CN105426927B - 医学图像处理装置、医学图像处理方法和医学图像设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及医学图像处理装置、医学图像处理方法和医学图像设备。医学图像处理装置包括选择单元、估计单元以及追踪单元。选择单元在包含心肌的多个图像按时间排列的图像组中选择不同时间相位的多个图像。估计单元估计多个图像之间的心肌的活动。追踪单元根据心肌的活动来设定在图像组中心肌的追踪的搜索范围并进行追踪。

Description

医学图像处理装置、医学图像处理方法和医学图像设备

技术领域

本发明涉及医学图像处理领域，具体涉及医学图像处理装置、医学图像处理方法和医学图像设备。

背景技术

当对图像序列进行图像跟踪时，其中该图像序列包括针对同一对象在对象进行扩张或收缩等运动期间所捕获的一系列图像，有时采用模板匹配来进行二维的运动跟踪。通过在图像之间对感兴趣区域中的每个部分进行模板匹配可以跟踪感兴趣区域的运动。有时，由于对象运动速度过大，导致当在特定图像中以前一图像中的一个部分为模板来对该特定图像进行模板匹配时，难以在搜索范围内找到与前一图像中的所述部分匹配的部分。

因此，需要一种能够解决上述问题的技术。

发明内容

在下文中给出关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

本发明的一个主要目的在于，提供一种医学图像处理装置、医学图像处理方法和医学图像设备。

根据本发明的一个实施例，提供了一种医学图像处理装置，包括选择单元、估计单元以及追踪单元。选择单元在包含心肌的多个图像按时间排列的图像组中选择不同时间相位的多个图像。估计单元估计多个图像之间的心肌的活动。追踪单元根据心肌的活动来设定在图像组中心肌的追踪的搜索范围并进行追踪。估计单元被配置为根据在图像组中至少一个图像上设置的第一区域，在图像组中的其他图像上估计与第一区域对应于相同对象部位的第二区域。估计单元包括：第一轮廓确定模块，被配置为根据对象的特征分别在图像组中的至少两个图像上设置用于限定第一区域的第一轮廓；轮廓跟踪模块，被配置为针对所设置的第一轮廓，在其他图像上进行轮廓跟踪，以获得其他图像上与第一轮廓对应于相同对象部位的第三轮廓；以及第二轮廓确定模块，被配置为在其他图像上综合第三轮廓来确定第二轮廓，从而确定第二轮廓所限定的第二区域。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种医学图像处理方法。该方法包括在包含心肌的多个图像按时间排列的图像组中选择不同时间相位的多个图像的步骤。该方法还包括估计多个图像之间的心肌的活动的步骤。该方法进一步包括根据心肌的活动来设定在图像组中心肌的追踪的搜索范围并进行追踪的步骤。该方法还包括以下步骤：根据在图像组中至少一个图像上设置的第一区域，在图像组中的其他图像上估计与第一区域对应于相同对象部位的第二区域；根据对象的特征分别在图像组中的至少两个图像上设置用于限定第一区域的第一轮廓；针对所设置的第一轮廓，在其他图像上进行轮廓跟踪，以获得其他图像上与第一轮廓对应于相同对象部位的第三轮廓；以及在其他图像上综合第三轮廓来确定第二轮廓，从而确定第二轮廓所限定的第二区域。

根据本发明的又一个实施例，提供了一种医学图像设备，该医学图像设备包括上述的医学图像处理装置。

另外，根据本发明的又一个实施例，还提供了用于实现上述方法的计算机程序。

此外，根据本发明的又一个实施例，还提供了至少计算机可读介质形式的计算机程序产品，其上记录有用于实现上述方法的计算机程序代码。

通过以下结合附图对本发明的最佳实施例的详细说明，本发明的这些以及其他优点将更加明显。

附图说明

参照下面结合附图对本发明实施例的说明，会更加容易地理解本发明的以上和其它目的、特点和优点。附图中的部件只是为了示出本发明的原理。在附图中，相同的或类似的技术特征或部件将采用相同或类似的附图标记来表示。

