用于所选组织结构的图像分析的方法及系统技术方案

一种用于分析样本的方法，所述样本包括具有通常意义上不同的密度的第一材料和第二材料，并且在第一材料和第二材料之间具有结合部，该方法包括：在包括所述结合部的样本的至少一部分的横截面图像中限定感兴趣区域；确定在感兴趣区域内并穿过结合部的样本的密度分布；确定所述第二材料的代表性密度，并使用用来区分所述第一材料和第二材料的所述结合部来分析所述样本。

The method and system of image analysis for the selected organization structure

A method for analysis of samples, the sample includes a generally different density of the first material and the second material, and a combining part between the first and second materials, the method includes: including the integration of the sample at least part of the cross section image is defined in a region of interest; identified within the region of interest and through the combination of density distribution of the sample; determine the representative of the second material density, and used to distinguish between the first and second materials with the Department to analyze the sample.

【技术实现步骤摘要】
用于所选组织结构的图像分析的方法及系统本申请是申请号为201080051311.0、申请日为2010年9月10日、名称为“用于所选组织结构的图像分析的方法及系统”的PCT专利技术专利申请的分案申请。相关申请本申请基于2009年9月11日提交的澳大利亚申请2009904407号并且要求其申请日期的优先权，其全部的提交内容通过引用合并于此。
本专利技术涉及用于将对象或结构从其周围环境中识别、将对象或结构与其周围环境分离开或区分开以及使用如对象或结构的图像对其进行分析的分析方法以及系统，本专利技术具体地但绝不是以排它性的方式应用在包括骨的分析(在活体或其它中)和疾病如骨疾病的诊断的生物组织分析以及材料与地质样本的分析或表征中。在具体的实施例中，本专利技术涉及将骨从周围组织(如肌肉和脂肪)中识别并且将骨与周围组织区分开、对骨结构进行分析以及对衰变的或异常的骨(因此在某些情况下是易骨折的骨)进行检测。在另一种具体的实施例中，本专利技术涉及对嵌入在生物组织(如肌肉)内的异物进行定位或识别。
技术介绍
目前，骨密度是预测骨折风险和评估对骨的治疗效果的常用工具，但是其缺乏敏感性和特殊性。在所有的髋骨折中，有超过一半的髋骨折发生在使用双能X线吸收测定法(DXA，dualenergyX-rayabsorptiometry)被确定为骨折疏松症(T-score≤-2.5)的妇女中。此外，大多数具有由DEXABMD定义的骨质疏松症的妇女没有经受骨折(DelmasP.D.,SeemanE.Changesinbonemineraldensityexplainlittleofthereductioninvertebralornonvertebralfractureriskwithanti-resorptivetherapy,Bone34(4)(2004)p.599-604)。