解剖標(biāo)志的檢測的制作方法
【專利摘要】一種方法，包括訪問表示組織的圖像數(shù)據(jù)并識別由所述圖像數(shù)據(jù)指示的組織的一個(gè)或多個(gè)特征?；谝粋€(gè)或多個(gè)識別的特征來選擇針對所述組織的模型。分割所述圖像數(shù)據(jù)，并使用所述模型識別由所述分割的圖像數(shù)據(jù)所指示的組織的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
【專利說明】解剖標(biāo)志的檢測
[0001]對相關(guān)申請的交叉引用
本申請要求2010 年8 月 13 日提交，題為 “Automatic Detection of AnatomicalLandmarks”的序號為61/373630的美國臨時(shí)申請的優(yōu)先權(quán)和完整權(quán)益，在此通過引用將其全部內(nèi)容并入本文。
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0002]本公開涉及解剖標(biāo)志的檢測。
【背景技術(shù)】
[0003]關(guān)于解剖標(biāo)志位置的信息可能對于例如診斷疾病和建立手術(shù)對準(zhǔn)是有用的。在一些情況下，人工檢測醫(yī)療圖像中的解剖標(biāo)志。人工檢測解剖標(biāo)志可能是耗時(shí)的且受到人為誤差和主觀性的影響。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]在一個(gè)一般方面中，一種方法包括檢測圖像數(shù)據(jù)中的解剖標(biāo)志。成像數(shù)據(jù)包括組織的一幅或多幅圖像，并從一幅或多幅圖像識別對應(yīng)于解剖特征的位置。
[0005]在另一個(gè)一般方面中，一種方法包括識別與不同類型的組織對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)區(qū)域?？梢酝ㄟ^患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描采集圖像數(shù)據(jù)。
`[0006]在另一個(gè)一般方面中，一種檢測解剖標(biāo)志的方法包括:訪問表示組織的圖像數(shù)據(jù)；識別由所述圖像數(shù)據(jù)指示的組織的一個(gè)或多個(gè)特征；基于所述一個(gè)或多個(gè)識別的特征選擇針對所述組織的模型；分割所述圖像數(shù)據(jù)；以及利用所述模型識別由所述分割的圖像數(shù)據(jù)所指示的組織的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
[0007]實(shí)施方式可以任選地包括以下特征中的一個(gè)或多個(gè)。例如，由一個(gè)或多個(gè)計(jì)算裝置接收圖像數(shù)據(jù)，識別組織的一個(gè)或多個(gè)特征，選擇模型，分割圖像數(shù)據(jù)，并識別一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。基于所述圖像數(shù)據(jù)識別組織的一個(gè)或多個(gè)特征包括對所述圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行形狀識別以識別組織和組織取向?；谒鰣D像數(shù)據(jù)識別組織的一個(gè)或多個(gè)特征包括:分割所述圖像數(shù)據(jù)以產(chǎn)生初始分割圖像數(shù)據(jù)；基于所述初始分割圖像數(shù)據(jù)識別所述組織的一個(gè)或多個(gè)特征；以及將所述一個(gè)或多個(gè)特征識別為與特定醫(yī)療狀況或畸形相關(guān)。
[0008]基于所述一個(gè)或多個(gè)識別的特征選擇針對所述組織的模型包括:確定所述一個(gè)或多個(gè)識別的特征與醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別相關(guān)；以及基于確定所述一個(gè)或多個(gè)識別的特征與醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別相關(guān)，選擇表示所述醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別的針對組織的模型。分割所述圖像數(shù)據(jù)包括向所述圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用一個(gè)或多個(gè)閾值以在所述圖像數(shù)據(jù)中定義多個(gè)邊界。應(yīng)用一個(gè)或多個(gè)閾值包括應(yīng)用一個(gè)或多個(gè)亮度或?qū)Ρ榷乳撝怠?br> [0009]該方法包括:識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域，其包含與預(yù)定解剖特征對應(yīng)的分割邊界中的誤差，以及基于所述模型校正分割的邊界以產(chǎn)生校正的分割的圖像數(shù)據(jù)。使用所述模型識別分割的圖像數(shù)據(jù)中一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括使用所述模型在校正的分割的圖像數(shù)據(jù)中識別一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。接收表示組織的圖像數(shù)據(jù)包括接收包括使用不同的測量參數(shù)采集的掃描數(shù)據(jù)的圖像數(shù)據(jù)，以及分割所述圖像數(shù)據(jù)包括使用通過使用不同測量參數(shù)采集的掃描數(shù)據(jù)識別不同類型的組織。
[0010]接收包括使用不同測量參數(shù)采集的針對組織的掃描數(shù)據(jù)的圖像數(shù)據(jù)包括接收使用不同的輸入脈沖序列或信號定時(shí)所采集的圖像數(shù)據(jù)。圖像數(shù)據(jù)是包括T1加權(quán)的掃描數(shù)據(jù)和T2加權(quán)的掃描數(shù)據(jù)的MRI圖像數(shù)據(jù)；并且分割所述圖像數(shù)據(jù)包括分割T1加權(quán)的掃描數(shù)據(jù)以識別與皮層骨對應(yīng)的邊界以及分割T2加權(quán)的掃描數(shù)據(jù)以識別與軟骨對應(yīng)的邊界?；谒鲆粋€(gè)或多個(gè)識別的特征選擇針對組織的模型包括選擇包括被訓(xùn)練成識別一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志的位置的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練成識別基于醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別所確定的患者群體的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志的位置。分割所述圖像數(shù)據(jù)包括使用所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來確定對應(yīng)于一個(gè)或多個(gè)組織的邊界。
[0011]使用所述模型識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括識別與由所述模型指示的特定預(yù)定解剖標(biāo)志對應(yīng)的特征。使用所述模型識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)的一個(gè)或多個(gè)全局最大值或最小值位置。該方法包括基于一個(gè)或多個(gè)識別的特征來確定所述圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域很可能包括特定的解剖標(biāo)志。使用所述模型識別分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括識別與所述區(qū)域?qū)?yīng)的分割的圖像數(shù)據(jù)區(qū)域中的局部最大值或局部最小值作為特定解剖標(biāo)志。使用所述模型識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括:識別與感興趣區(qū)對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)切片；選擇對于所述感興趣區(qū)而言具有最高對比度的切片之一；以及基于與所選擇的切片對應(yīng)的分割的圖像數(shù)據(jù)識別一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
[0012]在另一個(gè)一般方面中，一種識別解剖標(biāo)志的方法包括:訪問使用第一測量參數(shù)采集的針對關(guān)節(jié)的第一圖像數(shù)據(jù)以及使用與第一測量參數(shù)不同的第二測量參數(shù)采集的針對關(guān)節(jié)的第二圖像數(shù)據(jù)；識別與關(guān)節(jié)的第一類型的組織對應(yīng)的第一圖像數(shù)據(jù)中的區(qū)域；識別與關(guān)節(jié)的第二類型的組織對應(yīng)的第二圖像數(shù)據(jù)中的區(qū)域，所述第二類型的組織不同于第一類型的組織；生成指示第一區(qū)域和第二區(qū)域的分割的圖像數(shù)據(jù)；以及識別由分割的圖像數(shù)據(jù)指示的組織的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
