Визуальная деперсонализация массивов медицинских данных для защиты при объемном 3d-рендеринге



G16H30/00 -
G16H30/00 -
G16H30/00 -
G16H30/00 -

Владельцы патента RU 2679969:

КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС Н.В. (NL)

Изобретение относится к области обработки изображений. Технический результат – обеспечение защиты данных 3D изображения за счет преобразования данных 3D изображения в частично рандомизированный массив. Реализуемый при помощи компьютера способ обработки изображений для деперсонализации данных включает: прием массива (DS) данных трехмерного, 3D, изображения, полученного с объекта; сегментацию массива данных изображения с получением области (OR) объекта и комплементарной к ней фоновой области (BR), при этом фоновая область соответствует воздушному пространству, окружающему объект; применение операции рандомизации к элементам изображения в фоновой области (BR) для преобразования массива данных 3D изображения в частично рандомизированный массив (DSX) данных изображения. 5 н. и 10 з.п. ф-лы, 4 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[001] Изобретение относится к способам обработки изображений, процессорам обработки изображений, компьютерным программным продуктам и машиночитаемым носителям.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[002] В сфере медицины становится все более важным вопросом согласие пациента на получение его рентгеновского или магнито-резонансного (МР) изображения для постановки диагноза или для того, чтобы сделать его визуализацию доступной для клинических исследований. Это в особенности важно, поскольку данные медицинского изображения могут быть с легкостью доступны через сети данных. Кроме того, в настоящее время все более общепринятой является выдача данных изображения пациентам на портативных устройствах хранения, таких как CD-диски или флеш-накопители. Это также может предоставлять возможности для возможного злоупотребления или как минимум непреднамеренного неправильного применения по меньшей мере по следующим причинам.

[003] В настоящее время большинство стандартных программных модулей просмотра снабжено опцией интерактивно контролируемого прямого объемного рендеринга (ПОР). С помощью ПОР можно легко осуществлять отображение объемных рендерингов непосредственно с данных 3D растровой развертки без необходимости в предварительном сегментации тела или органов.

[004] Однако данные опции прямого объемного 3D рендеринга могут использоваться для (возможно, непреднамеренного или злонамеренного) получения отображения внешней поверхности или силуэта всего тела или части тела, такой как туловище или голова. Ввиду свойств проникновения рентгеновских лучей и МР-сигналов, пациент при таком рендеринге оказывается «обнаженным», и даже может быть визуально узнаваем. Некоторые пациенты могут счесть такой тип рендеринга их туловища или головы неприемлемым при просмотре посторонними лицами или вспомогательным персоналом, или даже при непреднамеренном просмотре медицинским персоналом, когда в этом отсутствует необходимость с медицинской точки зрения. Опасность злоупотребления может проявляться, например, в случае публикации данных объемных рендерингов через коммуникационные сети (публикации в сети Интернет, социальных сетях), если данные попадают в посторонние руки, например если портативное устройство хранения, на котором имеются данные, утеряно или украдено, или они получены иным незаконным образом путем взлома компьютера пользователя и т.д.

[005] Широко распространенная доступность данного типа программного обеспечения для рендеринга может отбивать у пациента желание предоставлять согласие на медицинскую визуализацию или на то, чтобы сделать его данные изображения доступными для клинических исследований.

РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[006] Таким образом, может существовать потребность в способах или устройствах для решения вышеуказанных проблем защиты данных и подобных вопросов. Цель настоящего изобретения достигается объектом изобретения по независимым пунктам формулы изобретения, в которой дополнительные варианты реализации включены в зависимые пункты. Следует отметить, что описанный далее аспект изобретения в равной степени применим к устройствам обработки изображений, к элементам компьютерной программы и к машиночитаемому носителю.

[007] В соответствии с первым аспектом изобретения предусмотрен способ обработки изображений, включающий:

[008] прием полученного массива данных трехмерного, 3D, изображения объекта;

[009] сегментация массива данных изображения с получением области объекта и дополняющей ее фоновой области;

[0010] применение операции рандомизации к элементам изображения в фоновой области для того, чтобы преобразовать массив данных 3D изображения в по меньшей мере частично рандомизированный массив данных изображения.

[0011] Иными словами, алгоритм (цифровой) сегментации применяется для автоматического распознавания воздушного пространства вокруг тела или частей тела в объемном 3D изображении. После этого на распознанный внешний объем воздуха могут быть наложены интенсивности с генератора случайных чисел. Любой последующий прямой объемный рендеринг или другая манипуляция приведут только лишь к неспецифическому отображению поверхности тела, сохраняя при этом высокое разрешение внутри тела для обеспечения того, чтобы преобразованные данные по-прежнему могли использоваться, например, для постановки медицинского диагноза. Как предложено в настоящем документе, рандомизация представляет собой не просто размытие путем изменения разрешения, но в настоящем документе информация об исходном изображении комбинируется со случайными интенсивностями изображения для того, чтобы сделать контур тела неразличимым.

[0012] В соответствии с одним вариантом реализации область объекта содержит область внутреннего ядра и область внешнего слоя, при этом область внешнего слоя расположена между указанной областью внутреннего ядра и указанной фоновой областью, причем операция рандомизации ограничена i) элементами изображения в указанной фоновой области и ii) элементами изображения в указанной внешней области слоя.

[0013] Иными словами, рандомизация может проходить вплоть до некоторой «глубины скин-слоя» (один или более, но в целом только лишь несколько вокселов, например, от 1 до 5) в область тела для достижения улучшенной деперсонализации.

[0014] В соответствии с одним вариантом реализации область внешнего слоя содержит элементы изображения, которые стыкуются (англ. – «interface», «IF») с указанной фоновой областью. Иными словами, рандомизация проходит только на глубину одного воксела в область объекта.

[0015] В соответствии с одним вариантом реализации область внешнего слоя содержит только указанные стыкующиеся элементы изображения. За счет этого предотвращается накопление времени вычисления.

