跨時間和跨形態的醫學診斷的製作方法

2023-05-23 01:24:56

專利名稱：跨時間和跨形態的醫學診斷的製作方法
技術領域：
本發明涉及用於影像分析的數字影像處理方法，特別是涉及在醫 學影像中不同性質組織(例如，異常和正常組織)的跨時間和跨形態檢 查。
背景技術：
醫學應用的數字成像技術在二十世紀七十年代通過例如計算機斷
層顯像(CT)掃描儀的臨床使用而實現。自那以後，x線成像的使用和 數字計算機及新的影像學(例如，超聲波和核磁共振成像(MRI))的出現 一起促進了診斷成像技術。
數字醫學成像技術的使用為保健帶來了益處。例如，採用數字醫 學成像和影像處理技術已使查看腦部、腎、手臂和腿部及心臟中血管 的血管造影程序受益。
藉助於數字影像，計算機化多維(例如，空間和時間)影像分析成 為可能。多維影像分析可在諸如身體部分序列影像體掃描中更改自動 量化(構造或功能)、異物定位、持續診斷再現及諸如此類等應用中使 用。
另外，不同的醫學影像學產生了提供人體功能和構造不同視圖的 影像，藉助於正確的醫學影像處理軟體和可視化工具，可能大大增強 診斷準確性。例如，X線計算才幾斷層顯像(CT)和核磁共振成像(MRI) 可展示頭部構造，並提供少量的功能信息。正電子發射斷層顯像(PET) 和單光子發射計算機斷層顯像(SPECT)掃描顯示腦部功能方面，並允 許新陳代謝測量但構造描繪差。此外，CT和MRI影像描述了補充形 態特徵。例如，骨骼和鈣化在CT影像上看到的效果最佳，而MRI可 更好地區分軟組織結構。諸如MRI和CT的形態通常提供某些身體部 分的許多影像。
眾所周知，從不同維(空間和時間)或形態獲得的信息經常是有著 差別或補充性質。在當前的臨床環境內，這種差別或補充影像信息是 臨床診斷環境，並且也是外科和^:射治療手術程序的計劃和評估區域 中大量應用的組成部分。
為有效地使用差別或補充信息，醫生使用目視調準系統將不同維 或不同形態的影像特徵疊加在一起。不過，多個影像相對於彼此的此 類協調特別困難，即使是象經驗豐富的放射治療師等得到良好培訓的 醫務人員也難以保持和正確理解一系列醫學影像，以便可制定對患者 當前醫療狀況最適合的治療方法。
醫務人員遇到的另 一個問題是從當前醫學影像裝置獲得的大量數 據和許多影像。在一次標準掃描中收集的影像數量可超過ioo幅，並 且經常數量是數百幅。要使醫務人員正確的查看每幅影像，這要大量 的時間，並且對於當前醫療技術提供的許多影像，細緻地檢查所有數 據需要大量時間。
因此，需要一種有效的方案，可使用影像處理/計算機視覺技術自
動檢測/i貪斷疾病。
公開的美國專利申請2004/0064037 (Smith)涉及用於處理醫學影 像的基於規則的方案，它通過引用結合於本文。其技術應用預設計的 規則，這些規則指定要分類或處理醫學影像數據的方式。設計的規則 可包括從可用規則中選擇的規則，修改/自定義它們以生成新規則，或 者提供全新的規則。但是，Smith的技術未能示教如何檢查患者的跨 時間、跨形態醫學影像，以便可執行可靠和準確的診斷與手術方案。
公開的美國專利申請2003/0095147 (Daw)涉及具有分析狀態指示 符的用戶界面，它通過引用結合於本文。Daw描述了一種醫學影像處 理和可視化的方法。在對影像執行此類數據分析時，在顯示的左上角 提供分析指示符，從而提供在執行或已執行的有關數據的任何計算機
分析結果和狀態的查看指示。Daw的系統提供的功能無法自動檢測和 區分與對造影增強劑有不同時間響應的成像材料(組織)對應的影像 區。申請人注意到此類功能對使用MRI造影增強影像診斷惡性和良性 乳腺腫瘤特別有用。
美國專利6353803 (Degani)涉及一種設備和方法，用於監視其中 有液體流動並且具有在系統中空間隨時間而更改的特徵的系統，該專 利通過引用結合於本文。系統中預選擇的位置受到監視，以便在與系 統事件相關的兩個或更多個時間點收集數據。該數據是某個系統參數 的指示，該參數隨著作為與系統選取和消除行為有關的至少兩個變量 的函數的時間而變化。
此類曲線/參數的研究已臨床用於識別和描繪惡性或良性類腫瘤， 但由於通常良好的敏感性但經常很差的特異性原因，成功性一直反覆 不定(例如，參見"乳腺的MRT(S. C. Rankin "MRI of the breast", Br. J. Radiol 73, pp 806-818, 2000))。
雖然此類系統在其特定應用上可實現一定程度的成功，但醫學影 像分析需要一種改進的數字影^象處理方法，克服上述問題並解決上述 功利需要。
本發明提供了一種用於影〗象分析，並且具體地說，用於在醫學影 像中不同性質組織(例如，異常和正常組織)的跨時間和跨形態檢查的 方法。

發明內容
本發明的目的是提供一種用於在醫學影像中不同性質組織(例如， 異常和正常組織)的跨時間和跨形態4企查的方法。
提供的任何目的只通過說明性示例方式舉出，並且此類目的可以 是本發明 一個或多個實施例的示範。本領域的技術人員可實現或明白 通過公開的發明本來可實現的其它所需目的和優點。本發明由隨附權 利要求書定義。
本發明提供了一種用於在醫學影像中不同性質組織(例如，異常和 正常組織)的跨時間和跨形態檢查的影像處理/模式識別方法。方法包
括以下步驟跨時間醫學影像順序可選地將組織性質分類；執行跨時 間跨形態影像映射；以及執行交互式跨時間跨形態醫學影像檢查。
根據本發明一個方面，提供了 一種按跨時間醫學影像順序跨時間 檢查不同性質組織的方法。方法包括以下步驟採集多個醫學影像(例 如，注入造影增強劑之前和之後的MRI影像)跨時間序列；執行多個 醫學影像跨時間序列相對於空間坐標的內部配準；執行多個醫學影像 跨時間序列相對於空間坐標的相互配準；為已配準的多個醫學影像跨 時間序列分類不同性質的組織；以及為跨時間檢查顯示分類結果。
根據本發明的另一方面，提供了一種用於使用通過其它物理或非 物理因素增大的造影增強MRI影像，自動檢測和區分異常組織的方 法。方法包括以下步驟釆集多個MRI乳腺影像集；相對於空間坐標 調準多個MRI乳腺影像；區別多個MRI乳腺影像集與參考MRI影像 集，以產生多個差別影像集；將多個差別影像集分段，以產生具有分 段強度像素的多個MRI乳腺影像；應用動態系統識別到分段的強度像 素，以產生多個動態系統參數；以及將通過其它物理或非物理因素增 大的多個系統參數分類為不同類。
