[发明专利]用于通过癌症分级绘图增强的精确诊断和治疗的系统和方法有效
申请号: | 201680032536.9 | 申请日: | 2016-05-20 |
公开(公告)号: | CN107683113B | 公开(公告)日: | 2021-06-15 |
发明(设计)人: | L·博罗茨基;A·M·塔赫玛塞比马拉古奥施;S·巴拉特 | 申请(专利权)人: | 皇家飞利浦有限公司 |
主分类号: | A61B8/12 | 分类号: | A61B8/12;A61B8/08;A61B8/00;A61B10/02;G06K9/62;G06T7/00;G06T7/41;A61N5/10 |
代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 孟杰雄;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: | 用于 通过 癌症 分级 绘图 增强 精确 诊断 治疗 系统 方法 | ||
1.一种超声系统,包括:
超声成像设备(10),其被配置为采集超声成像数据;
电子数据处理设备(30),其被编程为通过以下操作来生成肿瘤分级绘图(42):生成表示绘图像素的特征向量;将所述特征向量输入到肿瘤分级分类器中以生成针对所述绘图像素的肿瘤分级;从所述超声成像数据中提取表示所述肿瘤分级绘图的绘图像素的局部特征的集合;并且使用肿瘤分级分类器(46)对所述局部特征的集合进行分类以生成针对所述肿瘤分级绘图的所述绘图像素的肿瘤分级;以及
显示部件(20),其被配置为显示所述肿瘤分级绘图。
2.根据权利要求1所述的超声系统,其中,所述电子数据处理设备(30)被编程为从RF时间系列超声成像数据中提取表示绘图像素的所述局部特征的集合。
3.根据权利要求1所述的超声系统,其中:
所述超声成像设备(10)被配置为采集超声成像数据,所述超声成像数据包括弹性摄影成像数据,在所述弹性摄影成像数据中,较低频率的超声脉冲由所述超声成像设备来施加以引发组织振动;并且
所述电子数据处理设备(30)被编程为从弹性摄影成像数据中提取表示绘图像素的所述局部特征的集合。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的超声系统,其中:
所述电子数据处理设备(30)还被编程为根据所述超声成像数据来生成超声图像(34),并且还被编程为根据所述肿瘤分级绘图(42)来生成肿瘤分级绘图叠加层,所述肿瘤分级绘图叠加层与所述超声图像被对齐;
所述显示部件(20)被配置为显示融合图像,所述融合图像组合所述超声图像与所述肿瘤分级绘图;并且
其中,所述电子数据处理设备(30)被编程为根据包括RF时间系列超声成像数据的超声成像数据来生成所述超声图像,作为亮度b模式图像(34)。
5.根据权利要求4所述的超声系统,其中,至少存在以下中的一项:
所述电子数据处理设备(30)被编程为在所述超声图像(34)与颜色编码的肿瘤分级绘图叠加层叠加时生成所述融合图像,在所述颜色编码的肿瘤分级绘图叠加层中,所述肿瘤分级绘图(42)的肿瘤分级通过颜色编码来表示;以及
其中,所述电子数据处理设备(30)被编程为提取表示所述肿瘤分级绘图的绘图像素的所述局部特征的集合,所述局部特征的集合包括以下中的一项或多项:(1)纹理特征、(2)基于小波的特征以及(3)谱特征。
6.根据权利要求4所述的超声系统,其中,所述超声系统被配置为连续采集超声成像数据,并且被配置为使用连续采集的超声成像数据来实时更新所述超声图像(34)、所述肿瘤分级绘图(42)以及所述融合图像。
7.根据权利要求1-3中的任一项所述的超声系统,其中,所述肿瘤分级绘图(42)的每个绘图像素包括根据所采集的超声成像数据生成的超声图像的像素的邻接的n×n阵列,其中,n≥1。
8.根据权利要求1-3中的任一项所述的超声系统,还包括:
直肠超声探头(12),其与所述超声成像设备(10)相连接,其中,所述超声成像设备被配置为使用所述直肠超声探头来采集前列腺器官的超声成像数据;所述电子数据处理设备(30)被编程为通过以下操作来生成前列腺肿瘤分级绘图(42):(i)从所述超声成像数据中提取表示所述前列腺肿瘤分级绘图的绘图像素的局部特征的集合,并且(ii)使用前列腺肿瘤分级分类器(46)对所述局部特征的集合进行分类以生成针对所述前列腺肿瘤分级绘图的所述绘图像素的前列腺肿瘤分级,并且所述显示部件(20)被配置为显示所述前列腺肿瘤分级绘图。
9.根据权利要求8所述的超声系统,还包括:
直肠活检工具(16),其与所述直肠超声探头(12)相连接并且被配置为收集前列腺组织活检样本;
其中,所述电子数据处理设备(30)还被编程为根据所述超声成像数据来生成前列腺超声图像(34),并且所述显示部件(20)还被配置为显示融合图像,所述融合图像组合所述前列腺超声图像与所述前列腺肿瘤分级绘图(42)。
10.根据权利要求1-3中的任一项所述的超声系统,还包括:
电子数据处理设备(60),其被编程为通过在标记的训练数据集合(64)上进行机器学习来生成所述肿瘤分级分类器(46),所述标记的训练数据集合包括从活检位置处的超声成像数据中提取的并且被标记有组织病理学肿瘤分级的局部特征的训练集合。
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