[發(fā)明專利]解剖標(biāo)志的檢測

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201180049512.1
• 申請日: 2011-08-12
• 公開（公告）號: CN103607947A
• 公開（公告）日: 2014-02-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: B.W.麥克金農(nóng);A.阿格尼霍特里;M.E.納德扎迪;M.P.魯梅里;M.J.布伊塞雷特
• 申請（專利權(quán)）人: 史密夫和內(nèi)修有限公司
• 主分類號: A61B5/055
• 分類號: A61B5/055;G06T9/20
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 蔣駿;李浩

對相關(guān)申請的交叉引用

本申請要求2010年8月13日提交，題為“Automatic?Detection?of?Anatomical?Landmarks”的序號為61/373630的美國臨時申請的優(yōu)先權(quán)和完整權(quán)益，在此通過引用將其全部內(nèi)容并入本文。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及解剖標(biāo)志的檢測。

背景技術(shù)

關(guān)于解剖標(biāo)志位置的信息可能對于例如診斷疾病和建立手術(shù)對準(zhǔn)是有用的。在一些情況下，人工檢測醫(yī)療圖像中的解剖標(biāo)志。人工檢測解剖標(biāo)志可能是耗時的且受到人為誤差和主觀性的影響。

發(fā)明內(nèi)容

在一個一般方面中，一種方法包括檢測圖像數(shù)據(jù)中的解剖標(biāo)志。成像數(shù)據(jù)包括組織的一幅或多幅圖像，并從一幅或多幅圖像識別對應(yīng)于解剖特征的位置。

在另一個一般方面中，一種方法包括識別與不同類型的組織對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)區(qū)域。可以通過患者解剖結(jié)構(gòu)的不同掃描采集圖像數(shù)據(jù)。

在另一個一般方面中，一種檢測解剖標(biāo)志的方法包括：訪問表示組織的圖像數(shù)據(jù)；識別由所述圖像數(shù)據(jù)指示的組織的一個或多個特征；基于所述一個或多個識別的特征選擇針對所述組織的模型；分割所述圖像數(shù)據(jù)；以及利用所述模型識別由所述分割的圖像數(shù)據(jù)所指示的組織的一個或多個解剖標(biāo)志。

實(shí)施方式可以任選地包括以下特征中的一個或多個。例如，由一個或多個計算裝置接收圖像數(shù)據(jù)，識別組織的一個或多個特征，選擇模型，分割圖像數(shù)據(jù)，并識別一個或多個解剖標(biāo)志。基于所述圖像數(shù)據(jù)識別組織的一個或多個特征包括對所述圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行形狀識別以識別組織和組織取向。基于所述圖像數(shù)據(jù)識別組織的一個或多個特征包括：分割所述圖像數(shù)據(jù)以產(chǎn)生初始分割圖像數(shù)據(jù)；基于所述初始分割圖像數(shù)據(jù)識別所述組織的一個或多個特征；以及將所述一個或多個特征識別為與特定醫(yī)療狀況或畸形相關(guān)。

基于所述一個或多個識別的特征選擇針對所述組織的模型包括：確定所述一個或多個識別的特征與醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別相關(guān)；以及基于確定所述一個或多個識別的特征與醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別相關(guān)，選擇表示所述醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別的針對組織的模型。分割所述圖像數(shù)據(jù)包括向所述圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用一個或多個閾值以在所述圖像數(shù)據(jù)中定義多個邊界。應(yīng)用一個或多個閾值包括應(yīng)用一個或多個亮度或?qū)Ρ榷乳撝怠?/p>

該方法包括：識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域，其包含與預(yù)定解剖特征對應(yīng)的分割邊界中的誤差，以及基于所述模型校正分割的邊界以產(chǎn)生校正的分割的圖像數(shù)據(jù)。使用所述模型識別分割的圖像數(shù)據(jù)中一個或多個解剖標(biāo)志包括使用所述模型在校正的分割的圖像數(shù)據(jù)中識別一個或多個解剖標(biāo)志。接收表示組織的圖像數(shù)據(jù)包括接收包括使用不同的測量參數(shù)采集的掃描數(shù)據(jù)的圖像數(shù)據(jù)，以及分割所述圖像數(shù)據(jù)包括使用通過使用不同測量參數(shù)采集的掃描數(shù)據(jù)識別不同類型的組織。

接收包括使用不同測量參數(shù)采集的針對組織的掃描數(shù)據(jù)的圖像數(shù)據(jù)包括接收使用不同的輸入脈沖序列或信號定時所采集的圖像數(shù)據(jù)。圖像數(shù)據(jù)是包括T₁加權(quán)的掃描數(shù)據(jù)和T₂加權(quán)的掃描數(shù)據(jù)的MRI圖像數(shù)據(jù)；并且分割所述圖像數(shù)據(jù)包括分割T₁加權(quán)的掃描數(shù)據(jù)以識別與皮層骨對應(yīng)的邊界以及分割T₂加權(quán)的掃描數(shù)據(jù)以識別與軟骨對應(yīng)的邊界。基于所述一個或多個識別的特征選擇針對組織的模型包括選擇包括被訓(xùn)練成識別一個或多個解剖標(biāo)志的位置的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練成識別基于醫(yī)療狀況或畸形、尺寸、年齡或性別所確定的患者群體的一個或多個解剖標(biāo)志的位置。分割所述圖像數(shù)據(jù)包括使用所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來確定對應(yīng)于一個或多個組織的邊界。

使用所述模型識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個或多個解剖標(biāo)志包括識別與由所述模型指示的特定預(yù)定解剖標(biāo)志對應(yīng)的特征。使用所述模型識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個或多個解剖標(biāo)志包括識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)的一個或多個全局最大值或最小值位置。該方法包括基于一個或多個識別的特征來確定所述圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域很可能包括特定的解剖標(biāo)志。使用所述模型識別分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個或多個解剖標(biāo)志包括識別與所述區(qū)域?qū)?yīng)的分割的圖像數(shù)據(jù)區(qū)域中的局部最大值或局部最小值作為特定解剖標(biāo)志。使用所述模型識別所述分割的圖像數(shù)據(jù)中的一個或多個解剖標(biāo)志包括：識別與感興趣區(qū)對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)切片；選擇對于所述感興趣區(qū)而言具有最高對比度的切片之一；以及基于與所選擇的切片對應(yīng)的分割的圖像數(shù)據(jù)識別一個或多個解剖標(biāo)志。