[發明專利]用于在計算機輔助肺結核假陽性降低中克服不平衡事例數目的層化方法

無效

• 申請號: 200580039688.3
• 申請日: 2005-11-21
• 公開（公告）號: CN101061491A
• 公開（公告）日: 2007-10-24
• 發明（設計）人: L·趙;K·P·李;L·博羅茨基
• 申請（專利權）人: 皇家飛利浦電子股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司
• 代理人: 李亞非;梁永

相關申請

本申請/專利來源于由所提名申請人于2004年11月19日申請的申請號為60/629751的美國臨時專利申請。本申請與通常擁有、共同未決的Philips申請PHUS040505(779361)、PHUS040500(778964)和PHUS040499(778965)有關。

技術領域

本發明涉及計算機輔助檢測系統和方法。本發明更確切地涉及這樣的系統和方法，所述系統和方法用于假陽性減少計算機輔助檢測(CAD)結果，尤其是高分辨率、薄片計算層析成像(HRCT)圖像，在CAD系統訓練期間利用支持向量機(support?vector?machine，SVM)對失衡數據集(訓練數據集)實現利用層化(stratification)的CAD后分類，從而在保存適當靈敏度的情況下生成很高的特異性(減少所報告假陽性的數目)。

背景技術

當前計算機相關系統的速度和成熟支持更快、更高級的醫學圖像系統的開發。處理和處理后所生成的數據量的增加導致創建大量應用程序來自動分析醫學圖像數據。也就是說，已經開發了各種數據處理軟件和系統來幫助內科醫師、臨床醫師、放射科醫師等等來評估醫學圖像以識別和/或診斷并評估醫學圖像。例如，計算機輔助檢測(CAD)算法和系統已經發展為從多片CT(multi-slice?CT，MSCT)掃描中自動識別“可疑”部位(例如損傷)。鑒于其固有的準確地圖示解剖結構的大小、形狀和位置以及異常或損傷的能力，CT或者計算層析成象是通常用于通過圖像診斷疾病的成像模態。

CAD系統自動檢測(識別和描繪)形態學上感興趣部位(例如，損傷、結核、微鈣化)，以及其他可能是臨床相關的結構上可檢測的條件/部分。當再現并顯示醫學圖像時，CAD系統標記或者高亮度顯示(識別)所研究部位。所述標記將引起放射科醫師對可疑部位的注意。例如，在對尋找可能癌變結核的肺圖像的分析過程中，CAD系統將標記檢測到的結核。因而，CAD系統結合了放射科醫師的專業知識以自動提供關于醫學圖像數據中異常的檢測的第二意見。通過支持對疑似癌變的損傷或者結核的早期檢測，CAD系統實現了早期干預，理論上向病人提供了更好的預后。

CAD及其他機器學習系統的大多數現有工作都遵循有監督學習的相同方法。所述CAD系統從具有已知真實數據(ground?truth)的大量數據開始。在訓練數據上“訓練”CAD系統，以識別被認為具有充足的鑒別能力來區分真實數據的特征集，所述真實數據也就是非訓練數據中的結核或者非結核。對本領域技術人員而言的挑戰包括提取簡化了在類別之間進行鑒別的特征，理論上查找特征池內的最相關子集。一旦被訓練，那么CAD系統就可以對非訓練數據進行操作，其中從CAD描繪的候選部位中提取特征并分類所述特征。

CAD系統可以合并不同種類的信息(例如基于圖像的特征與病人數據)，或者它們可以發現例如基于相似度的方法。技術人員應當理解：任何計算機驅動決策支援系統的精確性受到已經由學習過程分類的模式集的可用性(也就是受到訓練集)的限制。假陽性標記(來自CAD系統的輸出)是指向根本不是結核、而是傷痕、支氣管壁增厚、運動假象、脈管分支等的那些標記。其中CAD輔助結果表示所調查部位的底線事實(例如，結核)，具體而言臨床醫生將忽略他/她不研究的部位。本領域的技術人員應該理解：在診斷上下文中，“真陽性”經常指的是真正惡性的檢測結核。然而，在CAD上下文中，即使標記指向良性的或者鈣化的結核，所述標記也被認為是真陽性標記。從而在CAD中不定義“真陰性”并且不能給出標準化的特異性。因此，CAD性能通常由靈敏度(檢出率)以及假陽性率或者每個CT研究的假陽性標記限定(qualify)，因而，十分需要一種能輸出最小假陽性的CAD系統。