[发明专利]基于超声的病理自动化检测、量化和追踪的方法和系统

权利要求书

1.一种用于检测病情的自动化方法，所述方法包括：

识别一个或多个图像数据集中的骨表面，其中所述一个或多个数据集对应于感兴趣对象中的感兴趣区；

基于对应的识别的骨表面分割对应于所述一个或多个图像数据集的关节囊区；以及

分析所分割的关节囊区来识别所述病情。

2.如权利要求1所述的方法，进一步包括获得对应于所述感兴趣对象中的所述感兴趣区的所述一个或多个图像数据集。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述感兴趣对象中的所述感兴趣区是骨关节。

4.如权利要求2所述的方法，其中，获得所述一个或多个图像数据集包括在不同的时间点采集对应于所述感兴趣对象中的所述感兴趣区的所述一个或多个图像数据集。

5.如权利要求4所述的方法，其中，识别所述骨表面包括：

获得对应于正常受检者中的所述感兴趣区的第一图像；

获得对应于所述感兴趣对象中的所述感兴趣区的第二图像；

识别所述第二图像中的声阴影；以及

基于所识别的声阴影生成遮蔽。

6.如权利要求5所述的方法，进一步包括处理具有所述遮蔽的所述第二图像来识别骨可能性。

7.如权利要求6所述的方法，进一步包括基于所述骨可能性提取所述骨表面。

8.如权利要求7所述的方法，其中，分割所述关节囊区包括：

开发所述感兴趣区的图谱；

确定所述图谱中设置在离确定的位置最远的位点处的点；

识别所述图谱中的一个或多个点，其中形成所述感兴趣区的一个或多个骨表面开始朝所述最远点弯曲；

明确所述关节囊区的位点的初步估计；

基于所述识别的骨表面生成所述关节囊区的先验可能性；以及

基于所述先验可能性分割所述关节囊区。

9.如权利要求8所述的方法，其中，分析所述分割的关节囊区包括：

确定对应于所述分割的关节囊区的参数；以及

将对应于所述分割的关节囊区的所述参数与对应于所述正常受检者的参数比较来识别所述病情。

10.如权利要求9所述的方法，其中，分析所述分割的关节囊区进一步包括计算指示所识别的病情的状况的度量。

11.如权利要求10所述的方法，其中，分析所述分割的关节囊区进一步包括确定所述感兴趣区中的骨侵蚀的体积。

12.如权利要求11所述的方法，其中，确定所述骨侵蚀的所述体积包括：

通过测量所述骨表面的曲率的变化识别骨侵蚀的一个或多个候选区；

拟合通过骨侵蚀的所述区的边缘的一个或多个轮廓；以及

使所述一个或多个轮廓上的一个或多个点沿所述骨表面的切线演变，以确定所述一个或多个轮廓的体积。

13.如权利要求12所述的方法，进一步包括对对应于所述一个或多个轮廓的所述体积求和来估计所述骨侵蚀的所述体积。

14.如权利要求13所述的方法，进一步包括基于所述对应的识别的骨表面注册所述一个或多个图像数据集来生成注册的图像。

15.如权利要求14所述的方法，进一步包括使所述注册的图像、所述提取的骨表面、所述分割的关节囊区、所述识别的病情、或其组合在显示器上可视化。

16.一种用于检测病情的自动化系统，所述系统包括：

检测平台，其包括：

　　骨表面识别模块，其配置成识别一个或多个图像数据集中的骨表面，其中所述一个或多个图像数据集对应于感兴趣对象中的感兴趣区；

　　关节囊分割模块，其配置成基于对应的识别的骨表面确定所述一个或多个图像数据集中的关节囊区；以及

　　分析模块，其配置成识别所分割的关节囊区中的所述病情。

17.如权利要求16所述的系统，进一步包括注册模块，所述注册模块配置成基于对应于所述一个或多个图像数据集的所述识别的骨表面注册所述一个或多个图像数据集，以生成注册的图像。