專利名稱：腦圖像數(shù)據(jù)的圖像分析的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及分析圖像數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，尤其涉及用于基于非圖像數(shù)據(jù)識(shí)別患者特異性 圖像數(shù)據(jù)中的感興趣區(qū)域的系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在對(duì)疑似惡性組織的圖像分析中，可能難以在能夠在圖像數(shù)據(jù)中造成類似甚至相 同效果的很多疾病之間做出精確區(qū)分。類似地，可能難以識(shí)別出僅有微小變化的區(qū)域。作為 示例，尤其對(duì)于缺乏經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者而言，可能難以檢測(cè)到腦圖像中的早期出血性中風(fēng)。在神 經(jīng)元損失以及從病變恢復(fù)方面而言，腦是非常敏感的器官。因此對(duì)于腦病變而言，盡早檢測(cè) 并診斷出任何病變是關(guān)鍵性的，理想地情況是甚至在發(fā)生任何解剖學(xué)變化之前檢測(cè)并診斷 出病變。因此，腦部病變的早期檢測(cè)和鑒別診斷通?？赡懿粌H僅基于圖像數(shù)據(jù)。為了得到 診斷結(jié)果必須要增加臨床和神經(jīng)學(xué)上的發(fā)現(xiàn)。這使得診斷程序成為多學(xué)科的任務(wù)，必須要 在很大時(shí)間壓力下組合神經(jīng)科醫(yī)師和訓(xùn)練良好的放射科醫(yī)師的專家意見(jiàn)來(lái)執(zhí)行這種任務(wù)。 不過(guò)，在臨床實(shí)踐中，不能保證這種安排。在美國(guó)專利5，463，548中提出了基于輸入的臨床參數(shù)和放射照相信息，結(jié)合圖像 分析使用計(jì)算機(jī)輔助的鑒別診斷。該方案基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并致力于關(guān)于間質(zhì)性肺病和乳房造 影信息分析的應(yīng)用。本發(fā)明的發(fā)明人認(rèn)識(shí)到腦圖像數(shù)據(jù)的圖像分析的一種改進(jìn)方法是有益的，并因此 構(gòu)思出本發(fā)明。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明優(yōu)選試圖緩解、減輕或消除上述單個(gè)或任意組合的缺點(diǎn)中的一個(gè)或多個(gè)。 可以將如下內(nèi)容視為本發(fā)明的目的提供一種解決現(xiàn)有技術(shù)上述問(wèn)題或其他問(wèn)題的系統(tǒng)。 具體而言，可以將如下內(nèi)容視為本發(fā)明的目的提供一種例如輔助改善對(duì)諸如腦圖像數(shù)據(jù) 的圖像數(shù)據(jù)的分析的手段。在本發(fā)明的第一方面中通過(guò)提供一種圖像分析系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一 目的和若干其他目的，所述圖像分析系統(tǒng)包括-輸入單元，用于接收指示缺損的數(shù)據(jù)并用于接收描繪對(duì)象的至少部分的圖像數(shù) 據(jù)；-存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)對(duì)象模型，其中每個(gè)體素或體素組與一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志相關(guān) 聯(lián)，所述一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志包括解剖學(xué)標(biāo)志和缺損標(biāo)志；以及-關(guān)聯(lián)單元，用于將指示缺損的所述數(shù)據(jù)與所述對(duì)象模型關(guān)聯(lián)，以在所述對(duì)象模型 中識(shí)別一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域；-映射單元，用于將所述對(duì)象模型映射到所述圖像數(shù)據(jù)以獲得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)；_識(shí)別單元，用于在所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中識(shí)別一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域。使用指示缺損的臨床和/或功能數(shù)據(jù)形式的非圖像臨床數(shù)據(jù)識(shí)別對(duì)象模型中的 一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域。接下來(lái)將對(duì)象模型映射到圖像數(shù)據(jù)，從而能夠基于與體素或體素組相關(guān)聯(lián)的標(biāo)志識(shí)別目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)。