《有利于运动估计与特征-运动去相关补偿的方法、装置和系统的制作方法》由会员分享，可在线阅读，更多相关《有利于运动估计与特征-运动去相关补偿的方法、装置和系统的制作方法（6页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、有利于运动估计与特征-运动去相关补偿的方法、装置和系统的制作方法专利名称：有利于运动估计与特征-运动去相关补偿的方法、装置和系统的制作方法技术领域：本主题公开涉及图像运动分析，更具体地涉及运动估计和超声图像中特征-运动去相关的补偿。背景技术：基于超声的成像诊断在临床使用中已经取得了广泛的认可。例如，现代超声成像诊断系统和技术通常用来产生患者的内部特征的二维(2-D)或三维(3-D)超声图像。常规超声系统以各种图像模式运行(例如，亮度模式或B超模式、多普勒模式等)来获取超声图像以进行诊断。作为一个进一步的例子，传统的超声诊断系统可以提供一个彩色血流图像 (例如在多普勒模式下)，其可以反映移动物体
2、的速度，如血流量、心脏的运动等。这种系统是受限制的，因为它们只测量与超声束方向平行的运动。垂直于超声束方向的运动通常无法测量。此外，在许多情况下，期望获得角度独立的测量，这种测量使用叫做超声散斑的独特干涉图案，所述散斑在超声波从底层组织散射体反射并且相互干涉时形成。精确的组织运动估计在许多超声诊断应用中是有用的。例如，精确的三维组织变形分析、或组织的运动估计，在基于超声的成像诊断中有许多应用。作为一个例子，准确的组织运动估计在弹性成像(例如，用于肿瘤检测)和超声心动图(例如，用于心脏疾病的诊断)等领域中尤其有用。因此，通过散斑追踪的准确的组织变形分析在临床应用中具有巨大潜力。散斑追踪假定图像中
3、的散斑在组织运动前后保持不变。然而，这种假设仅适用于某些类型的组织运动(如平移)。在实践中，组织变形后散斑的确会变化，从而导致了一个艰难的特征-运动去相关的问题。因此，采用以典型散斑跟踪为基础的估算结果的系统不使用这样的结果来代表底层的真正的组织运动。为了实现精确的组织运动估计，可以执行特征-运动去相关的补偿来反映底层的真正的组织运动。然而，特征-运动的去相关在以超声图像为基础的组织变形分析中仍然是一个尚未解决的问题。特征-运动去相关的补偿已被证明是一个病态的逆问题。由于准确的组织运动估计在许多诊断应用中是有利的，因此特征_运动的去相关在超声成像临床应用中是实施精确的组织变形分析的挑战。为了缓
4、减特征-运动的去相关问题，典型的解决方案是在成像期间使用相对高的帧速率(例如，在二维超声成像中每秒200帧)，使两个相邻超声图像之间的变形足够小，以防止任何重大的图像变化。然而，在三维超声成像中，如此高的帧速率难以实现。此外，尽管这样高的帧速率在二维超声成像中可以实现，但是脱离成像平面的运动(例如，组织的一部分可能不会像假定的那样永远停留在相同的二维成像平面中)阻碍了二维超声成像在组织变形分析中的广泛应用。此外，特征-运动去相关的问题(如准确的组织变形分析的问题)通过高的帧速率的解决方案仍未得到解决。传统的图像分析方法对于特征-运动去相关的问题，要么是施加额外的制约条件以限制运动参数的搜索空间
5、，要么是建立模型来解释组织运动所造成的图像的变化。然而， 无论是哪种传统的解决方案，都没有充分地解决准确的组织变形分析(例如，特征_运动去相关)的问题。例如，尽管基于约束的图像分析方法(例如，组织不可压缩模型、变形网格法、有限元方法、具有正规化位移场的多尺度估计等)通过注重最终的结果而解决更大的问题。 这类方法只限制解空间，而不是解决特征-运动去相关的问题。作为一个进一步的例子，对组织运动引起的图像变化进行建模(如二维压扩 (companding)可以将组织运动引起二维图像的变化解释为二维缩放加平移。二维复合方法使用多尺度框架来估计缩放和平移的参数。例如，对组织变形后所拍摄的图像进行变形后，二
