[發明專利]用于自動產生統計模型的方法和計算機系統有效
| 申請號: | 201210028541.6 | 申請日: | 2012-02-09 |
| 公開(公告)號: | CN102693353A | 公開(公告)日: | 2012-09-26 |
| 發明(設計)人: | T.貝克;D.伯恩哈特;C.戈登施瓦格 | 申請(專利權)人: | 西門子公司 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 北京市柳沈律師事務所 11105 | 代理人: | 謝強 |
| 地址: | 德國*** | 國省代碼: | 德國;DE |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 自動 產生 統計 模型 方法 計算機系統 | ||
技術領域
本發明涉及一種用于自動產生患者集合的血管結構的幾何的統計模型(也就是在統計分析的測量數據和在此基礎上對測量數據的一般性描述的基礎上的模型)的方法,以及一種具有用于執行該方法的程序的計算機系統。
背景技術
在醫學中成像方法的范圍內一般公知的是,提取患者的斷層造影圖像信息,以便從中獲得關于被檢查的患者的生理情況的知識并且為了診斷的目的將這些知識提供給醫生。例如,在CT血管造影中在給予造影劑之后產生血管系統的三維數據組,該三維數據組使得醫生能夠診斷血管的形變,諸如狹窄或動脈瘤。原則上該診斷可以直接在斷層造影的圖示上進行。為了簡化,例如還可以向醫生提供所謂的CPR(Curved?Planar?Reformation,曲面重建)作為關于血管系統的血管的概況,該CPR基于在血管的影像中的中心線的確定。借助于CPR,醫生可以得到關于考察的血管的狀態的最初概況并且例如確定用于測量血管的位置。對血管的基于CPR的測量比直接評價斷層造影的圖像數據組要求少得多的時間。
近年來,由于醫學圖像拍攝系統的改善的時間和空間分辨率,用于進行診斷的待檢查的數據量持續增加。為此,應該減少用于確定診斷所需的時間,而改進診斷的質量。
發明內容
因此,本發明要解決的技術問題是,向醫生提供一種可能性,使得能夠以簡化的方式找到對于血管結構的參數化的顯示技術,所述顯示技術允許快速(也就是自動地)從大量斷層造影數據組中得到統計學上有說服力的標準結構、顯示該標準結構并且還能將這樣獲得的標準結構與患者相關的個別圖示簡單地進行比較,以便為醫生提供用于診斷評估的基礎。
發明人已經認識到以下:
對于放射科醫生工作量大并且容易出錯的工作步驟可以通過預先計算的標準視圖和分割結果來減輕,使得放射科醫生可以集中于診斷問題的要求高的醫學方面,這通過使用一種用于在統計數據材料的基礎上產生并代表解剖樹結構、特別是動脈血管樹的知識的方法來實現。在此,區別拓撲特征和幾何特征。拓撲描述結構,即,例如哪個血管段通過哪個路徑互相連接。相反,幾何僅描述結構的形狀,例如血管段的方向、曲率、直徑和長度。
此處使用的可以利用所建議的統計幾何模型來產生并且代表的解剖背景知識,在此形成對于全自動提取和檢查動脈血管樹的中心基礎。應用范圍除了分割算法的特定于血管的參數化和血管標志的探測之外還包括作為對于識別病理改變的解剖參考的應用。
提出了在將血管標志的正態分布的停留概率和在標志之間的血管連接的參數化特征、包括在預定的相對位置上的參數化血管特征進行組合的基礎上建立統計幾何模型,其中,從更大量的、與統計模型相應的并且事先從斷層造影圖像數據組中提取的特定于患者的模型合并統計模型。這些幾何模型基于對由標志和未分支的血管段組成的血管拓撲的一般性的描述。將幾何模型非嚴格地相互配準并且由此均衡解剖上的變動,例如身高、體重、年齡、血管樹的更小的區別和外部參數,諸如在檢查臺上的患者定向和位置。將與患者相關地配準的幾何模型合并并且去除異常值(Ausreisser)。為了識別在一維參數、諸如血管長度、直徑、周長等中的異常值,使用在使用MAD(=Median?absolute?deviation,中位數絕對離差=所有離開樣本量的中位數的距離的中位數)條件下的標準。對于三維的隨機變量,例如標志位置的三維坐標,采用基于馬哈朗諾比斯距離的標準。
幾何模型例如可以包括:標志的坐標的概率分布、對于在兩個標志之間的血管中心線片段的參數、和對于取決于相對于各個血管中心線片段的總長度的距離的血管橫截面的相關聯的參數。
相應于上述這些思路,發明人按照其一般性形式建議一種用于自動確定患者集合的統計血管模型的方法,具有以下方法步驟:
-收集患者集合的血管結構的斷層造影圖像數據組,
-從大量血管標志的血管標志坐標、血管中心線上的中心線坐標和血管輪廓邊緣走向上的血管輪廓坐標中,確定患者相關的血管坐標模型,
-確定身體標志的身體標志坐標,
-在使用身體標志的條件下將血管相關的坐標配準到患者相關地配準的血管坐標模型,
-從血管標志坐標、血管標志的相鄰關系包括分支、用于描述血管中心線的特征性幾何參數、以及根據到血管標志的相對距離血管輪廓的形狀中,確定患者相關的血管參數模型,
-將患者相關的血管參數模型合并到至少一個統計血管參數模型并且確定其統計參數,
-存儲和/或輸出統計血管參數模型。
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G06F 電數字數據處理
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G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





