本发明涉及一种方法，用于将在基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤适应于LDCT图像数据集的评估。本发明还涉及一种基于LDCT的决策支持方法。此外，本发明涉及一种适应设备。本发明还涉及一种用于基于LDCT的决策支持的系统。
背景技术：
医学成像方法也被用作早期检测程序的一部分，以便在症状出现之前检测疾病。这种检查的目的是检测疾病，使得疾病可以在尽可能早的阶段尽可能地被治疗。肺癌是最难治疗的癌症类型之一。因此，在这样的情况下有必要尽可能早地检测到肺癌，以便改善治疗结果。
在这种情况下所使用的成像方法是胸部区域的计算机断层摄影(缩写为CT)。计算机断层摄影基于X射线辐射的采集，其中创建所谓的投影测量数据。在CT系统中，台架上的X射线源和与所述源相对布置的X射线检测器的组合通常在测量空间周围环行，检查对象(其将在下文中称作患者，对其一般适用性没有任何限制)位于该测量空间中。在这种情况下，旋转中心(也称为“等中心”)与所谓的系统轴线z重合。在一个或多个环绕期间，利用X射线源的X射线辐射来照射患者，其中借助与X射线源相对的X射线检测器，投影测量数据或X射线投影数据被采集。然后，基于投影测量数据来重建向用户显示的用于评估的图像数据。
在使用计算机断层摄影来检测肺癌时，可以在比用常规的胸部放射线摄影更早的时间点检测到肿瘤。在对肺癌的早期检测中，可以借助低剂量CT成像方法(缩写为LDCT方法，LDCT＝低剂量CT)来检查具有增加的患肺癌风险但未表现出任何疾病症状的人，其中胸部区域的图像将被记录。在这样的LDCT方法中，创建具有足够质量的图像以使胸部区域中的许多疾病被检测到，其中产生比用常规CT胸部成像低90％的剂量负荷。在美国，建议有风险的人使用针对肺癌检测的早期检测程序。肺癌的风险尤其取决于一个人吸烟习惯的强度、工作场所的尘埃量和年龄。在欧洲和亚洲，将来也可能推出类似的程序。
然而，针对肺癌的早期检测而创建的LDCT胸部图像也具有与其他疾病有关的有价值的信息。因此期望使用该信息来检测患者的胸部区域的其他疾病，并因此免除所述患者额外的CT检查。
迄今为止，LDCT数据通常仅用于肺癌的早期检测，其中该过程涉及在早期阶段检测肺结节。其他与胸部有关的检查(例如组织密度测量、肺体积计算、测量肺结节的体积、肺的分割、检查气道、测量脊髓和其他骨骼的骨密度以及计算的心脏钙分数)不能直接应用到LDCT数据，该数据是在肺部成像期间针对肺癌的早期检测而创建的。然而，该LDCT数据也可以被包括在其他疾病的诊断中，例如COPD、间质性肺病、冠状血管疾病和骨质疏松症，或者甚至可以在规划上述疾病的治疗中发挥作用。
具体而言，在确定钙分数和骨密度测量值时，在图像数据采集中需要一些专门的处理步骤，例如骨密度采集中的骨体模采集，或者在钙分数测量中应用心电图成像的时机。这些专用方法步骤先前阻止了在这些研究中LDCT数据的重新使用。此外，利用正常CT图像评估的方法步骤不能简单地、不经修改地变换到LDCT图像。
因此存在的问题是：需要一种方案以基于图像数据来设计自动化决策支持(该决策支持能够涉及与胸部区域中的多种疾病有关的问题)，以便在保持足够的决策支持数据质量的同时，为患者实现尽可能省时、有效和温和的必要检查。
技术实现要素：
该目的通过以下来实现：根据权利要求1所述的用于将在基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤适应于LDCT图像数据集的评估的方法，根据权利要求9所述的基于LDCT的决策支持方法，根据权利要求11所述的适应设备和根据权利要求12所述的用于基于LDCT的决策支持的系统。
在将在基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤适应于评估LDCT图像数据集的本发明的方法中，从多个患者采集多个参考图像数据集。在这种情况下，参考图像数据集分别具有以下中的至少一个：来自多个患者中的一个患者的CT图像数据集，以及来自该患者的LDCT数据集。例如，两个图像数据集形成相应患者的身体的特定区域，优选地形成身体的相同区域。尤其优选地，成像身体的相应成像区域包括相应患者的胸部。在每种情况下，在基于CT的决策支持方法中默认使用的CT图像数据集提供了将用于查找结果的方法步骤适应于LDCT图像的评估时进行比较的可能性。参考图像数据形成参考数据库，用于将基于CT的决策支持方法适应于LDCT图像数据的评估。根据本发明的方法基于以下事实：用于一个或多个医学问题(例如疾病的诊断)的决策支持方法基于CT图像数据是可用的。现在使得这些已知的方法步骤适应于处理LDCT图像数据的相同问题。
