[发明专利]用于便于由放射科医师和人工智能算法进行联合解释的扫描仪处的医学图像预处理

说明书

公开了一种用于在医学图像扫描仪处进行医学图像预处理的方法和系统，其便于由放射科医师和人工智能算法对医学图像进行联合解释。通过使用医学图像扫描仪实行患者的医学图像扫描来获取原始医学图像数据。获取与患者的医学图像扫描和可用下游自动化图像分析算法相关联的输入数据。使用经训练的基于机器学习的模型、基于与患者的医学图像扫描和可用下游自动化图像分析算法相关联的输入数据，来选择应用于原始医学图像数据的一组预处理算法。通过将所选择的一组预处理算法应用于原始医学图像数据，来根据该原始医学图像数据生成一个或多个医学图像。

技术领域

本发明涉及在用于获取医学图像数据的医学图像扫描仪处对医学图像数据进行预处理，并且更特别地涉及医学图像扫描仪处的医学图像预处理，以便于由放射科医师和人工智能算法对医学图像进行联合解释。

背景技术

正在快速地引入各种基于人工智能（AI）的图像分析算法，以用于辅助放射学阅读和报告工作流程。这些算法是在回顾性地收集的医学图像上训练的，这些医学图像全部是通过将“预处理”算法应用到由医学图像扫描仪（例如，计算机断层扫描（CT）扫描仪、磁共振（MR）扫描仪、超声扫描仪、正电子发射断层扫描（PET）扫描仪等）获取的原始数据而生成的，其主要目的是生成医学图像以由放射科医师进行视觉分析。结果，原始医学图像数据中的大量信息未被用于训练AI算法。此外，预处理算法是在不了解下游工作流程（即，放射科医师将在有AI系统的帮助下还是在没有AI系统的帮助下阅读图像，并且如果有AI系统帮助，那么将使用何种算法来进行解释）的情况下被应用在扫描仪处的。

为了生成医学图像，医学图像扫描仪对患者进行扫描以获取原始数据，并且预处理算法被应用于原始数据以根据原始数据来重建2D或3D医学图像。在当前的实践中，实行图像重建的主要目的是创建人类可解释的图像，然后放射科医师可以对该人类可解释的图像进行分析。在某些实例中，实行多个重建实例，每个实例使用不同的参数集。此外，还实行其他图像预处理算法（诸如过滤、去噪等）以帮助人类对图像进行视觉解释。然而，这些预处理算法没有被告知关于针对所得医学图像的下游工作流程。

发明内容

本发明提供了一种用于基于计算机的医学图像预处理的方法和系统，该基于计算机的医学图像预处理是基于要对所获取的医学图像数据实行的下游任务而自动定制的。

在本发明的实施例中，一种用于医学图像获取和预处理的方法包括：通过使用医学图像扫描仪实行患者的医学图像扫描来获取原始医学图像数据；获取与患者的医学图像扫描和可用下游自动化图像分析算法相关联的输入数据；使用经训练的基于机器学习的模型、基于与患者的医学图像扫描和可用下游自动化图像分析算法相关联的输入数据，来选择应用于原始医学图像数据的一组预处理算法；以及通过将所选择的一组预处理算法应用于原始医学图像数据，来根据该原始医学图像数据生成一个或多个医学图像。

在实施例中，使用经训练的基于机器学习的模型、基于与患者的医学图像扫描和可用下游自动化图像分析算法相关联的输入数据来选择应用于原始医学图像数据的一组预处理算法包括：选择第一组一个或多个预处理算法，以用于生成用于人类视觉解释的一个或多个医学图像；以及选择第二组一个或多个预处理算法，以用于生成用于使用一个或多个可用下游自动化图像分析算法进行自动化图像分析的一个或多个医学图像。

在实施例中，通过将所选择的一组预处理算法应用于原始医学图像数据来根据该原始医学图像数据生成一个或多个医学图像包括：通过将第一组一个或多个预处理算法应用于原始医学图像数据来生成用于人类视觉解释的一个或多个医学图像；以及通过将第二组预处理算法应用于原始医学图像数据来生成用于自动化图像分析的一个或多个医学图像。

在实施例中，该方法进一步包括：在显示设备上显示使用第一组预处理算法生成的用于人类视觉解释的一个或多个医学图像；以及提供使用第二组预处理算法生成的用于自动化图像分析的一个或多个医学图像，作为对一个或多个可用下游自动化图像分析算法的输入