專利名稱：用于神經(jīng)精神疾病的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的制作方法
用于神經(jīng)精神疾病的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
背景技術(shù)：
很多常見的神經(jīng)精神疾病(例如，阿茲海默癥、精神分裂癥、抑郁癥)可能會(huì)呈現(xiàn)臨床表現(xiàn)類似的多種不同疾病，但是對(duì)治療有不同的反應(yīng)。這些內(nèi)在的不同可能反映不同的疾病特異性的神經(jīng)基質(zhì)。因而，快速識(shí)別與這些疾病的神經(jīng)病理生理學(xué)相關(guān)的特定大腦區(qū)域的體積和形狀的異常對(duì)描述疾病亞型將會(huì)是有用的并且很可能會(huì)改善治療效果。在精神性和神經(jīng)性疾病的癥狀完全發(fā)作之前識(shí)別患有該疾病的個(gè)體將允許旨在完全防止發(fā)作和/或改善其長期進(jìn)程的早期介入策略。當(dāng)前，在多數(shù)臨床中心，關(guān)于大腦結(jié)構(gòu)形態(tài)的決定限于MRI圖像的主觀觀察，這是因?yàn)镸RI大腦體積的手動(dòng)分割的勞動(dòng)密集型特性和缺少高精度并且有時(shí)效的自動(dòng)化工具。另外，醫(yī)師一次通常只關(guān)心單一大腦結(jié)構(gòu)。然而，大腦是組織的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。因而，同時(shí)研究多個(gè)結(jié)構(gòu)可能會(huì)揭示重要信息，其可能給重要問題帶來新的理解。

發(fā)明內(nèi)容
一種用于識(shí)別解剖結(jié)構(gòu)的異常的方法，包括使用處理器分割多個(gè)對(duì)照患者的體積圖像中成像的解剖結(jié)構(gòu)，以產(chǎn)生每個(gè)對(duì)照患者的解剖結(jié)構(gòu)的對(duì)照分割；通過提取所述對(duì)照分割的形態(tài)的統(tǒng)計(jì)學(xué)表示來獲得標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集；分割被進(jìn)行異常分析的患者的解剖結(jié)構(gòu)以產(chǎn)生患者分割；以及將患者分割與從所述對(duì)照分割獲得的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較。一種用于識(shí)別解剖結(jié)構(gòu)的異常的系統(tǒng)，其具有處理器，該處理器用于將多個(gè)對(duì)照患者的體積圖像中成像的解剖結(jié)構(gòu)分割，以產(chǎn)生每個(gè)對(duì)照患者的所述解剖結(jié)構(gòu)的對(duì)照分害I]，以及通過提取所述對(duì)照分割的形態(tài)的統(tǒng)計(jì)學(xué)表示來獲得標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，并且其中，所述處理器分割被進(jìn)行異常分析的患者的解剖結(jié)構(gòu)以產(chǎn)生患者分割，從而將所述患者分割與從所述對(duì)照分割獲得的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較。一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其包括能夠被處理器執(zhí)行的指令集。該指令集能夠用于將多個(gè)對(duì)照患者的體積圖像中成像的解剖結(jié)構(gòu)分割以產(chǎn)生每個(gè)對(duì)照患者的解剖結(jié)構(gòu)的對(duì)照分割，并且通過提取所述對(duì)照分割的形態(tài)的統(tǒng)計(jì)學(xué)表示來獲得標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。


圖I示出了根據(jù)示范性實(shí)施例的系統(tǒng)的示意性圖表；圖2示出了根據(jù)示范性實(shí)施例的方法的流程圖；圖3示出了根據(jù)圖2的方法的用于應(yīng)用能變形分割的方法的流程圖；圖4示出了根據(jù)圖3的方法的能變形大腦模型的透視圖；圖5示出了根據(jù)圖3的方法的調(diào)整到患者體積的能變形大腦模型。
