用于醫(yī)學成像與信息顯示的方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及臨床醫(yī)學成像，并且更具體地涉及用于醫(yī)學成像與信息顯示的方法和系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]如今，臨床醫(yī)學成像在為醫(yī)生提供關于患者的必要信息上扮演重要角色。例如，各種成像模態(tài)(例如，CT、MR1、超聲等)當前可用于在這方面輔助醫(yī)生。針對每種成像模態(tài)，存在不同成像模式。
[0003]以超聲為例，超聲成像歸因于其為非輻射、無創(chuàng)、實時且低成本的技術而已經(jīng)被廣泛應用于臨床引用中。如本領域所周知的，在超聲成像中存在不同種類的模式，例如但不限于，B模式超聲、彩色超聲、對比超聲、包括應變超聲和定量彈性成像超聲的彈性成像超聲。
[0004]為了具有關于患者的全面信息，醫(yī)生常常需要組合來自不同成像模式的成像數(shù)據(jù)。如何最優(yōu)地使用全部成像數(shù)據(jù)對人類而言是個難題。主要原因在于，臨床目標存在于高維空間中，并且人類感知是有限的且缺乏解決高維問題的能力。
[0005]諸如機器學習的計算機技術能夠比人類更好地處理高維問題。因此，基于計算機技術的臨床決策支持(CDS)系統(tǒng)在為醫(yī)生提供這樣的全面信息上扮演重要角色。
[0006]然而，針對臨床目標，要求醫(yī)生首先在患者的成像平面或成像體積中選擇用于指代目標的感興趣區(qū)域(R0I)，并且然后應用有關的分析或計算機算法來提供結構信息、功能信息或甚至診斷信息自身。
[0007]US 6186949 B1公開了用于使用編碼激勵來進行三維流動成像的方法和裝置。在使用編碼激勵和壁濾波來執(zhí)行三維流動成像時，寬帶脈沖(以基頻為中心)的編碼序列被多次發(fā)射到特定發(fā)射焦點位置。在接收時，將針對每次射擊采集的接收信號進行壓縮并進行帶通濾波以隔離以基頻為中心的壓縮脈沖。然后將經(jīng)壓縮和隔離的信號進行壁濾波以提取流動成像數(shù)據(jù)。在多重掃描平面中的每個中針對多重發(fā)射焦點位置重復該處理，以采集大量流動成像數(shù)據(jù)。然后產(chǎn)生體積繪制圖像，所述體積繪制圖像允許用戶從任何角度觀看數(shù)據(jù)體積。另外，可以將數(shù)據(jù)體積重新格式化以產(chǎn)生穿過數(shù)據(jù)體積的任意切割面的二維圖像。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明的發(fā)明人已經(jīng)認識到，上文描述的基于對R0I的手動選擇的CDS系統(tǒng)具有許多缺點。
[0009]首先，R0I選擇處理是利用不同模式單獨執(zhí)行的，并且醫(yī)生需要選擇針對不同模式的R0I以試圖指代相同的目標。其不能被實時地執(zhí)行并且其不能在篩查處理的過程中提供CDS信息。此外，該選擇處理可能導致錯誤并且是耗時的。有時醫(yī)生，特別是初級醫(yī)生，在選擇正確的R0I時經(jīng)歷困難并因此忽視要被檢查或診斷的目標。額外地，對每個R0I都提供CDS信息，例如，針對整個R0I提供一個值。換言之，CDS信息的粒度為低。另外，由于為醫(yī)生提供針對一個局部R0I的來自不同模式的信息，因此對醫(yī)生而言難以獲得對臨床目標的總體理解。
[0010]第二，來自不同成像模式的圖像數(shù)據(jù)一般是通過在不同模式間進行切換而被按次序地獲得的，并且發(fā)射的射頻信號一般針對不同成像模式是不同的。當所發(fā)射的射頻信號不同時，所獲得的圖像中的像素的數(shù)目和位置也不同。額外地，不同模式中的成像平面或成像體積能夠歸因于在成像裝置與患者之間的相對位置的改變而不同。例如，在超聲篩查期間，當醫(yī)生在不同模式之間切換時，醫(yī)生所持的超聲探頭的位置和/或角度能夠改變，使得超聲探頭的視場也改變。因此，不同成像模式的圖像數(shù)據(jù)不具有像素級(pixel-level)對應。結果，不同模式的圖像數(shù)據(jù)的像素級組合變得非常復雜。