[0013]在另一個(gè)一般方面中，一種識別解剖標(biāo)志的方法包括:訪問使用第一測量參數(shù)采集的針對關(guān)節(jié)的第一圖像數(shù)據(jù)以及使用與第一測量參數(shù)不同的第二測量參數(shù)采集的針對關(guān)節(jié)的第二圖像數(shù)據(jù)；在第一圖像數(shù)據(jù)中識別與關(guān)節(jié)的第一類型的組織對應(yīng)的第一區(qū)域；在第二圖像數(shù)據(jù)中識別與關(guān)節(jié)的第二類型的組織對應(yīng)的第二區(qū)域，所述第二類型的組織不同于第一類型的組織；生成指示第一區(qū)域和第二區(qū)域的分割的圖像數(shù)據(jù)；以及識別由分割的圖像數(shù)據(jù)指示的組織的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
[0014]實(shí)施方式可以任選地包括以下特征中的一個(gè)或多個(gè)。例如，使用不同的輸入脈沖序列或不同的信號檢測定時(shí)采集第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù)。第一圖像數(shù)據(jù)是T1加權(quán)的MRI掃描數(shù)據(jù)，第二圖像數(shù)據(jù)是T2加權(quán)的MRI掃描數(shù)據(jù)，以及生成分割的圖像數(shù)據(jù)包括分割所述第一圖像數(shù)據(jù)以識別對應(yīng)于皮層骨的邊界，以及分割所述第二圖像數(shù)據(jù)以識別對應(yīng)于軟骨的邊界。
[0015]在另一個(gè)方面中，一種方法包括:訪問通過患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)；使用來自不同掃描的被訪問圖像數(shù)據(jù)識別對應(yīng)于不同組織的區(qū)域；生成指示所識別區(qū)域的分割的圖像數(shù)據(jù)；以及識別由分割的圖像數(shù)據(jù)指示的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
[0016]實(shí)施方式可以任選地包括以下特征中的一個(gè)或多個(gè)。例如，訪問通過患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)包括訪問均由不同掃描所采集的第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù)。使用來自不同掃描的圖像數(shù)據(jù)識別對應(yīng)于不同組織類型的區(qū)域包括使用第一圖像數(shù)據(jù)識別對應(yīng)于第一類型的組織的區(qū)域以及使用第二圖像數(shù)據(jù)識別對應(yīng)于第二類型的組織的區(qū)域。使用X射線成像采集第一圖像數(shù)據(jù)，以及使用MRI采集第二圖像數(shù)據(jù)。不同掃描類型檢測解剖結(jié)構(gòu)的不同性質(zhì)。訪問通過患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)包括訪問通過使用不同測量參數(shù)的掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)。使用不同測量參數(shù)的掃描為MRI掃描；以及不同測量參數(shù)包括不同的輸入脈沖序列或信號定時(shí)。
[0017]訪問通過患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)包括訪問T1加權(quán)的MRI圖像數(shù)據(jù)和T2加權(quán)的MRI圖像數(shù)據(jù)。使用來自不同掃描的圖像數(shù)據(jù)識別對應(yīng)于不同組織類型的區(qū)域包括基于T1加權(quán)的MRI圖像數(shù)據(jù)識別對應(yīng)于皮層骨的區(qū)域的邊界，以及基于T2加權(quán)的MRI圖像數(shù)據(jù)識別對應(yīng)于軟骨的區(qū)域的邊界。生成指示所識別區(qū)域的分割的圖像數(shù)據(jù)包括疊加對應(yīng)于皮層骨的區(qū)域和對應(yīng)于軟骨的區(qū)域。
[0018]訪問通過患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)包括訪問第一層析成像數(shù)據(jù)和第二層析成像數(shù)據(jù)，均包括針對表示患者解剖結(jié)構(gòu)不同切片的多個(gè)截面圖像的數(shù)據(jù)。生成指示所識別區(qū)域的分割的圖像數(shù)據(jù)包括:將第一層析成像數(shù)據(jù)和第二層析成像數(shù)據(jù)共配準(zhǔn)；生成指示了針對第一層析成像數(shù)據(jù)和第二層析成像數(shù)據(jù)的截面圖像中的每個(gè)的分割截面圖像的數(shù)據(jù)；以及生成分割的圖像數(shù)據(jù)，以便疊加與患者解剖結(jié)構(gòu)的基本上相同的切片對應(yīng)的第一層析成像和第二層析成像數(shù)據(jù)的分割截面圖像。該方法包括基于分割的圖像數(shù)據(jù)生成患者解剖結(jié)構(gòu)的三維模型。訪問通過患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)包括訪問通過患者的關(guān)節(jié)的不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)；以及識別由分割的圖像數(shù)據(jù)指示的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括關(guān)節(jié)的一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志。所述關(guān)節(jié)是膝關(guān)節(jié)。
[0019]在另一個(gè)一般方面中，一種系統(tǒng)包括一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)以及一個(gè)或多個(gè)存儲裝置，其存儲在由一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)執(zhí)行時(shí)，被操作成使一個(gè)或多個(gè)計(jì)算執(zhí)行操作的指令，所述操作包括:訪問通過患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)；使用來自不同掃描的被訪問圖像數(shù)據(jù)識別對應(yīng)于不同組織類型的區(qū)域；生成指示所識別的區(qū)域的分割的圖像數(shù)據(jù)；以及識別由分割的圖像數(shù)據(jù)指示的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
[0020]在另一個(gè)一般方面中，一種數(shù)據(jù)處理裝置包括:圖像分割模塊，被配置成訪問通過患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)，使用來自不同掃描的被訪問圖像數(shù)據(jù)識別對應(yīng)于不同組織類型的區(qū)域，以及生成指示所識別的區(qū)域的分割的圖像數(shù)據(jù)；以及標(biāo)志識別模塊，被配置成識別由分割的圖像數(shù)據(jù)指示的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
[0021]在附圖和以下描述中闡述了一種或多種實(shí)施方式的細(xì)節(jié)。其他特征將根據(jù)描述和附圖以及根據(jù)權(quán)利要求而顯`而易見。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0022]圖1是圖示出了用于識別解剖標(biāo)志的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的示圖。
[0023]圖2是圖示出了用于識別解剖標(biāo)志的過程的流程圖。[0024]圖3是圖示出了參考模型的選擇的示圖。
[0025]圖4是圖示出了模板到圖像數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)的示圖。
[0026]圖5是圖示出了圖像數(shù)據(jù)的分割的示圖。
[0027]圖6A、6B和7是圖示出了用于識別解剖標(biāo)志的技術(shù)的示圖。
[0028]圖8是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示圖。
[0029]圖9是圖示出了計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的部件的方框圖。
[0030]在各種附圖中相同的附圖標(biāo)記指示相同的元件。
【具體實(shí)施方式】