具體實(shí)施例方式通過參考以下描述并參照附圖，可以進(jìn)一步理解示范性實(shí)施例，其中，相同的附圖標(biāo)記指示相似的元件。示范性實(shí)施例涉及用于識(shí)別大腦中的區(qū)域的體積和形狀的異常的系統(tǒng)和方法。特別地，示范性實(shí)施例生成患者大腦結(jié)構(gòu)的三維分割，其適用于諸如MRI的體積圖像，以將所述分割與包括健康個(gè)體的大腦結(jié)構(gòu)的體積和形狀的定量描述的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員將要理解，盡管示范性實(shí)施例專門描述了大腦結(jié)構(gòu)的分割，但是示范性實(shí)施例中的系統(tǒng)和方法可用于識(shí)別體積圖像中任意解剖3D結(jié)構(gòu)中的體積和形狀的異常，例如，所述體積圖像例如為CT和/或超聲圖像。如圖I中所示，根據(jù)示范性實(shí)施例的系統(tǒng)100將感興趣3D大腦結(jié)構(gòu)的分割與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較，以識(shí)別特定大腦區(qū)域的體積和形狀異常。系統(tǒng)100包括處理器120，該處理器能夠基于體積圖像中大腦結(jié)構(gòu)的特征調(diào)整該結(jié)構(gòu)的能變形模型，從而通過對(duì)對(duì)照患者組應(yīng)用能變形分割以獲得標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，以及將該能變形模型調(diào)整到將要進(jìn)行大腦結(jié)構(gòu)分析的患者。然后，處理器102將患者的感興趣大腦結(jié)構(gòu)的分割與所獲得的對(duì)照患者的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較以識(shí)別任何異常。能變形模型是從存儲(chǔ)器108中存儲(chǔ)的模型數(shù)據(jù)庫中選擇 的。存儲(chǔ)器108也存儲(chǔ)所獲得的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集以及任意患者大腦結(jié)構(gòu)的分割。使用用戶接口104以輸入用戶偏好用于確定大腦結(jié)構(gòu)的體積、觀察大腦結(jié)構(gòu)的特定部分，等等。例如，患者接口 104可以是，顯示在顯示器106上的圖形用戶接口。與用戶接口相關(guān)聯(lián)的輸入通過，例如，鼠標(biāo)、觸摸屏和/或鍵盤，來輸入。大腦結(jié)構(gòu)的分割、體積圖像以及患者接口 104的用戶選項(xiàng)顯示在顯示器106上。存儲(chǔ)器108可以是任何己知類型的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。圖2示出了根據(jù)示范性實(shí)施例的方法200，其中，系統(tǒng)100將感興趣大腦結(jié)構(gòu)的3D患者分割與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較，該標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集包括與從對(duì)照患者組獲得的同一結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的定量信息。方法200包括，在步驟210將能變形分割處理300應(yīng)用到對(duì)一組健康的對(duì)照患者，以產(chǎn)生每一對(duì)照患者的感興趣大腦結(jié)構(gòu)的對(duì)照分割。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，存在不只一個(gè)感興趣大腦結(jié)構(gòu)，并且所有大腦結(jié)構(gòu)均可如所述進(jìn)行分割。參考圖3，以下提供了能變形分割處理300的示范性實(shí)施例的詳細(xì)描述。特別地，選擇大腦結(jié)構(gòu)的能變形模型并且自動(dòng)調(diào)整以在體積和形狀上對(duì)應(yīng)于對(duì)照患者的大腦結(jié)構(gòu)。在步驟220，基于對(duì)照患者的結(jié)構(gòu)的能變形分割，通過提取大腦結(jié)構(gòu)的內(nèi)在形態(tài)的統(tǒng)計(jì)學(xué)表示獲得標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集將包括關(guān)于(一個(gè)或多個(gè))健康對(duì)照患者的不同大腦結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系的體積、形狀和定量描述的信息，例如，基于均值和方差和/或范圍值的統(tǒng)計(jì)學(xué)描述。作為MRI體積的補(bǔ)充,使用表不不同大腦結(jié)構(gòu)的表面來描述結(jié)構(gòu)外部的幾何結(jié)構(gòu)。例如，坐標(biāo)、體素值以及不同形狀描述符(例如，表面曲率、從中矢面的點(diǎn)位移、表面的局域變形，等等)提供大腦結(jié)構(gòu)的一種簡單、定量的描述。