此外，用于确定结果数据的方法步骤随后被应用到参考图像数据集的不同图像数据集。即，先前已知的基于CT的决策支持方法的方法步骤现在既应用到CT图像数据，也应用到LDCT图像数据。由于这些方法步骤针对CT图像数据可靠地起作用，所以基于CT图像数据获得的结果数据可以随后用于比较，以检查这些方法步骤在评估LDCT图像数据中的可靠性。结果数据将被理解为在决策支持方法框架内以自动方式确定的数据，目的是基于经评估的图像数据查找结果。结果数据可以例如与待检测的、与特定疾病相关的特定病状相关联。
如已经提到的，还存在将基于CT图像数据获得的结果数据与基于LDCT图像数据获得的结果数据进行的比较。有利地，现在可以确定在基于LDCT图像数据的结果查找期间的偏差。这些偏差将在该方法的进一步过程中使用，以将用于确定结果数据的方法步骤适应于基于LDCT图像数据集而对结果数据的确定。
通过这种方式，创建了一种基于LDCT的决策支持方法，该方法取决于在训练或适应框架内的比较中所包含的结果数据的类型，可用于不同的医学问题。
优选地，本发明的方法用于训练与结果数据有关的LDCT图像数据集的评估，该方法可以用于在诊断除肺癌以外的疾病时的决策支持。如已经解释的，以前LDCT图像数据仅被用于检测肺癌。利用本发明的方法，现在可以自动评估这些LDCT图像数据以查找其他疾病的征兆。以这种方式，减少了检查患者的工作量。此外，由于使用LDCT图像数据代替CT图像数据，可以减少患者的辐射剂量。多次使用LDCT图像数据可以第一次例行地在短时间内在胸部区域进行多种疾病的早期检测，而不会由于过度的辐射暴露而不必要地危及患者。所描述的方法步骤优选地自动执行，以便独立于用户的能力和知识进行适应，并且能够以节省时间且高效的方式借助参考数据的较大数据库来执行适应。使用较大数据库可以改进决策支持方法对评估LDCT图像数据的适应性。
在本发明的基于LDCT的决策支持方法中，从患者采集LDCT投影测量数据，优选地从患者的胸部采集。基于所采集的LDCT投影测量数据来重建LDCT图像数据。此外，在本发明的基于LDCT的决策支持方法的框架内，用于确定结果数据的方法步骤被应用到所重建的LDCT图像数据上，该方法步骤已经借助于本发明的方法被适应，即，基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤被适应于LDCT图像数据集的评估，以处理LDCT图像数据。在应用决策支持方法之后，结果数据可用，根据该结果数据，用于支持诊断决策的信息被传输给用户。有利地，与先前已知的基于CT的决策支持方法类似，本发明的基于LDCT的决策支持方法可以应用到不同的医学问题，尤其可以用于搜索不同的疾病现象。在这种情况下，可以基于同一LDCT图像数据集对不同问题进行评估，由此大大减少检查工作量，同样地，由于低剂量成像方法的使用而大大减少了剂量负荷。特别地，本发明的方法给具有多种疾病风险的人(例如，重度吸烟者)带来很大的益处，因为所述不同的健康风险可以通过使用较少数目的成像过程(优选仅使用单个低剂量LDCT成像过程)而变得明晰，这使得患者的剂量负荷保持较低。这种改进首次使得在大多数情况下，多个早期检测措施在健康方面显示出可行性。此外，所描述的决策支持方法的方法步骤优选以自动方式执行，以便独立于专家的个体观点、能力和知识而创建决策基础，并且使得能够以节省时间和高效的方式评估LDCT图像数据。
本发明的适应设备具有用于从多个患者采集多个参考图像数据集的输入接口。参考图像数据集分别包括以下中的至少一个：来自多个患者中的一个患者的CT图像数据集和来自该患者的LDCT数据集。本发明的适应设备的一部分也是结果数据确定单元，用于将用于确定结果数据的方法步骤应用到参考图像数据集的不同的图像数据集。此外，本发明的适应设备包括比较单元，用于将结果数据彼此进行比较。此外，本发明的适应设备具有适应单元，用于基于比较的结果，使得用于确定结果数据的方法步骤适应于根据LDCT图像数据集进行的结果数据的确定。