[0016] В соответствии с одним вариантом реализации операция рандомизации включает в себя комбинирование информации об исходном изображении в заданном элементе изображения с рандомизированной информацией об изображении. За счет этого обеспечивается возможность более позднего восстановления исходных данных изображения при возникновении такой необходимости.

[0017] В соответствии с одним вариантом реализации преобладание (или количество) рандомизированной информации об изображении по сравнению с информацией об исходном изображении увеличивается для элементов изображения в направлении от внешней области слоя в сторону фоновой области. За счет этого предотвращаются грубые переходы между рандомизированными и нерандомизированными областями изображения. Может быть достигнута улучшенная деперсонализация.

[0018] В соответствии с одним вариантом реализации операция рандомизации является обратимой для предоставления возможности по существу восстановления исходного массива данных изображения.

[0019] В соответствии с одним вариантом реализации обратимость операции рандомизации определяется одной или более инструкциями по обратимости рандомизации, которые хранятся связанно с рандомизированным массивом данных изображения.

[0020] В соответствии с одним вариантом реализации одна или более инструкций по обратимости рандомизации хранятся по меньшей мере частично в заголовке даты DICOM (англ. – «Digital Imaging and Communications in Medicine» – стандарт в сфере получения и обработки цифровых изображений и средств передачи информации в медицине) рандомизированного массива данных изображения.

[0021] В соответствии с одним вариантом реализации одна или более инструкций по обратимости рандомизации хранятся отдельно от рандомизированного массива данных изображения и удалённо по отношению к нему.

[0022] В соответствии с одним вариантом реализации инструкции по обратимости рандомизации могут быть исполнены только уполномоченным агентом, например путем запроса пароля или при наличии приемлемых прав пользователя, предоставленных в многопользовательской операционной системе (такой как система UNIX).

[0023] Таким образом, в настоящем документе предложено «заполнять» изображенное воздушное пространство, окружающее изображенное тело, «искусственным шумом», предпочтительно до обеспечения доступности данных изображения, так что любой непреднамеренный объемный рендеринг поверхности тела становится невозможным и в то же время сохраняется высокое разрешение информации изображения значительных частей исследуемых внутренних органов. Предпочтительно рандомизация применяется автоматически, то есть она применяется после создания данных изображения без специального запроса на это со стороны пользователя, несмотря на то, что в настоящем документе не исключены варианты реализации для рандомизации, запрашиваемой пользователем.

[0024] В соответствии со вторым аспектом предусмотрен дополнительный способ обработки изображений, включающий:

[0025] Прием полученного по меньшей мере частично рандомизированного массива данных трехмерного, 3D, изображения объекта;

[0026] получение доступа к инструкциям по рандомизации;

[0027] формирование инструкций по обратной рандомизации на основе указанных инструкций по рандомизации;

[0028] применение указанных инструкций по обратной рандомизации для преобразования рандомизированного массива данных 3D изображения в нерандомизированный массив данных 3D изображения.

[0029] Данный способ в соответствии со вторым аспектом обеспечивает возможность по существу обратимости операции рандомизации, согласно способу восстановления исходного массива данных изображения в соответствии с первым аспектом.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0030] Варианты реализации изобретения, приведенные в качестве примера, далее будут описаны со ссылкой на следующие чертежи, на которых:

[0031] На фигуре 1 изображена схематическая блок-схема системы получения изображений;

[0032] На фигуре 2 изображен массив данных 3D изображения;

[0033] На фигуре 2 изображены объемные рендеринги массива 3D данных;

[0034] На фигуре 4 изображены диаграммы последовательностей способов обработки изображений.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0035] На фиг. 1 изображена схематическая блок-схема системы CT формирования рентгеновских изображений, такой как компьютерный томограф. В одном варианте реализации, система CT формирования рентгеновских изображений (также именуемая в настоящем документе «сканером» или «устройством формирования изображений») содержит вращающийся гентри RG, установленный с возможностью вращения в неподвижном гентри FG. Вращающийся гентри RG выполнен с возможностью вращения вокруг части пространства, то есть области исследования. А именно, вращающийся гентри RG выполнен с возможностью вращения вокруг изоцентра указанной области исследования. Вращающийся гентри RG на одном из своих концов содержит рентгеновскую трубку или источник XR, а на другом конце – детектор D.

[0036] Источник XR рентгеновского излучения выполнен с возможностью излучения рентгеновского излучения во время сессии формирования изображений. А именно, рентгеновский пучок проходит через область исследования и после этого падает на поверхность детектора D, чувствительную к излучению. В пределах области исследования, через которую проходит рентгеновский пучок, имеется диагностический стол Т. На диагностическом столе Т размещается образец/объект Р, подлежащий визуализации (например, больной человек или животное).

[0037] В частности, рентгеновский пучок проходит через пациента P в области ROI исследования, например, через конкретный орган или его часть, такой как грудная клетка пациента. Во время прохождения через образец P рентгеновский пучок изменяется, например, в результате абсорбции внутри материи в образце Р. Степень абсорбции имеет прямую зависимость от коэффициента распределения абсорбции или распределения плотности в пациенте. Таким образом, отдельные лучи рентгеновского пучка различным образом модифицируются или абсорбируются в зависимости от того, в каком месте соответствующие лучи прошли через образец Р. После этого, модифицированный таким образом рентгеновский пучок, который появляется с другой стороны пациента, взаимодействует с детектором. В зависимости от интенсивности, обнаруженной детектором, вырабатываются соответствующие электрические сигналы, которые затем направляются на ССД (система сбора данных – не изображена). ССД содержит подходящую схему аналогово-цифрового преобразователя для преобразования указанных электрических сигналов в цифровую форму, также именуемую исходными данными детектора, по существу представляющую собой ряд чисел.

