具有自動化病變檢測和骨疾病負荷變化的量化評定的計算機輔助骨掃描評定的制作方法
【專利摘要】一種計算機輔助的骨掃描評定系統和方法提供了自動化病變檢測和骨疾病負荷變化的量化評定。
【專利說明】具有自動化病變檢測和骨疾病負荷變化的量化評定的計算機輔助骨掃描評定
[0001]優先權聲明
[0002]本申請要求于2011年10月18日遞交的美國臨時專利申請N0.61/548，498且名稱為 COMPUTER-AIDED BONE SCAN ASSESSMENT WITH AUTOMATED LESION DETECTION ANDQUANTITATIVE ASSESSMENT OF BONE DISEASE BURDEN CHANGES (具有自動化病變檢測和骨疾病負荷變化的量化評定的計算機輔助骨掃描評定)的權益。本申請要求于2012年10月16日遞交的美國臨時專利申請N0.61/714，318且名稱為COMPUTER-AIDED BONE SCANASSESSMENT (計算機輔助骨掃描評定)的權益。
[0003]通過引用合并
[0004]為了所有目的而通過引用將于2011年10月18日遞交的美國臨時專利申請N0.61/548，498和于2012年10月16日遞交的美國臨時專利申請N0.61/714，318整體合并入本申請。
【技術領域】
[0005]本發明涉 及醫學成像領域。本發明更具體地涉及骨掃描、骨病變和骨疾病評定?！颈尘凹夹g】
[0006]骨腫瘤可能起源于骨中，或者它們可能起源于其它位點而蔓延(轉移)至骨架中。例如，骨中的繼發性腫瘤時常產生于轉移的前列腺癌。來自骨掃描的影像顯示出與原發性骨癌或轉移性癌相關的病變，且對來自骨掃描的影像的解釋廣泛地應用于疾病的診斷和治療中。
[0007]已經報道了少數幾種用于骨掃描的計算機輔助病變檢測系統。這些技術包含半自動影像分割程序，該半自動影像分割程序在臨床環境中使用時時?；ㄙM太長時間(例如Erdi等人和Yin等人的那些半自動影像分割程序)。Erdi等人描述的半自動方法需要使用者將種子點插入到影像上的每一轉移區域中，考慮到患有骨轉移的病人經常具有多個疾病位點，因此這是非平凡的程序。參見Erdi YE, Humm JL, Imbriaco M, Yeung H, Larson SM在J Nucl Med 的 1997 年 38 期 1401 - 1406 頁上發表的文章 Quantitative bone metastasesanalysis based on image segmentation (基于影像分割的量化骨轉移分析)。還參見Yin TK, Chiu NT 在 IEEE Trans Med Imaging 的 2004 年 23 期 639 - 654 上發表的文章 Acomputer-aided diagnosis for locating abnormalities in bone scintigraphy by afuzzy system with a three-step minimization approach (在骨閃爍法中利用三步最小化法通過模糊系統用于定位異常的計算機輔助診斷)。
[0008]最近，由Sadik等人開發的全自動方法使通過影像分割進行的骨病變檢測與通過人工神經網絡進行的掃描評價相結合，以根據病人發生骨轉移的可能性對他們進行分類，從而得到有可能“骨轉移”或可能“無骨轉移”的二元掃描評級。參見Sadik M, JakobssonD, Olofsson F，Ohlsson M, Suurkula M, Edenbrandt L.在 Nucl Med Commun 的 2006 年 27期 417 - 423 頁上發表的文章 A new computer-based decision-support system for theinterpretation of bone scans (一種新的用于解釋骨掃描的基于計算機的決策支持系統)。
[0009]雖然該系統呈現出與由醫生確定的骨轉移可能性的評估的良好相關性，但該系統沒有提供對連續掃描進行對比的量化度量(metric)，也沒有提供評定治療結果的工具。
