【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及对于基于图像处理的肺栓塞的检测的系统和方法。
技术介绍
1、肺栓塞(pe)是美国的一个主要健康问题。如果不治疗，急性pe的死亡率在10-30％之间，但及时治疗，死亡率可以降低至2-8％。因此，及时且准确的pe诊断对于帮助挽救患者生命至关重要。
2、计算机断层扫描血管造影术(cta)单独或与ct静脉相成像结合目前用于指示高临床概率患者的pe阳性指征(如wells或geneva评分所指示)或低临床概率患者的pe阴性指征。然而，由于诸如碘化造影剂过敏或肾功能不全等禁忌症，10-30％的患者不适合cta。
3、核医学成像是目前用于诊断pe的另一种方法，但需要将患者运送至核医学诊所，该诊所在夜间和周末可能不可用。核医学成像需要很长的扫描采集时间(即一到两个小时)，并且扫描可能难以再现。因此，核医学成像可能无法满足对于诊断pe的时间敏感性的要求。
技术实现思路
1、本公开的一个方面提供了一种用于处理肺部的图像的方法，包括经由数据处理硬件，定义肺部的肺部分割，经由数据处理硬件，在所分割的肺部上执行可变形图像配准，经由数据处理硬件，执行通气估计操作以确定通气估计，经由数据处理硬件，执行灌注估计操作以确定灌注估计，经由数据处理硬件，将通气估计与灌注估计进行比较，以及经由数据处理硬件，基于通气估计与灌注估计的比较来确定肺栓塞风险评分。
2、本公开的实施方式包括一个或多个以下方面。在一些实施方式中，肺部的图像是使用平扫(non-contrast)四维计算机断
3、该方法还可以包括经由数据处理硬件接收肺部的图像。
4、肺部可以被分割成五个区域。肺栓塞风险评分基于具有通气/灌注不匹配的肺部区域的数量可以在0至5的范围内。通气/灌注不匹配可以由下式定义：
5、
6、最优阈值可以由下式确定：
7、
8、从上述方程获得的最优解可以为：
9、v*＝[0.12 0.15 0.15 0.11 0.12],
10、p*＝[0.03 0.10 0.07 0.01 0.13]。
11、肺栓塞风险评分可以是使用人工智能、机器学习和神经网络中的一种或多种来确定的。
12、肺栓塞风险评分可以由下式确定：
13、
14、本公开的另一方面提供了一种系统，包括数据处理硬件和与数据处理硬件通信的存储器硬件，存储器硬件存储指令，当在数据处理硬件上执行指令时，所述指令使得数据处理硬件执行操作，所述操作包括定义肺部的肺部分割，在所分割的肺部上执行可变形图像配准，执行通气估计操作以确定通气估计，执行灌注估计操作以确定灌注估计，将通气估计与灌注估计进行比较，以及基于通气估计与灌注估计的比较来确定肺栓塞风险评分。
15、本公开的实施方式包括一个或多个以下方面。在一些实施方式中，肺部的图像是使用平扫(non-contrast)四维计算机断层扫描来获得的。
16、该操作可以包括接收肺部的图像。
17、肺部可以被分割成五个区域。肺栓塞风险评分基于具有通气/灌注不匹配的肺部区域的数量可以在0至5的范围内。通气/灌注不匹配可以由下式定义：
18、
19、最优阈值可以由下式确定：
20、
21、从上述方程获得的最优解可以为：
22、v*＝[0.12 0.15 0.15 0.11 0.12],
23、p*＝[0.03 0.10 0.07 0.01 0.13]。
24、肺栓塞风险评分可以是使用人工智能、机器学习和神经网络中的一种或多种来确定的。
25、肺栓塞风险评分可以由下式确定：
26、
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1.一种用于处理肺部的图像的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述肺部的图像是使用平扫四维计算机断层扫描来获得的。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括经由所述数据处理硬件接收所述肺部的图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述肺部被分割成五个区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述肺栓塞风险评分是基于具有通气/灌注不匹配的肺部区域的数量在0至5的范围内。
6.根据权利要求5所述的方法，其中通气/灌注不匹配由下式定义：
7.根据权利要求1所述的方法，其中最优阈值由下式确定：
8.根据权利要求7所述的方法，其中从权利要求7中的方程获得的最优解为：
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述肺栓塞风险评分是使用人工智能、机器学习和神经网络中的一种或多种来确定的。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述肺栓塞风险评分由下式确定：
11.一种系统，包括：
12.根据权利要求11所述的系统，其中所述肺部的图像是使用平扫四维计算机断
13.根据权利要求11所述的系统，其中所述操作包括接收所述肺部的图像。
14.根据权利要求11所述的系统，其中所述肺部被分割成五个区域。
15.根据权利要求14所述的系统，其中所述肺栓塞风险评分是基于具有通气/灌注不匹配的肺部区域的数量在0至5的范围内。
16.根据权利要求15所述的系统，其中通气/灌注不匹配由下式定义：
17.根据权利要求11所述的系统，其中最优阈值由下式确定：
18.根据权利要求17所述的系统，其中从权利要求17中的方程获得的最优解为：
19.根据权利要求11所述的系统，其中所述肺栓塞风险评分是使用人工智能、机器学习和神经网络中的一种或多种来确定的。
20.根据权利要求11所述的系统，其中所述肺栓塞风险评分由下式确定：
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于处理肺部的图像的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述肺部的图像是使用平扫四维计算机断层扫描来获得的。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括经由所述数据处理硬件接收所述肺部的图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述肺部被分割成五个区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述肺栓塞风险评分是基于具有通气/灌注不匹配的肺部区域的数量在0至5的范围内。
6.根据权利要求5所述的方法，其中通气/灌注不匹配由下式定义：
7.根据权利要求1所述的方法，其中最优阈值由下式确定：
8.根据权利要求7所述的方法，其中从权利要求7中的方程获得的最优解为：
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述肺栓塞风险评分是使用人工智能、机器学习和神经网络中的一种或多种来确定的。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述肺栓塞风险评分由下式确定：
...【专利技术属性】
技术研发人员：E·卡斯蒂洛，G·B·奈尔，
申请(专利权)人：威廉·博蒙特医院，
类型：发明
国别省市：
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