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的描述性部分可能還包括標(biāo)簽，其可以由用戶選擇以顯示關(guān)于大腦結(jié)構(gòu)的文本信息。該文本信息可能對(duì)應(yīng)其他源，例如，如放射學(xué)報(bào)告，其可以提供標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的更完整表示。因而，所述標(biāo)簽允許標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的方差、偏移，也可將其與患者大腦結(jié)構(gòu)的能變形分割進(jìn)行比較。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器108中，使得該標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集可以根據(jù)需要在不同時(shí)間被使用于不同患者。本領(lǐng)域技術(shù)人員還將理解，一旦獲得標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集并將其存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器108中，那么可以在任何時(shí)間使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，從而，如下所描述的步驟230-290可以與如上所描述的步驟210和220獨(dú)立地開始。在步驟230，將能變形分割處理300應(yīng)用到其大腦結(jié)構(gòu)被分析以識(shí)別異常的患者，從而產(chǎn)生(一個(gè)或多個(gè))感興趣大腦結(jié)構(gòu)的患者分割。針對(duì)患者的能變形分割處理300與步驟210中對(duì)健康對(duì)照患者實(shí)施的能變形大腦分割方法基本相同，并且如以下參考圖3描述。在步驟240，在步驟230產(chǎn)生的患者分割在顯示器106上顯示。然后在步驟250，系統(tǒng)100經(jīng)由可以顯示用戶選項(xiàng)的用戶接口 104接收用戶輸入。用戶可以輸入用戶輸入以選擇存儲(chǔ)患者分割、檢索之前存儲(chǔ)的患者分割、選擇識(shí)別患者分割中的異常，等等。其他用戶輸入可包括，選擇放大和/或縮小所顯示圖像的特定部分，改變特定圖像的視角，等等。其中，用戶在步驟250經(jīng)由用戶輸入選擇識(shí)別異常，處理器在步驟260確定與諸如患者分割的體積、形狀、曲率和結(jié)構(gòu)相關(guān)的感興趣參數(shù)的值。在步驟220，獲得與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中包含的數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)的感興趣參數(shù)。在步驟270，將患者分割的感興趣參數(shù)的值與從對(duì)照分割獲得的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較。例如，將來自患者分割的坐標(biāo)、體素值和其他定量的形狀描述符與從對(duì)照分割獲得的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的值進(jìn)行比較。患者分割的大腦結(jié)構(gòu)可以如用戶所 選擇地單獨(dú)地比較，或者作為替代，同時(shí)地比較，從而一次分析所有分割的大腦結(jié)構(gòu)。如果標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中包含了統(tǒng)計(jì)學(xué)信息，那么可能直接導(dǎo)出感興趣患者的大腦結(jié)構(gòu)是否健康的概率度量。在步驟280，在顯示器106上顯示患者分割和從對(duì)照分割獲得的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集之間比較的結(jié)果。所顯示的比較結(jié)果可以是文本的和/或視覺的。例如，顯示器106可以列出具有所識(shí)別的異常的患者大腦結(jié)構(gòu)連同該異常的描述。替代地，顯示器106可以示出具有視覺指示的患者分割，該視覺指示指示了與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的偏差和/或差異。該視覺指示例如可以是顏色或顏色梯度的變化，其可以指示患者分割與對(duì)照分割的偏離的程度或水平?？梢越o偏離范圍分配不同的顏色。替代地，顏色指示可以以顏色梯度的形式存在，使得偏差的水平由不同色差指示。在步驟290，系統(tǒng)100經(jīng)由用戶接口 104接收用戶輸入。