根據本發明仍有的另一方面，提供了一種用於自動材料分類的方 法。方法包括以下步驟按時間順序採集對象的多個影像集；相對於 空間坐標調準多個影像集；區別多個影像集與參考影像集，以產生多 個差別影像集；將多個差別影^象集分段，以產生具有分段強度像素的 多個影像；應用動態系統識別到多個影像的分段強度像素，以產生多 個動態系統參數；以及將多個系統參數分類成不同的類。
根據本發明的另一方面，提供了一種使用造影增強MRI影像檢測 異常組織的方法。方法包括以下步驟按時間順序採集多個MRI乳腺 影像集；相對於空間坐標調準多個MRJ乳腺影像集；區別多個MRI 乳腺影像集與參考MRI影像集，以產生多個差別影像集；將多個差別
影像集分段，以產生具有分段強度像素的多個MRI乳腺影像集；應用 動態系統識別到多個MRI乳腺影像的分段強度像素，以產生多個動態 系統參數；以及將多個系統參數分類成不同的類，以檢測異常組織。


如附圖所示，從下面本發明實施例的更特定說明中，將明白本發 明的上述和其它目的、特性和優點。圖中的要素彼此之間不必按比例 畫出。
圖1是示出不同乳腺組織的動態造影吸收性質(曲線)的圖解。 圖2是在實踐根據本發明的方法中有用的影像處理系統示意圖。 圖3是示出根據本發明的跨時間和跨形態醫學影像檢查方法的流 程圖。
圖4是示出根據本發明的跨時間組織性質檢查方法一個實施例的 流程圖。
圖5是示出根據本發明的影像配準方法的流程圖。
圖6是示出影像配準概念的圖解。
圖7是示出兩個跨時間影像序列的圖解。
圖8是示出根據本發明的自動異常組織檢測方法一個實施例的流 程圖。
圖9是示出惡性和良性腫瘤組織的動態造影吸收性質(曲線)的圖解。
圖IO是示出階路函數響應和系統識別概念的示意圖。
圖11是示出根據本發明的系統識別方法的流程圖。
圖12是示出本發明跨時間組織性質檢查可視化表示的圖解。
圖13是示出在醫學影像中有不同性質的組織的圖解。
圖14A-14E示出多個圖解，示出了本發明3D影像體投影的步驟。
圖15是示出具有像素雲的斷層的圖解。
圖16是多個醫學3D體投影。圖17是示出根據本發明的跨時間和跨形態醫學影像檢查一個實 施例的圖解。
具體實施例方式
下面是參照附圖的本發明優選實施例的詳細說明，附圖中相同的 標號標識幾個圖形的每個圖形中相同的結構要素。
患者跨時間、跨形態的醫學影像檢查可有助於提供可靠和準確的
診斷與手術方案。例如，X線乳腺攝影限制了特異性和敏感性。椐報 道，使用X線乳腺攝影會漏過發現5。/trl5y。的癌症。作為備選成像方 法的MRI乳腺攝影對大於3毫米的腫瘤有更高的敏感性。
眾所周知，惡性乳腺腫瘤一旦達到某個大小便開始生長其自己的 供血網絡；這是癌症可以繼續生長的方式。在乳腺MRI掃描中，注入 到血流中的造影劑可提供有關到乳腺組織的供血信息；造影劑通過突 出顯示腫瘤的血管網絡而"顯示，，腫瘤。通常要進行幾次掃描 一次是 在造影劑注入前，並且至少一次在注入後。比較造影前和造影后的影 像，並且突出顯示不同的區域。應認識到，如果患者在兩次掃描之間 即使稍有移動，影像的形狀或大小會變形，從而導致信息丟失。
用於MRI的一種造影劑是4L或釓雙胺，並且在腦部和身體中正常 組織與異常組織之間提供對比。釓看上去象水一樣清澈，並且是非放 射性的。在將它注入到血管中後，釓在可能影響身體或頭部的異常組 織中聚積。釓會使這些異常區域在MRI變得明亮(增強)。這使得易於 看到異常區域。隨後，釓通過腎從身體排出。釓允許MRI以更高的清 晰度界定異常組織。在使用釓後，腫瘤變得更清晰。腫瘤的確切大小 和位置在治療計劃和跟蹤中很重要。釓通過使小的腫瘤變得明顯，易 於看到，也有助於查找這些腫瘤。
動態造影增強MRI用於乳腺癌成像；具體而言用於基於x線乳腺 攝影無法確診的那些情況。MRI研究可涉及正好在以大約一分鐘的時 間解析度採集T1加權MR體集合前的造影劑(一般為釓噴酸萄胺)靜脈注入。成像體系內存在造影劑導致了可在研究時間內觀測到的信號增 強。
這些信號時間曲線的研究使得能夠如圖1所示由於不同的造影吸 收性質而識別不同的組織類型。要注意的是，癌組織一般由於"通透" 的血管生成賴i管的擴散而顯示高且快的吸收，而正常和脂肪組織顯 示小的吸收。吸收(動態)曲線已使用藥代動力學模型擬合以得出曲線 的生理相關參數化(參見"使用滲透模型量化分析乳腺腫瘤中的動態
Gd-DTPA增強"(P. S. Tofts， B. Berkowitz, M. Schnall， "Quantitative analysis of dynamic Gd-DTPA enhancement in breast tumours using a permeability model", Magn Reson Med 33, pp 564-568, 1995》。
圖2示出在實踐根據本發明的方法中有用的影像處理系統10。系 統10包括例如MRI掃描儀的數字MRI影像源100、數字影像存儲裝 置(如，壓縮盤驅動器)或諸如此類。來自數字MRI影像源100的數字 影像提供到例如可編程個人計算機的影像處理器102或諸如Sun Sparc 工作站的數字影像處理工作站。影像處理器102可連接到顯示器 104(如CRT顯示器或其它監視器)、諸如鍵盤106和滑鼠108或其它 熟知輸入裝置等操作員接口。影像處理器102也連接到計算機可讀存 儲介質107。影像處理器102將已處理數字影像發射到輸出裝置109。 輸出裝置109可包括硬拷貝印表機、長期影像存儲裝置、到另一處理 器的連接、例如連接到網際網路的影像電信裝置或諸如此類。
在下面的說明中， 一個實施例將描述為一種方法。但是，在另一 實施例中，本發明包括用於根據所述方法檢測數字MRI影像中異常組 織的電腦程式產品。在描述本發明時，應認識到本發明的計算機程 序可通過任何熟知的計算機系統利用，如圖2所示的個人計算機。但 是，其它類型的計算機系統可用於執行本發明的電腦程式。例如， 本發明的方法可在數字MRI機器或PACS(影像存檔與傳輸系統)中包 含的計算機中執行。因此，計算機系統將在要本文中不進一步詳細論 述。還將認識到，本發明的計算積4呈序產品可利用熟知的影像處理算 法和進程。相應地，陳述的說明將專門涉及形成本發明方法一部分或
與本發明方法更直接協作的那些算法和進程。因此，將理解，本發明 的計算才幾程序產品實施例可實施本文未明確示出或描述，但對實現有
用的算法和進程。此類算法和進程是常規算法和進程，並在此類技術 領域的普通技能範圍內。
此類算法和系統的其它方面和用於產生及以其它方式處理涉及的 影像或與本發明電腦程式產品協作的硬體和/或軟體未在本文明確 示出或描述，並且可從技術領域熟知的此類算法、系統、硬體、組件 和要素中選擇。
