[发明专利]用于对感兴趣对象的成分进行建模的设备和方法

说明书

本发明涉及一种用于对感兴趣对象的成分进行建模的方法(100)，所述方法包括以下步骤：a)对由计算机断层摄影图像数据提供的感兴趣对象图像数据进行分割(101)，从而得到多个图像段；b)针对每个图像段从所述感兴趣对象图像数据提取(102)所确定的亨斯菲尔德密度值；c)定义(104)用于所述感兴趣对象的至少两个分量类别的分量比率，所述至少两个分量类别具有不同的分量亨斯菲尔德密度值；d)基于对应的所确定的亨斯菲尔德密度值将至少一个分量类别分配(105)给每个图像段，从而得到包括所述分量亨斯菲尔德密度值的模拟图像段，所述模拟图像段定义所述感兴趣对象的模拟图像数据；其中，所分配的分量类别的比率对应于所述分量比率；e)确定(107)所述模拟图像数据与所述感兴趣对象图像数据之间的偏差；以及f)以改变的分量比率来重复(108)步骤c)至e)，直到所述偏差对应于预定义的最小偏差，从而得到最终分量比率。

技术领域

本发明涉及用于对感兴趣对象的成分进行建模的设备和系统以及用于对感兴趣对象的成分进行建模的方法。

背景技术

肺癌是具有高死亡率的最危险的癌症类型之一。可以用若干方法检测肺部肿瘤。这些方法之一是患者肺部的计算机断层摄影成像。

利用计算机断层摄影成像进行肺癌筛选被认为降低死亡率。在大多数情况下，大肿瘤清楚地示出在计算机断层摄影图像中，而非常小的肿瘤，所谓的结节，仅在几个像素上进行描绘。

然而，甚至在高风险组中，20个肺结节中仅1个是癌性的。因此，需要评估结节是恶性的还是良性的。评估结节是恶性还是良性的风险的重要描述符是结节的组织类型。结节组织类型描述组织成分，并且通常被归类为四类：钙化的、固体的、混合的和磨砂玻璃的。后两种类型也称为部分固体和亚固体。结节类型也是对于筛选补偿(reimbursement)所需的肺反应性气道功能障碍综合症(RADS)报告方案的描述符号。

四种结节类型中的每一种都是超级类，其包括由钙化的、固体的和亚固体的组织组成的多种不同组织成分。此外，每种类型可以具有许多不同的尺寸和形状。此外，这些组织类型的典型亨斯菲尔德(Hounsfield)密度甚至可能不存在于结节的直方图中，因为高密度的小区域倾于稀释，即由于成像点扩散函数的部分体积效应的模糊。

执行对结节类型的自动分类是已知的。通过在手动分类样本的数据库上训练分类器来执行针对给定的有问题的新结节的结节类型的那些自动分类方法。数据库必须足够大，以覆盖各种不同的成分、形状和尺寸。然而，这种全面和平衡的数据库建立起来非常昂贵且耗时，并且可能偏向于某些结节类型，这取决于训练数据库内类型的平衡。

对于磁共振成像，用于确定组织成分的模拟是已知的。例如，在US2014/0180061A1中，生成脑的髓鞘组织的图。假定髓鞘组织的成分具有至少两种分量。然后将分量的初始比率拟合到测量结果。然而，该方法需要在足够的时间内执行大量的计算机能力。

发明内容

因此，能够需要提供一种执行对肿瘤成分的低成本、快速且无偏差的自动分类的方法和设备。

本发明的目的通过独立权利要求的主题来解决；其他实施例包含在从属权利要求中。应当注意，本发明的以下描述的方面也适用于系统和方法。