[发明专利]使用介入X射线图像和深度学习的交互式冠状动脉标记在审

专利信息
申请号: 201980029300.3 申请日: 2019-04-24
公开(公告)号: CN112074912A 公开(公告)日: 2020-12-11
发明(设计)人: R·F·P·范佩尔特;J·奥利万贝斯科斯 申请(专利权)人: 皇家飞利浦有限公司
主分类号: G16H30/40 分类号: G16H30/40;G16H50/50
代理公司: 永新专利商标代理有限公司 72002 代理人: 刘兆君
地址: 荷兰艾*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 使用 介入 射线 图像 深度 学习 交互式 冠状动脉 标记
【说明书】:

一种用于对脉管系统进行分类的方法包括:利用脉管系统的初始模型使用诊断图像数据对训练设备进行训练,所述诊断图像数据表示针对血管树的多个血管的几何结构并且包括针对每个血管的相应血管标记,提供患者的血管树的至少一幅诊断图像,并且识别通过初始模型表示的血管树与患者的血管树之间的变化。这种变化被检查并且被标记,以便改善经训练的模型。该过程可以被迭代地重复,直至到达脉管系统的准确患者特异性模型。

技术领域

发明涉及一种用于对脉管系统进行分类的方法、对应的系统和相应的计算机程序。具体地,本发明涉及在最小用户交互的情况下将训练设备训练为对脉管系统进行分类同时保持训练数据集的尺寸相对小的改进的方法。

背景技术

经皮冠状动脉介入(PCI)是用于处置如在冠状动脉疾病中发现的冠状动脉的变窄(诸如狭窄)的微创流程。它通常被执行为(X射线)图像引导的治疗。

用于PCI的图像引导通常包括使用相应诊断图像的可视化。在PCI处置之前,这些诊断图像允许识别潜在的狭窄。在处置之后,在可视化的基础上评价处置的结果是可能的。

如从诊断图像导出的处置前和后的患者特异性(冠状动脉)解剖结构通常与另外的患者特异性信息一起被存储在电子医学记录(EMR)中。由此存储的信息然后被用于病例报告,用于EMR中的参考和/或用于跨学科交流。另外,信息被提供给所谓的档案室,其收集疾病特异性信息以便对其进行分析用于关于例如特定疾病的趋势和处置的统计评估。

为了建立用于这种信息的平滑且高效的存储和交换过程,必须确保被提供给不同实体的信息是明确的且易于解读的。这通常需要根据已知的医学术语和编码标准(诸如“医学系统化命名”(SNOMED)CT)的预定信息格式/结构。

在PCI中,与介入有关的患者特异性处置前和后信息的文件编制是基于患者特异性冠状动脉脉管系统的,通过对收集的图像进行注释,通过创建定制的示意性表示或通过提供文本文件。在这些选项之中,定制的示意性表示的采用一般被认为是传送介入的路线的优选方式。然而,为每个患者个体地生成这种定制的示意性表示是非常耗时的过程,并且需要医师的大量手动工作(输入、复制等)。

发明内容

为了减少要由医师完成的手动工作,已经努力寻找允许自动地检测并标记患者的脉管系统中的血管的流程。这些方法便于在医师的最小参与的情况下直接构建报告。这些方法的基本原理通常涉及中心线的提取,例如借助于形态学图像处理操作符。由此提取的中心线被认为表示(冠状动脉)脉管系统中的不同血管的几何结构,包括长度、路线等。它们与脉管系统的标准模型相匹配,并且基于所述匹配,标记被执行。

然而,在不同患者中的冠状动脉脉管系统中存在巨大的形态学变化。即,针对每个患者的血管的几何结构是不同的,因为血管的长度、路线、方向等并且因此血管树的拓扑结构从患者到患者可能不同。因此,表示“典型”血管拓扑的脉管系统的标准模型的使用仅具有有限的准确性,其特别不足以用于临床实践。

因此,本发明的目的是提供用于对患者的脉管系统进行分类的改进的方法和对应的系统。本发明的又一目的是提供用于对患者的脉管系统进行分类的改进的方法,其允许一方面改善脉管系统中的血管的检测和随后的标记的准确性,而且另一方面避免医师的不必要的手动工作。更具体地,本发明的目的是提供用于利用小的训练数据集对训练设备进行训练以执行自动化检测和标记的方法。

因此,提供了一种用于对脉管系统进行分类的方法,所述方法包括以下步骤:a)利用所述脉管系统的初始模型使用表示第一血管树的诊断图像数据对训练设备进行训练,所述诊断图像数据包括针对所述第一血管树的至少一个血管的对应血管标记,b)输入表示第二血管树的至少一幅诊断图像,c)识别所述第一血管树与所述第二血管树之间的至少一个偏差,d)响应于所述识别,向用户输出所述至少一个偏差的指示,并且为所述至少一个偏差提供至少一个标记,以及e)基于所述至少一个偏差和所述至少一个标记来调整所述初始模型以对所述脉管系统进行分类。

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