基于医学图像数据产生替代指标的方法和提供系统技术方案

本发明专利技术涉及一种用于基于描绘图像区域的医学图像数据来产生替代指标的方法，所述方法包括以下方法步骤：

【技术实现步骤摘要】
基于医学图像数据产生替代指标的方法和提供系统


[0001]本专利技术涉及用于基于医学图像数据产生替代指标的方法、提供系统、计算机程序产品以及电子可读的数据载体。

技术介绍

[0002]医学图像数据是检查对象的借助于成像设备、如例如磁共振设备或计算机断层扫描设备产生的二维图像数据集或三维体积数据集。
[0003]在所述医学图像数据中，每个像素和/或体素具有值，所述值可以作为灰度值或颜色值以编码的方式示出，例如作为处于三维体积数据集中的二维层。像素和/或体素典型地代表形貌和/或功能图像的信号强度。典型地，医学图像数据在这种像素或体素中描绘检查对象的空间局部、尤其检查区域，其中由医学图像数据示出的空间局部可以称为图像区域。医学图像数据的图像区域典型地与检查对象的检查区域对应。典型地，从检查区域获取医学原始数据，所述医学原始数据可以重建成示出图像区域的医学图像数据。
[0004]尤其由磁共振设备产生的医学图像数据可以是形貌的和/或功能的，和/或可以包括图像区域的不同对比度。医学图像数据通过放射科医生来评估，放射科医生基于对比度、信号强度、结构的形状和/或大小创建关于检查对象的诊断。
[0005]替代指标是用于评判检查对象、尤其患者的健康状况的测量值。替代指标尤其可以表征治疗的效果和/或疾病的进展。典型地，在替代指标与症状和/或疾病之间存在统计学显著的关联。