[0038] Исходные данные детектора, полученные устройством IMA формирования изображений, представляют собой по существу проекционные изображения изображенного образца, полученные в определенном направлении проекции относительно области исследования и объекта, находящегося в ней.

[0039] По мере вращения вращающегося гентри RG вокруг области исследования, и, следовательно, вокруг объекта Р, с помощью вышеописанного способа получают ряд различных проекционных изображений в различных направлениях проекции.

[0040] Ряд проекционных изображений направляются на устройство RECON восстановления, которое использует также известные алгоритмы восстановления (такие как обратная проекция с фильтрацией, англ. – «filtered back-projection», FBP) для преобразования ряда в изображение SL среза, которое предоставляет вид объекта в поперечном сечении в некотором положении z вдоль оси, проходящей через объект в изоцентре сканера. После этого, относительное движение вдоль указанной оси подвергается воздействию путем перемещения гентри или передвижения диагностического стола Т (на котором находится пациент P) вдоль указанной оси в новое положение z из новых проекционных изображений. Таким образом, формируется множество изображений SL среза, которые вместе определяют массив данных 3D изображения. После этого, к массиву данных 3D изображения может быть применен модуль VIS визуализации, такой как устройство прямого объемного рендеринга (англ. – «direct volume renderer», DRV), для формирования на экране MT желаемых 3D видов анатомических элементов с точки обзора, интерактивно определяемой пользователем.

[0041] Каждый объемный элемент изображения («воксел») данных 3D изображения соответствует пространственной точке в области исследования. Если данная точка занята объектом во время формирования изображения, то эта точка будет содержать желаемую информацию о количестве накопившейся абсорбции, на которую воздействует линия рентгеновского пучка при его прохождении через указанную точку в области исследования. Однако поскольку объект Р для формирования изображения, как правило, не полностью занимает всю область исследования, в любом случае будут иметь место некоторые фоновые вокселы, которые не кодируют какое-либо затухание, вызываемое объектом, а только лишь будут кодировать очень малое затухание, вызванное окружающим воздухом. Таким образом, эти вокселы могут называться фоновыми вокселами. Иными словами, весь объем 3D массива содержит две взаимодополняющие области: область OR объекта и фоновую область BR. Они графически изображены на части А фиг. 2.

[0042] На части В фиг. 2 изображено поперечное сечение в направлении Z через 3D массив DS данных. Там, где две области встречаются, имеет место стык IF. Область стыковки представляет собой по существу двухмерную поверхность, соответствующую или определяющую внешний контур или силуэт объекта Р. Ввиду возможностей высокого пространственного разрешения у современных устройств формирования изображения, силуэт IF объекта может быть представлен на DVR-устройствах просмотра очень подробно. В отдельных случаях, силуэт головы, например, обеспечит возможность распознания человека, по которому сформировано изображение. Это может быть нежелательно из соображений конфиденциальности. Хотя для диагностических целей или других медицинских целей медицинский персонал в большинстве будет заинтересован в осмотре 3D рендерингов внутренних органов объекта, ничто не препятствует, например, запросу объемного рендеринга силуэта несанкционированным лицом и затем, возможно, неправильному использованию данного потенциально деликатного изображения.

[0043] Данная ситуация изображена на фиг. 3 посредством изображения на частях А, В, приведенного в качестве примера. На части А изображено DVR прямого объемного рендеринга массива данных грудной КТ. На части В для того же массива данных выбрана точка просмотра вне области объекта и получен объемный рендеринг силуэта туловища. Иными словами, для DVR на части В использованы те же настройки, как и на части А, но в данном случае вид повернут вокруг краниально-каудальной оси тела, тем самым явно выявляя возможные деликатные особенности вокруг внешних контуров поверхности тела пациента.

[0044] Теперь, с целью защиты конфиденциальности пациента, и в то же время сохранения большинства, если не всей, информации изображения внутренних органов объекта Р, в настоящем документе предложен модуль IP обработки изображений. Говоря упрощенно, предложенный процессор IP обработки изображений, в соответствии с одним вариантом реализации, функционирует для автоматического «заполнения» фоновой области BR 3D массива DS данных случайной информацией с пикселами/вокселами, так что любой непреднамеренный объемный рендеринг контура тела сводится до степени невозможного. Таким образом, массив DS данных преобразуется в «визуально защищенную» версию массива DSX данных. В одном варианте реализации, данная частичная рандомизация массива DS данных является обратимой, так что исходный незащищенный объемный массив данных может быть полностью восстановлен. Это включает в себя хранение инструкций по рандомизации, которые могут быть использованы в дальнейшем для «дескремблирования» рандомизированного массива данных. Предложенный процессор IP обработки изображений позиционируется предусмотрен в качестве компонента защиты, размещенного между выводом изображения устройства CT формирования изображения и модулем VIS визуализации (например, устройством рендеринга). То есть вместо передачи произведённого массива DS 3D данных непосредственно на устройство VIS визуализации, как осуществлялось ранее, теперь процессор IP обработки изображений внедрен таким образом, что он сперва преобразует 3D массив DS данных в визуально защищенный массив DSX. После этого, только лишь визуально защищенный или рандомизированный массив DSX данных недоступен для операций рендеринга.