用戶可以輸入用戶輸入以選擇存儲(chǔ)患者分割連同比較結(jié)果、檢索之前存儲(chǔ)的患者分割、選擇要觀察的標(biāo)簽、指示其他用戶偏好，等等。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，盡管方法200如上所述地示出了在步驟250用戶經(jīng)由用戶輸入選擇將患者分割與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較，但是該比較也可以由處理器102在患者分割產(chǎn)生之后立即自動(dòng)進(jìn)行。因而，本領(lǐng)域技術(shù)人員還將理解，方法200也可以直接從步驟230進(jìn)行到步驟260。圖3示出了能變形分割處理300的示范性實(shí)施例，如以上關(guān)于步驟210和230所描述的。方法300包括，在步驟310，從存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器108中的結(jié)構(gòu)模型的數(shù)據(jù)庫中選擇感興趣大腦結(jié)構(gòu)的能變形模型。在示范性實(shí)施例中，由處理器102通過將體積圖像中感興趣大腦結(jié)構(gòu)的特征與數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行比較而自動(dòng)選擇能變形模型。在另一示范性實(shí)施例中，由用戶通過瀏覽數(shù)據(jù)庫以識(shí)別與感興趣大腦結(jié)構(gòu)最類似的能變形模型而手動(dòng)選擇能變形模型。結(jié)構(gòu)模型的數(shù)據(jù)庫可包括大腦結(jié)構(gòu)研究中的結(jié)構(gòu)模型和/或來自先前患者的分割結(jié)果。在步驟320，將能變形模型顯示在顯示器106上，如圖4中所示。該能變形模型被顯示為新的圖像和/或被顯示在體積圖像之上。能變形模型由包括多個(gè)三角形的多邊形的表面網(wǎng)格形成，每個(gè)三角形的多邊形還包括三個(gè)頂點(diǎn)和三條邊。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，該表面網(wǎng)格可包括其他形狀的多邊形。將能變形模型定位為使得該能變形模型的頂點(diǎn)與感興趣結(jié)構(gòu)的邊界盡可能地近。在步驟330，為每個(gè)三角形多邊形分配最佳邊界檢測函數(shù)。在步驟340，該最佳邊界檢測函數(shù)沿感興趣結(jié)構(gòu)的邊界檢測特征點(diǎn)，使得每個(gè)三角形多邊形與特征點(diǎn)相關(guān)聯(lián)。特征點(diǎn)可以與每個(gè)三角形多邊形的中心相關(guān)聯(lián)。與每個(gè)三角形多邊形相關(guān)聯(lián)的特征點(diǎn)可以是與三角形多邊形最近的特征點(diǎn)和/或位置上對(duì)應(yīng)三角形多邊形的特征點(diǎn)。在步驟350，自動(dòng)地將與特征點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的每個(gè)三角形多邊形向相關(guān)聯(lián)的特征點(diǎn)移動(dòng)，使得每個(gè)三角形多邊形的頂點(diǎn)向感興趣結(jié)構(gòu)的邊界移動(dòng)，將能變形模型變形以調(diào)整到體積圖像中的感興趣結(jié)構(gòu)。將能變形模型變形，直到每個(gè)三角形多邊形的位置對(duì)應(yīng)于相關(guān)聯(lián)的特征點(diǎn)的位置，和/或三角形多邊形的頂點(diǎn)基本位于沿感興趣結(jié)構(gòu)的邊界處，如圖5中所示。一旦能變形模型變形到使得三角形多邊形對(duì)應(yīng)于感興趣結(jié)構(gòu)的邊界的相關(guān)聯(lián)特征點(diǎn)，那么能變形模型就己經(jīng)調(diào)整到感興趣結(jié)構(gòu)，從而經(jīng)變形的能變形模型表示感興趣結(jié)構(gòu)的分割結(jié)構(gòu)。
可以在不脫離本公開的精神或范圍的情況下，對(duì)公開的示范性實(shí)施例和方法和替代物進(jìn)行各種修改，這對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員將是顯而易見的。因而，本公開旨在覆蓋落在附圖和他們的等價(jià)物的范圍內(nèi)的所有修改和變型。
權(quán)利要求
