專(zhuān)利名稱(chēng)：為醫(yī)學(xué)成像提供自動(dòng)決策支持的系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明通常涉及為醫(yī)學(xué)成像提供自動(dòng)決策支持的系統(tǒng)和方法。更具體而言，本發(fā)明涉及用于處理醫(yī)學(xué)圖像以從醫(yī)學(xué)圖像自動(dòng)地識(shí)別解剖體組織構(gòu)造和視圖(或姿態(tài))并且自動(dòng)地評(píng)價(jià)醫(yī)學(xué)圖像的診斷質(zhì)量的系統(tǒng)和方法。
背景技術(shù)：
在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域中，各種成像模式和系統(tǒng)被用于生成個(gè)體的解剖結(jié)構(gòu)的醫(yī)學(xué)圖像以用于篩查和評(píng)估醫(yī)療狀況。這些成像系統(tǒng)例如包括CT(計(jì)算機(jī)斷層攝影)成像、MRI(磁共振成像)、NM(核磁)共振成像、X射線(xiàn)系統(tǒng)、US(超聲)系統(tǒng)、PET(正電子發(fā)射斷層攝影)系統(tǒng)等等。對(duì)于這些模式中的每一個(gè)，人體的特定部分被瞄準(zhǔn)以用于成像，這可以用各種方式執(zhí)行。利用超聲，來(lái)自換能器的聲波以身體的特定部分(例如心臟)為目標(biāo)。在MRI中，梯度線(xiàn)圈被用于“選擇”身體的一部分，在身體的該部分中記錄核共振。成像模式所瞄準(zhǔn)的身體的該部分通常對(duì)應(yīng)于內(nèi)科醫(yī)生有興趣探察的區(qū)域。每個(gè)成像模式都可以提供勝于其它成像模式的獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)，以用于篩查和評(píng)估某些類(lèi)型的疾病、醫(yī)療狀況或解剖學(xué)異常，例如包括心肌癥、結(jié)腸息肉、動(dòng)脈瘤、肺結(jié)節(jié)、心臟或動(dòng)脈組織鈣化、乳腺組織的癌性微鈣化或腫塊、和各種其它損傷或異常。
典型地，內(nèi)科醫(yī)生、臨床醫(yī)生、放射科醫(yī)師等將人工地復(fù)查和評(píng)估從所采集的圖像數(shù)據(jù)集所重建的醫(yī)學(xué)圖像(X射線(xiàn)膠片、印刷品、照片等等)，以辨認(rèn)感興趣的特有特征和檢測(cè)、診斷或以另外方式識(shí)別潛在的醫(yī)療狀況。例如，在CT檢查期間所采集的CT圖像數(shù)據(jù)可以被用于產(chǎn)生一組2D醫(yī)學(xué)圖像(X射線(xiàn)膠片)，可以觀察所述2D醫(yī)學(xué)圖像以識(shí)別例如潛在的異常解剖結(jié)構(gòu)或損傷。然而，取決于復(fù)查內(nèi)科醫(yī)生、臨床醫(yī)生、放射科醫(yī)師等的技術(shù)和知識(shí)，醫(yī)學(xué)圖像的人工評(píng)估可能因?yàn)楹?jiǎn)單的人為誤差而導(dǎo)致誤診醫(yī)療狀況。此外，當(dāng)所采集的醫(yī)學(xué)圖像具有低診斷質(zhì)量時(shí)，即使有高技能的復(fù)查者可能也難以有效地評(píng)估這樣的醫(yī)學(xué)圖像和識(shí)別潛在的醫(yī)療狀況。

發(fā)明內(nèi)容
通常，本發(fā)明的示范性實(shí)施例包括用于處理醫(yī)學(xué)圖像以從醫(yī)學(xué)圖像自動(dòng)地識(shí)別解剖體組織構(gòu)造和視圖(或位姿)并且自動(dòng)地評(píng)價(jià)醫(yī)學(xué)圖像的診斷質(zhì)量的系統(tǒng)和方法。例如，在一個(gè)示范性實(shí)施例中，用于醫(yī)學(xué)成像的自動(dòng)決策支持的方法包括獲取圖像數(shù)據(jù)，從所述圖像數(shù)據(jù)抽取特征數(shù)據(jù)，和利用所抽取的特征數(shù)據(jù)自動(dòng)地執(zhí)行解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和/或確定圖像數(shù)據(jù)的診斷質(zhì)量。
在本發(fā)明的另一示范性實(shí)施例中，利用處理所抽取的特征數(shù)據(jù)的相關(guān)分類(lèi)器來(lái)執(zhí)行自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和/或圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)?？梢允褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)方法、基于模型的方法或機(jī)器學(xué)習(xí)和基于模型的方法的任何組合來(lái)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)器。
在本發(fā)明的另一示范性實(shí)施例中，可以通過(guò)利用所抽取的特征數(shù)據(jù)詢(xún)問(wèn)已知病例的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)識(shí)別類(lèi)似的病例和使用與被識(shí)別的類(lèi)似病例相關(guān)的信息來(lái)執(zhí)行各自的功能，從而執(zhí)行自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和/或圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。從已知病例的數(shù)據(jù)庫(kù)中所抽取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以被用于訓(xùn)練分類(lèi)器以用于執(zhí)行這樣的功能。
在本發(fā)明的另一示范性實(shí)施例中，通過(guò)利用所抽取的特征數(shù)據(jù)詢(xún)問(wèn)從已知病例的信息中所導(dǎo)出的模板的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)識(shí)別類(lèi)似的模板和使用與被識(shí)別的類(lèi)似模板相關(guān)的信息來(lái)執(zhí)行各自的功能，從而執(zhí)行自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和/或圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。