圖3概括示出醫學影像中不同性質組織跨時間跨形態的醫學影像 檢查的方法。更具體地說，圖3示出一個流程圖，示出了不同性質組 織跨時間跨形態醫學影像檢查的方法一個實施例。在圖3所示實施例 中，多個多模醫學影像經歷了一系列的進程。這些進程執行特定的功 能，包括釆集一個形態的醫學影像，採集另一形態的醫學影像1204， 跨形態影像映射1206、對跨時間醫學影像序列中的組織性質進行任意 分類1202，以及執行交互式跨時間跨形態檢查1208。
下面將更詳細地描述圖3所示的每個進程。注意，在步驟1202 中使用的醫學影像序列可能或不能在引入造影增強劑的情況下採集。 如果在未引入造影增強劑的情況下採集醫學影像序列，則在步驟1202 中無需執行組織性質分類。
現在參照圖4，概述隨時間變化的醫學影像中不同性質組織的跨 時間檢查的方法。圖4是流程圖，示出本發明的醫學影像中不同性質 組織的跨時間檢查方法的一個實施例。在圖4所示實施例中，多個醫 學影像影像跨時間序列經歷了一系列的進程802。這些進程每個執行 特定的功能，如序列內配準804 、序列間配準806 、動態曲線分類808 及可^L化和診斷810。
現在將介紹影像配準的概念。
現在參照圖5,圖中示出了常規影像配準進程方法的流程圖。影 像配準的目的是確定在一個空間中的坐標(二維影像)與另 一空間中的 坐標(另一二維影像)之間的映射，如對應於對象同 一特徵點的兩個空 間中的點相互映射。確定兩個影像坐標之間的映射的進程可提供兩個 影像中對應點的水平位移圖和垂直位移圖。垂直和水平位移圖隨後用 於使涉及的影像之一變形以將兩個影像之間的錯位降到最小。
在影像配準術語中，配準進程中涉及的兩個影像稱為源影像1020 和參考影像1022。為便於論述,分別將源影像和參考影像表示為 和/(A+;，少,+W+7)。符號;c和少是影像坐標系統的水平坐標和垂直坐標， 並且f是影像索引(影像1 、影像2等)。影像坐標系統的原點(^=仏；/=0) 定義為在影像平面的中心。應注意的是，影像坐標;c和；;不一定是整 數。
為便於實現，影像(或影像像素)也編成索引/(/力，其中，,和y絕 對是整數，並且為簡明起見，參數"皮忽略。此表示符合為離散域中 的矩陣編索引。如果影像(矩陣)高度為/2，寬度為w，則在位置(/力的 對應影像平面坐標x和少可計算為義=/ 並且少=^ - 7」/2.0-
_/。列索引Z從O到w-l。行索引y從0到/2-l。
通常，配準進程要查找最佳變換函數①w(JCf，》)(參見步驟1002)，
使得
等式(10-l)的變換函數是一個3x3矩陣，具有等式(10-2)中所示的
要素,
complex formula see original document page 12
(10-2)
變換矩陣由兩個部分組成，旋轉子矩陣
A。 Ai >i。Ai.
和平移向量
^02
注意，變換函數①是全局函數或局部函數。全局函數o以相同的 方式變換影像中的每個像素。局部函數①基於像素位置以不同方式變 換影像中的每個像素。對於影像配準任務，變換函數o可以全局函數 或局部函數或兩者的組合。
實際上，變換函數①生成兩個位移圖(步驟1004)， x(/力和r(/力， 這兩個位移圖包含的信息可將源影像中的像素引導到與參考影像中
對應像素位置調準的新位置。換而言之，在步驟1008中，源影像要 在空間上相關，並且成為已配準源影像1024。對於兩個位移圖Z(/力 和r(/,力，列索引/從0到w-l ，並且行索引_/從0到/2-1 。
圖6中示出了錯位校正的示範結果。此圖中所示的是源影像1102 和參考影像1106。在源影像1102與參考影像1106之間有不同的垂直 錯位。通過將圖5所示步驟應用到這兩個影像，得到了在圖6中示為 影像1104的垂直鋂-位已校正的源影像。
注意，在計算影像變換函數O中使用的配準算法可以是剛性配準 算法、非剛性配準算法或兩者的組合。本領域的技術人員理解，有許 多配準算法可執行任務，查找生成所需位移圖以便校正兩個相關影像 之間錯位的變換函數①。在以下位置，LydiaNg等人所著的"通過ITK 實現的醫學可視化"(Medical Visualization w池ITK)中，可找到示範配 準算法http:〃www.itk.org。此外，本領域的技術人員理解，通過使用 任何適合的影像插入算法，可藉助於位移圖實現空間校正影像(例如參 見"機器人視覺，，("Robot Vision", by Berthold Klaus Paul Horn, The MIT Press Cambridge, Massachusetts))。
再參照圖5，藉助於本發明，上述影像配準進程可視為具有輸入 端A(1032)、輸入端B(1034)和輸出端D(1036)的黑框1000。在下面本 發明有關具有不同性質的組織跨時間檢查的說明中將使用框1000。
現在將參照圖7,更具體地描述圖4所示的序列內配準804和序 列間配準806進程。
圖7中示出了用於對象(例如，乳腺)的示範MRI影像序列。MRI影像序列704包括同一對象(例3n，乳腺)的多個示範MRI斷層集合 706、 708和710。每個MRI斷層集合包括為對象(乳腺)影像(橫截面) 的多個斷層。圖7所示示範斷層是集合706的斷層(影像)712、集合708 的斷層(影像)714和集合710的斷層(影像)716。
MRI斷層集合有意在不同時間拍攝以捕捉在引入造影增強劑時在 時空上對象的功能變化。MRI斷層集合之間的示範時間間隙可以為1 分鐘、2分鐘及諸如此類。
對於具有不同性質的組織跨時間檢查，除序列704外，需要同一 對象(乳腺)的一個或多個MRI影像序列。示範MRI序列724是一個此 類序列。序列724在與序列704不同的時間捕捉。序列724與序列704 之間的示範時間間隙可以為幾個月。
類似於序列704,序列724包括同一對象(乳腺)的多個示範MRI 斷層集合726、 728和730。每個MRI斷層集合包含為對象(乳腺)影像 (才黃截面)的多個斷層。示範斷層是集合726的斷層(影像)732、集合728 的斷層(影像)734和集合730的斷層(影像)736。
如上所示，MRI斷層集合在不同的時間拍攝以捕捉在時空上對象 的功能變化。MRI斷層集合之間的示範時間間隙可以為1分鐘、2分 鍾或諸如此類。
序列內配準(804)定義為將MRI影像集合序列內對象的同 一橫截 面斷層(影像)配準。例如，序列704的斷層(影像)712、 714和716,及 序列724的斷層(影像)732、 734和736。
