System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 对医学影像的基于机器学习的质量评估及其在便于成像操作中的应用制造技术_技高网

对医学影像的基于机器学习的质量评估及其在便于成像操作中的应用制造技术

技术编号:41404874 阅读:6 留言:0更新日期:2024-05-20 19:30
用于成像支持的系统(SYS)及相关方法。所述系统包括用于接收由成像装置(IA)采集的患者的输入图像(I1)的输入接口(IN)。所述输入图像先前由图像质量评估模块(IQM)评估并被授予图像质量IQ评分。所述系统的成像分类模块(TL)从先前评估的图像的图像数据库(DBI)中检索对应于所述输入图像的对应图像(I0)。所述对应图像是患者的先前图像。所述成像分类模块(TL)基于所述第一IQ评分和所述对应图像(I0)的第二IQ评分(如果有的话)来提供是否由所述成像装置(IA)采集所述患者的新图像(I2)的决策。可以降低不必要的重拍的风险,因此节省时间、剂量,并减少成像装置的损耗。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术涉及一种用于成像支持的系统、相关方法、成像装置、计算机程序单元以及计算机可读介质。


技术介绍

1、机器学习(“ml”)可以用于医学实践中,以评估医学影像(如乳房或胸部x射线等)的图像质量(“iq”)。这种基于ml的质量评估也可以用于其他x射线研究(如整形外科中),或者实际上其他成像模态中,如体积成像研究(例如ct、mr、超声)。

2、通常,ml激励的质量评估检查图像质量的一个或多个方面。例如,图像质量可以就如下方面来定义:i)视场(“fov”):例如“整个感兴趣区域都被捕获在图像上了吗?”,ii)患者姿势,例如“患者站直了吗?”,iii)采集时间(如吸气/呼气),例如“患者正确吸气了吗?”,iv)成像参数设置(如辐射质量),例如“图像欠曝或过曝了吗?”,v)运动伪影,例如“患者在采集期间移动了吗?”等等。

3、感兴趣的图像质量方面或指标可以取决于研究类型和/或所使用的成像模态。

4、当放射科医师接收到低质量图像研究时,他或她的目标是尽他或她的最大能力回答手边的临床问题。然而,如果图像是非诊断性的,则邀请患者进行另一次成像会话,这对患者而言是不方便且有压力的,例如同时还生成本可避免的成像体积,给成像仪器造成负担,并且使患者和/或工作人员暴露于可避免的x射线剂量。

5、基于ml的质量评估能够帮助防止低质量的研究进入放射评价过程。基本上在采集之后立即进行基于ml的iq评估可以帮助警示成像仪器的操作者任何潜在的质量问题。然后可能需要在患者仍在成像室里时,做出是否要采集新图像的决策


技术实现思路

1、因此存在着对改进的成像支持的需要。

2、本专利技术的目标通过独立权利要求的主题得以实现,另外的实施例被并入从属权利要求。应指出,下文描述的本专利技术的各方面同样适用于相关方法、成像布置、计算机程序单元以及计算机可读介质。

3、根据本专利技术的第一方面,提供用于(优选为医学的)成像支持的系统,包括:

4、输入接口,其用于接收由成像装置采集的患者的输入图像,所述输入图像先前由图像质量评估模块评估并被授予第一图像质量iq评分;以及

5、成像分类模块(本文中也被称作分类逻辑),其被配置为从先前评估的图像的图像数据库中检索或尝试检索对应于所述输入图像的对应图像,所述对应图像是所述患者的或类似患者的先前图像,并且所述成像分类逻辑基于所述第一iq评分和所述对应图像的第二iq评分(如果有的话)来提供是否由所述成像装置采集所述患者的新图像的决策。如果不采集所述新图像,则是所述对应图像替代所述输入图像。例如,一些在实施例中,所述成像分类逻辑的所述决策是以下中的一个:如果所述第二评分大于所述第一评分和/或其中所述第二评分大于预定义最小iq评分,则不采集所述新图像。

6、如果决定采集所述新图像,则针对该新图像的成像设置大体上将不同于针对第一/输入图像所使用的成像设置。针对要被采集的所述新图像的该第二成像设置可以由所述用户设置,或者可以由所述系统建议,例如由适当配置的机器学习模块,或由查找机制基于在其中列出相对于(缺陷)iq的校正图像设置的表格来建议。因此,能够避免不必要的图像重拍。

