[发明专利]用于计算机断层扫描检查的基于定位片的脂肪量化

权利要求书

1.一种用于计算检查参数的方法，所述检查参数用于患者(13)的感兴趣区域(A)的计算机断层扫描检查，所述方法包括：

-接收(RT)所述患者(13)的所述感兴趣区域(A)的定位片(T)，

-通过将训练过的机器学习算法应用于所述定位片(T)上来确定(DF)脂肪分布信息，其中所述脂肪分布信息包括关于所述患者(13)的内脏脂肪的分布信息以及关于所述患者(13)的皮下脂肪的分布信息，其中训练过的机器学习算法被配置为基于定位片将内脏脂肪与皮下脂肪彼此分离，

-基于所述脂肪分布信息，计算(CX)用于所述患者(13)的所述感兴趣区域(A)的所述计算机断层扫描检查的所述检查参数。

2.根据权利要求1所述的方法，

-其中所述检查参数是X射线曝光参数，以及/或者

-其中通过将自动曝光控制算法应用于所述脂肪分布信息上来计算所述检查参数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，

-其中所述检查参数是造影剂施用参数。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，进一步包括：

-接收(RP)多个训练样本，所述多个训练样本中的每个训练样本包括定位片样本和对应的脂肪分布信息样本，

-基于所述多个训练样本来训练(TA)所述机器学习算法。

5.根据权利要求4所述的方法，

-其中所述多个训练样本中的每个训练样本进一步包括与所述定位片样本相对应的计算机断层扫描图像样本。

6.根据权利要求4或5所述的方法，

-其中所述多个训练样本中的每个训练样本进一步包括对应的脂肪量化样本，所述对应的脂肪量化样本指示与该训练样本相关的患者(13)的总脂肪含量，以及/或者

-其中所述机器学习算法被配置用于确定指示所述患者(13)的总脂肪含量的脂肪量化。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，进一步包括：

-基于所述检查参数、利用X射线(27)来照射(XA)所述患者(13)的所述感兴趣区域(A)。

8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括：

-基于所述X射线，获取(AD)所述患者(13)的所述感兴趣区域(A)的投影数据，

-基于所述投影数据来生成(GI)医学图像，以及

-提供(PI)所述医学图像。

9.一种用于计算检查参数的计算装置(35)，所述检查参数用于患者(13)的感兴趣区域(A)的计算机断层扫描检查，所述计算装置(35)包括：

-定位片接收器(RT-U)，用于接收(RT)所述患者(13)的所述感兴趣区域(A)的定位片(T)，

-脂肪分布信息确定器(DF-U)，用于通过将训练过的机器学习算法应用于所述定位片(T)上来确定(DF)脂肪分布信息，其中所述脂肪分布信息包括关于所述患者(13)的内脏脂肪的分布信息以及关于所述患者(13)的皮下脂肪的分布信息，其中训练过的机器学习算法被配置为基于定位片将内脏脂肪与皮下脂肪彼此分离，

-检查参数计算器(CX-U)，用于基于所述脂肪分布信息来计算(CX)用于所述患者(13)的所述感兴趣区域(A)的所述计算机断层扫描检查的所述检查参数。

10.根据权利要求9所述的计算装置(35)，进一步包括：

-训练样本接收器(RP-U)，用于接收(RP)多个训练样本，所述多个训练样本中的每个训练样本包括定位片样本和对应的脂肪分布信息样本，

-算法训练器(TA-U)，用于基于所述多个训练样本来训练(TA)所述机器学习算法。

11.根据权利要求9或10所述的计算装置(35)，所述计算装置(35)被配置为实施根据权利要求1至6中任一项所述的方法。