[0010]重要的是，還沒有對報道的結果進行涉及病人獲益(例如骨架相關事件的減少或生命的延長)的真實測量、構成監管部門許可的基礎的測量方面的研究。
[0011]相反，已經開發了用于影像增強的系統，以使來自連續掃描的影像標準化，以便于醫生進行解釋，但是該系統還沒有試圖識別病變。參見Jeong CB, Kim KG, Kim TS, Kim SK在 J Digit Imaging 的 2011 年 24 期 424 - 436 頁上發表的文章 Comparison of imageenhancement methods for the effective diagnosis in successive whoIe-body bonescans (針對全身骨掃描中的有效診斷的影像增強方法的對比)。[0012]之前，已經通過對前列腺癌中負荷的轉移骨疾病的骨閃爍進行了量化評定，其中包含度量的開發，例如骨掃描指數(BSI)和骨掃描上的陽性面積的百分比(％PABS)。參見 Imbriaco M, Larson SM, Yeung HW, Mawlawi OR, Erdi Y, Venkatraman ES 等人在 ClinCancer Res 的 1998 年 4 期 1765 - 1772 頁上發表的文章 A new parameter for measuringmetastatic bone involvement by prostate cancer: the Bone Scan Index (用于測量由前列腺癌累及的轉移骨的新參數:骨掃描指標)。還參見Noguchi M, Kikuchi H, IshibashiM, Noda S.在 Br J Cancer 的 2003 年 88 期 195 - 201 頁上發表的文章 Percentage of thepositive area of bone metastasis is an independent predictor of disease deathin advanced prostate cancer (骨轉移的陽性面積的百分比是對晚期前列腺癌疾病死亡的獨立預測因子)。
[0013]BSI和％PABS作為患前列腺癌的病人的預后因素均已經經歷了初始評價，但是用于計算這些度量的方法花費太長的時間，因為需要對骨掃描進行大量的人工注釋。作為評定治療反應的可行度量，對％PABS和BSI的評價正在不斷發展中。參見Yahara J, NoguchiM, Noda S.在BJU Int 的 2003年92 期 379 - 384頁上發表的文章Quantitative evaluationof bone metastases in patients with advanced prostate cancer during systemictreatment (對患有晚期前列腺癌的病人在系統治療期間的骨轉移的量化評價)。還參見 Morris MJ, Jia X, Larson SM, Kelly A, Mezheritzky I, Stephenson RD 等人在 2008年的 Genitourinary Cancers Symposium 上發表的 Post-treatment serial bone scanindex(BSI)as an outcome measure predicting survival (治療后系列骨掃描指標(BSI)作為預測存活的測定結果)。
[0014]盡管之前計算機輔助檢測(CAD)系統已經應用于骨掃描分析中，但它們缺少本發明實施方式中的特征。例如，這些已知的系統典型地僅對病人的單次掃描進行病變檢測，而不對連續掃描進行對比。

【發明內容】

[0015]一種提供具有自動化病變檢測的骨掃描評定和骨疾病負荷變化的量化評定的系統和方法。[0016]在各種實施方式中，使用骨掃描來監控治療效果利用了在單次掃描內對病變進行的準確切割和量化，以及在連續掃描之間的病變測量值的對比。實施方式提供了一種準確且可再現地切割和量化骨病變以輔助醫生在病人本身和病人之間進行對比的自動化系統。