[0031]參考圖1，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10執(zhí)行解剖數(shù)據(jù)中解剖標(biāo)志46的部分自動化或完全自動化檢測。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10訪問表示患者解剖結(jié)構(gòu)的圖像數(shù)據(jù)20并識別指示例如患者或患者所屬群體的醫(yī)療狀況的圖像數(shù)據(jù)20的特征?；谒R別的特征，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10選擇對應(yīng)于患者解剖結(jié)構(gòu)的參考模型。參考模型指示例如圖像處理參數(shù)以及解剖標(biāo)志很可能處于的區(qū)域。使用該參考模型，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10生成表示組織邊界的分割的圖像數(shù)據(jù)42，并確定解剖標(biāo)志46相對于分割的圖像數(shù)據(jù)42的位置。
[0032]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠使用來自患者解剖結(jié)構(gòu)的多次掃描的圖像數(shù)據(jù)來增強(qiáng)解剖標(biāo)志的檢測。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠使用來自不同掃描的數(shù)據(jù)來識別針對不同類型的組織的邊界?？梢允褂肵射線掃描數(shù)據(jù)識別與骨骼對應(yīng)的圖像區(qū)域，以及可以使用MRI掃描數(shù)據(jù)識別與軟組織對應(yīng)的區(qū)域。類似地，可以使用來自使用不同測量參數(shù)所執(zhí)行的MRI掃描的數(shù)據(jù)來識別不同的組織。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠組合來自多次掃描的數(shù)據(jù)以生成指示不同類型的組織的合成圖像。
[0033]參考圖2，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10執(zhí)行過程200的操作，過程200識別解剖標(biāo)志。在圖3到7中圖示出了過程200的各個(gè)方面。
[0034]開始過程200，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10訪問表示患者解剖結(jié)構(gòu)(210)的圖像數(shù)據(jù)20，例如，針對患者膝蓋的磁共振成像(MRI)數(shù)據(jù)。圖像數(shù)據(jù)20可以此外或替代地包括例如通過X射線成像、X射線計(jì)算層析成像(CT)、超聲波成像、熱敏成像、光聲成像、激光掃描、計(jì)算機(jī)輔助研究和其他技術(shù)所產(chǎn)生的解剖數(shù)據(jù)。在圖示的范例中，圖像數(shù)據(jù)20包括層析成像數(shù)據(jù)，其指示針對對應(yīng)于患者解剖結(jié)構(gòu)中不同深度的多個(gè)切片的圖像?？梢允褂迷谶@里所述的技術(shù)來檢測各個(gè)圖像中以及多個(gè)圖像的組中的解剖標(biāo)志。
[0035]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10從圖像數(shù)據(jù)20識別患者解剖結(jié)構(gòu)的特征(220)，例如，該特征是群體的特性，并因此準(zhǔn)許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10對患者解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類。由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10所識別的特征可以包括，例如組織的位置或輪廓，或諸如組織的尺度或形狀的特性。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10還可以基于亮度級、用于圖像的直方圖特性以及圖像數(shù)據(jù)20中圖案的存在或不存在來識別特征。
[0036]還參考圖3，在一些實(shí)施方式中，為了從成像數(shù)據(jù)20識別特征，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10執(zhí)行圖像數(shù)據(jù)20的初步圖像分割(222)，例如，向由圖像數(shù)據(jù)20表示的組織分配邊界。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10產(chǎn)生分割的圖像數(shù)據(jù)22，其指示例如皮層骨的輪廓。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10在分割的圖像數(shù)據(jù)22上執(zhí)行形狀識別(224)，識別與例如股骨24、脛骨26和髕骨28對應(yīng)的輪廓。形狀識別可以包括將代表性 骨骼形狀與分割的圖像數(shù)據(jù)22的輪廓進(jìn)行比較，并選擇與分割的圖像數(shù)據(jù)22的輪廓匹配最好的代表性骨骼形狀。可以由成像數(shù)據(jù)20中包括的元數(shù)據(jù)指示，或者可以通過形狀識別確定患者解剖結(jié)構(gòu)的一般取向，例如，中間-側(cè)面或前-后軸的取向。
[0037]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10分析識別的形狀(226)，例如，識別所識別骨骼輪廓的尺度、比例和相對位置。在圖示的范例中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10識別例如脛骨26的最大前后長度L1以及股骨24的最大前后長度L2。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10還識別例如股骨24和脛骨26之間的距離D1,以及股骨24和髕骨28之間的距離D2。圖像數(shù)據(jù)20可以指示用于圖像中特征的尺寸比例尺，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10使用其來測量尺度。如果尺寸比例尺不可用，則可以計(jì)算比率和比例而不是尺度。類似地，可以進(jìn)行其他測量以便分析膝關(guān)節(jié)的其他截面或視圖。
[0038]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10還將分割的成像數(shù)據(jù)的識別的輪廓與骨骼24、26、28的特性形狀進(jìn)行比較。來自特性形狀和預(yù)期的表面輪廓的差異能夠指示例如骨骼生長的存在，諸如骨贅，或由于損傷或過度磨損而沒有骨骼。在一些實(shí)施方式中，除了與骨骼對應(yīng)的特征之外或作為其替代，也可以檢查軟骨或其他組織的特征。
[0039]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10基于所識別的特征選擇參考模型(230)。參考模型定義圖像處理參數(shù)和用于檢測解剖標(biāo)志的模板。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10存儲多個(gè)參考模型30a_30e，每個(gè)都對應(yīng)于不同的患者群體。可以通過例如年齡、性別、尺寸或醫(yī)療狀況或畸形來區(qū)分患者群體。例如，標(biāo)準(zhǔn)膝蓋模型30a包括模板，其表示具有平均尺寸和健康狀況的患者的膝關(guān)節(jié)的一般化特征。小膝蓋模型30a包括表示用于小于平均膝蓋的膝蓋解剖結(jié)構(gòu)的模板。內(nèi)翻膝蓋模型30c、外翻膝蓋模型30d和骨關(guān)節(jié)炎膝蓋模型30e均包括表示呈現(xiàn)有特定醫(yī)療狀況的膝蓋的特性特征的模板。
[0040]每個(gè)參考模型30a_30e都包括描述對應(yīng)群體的一組屬性，例如，與尺寸、年齡、性別或醫(yī)療狀況或畸形相關(guān)的屬性。在針對患者的圖像數(shù)據(jù)20展現(xiàn)群體的特性屬性時(shí)，患者很可能是群體的成員，并且于是對應(yīng)的參考模型30a_30e能夠精確輔助在成像數(shù)據(jù)20中檢測解剖標(biāo)志。計(jì)算系統(tǒng)10將所識別的特征與針對各種模型30a_30e的群體屬性進(jìn)行比較，以選擇與圖像數(shù)據(jù)20的特性最密切匹配的參考模型。
[0041]針對小膝蓋模型30b的特性屬性包括，例如預(yù)定范圍之內(nèi)的骨骼尺寸和關(guān)節(jié)間距。在長度LpL2和距離D1, D2在由小膝蓋模型30b指示的范圍或閾值之內(nèi)時(shí)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10選擇小膝蓋模型30b作為針對圖像數(shù)據(jù)20的參考模型。在范例中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10確定所識別的特征與小膝蓋模型30b的屬性匹配最密切，并選擇小膝蓋模型30b。
