[发明专利]用于医学成像的异常对象配置的自动检测

说明书

本发明提供一种医学仪器(100、400)，包括：医学成像系统(102、402)，其被配置用于从对象(108)采集医学成像数据(432)；对象支撑件(110)，其被配置用于在所述医学成像数据的采集期间支撑对象；以及，光学成像系统(114、114’)，其被配置用于采集在对象支撑件上的对象的光学成像数据(134)。机器可执行指令的执行令处理器(122)控制所述医学仪器：控制(200)所述光学成像系统来采集所述光学成像数据；使用所述光学成像数据来生成(202)初始矢量(136)；通过将初始矢量输入到生成器神经网络中来生成(204)合成图像；计算(206)合成图像与光学成像数据之间的差异(140)；并且，如果差异相差预定阈值，则提供(208)警告信号(142)。生成器神经网络被训练为响应于输入初始矢量而生成在对象支撑件上的对象的合成图像(138)。

技术领域

本发明涉及医学成像。

背景技术

在诸如磁共振成像(MRI)、计算机断层摄影(CT)、正电子发射断层摄影(PET)等的各种医学成像模式中，对象被定位在医学成像系统内并采集描述对象的内部解剖结构的数据。在许多情况下，对对象的正确定位和配置可能是复杂的。

例如，针对MRI协议来配置对象可能是复杂的：装备和对象都应处于正确的位置。在许多MRI协议中，表面线圈或天线被正确地放置在对象上。可以给对象一个挤压球，挤压球能够用来警告操作者出现了问题。对象还必须注意保持在正确的位置。如果装备定位地不正确或被遗漏，则对象可能处于不安全的状态和/或成像协议可能失败。

美国专利申请公开US 2013/0342851公开了一种用于收集与定位在医学成像设备的患者定位设备上的至少一个对象有关的信息的方法。所述方法包括以下步骤：借助于3-D图像数据记录单元通过光学手段收集与被定位在患者定位设备上的对象有关的3-D图像数据，将所收集的来自3D图像数据记录单元的3-D图像数据传输到评估单元，借助于所述评估单元基于3-D图像数据来确定与被定位在患者定位设备上的对象有关的信息，基于所确定的与被定位在患者定位设备上的对象有关的信息生成输出信息，并且输出与被定位在患者定位设备上的对象有关的输出信息。

发明内容

本发明在独立权利要求中提供了一种医学仪器、一种方法以及一种计算机程序产品。在从属权利要求中给出了实施例。

如上所述，在执行医学成像协议之前，对对象的正确配置可能很复杂。实施例可以提供一种自动检查对象的配置的手段。这可以通过训练生成器神经网络生成在对象支撑件上的对象的合成图像来执行。所述生成器神经网络使用其中针对医学成像正确配置和/或定位对象的图像进行训练。光学成像系统采集在对象支撑件上的对象的光学成像数据。然后，使用生成器神经网络生成对象支撑件上的对象的伪图像，所述伪图像尽可能接近对象支撑件上的对象的真实图像。如果对象定位不正确和/或对象周围的装备配置不正确，则生成器神经网络将产生与光学成像数据相差预定义阈值的合成图像。然后，如果对象的配置不正确，则会启用自动检测。

在一个方面中，本发明提供一种医学仪器，包括医学成像系统，所述医学成像系统被配置用于从对象采集医学成像数据。医学仪器还包括对象支撑件，其被配置用于在对医学成像数据的采集期间支撑对象。医学仪器还包括光学成像系统，其被配置用于采集在对象支撑件上的对象的光学成像数据。光学成像系统可以备选地被描述为一种用于当对象在对象支撑件上时对对象进行成像或制作对象的光学图像的系统。

医学仪器还包括存储器，其存储机器可执行指令和生成器神经网络。生成器神经网络被训练为响应于输入初始矢量而生成在对象支撑件上的对象的人工图像。

医学仪器还包括处理器。机器可执行指令的执行令处理器控制所述光学成像系统采集光学成像数据。机器可执行指令的执行还令处理器使用光学成像数据来生成初始矢量。机器可执行指令的执行还令处理器通过将初始矢量输入到生成器神经网络中来生成人工图像。机器可执行指令的执行还令处理器计算人工图像与光学成像数据之间的差异。差异可以例如是统计差异，或者可以是与图像的各种像素或表示有关的实际差异。