6、维复合方法能估计组织位移，并可以进一步推导出组织应变分布。然而，尽管复合方法能针对有限范围的组织变形提供图像变化的一个可接受的近似值，但是典型的使用复合方法的系统在组织变形大时不能提供可以接受的结果。因此，期望提供增强的系统、设备和方法来补偿特征-运动的去相关，以促进超声成像系统中的组织变形分析基于这些问题和其他缺陷进行改进。上述典型超声成像系统的缺陷仅仅是为了提供常规系统的一些问题的概述，而不是详尽无遗。传统的系统中的其他问题以及本文所描述的各种非限制性实施方案的相应益处基于以下的描述而变得更明显。发明内容下面提供了规范的一个简化概要，为规范的某些方面提供了一个基本的了解。本概要并非规范的一
7、个广泛概述。它的目的既不确定规范的主要或关键要素，也不划定任何范围，特别是任何规范实施方案的范围，或任何专利权限的范围。其唯一目的是以简化的形式提供规范的一些概念，作为稍后提出的更详细说明的一个前序。在所公开主题的各种非限制性实施方案中，描述方便进行特征-运动去相关补偿的系统、设备、和方法。例如，在示范实现中，可以对图像信息(例如，感兴趣的运动之前或之后的一对图像相关的信息)执行耦合滤波。示范实施例可以输出与运动相关的(多个) 运动参数，此外，其可以允许在超声成像中进行准确的组织运动估计。因此，本文描述补偿特征-运动去相关的各种实现。在一个方面中，提供用于补偿特征-运动去相关的方法，其部分地基
8、于初始化的(多个)运动参数对图像信息执行耦合滤波以产生耦合滤波的结果。此外，所述方法可以进一步包括，在一个预定义的搜索中部分地基于耦合滤波的结果来更新初始化的(多个)运动参数，以创建更新的(多个)运动参数。在用于补偿特征-运动去相关的示范方法的另一个方面中，更新的(多个)运动参数可部分地在确定了耦合滤波的结果符合一个或更多的验收标准的基础上输出。在其他的示范实现中，补偿特征-运动去相关的系统可以包括一个计算机化的组件，其对运动之前的图像信息和变形后的运动之后的图像信息进行耦合滤波操作，以创建耦合滤波的结果。在另一个方面中，创建变形后的运动之后的图像信息的变形操作和耦合滤波的操作共享一组(多个)
9、运动参数，这有利于耦合滤波的结果的匹配度量的计算。此外，在所公开系统的其他方面中，计算机化组件可以对变形后的运动之后的图像信息执行点扩散函数滤波，以及对运动之前的图像信息进行修改后的点扩散函数滤波。在所公开系统的另外的其他方面中，计算机化组件可以对变形后的运动之后的图像信息执行高斯加权余弦滤波以及对运动之前的图像信息进行仿射的修改后的高斯加权余弦滤波。在所公开主题的另外的其他实施方案中，描述一个有利于补偿特征-运动去相关的耦合滤波设备。例如，一个示范的耦合滤波设备可以包括一个图像变形组件，配置为对输入图像信息的第一个子集进行图像变形。在另一个方面中，示范的耦合滤波设备可以进一步包括一个滤波组件
10、，配置为部分地以初始化的(多个)运动参数为基础对输入图像信息的第二个子集进行图像滤波，并配置为对变形后的输入图像信息的第一个子集进行图像滤波，以获得耦合滤波的结果。这些和其他的实施方案在下面详细描述。以下将参照附图对各种非限制性的实施方案作进一步说明，附图中图1说明了超声系统的一个非限制性的示范实施方案的功能框图，所公开主题的实现可对其应用；图2描述了一个根据所公开主题的各方面有利于特征-运动去相关补偿的控制组件的示例实施方案的功能框图；图3描绘了一个根据所公开主题的其他方面有利于特征-运动去相关补偿的示范耦合滤波组件或设备的功能框图；图4描绘了一个对如本文所述的特征-运动去相关补偿的示范的非
11、限制性方法进行说明的流程图；图5是描绘了根据所公开主题的特征-运动去相关补偿的进一步的非限制性方法的流程图；图6描绘了本文所述的特征_运动去相关补偿的方法的进一步的方面；图7描绘了根据所公开主题的各个方面的特征-运动去相关补偿的进一步的非限制性方法；图8描绘了根据本文所述的特征_运动去相关补偿的其他非限制性方法；图9列出了非限制性的示范的三维超声图像模拟参数；图10描绘了通过检测平均相关系数，三维超声图像体对之间的相似性的示范的比较结果，其中描绘了模拟的超声图像体的一个切面，并出于显示的目的，射频信号被转换为B超信号；图11-图16描绘了六个不同情况下的组织变形中，关于三组变形的示范平均相关系
