[发明专利]处理医学图像

说明书

处理医学图像。本发明涉及一种用于处理医学图像的方法，所述方法包括：接收医学图像数据，所述医学图像数据表示脊柱的至少一部分的医学图像；处理所述医学图像数据来确定所述图像内的多个定位，所述多个定位中的每一个对应于涉及脊柱内的脊椎骨的定位；以及处理对所述多个定位进行表示的数据，以确定脊柱内至少一个脊椎骨的畸形程度。

技术领域

本发明涉及用于处理医学图像的方法、装置和计算机程序产品。

背景技术

人工智能（AI）系统越来越多地被用于辅助诸如放射科医师之类的医学专业人员来评定医学图像。例如，胸部的医学图像包含大量解剖结构（例如肺、气道、心脏、主动脉、脊椎和肋骨），其中每个器官和病状具有特定的评估标准，这使得对医学图像的检查是具有挑战性的。因此，由人类评定者对医学图像的这样的评定需要高度训练，以便提供对医学图像的准确评估并且提供准确的发现。

当前，主要利用正中矢状的X射线图像或双能量X射线吸收测定法（DXA）扫描来评定压缩性骨折，并且通过根据诸如所谓的Genant方法之类的方法的可视检查来进行对脊椎压缩性骨折的检测和量化。胸部的计算机断层扫描（CT）图像越来越多地被用于诊断各种医学状况，但是当解释CT扫描的时候脊椎骨折通常诊断不足，这是由于在放射科医师身上的增加的工作负荷以及放射科医师需要将他们的解释聚焦在其它医学状况、诸如肺癌、慢性阻塞性肺疾病（COPD）以及胸廓创伤上所致。较少的临床注意力被给予脊椎骨折，这可能地由于对这样的骨折的临床重要性的有限认知所致和/或由于以轴向切片向放射科医师呈现CT图像所致，在所述轴向切片中，透视的脊椎骨折可能难以检测。然而，脊椎压缩性骨折是最常见的骨质疏松症有关的骨折，并且骨质疏松症是在较年老的成年人中发病率和死亡率的越来越多的来源。

发明内容

通过权利要求1的方法、通过权利要求13的数据处理系统以及通过权利要求15的计算机程序产品来解决或减轻这些问题。从属权利要求有关于本发明的另外的方面。

本发明在一个方面中涉及一种用于处理医学图像的方法，所述方法包括：

接收医学图像数据，所述医学图像数据表示脊柱的至少一部分的医学图像；

处理所述医学图像数据来确定所述图像内的多个定位，所述多个定位中的每一个对应于涉及脊柱内的脊椎骨的定位；以及

处理对所述多个定位进行表示的数据，以确定脊柱内至少一个脊椎骨的畸形程度。

本发明的一个实施例在一个方面中涉及一种方法，其中所述多个定位各自包括医学图像内的坐标，每个坐标表示相应的脊椎骨的中心点。

本发明的一个实施例在一个方面中涉及一种方法，其中所述多个定位包括对多个感兴趣的区进行表示的定位，每个感兴趣的区对相应的脊椎骨进行限界。

本发明的一个实施例在一个方面中涉及一种方法，所述方法包括处理对所述多个定位进行表示的数据以生成脊柱的模型。

本发明的一个实施例在一个方面中涉及一种方法，所述方法包括基于所确定的畸形程度来确定一个或多个脊椎骨折的存在。

本发明的一个实施例在一个方面中涉及一种方法，所述方法包括：

为所述多个定位中的每一个确定对应的解剖特征；以及

向每个感兴趣的区指派一标签，所述标签表示相应的对应解剖特征。

本发明的一个实施例在一个方面中涉及一种方法，所述方法包括基于对应的标签和中心坐标来生成掩模（mask），所述掩模包括一个或多个感兴趣的区并且表示经成像的脊柱。

本发明的一个实施例在一个方面中涉及一种方法，所述方法包括：

分割图像的每个感兴趣的区；