[0017]本發明人對結合了自動化病變切割(包含影像標準化)和疾病負荷的量化評定的骨掃描計算機輔助治療評定系統進行了分析驗證。對未治療的病人和治療的病人的成功分組，被用來評價系統評定治療效果的能力。
[0018]驗證顯示，該系統能夠降低手動注釋的骨掃描分析的差異性，以便前后一致地獲得客觀、可再現且量化的測量值，從而為個體測量與其它臨床和實驗室結果數據之間的預期關聯給出了基礎。
[0019]驗證顯示，該系統能夠進行準確的自動化骨掃描病變分割(病變像素的檢測)且能夠提供病變負荷的量化測量，該病變負荷的量化測量然后可以用于評定在經治療和未經治療的病人中的疾病狀態的變化。
[0020]在各個實施方式中，本發明可以用計算機程序(軟件)實現。該程序可以通過影像獲取裝置、讀取工作站、服務器和/或其它適當的裝置來執行。在服務器上的處理可以有助于與集中式影像檔案系統的交互，且有助于將骨掃描分析報告儲存在集中式數據庫中。該系統還可以(例如經由互聯網)被遠程訪問。
[0021]本發明的實施 方式可以參照等式、算法和/或方法的流程示意圖進行描述。這些方法可以使用指令集單獨實現或作為系統的一組件來實現。這樣，每一等式、算法、流程的操作和/或它們的組合可以以多種方式(例如硬件、固件和/或軟件)來實現。計算機程序指令可以被加載在計算機上，以便計算機程序指令提供一種實現由等式、算法和/或流程指定的功能的方式。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0022]參照附圖描述本發明。并入本文中且形成說明書的一部分的這些附圖例示了本發明的實施方式，且與說明一起進一步用于解釋本發明的原理，且使得相關領域的技術人員能夠實施和使用本發明。
[0023]圖1示出了根據本發明的計算機輔助量化骨掃描評定系統。
[0024]圖2示出了根據本發明的計算機輔助骨掃描評定過程的概述。
[0025]圖3示出了圖2的評定過程的更詳細的概述。
[0026]圖4示出了根據圖2的方法基于參考影像計算正常骨標準化值RMEDIAN的方法。
[0027]圖5示出了包含使用專家和識別指示病變的強度閾值的方法。
[0028]圖6示出了根據圖2的過程的包含使用專家和識別指示病變的強度閾值的第二方法。
[0029]圖7示出了根據圖2的過程的識別指示病變的真陽性像素。
[0030]圖8示出了根據圖2的過程的評價解剖學特定的度量。
[0031]圖9示出了根據圖2的過程的評價所有解剖學區域的簡略度量。
[0032]圖10示出了根據圖2的過程的示例性評定系統的操作場景。
【具體實施方式】[0033]在下文中提供的內容描述了本發明的一些實施方式的實例。設計、附圖和描述是其所公開的實施方式的非限制性實施例。例如，公開的裝置和/或方法的其它實施方式可以包含或可以不包含本文所描述的特征。此外，公開的優點和益處可以僅適用于本發明的特定實施方式，且不用于限制所公開的發明。
[0034]如在本文中所使用的，術語“耦合”包含直接連接和間接連接。此外，當提到第一裝置和第二裝置耦合時，在該第一裝置和該第二裝置之間可具有包含有源裝置的中間裝置。
[0035]圖1示出了根據本發明的計算機輔助量化骨掃描評定系統100。處理單元108接收來自影像獲取設備102的影像數據。來自這些影像和其它影像的、經過處理或未經過處理的數據經由用于存儲經選擇的數據的基準單元104，可被處理器獲得。在各個實施方式中，處理器的輸入包含使用者的輸入和設定106，例如由專家對任何病人狀況的評價、期望的影像質量和設備性能所得到的那些輸入和設定。在一些實施方式中，處理和/或使用者的輸入至少部分地在影像獲取設備中進行。
[0036]骨掃描成像設備102包含在核醫學中通常使用的任何合適的骨成像設備。例如，在各個實施方式中，成像設備利用放射性同位素和輻射敏感相機，例如在閃爍成像系統和裝置中使用的那些放射性同位素和輻射敏感相機。具體來說，閃爍法是一種聯合使用放射性同位素與Y相機以指示積累放射性同位素的組織的技術。這里，Y相機像素強度示出骨中積累的放射性同位素和高代謝活性的局部區域(指示骨病變的事件)。