在本發(fā)明的又一示范性實(shí)施例中，在圖像采集期間實(shí)時(shí)地執(zhí)行特征抽取、自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，其中在圖像采集期間，圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的結(jié)果被實(shí)時(shí)地提供給用戶(hù)。對(duì)于成像模式(諸如用于心臟成像的超聲成像(例如2D超聲波心動(dòng)描記術(shù)))，超聲波檢查醫(yī)師在應(yīng)激階段期間采集圖像的時(shí)間非常有限。通過(guò)提供圖像采集的實(shí)時(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)，超聲波檢查醫(yī)師可以確定所采集的圖像是否具有足夠的診斷質(zhì)量，由此必要時(shí)考慮在圖像采集中的變化。
本發(fā)明的這些和其它示范性的實(shí)施例、特征和優(yōu)點(diǎn)將被描述或者從示范性實(shí)施例的以下詳細(xì)描述中將變得顯而易見(jiàn)，所述詳細(xì)描述應(yīng)當(dāng)結(jié)合附圖來(lái)進(jìn)行理解。


圖1是根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的為醫(yī)學(xué)成像提供自動(dòng)決策支持的系統(tǒng)的框圖。
圖2是說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的用于醫(yī)學(xué)成像的自動(dòng)決策支持的方法的流程圖。
圖3是說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的利用數(shù)據(jù)庫(kù)詢(xún)問(wèn)方法來(lái)執(zhí)行醫(yī)學(xué)成像的自動(dòng)決策支持的方法的流程圖。
圖4是說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的利用基于模板的方法來(lái)執(zhí)行醫(yī)學(xué)成像的自動(dòng)決策支持的方法的流程圖。
圖5是說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的利用分類(lèi)來(lái)執(zhí)行醫(yī)學(xué)成像的自動(dòng)決策支持的方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式
圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的為醫(yī)學(xué)成像提供自動(dòng)決策支持的系統(tǒng)(100)的高級(jí)框圖。通常，示范性系統(tǒng)(100)包括數(shù)據(jù)處理模塊(101)，該數(shù)據(jù)處理模塊執(zhí)行用于分析一個(gè)或多個(gè)成像模式中的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)(10)(例如超聲圖像數(shù)據(jù)、MRI數(shù)據(jù)、核醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)等等)的各種方法以自動(dòng)地抽取和處理來(lái)自醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的有關(guān)信息，從而為評(píng)估醫(yī)學(xué)圖像提供(多種)不同的決策支持功能。在該示范性實(shí)施例中，數(shù)據(jù)處理模塊(101)包括自動(dòng)特征分析模塊(102)、解剖體組織構(gòu)造識(shí)別模塊(103)、視圖識(shí)別模塊(104)和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊(105)。
通常，特征分析模塊(102)實(shí)現(xiàn)這樣的方法，所述方法用于從輸入醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)中自動(dòng)地抽取一種或多種類(lèi)型的特征/參數(shù)并且以適用于由決策支持模塊(103、104和/或105)處理的方式組合所抽取的特征/參數(shù)。系統(tǒng)(100)可以處理數(shù)字圖像數(shù)據(jù)(10)，所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的形式為原始圖像數(shù)據(jù)、2D重建數(shù)據(jù)(例如軸向切片)、或3D重建數(shù)據(jù)(體積圖像數(shù)據(jù)或多平面重定格式)、4D重建數(shù)據(jù)、或其它圖像模式/格式。應(yīng)當(dāng)理解的是，由特征抽取模塊(102)所執(zhí)行的方法將根據(jù)成像模式和/或由CAD系統(tǒng)(100)所支持的自動(dòng)決策支持方法、以及所考慮的解剖結(jié)構(gòu)的(多種)類(lèi)型而不同。
解剖體組織構(gòu)造識(shí)別模塊(102)執(zhí)行用于利用所抽取的特征/參數(shù)自動(dòng)地識(shí)別圖像數(shù)據(jù)集中的解剖對(duì)象(心腔、腎等等)和用合適的解剖體組織構(gòu)造標(biāo)識(shí)來(lái)標(biāo)記(多個(gè))圖像的方法。在另一示范性實(shí)施例中，解剖體組織構(gòu)造識(shí)別模塊(102)執(zhí)行用于(針對(duì)每個(gè)解剖體組織構(gòu)造/視圖ID標(biāo)記)確定所識(shí)別的解剖體組織構(gòu)造/視圖被正確標(biāo)記的置信度或似然測(cè)度。用于醫(yī)學(xué)圖像的解剖體組織構(gòu)造識(shí)別的結(jié)果可以由其它自動(dòng)方法(例如視圖識(shí)別和質(zhì)量評(píng)價(jià)方法)或者提供自動(dòng)診斷、治療計(jì)劃等的其它應(yīng)用使用。
視圖識(shí)別模塊(103)執(zhí)行用于利用所抽取的特征/參數(shù)自動(dòng)地識(shí)別所采集的圖像的視圖的方法。換句話(huà)說(shuō)，視圖識(shí)別模塊(104)執(zhí)行用于位姿估計(jì)和關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像包含解剖體組織構(gòu)造的哪個(gè)視圖來(lái)標(biāo)記醫(yī)學(xué)圖像的方法。例如，對(duì)于心臟超聲成像，美國(guó)超聲波心動(dòng)描記術(shù)學(xué)會(huì)(ASE)建議使用B模式的標(biāo)準(zhǔn)超聲視圖(心尖二腔圖(A2C)、心尖四腔圖(A4C)、心尖長(zhǎng)軸圖(ALAX)、胸骨旁長(zhǎng)軸圖(PLAX)、胸骨旁短軸圖(PSAX))來(lái)獲得足夠的心臟圖像數(shù)據(jù)。心臟的超聲圖像可以從不同的角度獲得，但是對(duì)心臟超聲圖像的高效分析需要辨別被成像的心臟的位置(視圖)以能夠識(shí)別重要的心臟結(jié)構(gòu)。根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例，視圖識(shí)別模塊(103)執(zhí)行用于作為標(biāo)準(zhǔn)視圖中的一個(gè)來(lái)識(shí)別未知的心臟圖像的方法。另外，視圖識(shí)別模塊(103)可以執(zhí)行用于(針對(duì)每個(gè)視圖標(biāo)記)確定所識(shí)別的視圖被正確標(biāo)記的置信度或似然測(cè)度的方法。