7、在实施例中,所述系统包括可视化器部件,以指示:i)是否已找到这样的对应图像,和/或ii)如果已找到,则所述对应图像的所述iq第二评分,和/或iii)对所述成像分类逻辑的所述决策的指示。

8、在实施例中,所述可视化器操作以在显示设备上可视化所述对应图像。

9、在实施例中,所述系统包括用户接口(“ui”),其被配置为接收针对所述成像装置采集所述新图像的用户请求。优选地,但非必须地,所述ui被集成到图形ui(“gui”)中。所述gui可以包括图形显示器,以对所述对应图像和/或当前图像进行可视化。

10、在实施例中,如果不能找到这样的对应图像,或者如果所述对应图像的所述第二iq评分未超过所述第一评分,则所述成像分类逻辑(本文中也被简单地称作“逻辑”或“分类逻辑”)决定要采集这样的新图像,并且i)向所述成像装置发出控制信号以实现对所述患者的所述新图像的重新采集,或者ii)实现向所述成像装置的所述用户提出要采集所述新图像的推荐。在该情况下(与上述情况相反),现在是所述新图像可以用作所述输入图像的替代。

11、在实施例中,所述成像分类逻辑是要检索具有来自预定义先前时间间隔内的采集时间的所述对应图像。这允许确保仅考虑相关图像以供检索。

12、在实施例中,所述时间间隔取决于以下中的任一个或多个:患者状态、成像协议。所述患者状态可以是由医学设施(诊所)授予的一个,并且可以包括住院患者或门诊患者的状态,以及在该时间间隔内所执行的研究的类型或是关于患者的某些医学行为,如胸部x射线研究、乳房x射线研究等。

13、在实施例中,所检索的对应图像是具有至少与所述当前图像中的感兴趣区域重叠的感兴趣区域的图像。

14、在实施例中,所述第一iq评分和/或第二iq评分在各自的图像中可局部化为这样的一个或多个图像部分,所述一个或多个图像部分比其他的一个或多个图像部分对各自的评分贡献更多。梯度技术可以用于局部化,尤其是在评分是由机器学习模型授予时。

15、在实施例中,由所述逻辑给出的所述决策还基于关于所述当前图像的和/或所述先前图像的临床指征。所述临床指征或成像目的表示为何采集所述当前图像和/或先前图像的医学原因。所述临床指征可以由用户明确提供,或者可以通过逻辑根据i)所使用的成像协议,ii)医学记录,iii)元数据等推断出。ml或搜索工具可以用于推断该信息。所述临床指征可以由所述成像分类逻辑用于寻找所述对应图像,其涉及与所述当前图像相同或类似的roi。该信息允许引导逻辑在所述先前影像数据库中的所述搜索。

16、所提出的系统可以允许借助于可能在数据库中保存的先前影像用于成像决策支持。所述先前影像可以是与所述当前患者相同或类似患者的。所提出的系统允许检索这样的先前图像,它们可以针对当前iq缺陷图像充当具有针对当前感兴趣区域(“roi”)的足够iq的替代图像。因此,可以避免重拍。亦即,尽管当前图像研究可能是低质量的,如果患者在不久前已做过具有可接受质量的类似研究,则可以不需要重拍。因此,所提出的系统和方法可以支持在临床工作流中对当前放射质量评估的扩展。如果先前图像涉及与当前图像的相同的感兴趣区域,则先前图像对应于所述当前图像。

17、所提出的系统可以用于辅助技术人员决定是否需要重拍。所述系统可以在高性能计算装置上实施,其具有对决策支持信息接近实时的快速反馈,从而用户能够在当前患者仍在成像室中时对该信息采取行动。所述系统能够快速将当前低质量图像与数据库中保存的针对所述当前患者或针对类似于所述当前患者的患者的(一幅或多幅)相关先前图像关联。

18、能够降低不必要的图像重拍的风险,因此节省时间、x射线剂量,并减少成像装置的损耗。

19、一些在实施例中,利用了这样本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于成像支持的系统(SYS),包括:

