[发明专利]使用图集要素识别图像中的候选要素以确定疾病状态

权利要求书

1.一种方法，其包括：

提供受试者的至少一个定量图像，所述至少一个定量图像中的每一个包括要素；

提供对应于所述受试者的图集，所述图集包括图集要素，所述图集要素中的每一个包括度量分布；

确定将所述至少一个定量图像的要素与对应的图集要素相关联的对应映射；以及

通过将所述至少一个定量图像的某些要素的值与所述对应映射的相关图集要素的所述度量分布进行比较来确定候选要素。

2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

提供所述受试者的至少一个另外的图像，所述至少一个另外的图像中的每一个包括要素；

将所述候选要素定位到所述至少一个另外的图像的对应要素；

基于所述至少一个另外的图像的所述对应要素的属性将所述候选要素分类为至少一个类别；以及

通过分析对应于所述候选要素的所述至少一个另外的图像的所述至少一个类别确定所述候选要素的疾病状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述要素包括像素、体素、对应于解剖结构的体素组、表面、点、注释或其组合。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个定量图像包括全身扩散加权MRI图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其进一步包括使用体模校准所述全身扩散加权MRI图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述图集包括正常患者群体的预先获取的定量数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述图集包括正常患者群体子集的预先获取的定量数据，所述子集至少部分地通过所述受试者的属性确定。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述图集要素包括图像像素、图像体素、分割的表面、参考点、参考结构、注释或其组合。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述度量分布包括所述图集的要素的预期扩散值的范围、强度值的概率密度分布、强度值的平均值和标准差、预期纹理值的范围或组合。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定所述对应映射包括使用可变形配准技术。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定所述对应映射包括将所述至少一个定量图像分割成一或多个结构要素，并将所述一或多个结构要素与所述图集要素相匹配。

12.根据权利要求2所述的方法，其中所述至少一个另外的图像包括至少一个另外的定量图像、至少一个非定量图像或组合。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述至少一个非定量图像包括STIR图像、T1加权图像、T2加权图像、CT图像、SPECT图像、PET图像、超声图像或其组合。

14.根据权利要求2所述的方法，其进一步包括获取所述至少一个定量图像和所述至少一个另外的图像中的至少一个。

15.根据权利要求2所述的方法，其中所述确定所述疾病状态包括分析所述至少一个定量图像的值。

16.根据权利要求2所述的方法，其进一步包括对所述至少一个定量图像和所述至少一个另外的图像中的至少一个进行图像处理。

17.根据权利要求2所述的方法，其中所述定位所述候选图像包括匹配对应坐标、使用非刚性配准算法、寻找公共要素、人工智能算法或其组合。

18.根据权利要求2所述的方法，其中所述对所述候选要素进行分类包括将所述候选要素之一的平均值、标准差或纹理值与周围候选要素的平均值进行比较。