這允許在所述圖像數(shù)據(jù)中識(shí)別一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū) 域。這種感興趣區(qū)域被懷疑導(dǎo)致了觀察到的神經(jīng)功能缺損?？梢酝ㄟ^(guò)用戶交互或通過(guò)接口 連接到臨床信息系統(tǒng)來(lái)接收指示缺損的數(shù)據(jù)。通常，可能難以檢測(cè)和解釋圖像數(shù)據(jù)中的微小變化，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于，根據(jù)基于 非圖像的臨床的或功能的發(fā)現(xiàn)和基于圖像的信息的結(jié)合，將醫(yī)療從業(yè)者指引到圖像數(shù)據(jù)的 相關(guān)區(qū)域，以輔助醫(yī)療從業(yè)者做出診斷。通常，感興趣區(qū)域是被研究或檢查的區(qū)域。在有利的實(shí)施例中，對(duì)在目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中所識(shí)別的一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域進(jìn)行可 視化。通常，盡管對(duì)象的詳細(xì)3D圖像可用，但對(duì)于醫(yī)療從業(yè)者而言從數(shù)據(jù)高效提取信息仍 然是一種挑戰(zhàn)。通過(guò)在目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中識(shí)別一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域，使得可視化過(guò)程對(duì)于 醫(yī)療從業(yè)者而言是高效率的。在有利的實(shí)施例中，使用圖像分析系統(tǒng)來(lái)分析腦圖像數(shù)據(jù)。對(duì)象為腦且缺損是神 經(jīng)功能缺損。這是本發(fā)明的圖像分析系統(tǒng)的非常有用的應(yīng)用。在有利的實(shí)施例中，在所述圖像數(shù)據(jù)的至少與所述一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域有關(guān)的 部分上自動(dòng)執(zhí)行基于圖像的計(jì)算。于是可以確保僅在圖像數(shù)據(jù)的相關(guān)區(qū)域中的計(jì)算。在有利實(shí)施例中，可以將若干標(biāo)志分配給對(duì)象(例如腦模型)的體素或體素組，由 此為醫(yī)療從業(yè)者提供更全面的信息工具。在實(shí)施例中，一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志還包括功能標(biāo)志和 /或指示諸如病變的結(jié)構(gòu)缺陷的概率的標(biāo)志。在有利實(shí)施例中，系統(tǒng)還可以包括或連接到?jīng)Q策支持系統(tǒng)。決策支持系統(tǒng)可以基 于現(xiàn)有知識(shí)為醫(yī)療從業(yè)者提供建議以及提供對(duì)疾病進(jìn)展的預(yù)測(cè)，由此減少獲得診斷結(jié)果中 涉及的時(shí)間延遲并提高給定診斷的確定性。決策支持系統(tǒng)還可以為用戶或系統(tǒng)提出關(guān)于對(duì) 感興趣區(qū)域的圖像處理進(jìn)行可視化時(shí)使用的任何參數(shù)的建議。根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供了一種分析描繪對(duì)象的至少部分的圖像數(shù)據(jù)的方 法，包括_接收指示缺損的數(shù)據(jù)；-接收描繪所述對(duì)象的所述至少部分的圖像數(shù)據(jù)；-讀取對(duì)象模型，其中每個(gè)體素或體素組與一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志相關(guān)聯(lián)，所述一個(gè)或多 個(gè)標(biāo)志包括解剖學(xué)標(biāo)志和缺損標(biāo)志；-將指示所述缺損的所述數(shù)據(jù)與所述對(duì)象模型相關(guān)聯(lián)，以在所述對(duì)象模型中識(shí)別 一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域；-將所述對(duì)象模型映射到所述圖像數(shù)據(jù)以獲得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)；以及-在所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中識(shí)別一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域。根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供了一種醫(yī)療采集設(shè)備，該醫(yī)療采集設(shè)備還包括采集 單元，用于采集一組或多組體素?cái)?shù)據(jù)形式的圖像數(shù)據(jù)。采集單元可以是醫(yī)療掃描器。根據(jù)本發(fā)明的第四方面，提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品具有用 于計(jì)算機(jī)上的一組指令，所述指令布置用于使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行本發(fā)明任一方面的功能。計(jì)算 機(jī)可以是形式為獨(dú)立計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，例如專門(mén)編程控制的 通用計(jì)算機(jī)?？傊?，可以通過(guò)本發(fā)明范圍之內(nèi)的任何可能方式組合和耦合本發(fā)明的各方面。從 下文所述實(shí)施例，本發(fā)明的這些和其他方面、特征和/或優(yōu)點(diǎn)將變得顯而易見(jiàn)并參考實(shí)施例而得到闡釋。