2.如权利要求1所述的系统,包括可视化器部件(VC),以指示i)是否已经找到这样的对应图像,和/或ii)如果已找到,则所述对应图像的所述IQ第二评分,和/或iii)对所述成像分类模块(TL)的所述决策的指示。

3.如权利要求2所述的系统,所述可视化器(VC)在显示设备(DD)上对所述对应图像进行可视化。

4.如前述权利要求中的任一项所述的系统,包括用户接口(UI),所述用户接口被配置为接收针对所述成像装置采集所述新图像的用户请求。

5.如前述权利要求中的任一项所述的系统,其中,如果不能找到这样的对应图像,或者如果所述对应图像的所述第二IQ评分未超过所述第一评分,则所述分类模块决定要采集这样的新图像,并且i)向所述成像装置发出控制信号以实现对所述患者的所述新图像的重新采集,或者ii)实现向所述成像装置的所述用户提出要采集所述新图像作为所述输入图像的替代的推荐。

6.如前述权利要求中的任一项所述的系统,其中,所述成像分类模块(TL)尝试检索具有在预定义先前时间间隔内的采集时间的所述对应图像。

7.如前述权利要求中的任一项所述的系统,其中,所述时间间隔取决于以下中的任意一个或多个:患者状态、成像协议。

8.如前述权利要求中的任一项所述的系统,其中,所检索的对应图像(I0)是具有至少与所述当前图像中的感兴趣区域重叠的所述感兴趣区域的图像。

9.如前述权利要求中的任一项所述的系统,其中,所述成像分类模块(TL)的所述决策是以下中的一个:如果找到所述对应图像,并且所述第二评分大于所述第一评分和/或其中所述第二评分大于预定义最小IQ评分(Q),则不采集所述新图像(I2),以及所述对应图像替代所述输入图像。

10.如前述权利要求中的任一项所述的系统,其中,所述第一IQ评分和/或第二IQ评分在各自的图像(I1,I0)中可局部化为一个或多个图像部分,所述一个或多个图像部分比其他的一个或多个图像部分对各自的评分贡献更多。

11.如前述权利要求中的任一项所述的系统,其中,所述模块(TL)的所述决策还基于关于所述当前图像和/或所述先前图像的临床指征。

12.一种成像支持的计算机实施的方法,包括:

13.一种成像装置(AR),包括:根据前述权利要求中的任一项所述的系统(SYS),以及成像装置(IA),所述成像装置优选是医学X射线型。

14.一种计算机程序单元,其在被至少一个处理单元运行时,适于令所述处理单元(PU)执行如权利要求12所述的方法。

15.至少一个计算机可读介质,其上储存有如权利要求14所述的程序单元。

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【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于成像支持的系统(sys),包括:

2.如权利要求1所述的系统,包括可视化器部件(vc),以指示i)是否已经找到这样的对应图像,和/或ii)如果已找到,则所述对应图像的所述iq第二评分,和/或iii)对所述成像分类模块(tl)的所述决策的指示。

3.如权利要求2所述的系统,所述可视化器(vc)在显示设备(dd)上对所述对应图像进行可视化。

4.如前述权利要求中的任一项所述的系统,包括用户接口(ui),所述用户接口被配置为接收针对所述成像装置采集所述新图像的用户请求。

5.如前述权利要求中的任一项所述的系统,其中,如果不能找到这样的对应图像,或者如果所述对应图像的所述第二iq评分未超过所述第一评分,则所述分类模块决定要采集这样的新图像,并且i)向所述成像装置发出控制信号以实现对所述患者的所述新图像的重新采集,或者ii)实现向所述成像装置的所述用户提出要采集所述新图像作为所述输入图像的替代的推荐。

6.如前述权利要求中的任一项所述的系统,其中,所述成像分类模块(tl)尝试检索具有在预定义先前时间间隔内的采集时间的所述对应图像。

7.如前述权利要求中的任一项所述的系统,其中,所述时间间隔取决于以下中的任意一个或多个:患者状态、成像协议。

8.如前述权利要求中的任一项...

【专利技术属性】
技术研发人员:M·塞芬斯特S·M·扬
申请(专利权)人:皇家飞利浦有限公司
类型:发明
国别省市:

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