[0045] На фиг. 2В более подробно изображено функционирование процессора IP обработки изображений в части того, что происходит с различными вокселами изображений, составляющих массив DS данных. Рандомизированная область RR (то есть те вокселы, к которым была применена операция рандомизации или к которым она должна быть применена) содержит всю или части фоновой области BG. В действительности, в некоторых вариантах реализации область рандомизации ограничена фоновой областью. Однако в предпочтительном варианте реализации область RR рандомизации проходит частично в область объекта. По существу, специалист может посчитать, что область OR объекта образована центральной областью CR, которая окружена областью LR внешнего слоя. Данная внешняя область LR может иметь толщину всего несколько вокселов, в крайнем случае, толщину только лишь один воксел. Таким образом, в одном варианте реализации предусмотрено, что область RR рандомизации проходит в область объекта для включения внешней области LR слоя. Предпочтительно, но не обязательно, все элементы изображения во внешней области LR слоя рандомизированы. Наличие рандомизации, проходящей в указанную область LR внешнего слоя, обеспечивает лучший результат деперсонализации. Например, если предполагалось, чтобы рандомизация была применена только лишь к фоновой области, может быть предусмотрен сигнальный резкий переход между фоновой рандомизацией и нерандомизированной информацией изображения в области OR объекта. После этого, контур тела по-прежнему может быть восстановлен. Таким образом, желательно по меньшей мере частично рандомизировать стык IF вместе с по меньшей мере частью окружающей фоновой области BR. То есть рандомизируется не только фоновая область BR, но также по меньшей мере те вокселы объекта в области OR объекта которые граничат с фоновой областью. Таким образом, конфиденциальность пациента может быть лучше защищена. На фиг. 2В изображен предпочтительный вариант реализации, в котором рандомизация RR (изображенная обведенной) частично проходит от фоновой области BG во область LR внешнего слоя области OR объекта.

[0046] В одном варианте реализации предусмотрено, что количество рандомизации увеличивается в любом или по меньшей мере одном направлении p от центральной области CR в сторону фоновой области BR. Это графически изображено двумя кривыми на части С фиг. 2. Кривые f,g изображают, соответственно, количество исходной информации (f) изображения и количество рандомизированной информации (g) изображения. В центральной области CR имеется только лишь исходная информация изображения. Однако при перемещении в направлении p в область LR внешнего слоя, количество исходной информации f увеличивается, тогда как количество «подделанной» или рандомизированной информации g изображения и данная обратимость поддерживаются вплоть до области IF стыка. Как только внешняя область IF стыка вошла в фоновую область BG, имеется только лишь одна рандомизированная информация о пикселе, а исходная информация изображения отсутствует. В одном варианте реализации предусмотрена рандомизация всей фоновой области. Однако в более предпочтительном варианте реализации сперва строится выпуклая оболочка области OR объекта. После этого, рандомизация ограничена элементами изображения между областью OR объекта и выпуклой оболочкой. Предпочтительно, но не обязательно, все элементы изображения между выпуклой оболочкой и областью OR объекта рандомизированы. Таким образом, ЦП (центральный процессор) может быть сохранен. В других вариантах реализации может быть определена дополнительная область слоя (не обязательно выпуклая оболочка), имеющая фиксированную заранее выбранную толщину, вокруг области OR объекта и рандомизация проходит только в ней.

[0047] Функционирование процессора IP обработки изображений будет описано далее более подробно.

[0048] Процессор IP обработки изображений содержит порт IN ввода и порт OUT вывода для приема исходного 3D массива DS данных и вывода рандомизированного массива DSX данных, соответственно.

[0049] В качестве своих основных компонентов, процессор обработки изображений содержит сегментатор SG и рандомизатор RA. Далее делается ссылка на фиг. 3С, на которой изображено воздействие операции рандомизации на массив данных, изображенный на частях А, В фиг. 3. В данном примере не видна грудь пациента. Иными словами, используя рандомизированный массив DSX данных, при запросе на прямой объемный рендеринг внутренних органов пациента, по-прежнему будет получено изображение, как на фиг. 3А. Однако при рендеринге с точки просмотра вне области объекта будет получен деперсонализированный вид, как на части С, вместо вида, как на части В. Иными словами, создается впечатление, что тело пациента окутано «виртуальным покровом» для лучшей защиты конфиденциальности.

[0050] Далее делается ссылка на фиг. 4А, изображающую диаграмму последовательности этапов S405-S415, которые лежат в основе функционирования процессора IP обработки изображений, предложенного в настоящем документе.

[0051] На этапе S405 принимается исходный 3D массив DS данных. Как вкратце указано выше, это может происходить автоматически в ходе работы после вывода объема устройством CT формирования изображения, но также предусмотрены другие варианты реализации, в которых пользователь может осуществлять деперсонализацию позже. Например, исходный массив DS может храниться сперва в базе данных или хранилище DB, а затем позже подвергаться деперсонализации. В действительности, предложенный процессор IP может использоваться для деперсонализации уже существующих шаблонных изображений, хранящихся в PACS (англ. – «Picture Archiving and Communication System», система хранения и обмена изображениями) или другой системе управления изображениями.

[0052] На этапе S410 3D массив данных сегментируют с получением области OR тела и фоновой области BR. Этим обеспечивается возможность определения области IF стыка с элементами вокселов, которые представляют 2D поверхность тела. Также на данном этапе могут определяться характеристики распознания всех вокселов, подлежащих рандомизации. То есть количество и местоположение (в системе координат (x,y,z)) вокселов (подлежащих рандомизации) полностью определяется, как только толщина внешнего слоя LR была задана и как только определено, какое количество фоновой области подлежит рандомизации. Последнее может быть установлено путем определения толщины области слоя в фоновой области BR вокруг области OR объекта посредством вычисления выпуклой оболочки, как описано ранее. Эти два слоя, определяющие «досягаемость» рандомизированной области RR в одной стороне контура стыка IF являются заранее определенными настройками процессора IP обработки изображений и могут регулироваться пользователем. Иными словами, вокселы, составляющие область RR, являются отмеченными для последующей рандомизации.

[0053] После этого, на этапе 415 применяется рандомизация к сегментированному массиву данных, то есть применяется к вокселам в рандомизированной области RR. В зависимости от объема RR, операция рандомизации ограничивается фоновой информацией или проходит в область внешнего слоя, как описано ранее.

