氣管與支氣管分析應用

在Amira的影像分割圈選編輯器中,利用群域增長的方式,即可得到立即得到如下的氣管結構。使用Skeleton模組的中心線演算功能,計算出支氣管中心線後,可再依據分支狀況,進一步運算得到其為第n級支氣管如下圖示。

除了上述的運算,感謝Amira的圓柱相關性演算功能,細小的微支氣管,也可以根據設定的管徑,運算得到肺節支氣管(Segmental Bronchi)。

有了較全面的支氣管網絡數位模型,可進一步計算氣管與各支氣管的距離,讓醫療團隊在做術前評估時可有更具體的觀念。

從氣管至各支氣管的距離分佈

細絲結構曲面網格重建

微細血管、絲狀構造或是薄殼結構在重建為曲面網格時,常因為重建的結構太細或太薄,運算後常遺失細微的結構。

左圖:圈選檔案中有完整的微細血管;右圖:過度平滑移除了大部份的血管。

Amira/Avizo中提供完整的操作功能選項,用戶可以根據不同的情況選擇最適合的平滑方式,進而得到理想的結果。例如,我們可以先重建所有血管後再針對曲面網格進行平滑,進而保留大部份的資料數據。

左圖:原始圈選檔案;右圖:先重建所有血管後再針對曲面網格進行平滑,進而保留大部份的資料數據。

也可以使用中心線演算模組,計算出血管中心線位置及粗細,再依管徑數值輸出模型!

左圖:原始圈選檔案;右圖:計算血管中心線,運算管徑,再依管徑輸出模型

透過Amira/Avizo完整的影像處理模組,任何細微結構都可獲得保留,於三維列印時完整呈現。

多影像校準對位與影像分割圈選

在臨床實際的應用,許多案例常需要借重不同的儀器設備進行拍攝,以取得最佳的訊息;或是在不同時間拍攝,來了解相關病徵的進展,這些情況下,都會同時有多組影像資料需要進行比對。

不同影像設備,會有不同的影像解析與影像大小

在Amira/Avizo中,我們提供完整的影像校準對位,包含標記點對位校準、曲面網格
對位 點校準、影像共同資訊校準對位,無論任何一種資料數據,只要能匯入,都能找到最佳的功能模組,將兩組不同座標影像運算至相同座標位置以便比對。

對位校準後的影像,透過重新切面運算產生相同尺寸影像後,在影像圈選工作室(Image Segmentation)即可自由切換,例如腫瘤在MRI中較容易辨識,我們就可以在MRI影像中圈選腫瘤;骨骼在CT中較容易辨識,我們就可以在CT影像中圈選骨頭,如此就能快速精確完成整個案例模型的製作與評估。

肺臟微動靜脈血管圈選分割

肺臟內的血管關係錯綜複雜,過去要分辨動靜脈血管常需要花費相當多的時間與精力。現在,您只要在Amira中透過幾個簡單的步驟,就可以快速、準確完成整個肺臟血管的分割。

步驟1:利用「全自動肺臟分割與肺微細血管模型重建 」分割肺臟微細血管
步驟2:利精準快速圈選 ,從右心室和左心房,簡單定義肺動脈與肺靜脈。
步驟3:演算法自動運算大致的肺動、靜脈位置
步驟4:演算法進一步延伸至所有微細血管