質(zhì)量評(píng)價(jià)模塊(105)執(zhí)行用于利用所抽取的特征/參數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)所采集的圖像數(shù)據(jù)集的診斷質(zhì)量的水平并且確定在圖像采集過(guò)程中是否出現(xiàn)誤差的方法。在本發(fā)明的另一示范性實(shí)施例中，解剖體組織構(gòu)造和/或視圖識(shí)別的結(jié)果可以被用于質(zhì)量評(píng)價(jià)。此外，可以執(zhí)行方法，用于在圖像采集期間關(guān)于所采集的圖像的診斷質(zhì)量提供實(shí)時(shí)反饋，從而考慮圖像采集中的變化。另外，可以執(zhí)行方法，用于確定在預(yù)定的取值范圍內(nèi)的質(zhì)量測(cè)度以基于某個(gè)特定準(zhǔn)則提供作為所采集的圖像的質(zhì)量水平的指示。
系統(tǒng)(100)進(jìn)一步包括先前所診斷/所標(biāo)記的醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)(106)、模板數(shù)據(jù)庫(kù)(107)和分類(lèi)系統(tǒng)(108)，其可以單獨(dú)地或以組合的方式由數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)(101)的不同的自動(dòng)決策支持模塊(102-105)中的一個(gè)或者多個(gè)使用以執(zhí)行它們各自的功能。例如，在一個(gè)示范性實(shí)施例中，不同模塊(103)、(104)和(105)執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)詢(xún)問(wèn)方法以使用所抽取的特征數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)(106)中搜索被類(lèi)似標(biāo)記的病例。數(shù)據(jù)庫(kù)(106)可以包括用于各種臨床領(lǐng)域的多個(gè)被標(biāo)記/被診斷的醫(yī)學(xué)圖像，其中基于有關(guān)特征/參數(shù)利用多維索引方案對(duì)所述醫(yī)學(xué)圖像編索引。在這樣的情況下，從所考慮的圖像數(shù)據(jù)集中所抽取的特征/參數(shù)可以根據(jù)某些度量標(biāo)準(zhǔn)或準(zhǔn)則與數(shù)據(jù)庫(kù)(106)中的已知病例的特征數(shù)據(jù)比較，以識(shí)別特定的解剖體組織構(gòu)造或視圖、或者幫助識(shí)別所抽取的圖像的質(zhì)量。
在另一示范性實(shí)施例中，不同的模塊(103)、(104)和(105)可以執(zhí)行基于模板的方法以使用所抽取的特征數(shù)據(jù)在模板數(shù)據(jù)庫(kù)(107)中搜索類(lèi)似的模板。特別地，可以使用從病例數(shù)據(jù)庫(kù)(106)所獲得的信息構(gòu)建不同的模板。例如，針對(duì)給定的標(biāo)識(shí)和視圖的多個(gè)已知病例上的特征數(shù)據(jù)可以利用統(tǒng)計(jì)技術(shù)進(jìn)行處理，以導(dǎo)出在相關(guān)病例集上的模板代表的特征數(shù)據(jù)。在該情況下，從所考慮的圖像數(shù)據(jù)集中所抽取的特征/參數(shù)可以根據(jù)某些度量標(biāo)準(zhǔn)或準(zhǔn)則與針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)(107)中的模板的特征數(shù)據(jù)比較，以識(shí)別特定的解剖體組織構(gòu)造或視圖、或者幫助識(shí)別所抽取的圖像的質(zhì)量。
在另一示范性實(shí)施例中，不同的模塊(103)、(104)和(105)可以執(zhí)行分類(lèi)方法，所述分類(lèi)方法利用分類(lèi)模塊(108)處理所抽取的特征數(shù)據(jù)以對(duì)所考慮的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)。在圖1的示范性實(shí)施例中，分類(lèi)模塊(108)包括學(xué)習(xí)引擎(109)和知識(shí)庫(kù)(110)以實(shí)現(xiàn)原理(機(jī)器)學(xué)習(xí)分類(lèi)系統(tǒng)。學(xué)習(xí)引擎(109)包括用于利用從先前被診斷/被標(biāo)記的病例的數(shù)據(jù)庫(kù)(106)中所學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練/建立一個(gè)或多個(gè)分類(lèi)器的方法。分類(lèi)器由用于執(zhí)行其各自功能的不同的決策支持模塊(102-105)實(shí)現(xiàn)。
由數(shù)據(jù)處理模塊(101)的不同的模塊所產(chǎn)生的處理結(jié)果可以永久地被存儲(chǔ)在與相應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)集相關(guān)聯(lián)的儲(chǔ)存庫(kù)(112)中。處理結(jié)果可以包括用于標(biāo)記的重疊、分割、顏色或亮度變化等等的元信息，所述元信息可以被再現(xiàn)為對(duì)相關(guān)圖像數(shù)據(jù)的覆蓋。
系統(tǒng)(100)另外還包括圖像再現(xiàn)和可視化系統(tǒng)(111)以處理所采集的圖像數(shù)據(jù)集(或其一部分)的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)(10)并且在計(jì)算機(jī)監(jiān)視器上產(chǎn)生和顯示2D和/或3D圖像。更具體而言，成像系統(tǒng)(111)可以是提供圖像數(shù)據(jù)(10)的3D/2D再現(xiàn)和可視化并且在具有監(jiān)視器的通用或?qū)Ｓ糜?jì)算機(jī)工作站上執(zhí)行的任何應(yīng)用程序。此外，成像系統(tǒng)(111)包括例如GUI(圖形用戶(hù)界面)，所述GUI允許用戶(hù)通過(guò)3D圖像或多個(gè)2D切片導(dǎo)航。
數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)(101)以及圖像再現(xiàn)和可視化系統(tǒng)(111)可以被實(shí)施為在計(jì)算系統(tǒng)(例如工作站)中執(zhí)行的單一應(yīng)用程序?？蛇x擇地，系統(tǒng)(101)和(111)可以是分布在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上的獨(dú)立裝置，其中已知的通信協(xié)議(例如DICOM、PACS等等)被用于在系統(tǒng)之間通信并且通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸圖像數(shù)據(jù)。