在影像集合的組織性質檢查方法上下文中，描述了序列內配準實 施例，該上下文充當獨立的實體。由於在捕捉MRI影像的進程期間不 可避免的對象(例如，乳腺)運動，對象相同橫截面的影像(例如，712、 714和716)出現錯位，因此，出現了序列內配準需要。此錯位會導致 組織性質檢查進程中出錯。
如上所述，對於具有不同性質的組織跨時間檢查，需要獲得同一 對象在不同時間的兩個或更多個影像序列(如序列704和724)。不同序
列中對應斷層(如斷層712和732)極可能錯位，並具有稍微不同的形 狀。因此，需要進行序列間配準(806),並且該配準定義為將不同序列 的對象同 一橫截面斷層(影像)配準。要相互配準的示範斷層對是對712 和732、對714和734及對716和736。
現在轉到圖8,概述了影像集合組織性質檢查(及步驟808，動態 曲線分類)的方法。圖8是示出本發明的自動異常組織^r測方法一個實 施例的流程圖。注意，圖8所示流程圖充當構成自包含進程的一個獨 立實體。因此，圖8所示流程圖不可理解為步驟808的擴展。相反， 步驟808和步驟804可通過使用圖8流程圖中所示的步驟進行解釋。
在圖8所示實施例中，在造影劑注入之前和之後採集的多個MRI 乳腺影像集合經歷了一系列的進程。這些進程每個執行特定的功能， 如調準、減除、分段、系統識別和分類。在本發明中，異常組織檢測 任務通過動態系統參數分類完成。
在圖8所示實施例中，第一步驟202(與圖4步驟802和圖3步驟 1202有關)用於在一次造影增強劑注入之前和之後採集多個MRI乳腺 影像集合。對於跨時間跨形態檢查，步驟202重複進行以採集在另一 次造影增強劑注入之前和之後的另外多個MRI乳腺影像集合。本領域 的技術人員將理解，對於跨形態檢查，在不同時間獲得(步驟202)的醫 學影像序列可在造影增強劑未注入的情況下在每個序列中只包含一 個影像斷層集合(例如，用於序列704的706，用於序列726的726)。 在前一情況(已注入)下，步驟1202執行釆集醫學影像序列和將跨時間 醫學影像序列中的組織性質分類。在後一情況(無注入)下，步驟1202 執行醫學影像序列的採集；相應地，將忽略步驟804和步驟808。下 面的詳細說明適用於引入造影增強劑的情況。
將/。(x，乂z)表示在造影劑注入前具有空間順序的多個影像(斷層)的 乳腺MRI影像集合，其中，2￡[1,...5]是空間順序索引，S是集合中影 像的數量，;c和y分別是影像的水平索引和垂直索引，其中，;ce[l，..jq， j^[l,…T]。在造影劑引入後，採集多個MRI影像集合，每個集合具有
相同空間順序Z的同 一乳腺相同數量問的影像。多個MRI影像集合通
過例如大約一分鐘的時間解析度拍攝。此MRI影像集合可表示為/"義,
乂z),其中，A是時間順序索引，^^[1，...。；〖是集合數量。示範集合
為706、 708和710(三個集合，〖=3),或者集合726、 728和730(三
個集合，AT-3)。集合706(序列704的第一個集合，hl)的示範斷層
4(:c，;^)(在位置l)是斷層712。
成像體系內存在造影劑導致了可在影像採集進程時間內觀測到的
信號增強。這些信號時間曲線的研究使得能夠由於不同的造影吸收性
質而識別不同的組織類型。為自動檢測異常組織，在步驟204(及步驟
804序列內配準)中要相對於空間坐標x,》將在造影劑注入後拍攝的
MRI影像尺個集合4(;cu)與MRI影像參考集合進行空間調準(錯位校
正)。通常，MRI影像參考集合是在造影劑注入前拍攝的MRI影像集
合/c(Xy力。調準進程確保屬於乳腺同一組織區域的像素在所有K個
影像集合中具有相同的x,y坐標。調準進程執行如下
/。r fc=u
a%"(/* (x, y, r), J0 (jc， y, z))
幼</
通過使用黑框IOOO(參照圖5)， /";c,乂2")輸入端子A(1032), /。(JC,y,2:) 輸入端子B(1034)，並且在輸出端D(1038)得到已配準的/";c,乂z)影像。
可用於實現調準函數a//g (^，5)的示範方法是非剛性配準，該配準 將端子A與端子B調準，並且在醫學成像和遙感領域中廣泛使用。前 面已論述了配準進程(錯位校正)。本領域的技術人員將認識到也可使 用其它配準方法。
如參照圖l所述，在造影劑注入後，不同乳腺組織的影像像素強 度以不同方式增大。這種現象表明從注入後拍攝的影像減去在注入前 拍攝的影像將為放射治療師提供有關影像中異常組織位置的更清晰 信息。此信息也可用於從原MRI乳腺影像提取區域以便自動檢測和區
別異常組織。此信息在圖8的步驟206中獲得，該步驟執行區分多個 MRI乳腺影像集合/^,乂z)， Ae[1,.^]與參考MRI影像集合，以產生 多個差別影像集合，S/fc(義，;/,z), ke[l,...X]。 MRI影像集合/。(X乂z)被選 擇為強度參考影像。區別進程，犰行如下complex formula see original document page 17幼tf
其中，函數卯&rac"o"^4,^)從A減去B。
在圖3的步驟208中，差別影像，5/"義，乂力要進行分段進程，該進
程首先估計多個差別影像集合S/fe(jcj，z),並且產生通過執行以下命令
獲得的多個遮罩影像集合complex formula see original document page 17其中，遮罩影像集合A4(;c,乂力，A:E[l,..XJ通過零初始化，T是統 計強度閾值。T的示範值為經-瞼值10。
在步驟208中的分段進程才艮據遮罩影像M"x，乂z)中的非零像素， 將多個MRI乳腺影像集合/《x，乂z)中的影像分段，以獲得在多個MRI 乳腺影像集合影像中分段的強度像素。將雄果影像表示為&(x，;^)> Ae[l,…幻，分段操作可表示為
for K=1k
for z=1s
for x=l:xfor y=l:yand
for k = l:y
complex formula see original document page 18 and
and
其中，影像Sk(x，y，z)初始化為零。
本領域的技術人員將認識到，在實際實現中，可忽略生成遮罩影
像的階段，並且可通過執行以下命令實現分段進程
for
forz = l:S
for jc-1:AT
for y-l:r
幼</ and
其中，影像Sk(x，y，z)初始化為零。