图1是示出根据本发明一个实施例的医学图像处理方法的流程图；

图2A是示出如图1所示的医学图像处理方法的估计第二区域的步骤的一个例子的流程图；

图2B是示例性示出的图像序列的示意图，其中，根据对象的特征分别在图像序列中的两个图像上设置用于限定第一区域；

图2C是示出第二区域确定过程的示意图；

图2D是示出在两个图像之间进行的图像跟踪过程的示意图；

图3是示出如图1所示的医学图像处理方法的估计第二区域的步骤的另一个例子的流程图；

图4是示出如图1所示的医学图像处理方法的估计第二区域的步骤的又一个例子的流程图；

图5是示出根据本发明实施例的医学图像处理装置的框图；

图6是示出如图5所示的医学图像处理装置的估计单元的一个例子的框图；

图7是示出如图5所示的医学图像处理装置的估计单元的另一个例子的框图；

图8是示出如图5所示的医学图像处理装置的估计单元的又一个例子的框图；

图9是示出根据本发明实施例的医学图像设备的示例性配置的框图；

图10是示出可以用于实施本发明的医学图像处理方法和医学图像处理装置的计算设备的举例的结构图；

图11是示出根据本发明实施例的医学图像处理装置的配置示例的框图；以及

图12是示出根据本发明实施例的医学图像处理方法的过程示例的流程图。

具体实施方式

下面参照附图来说明本发明的实施例。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。应当注意，为了清楚的目的，附图和说明中省略了与本发明无关的、本领域普通技术人员已知的部件和处理的表示和描述。

图12是示出根据本发明实施例的医学图像处理方法的过程示例的流程图。

在步骤S1210，在包含心肌的多个图像按时间排列的图像组中选择不同时间相位的多个图像。图像组例如包括针对同一心肌在心肌运动期间所捕获的一系列图像。另外，可以根据预定规则从图像组中选择图像。例如，可以在图像序列中按照预定间隔选择多个图像，等等。

接下来，在步骤S1220，估计所选择的多个图像之间的心肌的活动。

接下来，在步骤S1230，根据心肌的活动来设定在图像组中对心肌进行追踪的搜索范围并进行追踪。

下文中将参照具体实施例说明对象活动估计的以及对象追踪的示例方式，但本领域技术人员能够明白本发明不限于此，也可以采用本领域已知的其他方式进行对象活动的估计和追踪。

图1是示出根据本发明一个实施例的医学图像处理方法100的流程图。其中，步骤S102对应于参照图12说明的步骤S1220，步骤S104-S108对应于参照图12说明的步骤S1230。

如图1所示，在步骤S102中，根据在图像序列中至少一个(例如，一个图像、两个图像、甚至更多个图像)图像上设置的第一区域，在图像序列中的其他图像上估计与第一区域对应于相同对象部位的第二区域。

此处的对象可以是任意的运动对象。在一个例子中，图像序列可以是根据通过医疗诊断装置获得的数据而形成的医学图像。对象例如可以是心脏、肺或动脉等运动器官。例如，对象为心脏的同一部位。

例如，所设置的第一区域可以是与感兴趣的对象部位相对应的区域。由于图像序列是针对同一对象在对象运动期间所捕获的一系列图像，因而，在图像序列的其他图像中也有与感兴趣的对象部位相对应的区域，从而可以根据所设置的第一区域来估计与感兴趣的对象部位相对应的第二区域。

此处，第一区域可以是根据对象的特征手动或自动设置的。

接下来，在步骤S104中，在第二区域中查找与第一区域中的第一部分对应于相同对象部位的第二部分。

图2D是示出在两个图像之间进行的图像跟踪过程的示意图。

可以以预定的大小和间隔将第一区域划分成多个部分(称为第一部分)。然后，根据划分出的每个部分与第一区域边缘(也称为轮廓)上的特定点之间的位置关系，在第二区域上查找与第二区域边缘上的对应点有相同位置关系的部分(称为第二部分)。例如，假设第一区域边缘上有100个点，第二区域边缘上有与这100个点对应的100个点，针对一个第一部分，在第一区域边缘上查找与第一部分距离最近的点，假设该点为第55个点，进而得到第一部分与该第55个点之间的位置关系，然后在第二区域中查找与第二区域边缘上的第55个点有同样的位置关系的部分，即得到第二部分。

在图2D中，第一区域为由轮廓LB所限定的区域，第二区域为由轮廓LC所限定的区域。二维排列规则例如可以是等分。然后，可以根据二维排列规则在第二区域中查找与第一区域中的某个第一部分PB对应的第二部分PC，即查找与第一部分PB对应于相同对象部位的第二部分PC。

接下来，在步骤S106中，在图像序列中的其他图像中以第二部分为中心来设置搜索范围。

根据需要，所设置的搜索范围例如可以是以第二部分为中心的圆形、椭圆形或方形等等。搜索范围被用于接下来的模板匹配。在图2D所示的例子中，以第二部分PC为中心设置方形的搜索范围RC。

接下来，在步骤S108中，在图像序列的其他图像中在所设定的搜索范围内搜索与第一部分匹配的第三部分，以进行图像跟踪。

在图2D所示的例子中，在搜索范围RC内搜索与第一部分PB匹配的第三部分PB’。

在一个例子中，可以以第一部分为模板在所设置的搜索范围内进行模板匹配以确定与第一部分匹配的第三部分。模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一。模板匹配的工作方式是通过在一个图像上滑动图像块对该图像与另一图像进行匹配。