應(yīng)當(dāng)理解的是，用于自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造和視圖識(shí)別以及圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的示范性方法是在醫(yī)學(xué)成像采集和評(píng)估中提供基本輔助和決策支持的有效方法。實(shí)際上，當(dāng)采集醫(yī)學(xué)圖像時(shí)，重要的是用正確的解剖體組織構(gòu)造和視圖正確地標(biāo)記圖像，使得內(nèi)科醫(yī)生可以執(zhí)行正確的診斷。目前，由采集掃描的技術(shù)人員或者由內(nèi)科醫(yī)生人工地進(jìn)行標(biāo)記。利用在這里所描述的示范性標(biāo)記方法，系統(tǒng)自動(dòng)地識(shí)別正在被成像的解剖體組織構(gòu)造和視圖，這提供了各種優(yōu)點(diǎn)。例如，自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別通過(guò)排除人工進(jìn)行標(biāo)記而改進(jìn)了內(nèi)科醫(yī)生的工作流程。此外，自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別促進(jìn)了自動(dòng)質(zhì)量控制、和幫助診斷、治療計(jì)劃或其它應(yīng)用的其它自動(dòng)計(jì)算機(jī)應(yīng)用。
此外，根據(jù)本發(fā)明的自動(dòng)視圖識(shí)別方法可以為醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用(例如2D超聲波心動(dòng)描記術(shù)、和特別是應(yīng)激回波)提供顯著的工作流程增強(qiáng)。在應(yīng)激回波中，超聲波檢查醫(yī)師從四個(gè)不同的視圖中采集圖像的時(shí)間非常有限(對(duì)于運(yùn)動(dòng)應(yīng)激為90秒左右)。為了節(jié)約時(shí)間，超聲波檢查醫(yī)師常常僅僅針對(duì)90秒的重要部分進(jìn)行記錄，然后在實(shí)現(xiàn)成像之后著手對(duì)視圖進(jìn)行標(biāo)記。這是一個(gè)繁重的過(guò)程，可以通過(guò)自動(dòng)地識(shí)別視圖而得以改善。
解剖體組織構(gòu)造識(shí)別和/或視圖識(shí)別的結(jié)果可以根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例被用于執(zhí)行自動(dòng)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程。質(zhì)量檢查將評(píng)價(jià)所采集的圖像的質(zhì)量，并且也評(píng)價(jià)在如何采集圖像方面是否存在任何誤差。例如，在2D超聲波心動(dòng)描記術(shù)中，難以從心尖窗正確地使心尖成像。典型地，圖像在心尖被按透視法縮小繪制的情況下被采集，也就是說(shuō)，換能器被轉(zhuǎn)一角度，使得心尖看上去比其實(shí)際上要更厚，這給人的印象是在心尖處的心肌較厚。然而，圖像中的其它線(xiàn)索暗示了心尖確實(shí)被按透視法縮小繪制。
例如，可以通過(guò)測(cè)量在超聲圖像上從左心室的底部到心尖的距離和在心尖處的心肌的厚度來(lái)對(duì)按透視法縮小繪制進(jìn)行識(shí)別。該距離可以與在先前的檢查中所采集的距離比較，或者與患者的相同大小的心臟相關(guān)聯(lián)的典型值比較，然后被評(píng)價(jià)以確定按透視法縮小繪制的存在(如果有的話(huà))。另外，在心尖處的心肌的厚度是可以被評(píng)估以識(shí)別潛在的按透視法縮小繪制的另一度量標(biāo)準(zhǔn)。如果心尖心肌明顯比心臟的其余部分厚，則可以得出的結(jié)論是視圖可能已經(jīng)按透視法縮小繪制。另一方法可能是具有一組按透視法縮小繪制的圖像和另一組不存在按透視法縮小繪制的被正確采集的圖像，它們被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。使用類(lèi)似度量標(biāo)準(zhǔn)，可以搜索數(shù)據(jù)庫(kù)以確定當(dāng)前圖像是更類(lèi)似于按透視法縮小繪制的圖像組還是更類(lèi)似于被正確采集的圖像組。
另一問(wèn)題可能是MRI中的運(yùn)動(dòng)偽像的識(shí)別。由于MRI在“k空間”和不是真實(shí)的空間中被采集，因此在圖像采集期間的運(yùn)動(dòng)可以導(dǎo)致奇特的結(jié)果。通過(guò)分析圖像的質(zhì)量，可以識(shí)別運(yùn)動(dòng)偽像。
除了尋找問(wèn)題之外，可以執(zhí)行自動(dòng)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)以提供對(duì)圖像的診斷質(zhì)量的總體反饋。例如，利用2D超聲波心動(dòng)描記術(shù)、特別是應(yīng)激回波，超聲波檢查醫(yī)師在應(yīng)激階段期間采集圖像的時(shí)間非常有限。對(duì)于超聲波檢查醫(yī)師來(lái)說(shuō)重要的是盡可能快速地在多個(gè)視圖上采集診斷質(zhì)量圖像。由于應(yīng)激回波的時(shí)間壓力，多次未獲得診斷質(zhì)量圖像，圖像是無(wú)用的。通過(guò)提供質(zhì)量檢查，超聲波檢查醫(yī)師可以保證正在采集的圖像的診斷質(zhì)量。做這樣的質(zhì)量檢查的優(yōu)點(diǎn)是可以實(shí)時(shí)地將反饋提供回給成像設(shè)備的操作者，從而考慮采集中的變化。這在醫(yī)療情形中是非常重要的。如果反饋被快速地提供，那么在患者被送回家或者被遣走之前可以有機(jī)會(huì)對(duì)患者再成像。另外，還可能具有其它優(yōu)點(diǎn)。例如，再次在應(yīng)激回波中，另一應(yīng)用可能是自動(dòng)地選擇最高質(zhì)量的圖像以供心臟病專(zhuān)家復(fù)查。常常在應(yīng)激回波中，超聲波檢查醫(yī)師為每個(gè)視圖采集高達(dá)四個(gè)(有時(shí)更多)數(shù)據(jù)環(huán)，其中每個(gè)環(huán)代表心搏周期，或者至少心搏周期的心縮期部分。典型地，超聲波檢查醫(yī)師或心臟病專(zhuān)家選擇提供從診斷的立場(chǎng)看是最佳的圖像的環(huán)并且使用它們。通過(guò)提供質(zhì)量檢查，這可以自動(dòng)地進(jìn)行。
