一种超声体数据渲染成像方法、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及一种超声体数据渲染成像方法、设备及存储介质。

背景技术

三维超声诊断技术于20世纪90年代末以较快速度推向临床，其特有的三维成像功能近年来在产科胎儿检查中发挥了越来越重要的作用。与二维超声成像相比，三维超声成像技术不仅具有其全部功能和优势，而且还具有检查胎盘、羊水和脐带变化等二维超声成像无法实现的功能。三维超声成像在胎儿颜面部畸形、胆囊血管、小器官及膀胱等含液性器官的诊断效果相比于传统二维超声技术具有明显的优势。

现有的超声成像技术中，三维超声成像是通过采集三维的体数据，并对体数据进行渲染显示，用于显示被测组织的三维超声图像。通常情况下，三维超声成像系统还支持三维视图与剖切面视图的交互操作，包括平移、旋转、缩放、切换剖切面视图、调节剖切面视图位置等。在经过上述一系列的操作之后，得到三维立体图及剖切面图像，为超声医生的诊断提供帮助，其效果图如图2所示。

然而，当超声医生使用三维立体图进行诊断时，不管是对三维超声图像进行渲染显示还是对各对象或区域进行渲染显示，现在医学超声仪器通常都是采用同一种渲染。渲染显示图像与图谱正相关，图像效果不够圆润缓和，图像风格偏硬。这样的显示方式带来的问题是，当多个对象在某个视觉上处于前后重叠时，在三维图像中不容易凸显出这一组织特征。

因此，目前的超声三维的渲染模式，获取到的组织图像信息较为生硬，无法突出结构轮廓，导致使用者无法清晰直观地通过三维图像来对组织进行诊断。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种超声体数据渲染成像方法、设备及存储介质，用以解决目前超声三维渲染时无法突出组织轮廓的问题。

本发明提供一种超声体数据渲染成像方法，包括如下步骤：

获取三维体数据的原始数据；

对所述三维体数据的原始数据进行插值重建，以获取三维体数据对应的体素以及与所述体素所对应的透明度参数；

根据所述体素和透明度参数，获取所述三维体数据的二维渲染图；

根据所述体素和透明度参数，提取所述三维体数据中同一光束下组织结构轮廓亮暗衰减系数，根据所述组织结构轮廓亮暗衰减系数获取所述三维体数据的轮廓结构渲染图；

将所述三维体数据的二维渲染图与所述轮廓结构渲染图进行融合，得到所需的图像并显示。

优选的，所述的超声体数据渲染成像方法中，所述根据所述体素和透明度参数，提取所述三维体数据中同一光线下组织结构轮廓亮暗衰减系数，根据所述组织结构轮廓亮暗衰减系数获取所述三维体数据的轮廓结构渲染图的步骤具体包括：