[0042]在一些實(shí)施方式中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10識別患者的醫(yī)療狀況或異常(232)。在識別醫(yī)療狀況時(shí)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)選擇對應(yīng)于所識別的醫(yī)療狀況的參考模型30a-30e (234)。作為范例，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10可以確定股骨24和脛骨26之間的角度指示內(nèi)翻畸形或外翻畸形，并且于是可以選擇內(nèi)翻膝蓋模型30c或外翻膝蓋模型30d。作為另一范例，例如，在距離Dp D2指示低于平均關(guān)節(jié)間距時(shí)，或在存在骨贅或檢測到其他不規(guī)則骨輪廓時(shí)，可以選擇骨關(guān)節(jié)炎膝蓋模型30c。
[0043]參考圖4,每個(gè)模型30a_30e包括模板,例如指示形狀的數(shù)據(jù)或表示對應(yīng)群體的共同解剖特征的圖像。模型30b，例如包括模板32，其指示參考標(biāo)志34相對于模板32的位置。如下文進(jìn)一步所述，使用參考標(biāo)志34的位置來基于圖像數(shù)據(jù)20確定對應(yīng)解剖標(biāo)志46的位置。[0044]模板32可以包括與成像數(shù)據(jù)20所表示的類似解剖結(jié)構(gòu)視圖對應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)二維圖像。替代地，模板32可以包括患者解剖結(jié)構(gòu)的三維表示?？梢陨赡０?2的二維截面或切片以用于與成像數(shù)據(jù)20的二維圖像進(jìn)行比較。
[0045]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10通過在圖像數(shù)據(jù)20的坐標(biāo)參照系中對模板32進(jìn)行取向來將模板32配準(zhǔn)到圖像數(shù)據(jù)20。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10將模板32的輪廓與最初分割的圖像數(shù)據(jù)22的輪廓對準(zhǔn)，最初分割的圖像數(shù)據(jù)22與圖像數(shù)據(jù)20共享同樣的坐標(biāo)參照系。可以對模板32進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)、縮放或以其他方式操縱以與分割的圖像數(shù)據(jù)22的輪廓對準(zhǔn)。在一些實(shí)施方式中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10使用回歸技術(shù)，諸如最小二乘數(shù)據(jù)擬合技術(shù)，以將分割的圖像數(shù)據(jù)22和模板32進(jìn)行配準(zhǔn)。
[0046]模型30b還指示圖像處理參數(shù)，諸如分割閾值和其他約束?？梢酝ㄟ^針對對應(yīng)于模型30b的群體的多個(gè)成員檢查圖像數(shù)據(jù)來在經(jīng)驗(yàn)上確定圖像處理參數(shù)?？梢詫㈤撝岛推渌s束設(shè)置在被確定為對于與模型相關(guān)聯(lián)的特定群體有效的水平。
[0047]在選擇模型30b之后，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10執(zhí)行圖像數(shù)據(jù)20的圖像分割(240)，例如定位與不同組織對應(yīng)的區(qū)域的邊界。分割還可以包括向特定區(qū)域或輪廓分配標(biāo)簽，例如，指定區(qū)域?yàn)榕c骨骼或軟骨對應(yīng)。在通過初始分割操作獲得分割的圖像數(shù)據(jù)22時(shí)，使用模型30b的分割能夠提高被分割輪廓的精確度，因?yàn)槟Ｐ?0b包括圖像處理參數(shù)和對群體特有的模板32。
[0048]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10向圖像數(shù)據(jù)20應(yīng)用一個(gè)或多個(gè)亮度閾值(242)，例如，將灰度級圖像簡化成黑白圖像。亮度高于閾值的像素的鄰接區(qū)域可以表示特定的組織類型，而低于閾值亮度的像素可以被忽略。可以向圖像應(yīng)用多個(gè)亮度閾值以識別多個(gè)亮度范圍中的像素。一個(gè)亮度范圍中的像素對應(yīng)于一種組織類型，并且不同亮度范圍中的像素對應(yīng)于不同的組織類型?？梢曰诶鐝膱D像的亮度直方圖確定的圖像或特征的平均亮度來針對特定圖像調(diào)整閾值水平。
[0049]所選擇的模型30b可以定義被確定為對于針對特定醫(yī)療狀況或群體的處理圖像數(shù)據(jù)有效的亮度閾值的值。模型30b還能夠定義針對圖像不同區(qū)域的不同閾值，或針對一系列圖像中不同圖像的不同閾值。因?yàn)閳D像數(shù)據(jù)20被配準(zhǔn)到模板32，所以可以向圖像數(shù)據(jù)20的對應(yīng)區(qū)域應(yīng)用與模板32的不同區(qū)域相關(guān)聯(lián)的圖像處理參數(shù)。
[0050]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10使用多種技術(shù)來基于圖像數(shù)據(jù)20產(chǎn)生分割的圖像數(shù)據(jù)。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10還使用邊緣檢測技術(shù)來識別組織邊界。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠計(jì)算針對圖像數(shù)據(jù)的亮度梯度的大小?？梢栽诔^梯度閾值的位置處，或在對應(yīng)于梯度大小的最大值和最小值的位置處定義邊緣。
[0051]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠此外或替代地使用圖像分割技術(shù)，諸如聚類、區(qū)域生長、四叉樹分割、圖表劃分、分水嶺變換和基于直方圖的技術(shù)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10可以使用例如傅里葉分析或通過識別展現(xiàn)出類似直方圖特性的局部區(qū)域來識別包括類似圖案或紋理的區(qū)域。
[0052]參考圖2和5，圖像分割操作可以包括處理利用不同數(shù)據(jù)采集參數(shù)所采集的數(shù)據(jù)(244)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠訪問通過患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠使用來自不同掃描的被訪問圖像數(shù)據(jù)識別與不同組織類型對應(yīng)的區(qū)域。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠使用第一圖像數(shù)據(jù)識別與第一類型的組織對應(yīng)的區(qū)域，并能夠使用第二圖像數(shù)據(jù)識別與第二類型的組織對應(yīng)的區(qū)域。[0053]在一些實(shí)施方式中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10訪問針對檢測患者解剖結(jié)構(gòu)的不同性質(zhì)的掃描的數(shù)據(jù)。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠訪問通過X射線成像所采集的數(shù)據(jù)，X射線成像例如是CT掃描或個(gè)體X射線掃描，以及通過MRI所采集的數(shù)據(jù)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠使用X射線成像數(shù)據(jù)識別對應(yīng)于骨骼的區(qū)域，并且能夠使用MRI數(shù)據(jù)識別與軟骨或其他組織對應(yīng)的區(qū)域。
[0054]在一些實(shí)施方式中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10訪問多組MRI圖像數(shù)據(jù)，其是通過使用不同測量參數(shù)的掃描所采集的。對于MRI掃描，采集參數(shù)包括例如輸入脈沖序列、回波時(shí)間、1和重復(fù)時(shí)間Τκ。這些參數(shù)的變化能夠改變檢測到的組織的類型和組織之間的對比度。于是，可以利用通過使用不同測量參數(shù)所獲得的圖像數(shù)據(jù)來確定與不同組織類型對應(yīng)的區(qū)域和邊界。也可以使用測量不同物理性質(zhì)的掃描，例如MRI掃描和X射線掃描，來識別不同的組織。
[0055]成像數(shù)據(jù)20包括，例如T1加權(quán)的MRI圖像數(shù)據(jù)20a和T2加權(quán)的圖像數(shù)據(jù)20b，其是使用不同的測量參數(shù)所獲得的。含水組織可能在T1加權(quán)的圖像中比在T2加權(quán)的圖像中顯得更亮，導(dǎo)致針對特定組織的對比度上的變化?？梢允褂闷渌鸐RI掃描數(shù)據(jù)，包括利用例如T*2加權(quán)的掃描、自旋密度或質(zhì)子密度加權(quán)掃描、或流體衰減的反轉(zhuǎn)恢復(fù)(FLAIR)掃描所采集的數(shù)據(jù)。