圖8的步驟210是動態系統識別步驟，它參照圖9和圖IO描述。 在圖9中，示出了圖1所示圖表副本的圖表，但圖9包括插入的階躍 函數/f)、曲線302和刪除了正常和脂肪組織曲線。
本發明的目的是檢測異常組織，並且更重要的是區分惡性和良性 組織。(注階躍函數力)定義為complex formula see original document page 18。)屬於正常 和脂肪組織的像素在分段步驟208中在影像Sk(x，y，z)中設為零。影像Sk(x，y，z)中的剩餘像素屬於惡性或良性組織。
只通過評估靜態形式中，即各個影像中的像素亮度(強度)是難以 區分惡性組織與良性組織。但是，在動態形式中，亮度更改顯示了這 兩種類型組織之間的不同。如圖9所示，從時間零開始，惡性組織的亮度(對比度)曲線304， m(f)，很快上升超過階躍函數曲線302，並隨 後漸進達到階躍函數曲線302;而良性組織的亮度(對比度)曲線306, W),在階躍函數曲線302下緩慢上升，並隨後漸進達到階躍函數曲線， 刑，302。
本領域的技術人員可認識到，亮度(對比度)曲線304， w。，類似 欠阻尼動態系統的階躍響應，而亮度(對比度)曲線306， 6(X)，類似過 阻尼動態系統的階躍響應。
圖10概括示出了識別動態系統行為的示範常規方案。對於未知的 動態系統404,階躍函數402用作激勵。動態系統404對階躍函數402 的響應406饋入系統識別步驟408以便估計系統404的動態參數。
如圖8所示，動態系統識別210的系統建;f莫可在步驟212完成。 圖11示出了動態系統建才莫212的示範實現，圖中，它示為ARX(自動 回歸)模型500(參見The Math Works Lennart Ljung所著"系統識別工具 箱，，)。
常規ARX模型可表示為等式
洲-,/(z) +卿柳 (l)
其中，G(《)(506)和(504)是如圖11所示的系統傳遞函數，w。 (502)是激勵，>0) (508)是擾動，以及j/。 (510)是系統輸出。眾所周 知，傳遞函數G( ) (506)和/7( ) (504)可根據有理函數^指定，並且 指定以下形式的分子和分母係數
G("-(2) i7(《)=^_ (3)
其中，^和萬是延遲算子《1中的多項式
= 1 + ",《-'+.......(4)
在爿和萬是多項式時，系統的ARX才莫型可明顯表示為
:V(O --o,W一l)-".一a加y(f-朋)+6lu('_ *) + "i ll6M(f-nA:—"fc + l> + e(0 (6)
等式(6)可進一步表示為回歸 其中
柳
complex formula see original document page 20
係數向量e的系統識別解為
(8)
其中
和
complex formula see original document page 20
(10)
在等式(9)和(10)中，f。是數據釆樣開始時間，並且M是樣本數量, 與亮度(對比度)曲線w⑦304和亮度(對比度)曲線6(f) 306相關， complex formula see original document page 21
在此特定情況下，w⑦是階躍函數。並且對應的解是4和A。 g的
計算實現了動態系統識別210步驟(及圖10的步驟408)。
再次參照圖8，為將在MRI影像中具有高對比亮度的區域分類(分 類步驟214)為良性或惡性肺瘤，提供了受監控學習步驟218 。
受監控學習被定義為一個學習進程，其中，典型集合由成對輸入 和所需輸出組成。在此MRI影像乳腺組織分類情況下，典型輸入是^ 和& (或已知曲線)，典型所需輸出是分別用於惡性和良性腫瘤的指示 符0 和(96。在圖8中，步驟218從步驟216接收具有已知特徵(良性 或惡性)的M個樣本乳腺MRI動態曲線。A/的示範值可以是100。在 Af個曲線內，有M^個曲線屬於惡性腫瘤，並且A^個曲線屬於良性腫 瘤。A^和A4的示例值可以為50和50。在步驟218中，將等式(8)應 用到所有樣本曲線生成了 M個係數向量麼其中，A4個係數向量(表 示為&， /=1,...^\^)表示具有指示符0 的惡性腫瘤，並且A4個係數向 量(表示為《，—1,...^4)表示具有指示符06的良性腫瘤。這些已了解 係數向量&和《用於培訓分類器，而分類器又用於在檢測或診斷進程
中將動態造影曲線分類。
要增大特異性(區分良性腫瘤和惡性腫瘤的準確性)，可將其它因 素(步驟220)包含到培訓(學習)和分類進程。眾所周知，諸如造影劑引 入速度、成像有關的造影引入時間、採集時間和斷層厚度的因素(參見 "造影增強的乳腺MRI : 影響敏感性和特異性的因 素"("Contrast-enhanced breast MRI: factors affecting sensitivity and specificity", by CW. Piccoli, Eur. Radiol. 7 (Suppl. 5)， S281-S288
(簡》)。
將造影劑引^i4度表示為a,成像有關的造影引入時間表示為々， 採集時間表示為y，以及斷層厚度表示為(5。這些示範因素要結合係數 向量&和《一起使用，以培訓分類器，而分類器又用於將MRI乳腺影 像中的區域分類為惡性或良性腫瘤類。注意，這些示範因素應在類似 於係數向量&和《範圍的範圍內量化。
為達到學習和培訓目的，構建了培訓數據集
^"},>1""乂 = {-14},。〃9^ (11)
其中，T,.是類標籤。
相對於參數W，並且相對於未確定的倍數將其最大化。
在最優化問題已解決後，等式(13)中w的表達式可根據具有非零 係數的支持向量表示，並插入等式中以便將超平面分類，產生SVM 判定函數
甲(p柳Mwp,+ff)-if/力-p,+ff (15)
戶1
其中，4是支持向量的數量。新向量P,分類到兩個類(惡性和良 性)之一是基於判定函數標記。本領域的技術人員將認識到在非分隔情 況下，可使用非線性SVM。
影像集合組織性質檢查的上述方法(及步驟804和步驟808)應用到 諸如704和724等所有跨時間影像序列以進行跨時間組織性質檢查。 要理解，在本發明中，跨時間影像序列要在進入步驟808前執行內部 配準和相互配準。序列的內部配準和相互配準步驟一個示範才丸行過程 是先將內部配準應用到序列704，然後將相互配準應用到序列704和 724。本領域的技術人員將認識到，序列704和724的角色可互換。