通过估计第二区域、查找与第一部分对应的第二部分并以第二部分为中心来设置搜索范围，能够更准确、更迅速地在搜索范围内确定与第一部分匹配的第三部分。

以心脏左心室为例，在一个心动周期内，某一时间段左心室的运动非常剧烈。用现有的技术有时难以在原有的搜索范围内进行模板匹配，这是因为左心室心肌收缩或舒张的速度非常大而导致所关注的部分可能已经运动到原有的搜索范围以外。因此，通过更新搜索范围，能够更准确、更迅速地在更新后的搜索范围内进行模板匹配。

图2A是示出如图1所示的医学图像处理方法的估计第二区域的步骤S102的一个例子的流程图。图2B是示例性示出的图像序列的示意图，其中，根据对象的特征分别在图像序列中的两个图像上设置用于限定第一区域。图2C是示出第二区域确定过程的示意图。

如图2A所示，在步骤S102-2中，可以根据对象的特征分别在图像序列中的至少两个图像上设置用于限定第一区域的第一轮廓。

图2B是示例性示出的图像序列的示意图，其中，根据对象的特征分别在图像序列中的两个图像上设置用于限定第一区域。

如图2B所示，图像序列包括图像A-D，可以在图像序列中的图像A上设置用于限定第一区域的第一轮廓LA，在图像序列中的图像B上设置用于限定第一区域的第一轮廓LB。

此外，对象的特征例如可以是对象的形状、颜色或灰度等等。根据对象的特征，可以确定与感兴趣的对象部位相对应的区域，该区域的边缘为第一轮廓。

接下来，在步骤S102-4中，可以针对所设置的第一轮廓，在图像序列的其他图像上进行轮廓跟踪，以获得所述其他图像上与第一轮廓对应于相同对象部位的第三轮廓。

在图2C所示的例子中，可以针对在图像A上设置的第一轮廓LA，在图像C上进行轮廓跟踪，可以获得与第一轮廓LA对应于相同对象部位的第三轮廓LA’，并且针对在图像B上设置的第一轮廓LB，在图像C上进行轮廓跟踪，可以获得与第一轮廓LB对应于相同对象部位的第三轮廓LB’。这样，在图像C上获得第三轮廓LA’和LB’。尽管未示出，但是可以理解到，可对图像D进行类似的处理。

接下来，在步骤S102-6中，可以在所述其他图像上综合第三轮廓来确定第二轮廓，从而确定第二轮廓所限定的第二区域。

在图2C所示的例子中，可以在图像C上综合第三轮廓LA’和LB’来确定第二轮廓LC，从而确定第二轮廓LC所限定的第二区域。

此处的综合，例如，可以针对所述其他图像中的每个图像，对该图像上的多个第三轮廓求平均，以获得第二轮廓。

优选地，可以针对所述其他图像中的每个图像，根据该图像与所述至少两个图像之间的图像序列距离对该图像上的多个第三轮廓进行加权平均来确定第二轮廓。例如，关于图像序列距离，紧邻的两幅图像之间的图像序列距离可以为1，相隔一副图像的两幅图像之间的图像序列距离可以为2，相隔两幅图像的两幅图像之间的图像序列距离可以为3，以此类推。图像序列距离越小，相应的第三轮廓的权值越大。

在图2C所示的例子中，图像C与图像A之间的图像序列距离为1，图像C与图像B之间的图像序列距离为2，那么图像C中的第三轮廓LA’的权值大于第三轮廓LB’的权值。换句话说，因为图像C与图像A之间的图像序列距离小于图像C与图像B之间的图像序列距离，所以相比于根据在图像B中设置的第一轮廓LB而在图像C中获得的第三轮廓LB’，根据在图像A中设置的第一轮廓LA而在图像C中获得的第三轮廓LA’更加准确，因此第三轮廓LA’被赋予更大的权值。

以上参照图2A-图2C描述了根据多个第一轮廓而在所述其他图像中的每个图像中确定多个第三轮廓并综合多个第三轮廓以获得第二轮廓的例子，但是在有些情况下，例如，感兴趣的对象部位在各个图像中的形状、颜色或灰度等特征非常相似，一个第三轮廓足以确定第二轮廓，即第三轮廓就是最终确定的第二轮廓。以下参照图3来描述这种情况。