將參考附圖僅以示例方式描述本發(fā)明的實(shí)施例，附圖中圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的流程圖；圖2提供了本發(fā)明的示例性實(shí)施例的示意圖；圖3示出了目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的各種示例性用法的流程圖；圖4示意性示出了根據(jù)本發(fā)明的可視化系統(tǒng)的部件。
具體實(shí)施例方式將參考示例性腦圖像數(shù)據(jù)說(shuō)明本發(fā)明的實(shí)施例。這些實(shí)施例中的圖像分析系統(tǒng)適 于基于從諸如病變的腦部缺陷得到的神經(jīng)功能缺損進(jìn)行腦圖像數(shù)據(jù)分析。不過(guò)，本領(lǐng)域的 技術(shù)人員將理解，可以將本發(fā)明應(yīng)用于分析描繪人或動(dòng)物解剖結(jié)構(gòu)的其他區(qū)域，例如心臟、 肝臟、肺、股動(dòng)脈或心臟動(dòng)脈的圖像數(shù)據(jù)。不應(yīng)將腦部示例解釋為限制本發(fā)明的范圍。診斷腦的病變是一個(gè)多學(xué)科的任務(wù)，其中要收集和組合來(lái)自不同源的信息。例如， 由醫(yī)療從業(yè)者組合并評(píng)估來(lái)自臨床調(diào)查、神經(jīng)學(xué)測(cè)試、成像和實(shí)驗(yàn)室測(cè)試的信息以得到診 斷結(jié)果。得到診斷結(jié)果的一種重要工具是使用圖像數(shù)據(jù)。不過(guò)，對(duì)于從業(yè)者而言可能難以 僅基于圖像數(shù)據(jù)來(lái)定位感興趣區(qū)域。尤其是在圖像數(shù)據(jù)中病變僅表現(xiàn)出微小變化的情況下 更是如此。在神經(jīng)學(xué)中，在神經(jīng)功能缺損和腦的不同部分之間有明確的相關(guān)性。在本發(fā)明中， 使用這種相關(guān)性在腦圖像數(shù)據(jù)中識(shí)別一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域，例如疑似腦部病變的位置。神經(jīng)功能缺損和腦解剖結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)性示例包括，但不限于以下列表(表1): 圖1中示出了根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的流程圖。例如，通過(guò)向計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中輸入神經(jīng)學(xué)數(shù)據(jù)，接收1以指示神經(jīng)功能缺損的數(shù)據(jù) 形式的神經(jīng)學(xué)數(shù)據(jù)。此外，接收或讀取2腦模型。腦模型可以是3D模型，其中每個(gè)體素或 體素組與一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志相關(guān)聯(lián)。或者，腦模型可以是腦一個(gè)截面的2D模型，其中每個(gè)像 素或像素組與一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志相關(guān)聯(lián)。3D腦模型可以包括切片堆棧，每個(gè)切片定義一個(gè)2D 模型。在下文中，將體素和像素都稱為體素。腦模型是腦的虛擬模型。在現(xiàn)有技術(shù)中也將 腦模型稱為腦圖集。該一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志包括解剖學(xué)標(biāo)志和神經(jīng)功能缺損標(biāo)志。亦即，每個(gè)體素或體素
5組與一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)功能缺損以及由體素或體素組占據(jù)的解剖結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)。可以在腦模型 中定義該關(guān)聯(lián)。除了解剖學(xué)標(biāo)志和神經(jīng)功能缺損標(biāo)志之外，可以為每個(gè)體素或體素組分配 其他標(biāo)志。尤其可以分配功能標(biāo)志。功能標(biāo)志可以指出特定解剖學(xué)區(qū)域的功能，例如將用 于呼吸或心率的相關(guān)解剖學(xué)區(qū)域分配給相關(guān)體素。