[0054] В одном варианте реализации текущая операция рандомизации осуществляется путем использования генератора псевдослучайных чисел. Генератор случайных чисел определяется исходной точкой и математической инструкцией, определяющей последовательность чисел, являющихся детерминистическими, но появляются в качестве случайных, если она не находится в пределах исходной точки и конкретного функционального описания математических инструкций. В одном варианте реализации, математическая инструкция представляет собой итеративное деление по модулю (известное из арифметики), выполняющееся начиная с исходной точки (то есть числа). В данном процессе генерируются различные остатки, которые выводятся в качестве случайных чисел во время итерации. Сбор всей информации, необходимой для генерирования данной последовательности случайных чисел, будет называться в настоящем документе инструкцией(инструкциями) по рандомизации.

[0055] Операция рандомизации является обратимой, несмотря на то, что это не обязательно во всех вариантах реализации. Это может быть достигнуто путем определения «порядка обратимости», в котором случайные числа, сгенерированные в последовательности, предназначены для применения к рандомизированной области RR. Это может быть выполнено путем определения пути через область RR от среза к срезу и в каждом ряду срезов или по колонкам. После этого, каждому вокселу присваивается порядковый номер на указанном пути. Поскольку общее количество вокселов известно, после этого может быть сгенерировано одинаковое количество случайных чисел посредством запуска генератора случайных чисел для требуемого числа итераций с целью получения последовательности случайных чисел, имеющей столько записей, сколько у области RR вокселов. После этого к i-му вокселу в пути прохождения применяется i-ое случайное число в последовательности случайных чисел. Применение случайных чисел к области RR осуществляется путем комбинирования двух чисел, или, например, путем добавления рандомизированной интенсивности к соответствующему значению воксела в соответствующем положении, для формирования рандомизированной области. После этого, каждый посещенный пиксел в рандомизированной области будет иметь добавленную случайную интенсивность.

[0056] Вышеуказанная операция рандомизации может быть применена к широкому ряду различных реализаций, все из которых предусмотрены в различных вариантах реализации в настоящем документе. В одном варианте реализации все случайные числа генерируются заблаговременно и после этого применяются к области рандомизации. Применение, представляющее собой добавление рандомизированных интенсивностей, может продолжаться последовательно или может быть выполнено сразу же параллельно. В другом варианте реализации, случайные значения интенсивностей применяются спонтанно, поскольку они являются выходными данными генератора случайных чисел.

[0057] В целом, перед добавлением случайных чисел к значениям вокселов, может потребоваться значительное преобразование в интенсивности изображения. В одном варианте реализации, сгенерированные случайные числа преобразованы в приемлемый диапазон интенсивностей изображения и после этого добавляются линейной суперпозицией в соответствующие интенсивности вокселов в области RR. В качестве альтернативы или дополнительно, случайные числа «оборачиваются» вокруг приемлемого диапазона при арифметической операции взятия модуля для достижения рандомизированной интенсивности.

[0058] В соответствии с одним вариантом реализации количество рандомизации находится на «скользящей шкале» так, что оно изменяется в пределах области рандомизации. Это может быть осуществлено путем заполнения области LR перехода до поверхности IF между воздухом и телом с увеличением линейной комбинации шума и интенсивностей истинного изображения, так что вносимый шум составляет 100% при, например, -5 мм до поверхности IF тела до 0% при, например, +5 мм внутри тела. Процентное соотношение скользит или постепенно уменьшается линейно по мере перемещения в сторону фоновой области BR. То есть истинные значения постепенно разделяются на этапы и подделанные значения интенсивности постепенно вводятся с уменьшением расстояния.

[0059] После этого, рандомизированный таким образом 3D массив DS данных может быть сохранен в базе DB данных для более позднего использования.

[0060] В одном варианте реализации данные DS сделаны доступными в формате DICOM. Таким образом, в соответствии с одним вариантом реализации, предложено, что все или по меньшей мере части инструкций по рандомизации включены в заголовок DICOM массива DS данных. Как указано ранее, в одном варианте реализации рандомизация выполняется после получения или генерирования массива данных в устройстве CT формирования изображений. Включение по меньшей мере частей инструкций по рандомизации в заголовок DICOM может быть реализовано в качестве, например, нового стандарта. Однако в других вариантах реализации инструкции по рандомизации хранятся в любом месте и только лишь логически связаны с рандомизированным массивом DSX данных. Например, математическая инструкция генератора псевдослучайных чисел, его исходное число, а также сегментация тела, хранятся вместе с защищенным массивом данных в виде текста в файле DICOM.

[0061] Как указано, в соответствии с одним вариантом реализации также имеет место опция обратного выполнения операции рандомизации для обеспечения возможности восстановления исходного массива DS данных. Для этой цели предусмотрен оператор IPR обратимости к ранее описанному процессору IP обработки изображений.

[0062] Процессор IPR обработки изображений содержит порты IN, OUT входа и выхода, а также содержит компонент DRA дерандомизатора. Следует понимать, что несмотря на то, что на фиг. 1 изображены оба оператора IP и IPR, последний является необязательным.

[0063] Функционирование указанного процессора IPR обратного изображения далее будет более подробно описано со ссылкой на диаграмму В последовательности на фиг. 4.

[0064] На этапе S505 принимается рандомизированный массив DSX данных.

[0065] На этапе S510 обеспечивается доступ к инструкциям по рандомизации. Запрос на доступ к ним может быть создан агентом AG. Например, в архитектуре «клиент-сервер», агент AG может представлять собой рабочую станцию врача в медицинской системе PACS. Если у пользователя AG на рабочей станции есть соответствующие права, например, пароли, или ему были даны соответствующие права пользователя, запрос на доступ к инструкциям по рандомизации удовлетворяется, а в противном случае отклоняется.

[0066] Если доступ предоставлен, последовательность переходит на этап S515, на котором формулируются инструкции по обратной рандомизации. Это может быть достигнуто путем повторного запуска последовательности рандомизации с помощью того же исходного числа и той же итеративной математической инструкции для повторного создания случайных чисел.