對於此特定示範執行過程的內部配準序列704，任意選擇影像集 合作為參考影像集合，例如，集合706。集合706的影像隨後輸入端 子B(圖5的1034)，其它影像集合(例如，708和710)輸入端子A(圖5的1032)。影像集合(708和710)的已配準影像在端子D(圖5的1036) 獲得。
對於此特定示範執行過程的相互配準，序列724的影像輸入端子 A(圖5的1032)，序列704的影像輸入端子B(圖5的1034)，並且
例如，如果腫瘤是惡性的，則t; = 1,否則，則^ =-1 。向量py = A y, (5]傳統上在計算機視覺文獻中稱為特徵向量。符號W表示域，d 是域維。對於此示範情況，假設係數向量0具有五個要素，則d=9。 等式(ll)中的數據格式在受監控學習步驟218及分類步驟214中使用。 本領域的技術人員將認識到，數據向量p/可以不同的方式構建，並且 隨不同於上述的其它物理或非物理數字要素(因素)增大。
通過使用動態造影曲線及其它物理或非物理因素，有已知類型的 分類器可用於完成區別惡性腫瘤和良性腫瘤的任務。示範分類器是 SVM(支持向量機)參見"有關模式識別支持向量機的教程"("A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition", by C. Burges， Data Mining and Knowledge Discovery, 2(2)， 1-47, 1998, Kluwer Academic Publisher, Boston),以下網站上提供有信息 http:〃ava.technion.ac.il/karniel/CMCC/SVM-tutorial,pdf)。
SVM分類器的示例情況將是對表示由超平面分隔的兩個類的數 據培訓和分類。分隔數據的超平面滿足
w p+cr-0 (12)
其中，*是點積。
培訓SVM的目的是確定自由參數w和C7。尺度變換可始終應用 到『和(T的換算以便所有數據遵守已配對不等式
T,(wp乂+ff)-lSO,力 (13)
等式(13)可通過最小化以下拉格郎日函數而求解
"w,。"Hi2-i^ p^)) (i4)在輸出端子D(圖5的1036)得到序列724的已配準影像。
在步驟808(圖4)完成時，生成多個動態曲線(當前示範情況中為兩 個曲線)，反映在多個時間實例(當前示範情況中為兩個實例)多個跨時 間影像序列(例如，當前示範情況的兩個序列704和724)捕捉的組織性 質。眾所周知，這些動態曲線為醫務人員提供了有關患者疾病狀況(或 進展)的寶貴信息。
在步驟810中，可視化工具由醫務人員用於檢查對象的相關區域 (影像中的關注區域)以便更好地做出診斷。圖12示出了此類可視化設 施的一個實施例。
圖12中示出了與適用於實踐所述方法步驟的影像處理器(可對應 於圖2的影像處理器102)通信的計算機監視器屏幕900(可對應於圖2 中的顯示器104)。
在屏幕900上，顯示了在屏幕左部分示出的兩個代表性影像斷層 712和732。例如，斷層712是在空間位置l跨三個集合(706、 708和 710)的AE[1，2，3]第一個影像；斷層732是在空間位置1跨三 個集合(726、 728和730)的A(x，乂l)l A:E[1,2,3]第一個影像。乳腺影像 902和912分別在斷層712和732中示出。乳腺影像902和912是乳 腺同一橫截面的影像。
在操作中，醫務人員瀏覽影像(例如，通過移動計算機滑鼠108或 其它用戶界面)，將指示符906移到斷層712中位置908的上方。同時， 在斷層732中同一空間位置918顯示重影指示符916(即，與斷層712 中908相同的空間位置)。備選，用戶也可移動指示符916(如用戶界面) 到斷層732中位置918的上方，並且同時，在斷層712與斷層732中 918相同的空間位置908顯示重影滑鼠卯6 。
對於任一布置，在顯示屏900的圖表922中顯示兩個動態曲線(實 曲線924和虛曲線926)。示範曲線924和926反映了在兩個不同時間 乳腺同一點的不同組織性質。例如，包含斷層712的影像序列可在捕 捉包含斷層732的序列前6個月拍攝。醫務人員可將滑鼠移到其它位
置以檢查在一段時期(例如，6個月)內組織性質的更改。藉助於此可視 化設施，可容易分析疾病進展。
本領域的技術人員將理解，組織性質可通過除所示動態曲線圖 924和926外的其它方式顯示。例如，組織性質可由彩色血管造影圖 顯示。本領域的技術人員也將理解，本發明的方法可處理多個跨時間 影像序列，並且多個動態曲線可同時顯示以便進行醫學診斷。
不同性質組織的分類使得能夠生成特殊圖形，如血管造影圖。在 圖13中，示出了包括可疑腫瘤區域1302和其它組織區域的示範乳腺 血管造影圖1300。在此示範圖中，區域1302是要進一步檢查(例如， 量化分析)的關注區域(ROI)，並且剩餘的其它區域被視為非ROI。
在其它情況下，可以有多個ROI要分析。但是，為方便起見，乳 腺血管造影圖1300將用於描逸本發明跨時間跨形態檢查的進程。本 領域的技術人員將理解，本發明的方法適用於其它成像形態(PET、 CT、 US及諸如此類)、其它信號(信息)格式和/或其它疾病。
再參照圖3，現在通過特定細節論述方法步驟1204、 1206和1208。
在乳腺癌i^斷中，X線乳腺^l影具有有限的特異性和敏感性。作 為備選成像方法的MRI乳腺攝影對大於某個大小的腫瘤有更高的敏 感性。對醫務人員和研究人員而言，檢查X線乳腺攝影和MRI影像 以得到補充信息是有益的。例如，微鉤化點由常規X線影像捕捉效果 最佳。
在圖3中，步驟1202採集了跨時間MRI影像序列作為一個形態， 並且步驟1204採集跨時間X線乳腺攝影作為另一形態。在圖7中與 跨時間MRI序列704和724 —起示出了兩個示範X線乳腺攝影影像 705和725,這兩個影像分別在收集序列794和724的大約相同時間 拍攝。這兩個乳腺攝影影像要在步驟1206和1208中用於跨形態分析。
要理解，X線乳腺攝影影l象705和725是三維對象(例如，乳腺) 投影，而影像序列704和724由作為三維對象(乳腺)橫截面影像的二 維斷層組成。 為便於對諸如705、 725、 704和724等數據的跨形態檢測，圖12 的步驟1206將更高維數(MRI序列704和724)的一個形態數據(影像) 映射到更低維數(X線影像705和725)的另一形態數據。
參照圖14A-14E所示圖形，描述更高維數的一個形態到更低維數 的另一形態的映射進程(步驟1206)。