例如，结果数据确定单元可以包括参数提取单元，用于将参数提取的方法步骤应用到参考图像数据集的不同的图像数据集。分别在参数提取期间获得参数数据集。结果数据计算单元(其同样是结果数据确定单元的一部分)然后可以用于基于所提取的参数数据集来确定结果数据。
本发明的用于基于LDCT的决策支持的系统具有LDCT成像设备。LDCT成像设备将被理解为适于执行所谓的LDCT成像的CT成像设备。LDCT成像设备被配置为用于从患者采集LDCT投影测量数据。LDCT成像设备还被配置为用于基于所采集的LDCT投影测量数据来重建LDCT图像数据。决策支持设备也是本发明的用于基于LDCT的决策支持的系统的一部分，决策支持设备被配置为将用于确定结果数据的方法步骤应用到重建的LDCT图像数据，该方法步骤已经借助于根据权利要求1至8中任一项所述的方法适应于LDCT图像数据的处理。用于基于LDCT的决策支持的本发明的系统还包括输出单元，用于输出用于支持诊断决策的信息。该信息基于所确定的结果数据，并且在最简单的情况下可以包括例如结果数据。
本发明的适应设备的主要部件和用于基于LDCT的决策支持的系统的部分可以大部分以软件部件的形式来实施。特别地，这涉及适应设备的结果数据确定单元、比较单元和适应单元的部分以及决策支持设备的部分。然而，特别是当涉及特别快速的计算时，基本上也可以以软件支持的硬件(例如FPGA等)的形式来实现这些部件中的一些部件。同样，所需的接口(例如，如果仅涉及从其他软件部件的数据传送)可以实施为软件接口。然而，它们也可以实施为由硬件构成的接口，其由适当的软件控制。
大部分基于软件的实现具有以下优点：先前已经被用于医学任务的计算机系统也可以通过软件更新的方式而被容易地升级，以便作为适应设备和/或决策支持设备、以本发明的方式来工作。就此而言，该目的还通过具有计算机程序的对应计算机程序产品来实现，该计算机程序能够直接加载到这样的计算机系统的存储器设备中，计算机程序具有程序段，当在计算机系统中执行计算机程序时，程序段用于执行本发明方法的所有步骤。
在必要时，这样的计算机程序产品以及计算机程序可以包括额外的元件，例如，文档和/或附加部件，还有硬件部件，例如用于使用软件的硬件密钥(软件狗等)。
为了传输到计算机系统的存储器设备和/或为了在计算机系统上存储，可以使用计算机可读介质，例如存储棒、硬盘或另一种可移动或永久安装的数据介质，其上存储了能够被计算机单元读取和执行的计算机程序的程序段。例如，计算机单元可以具有用于此目的或类似目的的微处理器或多个一起工作的微处理器。
从属权利要求和以下描述均包含本发明的特别有利的实施例和变型。在这种情况下，特别地，可以以与来自一个权利要求类别的从属权利要求及其相关联的描述部分相同的方式，来对来自另一权利要求类别的权利要求进行变型。而且，不同示例性实施例和权利要求的各种特征也可以在本发明的框架内被组合，以产生新的示例性实施例。
在本发明方法的一个实施例中(本发明方法用于将在基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤适应于LDCT图像数据集的评估)，适应用于确定结果数据的方法步骤，从而基于该方法步骤的结果数据对应于基于所分配的CT图像数据集已经确定的结果数据。因此，借助于参考图像数据，决策支持方法将在LDCT图像数据的处理中被训练，直到基于LDCT图像数据的结果数据与基于对应的CT图像数据集创建的结果数据不再偏差预定程度为止。如果与足够大的数据库进行比较，则可以确保结果数据在LDCT图像数据的评估中是正确的。
在本发明方法的一个实施例中(本发明方法用于将在基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤适应于LDCT图像数据集的评估)，用于确定结果数据的方法步骤特征在于包括以下步骤：
-将用于参数提取的方法步骤应用到参考图像数据集的不同的图像数据集，其中分别获得参数数据集；
-基于所提取的参数数据集，应用用于确定结果数据的方法步骤。