[0037]基準設備104包含用于存儲數據和/或數據相關信息的任何適合的工具。典型的基準單元包含數字數據存儲裝置，該數字數據存儲裝置包含半導體存儲器、移動介質存儲器(例如硬盤驅動器)、光存儲器以及在計算領域中已知的類似裝置和設備。
[0038]使用者輸入裝 置106包含用于將使用者的輸入輸送至處理器108的任何合適的工具。在各個實施方式中，使用鍵盤、鼠標、觸摸屏和相關的輸入處理工具(例如個人計算機)中的任一種。
[0039]在一些實施方式中，提供了調節單元或調節站114 一用于對處理器輸出數據109進行增強和質量控制。盡管可以例如使用模式識別技術使該功能自動化，但在各個實施方式中，由專家(例如具有核醫學專業知識的核醫學放射學家)來增強和/或糾正骨掃描影像/數據。如辨別出由先前存在的狀況(例如關節疾病和骨折)所引起的錯誤的病變指示，且相應地將其解決。
[0040]骨掃描處理108包含處理設備、方法和過程。適合的設備包含在計算領域中已知的任何適合的信息處理設備。具體來說，在各個實施方式中，包含微處理器、個人計算機、工作站、大規模并行計算設施和超級計算機中的任何一種或多種的數字處理設備提供了適合的處理功能。
[0041]可視化設備110包含在計算領域中已知的任何適合的設備，包含顯示器和打印機。顯示器包含CRT、LED、等離子體顯示器、熒光顯示器和電致發光顯示裝置。打印機包含將信息固定在有形介質中的裝置，例如激光打印機和具有相似用途的裝置。
[0042]圖形可視化輔助工具112用于使物理結構可視化，且尤其用于使指示病變的骨掃描數據可視化?？梢暬o助工具包含復合影像的特例，該復合影像采用呈現出基礎影像或基本影像被上層影像覆蓋的影像集的形式。上層影像的半透明和/或透明的質量使得可同時觀察基本影像的至少部分和上層影像的至少部分。[0043]如附圖中所示，處理器輸出端109將信息輸送至可視化設備110、圖形可視化輔助工具112和調節單元114中的一個或多個。在各個實施方式中，可視化設備和輔助工具使得未經調節的處理器輸出111和經調節的處理器輸出115之一或兩者均可視化。
[0044]下面的附圖更加詳細地描述了在計算機輔助量化骨掃描評定系統100中執行的方法和程序，包括在處理單元108中執行的方法和程序。
[0045]圖2示出了根據本發明的計算機輔助骨掃描評定程序的概述200。初始化步驟202使能標準化測試影像步驟204以及對測試影像的評價，對測試影像的評價包含識別病變和生成量化度量206。如圖所示，后續的測試影像評價典型地不需要重復初始化步驟。
[0046]在初始化步驟202中，獲取一個或多個基準影像。典型地，從針對原發性骨癌或轉移性骨癌指示具有陽性指示的多個病人中獲取多個基準影像。從各種各樣的病人群體中選擇一組基準影像有助于提高如下的可能性:基準范數(reference norm)將指示在隨后的對比測試影像中的骨病變，而不是未能指示在隨后的對比測試影像中的骨病變。
[0047]初始化步驟202包含確定指示正常骨強度的標準化因子。這里的強度指可視化的光強度，例如在通過Y相機獲取的影像中像素的強度。初始化還包含:使用基準影像來確定指示骨病變的強度閾值。在各個實施方式中，存儲由初始化步驟確定的標準化因子和強度閾值，以備將來使用。在一些實施方式中，這些值被存儲在基準單元104中。
[0048]已經完成初 始化步驟之后，接著進行標準化步驟204和評價步驟206。在標準化步驟中，通過影像獲取設備102或其它設備獲取測試影像(如代表影像的數據)，且按照以下進一步描述的方法標準化該影像。
[0049]標準化204準備了用于評價的測試影像，該評價包含病變識別和度量生成206。在各個實施方式中，為了改善病變分割和量化的再現性，標準化降低了由于在體型、放射性示蹤劑的劑量水平和/或在示蹤劑給藥和掃描獲取之間的時間上的差異而產生的強度變動的影響。在強度標準化之后，正常骨的像素強度在時間點之間是一致的，從而能夠在系列病人影像中得到可重現的病變分割和量化評定。