現(xiàn)在參考圖2，流程圖示出了根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的為醫(yī)學(xué)成像提供自動(dòng)決策支持的方法。為了舉例說(shuō)明的目的，用于自動(dòng)決策支持的示范性方法將參考圖1的示范性系統(tǒng)進(jìn)行描述。最初，內(nèi)科醫(yī)生、臨床醫(yī)生、放射科醫(yī)師等等將獲取醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集，該醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集包括對(duì)象患者的感興趣區(qū)域的一個(gè)或多個(gè)醫(yī)學(xué)圖像(步驟200)?？梢岳冕t(yī)學(xué)成像系統(tǒng)來(lái)獲取圖像數(shù)據(jù)集，該醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)用于實(shí)時(shí)采集和處理原始圖像數(shù)據(jù)(例如在CT掃描期間所采集的原始CT數(shù)據(jù)(氡數(shù)據(jù))，或使用其它成像模式所采集的原始數(shù)據(jù))?？蛇x擇地，可以通過(guò)訪問(wèn)先前采集的和永久存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)集來(lái)獲取圖像數(shù)據(jù)集。數(shù)字圖像數(shù)據(jù)(10)可以包括一個(gè)或多個(gè)2D切片或三維體積圖像，其從原始圖像數(shù)據(jù)被重建和永久地被存儲(chǔ)。如上所述，示范性CAD過(guò)程能夠支持一個(gè)或多個(gè)成像模式(例如MRI、PET等等)。圖像數(shù)據(jù)可以是2D(例如X射線(xiàn)乳房造影圖像)、3D(例如CT、MRI、PET)、4D(動(dòng)態(tài)3D MRI、用3D超聲探頭所采集的跳動(dòng)心臟的多個(gè)視圖)等等。
接著，將處理圖像數(shù)據(jù)集，以從圖像數(shù)據(jù)集確定或以另外方式抽取有關(guān)的特征數(shù)據(jù)(步驟201)，所述有關(guān)的特征數(shù)據(jù)被用于執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)決策支持功能，例如自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和/或圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)(步驟202)。如上所述，從圖像數(shù)據(jù)集抽取/確定的有關(guān)特征/參數(shù)根據(jù)成像模式、所支持的臨床領(lǐng)域和為提供自動(dòng)決策支持所執(zhí)行的方法而不同，并且本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以容易地預(yù)見(jiàn)各種類(lèi)型的特征數(shù)據(jù)或參數(shù)，所述特征數(shù)據(jù)或參數(shù)可以從醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)被抽取或確定以用于根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造和視圖識(shí)別方法和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。例如，可以抽取與光密度和對(duì)比度相關(guān)的各種參數(shù)。特征抽取可以執(zhí)行已知的分割和/或過(guò)濾方法以用于參考已知的或預(yù)期的圖像特性(例如邊緣、可識(shí)別的結(jié)構(gòu)、邊界、顏色或亮度的變化或過(guò)渡、光譜信息的變化或過(guò)渡等等)利用已知的方法對(duì)感興趣的特征或解剖體組織構(gòu)造進(jìn)行分割。這些特征可以包括可從圖像所抽取的任何類(lèi)型的特性，例如特定形狀或構(gòu)造。此外，可以跨越圖像獲取各種類(lèi)型的特征數(shù)據(jù)，例如特定點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)、或特定特征跨越圖像的變化。在其它實(shí)施例中，特征數(shù)據(jù)可以包括沿著各個(gè)軸(x，y，z)從圖像數(shù)據(jù)中所計(jì)算的梯度特征數(shù)據(jù)、像素亮度分布、或其它統(tǒng)計(jì)特征、或者不同特征的組合。
可以利用一種或多種技術(shù)執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的用于自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、自動(dòng)視圖識(shí)別和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)(步驟202)的方法，其中所述技術(shù)包括數(shù)據(jù)庫(kù)詢(xún)問(wèn)法(例如圖3)、模板處理法(例如圖4)和/或分類(lèi)(例如圖5)，利用所抽取的特征提供自動(dòng)決策支持功能。
將基于所獲得的處理結(jié)果對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)記或者以另外方式進(jìn)行分類(lèi)(步驟203)。例如，對(duì)于解剖體組織構(gòu)造和視圖識(shí)別，將用合適的解剖體組織構(gòu)造和視圖標(biāo)識(shí)來(lái)標(biāo)記醫(yī)學(xué)圖像。另外，對(duì)于每個(gè)解剖體組織構(gòu)造/視圖ID標(biāo)記，確定所識(shí)別的解剖體組織構(gòu)造/視圖被正確標(biāo)記的置信度或似然測(cè)度。而且，對(duì)于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，醫(yī)學(xué)圖像可以包括(在預(yù)定范圍內(nèi)的)質(zhì)量得分，該質(zhì)量得分提供醫(yī)學(xué)圖像的診斷質(zhì)量水平的指示。
圖3是示出根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的用于利用數(shù)據(jù)庫(kù)詢(xún)問(wèn)方法執(zhí)行醫(yī)學(xué)成像的自動(dòng)決策支持的方法的流程圖。圖3的方法可以由圖1的模塊(103)、(104)和/或(105)并且在圖2的步驟202中被執(zhí)行。在一個(gè)示范性實(shí)施例中，可以使用從圖像數(shù)據(jù)集所抽取的特征數(shù)據(jù)制定詢(xún)問(wèn)，并且可以訪問(wèn)已知病例的數(shù)據(jù)庫(kù)(步驟300)和利用詢(xún)問(wèn)進(jìn)行搜索。包括詢(xún)問(wèn)的所抽取的特征數(shù)據(jù)可以與已知病例的特征進(jìn)行比較以識(shí)別類(lèi)似的病例(步驟301)。被識(shí)別的病例的內(nèi)容然后可以被用于為對(duì)象圖像確定最可能的解剖體組織構(gòu)造或視圖，或者確定所采集的圖像的質(zhì)量(步驟302)。