图3是示出如图1所示的医学图像处理方法中的估计第二区域的步骤S102的另一个例子的流程图。

如图3所示，在步骤S102’中，可以根据对象的特征在图像序列中的一个图像上设置用于限定第一区域的第一轮廓。

如上所述，对象的特征例如可以是对象的形状、颜色或灰度等等。根据对象的特征，可以确定与感兴趣的对象部位相对应的区域，该区域的边缘为第一轮廓。

接下来，在步骤S102-4’中，可以针对所设置的第一轮廓，在图像序列的其他图像上进行轮廓跟踪以获得第二轮廓，从而确定第二轮廓所限定的第二区域。换句话说，第二轮廓是通过轮廓跟踪直接获得的结果。

以上参照图2A-2C和图3描述了通过轮廓跟踪来直接或间接获得第二轮廓并因此获得由第二轮廓限定的第二区域的过程，即描述了通过轮廓跟踪来估计第二区域的过程。根据本发明的实施例，还可以通过其他方式来估计第二区域。以下参照图4来描述通过其他方式来估计第二区域的一个例子。

图4是示出如图1所示的医学图像处理方法的估计第二区域的步骤S102的又一个例子的流程图。

如图4所示，在步骤S102-2”中，可以根据对象的特征在图像序列中的一个图像上设置第一区域。

此处，对象的特征例如可以是对象的形状、颜色或灰度等等。根据对象的特征，可以确定与感兴趣的对象部位相对应的区域。

接下来，在步骤S102-4”中，可以根据图像序列中的其他图像中的像素的运动信息来确定其他图像中与第一区域对应于相同对象部位的第二区域。

例如，可以对图像序列中的其他图像与设置有第一区域的图像进行图像配准以获得所述其他图像中的像素的运动信息。

具体地，针对图像序列，逐个图像地进行图像配准。然后，可以基于图像配准来估计每个图像中的像素的运动信息。最后，将第一区域附近的像素的运动信息作为参考来获得每个图像中的相应第二区域。

以上参照图12以及图1至图4描述了医学图像处理方法。下文中，在不重复上文中已经讨论过的某些细节的情况下参照图11以及图5至图8给出医学图像处理装置的概述。

图11是示出根据本发明实施例的医学图像处理装置1100的配置示例的框图。

医学图像处理装置1100包括选择单元1110、估计单元1120以及追踪单元1130。

选择单元1110在包含心肌的多个图像按时间排列的图像组中选择不同时间相位的多个图像。

估计单元1120估计多个图像之间的心肌的活动。

追踪单元1130根据心肌的活动来设定在图像组中心肌的追踪的搜索范围并进行追踪。

图5是示出根据本发明一个实施例的医学图像处理装置500的框图。

如图5所示，医学图像处理装置500包括估计单元502、查找单元504、设置单元506和搜索单元508。其中，估计单元502对应于参照图11说明的估计单元1120，查找单元504、设置单元506和搜索单元508对应于参照图11说明的追踪单元1130。

估计单元502被配置为根据在图像序列中至少一个图像上设置的第一区域，在图像序列中的其他图像上估计与第一区域对应于相同对象部位的第二区域，其中，图像序列包括针对同一对象在对象运动期间所捕获的一系列图像。

查找单元504被配置为在估计单元502估计的第二区域中查找与第一区域中的第一部分对应于相同对象部位的第二部分。

设置单元506被配置为在所述其他图像中以查找单元504查找到的第二部分为中心来设置搜索范围。

搜索单元508被配置为在设置单元506所设定的搜索范围内搜索与第一部分匹配的第三部分，以进行图像跟踪。

优选地，搜索单元508可以被配置为以第一部分为模板在设置单元506所设定搜索范围内进行模板匹配以确定与第一部分匹配的第三部分。

例如，所设置的第一区域可以是与感兴趣的对象部位相对应的区域。由于图像序列是针对同一对象在对象运动期间所捕获的一系列图像，因而，在图像序列的其他图像中也有与感兴趣的对象部位相对应的区域，从而可以根据所设置的第一区域来估计与感兴趣的对象部位相对应的第二区域。

此处的对象可以是任意的运动对象。在医学领域，对象例如可以是心脏、肺或动脉等运动器官。例如，对象为心脏的同一部位。在一个例子中，图像序列可以是根据通过医疗诊断装置获得的数据而形成的医学图像。

图6是示出如图5所示的医学图像处理装置的估计单元502的一个例子的框图。

如图6所示，估计单元502可以包括第一轮廓确定模块502-2、轮廓跟踪模块502-4和第二轮廓确定模块502-6。

第一轮廓确定模块502-2可以被配置为根据对象的特征分别在图像序列中的至少两个图像上设置用于限定第一区域的第一轮廓。

轮廓跟踪模块502-4可以被配置为针对第一轮廓确定模块502-2所设置的第一轮廓，在其他图像上进行轮廓跟踪，以获得其他图像上与第一轮廓对应于相同对象部位的第三轮廓。