确定一个光束下经历三维体数据的点的个数n1，其中，n1个点均为体素大于体素预设阈值的点；

统计筛选出的n1个点中各个点周围n2个点的透明度均值，并根据所述透明度均值确定n1个点中各个点的光衰减系数；

根据n1个点中的各个点的透明度，对n1个点的光衰减系数进行加权累加，以获取所述光束上的亮暗衰减系数；

对所述光束上的亮暗衰减系数进行优化，得到最终的组织结构轮廓亮暗衰减系数后，对所述组织结构轮廓亮暗衰减系数进行归一化处理；

对归一化处理后的组织结构轮廓亮暗衰减系数进行颜色映射，以得到所述三维体数据的轮廓结构渲染图。

优选的，所述的超声体数据渲染成像方法中，所述预设体素阈值为0.02，透明度累加预设阈值为0.95，采样深度预设阈值为150。

优选的，所述的超声体数据渲染成像方法中，n2个点的透明度均值的计算公式为：

其中，at

优选的，所述的超声体数据渲染成像方法中，n1个点中各个点的光衰减系数的计算公式为：

ak

其中，at

优选的，所述的超声体数据渲染成像方法中，所述光束上的亮暗衰减系数的计算公式为：

ak1

其中，ak1

优选的，所述的超声体数据渲染成像方法中，所述最终的组织结构轮廓亮暗衰减系数的计算公式为：

ak2＝fak(ak1)＝a*ak1

其中，ak2为最终的组织结构轮廓亮暗衰减系数，ak1为光衰减系数，a、b、m1和m2为经验参数。

优选的，所述的超声体数据渲染成像方法中，采用如下公式将所述三维体数据的二维渲染图与所述轮廓结构渲染图进行融合：

P＝a1*Pag+a2*Pam，

其中，Pag为三维体数据的二维渲染图，Pam为轮廓结构渲染图，P为所需的图像，a1和a2为经验常数。

第二方面，本发明还提供一种超声体数据渲染成像设备，包括：处理器和存储器；

所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述的超声体数据渲染成像方法中的步骤。

第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的超声体数据渲染成像方法中的步骤。

相较于现有技术，本发明提供的超声体数据渲染成像方法、设备及存储介质，较好的输出了三维体数据中组织的轮廓，轮廓的特征效果较显著，此外可以通过对特征轮廓赋予不同的光强或者映射不同的光谱，可以使融合的图像效果更佳。系统通过首先获取特征结构区域的结构参数，通过结构参数对统一光强进行衰减，将结构区域的显示效果与传统三维超声表面成像的效果进行融合，获取到较好的渲染效果，使使用者可以更清晰直观的通过三维图像来对组织进行诊断，强化了组织之间的结构关系，突出结构轮廓，使融合后的图像整体效果更逼真，达到优化渲染成像的目的。

附图说明

图1为本发明提供的超声体数据渲染成像方法的一较佳实施例的流程图；

图2为传统超声三维体数据渲染效果图；

图3为本发明三维体数据的轮廓结构渲染图的第一具体实施例的示意图；

图4为本发明三维体数据的轮廓结构渲染图的第二具体实施例的示意图；

图5为本发明超声体数据渲染效果图的第一具体实施例的示意图；

图6为本发明超声体数据渲染效果图的第二具体实施例的示意图。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。

请参阅图1，本发明实施例提供的超声体数据渲染成像方法，包括如下步骤：

S100、获取三维体数据的原始数据。

本实施例中，通过控制超声探头，使所述超声探头采集多张连续的二维B超图像，作为三维体数据的原始数据，其中，所述三维体数据的原始数据格式为B超数据。在一个具体实施例中，假设采集到的体数据为51帧384*800，其中384为横向分辨率，800为轴向分辨率。成像深度为140mm，扫描角度为60，探头的扫描半径为39.71mm，探头的摆动半径为17.79mm。

S200、对所述三维体数据的原始数据进行插值重建，以获取三维体数据对应的体素以及与所述体素所对应的透明度参数。

本实施例中，当获取了三维体数据的原始数据后，对三维体数据的原始数据进行插值重建，重建出三维体数据与被测量组织的空间结构保持一致，重建后的三维体数据对应体素为ag，对每一个体素分配一个透明度参数aw。在一个具体实施例中，51*384*800的原始数据通过插值重建转换为600*600*400的体数据。优选的实施例中，ag与aw都归一化为0-1之间的数值。

S300、根据所述体素和透明度参数，获取所述三维体数据的二维渲染图。

本实施例中，将重建后的体素ag结合aw，通过光线投射算法，使用平面光进行投射，获取到传统的三维体数据的二维渲染图Pag。其中，所述光线投影算法为现有技术，在此不再对其进行详细描述。

S400、根据所述体素和透明度参数，提取所述三维体数据中同一光束下组织结构轮廓亮暗衰减系数，根据所述组织结构轮廓亮暗衰减系数获取所述三维体数据的轮廓结构渲染图。

本实施例中，为了较好的输出三维体数据中的组织轮廓，使轮廓的特征效果更佳显著，通过对特征轮廓赋予不同的光强或者映射不同的光谱，进而使融合的图像效果更佳。具体实施时，首先获取特征结构区域的结构参数，通过结构参数对同一光强进行衰减，将结构区域的显示效果与传统三维超声表面成像的效果进行融合，获取到较好的渲染效果。具体的，所述步骤S400具体包括：

确定一个光束下经历三维体数据的点的个数n1，其中，n1个点均为体素大于体素预设阈值的点；

统计筛选出的n1个点中各个点周围n2个点的透明度均值，并根据所述透明度均值确定n1个点中各个点的光衰减系数；

根据n1个点中的各个点的透明度，对n1个点的光衰减系数进行加权累加，以获取所述光束上的亮暗衰减系数；

对所述光束上的亮暗衰减系数进行优化，得到最终的组织结构轮廓亮暗衰减系数后，对所述组织结构轮廓亮暗衰减系数进行归一化处理；

对归一化处理后的组织结构轮廓亮暗衰减系数进行颜色映射，以得到所述三维体数据的轮廓结构渲染图。

本实施例中，首先获取超声体数据的结构轮廓模块，对体数据进行阈值限制nthread，对阈值范围内的每一个体数据提取结构亮暗系数ak，其中，每一个体数据的结构亮暗系数ak都是通过该体数据周围区域的体数据像素与关联的颜色透明度aw进行统计归一化获取的小于1的参数。然后对每一个平面光线束上的结构亮暗系数结合透明度进行累加，最后获取到光线投射点的结构亮暗系数ak1，对ak1进行亮暗优化函数f(ak1)处理获取到衰减较显著的ak2系数。最后通过对ak2系数进行颜色映射，对一固定颜色值进行衰减或映射到0-1的颜色图谱，颜色图谱通过经验设计。最后获取到体数据的轮廓结构图。