技术实现思路

[0006]本专利技术所基于的目的在于，提出一种特别精确和鲁棒的用于基于医学图像数据来产生替代指标的方法。所述目的通过实施例的特征来实现。有利的设计方案在后续说明中描述。
[0007]根据本专利技术的用于基于描绘图像区域的医学图像数据来产生替代指标的方法提出以下方法步骤：
[0008]-借助于第一接口来检测医学图像数据，
[0009]-通过将由图像区域包括的第一结构分区来选择图像区域的第一子区域，
[0010]-提取第一子区域的第一特性，
[0011]-基于第一特性来确定替代指标，
[0012]-借助于第二接口来提供替代指标。
[0013]借助于第一接口来检测医学图像数据典型地包括提供医学图像数据。医学图像数据优选地具有尤其经由第一接口提供给根据本专利技术的方法的数据格式。医学图像数据优选地预先由医学成像设备、尤其磁共振设备和/或计算机断层扫描设备和/或X射线设备产生。检测医学图像数据也可以包括获取医学图像数据，尤其获取医学原始数据和从医学原始数据中重建医学图像数据。
[0014]第一结构典型地是检查对象的检查区域内部的结构和/或形状。图像区域典型地完全包括第一结构。第一子区域典型地由图像区域包括。第一子区域典型地齐平地和/或配合精确地包围第一结构。第一子区域典型地包围图像区域的一部分。
[0015]第一特性优选地包括在第一子区域内部的和/或局限于第一子区域的医学图像数据的特征和/或信息。第一特性典型地包括由医学图像数据包括的、在第一子区域内部的和/或局限于第一子区域的图像信息。提取第一子区域的第一特性典型地包括基于医学图像数据的第一子区域来确定第一特性。
[0016]基于第一特性来确定替代指标典型地考虑医学图像数据的第一子区域以及第一特性。在确定替代指标时，优选的是包括替代指标与第一特性之间的关系(Zusammenhang)的数据库。替代指标优选地是定量的。第一特性优选地是定量的。替代指标与第一特性之间的关系优选地通过函数确定。替代指标与第一特性之间的关系优选地基于数据集，所述数据集分别包括第一特性以及从第一特性得出的对至少10个、优选地至少100个、特别优选地至少1000个检查对象的认知。从第一特性得出的认知可以是对于疾病的诊断和/或量度和/或对于治疗效果的量度。从第一特性得出的认知可以是替代指标。基于第一特性来确定替代指标典型地自动地进行。提取第一特性典型地自动地进行。选择第一子区域典型地自动地进行。
[0017]提供替代指标优选地包括经由第二接口来输出替代指标。第一接口可以对应于第二接口。
[0018]根据本专利技术的方法的优点在于，可以特别客观地确定替代指标。尤其可以舍弃手动的和/或主观的确定，因为第一子区域的选择和/或第一特性的提取和/或替代指标的确定没有主观评估。由此，替代指标可以特别可重复地、与实施的医生无关地确定，由此所述方法是特别精确和/或鲁棒的。从以这种方式精确和客观确定的替代指标中，可以特别仔细地确定检查对象的健康状态，所述替代指标基于所述检查对象的医学图像数据确定。这能够实现更早地识别疾病和/或更好地规划治疗和/或更好地预测治疗的效果和/或更好地预测检查对象的疾病的未来进展。由此，可以减少治疗费用和/或提高治愈的概率。同样可以更快地创建诊断，因为医学图像数据的提供是充分的。
[0019]所述方法的一个实施方式提出，第一子区域的选择通过将训练函数和/或神经网络和/或主动形状模型(Active Shape Model)和/或水平集方法(Level-Set Methode)应用到医学图像数据上来进行。
[0020]如果选择第一子区域包括将神经网络用于第一结构的分区，则优选地预先训练神经网络。神经网络优选地预先借助于包括第一结构的大量医学图像数据来训练，其中对于大量医学图像数据已经以分区的形式分别提供第一结构。所述实施方式能够实现特别精确地将第一结构分区，由此可以特别精确地确定替代指标。
[0021]所述方法的一个实施方式提出，所述方法包括基于替代指标来提供对于诊断和/或对于治疗的推荐和/或提供治疗起作用的概率。所述提供例如可以视觉地和/或通过创建报告来进行。所述实施方式能够实现在做出诊断和/或对于治疗进行决定时支持医生。这能够实现做出更客观的诊断以及对患者的更好的治疗。
[0022]所述方法的一个实施方式提出，第一结构具有以下构造中的至少一个构造：
[0023]-器官，
[0024]-器官的子结构，
[0025]-前列腺和/或肝脏和/或脾脏和/或肾脏和/或胰腺，
[0026]-前列腺的周围区域，
[0027]-前列腺的过渡区域，
[0028]-肌肉和/或软骨。
[0029]如果第一结构是器官，则其尤其可以是腹部器官。
[0030]所述实施方式提出对于第一结构的选择，其中第一结构典型地与待确定的替代指标相关。作为第一结构的前列腺的周围区域和/或前列腺的过渡区域例如可以考虑作为用于第一特性的基础，所述第一特性与指示肿瘤特性的替代指标和/或肿瘤概率相关。所述实施方式能够实现根据所使用的第一结构来确定指示不同诊断和/或不同治疗的效果的不同替代指标。
[0031]所述方法的一个实施方式提出，第一特性包括以下特征中的至少一个特征：
[0032]-第一子区域内部的信号强度，
[0033]-第一子区域的形状，
[0034]-第一子区域的体积，
[0035]-第一子区域的图像信息，
[0036]-第一子区域内部的扩散值。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于基于描绘图像区域的医学图像数据来产生替代指标的方法，所述方法包括以下方法步骤：-借助于第一接口来检测所述医学图像数据，-通过将由所述图像区域包括的第一结构分区来选择所述图像区域的第一子区域，-提取所述第一子区域的第一特性，-基于所述第一特性来确定所述替代指标，-借助于第二接口来提供所述替代指标。2.根据权利要求1所述的方法，其中通过将训练函数和/或神经网络和/或主动形状模型和/或水平集方法应用到所述医学图像数据上，进行所述第一子区域的选择。3.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述方法包括：基于所述替代指标提供对于诊断和/或对于治疗的推荐和/或提供治疗起作用的概率。4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述第一结构具有以下构造中的至少一个构造：-器官，-器官的子结构，-前列腺和/或肝脏和/或脾脏和/或肾脏和/或胰腺，-前列腺的周围区域，-前列腺的过渡区域，-肌肉和/或软骨。5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述第一特性包括以下特征中的至少一个特征：-所述第一子区域内部的信号强度，-所述第一子区域的形状，-所述第一子区域的体积，-所述第一子区域的图像信息，-所述第一子区域内部的扩散值。6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述替代指标包括以下特征中的至少一个特征：-对称特性，-体积-直径，-直方图-纹理参数，-对于扩散值的阈值，-阈值特性，-信号分布的空间分布-纹理的空间分布，
-所述第一特性与阈值的对比关系。7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述方法附加地包括以下方法步骤：-借助于所述第一接口来检测其他医学图像数据，所述其他医学图像数据描绘包括所述第一结构的其他图像区域，-通过将所述第一结构分区来选择所述其他图像区域的第二子区域，-提取所述第二子区域的第二特性，-在确定所述替代指标时考虑所述第二特性。8.根据权利要求7所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗伯特，
申请(专利权)人：西门子医疗有限公司，
类型：发明
国别省市：