用于分析医学成像数据集的方法、用于分析医学成像数据集的系统、计算机程序产品以及计算机可读介质技术方案

用于分析医学成像数据集(11)的方法包括：提供医学成像数据集(11)；向医学成像数据集(11)分配针对阴性结果特别地针对特定类型异常的阴性结果的概率值(12)，其中，概率值(12)基于图像数据集(11)；以及基于概率值(12)将医学成像数据集(11)自动提供至输出设备(21)，以用于分析医学成像数据集(11)，或者提供至用于存储医学成像数据集(11)的设备(20)。

Methods for analyzing medical imaging data sets, systems for analyzing medical imaging data sets, computer program products, and computer-readable media

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于分析医学成像数据集的方法、用于分析医学成像数据集的系统、计算机程序产品以及计算机可读介质本专利技术描述了用于分析医学成像数据集的方法、用于分析医学成像数据集的系统、计算机程序产品和计算机可读介质。医学成像数据集在现有技术中是众所周知的。通常，医学成像数据集例如由医学成像设备例如X射线扫描仪、计算机断层摄影(CT)扫描仪、磁共振断层摄影(MRT)扫描仪或超声扫描仪记录和重建。然而，在记录和重建医学成像数据集之后，必须由专业人员例如由放射科医生执行详细分析，以识别医学成像数据集中的异常。因此，由于没有任何异常，因此这些随后的详细分析或检查中的很大一部分导致不相关的结果，即识别医学成像数据集中的异常的成功率相对较低。然而，尽管所记录的医学成像数据集中的大多数都没有异常迹象，但是仍必须执行这些分析或检查。因此，减少了用于分析医学成像数据集的自由能力。因此，本专利技术的目的是提供用于分析医学成像数据集的方法，其中，减少了用于分析医学成像数据集的工作量和/或增加了用于识别医学成像数据集中的异常的成功率。该目的通过根据权利要求1所述的方法、通过根据权利要求13所述的系统、根据权利要求14所述的计算机程序产品以及通过根据权利要求15所述的计算机可读计算机介质来实现。根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于分析医学成像数据集的方法，包括：-提供医学成像数据集；-向医学成像数据集分配针对阴性结果的概率值，其中，该概率值基于图像数据集；以及-基于概率值将医学成像数据集自动提供-至输出设备，以用于分析医学成像数据集；或者-至用于存储(20)医学成像数据集(11)和/或用于创建报告数据集的设备(20)。与现有技术水平相反，根据本专利技术，规定，基于概率值将医学成像数据集传输至输出设备或者传输至用于存储医学成像数据集和/或用于创建报告数据集的设备，即执行医学成像数据集的预选择。因此，用于详细分析医学成像数据集的专业人员不再负责分析那些在详细分析中很可能识别出无异常的医学成像数据集。概率值优选地表示通过详细分析医学成像数据集来连续识别出无异常的概率。通过跳过对那些具有相对较高的识别出无异常的概率的医学成像数据集的分析，可以进一步有利地增加成功率或者将分析工作集中于那些具有成功识别出异常的一定概率的分析。换言之：根据本专利技术的方法预选择医学成像数据集并且将用于分析医学成像数据集的工作重新定向到那些具有针对阴性结果的低概率的工作。随后，经分析的医学成像数据集还被优选地传输至用于存储医学成像数据集的设备。作为该方法的结果，有利地增加了每次向用于存储医学成像数据集的设备提供经分析的医学成像数据集的比率，因为相对大量的医学成像数据集被直接传输至用于存储医学成像数据集的设备。另一优点是，用于分析医学成像数据集的专业人员可以将其精力集中在那些具有降低的阴性结果的概率的医学成像数据集上。另一优点是集中在阴性结果上(而不是集中在阳性结果上)，因为这样就不必分别考虑可用于所有潜在异常的所有信息。因此，简化了将医学成像数据集与先前的医学成像数据集进行比较。优选地，医学成像数据集由医学成像设备例如X射线扫描仪、CT(计算机断层摄影扫描仪)扫描仪、MRT(磁共振断层摄影)扫描仪等来记录，并且随后医学成像数据集优选地被提供至控制单元。控制单元包括被配置成用于根据本专利技术的步骤中的至少之一的处理器，特别地至少用于执行：-基于概率值将医学成像数据集自动提供-至输出设备，以用于分析医学成像数据集；或者-至用于存储医学成像数据集和/或用于创建报告数据集的设备。可以想到，将控制单元并入医学成像设备、工作站例如个人计算机和/或服务器或服务器系统例如网络或云中。医学成像数据集表示三维或四维数据集。优选地，在服务器特别地云上执行根据本专利技术的步骤中的至少一个。术语“输出设备”优选地通常用于被配置成用于呈现或描绘医学成像数据集的可视化的设备。例如，输出设备是描绘医学成像数据集的可视化的屏幕或者用于将医学成像数据集的可视化打印在例如纸张上的打印设备。换言之：输出设备以适合的方式呈现医学成像数据集，以便由操作员或临床医生对医学成像数据集进行详细分析。术语“用于存储的设备”优选地描述了用于存储所记录的医学成像数据集的存储器设备，例如诸如硬盘、SD卡的数字存储介质，其可以是计算机或云的一部分。优选地，通过控制单元直接传输至用于存储的设备的医学成像数据集被标记有用于识别它们的标准短语。