將指示神經(jīng)功能缺損的數(shù)據(jù)和腦模型相關(guān)3，以在腦模型中識(shí)別一個(gè)或多個(gè)感興 趣區(qū)域(ROI)，由此識(shí)別被懷疑誘發(fā)所觀察到的神經(jīng)功能缺損的一個(gè)或多個(gè)區(qū)域。由此獲得 個(gè)體患者的特異性腦模型4。接收或讀取5腦的至少部分的腦圖像數(shù)據(jù)，并將腦模型映射6到腦圖像數(shù)據(jù)以獲 得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)。在目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中識(shí)別7—個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域以獲得患者的特異性圖 像數(shù)據(jù)。在實(shí)施例中，將腦模型映射到腦圖像數(shù)據(jù)是基于腦模板的彈性配準(zhǔn)的實(shí)施來(lái)進(jìn)行 的?？商娲鼗蚋郊拥?，腦模型可以包括體素分類器，并且分析腦可以包括對(duì)腦圖像數(shù)據(jù)的 體素進(jìn)行分類。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將理解，可以采用其他腦模型來(lái)獲得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)。圖2提供了本發(fā)明的示例性實(shí)施例的示意圖。提供指示神經(jīng)功能缺損的數(shù)據(jù)20?？梢酝ㄟ^(guò)用戶交互，例如通過(guò)從列表選擇相關(guān) 項(xiàng)，通過(guò)接口連接到諸如患者電子記錄、放射信息系統(tǒng)、醫(yī)院信息系統(tǒng)的臨床信息系統(tǒng)等來(lái) 提供數(shù)據(jù)。讀取腦模型21 (這里示意性地示出)?？梢詫⒛X模型存儲(chǔ)在本地計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或可 以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)讀取的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上，網(wǎng)絡(luò)例如是因特網(wǎng)、內(nèi)聯(lián)網(wǎng)或任何其他類型的網(wǎng)絡(luò)。在示 意性示出的模型中，標(biāo)識(shí)了九組體素。每組體素可以與一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志26相關(guān)聯(lián)?？傊?， 可以使用本發(fā)明范圍之內(nèi)的任何腦模型。將指示神經(jīng)功能缺損的數(shù)據(jù)20與腦模型21相關(guān)，以在腦模型中識(shí)別一個(gè)或多個(gè) 感興趣區(qū)域22?？梢酝ㄟ^(guò)任何適當(dāng)方法進(jìn)行相關(guān)。例如，在識(shí)別出神經(jīng)功能缺損之后，在 腦模型中選擇與這種神經(jīng)功能缺損相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)解剖學(xué)區(qū)域。例如，通過(guò)使用諸如表 1的表格來(lái)選擇承載相關(guān)“神經(jīng)功能缺損或解剖學(xué)”標(biāo)志的所有體素。對(duì)于更復(fù)雜的診斷任 務(wù)而言，可以使用包含有這樣的功能的方法，該功能定義一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)學(xué)癥狀和一個(gè)或 多個(gè)標(biāo)志之間的相關(guān)。這種相關(guān)功能可以基于試探、規(guī)則或其他手段。接收腦的至少部分的腦圖像數(shù)據(jù)23 (在這里示意性地示出)。在腦圖像數(shù)據(jù)中，示 意性示出了腦病變25。將腦模型22映射到腦圖像數(shù)據(jù)23以獲得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)24。根據(jù)該映射將一個(gè) 或多個(gè)感興趣區(qū)域傳遞到患者特異性腦圖像數(shù)據(jù)23，由此在患者的圖像數(shù)據(jù)中識(shí)別被病變 25覆蓋的ROI (或多個(gè)R0I) 22。圖3示出了目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)7、36的各種示例性其他用法的流程圖。在示例性實(shí)施例中，對(duì)目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)36中所識(shí)別的一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域進(jìn)行 可視化30。可以進(jìn)行可視化以輔助閱讀或分析圖像數(shù)據(jù)。作為示例，可以使用醫(yī)療可視化， 例如3D可視化來(lái)對(duì)所有目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。或者，可以僅對(duì)所識(shí)別的一個(gè)或多個(gè)感 興趣區(qū)域進(jìn)行可視化?？