreißen, als entsprechende der zusätzlichen Kernpunkte, auf die der Schritt der automatischen Umformung für eine benachbarte Parallelbildebene durch das Objekt angewendet wird, um die Form des Objekts in drei Dimensionen zu umreißen.
Vorrichtung zur Objekt-Segmentation unter Verwendung eines Ultraschallbilds, umfassend: Mittel um ein Ultraschallbilde zu Erhalten; Verarbeitungsmittel zum Auswählen einer ersten Vielzahl von Kernpunkten in dem Ultraschallbild, die zumindest näherungsweise auf einem Rand des Objekts liegen, Erzeugen einer Anfangskontur des Objekts durch Interpolation zusätzlicher Kernpunkte, die zumindest näherungsweise auf einem Rand des Objekts liegen, unter Verwendung von Interpolationsfunktionen, die zur Approximation der Form des Objekts ausgewählt sind; und automatisches Umformen von zumindest den zusätzlichen Kernpunkten, die auf den Randdaten des Ultraschallbilds basieren, zur Erzeugung einer weiteren Vielzahl von Punkten, welche die Form des Objekts umreißen.