例如考慮識(shí)別超聲波心動(dòng)描記術(shù)中的心尖四腔圖的問(wèn)題。一組典型的心尖四腔圖將展現(xiàn)多個(gè)特征，例如四腔的存在、和心臟的總體形狀。也可以通過(guò)其它特征的缺失(例如大動(dòng)脈流出道(其可能適用于所謂的心尖五腔圖)的不存在)來(lái)進(jìn)行描述。這些特征可以從測(cè)試圖像被抽取，并且與來(lái)自已知視圖的一組特征進(jìn)行比較。
相同的構(gòu)思可被用在解剖體組織構(gòu)造識(shí)別中。例如考慮腎的超聲圖像。特征可以被抽取，并且與表示包括肝、膽囊、腎等等的所有類(lèi)型的解剖體組織構(gòu)造的病例的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較。一個(gè)人甚至可以在數(shù)據(jù)庫(kù)中具有右腎和左腎。基于與這些已知病例的比較，可以報(bào)告最可能的解剖體組織構(gòu)造。
可以利用在共同轉(zhuǎn)讓的美國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)中所公開(kāi)的技術(shù)執(zhí)行用于給圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)編索引和使用低級(jí)特征搜索數(shù)據(jù)庫(kù)的方法，所述美國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)的序列號(hào)為No.10/703,204，提交日為2003年11月6日，發(fā)明名稱(chēng)為“System and Method for Performing ProbabilisticClassification and Decision Support Using Multidimensional MedicalImage Databases(用于利用多維醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行概率分類(lèi)和決策支持的系統(tǒng)和方法)”，所述申請(qǐng)被結(jié)合于此以作參考。在一個(gè)實(shí)施例中，數(shù)據(jù)庫(kù)可以用圖像、或者僅僅用圖像的特征表示進(jìn)行構(gòu)建。系統(tǒng)可以識(shí)別類(lèi)似的圖像，然后基于類(lèi)似圖像的內(nèi)容確定解剖體組織構(gòu)造、視圖和/或質(zhì)量。
圖4是示出根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的用于利用基于模板的方法來(lái)執(zhí)行醫(yī)學(xué)成像的自動(dòng)決策支持的方法的流程圖。在一個(gè)示范性實(shí)施例中，可以利用從圖像數(shù)據(jù)集所抽取的特征數(shù)據(jù)制定詢(xún)問(wèn)，并且可以訪問(wèn)模板的數(shù)據(jù)庫(kù)(步驟400)和利用詢(xún)問(wèn)進(jìn)行搜索。包括詢(xún)問(wèn)的所抽取的特征數(shù)據(jù)可以與模板的特征進(jìn)行比較以識(shí)別類(lèi)似的模板(步驟401)。被識(shí)別的模板的內(nèi)容然后可以被用于為對(duì)象圖像確定最可能的解剖體組織構(gòu)造或視圖，或者確定所采集的圖像的質(zhì)量(步驟402)。如上所述，已知病例的數(shù)據(jù)庫(kù)可以被用于構(gòu)建模板。例如可以為不同的心臟視圖心尖四腔、心尖二腔等等構(gòu)建模板。系統(tǒng)然后可以評(píng)價(jià)與這些模塊的每一個(gè)的類(lèi)似性，這提供了然后搜索數(shù)據(jù)庫(kù)的更簡(jiǎn)單的操作方法。
圖5是示出根據(jù)本發(fā)明的示范性實(shí)施例的用于利用分類(lèi)來(lái)執(zhí)行醫(yī)學(xué)成像的自動(dòng)決策支持的方法的流程圖。在該示范性實(shí)施例中，從圖像數(shù)據(jù)集所抽取的特征數(shù)據(jù)將會(huì)被輸入到分類(lèi)器中(步驟500)，所述分類(lèi)器被訓(xùn)練或設(shè)計(jì)來(lái)處理特征數(shù)據(jù)以對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)(步驟501)。分類(lèi)結(jié)果將會(huì)被用于確定最可能的解剖體組織構(gòu)造或視圖，或評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量(步驟502)。
例如，一組分類(lèi)器可以被構(gòu)建，以基于所抽取的特征對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)。也就是說(shuō)，可以基于病例的數(shù)據(jù)庫(kù)“學(xué)習(xí)”一組分類(lèi)器。這些分類(lèi)器將會(huì)使用該組特征作為輸入，并且將圖像分類(lèi)成屬于特定的解剖體組織構(gòu)造、視圖或質(zhì)量水平。在圖1的該示范性實(shí)施例中，分類(lèi)系統(tǒng)(108)包括知識(shí)庫(kù)(110)，該知識(shí)庫(kù)被用于處理所抽取的特征/參數(shù)和對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)。知識(shí)庫(kù)(110)保存一個(gè)或多個(gè)受訓(xùn)練的分類(lèi)模型、參數(shù)和/或所學(xué)習(xí)的知識(shí)的其它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。
應(yīng)當(dāng)理解的是，在這里使用的術(shù)語(yǔ)“分類(lèi)器”通常指的是各種類(lèi)型的分類(lèi)器框架，例如分級(jí)分類(lèi)器、集成分類(lèi)器等等。另外，分類(lèi)器設(shè)計(jì)可以包括多重分類(lèi)器，所述多重分類(lèi)器試圖將數(shù)據(jù)分成兩組并且以分級(jí)組織或并行運(yùn)行的方式被組織，然后被組合以找到最佳分類(lèi)。此外，分類(lèi)器可以包括集成分類(lèi)器，其中所有試圖執(zhí)行相同分類(lèi)任務(wù)的大量分類(lèi)器(被稱(chēng)為“分類(lèi)器群”)被學(xué)習(xí)，但是用不同數(shù)據(jù)/變量/參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后被組合以產(chǎn)生最終的分類(lèi)標(biāo)記。所執(zhí)行的分類(lèi)方法可以是“黑匣子”，其不能向用戶(hù)解釋它們的預(yù)測(cè)(例如，如果利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立分類(lèi)器就是這種情況)。分類(lèi)方法可以是“白匣子”，其采用人可讀的形式(例如，如果利用決策樹(shù)建立分類(lèi)器就是這種情況)。在其它實(shí)施例中，分類(lèi)模型可以是“灰匣子”，其可以部分地解釋是如何導(dǎo)出解決方案的(例如，“白匣子”和“黑匣子”型分類(lèi)器的組合)。
