用于在医学图像数据中分割检查对象的器官结构的方法技术

本发明专利技术涉及一种用于在医学图像数据中分割检查对象的器官结构的方法、计算单元、医学成像设备和计算机程序产品。根据本发明专利技术的用于在医学图像数据中分割检查对象的器官结构的方法包括以下方法步骤：‑采集表征器官结构的形态变异的检查对象的基因数据，‑采集检查对象的医学图像数据，‑借助分割算法在医学图像数据中分割器官结构，其中，除了医学图像数据之外，还将基因数据作为输入参数引入分割算法中，并且其中，在分割器官结构时，分割算法考虑器官结构的形态变异，‑提供分割的器官结构。

A Method for Segmenting the Organ Structure of Examined Objects in Medical Image Data

The invention relates to a method, a computing unit, a medical imaging device and a computer program product for segmenting the organ structure of an object for examination in medical image data. According to the present invention, the method for segmenting the organ structure of an object for examination in medical image data includes the following steps: (1) collecting the genetic data of the object for examination which characterizes the morphological variation of the organ structure; (2) collecting the medical image data of the object for examination; (2) using the segmentation algorithm to segmente the organ structure in medical image data, in which, besides medical image data, it also includes the following steps: Gene data is introduced into the segmentation algorithm as input parameters, in which the morphological variation of organ structure is considered in the segmentation algorithm to provide the organ structure for segmentation.

【技术实现步骤摘要】
用于在医学图像数据中分割检查对象的器官结构的方法
本专利技术涉及一种用于在医学图像数据中分割检查对象的器官结构的方法、计算单元、医学成像设备和计算机程序产品。
技术介绍
通常，借助医学成像设备拍摄医学图像数据，并且医学图像数据能够显示患者的身体的解剖结构和/或功能过程。分割医学图像数据属于最常使用的对医学图像数据进行后处理的方法。在医学图像数据中分割的器官结构可以是对医学图像数据进行计算机支持的分析的基础。因此，例如可以想到根据在分割中识别出的形态参数对器官结构的病变进行自动识别。此外，对器官结构的分割可以是将器官结构可视化的基础。在放射治疗规划的工作流程中也经常可以有意义地使用对目标器官和/或风险器官的自动分割。已知用于在医学图像数据中对器官结构进行计算机支持的自动分割的不同算法。这些算法当然提供医学图像数据本身或者由医学图像数据导出的信息、例如纹理参数作为输入参数。此外，可以将特定于患者的特征、例如患者的身高、年龄或者性别作为输入数据引入分割算法中。例如，在基于图集的分割中，可以根据患者的性别来选择用于分割器官结构的合适的图集。例如从US20170011526A1、US8170330B2、US8837771B2或者US9367924B2中已知用于分割医学图像数据的不同的方法。目前，分子诊断方法正在非常迅速地进一步发展，使得分析人类基因组需要的时间越来越少，并且成本越来越低。这样，未来各个患者的基因数据的常规可用性将明显更高。这样，除了医学图像数据之外，还可以从患者获得基因数据，以便能够借助不同的诊断参数来检查复杂的症状。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，使得能够进行有效的、专门与检查对象调谐的检查对象的器官结构的分割。上述技术问题通过本专利技术的特征来解决。在说明书中描述有利设计。根据本专利技术的用于在医学图像数据中分割检查对象的器官结构的方法包括以下方法步骤：-采集表征器官结构的形态变异的检查对象的基因数据，-采集检查对象的医学图像数据，-借助分割算法在医学图像数据中分割器官结构，其中，除了医学图像数据之外，还将基因数据作为输入参数引入分割算法中，并且其中，在分割器官结构时，分割算法考虑器官结构的形态变异，-提供分割的器官结构。器官结构在此可以是检查对象的整个身体器官或者检查对象的身体器官的一部分。检查对象可以是患者、健康的受检者或者动物。采集医学图像数据可以包括借助医学成像设备获取医学图像数据或者从图像数据库加载已经获取的医学图像数据。采集基因数据可以包括例如借助基因测序法分析检查对象的基因组或者从数据库加载检查对象的已经分析的基因数据。基因数据特别是涉及特定于检查对象的遗传特征、例如检查对象的DNA序列的一部分或者检查对象的基因指纹的一部分。因此，实际从检查对象采集的基因数据可能与临床问题、特别是要分割的器官结构有关。采集基因数据可以包括确定特定于检查对象的基因标记，基因标记可以合适地用作分割算法的输入参数。特别是采集专门与要分割的器官结构的形态、例如大小和/或形状相关的检查对象的基因数据。这样，基因数据例如可以表征是否或者在何种程度上器官结构受形态变异影响。器官结构的形态变异在此特别地是器官结构的形态、即例如大小和/或形状相对于器官结构的标准形态的变化。采集基因数据在此可以包括检查在检查对象的基因数据中是否存在导致器官结构的形态变异的特定基因变异。基因变异、也称为遗传变异在此特别地是例如基因之间的区域中的检查对象的DNA序列相对于标准DNA序列的变化(基因间变异，intergeneticvariant)。分割器官结构特别是包括在医学图像数据中自动或者半自动地识别器官结构。分割器官结构可以包括确定医学图像数据的哪一部分与器官结构相关联。这样，分割器官结构特别是包括针对医学图像数据的每个体素确定该体素是否属于该器官结构。分割器官结构在此特别是通过分割算法来执行。分割算法在此可以使用已知分割方法，例如基于图集的分割、随机行走(Random-Walker)方法、区域生长方法或者使用人工神经网络。也可以使用其它分割方法，例如活动轮廓分割方法(例如activesnakes)、水平集分割方法或者统计分割方法(例如activeshapemodels(活动形状模型))。当然还可以想到本领域技术人员视为合理的其它分割方法。在半自动分割中，用户可以例如通过设置种子点和/或通过设置至少一个界标来初始化分割。用户也可以监控和/或改变所进行的分割。分割算法不仅具有医学图像数据、而且具有基因数据作为输入参数。分割算法具有基因数据作为输入参数，也可以意味着分割算法具有由检查对象的基因数据导出的、特别是关于器官结构的形态变异的信息作为输入参数。特别是基于例如给出是否或者在何种程度上器官结构受形态变异影响的基因数据，来考虑器官结构的形态变异。这样，基因数据以及与此相关联的器官结构的形态变异可以是用于器官结构的分割的特别有利的附加信息。如在下面的实施方式中还要更详细地描述的，可以根据基因数据特别合适地选择或者调整分割算法。在考虑基因数据的情况下，器官结构的分割由此可以以单独与检查对象调谐的方式进行。这样，例如可以想到更准确和/或更有效的器官结构的分割。有利的是，在分割器官结构时，不仅考虑医学图像数据的图像内容，而且考虑由基因数据表征的器官结构的形态。这样，例如可以想到，当已经可以基于由基因数据表征的形态变异针对分割设置合适的边界条件时，可以减小分割的计算开销。提供分割的器官结构特别是包括在输出单元、例如显示单元上输出分割的器官结构和/或将分割的器官结构存储在数据库中。在此，特别是相对于医学图像数据提供分割的器官结构，例如在医学图像数据中以合适的可辨认的方式、例如以颜色编码的方式显示分割的器官结构。替换地或者附加地，可以向进一步处理单元传输分割的器官结构，进一步处理单元可以基于分割的器官结构对医学图像数据执行进一步处理。对于检查对象的照射规划的应用情况，可以将分割的器官结构设置为照射规划的目标器官或者风险器官。对医学图像数据或分割的器官结构的进一步处理又可以在使用基因数据的情况下进行。例如，可以依据基因数据确定与检查对象的形态变异调谐的、器官结构的形态的标准值范围。在对可能指出疾病的器官结构的异常形态的自动诊断中，可以合适地使用该与基因数据调谐的标准值范围。一个实施方式设置为，形态变异涉及器官结构的以下形态特征中的至少一个：-器官结构的大小，-器官结构的形状，-器官结构的体积，-器官结构在检查对象的身体中的定位。这样，当根据基因数据已知形态变异时，分割算法可以特别合适地考虑特定于检查对象的至少一个形态特征。由基因数据表征的形态变异在此可以包括至少一个形态特征在何种程度上受形态变异影响的信息。至少一个形态特征的这种改变程度在此可以以绝对值或者相对于另一个器官结构或相对于该形态特征的标准值范围给出。根据基因数据已知的关于所提及的形态特征中的至少一个的基本知识，可以特别合适地作为附加信息在分割器官结构时提供支持。一个实施方式设置为，采集基因数据包括检查在检查对象的基因数据中是否存在导致器官结构的形态变异的基因变异，其中，将检查结果作为输入参数引入分割算法中，并且分割算法在分割器官结构时考虑检查结果。一般来说，基因变异、例如基因间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于在医学图像数据中分割检查对象的器官结构的方法，包括以下方法步骤：‑采集表征器官结构的形态变异的检查对象的基因数据，‑采集检查对象的医学图像数据，‑借助分割算法在医学图像数据中分割器官结构，其中，除了医学图像数据之外，还将基因数据作为输入参数引入分割算法中，并且其中，在分割器官结构时，分割算法考虑器官结构的形态变异，‑提供分割的器官结构。

