前列腺可视化和癌症检测的系统和方法技术方案

一种检测前列腺的疾病的方法、系统和计算机可读介质。本公开的实施方式示例可包括接收利用至少一种采集模式获得的图像数据集；从所述数据集中分割包括前列腺的关心区域；应用保角映射，把关心区域映射到规范的形状；利用规范映射的数据集，生成前列腺的3D影像；和对规范映射的体积应用计算机辅助检测(CAD)，以检测器官的疾病区。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及医学成像，更具体地说，涉及用于诊断前列腺癌(CaP)的成像。
技术介绍
前列腺癌(CaP)是欧洲男性之中最常诊断出来的癌症，是欧洲男性的癌症死亡率的第二大原因。尽管前列腺癌如此常见，诊断方法却仍然原始和不精确。检测主要依赖于使用简单的验血来检查前列腺特异抗原(PSA)的水平，和依赖于直肠指检(DRE)。如果发现PSA水平升高，或者如果在DRE期间，医生触摸到物理异常，那么将进行活检。尽管利用经直肠超声(TRUS)来指导，这些活检仍然不精确，通常必须大量地从癌变区尝试取回样本。最近，注意到磁共振成像(MRI)可用于检测CaP。CaP的检测需要利用不同设定获得的多个MR图像。最常使用的是T2加权和Tl加权图像序列的组合。T2加权图像通常用于定位怀疑癌变的区域，而Tl加权图像用于减少主要因活检后出血的存在而引起的假阳性。还建议使用MR频谱成像(MRSI)。下面进一步详细说明利用MR T2加权、Tl加权和MRSI图像来检测CaP的医学背景的更多细节。MRSI测量覆盖许多体素的较大区域中的化学谱。对CaP检测来说，存在3种感兴趣的化学物胆碱、肌氨酸和柠檬酸盐。具体地说，在包含CaP的区域中，胆碱与肌氨酸的比值，以及胆碱加肌氨酸与柠檬酸盐的比值显得升高。由于其分辨率较粗，因此认为MRSI不适合于具体定位，但是可用于对区域进行宽泛的概览。 前列腺MR图像序列的获取通常是利用每个序列各不相同的定向和分辨率完成的。在患者不移动而在单一检查期间(session)内获得图像序列的情况下，所得到的体积将在全局空间中被自然配准。利用每个MRI切片的图像位置、定向和分辨率信息，可在3D空间中恰当地使所述体积定向，而不需要配准方法。放射技师一般通过简单地查看2D切片，并尝试使沿各种定向(例如，轴位和冠状位)的扫描之间的匹配位置相互关联，来检查所述数据。然而，这种处理不直观，并且低效。利用包括每次扫描的数据的可视化、使医生可以立刻查看整个腺体的3D绘制系统会更直观和高效。周围解剖结构在识别CaP方面也很重要。位于前列腺上方的是精囊(SV)，CaP对精囊(SV)的浸润也值得关注。对SV的浸润可利用T2加权图像来识别。正常的SV表现为被强度降低的外壁围绕的强度增大的区域。在SV浸润中，SV将表现为强度处处降低。前列腺和直肠之间的异常角度也可以是问题的征兆，从而重要的是能够查看直肠壁的位置。此外，多模态可视化非常适合于体积医学成像数据，并且由于各种3D医学成像采集设备的扩散而日益普及。多模态绘制的主要任务是决定体数据应被如何混合。通常，多模态绘制被用于结合两个体积，其中一个包括结构数据，而另一个包括功能数据。在这种情况下，这两个体积通常是分别考虑的，功能数据被用于在结构数据上突出所关心的区域。对具有两种模式的情况来说，可以利用2D传递函数把一对样本值映射到特定的输出颜色。利用射线投射的体绘制已成为标准技术，其高度并行性有助于图形处理单元(GPU)上的加速。对GPU加速的多体积绘制来说，工作通常集中在基于切片的方法，其中在绘制期间，来自多个体积的切片可被简单地交错。对通过射线投射的绘制来说，常见的是使用深度剥离，并多趟(多次穿越，multiple passes)地进行射线投射,或者每次只进行某些部分。射线投射只进行一趟(单次穿越，single pass)的方法一般要求体数据集被预处理，以便体数据集按单网格被配准和重新采样。对于不能装入存储器中的较大体积的绘制，还提出了解决存储器管理问题的方法。不过，对于前列腺绘制来说，存储器管理问题一般不是大问题，因为关心的区域较小。
技术实现思路
MR图像能够帮助CaP的检测，尽管基于切片的查看会较为困难。本公开的实施例能够提供容易并且高效地对前列腺MR数据进行体绘制的方法示例，使用户易于3D观察前列腺和怀疑区域。此外，可对绘制的前列腺体数据应用计算机辅助检测(CAD)技术，以帮助CaP的检测。当在同一成像期间中获得多个数据集，同时在采集之间不存在患者移动时，可应用所述方法示例，允许数据在全局空间(world space)中被自然配准。为了处理多定向和多分辨率体积，该方法示例可包括多体积射线投射算法示例，其中只单次穿越中进行射线积分。尽管为绘制前列腺而优化了所述方法示例，不过所述方法示例适用于其它多体积绘制情形。本公开的实施方式示例提供一种执行3D绘制的方法、设备和计算机可读介质，借助于利用多体积射线投射和多模态明暗处理进行的包括来自多次扫描的数据的可视化，允许医生检视整个腺体。