應(yīng)當(dāng)理解的是，根據(jù)本發(fā)明在這里所描述的系統(tǒng)和方法可以以硬件、軟件、固件、專(zhuān)用處理器或其組合的不同形式來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如，在這里所描述的系統(tǒng)和方法可以作為包括程序指令的應(yīng)用程序以軟件的形式實(shí)現(xiàn)，所述程序指令有形地被體現(xiàn)在一個(gè)或多個(gè)程序存儲(chǔ)器件上(例如硬盤(pán)、軟磁盤(pán)、RAM、CD Rom、DVD、ROM和閃存)，并且可由包括適當(dāng)?shù)募軜?gòu)的任何設(shè)備或機(jī)器執(zhí)行。另外，由于在附圖中所描述的組成系統(tǒng)模塊和方法步驟可以以軟件的形式實(shí)現(xiàn)，所以系統(tǒng)部件之間的實(shí)際連接(或過(guò)程步驟的流程)可以根據(jù)對(duì)應(yīng)用程序進(jìn)行編程的方式而不同。給出在這里的教導(dǎo)，相關(guān)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員將能夠預(yù)見(jiàn)本發(fā)明的這些和類(lèi)似的實(shí)施或配置。
進(jìn)一步應(yīng)當(dāng)理解的是，根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)和方法可以作為常規(guī)CAD方法或其它用于處理圖像數(shù)據(jù)的自動(dòng)診斷方法的擴(kuò)展被實(shí)現(xiàn)。此外，應(yīng)當(dāng)理解的是，在這里所描述的示范性系統(tǒng)和方法可以利用3D醫(yī)學(xué)成像和CAD系統(tǒng)或適于大范圍的用于診斷和評(píng)估的成像模式(CT、MRI等等)的應(yīng)用程序而容易地被實(shí)現(xiàn)。在這點(diǎn)上，盡管示范性實(shí)施例可以在這里參考特定成像模式或特定解剖特征進(jìn)行描述，但是沒(méi)有什么應(yīng)當(dāng)被解釋成是對(duì)本發(fā)明的范圍的限制。
盡管在這里參考附圖描述了本發(fā)明的示例性實(shí)施例，但是應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明并不局限于那些明確的實(shí)施例，并且在不脫離本發(fā)明的范圍或精神的情況下，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以在這里實(shí)現(xiàn)各種其它的變化和修改。所有這些變化和修改意指包含在由所附權(quán)利要求所限定的本發(fā)明的范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.用于為醫(yī)學(xué)成像提供自動(dòng)決策支持的方法，包括獲取圖像數(shù)據(jù)；從所述圖像數(shù)據(jù)抽取特征數(shù)據(jù)；和利用所抽取的特征數(shù)據(jù)自動(dòng)地確定所述圖像數(shù)據(jù)的診斷質(zhì)量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中所述圖像數(shù)據(jù)包括心臟超聲圖像數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，進(jìn)一步包括自動(dòng)地確定指示診斷質(zhì)量的水平的度量標(biāo)準(zhǔn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中通過(guò)使用分類(lèi)器處理所抽取的特征數(shù)據(jù)以確定診斷質(zhì)量，自動(dòng)地確定診斷質(zhì)量。
5.根據(jù)權(quán)利要求4的方法，其中使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法、基于模型的方法或機(jī)器學(xué)習(xí)和基于模型的方法的任何組合來(lái)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)器。
6.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中通過(guò)利用所抽取的特征數(shù)據(jù)詢(xún)問(wèn)已知病例的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)識(shí)別類(lèi)似的病例和使用與所識(shí)別的類(lèi)似病例相關(guān)的信息來(lái)確定診斷質(zhì)量，自動(dòng)地確定圖像質(zhì)量。
7.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中通過(guò)利用所抽取的特征數(shù)據(jù)詢(xún)問(wèn)從已知病例的信息中所導(dǎo)出的模板的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)識(shí)別類(lèi)似的模板和使用與所識(shí)別的類(lèi)似模板相關(guān)的信息來(lái)確定診斷質(zhì)量，自動(dòng)地確定圖像質(zhì)量。
8.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，進(jìn)一步包括利用所抽取的特征數(shù)據(jù)自動(dòng)地識(shí)別和標(biāo)記圖像數(shù)據(jù)的解剖對(duì)象。
9.根據(jù)權(quán)利要求7的方法，其中自動(dòng)地確定圖像數(shù)據(jù)的診斷質(zhì)量進(jìn)一步包括使用自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別的結(jié)果。
10.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，進(jìn)一步包括利用所抽取的特征數(shù)據(jù)自動(dòng)地識(shí)別和標(biāo)記圖像數(shù)據(jù)的視圖。
11.根據(jù)權(quán)利要求10的方法，其中自動(dòng)地確定圖像數(shù)據(jù)的診斷質(zhì)量進(jìn)一步包括使用自動(dòng)視圖識(shí)別的結(jié)果。
12.根據(jù)權(quán)利要求10的方法，其中所述視圖是感興趣的臨床領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)視圖。
13.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中在圖像采集期間實(shí)時(shí)地利用所抽取的特征數(shù)據(jù)自動(dòng)地確定圖像數(shù)據(jù)的診斷質(zhì)量。