在药物治疗期间，仅有一小部分骨折风险的减少用骨密度的增长来解释(OttS.M.,Whenbonemassfailstopredictbonefailure,Calcif.TissueInt.53(Suppl1)pp.S7-S13)。这种敏感性和特殊性的缺乏部分地由于以下事实：骨折的风险不仅由骨的密度来确定而且由骨的结构来确定(ZebazeR.M.andSeemanS.,MeasuringFemoralNeckStrength:LostinTranslation？,IBMSBoneKEy5(2008)pp.336-339)。从而，正在使用如定量计算机断层扫描(CT)和核磁共振成像(MRI)等技术产生图像，然后分析这些图像以预测骨折风险、量化药物的效果以及确定针对骨损失的预防的各个策略(如锻炼或饮食)的有效性。但是，不能证明从这些显像模式中导出的参数要比骨密度测量明显地好，所以目前不能将其用作骨密度测量的替代。使用这些方法的问题不仅在于图像采集而且更重要地在于图像处理。用于从这些图像中评估骨结构的现有技术的其中一个最重要的问题是对于识别感兴趣区域(ROI)内的骨和将骨分割(即，分离)成骨的各个隔室(通常是皮质骨和小梁骨)的固定的任意阈值的依赖。骨的构造因人而异，为此，固定阈值的使用对来自不同个体的骨具有不同和不可预测的结果。从而，固定阈值的使用在不存在差异的情况下可以产生明显的差异，或是在存在差异的情况下使得差异变得模糊。此外，现有的方法使用骨结构的简化模型。具体地，这些方法将骨视为由两个不同的隔室(皮质骨和小梁骨)组成的结构。实际上，所谓的“致密”骨和小梁(“海绵状的”)骨是从骨膜到内部骨髓腔的孔隙率的变化的连续体的极端情况。此外，现有方法使用所谓的“体模校准(phantomcalibration)”来确定与图像内每个像素相关联的密度。然后使用该密度识别骨以及评估骨的结构(从而有术语：定量计算机断层扫描(QCT))。现有的校准过程具体到每个扫描仪制造商，所以由嵌入在扫描仪中的软件所进行的骨结构的分析是制造商特定的。
技术实现思路
根据本专利技术第一概括方面，提供了用于分析包括具有通常意义上的不同的密度的和在其之间具有结合部(突兀或其它)的第一材料和第二材料的样本的方法，该方法包括：在包括该结合部的样本的至少一部分的横截面图像中限定感兴趣区域；确定在感兴趣区域内并穿过该结合部的样本的密度分布；确定所述第二材料的代表性密度(诸如根据密度分布)；以及使用用于区分所述第一材料与第二材料的所述结合部来分析所述样本。本专利技术的特征使得能够自动地操作该方法(以及以下被描述成自动化的系统)。该方法可以包括：在密度分布中定位第一材料与第二材料之间的结合部(使用例如相对于适当地选择的点的距离函数)。因此，第一材料和第二材料可以是不同密度的两种生物组织(诸如分别是骨或肿瘤组织以及周围的软组织)，但也可以是使得能够产生横截面图像和具有通常意义上不同的密度的任何两种材料。例如，该方法与系统可以用于识别和提供对包括嵌入在肌肉或其它生物组织中的子弹(或其它金属物体)的样本的分析或表征。应当注意，这是没有要求在图像分析诸如将骨与周围软组织区分开或将骨区分成多个隔室中使用阈值的情况下实现的。还应当注意，“材料”是以其广义来使用的。材料可以是物体(或其一部分)、物体内的结构、一定体积的气体或被较大程度抽空的体积。在一个实施例中，该方法还包括确定第一材料的构造(诸如骨的构造)。在另一个实施例中，该方法还包括检测第一材料中的衰变或异常(诸如骨结构中的衰变或异常)。例如，该方法可以包括识别易骨折的骨。在密度分布中定位结合部可以包括定位密度分布中离参考点最近的点，参考点具有与第一材料的代表性密度相同的位置并且具有近似或小于第二材料的代表性密度的密度。在本实施例中，定位结合部可以包括：在密度分布内以(xi,yi)＝(0,0)为中心的参考帧中找到表达式中的最小值。在本实施例中，定位结合部可以包括：在密度分布内的以(xi,yi)＝(0,0)为中心的参考帧中找到表达式中的最大值。