在圖14A中，只示出了類似於圖7中706或726等影像集合的一 個示範MRI斷層集合1402。為便於論述，集合1402有分別具有乳腺 影像1406、 1407和1408的三個斷層1403、 1404和1405。通常，三 維醫學影像裝置產生影像斷層，其中，在斷層中相鄰像素之間的距離 經常小於中心到中心斷層分隔。因此，體系維數通常不是各向同性的， 這不是大多數醫學影像分析應用中所希望的。因此，在本發明中採取 了執行斷層插入的一個步驟，以使採集的影像集合(如集合1402)是各 向同性或足以接近各向同性，以便可有效地執行跨形態映射。相應地， 在本發明中包括的是斷層插入方法，該方法在兩個現有斷層之間生成 任意數量的新斷層，以便可得到各向同性。斷層插入的公式可表示為
&=—力+(i -來(/—f) (16)
其中，/w是插入斷層，/^(z'—7)和力(/4/)是生成/,. ,的兩個中間斷 層。斷層力和/^/—/)通過兩個原相鄰斷層/(/)和/(/)的偽交叉配 準方法獲得。係數/ 和l-Z 控制兩個中間斷層對內插斷層的作用量。 下標々和l-"的作用將在下面的部分位移圖和偽配準進程論述中理 解。例如，在圖14B所示中，斷層1413是示範/,w，斷層1403是示範 /(/),並且斷層1404是示範/(/ )。
現在描迷本發明斷層插入的兩個斷層偽交叉配準方法。 回顧用於影像配準的等式(IO),變換函數O生成兩個位移圖jr(/,y) 和y(/，力，這兩個位移圖包括的信息可將源影像中的像素引導到與參考 影像中對應像素位置調準的新位置。
在生成插入斷層U如斷層1413)的實踐中，在兩個斷層(如1403和1404)之間的某處引入了部分位移圖J^(X/)和ya(X/)。部分位移圖將 源影像(斷層)/(義)中的像素引導到在源影像像素與參考影像/(y)中對應 像素位置之間某處的新位置。部分位移圖x。(/，力和r力;/)通過特定值 的預定因子a計算為
其中，0<a^l。
生成的部分位移圖隨後用於使源影像變形以獲得計算如下的中間 影像(斷層)4(x—力
"x ") = 。％"一 (似a),
其中，a//g 。rtiW(/(;c),/(y), a)是通過使用控制參數a,將原位移圖 y(,，力和r(,'力修改為X。(0)和K(/力，從而執行源影像和參考影像偽配 準(調準)的函數。
通過如等式(l 6)中所示的不同控制參數，上述進程偽配準又應用 到原斷層(例如，1403和1404)。這生成了具有兩個原斷層信息的中間 斷層(例如，1413)。每個原斷層因此充當參考影像和源影像。因此， 採用了術語"偽交叉配準"。
在圖14B中，斷層集合1412示出兩個插入斷層1413(具有原斷層 1403和1404)和1414(具有原斷層1404和1405)。由於每對原斷層只 有一個插入斷層，因此，對於此示範情況，參數-選擇為0.5。通常， 參數f計算為& = W(iV+l),其中，A:E[l,2,…iV],並且iV是所需插入 斷層數量。等式(16)變為
"=A"(m/)+(i-A)/a")。
乳腺影像1406、 1407和1408的說明性示例在斷層集合1402中示 出。在斷層集合1412中插入的乳腺影像1415示出了大小在1406與1407中間的插入乳腺。在斷層集合1412中，在原斷層1404與1405 之間有另一插入斷層1414。
為便於論述，斷層集合1412包括在每對原斷層之間適當數量的插 入斷層，以便滿足各向同性體素要求。因此，斷層集合1412表示對 象(乳腺)的三維MRI體，需要映射到更低維(2D)空間以便在二維空間 中與對象(乳腺)表示(X線)一起檢查。從更高維表示到更低維表示的映 射涉及關注相的投影。對於示範乳腺檢查，通常接受的相是X線乳腺 攝影的頭腳(CC)相和側斜(ML)相。
雖然數字MRI體(例如，插入斷層集合1412)可用，但醫務人員關 注的是可通過繞軸1417旋轉斷層集合1412的體，並隨後沿方向 1419(與斷層垂直緣平行)或方向1421(與斷層面垂直)投射該體，可獲 得任意相(包括CC和ML相)。注意，軸1417大致與斷層的頂緣或底 緣平行，並且理想上是通過該體的中心。實際上，軸1417通過實際 對象(乳腺)體的中心，這是因為通常對象體的中心不必與斷層體的中 心 一致。後面將論述查找旋轉中心(對象中心)的方法。
參照圖14C，繞軸1417旋轉斷層體的一個示範方法是通過將斷層 集合1412的體重新分層，其中，結果斷層(例如，集合1422的1423、 1424和1425)與軸1417垂直。i定轉各個斷層1423、 1424和1425大致 等同於旋轉斷層集合1412。這些新斷層(1423、 1424和1425)與斷層 1403、 1413、 1404、 1414和1405交叉。諸如1406、 1415、 1407和 1408等乳腺影像變成1423、 1424和1425中的線條。如圖14D所示， 在方向1419上投射斷層1423、 1424和1425將產生具有影像1433中 所示點的圖形1432。在方向1421上投射斷層1423、 1424和1425將 產生具有影像1432中所示線條的圖形1434。
在更一般的情況下，可在執4於投射前將斷層集合1412繞軸1443、 1444和1445(參見圖14E的圖形1442)以視場角度方式旋轉。本領域 的技術人員將知道，從任意角度獲得投射的另一選擇是將虛構投影儀 置於3D空間中，並且在執行靜態斷層集合1412投射時繞軸1443、
1444和1445旋轉虛構投影儀。
參照圖15，描述查找旋轉中心(對象中心)的方法。斷層1423與乳 腺影像(1406、 1415、 1407等)的交叉可產生像素雲1602。雲1602的 中心(O" (92)計算為
O, -加，o /加加
o2 =兩01 /加加
其中，時刻m^計算為
一 一
其中，雲1602內的/(<:^2)=1,在其它位置為O，並且C;和C2在 此應用中是影像坐標(圖15)。
例如，圖16示出在斷層插/v^ MRI乳腺體的三個投射。影像1533 是沿方向1419的投射，並且影像1544是沿方向1421的投射。沿前 面未論述的方向1417存在另一個投射1555。實際上， 一些醫務人員 將此視為至少所需投射方向。
在將3D體投射到2D空間後，映射進程將結果才更射(例如，影像 1533和1544)與直接在2D空間中採集的影像(如X線乳腺攝影705) 進行配準。注意，在映射(投射和配準)中涉及的3D體可以是原未處理 斷層(如斷層集合796)或由血管生成影像(如圖1300)組成的3D體。.