在该上下文中的参数提取将被理解为：基于图像数据集来确定参数或参数值。例如，这样的参数可以包括：结节的变量、血管结构的钙化的表面或体积和/或密度、对比值、为分割确定的边界线或体积大小。然后，可以基于这些所提取的参数来确定结果数据。这样的结果数据包括变量，其包含治疗医学问题期间可以用作决策辅助的信息。例如，基于所确定的钙化及其程度，钙分数可以被计算作为结果数据，然后将其作为心脏病发作风险的标准。例如，如果病变形成上述结果数据，则例如可以改变用于检测病变的阈值。例如，如果在基于CT的图像数据的评估中，完全封闭的轮廓(该轮廓或其路线形成要提取的参数)被认为是识别病变所必需的，则在评估LDCT图像数据期间，这个标准可以简化为半闭合的轮廓。以这种方式，补偿了LDCT图像数据的稍低的图像质量。
在本发明方法的一个实施例中(本发明方法用于将在基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤适应于LDCT图像数据集的评估)，优选地进行参数提取，使得基于该参数提取的结果数据对应于已经基于所分配的CT图像数据集确定的结果数据。换句话说，在该变型中，在获得参数的步骤期间已经对LDCT图像数据的评估进行了适应，在此基础上获得结果数据。
在该变型中，参数提取的过程已经适应于LDCT图像数据集的处理，并且优选地完成为：使得基于来自同一患者的LDCT图像数据集提取的参数与基于来自该患者的CT图像数据确定的参数对应。有利地，通过该变型，在基于所提取的参数来创建结果数据的评估步骤中，对于LDCT图像数据的适应，存在更少的适应过程。例如，可以进行这样的适应，使得基于LDCT图像数据确定的参数或参数值被校正，从而在值方面，这些参数对应于基于CT图像数据而确定的参数。
换句话说，用于参数提取的方法步骤的适应附加地基于所提取的参数的比较，所提取的参数基于不同的图像数据集获得。参数提取的适应的示例可以是在分割对象(例如病变)期间灵敏度的改变。例如，可以减少在病变与周围环境之间必要的对比度差异。另一类型的适应涉及对已确定的参数值的校正。
使得用于确定结果数据的方法步骤适应于根据LDCT图像数据集进行的结果数据的确定可以包括以下两个步骤：将用于参数提取的方法步骤适应于从LDCT数据集的参数提取；以及使得用于确定结果数据的方法步骤适应于根据LDCT图像数据集进行的结果数据的确定。因此，可以相应地适应以下两个步骤：参数提取的步骤以及用于创建结果数据的评估的步骤。这有利地产生了用于相应地适应LDCT图像数据集的评估的多个适应选项。
在本发明方法的一个实施例中(本发明方法用于将在基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤适应于LDCT图像数据集的评估)，结果数据表示诊断以下疾病中的至少一种疾病的决策辅助：
-肺气肿，
-呼吸疾病，
-间质性肺病，
-心血管疾病，
-骨质疏松症，
-癌症，
-骨骼伤害。
锡过滤器可以用于采集例如所述LDCT图像数据的LDCT投影测量数据，优选地允许低能量部分穿过锡过滤器。利用这些锡过滤器，可以实现改进的图像质量和较低的剂量负荷。
为了在心脏成像的情况下补偿心脏的运动，例如可以使用具有减少的最小可实现的每记录图像或帧的旋转时间的CT系统，由此可以实现改善的分辨率。
特别地，所述疾病涉及患者的胸部区域。如果现在基于LDCT成像进行肺癌检查，那么可以同时获得关于胸部其他疾病概况的信息。具有患肺癌风险的人员，例如吸烟者或在扬尘的工作场所工作的人员，在胸部区域也表现出患上述其他疾病的高风险。利用这种变型，决策支持方法将扩展到这些额外的疾病概况，从而早期检测的优势也可以用于这些疾病，而不必执行额外的成像，并因此必须考虑伴随的辐射负荷。
在本发明方法的一个特别优选的实施例中(本发明方法用于将在基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤适应于LDCT图像数据集的评估)，结果数据包括以下信息项中的一个：
-肺部组织密度，
-支气管壁分析数据，
-待识别的肺部的组织模式，
-钙分数，
-心肌脂肪，
-心肌大小，
-骨密度，
-纹理特征，
-骨骼结构数据。