[0050]來自評價步驟206的度量提供了對病變負荷的量化測量。如在決定步驟208中所示，可以對額外的測試影像進行標準化和評價，而不需要重復初始化步驟202。在處理完所有的測試影像之后，到達結束步驟210。
[0051]在一個實施方式中，為一位具體的病人做出多個測試影像并對這些測試影像進行處理。每一個測試影像均提供了對該病人的病變負荷的量化測量，這樣在不同時間做出的測試影像提供了病人健康監控，其中包含疾病是否對治療有反應、是否穩定或是否在發展。
[0052]圖3示出了本發明的計算機輔助骨掃描評定的實施方式的更詳細的概述300。如前所述，初始化步驟202之后進行標準化步驟204和評價步驟206。
[0053]初始化步驟202包含:獲取基準影像，使用基準影像確定正常骨的標準化值(“1^^^^”)400，以及使用基準影像確定解剖學區域特定的強度閾值(“11；”)500、600。如上所述，典型地從多個骨癌病人中獲取302多個基準影像。
[0054]標準化步驟204包含:獲取測試影像304，確定測試影像正常骨強度值(“TI75”)314，以及對測試影像像素強度進行標準化324。
[0055]如等式I所示，根據測試影像正常骨強度TI75和基準影像標準化值RMEDIAN計算標準化因子NF。[0056]等式I，標準化因子:NF=(RMEDIAN/TI75)
[0057]標準化因子NF用于對測試影像中的像素強度進行標準化。如等式2所示，對測試影像像素進行標準化，其中TIPIi是特定像素的測試影像像素強度，TIPINi是該像素的標準化測試影像像素強度。
[0058]等式2 =TIPINi=TIPIi x NF
[0059]在該標準化之后，基準影像中的正常骨強度與測試影像中的正常骨強度一致。
[0060]標準化204為評價206準備了測試影像。評價步驟包含:指示病變700，評價解剖學區域特定的度量800，以及評價針對所有解剖學區域的匯總度量900，下面將對每一步驟進行進一步描述。
[0061]這些度量提供了對病變負荷的量化測量。如在決定步驟338中所示，可以對額外的測試影像進行標準化和評價，而不需要重復初始化步驟202。在處理完所有的測試影像之后，到達結束步驟348。
[0062]圖4示出了根據基準影像計算正常骨標準化值RMEDIAN的方法400。識別解剖學區域411，對基準骨影像集進行解剖學分割413，在每一影像中識別正常骨強度值415，以及確定代表所有基準影像的基準骨強度值417。
[0063]在步驟4 11中，識別解剖學區域。這些區域通常代表骨架區域。在實施方式中，解剖學分割通過將影像圖譜與下面的解剖標記進行對比來識別解剖學區域:脊柱、肋骨、頭部、四肢和骨盆。
[0064]在步驟413中，自動分割基準骨影像集。這里的分割對應于上面識別的解剖學區域。
[0065]在步驟415中，在每一基準影像中識別正常骨強度值。在各個實施方式中，在每一基準影像的特定區域選擇有統計學價值的強度以代表正常骨強度。所使用的統計學賦值可以是基于經驗的，基于嘗試-錯誤程序進行評價的，或以本領域技術人員已知的另一方式確定的。
[0066]在基于發明人經驗的示例性情況中，正常骨強度由特定解剖學區域的強度柱狀圖的75%值RI75X (I Sx≤區域的數量)指示。在實施方式中，通過從骨端區強度柱狀圖中選擇的75%值RI75X來確定基準影像中的正常骨強度。
[0067]在步驟417中，確定代表所有基準影像的基準骨強度值。在各個實施方式中，該代表性骨強度值是與上面提到的75%值RI75X的集合對應的中值RMEDIAN。
[0068]圖5和圖6示出了用于從基準影像中確定解剖學特定的強度閾值的方法500、600。圖5示出了包含使用專家和識別指示病變的強度閾值的方法500。第一步驟511提供了專家，例如在看懂核醫學影像且尤其在患有骨病變的病人的骨掃描影像的領域中的專家。在該步驟中，專家定位基準影像上的病變。在第二步驟513中，對專家指示進行評價。該評價確定指示病變的強度閾值。
[0069]圖6示出了包含使用專家和識別指示病變的強度閾值的第二方法600。步驟包含注釋611、分類613和確定強度閾值IT,。