為扭"行跨時間跨形態檢查，3D體(如斷層集合706或716)的投射 需要與影像(如705或725)進行配準。另外，706和726的投射需要相 互配準。此外，影像705和725也需要相互配準。這些必需的配準有 利於在步驟1208中執行交互式跨時間跨形態檢查，這在下面使用示 範情境解釋。
圖17中示出了與執行前面所述步驟的影像處理器(102)通信的計 算機監視器屏幕900(它可對應於圖2的顯示器104)。在屏幕900上顯 示的是兩個代表性跨時間2D影4象(X線乳腺圖)705和725。例如，影像705是在為同 一對象(乳腺)捕捉的影像725前6個月捕捉。影像705 和725在釆集後相互配準。此外，在屏幕900上顯示的是兩個跨時間 MRI體才殳射1705和1725。圖16中示出了投射的實際示例。類似地， 跨時間體投射1705和1725相互配準。另外，它們也與795和725配準。
在跨時間跨形態檢查的示範操作中，醫務人員將指示符1706(如 通過用戶界面提供的滑鼠)移到影像705中乳腺1702某個位置1708的 上方。大致在同一時間，諸如圓圏1716等標記顯示在影像725中乳 腺1712的位置1718，該位置與影像705中的1708在同一空間位置。 另夕卜，圓圈1726顯示在影像1705中乳腺1722的空間位置1728周圍， 該位置與影像705中1708在同一空間位置。還有，圓圈1736出現在 影像1705中乳腺1732的空間位置1738周圍，該位置與影像705中 的1708在同一空間位置。實際上，醫務人員可選擇跨時間跨形態檢 查中涉及的任一影像(斷層)中的關注點(位置/區域)，對應的點(區域) 將在所有其它影像(斷層)中通過標記(如圓圈或正方形或其它形狀)突 出顯示，以便進行病理分析。如圖9所示，可能需要兩個動態曲線(924 實線和926虛線)出現在屏蔽900上，其中，示範曲線924和926反映 在兩個不同時間乳腺的同 一點的不同組織性質。
本發明的跨時間跨形態檢查方法可在獨立的CAt)(計算機輔助診 斷)工作站中或者在PACS(影像存檔與傳輸系統)中實現。檢查結果可 通過安全的網絡鏈路或安全的無線通信來發送。
本發明的主題涉及數字影像處理與計算機視覺技術，這要理解為 表示以數字方式處理數字影像以識別並由此對人可理解對象、屬性或 條件指定有用含意，並隨後利用在數字影像進一步處理中獲得的結果 的技術。
執行本發明方法的電腦程式可存儲在計算機可讀存儲介質中。 此介質例如可包括諸如磁碟(如硬碟驅動器或軟盤)的磁存儲介質或 磁帶；諸如光碟、光帶或機器可讀條形碼等光學存儲介質；諸如隨機
存取存儲器(RAM)或只讀存儲器(ROM)等固態電子存儲裝置；或用於 存儲電腦程式的任何其它物理裝置或介質。執行本發明方法的計算 機程序也可存儲在通過網際網路或其它通信介質連接到影像處理器的 計算機可讀存儲介質上。本領域的技術人員將容易認識到此類計算機 程序產品的等同物也可在硬體中構建。
權利要求
1.一種用於跨時間和跨形態的醫學影像分析的方法，包括訪問根據第一形態在第一時間段捕捉的研究對象的醫學影像的第一集合；訪問根據第二形態在第二時間段捕捉的所述研究對象的醫學影像的第二集合，所述第一和第二集合各包含多個醫學影像；通過將所述第一和第二集合的所述多個醫學影像映射到預定空間坐標，來執行影像配準；執行所述第一和第二集合的跨時間影像映射；以及提供用於交互式跨時間醫學影像分析的部件。
2. 如權利要求1所述的方法，其中執行影像配準的所迷步驟包括執行所述第一和第二集合的所述多個醫學影像的內部配準；以及 執行所迷第一和第二集合的所述多個醫學影像的相互配準。
3. 如權利要求1所述的方法，還包括執行所述第一和第二集合的 所述影像的至少 一個的組織性質檢查。
4. 如權利要求1所述的方法，還包括 訪問所述研究對象的醫學影像的參考集；區別所述第 一和第二集合與所述參考集，以生成包含多個影像的 差別影像集；將所述差別影像集的所述多個影像分段，以生成具有分段強度像 素的多個影像；將系統識別應用到具有分段強度像素的所述多個影像以生成多 個系統參數；以及將所述多個系統參數分類。
5. 如權利要求4所述的方法，還包括在將所述多個系統參數分 類前，通過物理或非物理因素來增大所述系統參數。
6.如權利要求l所述的方法，還包括在執行影像配準後，將不同性質的組織分類。
全文摘要
用於醫學影像診斷的跨時間和跨形態檢查方法。訪問研究對象的醫學影像的第一集合，其中，第一集合是根據第一形態在第一時間段捕捉的。訪問研究對象的醫學影像的第二集合，其中，第二集合是根據第二形態在第二時間段捕捉的。第一和第二集合各包含多個醫學影像。通過將第一和第二集合的多個醫學影像映射到預定空間坐標，來執行影像配準。執行第一和第二集合的跨時間影像映射。提供了用於交互式跨時間醫學影像分析的部件。
文檔編號G06T7/00GK101346743SQ200680049312
公開日2009年1月14日 申請日期2006年12月27日 優先權日2005年12月29日
發明者L·A·雷, S·陳, Z·霍 申請人:卡爾斯特裡姆保健公司