第二轮廓确定模块502-6可以被配置为在其他图像上综合轮廓跟踪模块502-4获得的第三轮廓来确定第二轮廓，从而确定第二轮廓所限定的第二区域。在一个例子中，第二轮廓确定模块502-6可以被配置为根据其他图像与至少两个图像之间的图像序列距离对第三轮廓进行加权平均来确定第二轮廓。

以上参照图6描述了根据多个第一轮廓而在所述其他图像中的每个图像中确定多个第三轮廓并综合多个第三轮廓以获得第二轮廓的例子，但是在有些情况下，例如，感兴趣的对象部位在各个图像中的形状、颜色或灰度等特征非常相似，一个第三轮廓足以确定第二轮廓，即认为第三轮廓就是最终确定的第二轮廓。以下同样参照图6来描述这种情况。在这种情况下，可以省略第二轮廓确定模块502-6。

第一轮廓确定模块502-2可以被配置为根据对象的特征在图像序列中的一个图像上设置用于限定第一区域的第一轮廓。

轮廓跟踪模块502-4可以被配置为针对第一轮廓确定模块502-2所设置的第一轮廓，在其他图像上进行轮廓跟踪以获得第二轮廓，从而确定第二轮廓所限定的第二区域。换句话说，认为第三轮廓就是最终确定的第二轮廓。

图7是示出如图5所示的医学图像处理装置的估计单元502的另一个例子的框图。

如图7所示，估计单元502可以包括第一区域设置模块502-2’和第二区域确定模块502-4’。

第一区域设置模块502-2’可以被配置为根据对象的特征在图像序列中的一个图像上设置第一区域。

第二区域确定模块502-4’可以被配置为根据图像序列中的其他图像中的像素的运动信息来确定其他图像中与第一区域对应于相同对象部位的第二区域。

图8是示出如图5所示的医学图像处理装置的估计单元502的又一个例子的框图。

如图8所示，估计单元502可以包括第一区域设置模块502-2’、运动信息获得模块502-6’和第二区域确定模块502-4’。

第一区域设置模块502-2’可以被配置为根据对象的特征在图像序列中的一个图像上设置第一区域。

运动信息获得模块502-6’可以被配置为对其他图像与一个图像进行图像配准以获得其他图像中的像素的运动信息。

第二区域确定模块502-4’可以被配置为根据图像序列中的其他图像中的像素的运动信息来确定其他图像中与第一区域对应于相同对象部位的第二区域。

图9是示出根据本发明的实施例的医学图像设备900的示例性配置的框图。

为了不模糊本发明的精神和范围，在图9中省略了医学图像设备900的其他可能部件。医学图像设备900可以包括医学图像处理装置500。医学图像设备800例如是X射线成像诊断装置、超声波(UL)诊断成像装置、计算机断层扫描(CT)装置、磁共振成像(MRI)诊断成像装置、或者正电子发射断层扫描(Positron Emission Tomography，PET)装置等，而没有限制。

将上述医学图像处理装置设置在医学图像设备中时可使用的具体手段或方式为本领域技术人员所熟知，在此不再赘述。

以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理，但是，需要指出的是，对本领域的普通技术人员而言，能够理解本发明的方法和装置的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置(包括处理器、存储介质等)或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用他们的基本编程技能就能实现的。

因此，本发明的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者一组程序来实现。所述计算装置可以是公知的通用装置。因此，本发明的目的也可以仅仅通过提供包含实现所述方法或者装置的程序代码的程序产品来实现。也就是说，这样的程序产品也构成本发明，并且存储有这样的程序产品的存储介质也构成本发明。显然，所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来所开发出来的任何存储介质。

在通过软件和/或固件实现本发明的实施例的情况下，从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机，例如图10所示的通用计算机1000安装构成该软件的程序，该计算机在安装有各种程序时，能够执行各种功能等等。

在图10中，中央处理单元(CPU)1001根据只读存储器(ROM)1002中存储的程序或从存储部分1008加载到随机存取存储器(RAM)1003的程序执行各种处理。在RAM 1003中，也根据需要存储当CPU 1001执行各种处理等等时所需的数据。CPU 1001、ROM 1002和RAM 1003经由总线1004彼此链路。输入/输出接口1005也链路到总线1004。

下述部件链路到输入/输出接口1005：输入部分1006(包括键盘、鼠标等等)、输出部分1007(包括显示器，比如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等，和扬声器等)、存储部分1008(包括硬盘等)、通信部分1009(包括网络接口卡比如LAN卡、调制解调器等)。通信部分1009经由网络比如因特网执行通信处理。根据需要，驱动器1010也可链路到输入/输出接口1005。可拆卸介质1011比如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等根据需要被安装在驱动器1010上，使得从中读出的计算机程序根据需要被安装到存储部分1008中。

