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[發(fā)明專利]用于醫(yī)學圖像分析和概率診斷的系統(tǒng)和方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201480033168.0 申請日: 2014-04-11
公開(公告)號: CN105359161A 公開(公告)日: 2016-02-24
發(fā)明(設計)人: 羅伯特·尼古拉斯·布賴恩;愛德華·H·赫斯科維茨 申請(專利權)人: 賓夕法尼亞大學托管會
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00
代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權代理有限公司 11227 代理人: 康建峰;吳瓊
地址: 美國賓夕*** 國省代碼: 美國;US
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 用于 醫(yī)學 圖像 分析 概率 診斷 系統(tǒng) 方法
【說明書】:

相關申請的交叉引用

本申請要求分別于2013年4月13日和2013年4月15提交的名稱都為“SystemandMethodforMedicalImageAnalysisandProbabilisticDiagnosis,”的美國臨時申請No.61/811,731和美國臨時申請No.61/812,112的優(yōu)先權,二者的全部內(nèi)容通過引用合并于此,用于所有目的。

政府的權利

本文所公開的主題可能是在由國家健康協(xié)會授予的授權號為AG014971和HC095178的政府支持下做出的。政府具有本發(fā)明內(nèi)容的特定權利。

技術領域

本發(fā)明涉及醫(yī)學成像和醫(yī)學圖像解釋。

背景技術

最近,出現(xiàn)了數(shù)字成像數(shù)據(jù)的爆炸性增長,這造成挑戰(zhàn)和機遇。當代計算技術可以分析巨大量的復雜數(shù)據(jù),并且正在被納入決策支持的應用程序。

每年$100B的醫(yī)學成像業(yè)務目前基于高科技“拍照”前端,該前端向負責創(chuàng)建官方最終產(chǎn)品-報告的低科技人力后端進行饋送。在該傳統(tǒng)處理中,包含在來自CT、MR、PET和實時超聲系統(tǒng)的當今計算機生成的醫(yī)學圖像中的廣泛而顯著復雜的信息最后變成被不充分地概括為少于100字的放射科醫(yī)生的簡短、主觀、定性的報告。當代數(shù)字成像裝置和模擬人類讀者之間的技術不匹配,不僅操作效率低,而且極大地限制了研究的臨床價值。

醫(yī)學圖像解釋技術沒有跟上醫(yī)學圖像生成技術。一般成像和具體的生物醫(yī)學成像具有兩種不同的元素-圖像生成和圖像解釋。兩者對于任何實際應用都是必需的。雖然密切相關和相互需要,但是圖像生成和解釋實際上是單獨的處理。在過去的30年中,在將來自大多數(shù)身體部位的信號精致地結(jié)合成視覺沖擊力的圖像方面,'爆炸性'地出現(xiàn)了使用CT、MRI、US、PET和SPECT現(xiàn)在加入了X射線的新的和日益有用的醫(yī)學圖像產(chǎn)生技術。不幸的是,圖像解釋從倫琴的時代開始沒有改變。醫(yī)學圖像解釋者仍是傳統(tǒng)的觀察人員,盡管其比1900年的觀察者更加訓練有素、知識淵博。雖然專門的觀察人員如放射科醫(yī)生能非常好地執(zhí)行其解釋性的任務,但其必然使用人類視覺系統(tǒng),從而根本上受人類視覺系統(tǒng)限制。此外,目前的放射科工作流程效率低下。放射科醫(yī)生用于觀看和報告標準的放射照相研究的平均時間為3分鐘,其中約25%專門用于報告生成的機制。報告生成需要的行政部分不僅是單調(diào)乏味的,而且明顯的不愉快,目前的語音識別(VR)系統(tǒng)使得該部分更是如此。

所有放射科醫(yī)生和其他影像學專家是其觀察中的內(nèi)在變量,對小的信號變化不敏感,不理解復雜的空間圖案,以及是非定量的。隨著圖像采集技術的進步,這些人的局限性越來越限制可從更優(yōu)化的圖像數(shù)據(jù)獲得的有用信息。醫(yī)學圖像現(xiàn)在本質(zhì)上是數(shù)字的,所有的醫(yī)學圖像從計算機處理得出。與人工圖像分析相比,計算結(jié)果是不變的,對肉眼(fMRI)感知不到的微小的信號變化敏感,反映非常復雜的空間圖案(阿爾茨海默病萎縮圖案)以及在本質(zhì)上為定量的,這使得能夠進行更復雜的統(tǒng)計分析。計算機分析也提供了降低醫(yī)學圖像分析的成本的機會,計算機更加經(jīng)濟和高效地執(zhí)行平凡的解釋性任務,將要求更高的任務留給更昂貴的專業(yè)讀者。然而,盡管存在有許多生物醫(yī)學圖像分析的計算機算法,但是多數(shù)在相對平緩的節(jié)奏下工作,而且范圍有限,以特設的方式針對特定研究假設所規(guī)定的定義非常狹窄的任務而工作。

沒有感知到圖像發(fā)現(xiàn)是漏診、最重要的臨床和法醫(yī)學解釋性錯誤的主要貢獻者。降低錯過發(fā)現(xiàn)的長期公認的機制是“雙重閱讀”。雙重閱讀涉及到兩個觀察人員觀看和解釋同一圖像研究。該方法已被證明能夠降低漏診。不幸的是,除了某些具體情況之外,雙重閱讀的后勤需求和成本禁止了一般性用途。篩查乳房X線照片的雙重閱讀是大不列顛的護理標準。這種做法現(xiàn)在已經(jīng)被使用乳房X線攝影CAD軟件來執(zhí)行“第二閱讀”更新。在靈敏度和特異性方面,放射科醫(yī)生和CAD的結(jié)合在大的臨床試驗中被證明表現(xiàn)與兩個放射科醫(yī)生一樣好,但周轉(zhuǎn)時間更快且費用更少。雖然該研究證明了使用計算機圖像分析來改善單個放射科醫(yī)生的解釋質(zhì)量和效率二者的概念,但是這種做法沒有在放射學實踐中廣泛采用。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實用新型專利、外觀設計專利(升級中);

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