梢暬梢允歉吡溜@示ROI以結(jié)合例如圖像數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析將從業(yè)者向相關(guān) 區(qū)域引導(dǎo)?？梢酝ㄟ^(guò)任何高亮顯示手段來(lái)實(shí)現(xiàn)高亮顯示。在示例性實(shí)施例中，至少在與一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域有關(guān)的圖像數(shù)據(jù)的部分上自動(dòng)執(zhí)行31在基于圖像的計(jì)算方面的圖像分析?？梢杂捎脩暨x擇或可以根據(jù)執(zhí)行計(jì)算機(jī)程 序的設(shè)置自動(dòng)選擇圖像數(shù)據(jù)。此外，可以由用戶選擇或可以根據(jù)執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序的設(shè)置自 動(dòng)選擇關(guān)于基于圖像的計(jì)算使用的參數(shù)。例如，可以計(jì)算受中風(fēng)影響的腦區(qū)域的尺寸。在其他實(shí)施例中可以針對(duì)圖像模態(tài)和/或用于獲得圖像數(shù)據(jù)的采集規(guī)程定制32 自動(dòng)的基于圖像的計(jì)算?？商娲鼗蚋郊拥?，甚至可以針對(duì)所識(shí)別的一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū) 域定制自動(dòng)的基于圖像的計(jì)算。例如，基于CT圖像數(shù)據(jù)的計(jì)算可以布置成對(duì)于圖像強(qiáng)度使 用Hoimsfield單位，并可以進(jìn)一步依賴于特定組織和諸如病變的病理結(jié)構(gòu)的典型體素值 (即強(qiáng)度)范圍。可以執(zhí)行目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)的可視化以便證實(shí)33圖像處理。可以執(zhí)行證實(shí)33以便檢 查其他自動(dòng)過(guò)程的中間結(jié)果，決定最終結(jié)果，選擇特定的圖像處理算法等。也可以將證實(shí)步 驟33作為實(shí)施例30-32的一部分并入其中。腦模型還可以包括指示給定病變概率的標(biāo)志。在實(shí)施例中，這種概率是來(lái)自發(fā)病 的腦模型的部分?；蛘撸梢岳眠@種概率值更新或豐富根據(jù)基于圖像的計(jì)算結(jié)果的腦模 型?？梢蕴峁U(kuò)展層34以提供表示與圖像分析相關(guān)的知識(shí)的信息、參數(shù)、規(guī)則等。例 如，擴(kuò)展層可以表示與影響基于圖像的計(jì)算的圖像采集(模態(tài)和采集規(guī)程)有關(guān)的知識(shí)。擴(kuò) 展層可以包括定義如何組合來(lái)自不同源的知識(shí)的方案。通過(guò)使用擴(kuò)展層34，可以改善圖像 處理，因?yàn)榭梢赃x擇相關(guān)參數(shù)、算法等。還可以向決策支持系統(tǒng)中提供指示神經(jīng)功能缺損、腦圖像數(shù)據(jù)和任何所識(shí)別感興 趣區(qū)域的數(shù)據(jù)，以在各種任務(wù)中，例如在診斷、處置計(jì)劃或圖像數(shù)據(jù)分析中輔助從業(yè)者。圖4示意性示出了根據(jù)本發(fā)明的可視化系統(tǒng)的部件。系統(tǒng)可以是獨(dú)立的系統(tǒng)或可 以結(jié)合或被結(jié)合在醫(yī)療采集設(shè)備中。如圖4示意性指示的，醫(yī)療采集設(shè)備通常包括患者躺 于其上的床41或用于相對(duì)于采集單元40定位患者的另一元件。采集單元可以是醫(yī)療成像 設(shè)備。采集單元采集一組或多組體素?cái)?shù)據(jù)形式的腦圖像數(shù)據(jù)。將圖像數(shù)據(jù)饋送到實(shí)現(xiàn)根據(jù) 本發(fā)明實(shí)施例的圖像分析系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中。在實(shí)施例中，可以使用從以下技術(shù)中選擇的技術(shù)提供圖像數(shù)據(jù)磁共振成 像(MRI)、計(jì)算機(jī)斷層攝影(CT)、正電子斷層攝影(PET)、單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層攝影 (SPECT)、超聲波掃描、時(shí)域X射線成像和旋轉(zhuǎn)血管造影術(shù)。向輸入單元42中輸入47指示神經(jīng)功能缺損的數(shù)據(jù)。如上所述，可以通過(guò)用戶交 互或通過(guò)與臨床信息系統(tǒng)接口連接來(lái)接收輸入。在輸入單元42中還接收48圖像數(shù)據(jù)。在 實(shí)施例中，可以將輸入單元42實(shí)現(xiàn)為用于神經(jīng)功能缺損數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的分立單元。存儲(chǔ) 單元43存儲(chǔ)腦模型，其中每個(gè)體素或體素組與一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志相關(guān)聯(lián)，該一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志 包括解剖學(xué)標(biāo)志和神經(jīng)功能缺損標(biāo)志。