成像过程中必须满足特定的技术要求才能获得特定的结果数据。这些要求例如在“Computed Tomography for Technologists 2010A Comprehensive Text”第20章“Thoracic Imaging Procedures”中描述。
在测量骨密度时，例如可以预先采用具有校准体模或其他类型的参考测量的校准方法，以便使偏差值与测量条件(诸如扫描单元的特性或患者几何特征)的变化无关。例如在US 2014/0376701A1中描述了这样的过程。
为了确定纹理特征，可以采用具有增强的空间分辨率的检测器。例如，光子计数检测器特别适合于更高的分辨率，因为这些分辨率不会被所谓的隔膜减少。
为了使结构更容易可见，还可以在记录用于创建LDCT图像数据集的投影测量数据之前施加造影剂。
有利地，在执行LDCT成像时，在对所述附加措施的使用中，可以以改善的质量同时获得与胸部区域中的多个疾病概况有关的信息，而不必执行额外的成像，尤其是高剂量CT成像。
在本发明方法的一个特别有用的变型中(本发明方法用于将在基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤适应于LDCT图像数据集的评估)，借助于自动学习方法，用于确定结果数据的方法步骤被适应于根据LDCT图像数据集进行的结果数据的确定。机器学习可以用于自动化以下适应过程：将确定结果数据的方法步骤适应于LDCT图像数据的评估。在这种情况下，可以将适应于LDCT图像数据集的处理的适应过程设计为一种类型的训练方法，其中基于训练数据库来逐步近似对LDCT图像数据的正确评估。通过所谓的多层方法实现一个特定类型的机器学习。这些方法例如在以下论文中描述：Y.LeCun等人的“Deep learning”，nature review，doi：10.1038/nature14539或M.N.Wernick等人的“Machine Learning in Medical Imaging”，IEEE signal processing magazine，2010年7月。
在本发明方法的一个特别优选的实施例中(本发明方法用于将在基于CT的决策支持方法中用于查找结果的方法步骤适应于LDCT图像数据集的评估)，在使得用于确定结果数据的方法步骤适应于根据一个LDCT图像数据集进行的结果数据的确定之后，对于基于CT图像数据和LDCT图像数据，部分不同的结果数据被创建的情况，基于LDCT图像数据正确确定结果数据的概率的值被确定。即，基于CT的决策支持方法不能完全适应于LDCT图像数据的评估，其中即使在适应之后，在创建结果数据期间还存在一定程度的不确定性，关于该不确定性的信息也被添加到该结果数据，从而用户可以例如决定是否产生额外的信息，特别是额外的图像数据，例如CT图像数据，以便为他的诊断获得安全的数据库。
在本发明的基于LDCT的决策支持方法的变型中，用于采集LDCT投影测量数据的协议参数被适应于至少一种待诊断的疾病。在该上下文中，协议参数将被理解为测量协议的参数，利用该参数可以使成像过程适应个体需求。例如，为了针对特定目的显示特定检查区域，可以选择特别强烈的对比度或特别高的时间分辨率，以便满足信息质量要求。
在心脏血管成像期间，例如通过缩短帧时间，可以改善时间分辨率并缩短采集时间，从而实现一种心脏运动的冻结。以这种方式，心脏成像可以与另一胸部区域(例如肺部)的检查组合。这可以省去新增的EKG定时的额外成像。因此，心脏的ECG时钟附加图像采集可以被省去。
附图说明
下面将基于示例性实施例、参考附图来更详细地解释本发明。在附图中：
图1示出了根据本发明的示例性实施例的用于将基于CT的决策支持方法的参数提取适应于LDCT图像数据集的评估的方法的流程图；
图2示出了根据本发明示例性实施例的基于LDCT的决策支持方法的流程图；
图3示出了用于表示根据本发明的示例性实施例的适应设备的框图；
图4示出了根据本发明的示例性实施例的包括用于基于LDCT的决策支持的设备的框图。
具体实施方式
图1图示了一种用于将基于CT的决策支持方法适应于LDCT图像数据集的评估的方法。