1.一種用于識(shí)別解剖結(jié)構(gòu)的異常的方法，包括 使用處理器(102)分割(210)多個(gè)對(duì)照患者的體積圖像中成像的所述解剖結(jié)構(gòu)，以產(chǎn)生所述對(duì)照患者中的每個(gè)的所述解剖結(jié)構(gòu)的對(duì)照分割； 通過提取所述對(duì)照分割的形態(tài)的統(tǒng)計(jì)學(xué)表示來獲得(220)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集； 分割(230)被進(jìn)行異常分析的患者的所述解剖結(jié)構(gòu)，以產(chǎn)生患者分割；以及 將所述患者分割與從所述對(duì)照分割獲得的所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較(270)。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其中，比較(270)所述患者分割包括確定與所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)的感興趣參數(shù)。
3.如權(quán)利要求I所述的方法，還包括 經(jīng)由文本和視覺指示中的一種在顯示器(106)上顯示(280)所述患者分割和所述患者分割與所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集之間的所述比較的結(jié)果。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述視覺指示經(jīng)由顏色和顏色梯度中的至少一種示出所述患者分割的所述感興趣參數(shù)與所述對(duì)照患者的所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的偏離范圍。
5.如權(quán)利要求I所述的方法，其中，分割(230)所述解剖結(jié)構(gòu)還包括 選擇(310)所述解剖結(jié)構(gòu)的能變形模型，所述能變形模型由包括頂點(diǎn)和邊的多個(gè)多邊形形成； 在顯示器上顯示(320)所述能變形模型； 檢測(340)與所述多個(gè)多邊形中的每個(gè)對(duì)應(yīng)的感興趣的所述解剖結(jié)構(gòu)的特征點(diǎn)，其中，所述特征點(diǎn)是基本沿感興趣的所述解剖結(jié)構(gòu)的邊界的點(diǎn)；以及 通過將所述頂點(diǎn)中的每個(gè)向?qū)?yīng)的特征點(diǎn)移動(dòng)直到所述能變形模型變形到感興趣的所述解剖結(jié)構(gòu)的邊界來調(diào)整(350)所述能變形模型，形成感興趣的所述解剖結(jié)構(gòu)的分割。
6.如權(quán)利要求I所述的方法，其中，所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集包括與所述對(duì)照分割的體積和形狀中的至少一個(gè)對(duì)應(yīng)的定量值。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述定量值包括與表面曲率、從中矢面的位移以及所述對(duì)照分割的表面的局部變形中的至少一個(gè)對(duì)應(yīng)的值。
8.如權(quán)利要求I所述的方法，還包括 將所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)到存儲(chǔ)器中，以便進(jìn)行調(diào)取及與患者分割進(jìn)行比較。
9.如權(quán)利要求I所述的方法，還包括 接收(250)關(guān)于所述患者分割的用戶輸入。
10.一種用于識(shí)別解剖結(jié)構(gòu)的異常的系統(tǒng)(100)，包括 處理器(102)，其分割多個(gè)對(duì)照患者的體積圖像中成像的所述解剖結(jié)構(gòu)，以產(chǎn)生所述對(duì)照患者中的每個(gè)的所述解剖結(jié)構(gòu)的對(duì)照分割，以及通過提取所述對(duì)照分割的形態(tài)的統(tǒng)計(jì)學(xué)表示來獲得標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，并且 其中，所述處理器(102)分割被進(jìn)行異常分析的患者的所述解剖結(jié)構(gòu)，以產(chǎn)生患者分害!]，從而將所述患者分割與從所述對(duì)照分割獲得的所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較。
11.如權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其中，所述處理器(102)確定與所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)的感興趣參數(shù)的值，以將所述患者分割與所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較。