[0011]作為特殊情況，針對某些成像模式，能夠認為實現(xiàn)了具有像素級對應的不同模式的同時成像。例如，用于彩色模式的射頻(RF)信號序列與用于B模式成像模式的RF信號序列是相同的?；诖?，達到彩色模式與B模式之間的像素級對應，并且能夠?qū)崿F(xiàn)來自這兩種模式的圖像數(shù)據(jù)的像素級組合。然而，如今這兩種模式的組合只是成像數(shù)據(jù)的逐個像素的疊合。亦即，針對每個像素所組合的成像數(shù)據(jù)為該像素在兩種模式中的成像數(shù)據(jù)的總和。因此，所組合的成像數(shù)據(jù)不提供任何額外的CDS信息。醫(yī)生必須將它們用作常規(guī)成像模式并以常規(guī)的方式處理它們。因此，如何以令人滿意的方式同時處理高維數(shù)據(jù)對醫(yī)生而言仍是個困難的挑戰(zhàn)。同時，這些種類的當前成像模式的RF信號常常太受限而不能生成不同成像模式。數(shù)目一般不超過二，這可能不足以提供足夠的成像信息并實現(xiàn)隨后的CDS處理步驟。
[0012]因此，提供用于醫(yī)學成像與信息顯示的新穎方法和系統(tǒng)以便為醫(yī)生提供來自不同成像模式的全面信息而無需醫(yī)生背負從不同模式的成像數(shù)據(jù)選擇R0I的負擔將是有利的。不同成像模式不限于特定模式，并且與上文提及的現(xiàn)有技術相比，如果期望的話，數(shù)目可以盡可能地大。
[0013]根據(jù)本發(fā)明的一方面，提出了一種醫(yī)學成像與信息顯示的方法，包括:在醫(yī)學成像裝置的多種不同成像模式中的每種模式中采集在對象的成像平面或成像體積中的多個點中的每個點的成像數(shù)據(jù);針對所述每個點，通過對預定模型應用所述點在所述每種模式中的所述成像數(shù)據(jù)以及所述多個點中鄰近所述點的至少一個其他點在所述每種模式中的所述成像數(shù)據(jù)來導出一值，其中，所述預定模型是根據(jù)與所述對象有關的臨床醫(yī)學應用來選擇的;基于全部所導出的值來構建圖像;并且向用戶顯示所構建的圖像。
[0014]與常規(guī)的圖像處理方法相比，根據(jù)本發(fā)明的所述方法不要求醫(yī)生選擇感興趣區(qū)域(R0I)以在不同模式中指代目標，并且然后應用有關的分析或計算機算法以提供信息自身，使得根據(jù)本發(fā)明的所述方法極大地減輕了醫(yī)生的負擔。
[0015]此外，由于在根據(jù)本發(fā)明的所述方法中，值是針對所述成像平面或所述成像體積中的每個點，通過對與預定醫(yī)學應用有關的模型應用所述點的所述成像數(shù)據(jù)以及鄰近所述點的至少一個其他點的所述成像數(shù)據(jù)來導出的，并且然后圖像是基于全部所導出的值來構建的并被顯示給用戶，因此所述方法使得能夠為醫(yī)生進行實時篩查。例如，在超聲篩查期間，當醫(yī)生將探頭移動到特定地方時，針對視場中的每個像素所導出的值被形象地顯示為圖像并被實時呈現(xiàn)給醫(yī)生，并且當醫(yī)生改變探頭的角度或位置時，所呈現(xiàn)的圖像被相應地更新。此外，能夠直接在像素級上呈現(xiàn)承載關于臨床目標的信息的圖像，使得能夠為醫(yī)生提供與常規(guī)的R0I方法相比更高清晰度的圖像，并且醫(yī)生能夠獲得對臨床目標的總體理解。因此，醫(yī)生將不會忽視目標。
[0016]同時，針對所述成像平面或所述成像體積中的每個點的所述值不僅是從所述點自身的所述成像數(shù)據(jù)導出的，而是還是基于鄰近所述點的至少一個其他點的所述成像數(shù)據(jù)來導出的。以此方式，使用所述方法可以進一步改進所導出的值的質(zhì)量和/或允許所導出的值傳遞更多臨床信息，結果得到更好且更多信息的、構建的圖像。換言之，所輸出的圖像對醫(yī)生而言更有用且更可靠。
[0017]這里，本領域技術人員可以容易地理解，所述至少一個其他點中的每個與所述點之間的距離不超過預定值。例如，在一范例中，所述至少一個其他點可以為最接近靶點的點。換言之，它們可以為在所述成像平面或所述成像體積中相對于靶點的右上點、左上點、右下點、左下點。
[0018]所述預定模型能夠為與臨床醫(yī)學應用有關的任何模型，以傳遞與所述臨床醫(yī)學應用有關的臨床?目息。
[0019]通常，所述預定模型為非線性的。在一個范例中，所述預定模型為基于機器學習的模型。在另一范例中，所述預定模型可以為臨床決策支持(CDS)模型，使得所構建的圖像可以為醫(yī)生提供臨床決策支持信息。關于⑶S模型，本領域技術人員將理解，CDS模型可以為輸出關于諸如患者的對象的診斷信息的模型。然而，CDS模型不限于此，一些種類的CDS模型為使得醫(yī)生不能夠