12、数，其中较高的相关系数表明较好的相似性和较小的图像变化，各图分别描绘了轴向变形(例如，主要是沿轴向方向的变形)、横向变形(例如，主要是沿横向方向的变形)、轴向旋转(例如，旋转轴与超声束方向一致)、侧向旋转(例如，旋转轴垂直于超声束方向)、沿横向-外侧平面的剪切(例如，弹性轴与超声束方向一致)、以及沿轴向_横向平面的剪切(例如，弹性轴垂直于超声束方向)；图17描绘了一个幻影图像的弹性成像研究的示范比较结果，并出于显示的目的， 射频信号被转换为用于说明目的的B超信号(取对数之后)；图18是一个代表示范的非限制性网络环境的框图，本文所描述的各种实施方案都可以在该网络环境中实现；以及图19是一个代表示
13、范的非限制性计算系统或操作环境的框图，本文所描述的各种实施方案的一个或多个方面都可以在其中实现。具体实施例方式概述虽然提供了一个简短的概述，但是本文中描述或描绘的所公开主题的某些方面只用于说明的目的而不作为限制。因此，由所公开设备、系统和方法建议的所公开实施方案的变型将由本文所公开主题的范围所包含。例如，在超声和组织成像的背景下描述所公开主题的设备、系统和方法的各种实现方案。然而，如下面进一步所述，在不脱离本文所描述的主题的情况下，这些示范的各种实现可应用于其他成像领域。如本文中所使用的，“图像信息”背景下的“信息”一词是指具有可以由一个或多个图像表示的一个或多个特征(例如，物理、化学、电子、
14、机械、视觉、或其他特征)的可观察现象的物理测量的表示或以其他方式相关的、关联的、描述性的一条或多条数据。如本文中所进一步描述的，术语“运动前”和“运动后”可以指在一个特定运动发生的时间点之前和之后。请注意，如以下进一步描述，虽然术语使用关于运动的术语“前”和“后”的使用可以指这样一种情况其中相对于非”运动后”的背景的其他的参照系下，在“运动前”的背景下没有绝对运动，但所公开主题的各种实现并非仅限于此。换句话说，相对于另一个参照系(例如，非运动后的参照系)，术语“运动前”和“运动后”可以指任何感兴趣的运动(例如，平移、 旋转、剪切、缩放等等、以及它们的任意组合，不考虑参考点、轴、或参照系)“前”
15、和“后”的时间点。如背景技术中所述，特征-运动去相关的补偿对准确的组织运动估计是有益的。 所公开主题提供了补偿特征_运动去相关的系统、设备和方法。例如，非限制性的特征-运动去相关补偿的示范实现使用耦合滤波来解决特征-运动去相关问题。作为一个例子，对组织变形所引起的图像变化进行明确建模之后，组织变形前的图像和变形的组织变形后的图像可以由一对滤波器分别滤波。根据各种非限制性实施方案，两个滤波后的图像彼此相同。由于各种耦合滤波的实现方案保留了对象的变形参数(例如，组织变形的参数、(多个)运动参数等等)，因此基于特征的跟踪可以估计底层的组织变形的参数。在本文所描述的各种实现中，可以采用线性卷积模型与组
16、织的运动模型，形成耦合滤波方法的基础。例如，一个完整的、或大致完成的由局部仿射组织运动引起的图像变化的补偿可以通过应用耦合滤波实现。有利的是，所公开主题的各种实现都可以提供鲁棒的基于超声图像的组织变形分析。因此，不同的实施方案可以对由组织变形(例如，特征-运动去相关)所引起的超声图像变化进行补偿，方法是分别对组织变形前拍摄的超声图像和其对应的组织变形后拍摄的超声图像应用两个不同的滤波器。根据一个方面，实现方案可以采用两个耦合在一起的滤波器，其中一个滤波器是另一个的变形版本。根据进一步的方面，实现方案可在运用各自的滤波器之前，对组织变形后拍摄的超声图像进行图像变形，以补偿特征-运动去相关。由于图像变形参数(例如，组织变形的参数、(多个)运动参数等等)是嵌入到示范实施方案中的变形和滤波环节中的， 因此为变形和滤波搜索最优参数使准确的组织变形分析变得可行。此外，因为耦合滤波保留了在超声图像修改期间的组织运动参数，因此其在组织变形分析期间允许搜索两个修改后的超声图像之间的等同关系。因此，所公开主题的各种实现都可以提供鲁棒的基于例如超声图像的组织变形分析