在通过软件实现上述系列处理的情况下，从网络比如因特网或存储介质比如可拆卸介质1011安装构成软件的程序。

本领域的技术人员应当理解，这种存储介质不局限于图10所示的其中存储有程序、与设备相分离地分发以向用户提供程序的可拆卸介质1011。可拆卸介质1011的例子包含磁盘(包含软盘(注册商标))、光盘(包含光盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘(包含迷你盘(MD)(注册商标))和半导体存储器。或者，存储介质可以是ROM 1002、存储部分1008中包含的硬盘等等，其中存有程序，并且与包含它们的设备一起被分发给用户。

本发明还提出一种存储有机器可读取的指令代码的程序产品。指令代码由机器读取并执行时，可执行上述根据本发明实施例的方法。

相应地，用于承载上述存储有机器可读取的指令代码的程序产品的存储介质也包括在本发明的公开中。存储介质包括但不限于软盘、光盘、磁光盘、存储卡、存储棒等。

本领域的普通技术人员应理解，在此所例举的是示例性的，本发明并不局限于此。

在本说明书中，“第一”、“第二”以及“第N个”等表述是为了将所描述的特征在文字上区分开，以清楚地描述本发明。因此，不应将其视为具有任何限定性的含义。

作为一个示例，上述方法的各个步骤以及上述设备的各个组成模块和/或单元可以实施为软件、固件、硬件或其组合，并作为相应设备中的一部分。上述装置中各个组成模块、单元通过软件、固件、硬件或其组合的方式进行配置时可使用的具体手段或方式为本领域技术人员所熟知，在此不再赘述。

作为一个示例，在通过软件或固件实现的情况下，可以从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机(例如图10所示的通用计算机1000)安装构成该软件的程序，该计算机在安装有各种程序时，能够执行各种功能等。

在上面对本发明具体实施例的描述中，针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其他实施方式中使用，与其他实施方式中的特征相组合，或替代其他实施方式中的特征。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其他特征、要素、步骤或组件的存在或附加。

此外，本发明的方法不限于按照说明书中描述的时间顺序来执行，也可以按照其他的时间顺序地、并行地或独立地执行。因此，本说明书中描述的方法的执行顺序不对本发明的技术范围构成限制。

本发明及其优点，但是应当理解在不超出由所附的权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下可以进行各种改变、替代和变换。而且，本发明的范围不仅限于说明书所描述的过程、设备、手段、方法和步骤的具体实施例。本领域内的普通技术人员从本发明的公开内容将容易理解，根据本发明可以使用执行与在此的相应实施例基本相同的功能或者获得与其基本相同的结果的、现有和将来要被开发的过程、设备、手段、方法或者步骤。因此，所附的权利要求旨在在它们的范围内包括这样的过程、设备、手段、方法或者步骤。

基于以上的说明，可知公开至少公开了以下技术方案：

方案1.一种医学图像处理方法，包括：

在包含心肌的多个图像按时间排列的图像组中选择不同时间相位的多个图像；

估计所述多个图像之间的心肌的活动；以及

根据所述心肌的活动来设定在所述图像组中所述心肌的追踪的搜索范围并进行追踪。

方案2.根据方案1的医学图像处理方法，其中估计心肌的活动的步骤包括：根据在图像序列中至少一个图像上设置的第一区域，在所述图像序列中的其他图像上估计与所述第一区域对应于相同对象部位的第二区域，并且

