[发明专利]系统和方法在审
| 申请号: | 201180064560.8 | 申请日: | 2011-11-18 | 
| 公开(公告)号: | CN103493055A | 公开(公告)日: | 2014-01-01 | 
| 发明(设计)人: | 阿里·阿尔格哈穆迪;安迪·K·W·马 | 申请(专利权)人: | 马萨科学英国有限公司 | 
| 主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G09B23/28 | 
| 代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 余朦;王艳春 | 
| 地址: | 英国*** | 国省代码: | 英国;GB | 
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 系统 方法 | ||
本发明涉及一种用于放射模拟的数据处理设备、方法和系统,以及一种用于实现放射模拟方法的计算机的程序。具体地,但是不限于,本发明涉及一种用于放射程序培训和研究的交互模拟系统和方法。
在放射培训中,受训者可能接受使用放射成像系统的学习课程。通常学习课程之后是考试,以确保受训者已圆满地完成学习课程,并证明他们能够正确地使用放射设备。受训者可能被期望证明他们对成像过程中定位对象的理解,正确设置成像系统,以及他们期望在从成像过程得到的合成影像中观察到什么。
在医学放射培训中,受训者在角色扮演环境中模拟成像过程。通常,一个受训者将作为病人,第二个受训者将作为放射科医生或放射科技术人员。在角色扮演中,受训者“放射科医生”帮助受训者“病人”在成像设备下做出合适的姿势。然后导师将给他们演示现实中在类似条件下得到的放射影像。
已经开发了能够用于代替病人的由传感器使能的人体模型或仿制品。基于传感器提供的位置信息,可以从基于计算机的影像库中调用合适的影像来说明人体模型的位置。这种系统实施相对简单,然而,其要求库中有大量的存储影像,而且这些影像无法覆盖人体模型可能被放置的为模拟病人定位的每个可能的位置。
这种培训练习对受训者具有重大的价值,因为他们不仅能够学习病人的各种姿势或定位的实用性,而且能够学习在成像程序中处于该位置的病人可能会有怎样的感受。
国际专利申请号WO2004/029911的国际专利涉及一种用于医学教导的系统和方法,描述了虚拟病人的使用以及放射评估的多媒体模拟。然而,这个系统依赖于表示虚拟病人的预定影像,而且培训经验还局限于用于特定病人位置或者评估类型的合适相关影像的可用性。
培训练习的主要缺点是,由于现实中放射设备相关的辐射风险,在练习期间无法得到射线影像。而且,由于已知的系统依赖于显示病人定位的预定影像,因此在练习期间当操作或重新定位病人或人体模型时,其无法提供位置反馈。
在美国专利申请号US2009305215的美国专利中,公开了放射培训模拟系统的另一示例,其描述了人体模型,该人体模型安装有用于产生人体模型的x射线影像的传感器。在执行过程中和执行过程后,计算机程序基于要求的模拟生成操作前的x射线影像,并基于从传感器得到的信息生成操作后的x射线影像。在模拟期间中,计算机程序监控传感器输入,包括力和位置传感器输入。
虚拟放射软件模拟程序包是众所周知的(www.shaderware.com)。然而,这些程序包实际上不修改虚拟模型的姿势,而且它们不利用物理模型或人体模型。
而且,这些程序包不允许辐射剂量控制,而是计算常用于指示剂量的剂量与面积之积。
基于前述想法设计了本发明的各方面和实施例。例如,基于对象或病人的实际位置,通过提供可以实现实时影像模拟的系统和方法,可以解决与已知培训技术相关的一个或多个问题。
本发明的一个或多个实施例结合了表示人类形态的计算幻影的虚拟实时的构建、使用该计算幻影的模拟以及物理模型,该物理模型为表示人体形态的具有成像器模型设置的人体模型。这允许用户实际感受到病人在他们前面的物理存在,并且学习各种射线成像位置的物理限制和/或放射程序,且没有暴露在辐射中的危险。该计算幻影可以是,但不限于,影像数据集。当利用体素的矩阵来表示计算幻影时,其类似于人的横截面影像集。幻影也可以通过一系列网格来表示。在本文中,网格是表面上的一系列点坐标,按照特定的顺序排列,以便计算机软件模块能够说明该表面在哪或者直观地渲染该表面。因此,本文中计算幻影是人类形态或其部分的数学模型。
此外,本发明的一个或多个实施例包括影像参数设置(x射线阳极类型和能量、滤波器、检测器类型、检测器尺寸等)与用于医学检查所产生的合成影像之间的关系。
因此,本发明的一个或多个实施例可以允许用户变得熟悉影像质量、成像系统以及成像系统参数对影像质量的影响。
在一个或多个实施例中,人体模型可以具有形状,以及具有由用户将其放置在任意要求的射线影像位置的灵活性。一旦将人体模型放置得让用户满意,用户便能够选择成像器设置以获得该位置上的最佳影像。
本发明的一个或多个实施例可以对某些疾病的形态建模,如肿瘤或其它畸形。这将使用户能够学习识别不同类型的畸形,何种成像系统可以被用来观察它们以及如何优化成像系统来观察它们。计算辐射剂量也是可能的,而且用户能够学习预测以对病人最少的辐射剂量来成像的最佳位置,以及对如婴儿和孕妇的最佳防护条件。
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