ELECTRONIC STOOL SUBTRACTION USING QUADRATIC REGRESSION AND INTELLIGENT MORPHOLOGY

An improved method for processing image voxel data representative of 3-d?mensional images of a colon to remove the effects of tagged stool. The method uses parabolic curve intensity-gradient models at a transition between two material types as a function of the fraction of the two materials for each of a plurality of two-material type classes, including a gas-tissue transition model, a gas-stool transition model and a stool-tissue transition model. The voxels are classified into one of a plurality of substance classes including tagged stool, gas, tissue and unknown classes. The unknown class voxels are processed to classify the unknown class voxels into one of the two-material type classes. The two-material type class voxels are processed to determine the fractions of materials in each voxel. The intensity of the two-material type class voxels is then adjusted as a function of the fraction of the materials in the voxels. L'invention concerne un procédé amélioré de traitement de données de voxel d'image représentatives d'images tridimensionnelles d'un côlon pour éliminer les effets de matières fécales marquées. Le procédé utilise des modèles de gradient d'intensité de courbe parabolique représentatifs de la relation intensité et gradient au niveau d'une transition entre deux types de matériaux en fonction de la fraction des deux matériaux pour chacune d'une pluralité de catégories de type à deux matériaux, comprenant un modèle de transition gaz-tissu, un modèle de transition gaz-matières fécales et un modèle de transition matières fécales-tissu. Les voxels sont classés en l'une d'une pluralité de catégories de substance comprenant les matières fécales marquées, un gaz, un tissu et des catégories inconnues. Les voxels de catégorie inconnue sont traités en fonction des modèles de gradient d'intensité pour classer les voxels de catégorie inconnue dans l'une des catégories de type à deux matériaux. Les voxels de catégorie de type à deux matériaux sont traités en fonction du modèle de gradient d'intensité associé pour déterminer les fractions de matériaux dans chaque voxel. L'intensité des voxels de catégorie de type à deux matériaux est ensuite ajustée en fonction de la fraction des matériaux dans les voxels.