[0070]注釋611利用了專家，例如上面所提到的專家。在這里，專家對每一基準影像進行注釋，以指示病變。分類613對專家標示進行分類，以使像素與病變相關聯。在實施方式中，使用二元分類器系統，從而將指示病變的專家標示分類為真陽性像素，且將其它骨像素分類為真陰性像素。
[0071]對于每一個解剖學區域，強度閾值確定615確定單一的強度閾值II；，有助于重現用于基準組中的所有病人的分類。
[0072]例如，對于每一個解剖學區域，發現強度閾值對于組中的所有病人均使真陽性的數目最大化(增加的平均敏感度)，同時使假陽性的數目最小化(增加的平均特異性)。
[0073]在各個實施方式中，經由解剖學區域特定的強度閾值對標準化影像進行進行病變分割，以通過將特定閾值應用至標準化影像上然后進行相連元件濾波，來檢測每一個解剖學區域中的病變。
[0074]另外，在各個實施方式中，使用接受者操作特征曲線(ROC或ROC曲線)以評價上述二元分類器系統的性能。通過在各個閾值設定處標記陽性中的真陽性部分(TPR=真陽性比率)對比陰性中的假陽性部分(FPR=假陽性比率)，來創建曲線/準則。TPR還已知為敏感度，且FPR是I減去特異性或真陰性比率。
[0075]改變鑒別閾值(這里是強度閾值(I!；))以確定II；值，該II；值有助于優化平均敏感度和平均特異性。例如，將真陽性病變像素標記為假陽性病變像素的函數的ROC曲線將典型地具有指示最佳Ι?；值的斜率的特有變化。
[0076]圖7示出了識別指示病變的真陽性像素700。如上所述，識別解剖學區域711。使每一測試影像解剖學區域中的像素強度與對應的強度閾值I!；相匹配，進行下面的測試713。
[0077]等式5，病變的指示:TIPINrJITr
[0078]顯然，該等式將特定解剖學區域中的標準化測試影像像素強度與源自基準影像的解剖學特定的強度閾值I!；相對比。當測試影像像素強度大于對應的強度閾值時，該像素是指示存在病變的真陽性像素。
[0079]圖8示出了評價解剖學特定的度量800。具體來說，對于每一個解剖學區域，對真陽性像素的數目4進行計數813。此外，在后續步驟815中，對所有真陽性像素的強度求和SUMIp對于每一個解剖學區域均重復這些步驟817。
[0080]圖9示出了評價匯總度量900。匯總度量包含所有解剖學區域。
[0081]如等式6中所示，評價匯總骨病變面積911，其中Pa代表1個像素的面積。

[0082]等式6，匯總骨掃描病變面積(BSLA)
【權利要求】
1.一種自動化方法，用于處理患者骨掃描影像和量化骨病變負荷，所述方法包括以下步驟: 提供由像素形成的患者骨掃描影像； 對所述影像進行基于圖集的解剖學分割，以識別包含在所述影像上的解剖學區域集；對所述影像的強度進行標準化，使得在所述影像中的正常骨的強度與在一個或多個基準骨掃描影像中的正常骨的強度一致； 通過將所述影像的每一區域中的像素的強度與來源于所述一個或多個基準骨掃描影像的區域特定強度閾值進行對比，來檢測在所述影像的所述每一區域中的骨病變；以及， 使用與檢測到的骨病變對應的像素集的特征來量化骨病變負荷。
2.根據權利要求1所述的自動化方法，進一步包括以下步驟: 對于所述患者骨掃描影像，根據組病變面積、病變強度和病變計數來確定至少一個量化骨病變負荷標記； 對于之前處理過的骨掃描影像，確定對應的量化骨病變負荷標記；以及 基于所述量化骨病變負荷標記的對比來確定病人的反應。
3.根據權利要求2所述的自動化方法，其中，所述量化骨病變負荷標記是針對所有區域累計的。
4.根據權利要求1所述的自動化方法，進一步包括以下步驟: 對于所述患者骨掃描影像，根據組病變面積、病變強度和病變計數來確定至少兩個量化骨病變負荷標記； 對于之前處理過的骨掃描影像，確定對應的至少兩個量化骨病變負荷標記；以及 基于所述量化骨病變負荷標記的對比來確定病人的反應。
5.根據權利要求1所述的自動化方法，進一步包括以下步驟: 對于所述患者骨掃描影像，根據病變面積、病變強度和病變計數來確定多個量化骨病變負荷標記； 對于之前處理過的骨掃描影像，確定對應的多個量化骨病變負荷標記；以及， 基于所述量化骨病變負荷標記的對比來確定病人的反應。