设定所述搜索范围并进行追踪的步骤包括：

在所述第二区域中查找与所述第一区域中的第一部分对应于相

同对象部位的第二部分；

在所述其他图像中以所述第二部分为中心来设置搜索范围；以及在所设定的搜索范围内搜索与所述第一部分匹配的第三部分以

进行图像跟踪。

方案3.根据方案2所述的医学图像处理方法，其中，所述第二区域的估计包括：

根据所述对象的特征分别在所述图像序列中的至少两个图像上设置用于限定所述第一区域的第一轮廓；

针对所设置的第一轮廓，在所述其他图像上进行轮廓跟踪，以获得所述其他图像上与所述第一轮廓对应于相同对象部位的第三轮廓；以及

在所述其他图像上综合所述第三轮廓来确定第二轮廓，从而确定所述第二轮廓所限定的第二区域。

方案4.根据方案3所述的医学图像处理方法，其中，所述第三轮廓的综合包括：

根据所述其他图像与所述至少两个图像之间的图像序列距离对所述第三轮廓进行加权平均来确定所述第二轮廓。

方案5.根据方案2所述的医学图像处理方法，其中，所述第二区域的估计包括：

根据所述对象的特征在所述图像序列中的一个图像上设置用于限定所述第一区域的第一轮廓；以及

针对所设置的第一轮廓，在所述其他图像上进行轮廓跟踪以获得第二轮廓，从而确定所述第二轮廓所限定的第二区域。

方案6.根据方案2所述的医学图像处理方法，其中，所述第二区域的估计包括：

根据所述对象的特征在所述图像序列中的一个图像上设置所述第一区域；以及

根据所述图像序列中的其他图像中的像素的运动信息来确定所述其他图像中与所述第一区域对应于相同对象部位的第二区域。

方案7.根据方案6所述的医学图像处理方法，还包括：

对所述其他图像与所述一个图像进行图像配准以获得所述其他图像中的像素的运动信息。

方案8.根据方案2至7中任一项所述的医学图像处理方法，其中，所述第三部分的搜索包括：

以所述第一部分为模板在所述搜索范围内进行模板匹配以确定与所述第一部分匹配的第三部分。

方案9.根据方案1至7中任一项所述的医学图像处理方法，其中，所述图像序列为根据通过医疗诊断装置获得的数据而形成的医学图像。

方案10.根据方案2至7中任一项所述的医学图像处理方法，其中，所述对象为心脏的同一部位。

方案11.一种医学图像处理装置，包括：

选择单元，其在包含心肌的多个图像按时间排列的图像组中选择不同时间相位的多个图像；

估计单元，其估计所述多个图像之间的所述心肌的活动；以及

追踪单元，其根据所述心肌的活动来设定在所述图像组中所述心肌的追踪的搜索范围并进行追踪。

方案12.根据方案11所述的医学图像处理装置，其中所述估计单元被配置为根据在图像序列中至少一个图像上设置的第一区域，在所述图像序列中的其他图像上估计与所述第一区域对应于相同对象部位的第二区域；并且

所述追踪单元被配置为：

在所述第二区域中查找与所述第一区域中的第一部分对应于相

同对象部位的第二部分；

在所述其他图像中以所述第二部分为中心来设置搜索范围；以及在所设定的搜索范围内搜索与所述第一部分匹配的第三部分以进行图像跟踪。

方案13.根据方案12所述的医学图像处理装置，其中，所述估计单元包括：

第一轮廓确定模块，被配置为根据所述对象的特征分别在所述图像序列中的至少两个图像上设置用于限定所述第一区域的第一轮廓；

轮廓跟踪模块，被配置为针对所设置的第一轮廓，在所述其他图像上进行轮廓跟踪，以获得所述其他图像上与所述第一轮廓对应于相同对象部位的第三轮廓；以及

第二轮廓确定模块，被配置为在所述其他图像上综合所述第三轮廓来确定第二轮廓，从而确定所述第二轮廓所限定的第二区域。

方案14.根据方案12所述的医学图像处理装置，其中，所述第二轮廓确定模块被配置为根据所述其他图像与所述至少两个图像之间的图像序列距离对所述第三轮廓进行加权平均来确定所述第二轮廓。

方案15.根据方案12所述的医学图像处理装置，其中，所述估计单元包括：

第一轮廓确定模块，被配置为根据所述对象的特征在所述图像序列中的一个图像上设置用于限定所述第一区域的第一轮廓；以及

轮廓跟踪模块，被配置为针对所设置的第一轮廓，在所述其他图像上进行轮廓跟踪以获得第二轮廓，从而确定所述第二轮廓所限定的第二区域。

方案16.根据方案12所述的医学图像处理装置，其中，所述估计单元包括：

第一区域设置模块，被配置为根据所述对象的特征在所述图像序列中的一个图像上设置所述第一区域；以及

第二区域确定模块，被配置为根据所述图像序列中的其他图像中的像素的运动信息来确定所述其他图像中与所述第一区域对应于相同对象部位的第二区域。

方案17.根据方案16所述的医学图像处理装置，所述估计单元还包括：

运动信息获得模块，被配置为对所述其他图像与所述一个图像进行图像配准以获得所述其他图像中的像素的运动信息。

方案18.根据方案12至17中任一项所述的医学图像处理装置，其中，所述追踪单元被配置为以所述第一部分为模板在所述搜索范围内进行模板匹配以确定与所述第一部分匹配的第三部分。

方案19.根据方案11至17中任一项所述的医学图像处理装置，其中，所述图像序列为根据通过医疗诊断装置获得的数据而形成的医学图像。

方案20.根据方案11至17中任一项所述的医学图像处理装置，其中，所述对象为心脏的同一部位。

方案21.一种医学图像设备，包括根据方案11至20中任一项所述的医学图像处理装置。

方案22.根据方案21所述的医学图像设备，其中，所述医学图像设备包括X射线成像诊断装置、超声波诊断成像装置、计算机断层扫描装置、磁共振成像诊断成像装置或者正电子发射断层扫描装置。