[0067] После этого, на следующем этапе S520 обратимые инструкции применяются к рандомизированному массиву DSX данных в обозначенном положении воксела, заданном координатами рандомизированной области RR. Применяя тот же порядок обратимости, а также информацию для распознания рандомизированных вокселов, рандомизированная интенсивность может быть вычтена из рандомизированного массива DSX данных в соответствующих положениях для того, чтобы выявить исходный массив DS данных.

[0068] Из указанного выше ясно, что инструкции по рандомизации содержат ранее упомянутую исходную точку, итеративную математическую функцию, генерирующую последовательность точек рандомизации при итеративном применении к исходным точкам, согласованный порядок перехода через область RR рандомизации и определение координат самой по себе области рандомизации. Определение RR основано на сегментации тела, осуществленной на этапе S410, и может храниться как ASCII текст (строковые данные) вместе с защищенным массивом данных (например, файлом DICOM) или удалённо по отношению к защищенным данным. Рандомизированная область RR может храниться с эффективным запоминанием, например, в качестве сетки или в качестве сжатого объема битов, что, как правило, требует <1% хранилища по сравнению с исходными данными изображения.

[0069] Однако такие элементы, как порядок перехода, могут быть частью заранее согласованного стандарта, так что могут не храниться особым образом вместе с другой информацией. Элементы могут храниться вместе, или один или больше элементов могут храниться удалённо по отношению к другим и отдельно от других, для улучшения безопасности.

[0070] В одном варианте реализации, например, исходное число генератора псевдослучайных чисел (то есть одно целое число) не хранится вместе с защищенным изображением, но из соображений безопасности данных, предоставлено в отдельном файле и/или в отдельных каналах связи, которые могут быть электронной записью, бумажной распечаткой, устным сообщением, дистанционной связью и т.д.

[0071] Как упомянуто ранее, в одном варианте реализации, возможность восстановления обеспечена только лишь для уполномоченного персонала (например, главного исследователя или терапевта). Это может быть достигнуто с использованием пароля. Например, в неограничивающем примере (также предусмотрена любая другая комбинация), следующие элементы хранятся с данными изображения: инструкция по рандомизации, например, математическая формула генератора псевдослучайных чисел, его исходное число, а также определение координат рандомизированной области R. Например, хранимые элементы могут быть встроены (в заголовок DICOM или в другое место). Однако хранимая инструкция по рандомизации зашифрована паролем.

[0072] Резюмируя, в настоящем документе предложена техническая возможность автоматического заполнения пространства, окружающего тела, 3D массива данных случайным шумом перед хранением, так что любой непреднамеренный объемный рендеринг поверхности тела становится невозможным, предоставляя в результате визуально защищенный массив данных. Дополнительной опцией предусмотрено, что добавление шума является обратимым, так что возможно полное восстановление исходных незащищенных объемных данных путем компактного хранения соответствующей информации вместе с защищенным массивом данных.

[0073] Процессоры IP, IPR обработки изображений предусмотрены в качестве модулей, установленных на консолях сканера или рабочих станциях для формирования медицинских изображений и рабочих станциях PACS. Вкратце, предложенные процессоры обработки изображений могут использоваться в любой системе, которая вырабатывает или обрабатывает 3D массивы данных. Процессоры PR и IR могут быть объединены в один модуль, в отличие от варианта реализации, изображенного на фиг. 1, несмотря на то, что в некоторых вариантах реализации также может быть желательным, чтобы они были отдельными, как изображено на фиг. 1. Например, IP установлен в сканере CT, тогда как дешифратор IPR доступен только лишь на рабочей станции выбранного устройства формирования изображения или рабочей станции PACS.

[0074] Несмотря на то, что вышеуказанные варианты реализации были описаны для рентгеновского томографа, предложенные способы и устройства IP, IPR в равной степени применимы к магнитно-резонансной томографии.

[0075] В другом варианте реализации настоящего изобретения, представленном в качестве примера, предоставлена компьютерная программа или элемент компьютерной программы, характеризующаяся(-ийся) тем, что она(он) выполнена(выполнен) с возможностью выполнения этапов способа, в соответствии с одним из ранее описанных вариантов реализации, на соответствующей системе.

[0076] Таким образом, элемент компьютерной программы может храниться в компьютерном блоке, который также может представлять собой часть варианта реализации настоящего изобретения. Данный вычислительный блок может быть выполнен с возможностью выполнения или инициирования выполнения этапов способа, описанного выше. Более того, он может быть выполнен с возможностью управления компонентами вышеописанного устройства. Вычислительный блок может быть выполнен с возможностью автоматической работы и/или выполнения команд пользователя. Компьютерная программа может быть загружена в оперативную память процессора обработки данных. Таким образом, процессор обработки данных может быть выполнен с возможностью осуществления способа, в соответствии с изобретением.

[0077] Данный вариант реализации изобретения, представленный в качестве примера, охватывает как компьютерную программу, в которой с самого начала используется изобретение, так и компьютерную программу, которая посредством обновления преобразует существующую программу в программу, в которой используется изобретение.

[0078] Кроме того, элемент компьютерной программы может быть выполнен с возможностью обеспечения всех необходимых этапов для удовлетворения процедуры, в соответствии с вариантом реализации вышеописанного способа, приведенным в качестве примера.

[0079] В соответствии с еще одним вариантом реализации изобретения, приведенным в качестве примера, предоставлен машиночитаемый носитель, такой как компакт-диск, причем в машиночитаемом носителе хранится элемент компьютерной программы, который был описан в предыдущем абзаце.

[0080] Компьютерная программа может храниться и/или распространяться на подходящем носителе, таком как оптическое или твердотельное запоминающее устройство, которые поставляются вместе или как часть других аппаратных средств, но может также распространяться другими способами, например, через сеть Интернет или с помощью других проводных или беспроводных телекоммуникационных систем.

