超声图像的三维重建方法及装置

计算;推算;计数设备的制造及其应用技术1.本发明涉及医用图像处理的技术领域，尤其涉及一种超声图像的三维重建方法，以及超声图像的三维重建装置。背景技术：2.超声图像由于其低成本、无辐射、实时性的特点在临床诊断中被广泛应用，手持超声因其扫描方式自由、能提供更大的成像视角和更高的图像分辨率等优点,比较符合医生习惯和手术室环境,是超声影像引导介入手术的主要研究方向，近年来手持超声三维重建也因此受到极大关注。其原理是将超声仪采集的二维图像利用图像之间的空间转换关系重建出三维信息，能够降低误诊风险，在辅助诊断和治疗方面有广泛应用。3.三维超声重建算法依据实现方式可被分为三类：基于体素方法，基于像素方法以及基于函数方法。基于体素的方法包括体素最近邻与距离加权插值。基于像素的方法包括像素最近邻与核回归插值。基于函数的方法包括径向基函数与贝塞尔函数等插值计算函数，其中径向基函数先通过分块计算之后通过全局插值平滑连接，效率较低，贝塞尔函数虽然提高了重建效率，但要求所有采集图像按位置顺序排列，即单次单向扫描，限制了应用场景。4.实际应用中存在以下情况：图像在空间分布不均导致全局参数难以选取，局部自适应方法计算效率低，针对可能的空洞需要进行额外填充操作，基于函数插值方法受到函数模型的限制。近期由于深度学习技术的发展，raphael等人采用cnn从超声序列中估计运动信息，结合惯性测量单元实现了复杂情况下的重建任务，guo等人采用3d卷积进行超声序列中的特征提取，结合注意力模块关注易于提取运动信息的散斑区域，在无任何跟踪装置情况下的进行3d超声重建。然而，相比于常用的跟踪设备的误差，现阶段采用深度学习技术恢复像素的空间位置还不够准确，难以临床使用。因此需要一种新的重建方法来满足实际应用需求。技术实现要素：5.为克服现有技术的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供了一种超声图像的三维重建方法，其能够减小了采集密度不均匀导致的参数不平衡的影响，具有更低的重建误差，增加了适用范围，不同体素的插值过程具有独立性，可以并行计算，极大提高了重建效率。6.本发明的技术方案是：这种超声图像的三维重建方法，其包括以下步骤：7.(1)空间映射：将从超声采集系统当中得到的二维图像中像素视为仅中心有值的平面点云，通过空间映射得到对应空间坐标系当中的点云；8.(2)四面体剖分：将新坐标系下的空间划分成若干个由点云为顶点组成的四面体；9.(3)四面体插值：对四面体体内的格点进行插值，利用像素映射得到四面体顶点，对体素对应位置的格点进行插值计算，插值方法采用体积权重插值与空间二阶多项式插值相融合，且每个四面体的插值互不影响并行计算，得到重建之后三维体数据。10.本发明通过对空间进行四面体剖分达到自适应邻域分割的目的，为不同采集密度下的插值点提供了合适的邻域，减小了采集密度不均匀导致的参数不平衡的影响；通过对空间中待插值的体素采用体积权重插值与空间二阶多项式插值相融合的插值策略，具有更低的重建误差，增加了方法的适用范围；不同体素的插值过程具有独立性，可以并行计算，极大提高了重建效率。11.还提供了超声图像的三维重建装置，其包括：12.空间映射模块，其配置来将从超声采集系统当中得到的二维图像中像素视为仅中心有值的平面点云，通过空间映射得到对应空间坐标系当中的点云；13.四面体剖分模块，其配置来将新坐标系下的空间划分成若干个由点云为顶点组成的四面体；14.四面体插值模块，其配置对四面体体内的格点进行插值，利用像素映射得到四面体顶点，对体素对应位置的格点进行插值计算，插值方法采用体积权重插值与空间二阶多项式插值相融合，且每个四面体的插值互不影响并行计算，得到重建之后三维体数据。附图说明15.图1是根据本发明的超声图像的三维重建方法的流程图。16.图2是根据本发明的超声图像的三维重建方法的框图。17.图3示出了根据本发明的超声图像的三维重建方法的剖分插值示意图，(a)空间点云分布图，(b)四面体剖分结果，(c)四面体插值示意图。具体实施方式18.如图1、2、3所示，这种超声图像的三维重建方法，其包括以下步骤：19.(1)空间映射：将从超声采集系统当中得到的二维图像中像素视为仅中心有值的平面点云，通过空间映射得到对应空间坐标系当中的点云；20.(2)四面体剖分：将新坐标系下的空间划分成若干个由点云为顶点组成的四面体；图3(a)所示：格点表示像素映射到空间坐标系之后得到的点云位置，图3(b)所示：顶点由格点组成的四面体。