[0056]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10分割T1加權(quán)的圖像數(shù)據(jù)20a以識別在分割數(shù)據(jù)40a中指示的對應(yīng)于皮層骨的邊界。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10分割T2加權(quán)的圖像數(shù)據(jù)20b以識別在分割數(shù)據(jù)40b中指示的對應(yīng)于軟骨、肌腱和韌帶的邊界。
[0057]在分割成像數(shù)據(jù)20a、20b之后，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10將分割的數(shù)據(jù)40a、40b配準(zhǔn)到公共坐標(biāo)參照系。疊加分割數(shù) 據(jù)40a、40b的輪廓，產(chǎn)生指示多個(gè)組織類型的輪廓的復(fù)合分割圖像數(shù)據(jù)42。在患者的取向?qū)Χ鄠€(gè)掃描保持一致時(shí)，可以使用由MRI掃描機(jī)采集成像數(shù)據(jù)20a、20b所使用的坐標(biāo)系來對準(zhǔn)分割的成像數(shù)據(jù)40a、40b。作為替代方式，可以使用形狀識別和數(shù)據(jù)擬合來配準(zhǔn)分割的成像數(shù)據(jù)40a、40b，或?qū)⒎指畹某上駭?shù)據(jù)40a、40b單獨(dú)配準(zhǔn)到模板32。
[0058]為了組合多組層析成像數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10可以疊加與患者解剖結(jié)構(gòu)的基本相同部分對應(yīng)的截面圖像。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10可以將兩組層析成像數(shù)據(jù)共配準(zhǔn)到公共參照系。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10然后可以為兩組層析成像數(shù)據(jù)針對每個(gè)截面圖像執(zhí)行圖像分割。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10疊加與患者解剖結(jié)構(gòu)的相同切片基本對應(yīng)的分割截面圖像。例如，可以將一組層析成像數(shù)據(jù)的第一中間切片的分割截面圖像與另一組層析成像數(shù)據(jù)的第一中間切片的分割截面圖像進(jìn)行疊加。在切片之間的間距或切片的取向?qū)τ趦山M層析成像數(shù)據(jù)而言不相同時(shí)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠?qū)εc另一組層析成像數(shù)據(jù)的分割截面圖像對準(zhǔn)的輪廓進(jìn)行內(nèi)插。
[0059]在一些實(shí)施方式中，如下所論述的，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠從分割的層析成像數(shù)據(jù)生成數(shù)字三維模型。三維模型能夠指示與不同組織類型對應(yīng)的區(qū)域，例如，與骨骼和軟骨對應(yīng)的區(qū)域，可以使用通過不同掃描所采集的圖像數(shù)據(jù)對其進(jìn)行識別。
[0060]在每個(gè)圖像分割操作期間，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10可以應(yīng)用由模型30b所指示的約束。例如，模型30b可以指示很可能出現(xiàn)對應(yīng)于特定組織的輪廓的統(tǒng)計(jì)學(xué)置信水平。在分割操作將輪廓置于統(tǒng)計(jì)學(xué)上不太可能的區(qū)域中時(shí)，例如，置于置信水平低于閾值的區(qū)域中時(shí)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10可以改變邊界，導(dǎo)致使用不同的參數(shù)重新計(jì)算邊界，或利用模板32重新計(jì)算成像數(shù)據(jù)20的配準(zhǔn)。替代地，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠標(biāo)記邊界，以供人復(fù)查或校正。
[0061]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10還對分割數(shù)據(jù)42的輪廓進(jìn)行校正和平滑(246)。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10識別與模板32的輪廓對應(yīng)的解體段，并連接這些段以形成連續(xù)的輪廓。模型30b能夠定義處理規(guī)則，其例如要求特定的輪廓是連續(xù)的，特定區(qū)域中的輪廓的斜率在定義范圍之內(nèi)，或特定區(qū)域是有界的。處理規(guī)則還能夠確保指示感興趣的醫(yī)療狀況的特征的精確度。例如，骨關(guān)節(jié)炎模型30e能夠限制與關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)面對應(yīng)的區(qū)域的平滑，改善對應(yīng)于骨贅和其他畸形的不規(guī)則輪廓被不適當(dāng)?shù)馗淖兊母怕省?br> [0062]計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10可以迭代地細(xì)化分割的輪廓和分割的輪廓與模板32的配準(zhǔn)。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠基于模板32的輪廓首先細(xì)化分割的成像數(shù)據(jù)42的輪廓。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10然后可以使用細(xì)化的輪廓更新分割數(shù)據(jù)42與模板32的配準(zhǔn)。然后可以使用更新的配準(zhǔn)等再次細(xì)化分割的圖像數(shù)據(jù)42的輪廓。
[0063]參考圖2、6A和6B，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10在合成的分割圖像數(shù)據(jù)42中識別解剖標(biāo)志46(250)。模型30b指示解剖標(biāo)志很可能出現(xiàn)在其中的感興趣區(qū)36。例如，在分割的圖像數(shù)據(jù)42和模板32被共配準(zhǔn)時(shí)，分割的圖像數(shù)據(jù)42的解剖標(biāo)志46很可能位于模板32的對應(yīng)參考標(biāo)志34的閾值距離之內(nèi)。模型30b針對要識別的每個(gè)解剖標(biāo)志定義感興趣區(qū)36的形狀和尺寸。
[0064]為了識別解剖標(biāo)志46，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10識別與感興趣組織(例如，股骨)對應(yīng)的輪廓44。在針對特定參考標(biāo)志34的感興趣區(qū)36之內(nèi)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10識別輪廓44上的局部最小值和最大值(252)。選擇感興趣區(qū)34之內(nèi)的最大值點(diǎn)、最小值點(diǎn)和拐點(diǎn)作為候選標(biāo)志45a-45d。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10計(jì)算每個(gè)候選標(biāo)志45a_45d和參考標(biāo)志34之間的距離。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10然后指定距參考 標(biāo)志34最近的候選標(biāo)志45b作為對應(yīng)于參考標(biāo)志34的解剖標(biāo)志46 (254)。
[0065]在一些實(shí)施方式中，模型30b指示感興趣區(qū)36之內(nèi)的統(tǒng)計(jì)學(xué)置信水平，指示與參考標(biāo)志34的位置的可能差異。并非基于計(jì)算的距離選擇解剖標(biāo)志46，而是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠識別對應(yīng)于如由模型30b所指示的每個(gè)候選標(biāo)志45a-45d的位置的統(tǒng)計(jì)學(xué)置信水平，并能夠選擇具有最高置信水平的候選標(biāo)志45b作為解剖標(biāo)志46。
[0066]此外，模型30b能夠指示特定解剖標(biāo)志是否位于最大值點(diǎn)或最小值點(diǎn)，或相對于感興趣區(qū)36中的最大值或最小值點(diǎn)具有特定的空間關(guān)系。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠相應(yīng)地過濾候選標(biāo)志45a-45d。模型30b還能夠以其他方式定義解剖標(biāo)志，例如，將其定義為(i )針對圖像的絕對最大值或絕對最小值，(ii)特定方向上的極值，諸如最前點(diǎn)或最后點(diǎn)，或(iii)與參考軸或平面相交的點(diǎn)。
