[发明专利]用于确定医学成像的最佳操作参数的系统和方法

权利要求书

1.一种用于确定对患者成像的优化成像参数的方法，包括：

学习已知成像参数集合和质量度量之间的关系的模型，根据培训数据确定所述已知成像参数和所述质量度量，其中所述质量度量包括被确定为在图像中的目标结构中的第一感兴趣区中的像素的平均强度值和在所述图像中的所述目标结构外部的第二感兴趣区中的像素的平均强度值之间的比的信噪比（SNR）；

通过使用学习的模型优化在所述成像参数集合的范围内的所述质量度量来确定优化的成像参数；以及

使用优化的成像参数来获取所述患者的图像，

其中优化质量度量包括使用内部点算法来优化所述质量度量。

2.如权利要求1所述的方法，其中通过使用学习的模型优化所述质量度量来确定优化的成像参数包括将所述质量度量最大化。

3.如权利要求1所述的方法，其中基于正被执行的程序来选择所述质量度量。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述已知成像参数包括用于操作图像获取设备的参数。

5.如权利要求1所述的方法，其中所述优化的成像参数被约束在所述已知成像参数的范围内。

6.如权利要求1所述的方法，其中学习所述模型包括使用回归分析来学习所述模型。

7.一种用于确定对患者成像的优化成像参数的装置，包括：

用于学习已知成像参数集合和质量度量之间的关系的模型的装置，根据培训数据确定所述已知成像参数和所述质量度量，其中所述质量度量包括被确定为在图像中的目标结构中的第一感兴趣区中的像素的平均强度值和在所述图像中的所述目标结构外部的第二感兴趣区中的像素的平均强度值之间的比的信噪比（SNR）；

用于通过使用学习的模型优化所述成像参数集合的范围内的所述质量度量来确定优化成像参数的装置；以及

用于使用优化的成像参数来获取所述患者的图像的装置，

其中用于优化所述质量度量的装置包括用于使用内部点算法来优化所述质量度量的装置。

8.如权利要求7所述的装置，其中用于通过使用学习的模型优化所述质量度量来确定优化的成像参数的装置包括用于使所述质量度量最大化的装置。

9.如权利要求7所述的装置，其中基于正被执行的程序来选择所述质量度量。

10.如权利要求7所述的装置，其中所述已知成像参数包括用于操作图像获取设备的参数。

11.如权利要求7所述的装置，其中优化的成像参数被约束在已知成像参数的范围内。

12.如权利要求7所述的装置，其中用于学习所述模型的装置包括用于使用回归分析来学习所述模型的装置。

13.一种存储用于确定对患者成像的优化的成像参数的计算机程序指令的非临时计算机可读介质，所述计算机程序指令在由处理器执行时引起所述处理器执行操作，所述操作包括：

学习已知成像参数集合和质量度量之间的关系的模型，根据培训数据确定所述已知成像参数和所述质量度量，其中所述质量度量包括被确定为在图像中的目标结构中的第一感兴趣区中的像素的平均强度值和在所述图像中的所述目标结构外部的第二感兴趣区中的像素的平均强度值之间的比的信噪比（SNR）；

通过使用学习的模型优化所述成像参数集合的范围内的所述质量度量来确定优化的成像参数；以及

使用优化的成像参数来获取所述患者的图像，

其中优化所述质量度量包括使用内部点算法来优化所述质量度量。

14.如权利要求13所述的非临时计算机可读介质，其中通过使用学习的模型优化所述质量度量来确定优化的成像参数包括使所述质量度量最大化。