[发明专利]勾画组织损伤的方法有效
申请号: | 201180065488.0 | 申请日: | 2011-12-16 |
公开(公告)号: | CN103339653B | 公开(公告)日: | 2016-11-23 |
发明(设计)人: | 卡瑟班·那亘提拉亚;基姆·莫里德森;拉尔斯·李斯加德·里伯 | 申请(专利权)人: | 奥胡斯大学;中日德兰大区 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
代理公司: | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人: | 郑立;田嘉嘉 |
地址: | 丹麦*** | 国省代码: | 丹麦;DK |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 勾画 组织 损伤 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种组织损伤的计算机辅助勾画的方法,尤其涉及一种卒中患者脑部组织损伤的计算机辅助勾画。本发明进一步涉及系统、计算机程序产品和相应方法的使用。
背景技术
在病人发生急性脑卒中的情况下,供血的减少引起一部分的脑组织局部遭受缺血,例如遭受氧气和营养物供应不足的病患,这部分被称为灌注损伤。灌注损伤的子部分是不可逆地损伤,这部分被称为核心损伤或弥散损伤。灌注损伤的其余部分,所谓缺血半暗带,如果供血在短时间内恢复,例如几个小时内,可被抢救。在决定每个卒中病人的治疗策略中,识别半暗带的体积和位置很关键。由于治疗方法如使用血栓溶解剂,必须在短时间内开始,快速评估很关键。
核心和灌注损伤的大小和位置典型地是通过人工检查弥散加权和灌注加权磁共振成像(DWI/PWI)形态来确定的。这需要技术精湛的专家介入,例如卒中神经系放射学家。这样的人工确定DWI/PWI不匹配,需要耗费大量的时间和成本。
WO2007/058632A1描述了在计算机辅助下,处理和分析的脑图像以用于卒中诊断或决定治疗决策,其中多个卒中相关的图像是叠加的。
由于它们不能区别损伤体积和损伤之外的体积,这样的自动图像处理方法是不可靠的。
为了自动确定低灌注组织,已尝试使用简单阈值算法。然而,这种方法,问题在于缺乏已建的适用每个人的阈值,如灌注阈值。此外,研究表明阈值取决于许多因素,包括症状出现后的时间和后期处理的方法。
因此,一种改进的计算机辅助勾画组织损伤的方法是有益的,尤其更快和/或更可靠的方法是有益的。
发明内容
本发明的目的是提供一种组织损伤的计算机辅助勾画的方法,该方法解决了上述的现有技术中的方法的不快速和不可靠的问题。
此外,本发明的一个优势是本发明能给出可重现的结果。另一个优势在于实施该方法以便以全自动方式操作。
本发明的进一步的目的是对现有技术提供一个可替代的选择。
因此,上述目标和几个其他目标旨在获得本发明的第一个方面,通过提供估算生物组织中半暗带的半暗带尺寸的方法,该方法包括步骤:
—接收第一图像,所述第一图像包括表示空间分辨灌注参数的数据;
—接收第二图像,所述第二图像包括表示空间分辨弥散参数的数据;
—识别所述第一图像上的第一区域,所述第一区域对应于灌注损伤;
—识别所述第二图像上的第二区域,所述第二区域对应于弥散损伤;
—基于所述第一和第二区域估算半暗带尺寸的度量;
其中所述方法进一步包括:
—在所述灌注加权图像上应用第一图像处理方法,所述第一图像处理方法包括水平集方法;
—在所述弥散加权图像上应用第二图像处理方法,第二图像处理方法包括灰度形态运算。
本发明特别地,但不局限地,在改善速度和/或可再现性和/或极小化用户干预上是有益的。该方法产生具有平滑边界的损伤估算。本发明提供了一种勾画第一区域和第二区域的方法,以此勾画潜在可挽救的组织的位置和区域。本发明的一个优势在于它使得快速估算生物组织中半暗带的半暗带尺寸的度量成为可能。另一个潜在的优势可在于它使得可重现地估算生物组织中半暗带的半暗带尺寸的度量成为可能。另一个优势在于它使得估算生物组织中半暗带的半暗带尺寸的度量成为可能,其中度量与人工提供的估算关联得很好,例如由经过培训的专家人工提供的估算。
半暗带尺寸可以基于第一和第二区域确定,例如半暗带是以第一区域和第三区域之间的差异而确定的,第三区域是包含在第一区域和第二区域中的一个区域。在另一个实施例中,半暗带是以第一区域与第二区域之间的差异而得到的。
图像被理解为一组表示空间分辨参数的数据点,例如一组空间分辨值,其中每个数据点对应于处于某一个位置的参数的值。可以理解,多个位置可以被包含在一个平面内,对应于二维图像,或者这些位置可以跨更多个维度分布,例如三维。可以进一步理解,尽管位置被描述为空间数学上理想的点,每个数据点可以对应一个有限的面积或体积,例如有限的面积或体积被指定给每一个数据点。在本申请中,“图”与“图像”可交换使用。
可以理解,即使在二维图像中识别一个区域的情况下,相应的体积可以被推导出,因为可以理解的是:为二维图像指定一个延拓,例如深度,在与两个图像维度正交的第三空间维度中。换句话说,图像中每一个像素表示一个体素。因此,可以理解,一个面积可以对应于一个体积。
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