【技术特征摘要】
2017.08.30 EP 17188583.31.一种用于在医学图像数据中分割检查对象的器官结构的方法，包括以下方法步骤：-采集表征器官结构的形态变异的检查对象的基因数据，-采集检查对象的医学图像数据，-借助分割算法在医学图像数据中分割器官结构，其中，除了医学图像数据之外，还将基因数据作为输入参数引入分割算法中，并且其中，在分割器官结构时，分割算法考虑器官结构的形态变异，-提供分割的器官结构。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述形态变异涉及器官结构的以下形态特征中的至少一个：-器官结构的大小，-器官结构的形状，-器官结构的体积，-器官结构在检查对象的身体中的定位。3.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，采集基因数据包括检查在检查对象的基因数据中是否存在导致器官结构的形态变异的基因变异，其中，将检查结果作为输入参数引入分割算法中，并且分割算法在分割器官结构时考虑检查结果。4.根据权利要求3所述的方法，其中，在另一个方法步骤中，首先确定要在医学图像数据中分割什么器官结构类型，并且其中，根据所确定的器官结构类型进行所述检查。5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，采集基因数据包括采集形态变异在何种程度上改变器官结构的形态的信息，其中，将所述信息作为输入参数引入分割算法中，并且分割算法在分割器官结构时考虑所述信息。6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述分割算法在使用图集的情况下使用基于图集的分割，其中，根据由基因数据表征的形态变异的存在从图集的集合中选择对于分割所使用的图集。7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述分割算法在使用图集的情况下使用基于图集的分割，其中，图集具有至少一个图集器官结构，并且根据由基因数据表...

【专利技术属性】
技术研发人员：R卡特曼，
申请(专利权)人：西门子保健有限责任公司，
类型：发明
国别省市：德国,DE