存儲(chǔ)單元43可以是外部存儲(chǔ)單元或可以是分布式 的。相關(guān)單元44將指示神經(jīng)功能缺損的數(shù)據(jù)與腦模型相關(guān)，以在腦模型中識(shí)別一個(gè)或多個(gè) 感興趣區(qū)域。映射單元49將腦模型映射到腦圖像數(shù)據(jù)以獲得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)；以及，識(shí)別單 元400在目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中識(shí)別所述一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域。通常通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)46的接 口提供與圖像分析相關(guān)的任何用戶交互?？梢杂赏ㄓ没?qū)Ｓ糜?jì)算機(jī)系統(tǒng)45、46的一個(gè)或多 個(gè)數(shù)據(jù)處理器和存儲(chǔ)單元45實(shí)現(xiàn)可視化系統(tǒng)的元件?？梢暬到y(tǒng)還可以包括決策支持系統(tǒng)，例如，決策支持系統(tǒng)401可以實(shí)現(xiàn)在可視化系統(tǒng)中或可通信地連接到可視化系統(tǒng)?？梢砸匀魏芜m當(dāng)形式，包括硬件、軟件、固件或這些形式的任何組合來(lái)實(shí)施本發(fā) 明?？梢詫⒈景l(fā)明或本發(fā)明的一些特征實(shí)現(xiàn)為運(yùn)行于一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)處理器和/或數(shù)字信 號(hào)處理器上的計(jì)算機(jī)軟件?？梢酝ㄟ^(guò)任何適當(dāng)?shù)姆绞轿锢淼?、功能地和邏輯地?shí)現(xiàn)本發(fā)明 的實(shí)施例的元件和部件。實(shí)際上，可以通過(guò)單個(gè)單元或多個(gè)單元實(shí)現(xiàn)其功能性，或者將其功 能性作為其他功能單元的部分實(shí)現(xiàn)。照此，可以通過(guò)單個(gè)單元實(shí)現(xiàn)本發(fā)明，或者本發(fā)明可以 物理地和功能地分布于不同的單元和處理器之間。盡管已經(jīng)結(jié)合特定實(shí)施例描述了本發(fā)明，但并不意在將本發(fā)明限于這里闡述的特 定形式。相反，本發(fā)明的范圍僅受所附權(quán)利要求的限制。在權(quán)利要求中，術(shù)語(yǔ)“包括”不排 除存在其他元件或步驟。此外，盡管各個(gè)獨(dú)立的特征可能包含于不同的權(quán)利要求中，但是， 這些特征可以得到有利的組合，包含在不同的權(quán)利要求中并不意味著特征組合是不可行和 /或是不利的。此外，單數(shù)引用不排除復(fù)數(shù)。因此，提到“一”、“第一”、“第二”等并不排除復(fù) 數(shù)。此外，不應(yīng)將權(quán)利要求中的附圖標(biāo)記解讀對(duì)范圍的限制。
權(quán)利要求
一種圖像分析系統(tǒng)，包括 輸入單元(42)，用于接收指示缺損的數(shù)據(jù)(20)并用于接收描繪對(duì)象的至少部分的圖像數(shù)據(jù)(23)； 存儲(chǔ)單元(43)，用于存儲(chǔ)對(duì)象模型(21)，其中每個(gè)體素或體素組與一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志(26)相關(guān)聯(lián)，所述一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志包括解剖學(xué)標(biāo)志和缺損標(biāo)志； 相關(guān)單元(44)，用于將指示所述缺損的所述數(shù)據(jù)與所述對(duì)象模型相關(guān)，以在所述對(duì)象模型中識(shí)別一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域(22)； 映射單元(49)，用于將所述對(duì)象模型映射到所述圖像數(shù)據(jù)以獲得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)(24)；以及 識(shí)別單元(400)，用于在所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)(24)中識(shí)別所述一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域(22)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分析系統(tǒng)，其中，所述圖像數(shù)據(jù)是腦圖像數(shù)據(jù)，所述缺損 是神經(jīng)功能缺損并且所述對(duì)象是腦。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分析系統(tǒng)，還包括可視化單元(402)，用于對(duì)在所述目標(biāo) 圖像數(shù)據(jù)中所識(shí)別的一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域進(jìn)行可視化。