在一个优选的实施例中，将所述预设体素阈值设置为0.02，对超过0.02的体数据进行结构亮暗衰减系数的提取。

进一步的实施例中，在确定n1的数值时，通过光束下采样间距与体素透明度来确定，即n1个数值受透明度aw的影响以及光束最终采样深度限制。关于采样度限制，对n1个体素的透明度做加权乘累加，具体公式如下：

sum.w

公式1中，aw

distance

公式2中，stepSize为常数值，本实施例中取0.4，取样深度固定长度为150。若通过取样深度结束取样，对应的n1为375。

进一步来说，可以适当调节n2的个数来满足计算速度，n2的取值以采样点为球心，取Radius＝10为半径，在球内均匀的取72*5*5个采样点，当然，应当理解的是，n2取值不限于常数72*5*5大小。

进一步的实施例中，n2个点的透明度均值的计算公式为：

其中，at

进一步来说，在进行n1个点中各个点的光衰减系数计算时，采用如下公式：

ak

其中，at

在得到了n1个点中各个点的光衰减系数后，对n1个点的ak通过n1个点的透明度aw进行加权累加，获取到这条线束上的亮暗衰减系数ak1，具体的，所述光束上的亮暗衰减系数的计算公式为：

ak1

其中，ak1

当得到了ak1后，采用亮暗优化函数fak(ak1)获取到最终的组织结构轮廓亮暗衰减系数ak2，并将ak2归一化到0-1之间。具体的，所述最终的组织结构轮廓亮暗衰减系数的计算公式为：

ak2＝fak(ak1)＝a*ak1

其中，其中，ak2为最终的组织结构轮廓亮暗衰减系数，ak1为光衰减系数，a、b、m1和m2为经验参数，取常数值，本实施例中，取a＝0.7,b＝0.3，m1＝5，m2＝2；由于ak1的值在0-1之间，所以ak2的值也在0-1之间，这里不需要再一次对ak2进行归一化。

最后对ak2进行颜色映射，有两种方式，一种是给一光强，使用ak2直接乘以光强获取到对应的颜色值，另一种映射一个0-1之间的图谱，通过查表插值法，直接从表格中给对应的ak2光束点赋颜色值。通过上述两种方式对ak2进行颜色映射，获取到轮廓结构渲染图Pam如图3和图4所示。本实例中光强使用白光，颜色格式为RGB格式，数值为(255，255，255)。使用的图谱对应数据格式为RGB*256。

S500、将所述三维体数据的二维渲染图与所述轮廓结构渲染图进行融合，得到所需的图像并显示。

本实施例中，为了得到最终的渲染图，还需将步骤S300得到的二维渲染图和步骤S400得到的轮廓结构渲染图进行融合，最终得到所需的图像，具体的，采用如下公式将所述三维体数据的二维渲染图与所述轮廓结构渲染图进行融合：

P＝a1*Pag+a2*Pam， (公式7)

其中，Pag为三维体数据的二维渲染图，Pam为轮廓结构渲染图，P为所需的图像，a1和a2为经验常数，本实施例中取a1＝1，a2＝1。

当得到了最终所需的图像后显示，用于进行人机交互，如图5和图6所示，其分别为传统三维成像与组织结构轮廓(映射图谱)融合后效果图和传统三维成像与组织结构轮廓(固定光强)融合后效果图，从图中可以看出其效果明显更佳，组织轮廓结构更佳明显。

应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。

基于上述超声体数据渲染成像方法，本发明还相应的提供一种超声体数据渲染成像设备，包括：处理器和存储器；

所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上述各实施例所述的超声体数据渲染成像方法中的步骤。

由于上文已对超声体数据渲染成像方法进行详细描述，所述超声体数据渲染成像方法具备的技术效果，所述超声体数据渲染成像设备同样具备，在此不再赘述。

基于上述超声体数据渲染成像方法，本发明还相应的提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述各实施例所述的超声体数据渲染成像方法中的步骤。

由于上文已对超声体数据渲染成像方法进行详细描述，所述超声体数据渲染成像方法具备的技术效果，所述超声体数据渲染成像设备同样具备，在此不再赘述。

综上所述，本发明提供的超声体数据渲染成像方法、设备及存储介质，较好的输出了三维体数据中组织的轮廓，轮廓的特征效果较显著，此外可以通过对特征轮廓赋予不同的光强或者映射不同的光谱，可以使融合的图像效果更佳。系统通过首先获取特征结构区域的结构参数，通过结构参数对统一光强进行衰减，将结构区域的显示效果与传统三维超声表面成像的效果进行融合，获取到较好的渲染效果，使使用者可以更清晰直观的通过三维图像来对组织进行诊断，强化了组织之间的结构关系，突出结构轮廓，使融合后的图像整体效果更逼真，达到优化渲染成像的目的。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。