使用深度学习估计的扫描方案遮罩来生成三维解剖结构扫描的重新格式化视图制造技术

本发明专利技术描述了用于使用深度学习估计的扫描方案遮罩来生成三维(3D)解剖结构扫描的重新格式化视图的技术。根据一个实施方案，提供了一种系统，该系统包括存储器和处理器，该存储器存储计算机可执行部件，该处理器执行存储在该存储器中的该计算机可执行部件。该计算机可执行部件包括遮罩生成部件，该遮罩生成部件采用预先训练的神经网络模型来生成在患者解剖区域的所捕获的一个或多个校准图像中描绘的不同解剖标志的遮罩。该计算机可执行部件还包括重新格式化部件，该重新格式化部件使用该遮罩来重新格式化该患者解剖区域的所捕获的3D图像数据，以生成该3D图像数据的对应于该不同解剖标志的不同表示。同解剖标志的不同表示。同解剖标志的不同表示。

【技术实现步骤摘要】
使用深度学习估计的扫描方案遮罩来生成三维解剖结构扫描的重新格式化视图


[0001]本申请涉及医学图像处理，并且更具体地涉及使用深度学习估计的扫描方案遮罩来生成三维(3D)解剖结构扫描的重新格式化视图。

技术介绍

[0002]在临床成像中，通常需要获得显示若干所需解剖结构的连续视图的图像。例如，在阿尔茨海默病患者的脑部检查中，可能需要大脑皮质的若干视图来评估患者的症状，诸如海马体的连续视图，以及额叶的与中矢面、前连合和后连合对准的连续视图。类似地，一般来讲视神经炎患者需要若干解剖标志的连续视图，包括视神经、视神经束、视神经交叉、视辐射、丘脑和视觉皮质。
[0003]用于获得解剖标志的连续视图的最常见临床成像技术中的两种临床成像技术包括磁共振成像(MRI)和计算机断层摄影(CT)。这些成像程序要求采集若干高分辨率二维(2D)图像，其中每个2D图像与同一解剖标志对准并且在沿同一采集平面的不同点处被捕获。此方法要求从不同采集平面重复扫描同一器官，以采集相对于不同标志分别提供连续视图的不同扫描，该过程显著增加了扫描时间。此外，在MRI的上下文中，采集多个对比图像以用于临床预后，并且单独采集每个图像，进一步增加了扫描时间。另选地，技术人员可采集更高分辨率的3D数据栈，然后在单独的成像控制台上手动地针对所需标志进行重新格式化。
[0004]在两种场景中，解剖结构的连续视图的质量对所用图形方案或重新格式化程序以及技术人员执行任务的技能敏感。例如，图形方案中的小误差(例如，3至5度)可导致错误的诊断或重复的扫描。在重新格式化用于所需标志的3D栈数据的情况下，不熟悉标志对于技术人员而言可能是耗时或令人沮丧的，并且可能无法在连续扫描中重复。因此，非常需要更有效的临床成像技术来获得提供不同感兴趣解剖标志的连续视图的高质量图像。