首先，可从原始医学数字成像和通信(DICOM,Digital Imaging andCommunications in Medicine)切片提取图像信息。可对体积进行前列腺区的分割和修整，以除去无关的数据。之后，可以进行穿过体积几何数据的3次边界预穿越(pre-pass，预遍历)。这些预穿越的结果随后可用于在对数据的单次穿越(pass，遍历)中，进行多体积射线投射。该射线投射穿越期间的明暗处理最好是利用考虑T2加权图像数据、Tl加权图像数据和MRSI频谱数据的多模态明暗处理方案完成的。该穿越的输出可以是最后的绘制图像，通过调整控制多模态明暗处理的阈值参数，或者通过修改视图，用户可以优化所述图像。本公开的实施例还可包括一种考虑到T2加权体积、Tl加权体积和MRSI体积的前列腺的多模态MR绘制的分类方法。不同于许多其它的多模态绘制应用，源于各种模式的数值被用于决定将如何对某个区域进行明暗处理，而不仅仅利用一种功能模式来突出源于结构模式的某物。分类的示例可用公式表示成能够高效计算的等式。多体积射线投射和多模态分类方法示例可在GPU上实现，并且可考虑到这样的体系结构而被优化。本公开的实施例还包括对前列腺、其周围解剖结构以及有关腺体内的肿瘤和出血位置的指示进行可视化的架构。为了提供所述可视化，可以提供绘制多模态数据的计分体积示例。可以首先为腺体和精囊创建考虑3个T2加权数据集、一个Tl加权数据集和一个MRSI数据集的计分体积。根据阈值，可以关于每种MR模式是否指示关心点，来对每个体素计分。所述计分体积可被结合到基于切片的检视方法中，或者应用于区域的3D可视化。在允许用户调整所检视的内容的交互架构中，可以使前列腺、计分体积和周围解剖结构可视化。计分体积的各种检视模式都是可能的，以便用户能够关注期望的结果。本公开的一个方面可包括一种可见性保留(visibility persistence)模式,在一个得分会被遮蔽的时候，所述模式允许该得分仍然可见。体绘制可以利用在GPU上被加速，以提供交互性能的单趟(单次穿越)多体积射线投射装置。尽管以前的前列腺3D可视化关注于显示前列腺的形状，这里的实施方式示例允许用户检视腺体内部的多种信息。用户可以随意检视这种多模态信息。针对体绘制的计分空间的使用可推广到任何CAD应用，因为确定得分的方法示例可以独立于绘制。按照本公开的实施方式示例，在每个样本点可以考虑最多达6个值。可以使用包括这些值的6D传递函数，不过所述6D传递函数可能难以设计。作为这种方法的备选方案，·下面说明能够把所述各个值放入其中的公式。所述公式的计算结果值可用于把样本映射成颜色。本公开的另外的实施方式示例还可把体积信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2010.01.22 US 61/297,4541.一种检测前列腺的疾病的方法，包括 接收利用至少一种采集模式获得的图像数据集； 从所述数据集中分割包括前列腺的关心区域； 应用保角映射，把所述关心区域映射到规范的形状； 利用规范映射的数据集，生成前列腺的3D影像；和 对规范映射的体积应用计算机辅助检测(CAD)，以检测器官的疾病区。2.按照权利要求I所述的方法，其中所述疾病包括癌症。3.按照权利要求I所述的方法，其中所述数据集包括利用至少两种不同的采集模式获得的多个数据集。4.按照权利要求I所述的方法，还包括配准所述多个数据集。5.按照权利要求I所述的方法，还包括使所述多个数据集相互关联。6.按照权利要求I所述的方法，其中所述计算机辅助方案包括电子活检。7.按照权利要求I所述的方法，其中所述保角映射还包括纹理分析的使用。8.一种器官的体绘制方法，包括 接收利用至少两种采集模式获得的多个数据集； 分割所述多个数据集，以定义关心区域； 执行多体积射线投射算法； 进行多模态明暗处理； 利用边界预穿越和所述多体积射线投射算法，处理所述多个数据集； 利用处理后的所述多个数据集，生成所述器官的图像；和 利用计算机辅助检测设备，检测所述器官的疾病。9.按照权利要求8所述的方法，其中所述多个数据集包括T2加权直肠内轴位扫描、T2加权直肠内矢状位扫描、T2加权直肠内冠状位扫描、Tl加权骨盆轴位扫描和MRSI中的至少一个。10.按照权利要求8所述的方法，其中所述分割包括人工分割所述多个数据集的至少一部分。11.按照权利要求8所述的方法，还包括上采样所述多个数据集的至少一部分，以创建上采样体积，和利用所述上采样体积生成所述图像。12.按照权利要求8所述的方法，其中所述多体积射线投射算法包括配置成识别每条射线的方向和/或每条射线的步长的多次边界预穿越。13.按照权利要求12所述的方法，其中所述多次边界预穿越识别每条射线在全局空间中的开始位置和/或每条射线在本地空间中的开始位置。14.按照权利要求8所述的方法，其中所述多体积射线投射算法包括借助单次遍历进行射线投射的单次穿越。...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿里·考夫曼，约瑟夫·马里诺，
申请(专利权)人：纽约州立大学研究基金会，
类型：
国别省市：