6.根據權利要求1所述的自動化方法，進一步包括以下步驟: 選擇被標準化且被處理以顯示病變的病人基線影像作為基礎影像； 選擇被標準化且被處理以顯示病變的病人稍后時間的影像作為半透明覆蓋影像；以及將疊加的影像呈現給外行人，作為解釋特定病人的病變負荷已經發生了怎樣的變化的手段。
7.根據權利要求1所述的自動化方法，進一步包括以下步驟: 選擇病人原始影像或病人標準化影像作為基礎影像； 選擇檢測到的病變的半透明覆蓋圖作為覆蓋影像；以及， 呈現疊加的影像，作為使特定病人的病變負荷的程度和分布可視化的手段。
8.根據權利要求7所述的自動化方法，其中，所述覆蓋影像是與所述基礎影像同時期的影像。
9.根據權利要求2 所述的自動化方法，進一步包括以下步驟: 從多個基準掃描中確定正常骨標準化值，所述正常骨標準化值不是區域特定的；從所述患者骨掃描影像中確定正常骨強度值；以及 使用所述基準掃描的正常骨標準化值和所述患者骨掃描影像的正常骨強度來實施所述標準化步驟。
10.根據權利要求9所述的自動化方法，進一步包括以下步驟: 對多個基準掃描進行注釋以指示病變； 將注釋分類為真陽性像素或真陰性像素；以及 對于每一個解剖學區域確定一有助于重現所述分類的強度閾值。
11.一種自動化方法，用于處理患者骨掃描影像和量化骨病變負荷，所述方法包括以下步驟: 使用掃描儀掃描骨的解剖學結構，以產生由像素形成的患者骨掃描影像，所述像素具有指示骨代謝率的強度； 使用解剖學圖譜，將所述患者影像解剖學分割成多個區域； 使用來自基準骨掃描影像集中 的正常骨標記和來自所述患者影像中的正常骨標記，來對患者影像像素的強度進行標準化； 使用患者影像像素的強度和來源于基準影像的區域特定強度閾值，來檢測所述患者影像中的病變像素；以及 如果所述患者影像中存在病變像素的話，根據所述病變像素的特征來量化骨病變負荷。
12.根據權利要求11所述的自動化方法，進一步包括以下步驟: 對于所述患者影像，按照在所有區域中的病變像素的數目乘以像素面積來確定骨掃描病變面積； 對于之前處理過的骨掃描影像，確定對應的量化骨病變負荷標記；以及 基于所述量化骨病變負荷標記的對比來確定病人的反應。
13.根據權利要求12所述的自動化方法，進一步包括以下步驟: 對于所述患者影像，按照在所有區域中的病變像素的強度的總和來確定總計的強度； 對于所述患者影像，按照在所有區域中的病變像素的總和來確定總計的病變像素； 按照所述總計的強度除以所述總計的病變像素來確定所述骨掃描病變強度； 對于之前處理過的骨掃描影像，確定對應的量化骨病變負荷標記；以及， 基于所述量化骨病變負荷標記的對比來確定病人的反應。
14.根據權利要求11所述的自動化方法，進一步包括以下步驟: 選擇不可能同時受到常見故障影響的連續像素的數目k，所述常見故障例如為有缺陷的掃描儀相機像素； 對于所述患者影像，考慮到所有區域，確定具有k個以上病變像素的組的數目j ;以及 將骨掃描病變計數設置為等于j。
15.一種用于處理患者骨掃描影像和量化骨病變負荷的裝置，所述裝置包括: 放射性示蹤劑型掃描儀、處理器和數字數據存儲器； 儲存在存儲器中的解剖學圖譜； 正常骨標記被從基準掃描中導出且被儲存在存儲器中，以及指示病變的區域特定強度閾值集被從所述基準掃描中導出且被儲存在存儲器中；所述掃描儀可操作為獲取由像素形成的患者骨掃描影像； 所述處理器可操作為使用所述解剖學圖譜來對所述患者影像進行解剖學分割； 所述處理器可操作為使用所述正常骨標記來對在所述患者影像中的像素的強度進行標準化； 所述處理器可操作為使用所述強度閾值來檢測病變像素；以及， 所述處理器可操作為根據病 變像素特征來計算量化病變負荷度量。
【文檔編號】A61B6/00GK103930030SQ201280051415
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2012年10月16日 優先權日:2011年10月18日
【發明者】馬修·謝爾曼·布朗 申請人:迷笛公司