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分析系統(tǒng)，還布置用于對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)的至少與所述一 個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域有關(guān)的部分自動(dòng)執(zhí)行基于圖像的計(jì)算。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像分析系統(tǒng)，其中，針對(duì)用于獲得所述圖像數(shù)據(jù)的采集規(guī) 程和/或圖像模態(tài)定制所述自動(dòng)的基于圖像的計(jì)算。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像分析系統(tǒng)，其中，針對(duì)所識(shí)別的一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域 定制所述自動(dòng)的基于圖像的計(jì)算。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分析系統(tǒng)，其中，所述一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志還包括功能標(biāo)志。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像分析系統(tǒng)，還包括決策支持系統(tǒng)(401)，其中所述決策支 持系統(tǒng)接收指示所述缺損的所述數(shù)據(jù)、所述圖像數(shù)據(jù)和任何所識(shí)別的感興趣區(qū)域。
9.一種分析圖像數(shù)據(jù)的方法，包括-接收(1)指示缺損的數(shù)據(jù)；-接收(5)描繪對(duì)象的至少部分的圖像數(shù)據(jù)；-讀取(2)對(duì)象模型，其中每個(gè)體素或體素組與一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志相關(guān)聯(lián)，所述一個(gè)或多 個(gè)標(biāo)志包括解剖學(xué)標(biāo)志和缺損標(biāo)志；以及_將指示所述缺損的所述數(shù)據(jù)與所述對(duì)象模型相關(guān)(3)，以在所述對(duì)象模型中識(shí)別一 個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域；_將所述對(duì)象模型映射(6)到所述圖像數(shù)據(jù)以獲得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)；_在所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中識(shí)別(7) —個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)療圖像采集設(shè)備，還包括用于采集一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)集形 式的圖像數(shù)據(jù)的采集單元。
11.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品具有用于計(jì)算機(jī)上的一組指令，所述指 令布置用于使得所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行權(quán)利要求1中所述的步驟。
全文摘要
本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)，例如腦圖像數(shù)據(jù)的分析，其中基于非圖像數(shù)據(jù)識(shí)別患者特異性圖像數(shù)據(jù)中的感興趣區(qū)域。通過(guò)如下步驟分析腦圖像數(shù)據(jù)將指示神經(jīng)功能缺損的數(shù)據(jù)形式的非圖像數(shù)據(jù)(20)與對(duì)象模型(21)相關(guān)，以識(shí)別腦模型中的一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域(22)，將腦模型映射到患者特異性腦圖像數(shù)據(jù)以獲得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)(24)，以及在所述目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中識(shí)別一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域。
文檔編號(hào)G06T17/40GK101896942SQ200880120113
公開(kāi)日2010年11月24日 申請(qǐng)日期2008年12月5日 優(yōu)先權(quán)日2007年12月14日
發(fā)明者K·梅茨, T·比洛 申請(qǐng)人:皇家飛利浦電子股份有限公司