[0067]針對膝蓋的成像數(shù)據(jù)20檢測的解剖標(biāo)志可以包括例如內(nèi)上髁、外上髁、脛骨溝、脛骨脊和內(nèi)收肌結(jié)節(jié)的位置。檢測的解剖標(biāo)志還可以包括，例如每個(gè)髁上的后點(diǎn)，這樣能夠準(zhǔn)許確定后髁軸。檢測到的解剖標(biāo)志可以是位置、取向、點(diǎn)、段、區(qū)域或表面。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10還能夠識別前-后軸、后髁軸或上髁軸的取向作為標(biāo)志。
[0068]成像數(shù)據(jù)20可以包括表示不同深度或?qū)哟翁幓颊呓馄式Y(jié)構(gòu)的層析成像數(shù)據(jù)。利用上述的過程200，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10生成針對形態(tài)數(shù)據(jù)的每個(gè)切片或分量圖像的分割的圖像數(shù)據(jù)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠基于針對每個(gè)切片的分割的圖像數(shù)據(jù)生成三維模型，諸如CAD模型，并指示相對于三維模型的所識別的解剖標(biāo)志的位置。[0069]參考圖7，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠使用形態(tài)數(shù)據(jù)的多個(gè)切片來識別解剖標(biāo)志。模型30b能夠指示，例如標(biāo)志是感興趣區(qū)50之內(nèi)的最遠(yuǎn)端點(diǎn)，且感興趣區(qū)50是三維區(qū)域。感興趣區(qū)50可以跨越形態(tài)數(shù)據(jù)的多個(gè)切片。為了識別標(biāo)志，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10針對感興趣區(qū)50之內(nèi)的不同切片識別分割的圖像60a-60c。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10針對每個(gè)分割的圖像60a_60c的輪廓識別最遠(yuǎn)端點(diǎn)61a-61c,并確定圖像60b的點(diǎn)61b是最遠(yuǎn)端,并因此表示標(biāo)志的位置。
[0070]在感興趣區(qū)50跨越層析成像數(shù)據(jù)的多個(gè)切片時(shí)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠識別每個(gè)切片中的最好候選標(biāo)志，并然后可以在候選標(biāo)志中選擇以指定標(biāo)志。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10還能夠例如通過檢查原始成像數(shù)據(jù)20來檢查不同切片的對比度。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠選擇感興趣區(qū)中展現(xiàn)出最好對比度或圖像質(zhì)量的切片，并基于針對該切片的分割輪廓來確定解剖標(biāo)志。
[0071]作為替代，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠識別三維模型上的標(biāo)志，而不是檢查層析成像數(shù)據(jù)的各個(gè)切片以識別三維區(qū)域中的標(biāo)志。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠基于分割的圖像數(shù)據(jù)42生成三維模型并能夠識別模型表面上的標(biāo)志。
[0072]在識別一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志46之后，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠重復(fù)過程200的部分，以細(xì)化模板32到成像數(shù)據(jù)20的配準(zhǔn)，改善分割精確度，并識別額外的標(biāo)志。例如，可以將所識別標(biāo)志的位置與對應(yīng)參考標(biāo)志34的位置對準(zhǔn)，以改善圖像配準(zhǔn)的精確度。調(diào)整的配準(zhǔn)能夠?qū)е骂~外的解剖標(biāo)志位于感興趣區(qū)中，并因此變得可以由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10檢測到。
[0073]參考圖8，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10可以使用一個(gè)或多個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)來確定解剖標(biāo)志46的位置。例如，每個(gè)參考模型30a-30e能夠包括ANN，其被訓(xùn)練為檢測圖像數(shù)據(jù)中的解剖標(biāo)志?？梢灶~外先練針對每個(gè)參考模型30a-30e的ANN，以執(zhí)行圖像分割，例如，以定義與一個(gè)或多個(gè)組織對應(yīng)的輪廓。
[0074]ANN 300的范例包括多個(gè)互連的神經(jīng)元或節(jié)點(diǎn)302。節(jié)點(diǎn)302被組織成多個(gè)層310、311、312、313，并通過節(jié)點(diǎn)302之間的連接304傳遞信息。在圖示的范例中，信息從左至右通過連接304傳播。在輸入層310的節(jié)點(diǎn)302處接收到輸入。通過連接304，由一個(gè)或多個(gè)處理層311、312的節(jié)點(diǎn)302接收并操縱該輸入。在輸出層313處產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)輸出。
[0075]每個(gè)節(jié)點(diǎn)302通過其連接304接收一個(gè)或多個(gè)輸入值，并產(chǎn)生輸出，該輸出被發(fā)送到后續(xù)層310、311、312、313的一個(gè)或多個(gè)其他節(jié)點(diǎn)302。每個(gè)連接304被分配加權(quán)值，在訓(xùn)練過程期間確定該加權(quán)值。
[0076]每個(gè)節(jié)點(diǎn)302基于通過其連接304接收的輸入和那些連接304的加權(quán)值向下一層310、311、312、313輸出值。針對節(jié)點(diǎn)302的輸出值例如可以是用于每個(gè)輸入連接304的加權(quán)值乘以其對應(yīng)輸入值之和，如下面的方程I中所指示的:
輸出=A1B1 + A2B2 + A3B3 +...+ AiBi
方程I
其中A1……Ai是與輸入連接I……i相關(guān)聯(lián)的加權(quán)值，以及B1……Bi是通過連接I……i接收的輸入值。
[0077]為了識別解剖標(biāo)志，對ANN 300的輸入可以包括圖像數(shù)據(jù)，例如MRI圖像數(shù)據(jù)，以及患者信息，例如年齡、性別、種族本源、體重和身高。ANN 300的輸出可以包括例如針對MRI圖像數(shù)據(jù)的每個(gè)截面圖像的分割的圖像數(shù)據(jù)以及一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志的位置。由ANN300輸出的分割的圖像數(shù)據(jù)可以被表達(dá)為定義分割數(shù)據(jù)中的組織邊界曲率的一個(gè)或多個(gè)多項(xiàng)式函數(shù)的系數(shù)。[0078]可以通過基于針對多位患者的實(shí)際數(shù)據(jù)調(diào)整連接304的加權(quán)值來訓(xùn)練ANN 300?？梢允褂萌魏芜m當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，來針對解剖標(biāo)志檢測訓(xùn)練ANN300。使用針對特定群體的成員的成像數(shù)據(jù)，可以訓(xùn)練ANN 300以精確定位針對該群體的解剖標(biāo)志和組織邊界。作為替代方式，可以訓(xùn)練ANN以執(zhí)行圖像分割或檢測通常針對患者但不針對患者的特定群體或類別的解剖標(biāo)志，。
[0079]為了確定用于連接304的加權(quán)因子，可以最初分配默認(rèn)加權(quán)參數(shù)。向ANN 300輸入針對第一患者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，例如，針對第一患者膝蓋的MRI圖像數(shù)據(jù)和針對第一患者的患者信息，ANN 300輸出指示一個(gè)或多個(gè)標(biāo)志的計(jì)算位置和計(jì)算的組織邊界的數(shù)據(jù)。計(jì)算機(jī)10確定計(jì)算的輸出與實(shí)際位置和組織邊界之間的差異，并使用該差異來調(diào)整加權(quán)值。可以向ANN 300重復(fù)輸入針對第一患者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并可以重復(fù)調(diào)整加權(quán)值，直到產(chǎn)生正確的輸出?？梢岳冕槍Φ诙颊摺⒌谌颊叩鹊挠?xùn)練數(shù)據(jù)來重復(fù)相同的過程，直到ANN 300產(chǎn)生針對較大的患者集合產(chǎn)生精確輸出。在一些實(shí)施方式中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10例如通過輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合、將ANN 300的輸出與實(shí)際數(shù)據(jù)相比較、調(diào)整加權(quán)值、以及確定是否已經(jīng)達(dá)到足夠的精確度水平，來執(zhí)行訓(xùn)練過程的一個(gè)或多個(gè)步驟。