14.根據(jù)權(quán)利要求13的方法，進(jìn)一步包括在圖像采集期間將診斷質(zhì)量確定結(jié)果實(shí)時(shí)地提供給用戶(hù)。
15.用于為醫(yī)學(xué)成像提供自動(dòng)決策支持的方法，包括獲取圖像數(shù)據(jù)；從所述圖像數(shù)據(jù)抽取特征數(shù)據(jù)；和利用所抽取的特征數(shù)據(jù)執(zhí)行自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別過(guò)程，以對(duì)在圖像數(shù)據(jù)中所識(shí)別的解剖對(duì)象進(jìn)行標(biāo)記。
16.根據(jù)權(quán)利要求15的方法，進(jìn)一步包括利用所抽取的特征數(shù)據(jù)以及解剖體組織構(gòu)造識(shí)別的結(jié)果執(zhí)行自動(dòng)視圖識(shí)別過(guò)程，以對(duì)圖像數(shù)據(jù)的視圖進(jìn)行標(biāo)記。
17.根據(jù)權(quán)利要求16的方法，進(jìn)一步包括利用所抽取的特征數(shù)據(jù)以及解剖體組織構(gòu)造和視圖識(shí)別的結(jié)果執(zhí)行自動(dòng)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程，以確定圖像數(shù)據(jù)的診斷質(zhì)量的水平。
18.根據(jù)權(quán)利要求17的方法，其中在圖像采集期間實(shí)時(shí)地執(zhí)行自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。
19.根據(jù)權(quán)利要求18的方法，進(jìn)一步包括在圖像采集期間將自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程的結(jié)果實(shí)時(shí)地提供給用戶(hù)。
20.根據(jù)權(quán)利要求17的方法，其中利用處理所抽取的特征數(shù)據(jù)的相關(guān)分類(lèi)器來(lái)執(zhí)行自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。
21.根據(jù)權(quán)利要求20的方法，其中使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法、基于模型的方法或機(jī)器學(xué)習(xí)和基于模型的方法的任何組合來(lái)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)器。
22.根據(jù)權(quán)利要求17的方法，其中通過(guò)利用所抽取的特征數(shù)據(jù)詢(xún)問(wèn)已知病例的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)識(shí)別類(lèi)似的病例和使用與所識(shí)別的類(lèi)似病例相關(guān)的信息來(lái)執(zhí)行各自的功能，執(zhí)行自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。
23.根據(jù)權(quán)利要求17的方法，其中通過(guò)利用所抽取的特征數(shù)據(jù)詢(xún)問(wèn)從已知病例的信息中所導(dǎo)出的模板的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)識(shí)別類(lèi)似的模板和使用與所識(shí)別的類(lèi)似模板相關(guān)的信息來(lái)執(zhí)行各自的功能，執(zhí)行自動(dòng)解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。
24.用于為醫(yī)學(xué)成像提供自動(dòng)決策支持的方法，包括獲取圖像數(shù)據(jù)；從所述圖像數(shù)據(jù)抽取特征數(shù)據(jù)；和利用所抽取的特征數(shù)據(jù)執(zhí)行自動(dòng)視圖識(shí)別過(guò)程，以識(shí)別圖像數(shù)據(jù)的視圖。
25.根據(jù)權(quán)利要求24的方法，其中所述圖像數(shù)據(jù)包括利用超聲成像所采集的心臟的圖像數(shù)據(jù)。
26.根據(jù)權(quán)利要求25的方法，其中視圖被識(shí)別為心尖二腔圖(A2C)、心尖四腔圖(A4C)、心尖長(zhǎng)軸圖(ALAX)、胸骨旁長(zhǎng)軸圖(PLAX)、或胸骨旁短軸圖(PSAX)。
27.根據(jù)權(quán)利要求25的方法，進(jìn)一步包括利用所抽取的特征數(shù)據(jù)以及視圖識(shí)別的結(jié)果執(zhí)行自動(dòng)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程，以確定圖像數(shù)據(jù)的診斷質(zhì)量的水平。
28.根據(jù)權(quán)利要求27的方法，其中通過(guò)確定和評(píng)估度量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)執(zhí)行自動(dòng)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程，所述度量標(biāo)準(zhǔn)提供關(guān)于所采集的心臟圖像在何處包含帶有按透視法縮小繪制的心尖的視圖的指示。
29.根據(jù)權(quán)利要求28的方法，其中在圖像采集期間實(shí)時(shí)地利用所抽取的特征數(shù)據(jù)自動(dòng)地確定圖像數(shù)據(jù)的診斷質(zhì)量。
30.根據(jù)權(quán)利要求29的方法，進(jìn)一步包括在圖像采集期間將診斷質(zhì)量確定結(jié)果實(shí)時(shí)地提供給用戶(hù)。
全文摘要
方法和系統(tǒng)被提供，用于處理醫(yī)學(xué)圖像以自動(dòng)地從醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別解剖體組織構(gòu)造和視圖(或位姿)，并且自動(dòng)地評(píng)價(jià)醫(yī)學(xué)圖像的診斷質(zhì)量。在一個(gè)方面，用于醫(yī)學(xué)成像的自動(dòng)決策支持的方法包括獲取圖像數(shù)據(jù)，從所述圖像數(shù)據(jù)抽取特征數(shù)據(jù)，并且利用所抽取的特征數(shù)據(jù)自動(dòng)地執(zhí)行解剖體組織構(gòu)造識(shí)別、視圖識(shí)別和/或確定圖像數(shù)據(jù)的診斷質(zhì)量。
文檔編號(hào)G06T7/00GK1934589SQ200580009305
公開(kāi)日2007年3月21日 申請(qǐng)日期2005年3月23日 優(yōu)先權(quán)日2004年3月23日
發(fā)明者S·克里什南, D·科馬尼丘, X·S·周, M·G·坎農(nóng), A·杜頓 申請(qǐng)人:美國(guó)西門(mén)子醫(yī)療解決公司, 西門(mén)子共同研究公司