使用3D锥形束计算机断层扫描对脑内血栓进行介入性表征制造技术

一种用于确定患者体内凝块位置和成分的系统和相关方法。该系统(SYS)包括输入接口(IF)，用于接收感兴趣区域的输入影像，该输入影像包括对比输入影像和比对比输入影像对比更低的另一输入影像。该系统的位置确定器(LD)处理对比影像以确定凝块的位置。该系统的成分确定器(CD)基于所确定位置的另一输入影像来确定凝块成分。经由输出接口(OF)提供所述凝块位置和凝块成分的指示。

【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确定患者体内凝块位置和成分的系统和相关方法、一种用于训练机器学习模型以供此类系统用于确定患者体内凝块位置和成分的训练系统和相关方法、一种用于生成训练数据以供此类训练系统使用的系统和相关方法、一种成像布置、一种计算机程序单元和一种计算机可读介质。

技术介绍

1、根据who(世界卫生组织)2019年情况说明书(可在线获得https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death)，中风在十大主要死亡原因中位居第二。这占2019年全球死亡人数的11％。中风是一种脑血管阻塞性疾病，它可以导致改变人们生活的残疾甚至死亡。缺血性中风是一种急性神经血管疾病，由物质块(“凝块”或“血栓”)阻塞脑血管系统引起，这种阻塞被称为大血管阻塞(“lvo”)。由于这种情况，组织可能会缺氧。

2、对于疑似病例，需要快速诊断和治疗。典型地，当患者出现症状时，会要求获取3d成像模态，例如基于x射线的非对比ct和ct血管造影(cta)，作为分类和诊断过程的部分。它们允本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于确定患者体内凝块位置和成分的系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述位置确定器(LD)是由以下各项中的一项来实现的：i)经训练的机器学习模型(M)；以及ii)非机器学习分割算法。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其中，所述成分确定器(CD)被实现为经训练的机器学习模型(M’)。

4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述经训练的机器学习模型被配置为仅接收非对比影像作为输入。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，其中，所述对比影像和对比更低的影像包括图像域中的重建影像。

6.根据权利要求2至4中的任...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于确定患者体内凝块位置和成分的系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述位置确定器(ld)是由以下各项中的一项来实现的：i)经训练的机器学习模型(m)；以及ii)非机器学习分割算法。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其中，所述成分确定器(cd)被实现为经训练的机器学习模型(m’)。

4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述经训练的机器学习模型被配置为仅接收非对比影像作为输入。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，其中，所述对比影像和对比更低的影像包括图像域中的重建影像。

6.根据权利要求2至4中的任一项所述的系统，其中，所述对比影像包括投影域中的一个或多个2d血管造影图，并且其中，所述系统还包括反向投影器(bp)，所述反向投影器被配置为将从所述经训练的机器学习模型接收的输出反向投影到图像域中，以识别所述图像域中与所述投影域中的所述凝块的确定的位置相对应的3d体素位置。

7.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，其中，所述另一输入影像包括帧的时间序列，所述成分确定器(cd)被配置为基于按照所述时间序列的随时间推移对比摄取来确定所述凝块成分。

8.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，其中，所述凝块位置的指示是相对于另...

【专利技术属性】
技术研发人员：D·舍费尔，C·哈泽，M·格拉斯，D·S·A·鲁伊特斯，W·维格斯，I·坎耶尔斯，M·A·A·范费利梅伦，R·范科伊伦，A·巴尔吉德，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：