多结构图集和/或其应用
【技术领域】
[0001]以下大体涉及一种多结构图集和/或其与处理结构性和/或功能性成像数据结合的应用。这样的成像数据能够由计算机断层摄影(CT)、x-射线、超声(US)、磁共振(MR)、正电子发射断层摄影(PET)、单光子发射计算机断层摄影(SPECT)、组合(例如PET/CT等)和/或其他扫描器生成。
【背景技术】
[0002]基于图像数据的分析提供了有用的信息。例如，基于图像数据的肺叶分析已被用于与识别慢性阻塞性肺病(COPD)、确定肺叶功能特性等结合使用。然而，从图像数据分割诸如肺叶的特定解剖结构能够是有挑战性的任务，因为诸如肺叶线(裂隙)的特定解剖结构能够难以局部化在图像数据中，即使是在从高分辨扫描产生的图像数据中。
[0003]使用具有结构性和功能性成像能力两者的混合型扫描器(即，被配置具有多模态的扫描器，例如PET/CT扫描器)，如果肺叶能够成功地从结构性图像数据得以分割，则经分割的肺叶能够与功能性图像数据进行配准和/或以其他方式组合，以在功能性图像数据中识别肺叶，从而产生具有肺叶的有用解剖信息和功能性信息的图像数据。
[0004]利用结构性和功能性图像数据，诸如肺叶的解剖结构已经经由使用单器官解剖(例如肺叶)模型的计算系统被自动分割，该模型被适应到图像数据以定位感兴趣的解剖结构。能够由临床医师来修改分割，临床医师能够接受或拒绝分割。这样的分割也已经由临床医师采用分割软件应用来手动执行。
[0005]遗憾的是，基于自动化的技术是有挑战性的，并且常常需要用户计入，这耗费临床医师的时间，该时间否则将被用于患者和/或其他任务。此外，信号器官解剖模型是近似的，其可能在分割时引入误差，例如在边界处和/或其他地方。由于这样的误差，分割和/或量化值可能缺乏准确度。
【发明内容】
[0006]本文中描述的各方面解决了上述问题及其他问题。
[0007]在一个方面中，一种图像数据处理器包括结构性图像数据处理器，所述结构性图像数据处理器采用多结构图集以从包括感兴趣组织的结构性图像数据分割感兴趣区域，并且从所述感兴趣区域分割所述感兴趣组织。所述图像数据处理器还包括功能性图像数据处理器，所述功能性图像数据处理器基于经分割的感兴趣组织在功能性图像数据中识别所述感兴趣组织。
[0008]在另一方面中，一种图像数据处理器包括多结构图集生成器(104)，所述多结构图集生成器生成多结构图集。所述多结构图集通过基于所述多结构图集在结构性图像数据中局部化结构将所述结构物理映射到感兴趣组织，所述多结构图集根据所述感兴趣区域来使所述感兴趣组织局部化。
[0009]在另一方面中，一种方法，包括采用多结构图集以从包括感兴趣区域的结构性图像数据分割感兴趣区域，并且从所述感兴趣区域分割所述感兴趣组织。所述方法还包括基于经分割的感兴趣组织在功能性图像数据中识别所述感兴趣组织。
[0010]在另一方面中，一种方法，包括生成多结构图集。所述多结构图集将结构物理映射到感兴趣组织，使得基于所述多结构图集在结构性图像数据中定位所述结构将所述感兴趣组织局部化到所述感兴趣区域。
【附图说明】
[0011]本发明可以采取各种部件和部件的布置，以及各种步骤和步骤的安排的形式。附图仅出于图示优选的实施例的目的，并且不得被解释为对本发明的限制。
[0012]图1示意性地图示与多重成像系统结合的计算系统，所述计算系统包括多结构图集生成器和图像数据处理器。
[0013]图2示意性地图示图1的多结构图集生成器的范例。
[0014]图3示意性地图示图1的图像数据处理器的范例。
[0015]图4图示用于确定多结构图集的范例方法。
[0016]图5图示用于采用图4的多结构图集的范例方法。
[0017]图6图示范例肺叶-胸腔图集。
【具体实施方式】
[0018]以下描述一种基于多结构图集来使难以在图像数据中定位的组织局部化的方法。所述图集包括较容易定位和分割的结构，所述结构在空间上或在物理上被映射到所述组织处或附近的位置。这允许基于经由图集定位结构来使组织局部化。所述组织一旦被局部化，则能够相对于没有首先局部化的分割更准确地被分割，并且经分割的感兴趣组织能够被用于在功能性图像数据中识别所述组织。
[0019]首先参考图1，结合多重成像系统102示意性地图示计算系统100。计算系统100包括多结构图集生成器104和图像数据处理器106。
[0020]能够利用一个或多个计算设备的一个或多个计算处理器来实施多结构图集生成器104和/或图像数据处理器106，所述一个或多个计算处理器运行被编码在诸如物理存储器和/或其他非暂态介质的计算机可读存储介质上的一个或多个计算机可读指令，和/或由信号、载波和/或其他暂态介质承载的计算机可读指令。
[0021]多结构图集生成器104从生成结构性图像数据的图集生成多结构图集。本文中使用的术语“多结构图集”指在它们相对于彼此的参考解剖帧中包括两个或更多个不同结构(例如肋骨和肺)的图集。因此，不同的结构在空间上或在物理上被彼此映射。包括仅单个解剖器官(例如仅肺部)的图集不是多解剖结构图集。
[0022]如下文更详细描述的，在一个实例中，多结构图集生成器104基于较容易在结构性图像数据中定位和分割的结构以及较难以在结构性图像数据中定位和分割的感兴趣组织来生成多结构图集，其中，所述结构在空间上或在物理上被映射到感兴趣组织，使得经由图集定位结构来局部化较难以定位和分割的感兴趣组织。这样的结构的范例是诸如肋骨、椎骨等的骨骼，并且这样的组织的范例包括肺叶、支气管、血管、肾脏、肝脏、心脏等。
[0023]所图示的多结构图集生成器104从CT扫描器108和/或MR扫描器110和/或数据储存库112获得结构性图像数据。其他合适的扫描器包括，但不限于X-射线、超声、其组合(包括具有多模态的混合扫描器)等扫描器。数据储存库112可以包括图片归档与通信系统(PACS)、放射科信息系统(RIS)、医院信息系统(HIS)等等。
[0024]多结构图集能够被传达到一个或多个输出设备122，例如用于视觉呈现的显示监测器、存储介质、胶片、打印机、图像数据处理器106等。一个或多个输入设备124允许人类和/或机器(例如机械手)用户与多解剖结构图集生成器104交互，例如，以有利于选择图像数据以用于处理、识别针对图集的结构、分割结构和/或感兴趣组织等。
[0025]多结构图集生成器104能够生成一个或多个多结构图集。例如，多结构图集生成器104能够基于对象年龄、大小、体重、性别和/或其他特性来成多结构图集。在另一范例中，多结构图集生成器104能够生成不依赖于对象年龄、大小、体重、性别和/或其他特性的单个通用多结构图集。
[0026]图像数据处理器106包括结构性图像数据处理器114和功能性图像数据处理器116。在变型中，结构性图像数据处理器114或功能性图像数据处理器116中的至少一个不是图像数据处理器106的部分。
[0027]结构性图像数据处理器114被配置为基于多结构图集从待评价的结构性图像数据至少分割预定的感兴趣结构。如下文更详细描述的，在一个实例中，这可以包括基于多结构图集在结构性图像数据中使包括感兴趣组织的感兴趣区域局部化，并