技术实现思路

[0005]以下呈现了
技术实现思路
以提供对本专利技术的一个或多个实施方案的基本理解。本
技术实现思路
不旨在标识关键或重要元素，也不旨在描绘不同实施方案的任何范围或权利要求的任何范围。其唯一目的是以简化形式呈现概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。在本文所述的一个或多个实施方案中，提供了有利于采集解剖结构特定3D成像数据和/或使用深度学习估计的扫描方案遮罩来生成3D解剖结构扫描的重新格式化视图的系统、计算机实现的方法、装置和/或计算机程序产品。
[0006]根据一个实施方案，提供了一种系统，该系统包括存储器和处理器，该存储器存储计算机可执行部件，该处理器执行存储在该存储器中的该计算机可执行部件。该计算机可执行部件包括遮罩生成部件，该遮罩生成部件采用预先训练的神经网络模型来生成在患者解剖区域的所捕获的一个或多个校准图像中描绘的不同解剖标志的遮罩。该计算机可执行
部件还包括重新格式化部件，该重新格式化部件使用该遮罩来重新格式化该患者解剖区域的所捕获的3D图像数据，以生成该3D图像数据的对应于该不同解剖标志的不同表示。在这方面，遮罩分别提供如3D图像数据中所描绘的不同解剖标志的解剖参照系。一个或多个校准图像可包括相对于3D图像数据具有较低分辨率的图像，诸如2D三平面定位器或侦察图像或MRI上下文中的低分辨率2D或3D线圈灵敏度图像。
[0007]在一些具体实施中，不同表示包括利用3D图像数据生成的合成2D图像。在其他具体实施中，不同表示包括利用3D图像数据生成的合成3D图像。在各种实施方案中，3D图像数据与解剖结构特定区域和/或第一扫描平面一起捕获，其中不同解剖标志包括不同于第一扫描平面的一个或多个第二扫描平面，并且其中不同表示提供3D图像数据的由一个或多个第二扫描平面生成的视角。另外地或另选地，不同解剖标志包括一个或多个解剖结构，并且其中不同表示提供三维图像数据的相对于一个或多个解剖结构的视角。利用这些实施方案，不同解剖标志包括平面解剖结构和非平面解剖结构。
[0008]计算机可执行部件还可包括量化部件，该量化部件使用遮罩和三维图像数据对与不同解剖标志中的一个或多个解剖标志相关联的一个或多个几何特性或视觉特性进行量化。计算机可执行部件还可包括异常检测部件，该异常检测部件使用机器学习和人工智能技术基于一个或多个几何特性和视觉特性来评估与不同解剖标志中的一个或多个解剖标志相关联的一个或多个异常的存在。
[0009]在一些实施方案中，本文所公开的系统中描述的元件可以不同形式体现，诸如计算机实现的方法、计算机程序产品或另一种形式。
附图说明
[0010]本专利或专利申请文件包含至少一个彩色绘制的附图。带有彩色附图的本专利或专利申请公布的副本将在提出请求并支付必要费用后由专利局提供。
[0011]图1示出了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的示例性非限制性系统的框图，该系统使用深度学习估计的扫描方案遮罩来有利于生成3D解剖结构扫描的重新格式化视图。
[0012]图2呈现了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的示例性脑部扫描校准数据(2D三平面定位器)和对应的遮蔽校准数据。
[0013]图3呈现了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的另一个示例性脑部扫描校准数据(2D三平面定位器图像)和对应的遮蔽校准数据。
[0014]图4呈现了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的示例性膝部扫描校准数据(3D体线圈灵敏度扫描图像)和对应的遮蔽校准数据。
[0015]图5呈现了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的脑部的示例性高分辨率3D图像和对应的重新格式化3D图像。
[0016]图6呈现了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的膝部的示例性高分辨率3D图像和对应的重新格式化3D图像。
[0017]图7A和图7B提供了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的具有采用不同扫描平面遮罩的重新格式化脑部扫描图像数据的示例性仪表板。
[0018]图8示出了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的另一个示例性非限制性
系统的框图，该系统使用深度学习估计的扫描方案遮罩来有利于采集和/或生成3D解剖结构扫描的重新格式化视图。
[0019]图9呈现了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的示例性计算机实现的方法的高级流程图，该方法使用扫描方案遮罩来生成3D解剖结构扫描的重新格式化视图。
[0020]图10呈现了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的示例性计算机实现的方法的高级流程图，该方法使用扫描方案遮罩来生成3D解剖结构扫描的重新格式化视图。
[0021]图11呈现了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的另一个示例性计算机实现的方法的高级流程图，该方法使用扫描方案遮罩来生成3D解剖结构扫描的重新格式化视图。
[0022]图12呈现了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的另一个示例性计算机实现的方法的高级流程图，该方法使用扫描方案遮罩来生成3D解剖结构扫描的重新格式化视图。
[0023]图13呈现了根据本文所公开主题的一个或多个实施方案的另一个示例性计算机实现的方法的高级流程图，该本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种系统，所述系统包括：存储器，所述存储器存储计算机可执行部件；和处理器，所述处理器执行存储在所述存储器中的所述计算机可执行部件，其中所述计算机可执行部件包括：遮罩生成部件，所述遮罩生成部件采用预先训练的神经网络模型来生成在患者解剖区域的所捕获的一个或多个校准图像中描绘的不同解剖标志的遮罩；和重新格式化部件，所述重新格式化部件使用所述遮罩来重新格式化所述患者的所述解剖区域的所捕获的三维图像数据，以生成所述三维图像数据的对应于所述不同解剖标志的不同表示。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述遮罩分别提供如所述三维图像数据中描绘的所述不同解剖标志的解剖参照系。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述遮罩包括限定所述解剖区域的感兴趣三维区域的解剖覆盖遮罩，并且其中使用所述解剖覆盖遮罩在所述感兴趣三维区域内捕获所述三维图像数据。4.根据权利要求1所述的系统，其中所述不同表示包括由所述三维图像数据生成的合成二维图像或由所述三维图像数据生成的合成三维图像中的至少一种。5.根据权利要求1所述的系统，其中沿第一扫描平面捕获所述三维图像数据，其中不同解剖标志包括不同于所述第一扫描平面的一个或多个第二扫描平面，并且其中所述不同表示提供所述三维图像数据的由所述一个或多个第二扫描平面生成的视角。6.根据权利要求1所述的系统，其中所述不同解剖标志包括一个或多个解剖结构，并且其中所述不同表示提供所述三维图像数据的相对于所述一个或多个解剖结构的视角。7.根据权利要求1所述的系统，其中所述不同解剖标志包括非平面解剖结构。8.根据权利要求7所述的系统，其中所述遮罩包括对应于所述非平面解剖结构的非平面遮罩，并且其中所述重新格式化部件使用所述三维图像数据和所述非平面遮罩生成所述非平面解剖结构的平面表示。9.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或...

【专利技术属性】
技术研发人员：奇特雷什，
申请(专利权)人：通用电气精准医疗有限责任公司，
类型：发明
国别省市：