全自動肺臟分割與肺微細血管模型重建

Amira提供進階完整的影像處理與分析模組,透過這些模組不同程序的組合,即可自動為特定器官組織完成影像分割。

例如透過以下步驟,我們即可自動計算產生肺臟模型及其中微細血管。

藉由不同模組組合成特定工作流程,可自動計算肺臟模型。
左圖:電腦斷層影像渲染。右圖:三維列印VRML彩色模型檔案輸出

在新版本的Amira/Avizo,我們新增了Recipe Workroom,用戶可將上述的步驟轉存為Recipe,在下次更改不同的影像都可以快速完成分割。

Recipe可將工作流程儲存於下次應用於不同的影像。

更複雜的工作流程,都可一鍵轉換為Recipe,除了保留分析各種影像的強彈性,也加快用戶重複處理類似影像所需的時間。

微細血管影像增強與進階分支分區渲染

電腦斷層影像針對未端微細血管常因為訊號太弱,很能正確圈選分割。因此大部份都只能取得主幹血管影像。

未端微細血管因為訊號較弱,無法正確被辨識並分割。左: 原始電腦斷層影像;中:三維渲染成像:右:藍色為二值份割結果。

透過Amira最新的管狀構造影像強化技術,可根據自訂尺寸管徑,尋找可能為血管分支的影像,將所有細微血管進一步圈選標記。

未端微細血管可被追蹤,並進一步計算分枝。左:白色為原始影像渲染,淺橙為演算法偵測數據;中:找出與原主幹相連的數據,並合併為完整血管網絡;右:計算血管分支分段。

有了上述分支數據的基礎,我們可以進一步運算其延伸至完整腎臟區域的分區與分部,讓相關人員更清楚了解血管配送的可能區域與路徑。

下肢電腦斷層影像精準快速圈選與三維列印模型輸出

電腦斷層影像在一般情況下使用閥值(Threshold)即可完成圈選,但在一些特別的案例,硬質骨較薄,X光穿透較強的情況,使用閥值就很困難了!

在以下的案例中,使用較低的閥值會產生較多的雜訊,較高的閥值則模型不完整,輸出三維打印,也因為內部過多孔洞,增加網格數量,也導致無法產生好的輸廓檔案!

灰階亮度不均,閥值選取骨骼外型變得很困難和費時!

使用Amira的快速圈選工具,用戶只需要在簡單的幾個切面定義如下的區域,下肢的模型即可完成重建。

單一切面,定義完每一根骨骼。

演算法根據使用者定義的區域,自動偵測三維所有切面骨骼邊界。
不論骨骼內部灰階為何,都可以完整填滿。

最後需列印輸出的曲面模型,也可以根據需求保留特徵輪廓,再執行平滑優化,提供各種選項滿足各類需求。

左下:原始輪廓重建未平滑;中下:一般軟件平滑結果;右下:特徵保留平滑;中上:網骼再優化。

高信度與高效度影像分割

『影像分割圈選(Image Segmentation』是醫學影像處理中極為關鍵的一個步驟。

無論影像物件之幾何數據量測,三維曲面網格重建輸出打印或其他影像量化分析等程序,皆需先完成影像分割圈選。若無合適的工具軟體,影像分割圈選常費時耗力。舉例來說,一組兩三百張的影像,若採用逐張選取判斷,欲完成單一材料分割,常需一小時以上。而在影像拍攝設備不斷推陳出新,影像解析度與精細度越來越高,需處理的影像可能多達數千張以上,影像資料也可能高至數億位元組(GB)。此時,領先群倫的Amira/Avizo分水嶺演算技術,讓您輕鬆、快速且準確地完成這些繁瑣卻必要的流程。

簡單3步驟完快速準確完成影像分割:

步驟1:確認標記物位置(Locate position)


步驟2: 切面標記 要/不要區域(Define Yes/No area)


步驟3: 演算法自動運算圈選(Compute by advanced segmentation alogrithm)



透過上述三個簡單的步驟,不同操作員在不同時間,都可以完成相同的圈選結果,Amira對於醫學影像圈選,是不可或缺的工具!

曲面數據量測編輯器

Avizoamira全新的曲面數據量測編輯器 (Surface Path Editor),提供了曲面上曲線運算功能,將以往複雜的曲面數據量測分析簡單化。

使用者只需要在曲面上選取固定的標記點,程式會根據選用的演算法,在曲面找出路徑,除了可以計算該路徑長度,更可將路徑產生封閉的曲面,計算該曲面面積與標定之路徑長。

範例展示 

生物醫學影像
如下圖示,我們在兩眼眼窩內側及鼻孔兩側共定義四點,即可計算產生下圖紅線,並進一步裁切下我們自訂的區域,輸出並進行運算。

工業模型分析
工業的引擎曲面網格,一樣只需簡單定義座標點,即可裁切需要的曲面。