[发明专利]整合医疗成像和活检数据的临床工作站以及使用其的方法在审
申请号: | 201380014955.6 | 申请日: | 2013-03-20 |
公开(公告)号: | CN104303184A | 公开(公告)日: | 2015-01-21 |
发明(设计)人: | N·班纳吉;S·卡玛拉卡兰;V·瓦拉达恩;A·亚内夫斯基;N·迪米特罗娃 | 申请(专利权)人: | 皇家飞利浦有限公司 |
主分类号: | G16H30/00 | 分类号: | G16H30/00;A61B6/00 |
代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 刘瑜;王英 |
地址: | 荷兰艾*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 整合 医疗 成像 活检 数据 临床 工作站 以及 使用 方法 | ||
一种成像可视化工作站(30)包括图形显示设备(32)和电子数据处理器,并且所述种成像可视化工作站被配置为执行一种方法,所述方法包括:使从医疗对象提取的活检样本与所述医疗对象的医疗图像(12)空间配准;使所述医疗图像与由所述活检样本生成的信息(20、22)的图形表示相组合,以生成组合图像,在所述组合图像中,基于所述活检样本的空间配准来空间描绘出所述图形表示;以及将所述组合图像显示到所述成像可视化工作站的所述图形显示设备上。一种方法包括从医疗对象提取活检样本,对所述活检样本进行处理以生成活检信息,采集所述对象的医疗图像,使所述活检样本与所述医疗图像空间配准,以及显示被修改为包括由所述活检信息生成的注释的所述医疗图像。
技术领域
下文涉及医疗技术、肿瘤学技术、医疗成像技术、活体检查和病理学技术以及相关技术。
背景技术
在肿瘤学和其他医疗领域中使用医疗成像来提供对癌变肿瘤、含有转移癌细胞的器官或者其他感兴趣解剖结构的结构和/或机能方面的无创或微创表征。各种医疗成像模态是已知的,并且可以对它们的多样性的成像能力加以利用。在各种类型的医疗成像中使用的一些成像模态包括:磁共振(MR)成像;正电子发射断层摄影(PET)成像;单光子发射计算机断层摄影(SPECT);透射计算机断层摄影(CT)或其他透射X射线成像技术;等等。成像技术的一些例子包括:静态解剖结构成像(利用或不利用外源性造影剂);团剂成像(其中,血管造影剂团剂被施予并被摄取、冲洗,或观察造影剂的其他动态特性);功能MR成像(fMRI,例如,观察功能活动期间脑组织的氧合状态);定靶造影剂成像(例如,优先聚集在感兴趣组织类型中的放射性同位素的PET或SPECT成像);等等。医疗成像在检测指示特定肿瘤学状况的宏观成像生物学标志方面也具有一些有限的能力。例如,肿瘤异质性的MRI生物学标志已经被证明对治疗响应存在预测性。参考O'Connor等人的“DCE-MRI biomarkers of tumourheterogeneity predict CRC liver metastasis shrinkage following bevacizumaband FOLFOX-6”(British Journal of Cancer,第105卷,第139-145期(2011))。然而,已经认识到这样的成像分析能够使肿瘤生物学过于简化,并且能够通过其他技术,例如,微脉管异质性测量被有利地增强。参考Id。
有创技术采用活检流程来提取常规接受组织病理学分析(例如,组织切片、着色和微观分析)的组织。组织病理学能够实现对组织类型的清晰识别,并尤其能够识别出肿瘤是恶性的(即,癌症)还是良性的。能够通过彻底去除肿瘤或者其他感兴趣的解剖结构特征(切取活检)来采集活检样本,但是这一方案是高度有创的,并且一般不推荐,除非存在能够去除整个疑似肿块的合理概率。或者,能够采用介入仪器仅去除肿瘤的一部分的切取活检或核心活检技术,例如,所去除的部分是使用空心针或者其他介入仪器采集到的核心样本。这些方案保持了样本的结构完整性。在针吸活检中,以不保持样本的结构完整性的方式抽取样本(例如,非常适合采集没有特定结构的流体样本)。
还开发出了分子分析,其为肿瘤学家提供了更多的工具。在这些技术中,对活检样本进行处理,以评估基因和/或蛋白质组信息。已经开发出了针对特异性分子标记的以及针对分子标记组的分子测试,后者有时是使用微阵列或类似装置以大规模的并行方式执行的,从而使用单个组织样本同时对几十、几百或更多分子标志进行评估。通常使用阈值或算法对分子标记或标记组进行分析,其将相对于具体的医疗状况输出临床有用的结果。例如,特定的分子标记或标记组可以指示特定类型的癌症,或者可以测量与已知物理过程相关联的分子信号通路的活动,等等。还开发出了基因测序技术,其测量DNA和/或RNA序列,其有时多至并且包含组织的整个基因组(即,全基因组测序或WGS)。基因测序技术为分子分析提供了大量的数据,其能够用于常规分子测试和/或“发现”分析模态中,在“发现”分析模态中,将搜索基因数据,从而尝试发现证明性的基因特征。
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