12.如權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，還包括 顯示器(106)，其經(jīng)由文本和視覺指示中的一種顯示所述患者分割和所述患者分割與所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集之間的所述比較的結(jié)果。
13.如權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其中，所述視覺指示經(jīng)由顏色和顏色梯度中的至少一種示出所述患者分割的所述感興趣參數(shù)與所述對(duì)照患者的所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的偏離范圍。
14.如權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其中，分割所述解剖結(jié)構(gòu)包括所述處理器(102)選擇所述解剖結(jié)構(gòu)的能變形模型，所述能變形模型由包括頂點(diǎn)和邊的多個(gè)多邊形形成， 其中，所述顯示器(106)顯示所述能變形模型， 其中，所述處理器(102)還檢測與所述多個(gè)多邊形中的每個(gè)對(duì)應(yīng)的感興趣的所述解剖結(jié)構(gòu)的特征點(diǎn)，以及通過將所述頂點(diǎn)中的每個(gè)向?qū)?yīng)的特征點(diǎn)移動(dòng)直到所述能變形模型變形到感興趣的所述解剖結(jié)構(gòu)的邊界來調(diào)整所述能變形模型，形成感興趣的所述解剖結(jié)構(gòu)的分割，并且 其中，所述特征點(diǎn)是基本沿感興趣的所述解剖結(jié)構(gòu)的邊界的點(diǎn)。
15.如權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其中，所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集包括與所述對(duì)照分割的體積和形狀中的至少一個(gè)對(duì)應(yīng)的定量值。
16.如權(quán)利要求15所述的系統(tǒng)，其中，所述定量值包括與表面曲率、從中矢面的位移以及所述對(duì)照分割的表面的局部變形中的至少一個(gè)對(duì)應(yīng)的值。
17.如權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，還包括 存儲(chǔ)器(108)，其存儲(chǔ)用于被調(diào)取及與患者分割進(jìn)行比較的所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。
18.如權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，還包括 用戶接口( 104)，其接收關(guān)于所述患者分割的用戶輸入。
19.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)(108)，其包括能夠被處理器(102)執(zhí)行的指令集，所述指令集能夠用于 將多個(gè)對(duì)照患者的體積圖像中成像的所述解剖結(jié)構(gòu)分割(210)，以產(chǎn)生所述對(duì)照患者中的每個(gè)的所述解剖結(jié)構(gòu)的對(duì)照分割；以及 通過提取所述對(duì)照分割的形態(tài)的統(tǒng)計(jì)學(xué)表示來獲得(220)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。
全文摘要
一種用于確定解剖結(jié)構(gòu)的異常的系統(tǒng)和方法。所述系統(tǒng)和方法使用處理器分割多個(gè)對(duì)照患者的體積圖像中成像的解剖結(jié)構(gòu)以產(chǎn)生每個(gè)所述對(duì)照患者的所述解剖結(jié)構(gòu)的對(duì)照分割，通過提取所述對(duì)照分割的形態(tài)的統(tǒng)計(jì)學(xué)表示來獲得標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，分割被進(jìn)行異常分析的患者的所述解剖結(jié)構(gòu)以產(chǎn)生患者分割并且將所述患者分割與從所述對(duì)照分割獲得的所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102844790SQ201180011569
公開日2012年12月26日 申請(qǐng)日期2011年2月2日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月2日
發(fā)明者L·G·扎戈?duì)栔x夫, R·克內(nèi)澤爾, D·格勒, 錢悅晨, J·威斯, M·A·加爾林豪斯, R·M·羅思, T·W·麥卡利斯特 申請(qǐng)人:皇家飛利浦電子股份有限公司, 達(dá)特茅斯學(xué)院