[发明专利]将多个二值聚类图组合成单一聚类图的方法

说明书

技术领域

本发明涉及用于将多个二值聚类图(binary cluster map)组合成单一聚 类图的方法和设备，其中每个相应二值聚类图表示特征信息并且该单一聚 类图表示所述特征信息的组合。

背景技术

各种医学成像系统使得能够直接或通过对测量到的数据进行适当分析 (如药物动力学建模(pharmacokinetic modelling)，参考欧洲专利申请号 EP04102015.7“Data processing system for compartmental analysis”)来测量 生物功能参数。为了临床应用，所得到的功能图像通常被进一步处理以获 得聚类图，参考L.Xing等人的“Inverse planning for functional image-guided intensity modulated radiation therapy”，Phys.Med.Biol.47，3567，2002。通过 聚类操作，原始参数图的准连续(quasi-continuous)级别被减少，从而实现了 更清晰的显示。通常以仅产生两个级别(例如，两种组织状态：正常组织和 病变组织)的方式进行聚类操作。这样的功能二级聚类图(二值图)使得能够 很容易地区分两种类型的组织，并且所述二值图通常被用于诸如放射治疗 计划(RTP)这样的应用，参考L.Xing等人的“Inverse planning for functional image-guided intensity modulated radiation therapy”，Phys.Med.Biol.47，3567， 2002。

可以通过不止一种测量或分析方法获得某些生物学上的重要参数。一 个示例就是缺氧症相关参数，该参数可以通过磁共振血氧水平依赖 (Magnetic Resonance Blood Oxygen Level Dependent，MR-BOLD)测量法来 进行测量，该参数也可通过对适当的正电子发射断层显像(Positron Emission Tomography，PET)图像进行药物动力学分析来进行测量，或通过 磁共振化学交换依赖饱和转移(Magnetic Resonance Chemical Exchange Dependent Saturation Transfer，MR-CEST)测量法来进行测量。所得到的功能 图通常彼此不同，二值聚类图也会彼此不同。这意味着某些二值聚类图包 含着高度相关的信息，而其他一些聚类图则可能包含较少相关的信息。因 此，为了从二值图中获得尽可能好的信息，必须很仔细地选择所使用的测 量或分析方法。

需要这样一种方法，其能够从多个聚类图中收集信息以形成单一聚类 图，并且所述方法还允许医师能够评估该单一聚类图的置信水平。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于将来自表示特征信息的多个二值聚类图 的信息组合成单一二值聚类图的方法和设备，使得医师能以一种非常用户 友好的方式并且更精确地评估该单一聚类图的置信水平。

根据一个方面，本发明涉及一种用于将多个二值聚类图组合成单一聚 类图的方法，其中每个相应二值聚类图包括特征信息并且该单一聚类图表 示所述特征信息的组合，该方法包括：

为每个相应二值聚类图分配用于指示每个相应二值聚类图的可靠性的 可靠性因子，

利用可靠性因子作为预定义组合规则的输入参数，所述预定义组合规 则用于为单一聚类图确定可靠性向量(reliability vector)，其中可靠性向量包 括多个可靠性因子元素，每个相应可靠性因子元素与单一聚类图中的特定 聚类图区域相关联并且指示了该聚类图区域的可靠性。

因此，由于对所述二值聚类图的组合操作通常会至少部分地导致所述 二值聚类图的重叠，所以不同的重叠区域会被分配有由可靠性因子元素给 出的可靠性值。因此那些其中相关联的可靠性因子元素具有高可靠性的区 域将被视为高度相关的区域，而那些其中可靠性因子元素具有低可靠性的 区域则被视为较少相关的区域。以这种方式，医师就可以以更有效的方式 来评估单一聚类图中不同区域的可靠性，以用于在诸如放射治疗计划这样 的应用的诊断和/或治疗中做进一步处理。