方案23.一种计算机程序，用于实现根据方案1至10中任一项所述的图像跟踪方法。

方案24.一种计算机可读的记录介质，其上记录有用于实现根据方案1至10中任一项所述的图像跟踪方法的计算机程序代码。

Claims (12)

1.一种医学图像处理装置，包括：

选择单元，其在包含心肌的多个图像按时间排列的图像组中选择不同时间相位的多个图像；

估计单元，其估计所述多个图像之间的所述心肌的活动；以及

追踪单元，其根据所述心肌的活动来设定在所述图像组中所述心肌的追踪的搜索范围并进行追踪，

其中所述估计单元被配置为根据在所述图像组中至少一个图像上设置的第一区域，在所述图像组中的其他图像上估计与所述第一区域对应于相同对象部位的第二区域，

所述估计单元包括：

第一轮廓确定模块，被配置为根据所述对象的特征分别在所述图像组中的至少两个图像上设置用于限定所述第一区域的第一轮廓；

轮廓跟踪模块，被配置为针对所设置的第一轮廓，在所述其他图像上进行轮廓跟踪，以获得所述其他图像上与所述第一轮廓对应于相同对象部位的第三轮廓；以及

第二轮廓确定模块，被配置为在所述其他图像上综合所述第三轮廓来确定第二轮廓，从而确定所述第二轮廓所限定的第二区域。

2.根据权利要求1所述的医学图像处理装置，其中所述追踪单元被配置为：

在所述第二区域中查找与所述第一区域中的第一部分对应于相同对象部位的第二部分；

在所述其他图像中以所述第二部分为中心来设置搜索范围；以及

在所设定的搜索范围内搜索与所述第一部分匹配的第三部分以进行图像跟踪。

3.根据权利要求2所述的医学图像处理装置，其中，所述第二轮廓确定模块被配置为根据所述其他图像与所述至少两个图像之间的图像序列距离对所述第三轮廓进行加权平均来确定所述第二轮廓。

4.根据权利要求2所述的医学图像处理装置，其中，所述估计单元被替换为包括：

第一轮廓确定模块，被配置为根据所述对象的特征在所述图像组中的一个图像上设置用于限定所述第一区域的第一轮廓；以及

轮廓跟踪模块，被配置为针对所设置的第一轮廓，在所述其他图像上进行轮廓跟踪以获得第二轮廓，从而确定所述第二轮廓所限定的第二区域。

5.根据权利要求2所述的医学图像处理装置，其中，所述估计单元被替换为包括：

第一区域设置模块，被配置为根据所述对象的特征在所述图像组中的一个图像上设置所述第一区域；以及

第二区域确定模块，被配置为根据所述图像组中的其他图像中的像素的运动信息来确定所述其他图像中与所述第一区域对应于相同对象部位的第二区域。

6.根据权利要求5所述的医学图像处理装置，所述估计单元还包括：

运动信息获得模块，被配置为对所述其他图像与所述一个图像进行图像配准以获得所述其他图像中的像素的运动信息。

7.根据权利要求2至6中任一项所述的医学图像处理装置，其中，所述追踪单元被配置为以所述第一部分为模板在所述搜索范围内进行模板匹配以确定与所述第一部分匹配的第三部分。

8.根据权利要求1至6中任一项所述的医学图像处理装置，其中，所述图像组包括根据通过医疗诊断装置获得的数据而形成的医学图像。

9.根据权利要求2至6中任一项所述的医学图像处理装置，其中，所述对象为心脏的同一部位。

10.一种医学图像处理方法，包括：

在包含心肌的多个图像按时间排列的图像组中选择不同时间相位的多个图像；

估计所述多个图像之间的心肌的活动；

根据所述心肌的活动来设定在所述图像组中所述心肌的追踪的搜索范围并进行追踪；

根据在所述图像组中至少一个图像上设置的第一区域，在所述图像组中的其他图像上估计与所述第一区域对应于相同对象部位的第二区域；

根据所述对象的特征分别在所述图像组中的至少两个图像上设置用于限定所述第一区域的第一轮廓；

针对所设置的第一轮廓，在所述其他图像上进行轮廓跟踪，以获得所述其他图像上与所述第一轮廓对应于相同对象部位的第三轮廓；以及

在所述其他图像上综合所述第三轮廓来确定第二轮廓，从而确定所述第二轮廓所限定的第二区域。

11.一种医学图像设备，包括根据权利要求1至9中任一项所述的图像处理装置。

12.根据权利要求11所述的医学图像设备，其中，所述医学图像设备包括X射线成像诊断装置、超声波诊断成像装置、计算机断层扫描装置、磁共振成像诊断成像装置或者正电子发射断层扫描装置。