21.(3)四面体插值：对四面体体内的格点进行插值，如图3(c)所示：利用像素映射得到四面体顶点，对体素对应位置的格点(箭头所指的空心点)进行插值计算，插值方法采用体积权重插值与空间二阶多项式插值相融合，且每个四面体的插值互不影响并行计算，得到重建之后三维体数据。22.本发明通过对空间进行四面体剖分达到自适应邻域分割的目的，为不同采集密度下的插值点提供了合适的邻域，减小了采集密度不均匀导致的参数不平衡的影响；通过对空间中待插值的体素采用体积权重插值与空间二阶多项式插值相融合的插值策略，具有更低的重建误差，增加了方法的适用范围；不同体素的插值过程具有独立性，可以并行计算，极大提高了重建效率。23.优选地，所述步骤(1)中，利用跟踪装置所得的空间位置变换矩阵t＝{t1,…,tm}，将平面点云映射到同一空间坐标系下得到空间点云。24.优选地，所述步骤(2)中，剖分的四面体具有唯一性以及最规则化，即最小内角是最大的。25.优选地，所述步骤(3)中，采用体积权重插值与空间二阶多项式插值相融合的方法对四面体体内的格点进行插值，在格点靠近四面体表面时执行连续性体积权重插值；在格点靠近四面体中心时执行空间二阶多项式插值，拟合能力更强。26.优选地，所述步骤(3)中，每个四面体的插值运算之间互不影响，具有独立性，可以利用gpu(图形处理器，graphics processing unit)并行来加速运算，得到重建之后三维体数据。27.本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括上述实施例方法的各步骤，而所述的存储介质可以是：rom/ram、磁碟、光盘、存储卡等。因此，与本发明的方法相对应的，本发明还同时包括一种超声图像的三维重建装置。如图1所示，该装置包括：28.空间映射模块，其配置来将从超声采集系统当中得到的二维图像中像素视为仅中心有值的平面点云，通过空间映射得到对应空间坐标系当中的点云；29.四面体剖分模块，其配置来将新坐标系下的空间划分成若干个由点云为顶点组成的四面体；30.四面体插值模块，其配置对四面体体内的格点进行插值，利用像素映射得到四面体顶点，对体素对应位置的格点进行插值计算，插值方法采用体积权重插值与空间二阶多项式插值相融合，且每个四面体的插值互不影响并行计算，得到重建之后三维体数据。31.优选地，所述空间映射模块中，利用跟踪装置所得的空间位置变换矩阵t＝{t1,…,tm}，将平面点云映射到同一空间坐标系下得到空间点云。32.优选地，所述四面体剖分模块中，剖分的四面体的最小内角是最大的。33.优选地，所述四面体插值模块中，采用体积权重插值与空间二阶多项式插值相融合的方法对四面体体内的格点进行插值，在格点靠近四面体表面时执行连续性体积权重插值，在格点靠近四面体中心时执行空间二阶多项式插值。34.优选地，所述四面体插值模块中，利用gpu并行来加速运算，得到重建之后三维体数据。35.以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案的保护范围。









图片声明：本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!




内容声明：本文中引用的各种信息及资料（包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主体（包括但不限于公司、媒体、协会等机构）的官方网站或公开发表的信息。部分内容参考包括:(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供参考使用,不准确地方联系删除处理！本站为非盈利性质站点,发布内容不收取任何费用也不接任何广告!




免责声明：我们致力于保护作者版权，注重分享，被刊用文章因无法核实真实出处，未能及时与作者取得联系，或有版权异议的，请联系管理员，我们会立即处理，本文部分文字与图片资源来自于网络，部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!的,若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请立即通知我们，情况属实，我们会第一时间予以删除，并同时向您表示歉意,谢谢!