[发明专利]从表面数据估计患者内部解剖结构

说明书

一种用于控制扫描仪的方法，该方法包括：感测目标对象身体的外表面以收集身体表面数据，使用机器学习来基于身体表面数据预测目标对象的内部器官的表面，以及基于内部器官的所预测的表面来控制扫描仪。

交叉引用

本申请要求保护对2017年2月16日提交的美国临时申请No. 62/459,651的优先权，通过引用将其内容合并于此。

技术领域

本公开内容总体上涉及医学成像系统，并且更具体地涉及用于成像扫描仪的控制设备。

背景技术

为了降低不必要的辐射，医学扫描设备应该限制患者被扫描的区域。因为患者身体形状、身体尺寸、衣服等等的变化，操作医学成像扫描仪的技术人员可能面对尝试粗略确定在患者体内所感兴趣的内部器官或区域的隐藏位置的困难任务。可以由技术人员从低剂量定位片（topogram）图像来确定内部器官的位置，而这导致对患者的额外辐射。然后技术人员手动对患者定位以使所得感兴趣的区域相对于扫描仪被优化定位。手动患者定位过程是耗时且高成本的。

发明内容

在一些实施例中，一种用于控制扫描仪的方法包括：感测目标对象（subject）的身体的外表面以收集身体表面数据；使用机器学习来基于身体表面数据预测目标对象的内部器官的表面；以及基于内部器官的所预测的表面来控制扫描仪。

在一些实施例中，一种用于控制扫描仪的系统包括：用于感测目标对象身体的外表面以收集身体表面数据的深度传感器；耦合至扫描仪的处理器；非瞬时机器可读存储介质，其被耦合至处理器并且利用用于执行以下各项的程序指令来被编码：使用机器学习来基于身体表面数据预测目标对象的内部器官的表面；以及基于内部器官的所预测的表面来控制扫描仪。

在一些实施例中，一种非瞬时机器可读存储介质，利用用于控制扫描仪的程序指令来这样被编码，以使得当处理器执行该程序指令时，该处理器执行包括以下各项的方法：从深度传感器接收表示目标对象身体的外表面的身体表面数据；使用机器学习基于身体表面数据来预测目标对象的内部器官的表面；以及基于内部器官的所预测的表面来控制扫描仪。

附图说明

图1是根据一些实施例的医学成像系统的示意图。

图2是根据一些实施例的方法的示意图。

图3A是被配置用于训练的图1的扫描系统的框图。

图3B是被配置用于测试阶段的图3A的扫描系统的框图。

图4示出针对用于训练图3A的第一自动编码器的第一训练阶段的配置。

图5示出针对用于训练图3A的第二自动编码器的第二训练阶段的配置。

图6示出针对用于训练图3A的回归器的第三训练阶段的配置。

图7示出针对测试阶段的配置。

图8是根据一些实施例的方法的流程图。

图9A至9C示出在使用在此所述的方法的情况下所预测的肺位置的示例。

图10A示出样本CT体积。

图10B示出对应于图10A的样本CT体积的合成CT体积（冠状投影）。

图11是用来从皮肤表面获得器官或骨骼掩模（mask）的体积回归的表示。

图12A-12C示出适合于骨骼掩模回归的剪裁的归一化体积（cropped normalizedvolume）。

图13A和13B是示出用于基于定位片的合成CT细化的方法的流程图。

图14A-14C分别示出原始CT图像、在使用体积回归的情况下的对应合成CT结果、以及在使用定位片图像情况下的细化之后的结果。