[0080]ANN 300能夠接收關(guān)于對應(yīng)于患者解剖結(jié)構(gòu)的不同層析成像切片的多個(gè)截面圖像的輸入。對ANN 300的輸入可以包括，例如每個(gè)截面圖像(例如，第一中間切片、第三側(cè)面切片等)的相對位置，以及關(guān)于用于采集MRI數(shù)據(jù)(例如，切片之間的距離，或掃描是T1還是T2加權(quán)的)的參數(shù)的信息。于是可以訓(xùn)練ANN 300以針對多個(gè)截面圖像產(chǎn)生分割的圖像數(shù)據(jù)，并在多個(gè)截面圖像中識別解剖標(biāo)志。
[0081]在已經(jīng)訓(xùn)練ANN 300之后，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠使用其來識別針對患者的圖像數(shù)據(jù)中的解剖標(biāo)志46?？梢允褂冕槍μ囟ㄈ后w的成員的成像數(shù)據(jù)來訓(xùn)練ANN 300，特定群體例如是對應(yīng)于小膝蓋模型30b的群體。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠向參考模型30b的訓(xùn)練的ANN輸入圖像數(shù)據(jù)20，以及關(guān)于例如患者年齡、性別、種族本源、體重和身高的信息。ANN 300然后能夠輸出指示解剖標(biāo)志46的位置和與一個(gè)或多個(gè)類型的組織對應(yīng)的邊界的數(shù)據(jù)。
`[0082]可以使用由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10識別的所識別的標(biāo)志46，來例如確定手術(shù)對準(zhǔn)或確定截骨術(shù)的位置或取向。所識別的標(biāo)志46還可以被用于選擇針對患者的植入物。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠基于解剖標(biāo)志46的位置和使用分割的圖像數(shù)據(jù)42所確定的尺度來選擇針對植入物的尺寸或尺寸范圍。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠訪問指示了關(guān)節(jié)尺度的范圍的數(shù)據(jù)，對于該關(guān)節(jié)尺度的范圍指示了各種植入物的使用。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10然后能夠計(jì)算在分割的圖像數(shù)據(jù)42上使用的一個(gè)或多個(gè)尺度。例如，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠計(jì)算兩個(gè)識別的標(biāo)志46之間的軸的距離或取向。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10然后能夠利用對應(yīng)于各種植入物的尺度范圍來計(jì)算尺度和取向。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10能夠選擇供膝蓋使用而指示的植入物或植入物尺寸，并能夠向用戶提供關(guān)于植入物或尺寸范圍的信息。
[0083]參考圖9,計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10可以包括例如輸入子系統(tǒng)110、輸出子系統(tǒng)120、處理子系統(tǒng)130、和一個(gè)或多個(gè)存儲裝置140。可以將計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10實(shí)現(xiàn)為單個(gè)計(jì)算裝置或?qū)崿F(xiàn)為通過例如網(wǎng)絡(luò)彼此通信的多個(gè)計(jì)算裝置的系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10可以是計(jì)算機(jī)輔助的手術(shù)系統(tǒng)的一部分。
[0084]輸入子系統(tǒng)110可以包括輸入接口以接收輸入圖像數(shù)據(jù)。輸入子系統(tǒng)110還可以任選地包括，例如鍵盤、觸摸屏、指示裝置、以及其他輸入裝置，以從用戶接收輸入。[0085]輸出子系統(tǒng)120包括接口，以提供分割的圖像數(shù)據(jù)和指示所檢測的解剖標(biāo)志的位置的數(shù)據(jù)。輸出子系統(tǒng)120能夠向制造系統(tǒng)提供三維數(shù)據(jù)，該制造系統(tǒng)產(chǎn)生具有患者特有特征的手術(shù)導(dǎo)引或其他裝置，例如，配置成符合患者解剖結(jié)構(gòu)部分的表面。
[0086]在一些實(shí)施方式中，可以使用由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10產(chǎn)生的數(shù)字模型來制造基本符合患者解剖結(jié)構(gòu)的手術(shù)導(dǎo)引或其他裝置。在分割的圖像數(shù)據(jù)42指示與骨骼和軟骨兩者都對應(yīng)的區(qū)域時(shí)，可以使用成像數(shù)據(jù)來制造符合患者的骨骼和軟骨兩者的裝置。于是，在一些情況下，可以使用分割的圖像數(shù)據(jù)42來更精確地確定患者特有的輪廓，與使用指示與單個(gè)組織類型對應(yīng)的區(qū)域的分割的圖像數(shù)據(jù)時(shí)相比，這種情況指示了與多個(gè)組織類型對應(yīng)的區(qū)域。
[0087]一個(gè)或多個(gè)存儲裝置140可以包括易失性和非易失性存儲器，例如，隨機(jī)存取存儲器(RAM)、硬盤驅(qū)動器、固態(tài)磁盤、⑶-ROM盤和其他計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。一個(gè)或多個(gè)存儲裝置140能夠存儲可以被執(zhí)行或解譯的指令。在由一個(gè)或多個(gè)處理裝置執(zhí)行時(shí)，該指使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)10執(zhí)行上述操作,包括,例如圖2的過程200的操作。
[0088]處理子系統(tǒng)130包括執(zhí)行上述操作的一個(gè)或多個(gè)處理裝置。處理子系統(tǒng)130能夠使用硬件、軟件、固件或其組合執(zhí)行操作。處理子系統(tǒng)130可以包括圖像分析模塊132、參考模型選擇模塊133、形狀識別模塊134、圖像配準(zhǔn)模塊135、圖像分割模塊136和標(biāo)志檢測模塊 137。
[0089]圖像分析模塊132識別成像數(shù)據(jù)的特征，諸如各種組織的尺度和形狀。參考模型選擇模塊133確定所識別的特征是否與群體的特性屬性相關(guān)并選擇適于成像數(shù)據(jù)的參考模型。形狀識別模塊134識別與成像數(shù)據(jù)的特定部分對應(yīng)的組織，諸如特定骨骼。
[0090]圖像配準(zhǔn)模塊135例如通過在對應(yīng)位置中將類似形狀和輪廓對準(zhǔn)，來在公共坐標(biāo)參照系中對準(zhǔn)多個(gè)圖像。圖像分割模塊136定義與不同組織和組織類型對應(yīng)的邊界和區(qū)域。使用亮度閾值、亮度梯度分析和由所選擇的參考模型所指示的約束來確定組織的邊界。
[0091]標(biāo)志檢測模塊137識別分割的成像數(shù)據(jù)中的解剖標(biāo)志。標(biāo)志檢測模塊137能夠訪問參考模型中的數(shù)據(jù)以確定圖像內(nèi)的感興趣區(qū)。標(biāo)志檢測模塊137例如通過識別感興趣區(qū)之內(nèi)的局部最大值和最小值并識別針對圖像的全局最大值和最小值來識別候選標(biāo)志。為了選擇解剖標(biāo)志，標(biāo)志檢測模塊137相對于由參考模型指示的標(biāo)準(zhǔn)來評估候選標(biāo)志。例如，選擇參考模型指示為具有最高正確定位的統(tǒng)計(jì)學(xué)可能性的候選標(biāo)志。
[0092]各種實(shí)施方式可以包括對應(yīng)的系統(tǒng)、設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被配置成執(zhí)行本文件中描述的過程的動作，被編碼在計(jì)算機(jī)存儲裝置上。可以利用安裝于系統(tǒng)上的軟件、固件、硬件或其組合來如此配置一個(gè)或多個(gè)處理裝置或一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)，以便在操作中使系統(tǒng)執(zhí)行所述動作。可以利用指令來如此配置一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序，以便在由數(shù)據(jù)處理設(shè)備執(zhí)行指令時(shí)，使設(shè)備執(zhí)行所述動作。
[0093]可以在數(shù)字電子電路中、有形體現(xiàn)的計(jì)算機(jī)`軟件或固件中、計(jì)算機(jī)硬件中實(shí)現(xiàn)本公開中所描述的主題和功能操作的實(shí)施方式，包括本說明書中公開的結(jié)構(gòu)及其結(jié)構(gòu)等價(jià)物或它們中一個(gè)或多個(gè)的組合?？梢詫⒈菊f明書中描述的主題的實(shí)施方式實(shí)施為一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序，即在有形非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上編碼的計(jì)算機(jī)程序指令的一個(gè)或多個(gè)模塊，以用于由數(shù)據(jù)處理設(shè)備執(zhí)行或控制數(shù)據(jù)處理設(shè)備的操作。
[0094]計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以是機(jī)器可讀存儲裝置、機(jī)器可讀存儲基質(zhì)、存儲器裝置、實(shí)現(xiàn)機(jī)器可讀傳播信號的物質(zhì)的組成、或它們中一個(gè)或多個(gè)的組合。術(shù)語“數(shù)據(jù)處理設(shè)備”涵蓋用于處理數(shù)據(jù)的所有設(shè)備、裝置和機(jī)器，例如包括可編程處理器、計(jì)算機(jī)或多個(gè)處理器或計(jì)算機(jī)。除了硬件之外，該設(shè)備可以包括為討論中的計(jì)算機(jī)程序創(chuàng)建執(zhí)行環(huán)境的代碼，例如，構(gòu)成處理器固件、協(xié)議棧、操作系統(tǒng)或它們中一個(gè)或多個(gè)的組合的代碼。
[0095] 已經(jīng)描述了多個(gè)實(shí)施方式。然而，將來理解的是，可以做出各種修改而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。因 此，其他實(shí)施方式在以下權(quán)利要求的范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種方法，包括: 訪問表示組織的圖像數(shù)據(jù)； 識別由所述圖像數(shù)據(jù)指示的組織的一個(gè)或多個(gè)特征； 基于所述一個(gè)或多個(gè)識別的特征來選擇針對所述組織的模型； 分割所述圖像數(shù)據(jù)；以及 使用所述模型識別由所述分割的圖像數(shù)據(jù)所指示的組織的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中由一個(gè)或多個(gè)計(jì)算裝置執(zhí)行接收所述圖像數(shù)據(jù)，識別所述組織的一個(gè)或多個(gè)特征，選擇所述模型，分割所述圖像數(shù)據(jù)，以及識別所述一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中基于所述圖像數(shù)據(jù)識別所述組織的一個(gè)或多個(gè)特征包括對所述圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行形狀識別以識別所述組織和所述組織的取向。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中基于所述圖像數(shù)據(jù)識別所述組織的一個(gè)或多個(gè)特征包括: 分割所述圖像數(shù)據(jù)以產(chǎn)生初始分割的圖像數(shù)據(jù)； 基于所述初始分割的圖像數(shù)據(jù)來識別所述組織的一個(gè)或多個(gè)特征；以及 將所述一個(gè)或多個(gè)特征識別為與特定醫(yī)療狀況或畸形相關(guān)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中基于所述一個(gè)或多個(gè)識別的特征選擇針對所述組織的模型包括: 確定所述一個(gè)或多個(gè)識別的特征與醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別相關(guān)；以及 基于確定所述一個(gè)或多個(gè)識別的特征與醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別相關(guān)，選擇表示所述醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別的針對所述組織的模型。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中分割所述圖像數(shù)據(jù)包括向所述圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用一個(gè)或多個(gè)閾值以在所述圖像數(shù)據(jù)中定義多個(gè)邊界。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中應(yīng)用一個(gè)或多個(gè)閾值包括應(yīng)用一個(gè)或多個(gè)亮度或?qū)Ρ榷乳撝怠?br> 8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括: 識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域，其包含與預(yù)定解剖特征對應(yīng)的分割的邊界中的誤差；以及 基于所述模型來校正所述分割的邊界以產(chǎn)生校正的分割的圖像數(shù)據(jù)； 其中使用所述模型來識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括使用所述模型來在校正的分割的圖像數(shù)據(jù)中識別一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中基于所述一個(gè)或多個(gè)識別的特征選擇針對所述組織的模型包括選擇包括被訓(xùn)練為識別一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志的位置的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中訓(xùn)練所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以識別針對基于醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別所確定的患者群體的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志的位置。
11.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的方法，其中分割所述圖像數(shù)據(jù)包括使用所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來確定對應(yīng)于一個(gè)或多個(gè)組織的邊界。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中使用所述模型識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括識別與由所述模型所指示的特定預(yù)定解剖標(biāo)志對應(yīng)的特征。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中使用所述模型識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)的一個(gè)或多個(gè)全局最大值或最小值位置。
14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括基于一個(gè)或多個(gè)識別的特征來確定所述圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域很可能包括特定的解剖標(biāo)志；以及 其中使用所述模型識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括識別與所述區(qū)域?qū)?yīng)的分割的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域中的局部最大值或局部最小值作為特定解剖標(biāo)志。
15.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中使用所述模型識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志包括: 識別與感興趣區(qū)對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)的切片； 選擇對于所述感興趣區(qū)而言具有最高對比度的切片之一；以及 基于與所選擇的切片對 應(yīng)的分割的圖像數(shù)據(jù)來識別一個(gè)或多個(gè)解剖標(biāo)志。
【文檔編號】G06T9/20GK103607947SQ201180049512
【公開日】2014年2月26日 申請日期:2011年8月12日 優(yōu)先權(quán)日:2010年8月13日
【發(fā)明者】B.W.麥克金農(nóng), A.阿格尼霍特里, M.E.納德扎迪, M.P.魯梅里, M.J.布伊塞雷特 申請人:史密夫和內(nèi)修有限公司