[0081] Однако компьютерная программа также может быть предоставлена по сети, как по всемирной сети Интернет (World Wide Web), и может быть загружена в оперативную память процессора обработки данных из такой сети. В соответствии с еще одним вариантом реализации изобретения, приведенным в качестве примера, предоставлен носитель для обеспечения доступности элемента компьютерной программы для загрузки, который выполнен с возможностью выполнения способа в соответствии с одним из ранее описанных вариантов реализации изобретения.

[0082] Следует отметить, что варианты реализации изобретения описаны со ссылкой на различные объекты изобретения. В частности, некоторые варианты реализации описаны со ссылкой на пункты формулы изобретения на способ, тогда как другие варианты реализации описаны со ссылкой на пункты формулы изобретения на устройство. Однако из вышеуказанного и представленного описания специалисту в данной области техники буде ясно, что в дополнение к любой комбинации признаков, принадлежащих к одному типу объекта изобретения, в рамках настоящего изобретения считается также раскрытой любая комбинация признаков, принадлежащих к различных объектам изобретения, если не указано иное. Тем не менее, все признаки могут быть скомбинированы, обеспечивая эффекты совместного действия, которые представляют собой более, чем простое суммирование признаков.

[0083] Несмотря на то, что изобретение было проиллюстрировано и подробно описано на чертежах и вышеуказанном описании, такую иллюстрацию и описание следует рассматривать в качестве иллюстрации или примера, а не ограничивающими. При этом изобретение не ограничено раскрытыми вариантами реализации. Другие вариации раскрытых вариантов реализации могут быть поняты и осуществлены специалистом в данной области техники при практической реализации заявленного изобретения, после ознакомления с чертежами, описанием и зависимыми пунктами формулы изобретения.

[0084] В пунктах формулы изобретения слово «содержит» не исключает другие элементы или этапы, а неопределенные артикли «a» и «an» не исключают множественное число. Отдельный процессор или другой блок может выполнять функции нескольких элементов, перечисленных в формуле изобретения. Сам по себе тот факт, что определенные меры перечислены во взаимозависимых пунктах формулы изобретения, не означает, что комбинация таких мер не может с успехом использоваться. Все ссылочные обозначения в формуле изобретения не должны рассматриваться как ограничивающие ее объем.

1. Реализуемый при помощи компьютера способ обработки изображений для деперсонализации данных, включающий:

прием (S405) массива (DS) данных трехмерного, 3D, изображения, полученного с объекта;

сегментацию (S410) массива данных изображения с получением области (OR) объекта и комплементарной к ней фоновой области (BR), при этом фоновая область соответствует воздушному пространству, окружающему объект;

применение (S415) операции рандомизации к элементам изображения в фоновой области (BR) для преобразования массива данных 3D изображения в частично рандомизированный массив (DSX) данных изображения.

2. Способ обработки изображений по п. 1, в котором область объекта включает область (CR) внутреннего ядра и область (LR) внешнего слоя, при этом область внешнего слоя расположена между указанной областью внутреннего ядра и указанной фоновой областью, а операция рандомизации ограничена

i) элементами изображения в указанной фоновой области и

ii) элементами изображения в указанной области внешнего слоя.

3. Способ обработки изображений по п. 2, в котором область внешнего слоя включает элементы изображения, которые стыкуются (IF) с указанной фоновой областью.

4. Способ обработки изображений по п. 3, в котором область внешнего слоя содержит только указанные стыкующиеся элементы изображения.

5. Способ обработки изображений по любому из пп. 1-4, в котором операция рандомизации включает комбинирование исходной информации о изображении в заданном элементе изображения с рандомизированной информацией о изображении.

6. Способ обработки изображений по пп. 2-5, в котором преобладание рандомизированной информации о изображении над исходной информацией о изображении увеличивается для элементов изображения в направлении от области (LR) внешнего слоя к фоновой области (BR).

7. Способ обработки изображений по любому из пп. 1-6, в котором операция рандомизации является обратимой для предоставления возможности восстановления исходного массива данных изображения.

8. Способ обработки изображений по п. 7, в котором обратимость операции рандомизации определена одной или более инструкциями по обратимости рандомизации, которые хранят связанно с рандомизированным массивом (DSX) данных изображения.

9. Способ обработки изображений по п. 8, в котором одну или более инструкций по обратимости рандомизации хранят в заголовке даты DICOM рандомизированного массива (DSX) данных изображения.

10. Способ обработки изображений по п. 8 или 9, в котором одну или более инструкций по обратимости рандомизации хранят отдельно от рандомизированного массива данных изображения и удаленно по отношению к нему.

11. Способ обработки изображений по любому из пп. 1-7, в котором инструкции по обратимости рандомизации исполняемы только уполномоченным агентом.

12. Реализуемый при помощи компьютера способ обработки изображений, включающий:

прием (S505) частично рандомизированного массива (DSX) данных трехмерного, 3D, изображения, полученного с объекта;

получение (S510) доступа к инструкциям по рандомизации;

формирование (S515) инструкций по обратной рандомизации на основе указанных инструкций по рандомизации;

применение (S520) указанных инструкций по обратной рандомизации для преобразования рандомизированного массива (DSX) данных 3D изображения в нерандомизированный массив (DS) данных 3D изображения,

причем принятый (S505) частично рандомизированный массив (DSX) данных 3D изображения получен в результате выполнения способа по п. 1.

13. Устройство (IP) обработки изображений, содержащее:

порт (IN) ввода, выполненный с возможностью приема массива (IMS) данных полученного с объекта трехмерного (3D) изображения;

сегментатор (SG), выполненный с возможностью сегментации массива данных изображения с получением области объекта и комплементарной к ней фоновой области, при этом фоновая область соответствует воздушному пространству, окружающему объект;

рандомизатор (RA), выполненный с возможностью применения операции рандомизации к элементам изображения в фоновой области для преобразования массива данных 3D изображения в частично рандомизированный массив данных изображения; и

порт (OUT) вывода, выполненный с возможностью вывода преобразованного изображения (IMST).