此外，可以想到，将输出设备和用于存储医学成像数据集的设备集成至诸如工作站的通用结构中，或者将用于存储医学成像数据集的设备并入服务器或服务器系统中，而输出设备包括在工作站或医学成像设备中。特别地，报告数据集包括被提供至临床医生的注释或文本短语，以便通知临床医生是否必须详细分析医学成像数据集。例如，通过电子邮件传输报告数据集。优选地，通过控制单元，特别地通过预分析医学成像数据集来实现向医学成像数据集分配概率值。例如，控制单元将所记录的医学成像数据集与先前记录的具有阴性结果或阳性结果的医学成像数据集进行比较。通过指定异常的类型，可以将比较限制为过去所记录的相应医学成像数据集或限制为与结果相关的医学成像数据集的特定部分。因此，由于控制单元将其预分析或预选择集中于相关的医学成像数据集和/或医学成像数据集的相关部分，因此可以减少控制单元的计算工作。如以下描述所示，本专利技术的特别有利的实施方式和特征由从属权利要求给出。可以适当地组合不同权利要求类别的特征以给出本文未描述的其他实施方式。根据优选实施方式，规定，提供了信息数据集，并且其中，概率值基于医学成像数据集和信息数据集。通过考虑用于确定概率值的除了医学成像数据集之外的信息数据集，可以有利地进一步增加由专业人员在详细分析中具有阳性结果的成功率，这是因为可以挑选出甚至更多不需要详细分析的医学成像数据集。术语“信息数据集”优选地描述例如编译患者的个人信息例如患者的年龄、性别、患者的实验室结果、患者记录信息、第一评估和/或先前检查的数据集。特别地，信息数据集是从数据库例如从RIS(放射信息系统)、PACS(图片存档和通信系统)、EMR(电子病例)、HIS(医院信息系统)、LIS(实验室信息系统)等自动提取的。优选地，信息数据集是从数个数据库提取的或者是由从不同的患者相关的数据库提取的数个信息构成的。还可以想到，信息数据集被包括在医学成像数据集的标签中并且控制单元从该标签解码所需的信息。特别地，规定由经训练的人工网络提供概率值，其中，优选地，人工网络由机器学习机制特别地深度学习机制和/或通过使用暹罗算法进行训练。优选地，规定，数据驱动的机器学习人工智能方法用于确定概率值。例如，算法框架使用从标记数据集学习相似性度量的深度学习(常规神经网络)方法。训练方法采用了判别损失函数，针对相似配对，该判别损失函数将相似性度量驱动为高，而针对医学成像数据集的不同配对将相似性度量驱动为小。卷积神经元网络或任何其他数据驱动模型被优化，以将图像投影至对不相关差异(例如噪声、伪影、暴露、非判别解剖特征)和对与特定检查相关本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于分析医学成像数据集(11)的方法，包括：/n提供所述医学成像数据集(11)；/n向所述医学成像数据集(11)分配针对阴性结果的概率值(12)，其中，所述概率值(12)基于图像数据集(11)；以及/n基于所述概率值(12)将所述医学成像数据集(11)自动提供：/n至输出设备(21)，以用于分析所述医学成像数据集(11)；或者/n至用于存储所述医学成像数据集(11)和/或用于创建报告数据集的设备(20)。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20171005 EP 17194971.21.一种用于分析医学成像数据集(11)的方法，包括：
提供所述医学成像数据集(11)；
向所述医学成像数据集(11)分配针对阴性结果的概率值(12)，其中，所述概率值(12)基于图像数据集(11)；以及
基于所述概率值(12)将所述医学成像数据集(11)自动提供：
至输出设备(21)，以用于分析所述医学成像数据集(11)；或者
至用于存储所述医学成像数据集(11)和/或用于创建报告数据集的设备(20)。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，提供信息数据集(14)，并且其中，所述概率值(12)基于所述医学成像数据集(11)和所述信息数据集(14)。


3.根据前述权利要求中一项所述的方法，其中，所述概率值(12)由经训练的人工网络(30)提供，其中，优选地，所述人工网络(30)由机器学习机制特别地由深度学习机制和/或通过使用暹罗算法进行训练。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，在分析所述医学成像数据集(11)之后提供结果数据集(40)并且使用所述结果数据集(40)来训练所述人工网络(30)。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，分析由用于突出显示异常的分析设备(22)支持。


6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，将所述结果数据集(40)和/或所述医学成像数据集(11)传输至临床决策支持系统的数据库(22)。


7.根据前述权利要求中一项所述的方法，其中，将所述概率值(12)与阈值(16)进行比较。


8.根据权利要求2至6中一项所述的方法，其中，特别地在记录所述医学成像数据集(11)之前基于所述信息数据集(11)提供另一概率值(18)，并且其中，当所述阈...

【专利技术属性】
技术研发人员：安德烈·哈通，勒兹万·艾奥娜塞克，
申请(专利权)人：西门子医疗有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE