[发明专利]用于采集医学图像数据的方法、装置和计算机程序产品

说明书

技术领域

本发明涉及医学成像，尤其涉及医学图像之内的感兴趣区域的自动识别。

背景技术

诸如磁共振成像(MRI)、计算机断层摄影(CT)或正电子发射断层摄影(PET)的医学成像技术能够采集关于患者的身体结构的信息并构建二维或三维数据集。然后可以将这些数据集用于以对医师诊断有用的形式构建数据集的可视化。

例如，作为产生患者体内图像的流程的一部分，MRI扫描器使用磁场来对准原子的核自旋。这个磁场被称为B0场。在MRI扫描期间，发射线圈产生的射频(RF)脉冲给局部磁场带来扰动，并且可用于操纵核自旋相对于B0场的取向。核自旋发射的RF信号被接收线圈检测，并且这些RF信号被用于构建MRI图像。

对于很多临床应用而言，操作员在医学图像数据中描绘出感兴趣区域以辅助医师对其患者进行诊断。对于MRI，应用的示例包括：

-测量动脉瘤、肿瘤或大脑尺寸。常常通过执行多次MRI检查在一段时间内跟踪这种信息。

-在进行最大强度投影之前，在医学图像数据中限定包含血管结构的体积。

-自动描绘出神经纤维束。

通常由操作员手工描绘感兴趣区域，这是一项冗长乏味的工作。不同的操作员会以不同的方式描绘感兴趣区域，从而导致操作员之间存在变异性。此外，单个操作员可能随时间不同或在不同患者之间不一致地描绘感兴趣区域，从而导致操作员自身的变异性。在要求一致性时，例如在需要在多次检查中跟踪肿瘤的尺寸时，这种变异性降低了诊断数据的有用性。

或者，可以使用感兴趣区域的自动识别来描绘解剖结构。不过，根据放射学家对形状、尺寸、位置的偏好，对这些感兴趣区域的临床描绘可能有所不同。例如，感兴趣区域的边界可能位于对比度边界之间，通常利用分割算法提取对比度边界。此外，仅在用于自动分割的图像具有分割算法所要求的对比度特性时，自动分割算法才能恰当工作。

美国专利申请2008/0103383描述了采集针对特定目标结构优化的MRI图像以及对准侦查图像。

发明内容

本发明提供了用于利用具有预定义的自由形状的几何结构的至少一个感兴趣区域采集医学图像数据的方法、计算机程序产品和装置。在从属权利要求中给出了本发明的实施例。

本发明的实施例通过组合手工描绘感兴趣区域的优点和使用算法使对感兴趣区域的识别自动化的优点克服了上述局限。可以将分割算法用于使对感兴趣区域的识别自动化。换言之，本发明的实施例可以缓解以下两种方式的缺点：

-手工描绘感兴趣区域，这是冗长乏味且易于不一致的；

-自动分割，这可能导致与操作员所偏好的不同的感兴趣区域并需要具有与对比度特性相关的特定要求的图像信息。

利用现有技术，操作员有可能训练系统以根据系统用户的特定偏好在医学图像中定位框形几何结构。对于这种训练，该技术利用了(i)借助于分割覆盖感兴趣解剖结构的粗略的调查图像的自动解剖结构检测，和(ii)操作员提供的框形示例性几何结构。系统从这种训练学习到根据自动解剖结构检测的结果定位框形几何结构的期望方式。

本发明的实施例可以在一个或多个以下方面中改进对框形几何结构的使用：

1.与用于规划框形几何结构的这种现有技术类似，本发明的实施例可以自动识别自由形状的几何结构。在一个实施例中，该系统利用了(i)借助于分割覆盖感兴趣解剖结构的粗略的调查图像的自动解剖结构检测，和(ii)操作员提供的示例性感兴趣区域。于是，在这一实施例中，该系统学习到相对于自动解剖结构检测结果的这些感兴趣区域的期望的位置和形状。

2.可以在诊断图像上而不是在粗略的调查图像上描绘感兴趣区域。这种诊断图像典型地包含额外的信息，额外的信息可能涉及放射学家所偏好的感兴趣区域的形状。本发明的实施例可以使用诊断图像中的这种额外的信息作为分割技术的输入。

3.此外，本发明的实施例可以拒绝或接受诊断图像作为这些分割技术的输入。关于拒绝或包括的决定是基于用于识别感兴趣区域的算法所依赖的对比度特性的预定义要求的。

本发明的实施例可以如下执行患者检查：

1.扫描粗略的调查图像。

2.系统利用容易获得的分割技术根据从步骤1获得的图像执行自动解剖结构检测。

3.扫描诊断图像。

4.系统使用(i)从步骤2获得的自动解剖结构检测结果，和(ii)操作员提供的感兴趣区域以及其对应的自动解剖结构检测结果。基于这种信息，系统提议感兴趣区域。