14. Устройство (IP) обработки изображений, содержащее:

порт (IN) ввода, выполненный с возможностью приема частично рандомизированного массива (DSX) данных трехмерного, 3D, изображения, полученного с объекта;

дерандомизатор (DRA), выполненный с возможностью получения доступа к инструкциям по рандомизации и формирования из них инструкций по обратной рандомизации, а также выполненный с возможностью применения указанных инструкций по обратной рандомизации для преобразования рандомизированного массива (DSX) данных 3D изображения в нерандомизированный массив (DS) данных 3D изображения;

порт (OUT) вывода, выполненный с возможностью вывода нерандомизированного массива (DS) данных 3D изображения,

причем принятый частично рандомизированный массив (DSX) данных 3D изображения получен в результате выполнения способа по п. 1.

15. Машиночитаемый носитель, содержащий хранящийся на нем элемент компьютерной программы для управления устройством по п. 13 или 14, который выполнен с возможностью выполнения этапов способа по любому из пп. 1-11 или 12 соответственно при его исполнении блоком (WS) обработки.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к медицине, а именно к рентгенохирургическим методам диагностики сердечной недостаточности (СН), и может быть использовано для ранней диагностики сердечной недостаточности.

Изобретение относится к области медицинской техники и может использоваться для ориентации людей, имеющих сложности с визуальным восприятием информации - полностью или частично утратившими зрение.

Изобретение относится к медицине, а именно к мониторингу пациентов. Подсистема анализа видеоданных для использования в системе мониторинга пациента для мониторинга пациента в постели содержит: систему оценки или обнаружения движения для приема видеоизображений (V1, V2) пациента, захватываемых видеокамерой; блок локализации для получения сигналов (S1, S2, S3) датчиков от комплекта датчиков, связанных с компонентами оборудования, расположенными вблизи постели, для обнаружения взаимодействия с указанными компонентами оборудования, осуществляемого пациентом.

Изобретение относится к области прикладного телевидения. Технический результат - повышение точности компенсации геометрического шума матричного фотоприемника при изменении времени его экспозиции в процессе информативного облучения.

Изобретение относится к области систем видеонаблюдения. Технический результат – повышение точности отображения объектов на плане местности в системе видеонаблюдения за счет преобразования координат местоположения объекта из системы координат кадра в систему координат плана местности.

Изобретение относится к области обработки изображений. Технический результат – повышение точности обнаружения надрыва банкноты.

Изобретение относится к области кодирования/декодирования видеоданных на основе палитры. Технический результат – повышение эффективности кодирования/декодирования видео за счет использования полученной палитры.

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам обработки изображений для координатной привязки. Устройство обработки изображений, которое может осуществлять координатную привязку по меньшей мере двух изображений (I1, I2) объекта (Р) содержит «модуль глобальной координатной привязки» для выполнения глобальной координатной привязки (GR) изображений (I1, I2) с использованием заданного алгоритма координатной привязки и первым вектором параметров (p0), «модуль выбора» для выбора области интереса, называемой ОИ, на изображениях, «модуль локальной координатной привязки» для осуществления по меньшей мере одной локальной координатной привязки (LR1, ...

Изобретение относится к области вычислительной техники для обработки информации. Технический результат заключается в повышении скорости обработки информации для модификации изображения.

Изобретение относится к области датчиков инфракрасного изображения. Технический результат заключается в повышении эффективности обработки изображений.

Изобретение относится к области прикладного телевидения. Технический результат - повышение точности компенсации геометрического шума матричного фотоприемника при изменении времени его экспозиции в процессе информативного облучения.

Изобретение относится к средствам обработки изображения с возможностью подавления оконтуривания, возникающего в данных изображения с улучшенным качеством изображения за счет данных его резкости.

Изобретение относится к области идентификации типа изображения. Технический результат – повышение точности идентификации типа изображения в мобильном терминале.

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано в системах анализа и обработки изображений, цифровом телевидении. Технический результат – обеспечение реконструкции значений пикселей динамических двумерных сигналов, которые были потеряны путем наложения субтитров и логотипов.

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений. Технический результат – повышение информативности результирующего изображения.

Изобретение относится к области кодирования/декодирования изображений. Технический результат – обеспечение улучшенного кодирования/декодирования изображения с широким динамическим диапазоном.

Изобретение относится к средствам удаления тумана из изображения. Технический результат заключается в реализации устройства высокоточного процесса удаления дымчатости кадра изображения на основе пикселов высокой насыщенности.

Изобретение относится к области обработки изображений. Технический результат – повышение надежности слежения в условиях плохой видимости и обеспечение возможности слежения за быстродвижущимися объектами.

Изобретение относится к области обработки изображений и видео. Технический результат – повышение разрешения и уровня детализации изображений и видео.

Изобретение относится к реконструкции документа из серии изображений документа. Технический результат – повышение эффективности получения и обработки изображений документов.

Изобретение относится к средствам визуализации изображения по данным (6) трехмерного лазерного сканирования. Технический результат заключается в повышении точности визуализации.

Изобретение относится к области обработки изображений. Технический результат – обеспечение защиты данных 3D изображения за счет преобразования данных 3D изображения в частично рандомизированный массив. Реализуемый при помощи компьютера способ обработки изображений для деперсонализации данных включает: прием массива данных трехмерного, 3D, изображения, полученного с объекта; сегментацию массива данных изображения с получением области объекта и комплементарной к ней фоновой области, при этом фоновая область соответствует воздушному пространству, окружающему объект; применение операции рандомизации к элементам изображения в фоновой области для преобразования массива данных 3D изображения в частично рандомизированный массив данных изображения. 5 н. и 10 з.п. ф-лы, 4 ил.

Наверх