在另一个实施例中，定位结合部包括：在所述感兴趣区域的部分中定位密度分布变化率最大点，所述部分由所述密度差最大点划界并且包括所述第二材料。在再一个实施例中，定位结合部包括：在所述感兴趣区域的部分中定位密度分布变化率最小点，所述部分由所述密度差最大点划界并且包括所述第二材料。在特定实施例中，定位结合部包括定位密度分布中的拐点。在再一个实施例中，定位结合部包括：形成密度分布的二阶导数(即，密度分布的一个或更多个部分的二阶导数，例如，在如下所述的最高“山”中)，诸如在密度分布曲线的一个或更多个段(例如对应于样本内的各个隔室)中的一阶导数中定位拐点。在一些实施例中，感兴趣区域包括位于所述第一材料与所述样本的包括所述第二材料、第三材料或空穴的另外一部分之间的至少一个另外的结合部，并且所述方法还包括：确定所述另外一部分的代表性密度；以及在所述感兴趣区域的由所述密度最大的点划界并且包括所述另外一部分的一部分中的所述密度分布中定位另外的结合部。在本实施例中，该方法可以包括通过仅使用所述样本的、在所述密度分布中的所述结合部与所述密度分布中的该另外的结合部之间的部分来进一步分析第一材料。在密度分布中定位另外的结合部可以包括：在所述密度分布中定位距另外的参考点最近的点，所述另外的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于量化被检者的治疗的效果的方法，包括：分析所述被检者的样本，所述样本包括感兴趣材料和至少一个邻近材料，所述至少一个邻近材料总体上与所述感兴趣材料邻近，所述感兴趣材料具有通常意义上与所述邻近材料不同的密度，所述分析包括：(i)在包括所述感兴趣材料与所述邻近材料之间的结合部的所述样本的图像内自动地定义多个感兴趣区域，所述感兴趣区域中的每个具有一个或更多个像素或体素的宽度；(ii)确定所述感兴趣区域内的各个密度分布、强度分布或衰减分布，所述各个分布中的每个穿过所述感兴趣材料与所述邻近材料之间的所述结合部；(iii)在所述分布中自动地识别所述感兴趣材料；(iv)通过针对所述分布中的每个自动地定义所述各个分布的一系列截面来分析所述分布，所述截面中的每个包括所述各个分布的至少一个类似S部分，所述类似S部分包括所述感兴趣材料与所述邻近材料之间的所述结合部；以及(v)在所述类似S部分中的每个中定位所述结合部，包括：(a)识别包括所述感兴趣材料中的至少一些和所述邻近材料中的至少一些的所述各个分布的段中的邻近峰与凹处之间的所述各个分布的最大值差；(b)定位所述段中的拐点。

【技术特征摘要】
2009.09.11 AU 20099044071.一种用于量化被检者的治疗的效果的方法，包括：分析所述被检者的样本，所述样本包括感兴趣材料和至少一个邻近材料，所述至少一个邻近材料总体上与所述感兴趣材料邻近，所述感兴趣材料具有通常意义上与所述邻近材料不同的密度，所述分析包括：(i)在包括所述感兴趣材料与所述邻近材料之间的结合部的所述样本的图像内自动地定义多个感兴趣区域，所述感兴趣区域中的每个具有一个或更多个像素或体素的宽度；(ii)确定所述感兴趣区域内的各个密度分布、强度分布或衰减分布，所述各个分布中的每个穿过所述感兴趣材料与所述邻近材料之间的所述结合部；(iii)在所述分布中自动地识别所述感兴趣材料；(iv)通过针对所述分布中的每个自动地定义所述各个分布的一系列截面来分析所述分布，所述截面中的每个包括所述各个分布的至少一个类似S部分，所述类似S部分包括所述感兴趣材料与所述邻近材料之间的所述结合部；以及(v)在所述类似S部分中的每个中定位所述结合部，包括：(a)识别包括所述感兴趣材料中的至少一些和所述邻近材料中的至少一些的所述各个分布的段中的邻近峰与凹处之间的所述各个分布的最大值差；(b)定位所述段中的拐点。2.根据权利要求1所述的方法，还包括将所述治疗应用于所述被检者。3.根据权利要求2所述的方法，包括在所述治疗之前，在所述治疗期间和/或在所述治疗之后执行所述样本的所述分析。