[发明专利]一种计算机辅助诊断技术（CAD）检测放射图像发现病灶的方法和系统

说明书

1.技术领域

此发明是关于计算机智能处理X光照片的系统方法，更详细的说法是关于检测X光照片中的病变组织，例如肺癌簇，钙化灶和肿块，同时考虑到从其他CAD系统和/或放射科医生的监控结果

当今公认的世界上最为普及的，经济的和传统的肺癌诊断方法是通过胸部X-光射线图像(主要是用CR/DR技术所产生的数字化的X-光射线图像)来诊断早期肺癌。但由于这些检查只能够提供最直观的图像，受限于检查的直接显示效果和影像医师的自身水平以及其经验，人眼分辨能力以及人为疏忽等原因，没能够将影像图片所包含的更多信息充分的利用起来，如作为判断癌症的小病灶/小结节，医生用传统的读片方式通常会漏读30％-55％。医生需要一种高级的辅助技术将各种检查信息综合起来，X射线图像经处理后，对肿瘤、结节、空洞、炎症，以及纤维化等病变都能提高检出率。这种计算机辅助诊断技术(CAD技术)可识别出人眼所不能识别的诊断信息，可作为医生的第二双眼睛,使疑似肺癌病灶的漏诊率下降了60％以上，在肺癌的早期诊断过程中起着越来越重要的作用。

2.背景技术

以乳腺癌检测为例，乳腺放射检测方法和物理检测是是当前乳腺癌筛查标准。尽管乳房x光检查是一个成熟标准化过的技术,仍有10％到30％的女性被诊断出患有乳腺癌，他们的病情并没有在乳房x光成像上表现出来。此外,只有10-20％的病人基于X光照片进行活检来发现癌症的。值得一提的是，恶性肿瘤在乳房x光检查中被错过可能性大概有三分之二。检测出错的可能性可以归因于几个因素，包括图像质量不佳,不当的扫描位置,医生不正确的解读，乳腺纤维腺体组织模糊，X光照相技术的局限性，眼睛疲劳或疏忽。

CAD系统现在可以广泛地用来辅助于在早期阶段检查出以上疾病。市场上已经存在好几种系统可以在乳腺X线照片上检测出乳腺癌，例如iCAD公司的Second Look，Hologic公司的ImageChecker,Carestream Health 公司的Kodak Mammography CAD Engine.还有一种通过胸照来侦测出肺癌预兆的系统，来自OnGuard公司。

在实际中，CAD是按照以下方式进行实践。病人到达照片处。工作人员使用影像设备拍出医疗图片。这些图片会被放入CAD系统。CAD系统会分析图片并在纸上或者电子设备上显示图片并标出潜在患病区域。随后，当放射医生为病人读图时，CAD会标识出更多可能的患病区域。CAD的功效是在于保证医生能注意到他一开始没有考虑到的可能患病区域。

3.发明内容

此发明的目的是提供一种更完善的方式和系统从X光照片上来探测微钙化灶簇和肿块。

为实现探测钙化灶簇和肿块这些目标，此发明会通过完成对X光照片的五个步骤(获取，预处理，预选择，特征抽取，分类)来完成探测。

监控人员通过检验X光线照片和间接CAD结果和最终CAD结果后生成诊断结果。诊断结果稍后会在接下来的CAD处理中和间接CAD结果进行对照而得到更完善的处理。接下来诊断结果会再和CAD最终结果进行进一步对比，这些处理结果最终会为操作人员提供可靠的参考。

此发明的CAD系统能在分析X光照片时指示出准确清晰的可能患病区域。

此发明根据CAD结果来生成监控结果。

最终CAD监控结果包括CAD最终结果和最终诊断结果。

最终诊断结果将有非常低的假阳性并不会出现任何异常。

专业操作人员把原图像数据输入系统或者从之前的CAD得到数据并剔除虚假可能性得出真实结果从而生成监控CAD结果。这些CAD监控结果包括原始CAD结果和监控生成的结果

因此，本发明的目地是提供一个方便和高准确性的方式和系统可以使放射科医生依靠CAD系统结果来标识出患病区域。

4.附图说明

图1表明了一种使用了监控CAD方式辅助检测乳腺癌的诊断过程

图2表明了一种监控CAD系统监督可执行的方式。

图3是一个CAD单元系统构成的结构图

图4是一个监控单元系统构成的结构图

图5是一个检查单元的结构图,操作人员在此会从图像输入单元接收结果然后把结果传送到图2中预处理单元

图6是一个检查单元的结构图，操作人员在此会从预处理单元接收结果然后把结果传送到图2中预选择单元。

图7是一个检查单元的结构图，操作人员在此会从预选择单元接收结果然后把结果传送到图2中的特征抽取单元。