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述治疗包括使用治疗血管钙化、急性心肌梗死、骨折或中风的药物的治疗。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述治疗包括使用治疗骨和/或修改骨构造的药物的治疗。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述治疗包括合成代谢治疗。7.根据权利要求5所述的方法，包括确定对骨构造的不同治疗的效果的任何差异。8.根据权利要求5所述的方法，包括使用所述骨样本的所述分析的至少一个结果评估对骨的所述治疗的效果。9.根据权利要求1所述的方法，还包括诊断疾病，其中，诊断疾病包括分析所述样本。10.一种在被检者的治疗期间评估骨的结构的方法，所述方法包括：治疗所述骨；以及分析所述被检者的骨样本，所述样本包括感兴趣材料和至少一个邻近材料，所述感兴趣材料包括所述结构，所述至少一个邻近材料总体上与所述感兴趣材料邻近，所述感兴趣材料具有通常意义上与所述邻近材料不同的密度，所述分析包括：(i)在包括所述感兴趣材料与所述邻近材料之间的结合部的所述样本的图像内自动地定义多个感兴趣区域，所述感兴趣区域中的每个具有一个或更多个像素或体素的宽度；(ii)确定所述感兴趣区域内的各个密度分布、强度分布或衰减分布，所述各个分布中的每个穿过所述感兴趣材料与所述邻近材料之间的所述结合部；(iii)在所述分布中自动地识别所述感兴趣材料；(iv)通过针对所述分布中的每个自动地定义所述各个分布的一系列截面来分析所述分布，所述截面中的每个包括所述各个分布的至少一个类似S部分，所述类似S部分包括所述感兴趣材料与所述邻近材料之间的所述结合部；以及(v)在所述类似S部分中的每个中定位所述结合部，包括：(a)识别包括所述感兴趣材料中的至少一些和所述邻近材料中的至少一些的所述各个分布的段中的邻近峰与凹处之间的所述各个分布的最大值差；(b)定位所述段中的拐点。11.根据权利要求10所述的方法，包括使用所述骨样本的所述分析的至少一个结果评估对骨的所述治疗的效果。12.根据权利要求10所述的方法，包括评估所述被检者的骨折风险。13.根据权利要求10所述的方法，包括以下中的一个或更多个：i)通过分析所述感兴趣材料的结构来检测正常骨；ii)通过分析所述感兴趣材料的结构来检测患病骨；以及iii)通过分析所述感兴趣材料的结构来检测衰变骨或异常骨。14.根据权利要求10所述的方法，包括通过分析所述感兴趣材料的结构来检测衰变骨或异常骨，其中，分析所述感兴趣材料的结构包括量化皮质构造，皮质隔室包括致密皮质、外过渡区带、内过渡区带或其任一组合。15.根据权利要求14所述的方法，包括：i)通过确定孔隙率、皮质厚度、皮质面积、皮质密度来量化皮质构造；或者ii)通过确定孔隙率、皮质厚度、皮质面积、皮质密度来量化皮质构造并且区分能够归因于与衰老相关的骨衰变的皮质孔隙率和正常孔隙率。16.根据权利要求10所述的方法，包括通过分析所述感兴趣材料的结构来检测衰变骨或异常骨，分析所述感兴趣材料的结构包括量化小梁构造。17.根据权利要求16所述的方法，包括通过确定小梁密度、小梁数量、小梁厚度、小梁数量、小梁骨体积分数来量化小梁构造。18.根据权利要求10所述的方法，包括通过以下来检测衰变骨或异常骨：i)分析所述感兴趣材料的结构，其中，分析所述感兴趣材料的结构包括组合皮质和小梁构造；ii)分析所述感兴趣材料的结构，其中，所述衰变骨或所述异常骨包括异常皮质和异常小梁隔室两者；或iii)分析所述感兴趣材料的结构，其中，分析所述感兴趣材料的结构包括确定对骨构造的不同治疗的效果的...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗格·泽巴泽，埃戈·西曼，阿洛伊斯·姆巴拉，阿利·卡西姆扎德，埃莉诺·让·麦凯，安妮·博特，
申请(专利权)人：斯特拉克斯联合控股有限公司，
类型：发明
国别省市：澳大利亚,AU