首先，在步骤1.I中，从数据库采集来自多个患者P1、...、Pn、...、PN的多个参考图像数据集R-BD1、...、R-BDn、...、R-BDN。这样的参考图像数据集R-BDn分别包括患者Pn的CT图像数据集R-BD-CTn以及对应的LDCT数据集R-BD-LDCTn二者。两个参考子图像数据集R-BD-CTn、R-BD-LDCTn分别从患者Pn的胸部区域记录。对于参考图像数据集R-BDn，已知的是：在评估CT图像数据集R-BD-CTn以形成结果数据期间使用的参数提取方法步骤PE-VS0和方法步骤ED-VS0。此外，还分别已知：在基于CT的决策支持方法期间应用到CT图像数据集BD-CTn的参数数据EP-CTn和所确定的结果数据R-ED-CTn。也就是说，图1所示的方法基于这样的事实：用于一个或多个医学问题(例如疾病的诊断)的决策支持方法基于CT图像数据是可用的。
现在，在步骤1.II中，借助于根据到CT图像数据集R-BD-CTn的应用已知的参数提取方法步骤PE-VS0，从相应的LDCT图像数据集R-BD-LDCTn提取参数数据EP-LDCTn。例如，这样的参数可以涉及成像体积中阴影区域的边缘线等。取决于待检查的现象或与其相关的医学问题，这样的参数可以非常不同。
随后，在步骤1.III中，基于所提取的参数数据EP-LDCTn确定结果数据R-ED-LDCTn。结果数据R-ED-LDCTn可以包括例如与决策相关的变量的评估结果。例如，基于借助于参数提取方法步骤PE-VS0来确定的肺区域中阴影表面的评估结果，可以得出肺部结节的大小的结论，在此基础上可以给出供诊断的决策辅助。
有利地，该方法在步骤1.II和1.III关注参数数据的提取或结果数据的确定，该结果数据与一个或多个预定医学问题相关。这使得可能已经适于特定疾病(例如肺癌)的、基于LDCT图像数据的决策支持方法能够被适应为支持涉及胸部区域的其他疾病的诊断。
在步骤1.IV中，基于LDCT图像数据R-BD-LDCTn确定的结果数据R-ED-LDCTn与基于对应CT图像数据R-BD-CTn的先前已知结果数据R-ED-CTn进行比较。对于基于LDCT图像数据R-BD-LDCTn的确定结果数据R-ED-LDCTn的整体与基于CT图像数据R-BD-CTn获得的对应结果数据R-ED-CTn的整体偏差太大的情况，其在图1中用“y”表示，在步骤1.V中存在对参数提取方法步骤PE-VS0和用于创建结果数据的步骤ED-VS0的适应，这些步骤已经被应用到LDCT图像数据RE-LDCTn。该适应可以例如在机器学习方法的框架内完成。
然后，利用以这种方式适应的参数提取方法步骤PE-VS1，在步骤1.II中，可以再次从相应的LDCT图像数据集R-BD-LDCTn中提取参数数据EP-LDCTn，并且在步骤1.III中，再次基于所提取的参数数据EP-LDCTn创建结果数据RE-LDCTn。为此所需的用于形成结果数据的方法步骤ED-VS1同样可以在步骤1.V中通过适应进行修改。随后，在步骤1.IV中，再次将基于LDCT图像数据R-BD-LDCTn创建的结果数据R-ED-LDCTn与基于CT图像数据集R-BD-CTn已知的对应结果数据R-ED-CTn进行比较。如果在步骤1.IV中确定：基于LDCT图像数据R-BD-LDCTn确定的结果数据R-ED-LDCTn的整体与被分配给对应的CT图像数据R-BD-CTn的结果数据R-ED-CTn的整体相比，偏差不超过一定程度SW，这在图1中用“n”表示，那么该方法进入步骤1.VI，其中将最后使用的所适应的参数提取方法步骤PE-VSm和用于形成结果数据的最后使用的所适应的方法步骤ED-VSm定义为：适于LDCT图像数据的评估的参数提取方法步骤PE-VS或方法步骤ED-VS。随后，在基于LDCT的决策支持方法中可以采用以这种方式定义的方法步骤。根据比较材料的类型，即，尤其是CT图像数据的所提取的参数和结果数据，可以创建对应适应的参数提取方法步骤PE-VS和用于确定针对LDCT成像的结果数据的方法步骤ED-VSm。这使得能够实现对应适应的基于LDCT的决策支持方法，借助于该方法，还可以诊断肺癌和涉及胸部的其他疾病。
图2示出了流程图200，其图示了根据本发明的示例性实施例的基于LDCT的决策支持方法。
首先，在步骤2.I中，借助于计算机断层摄影系统LDCT，从患者P的胸部采集投影测量数据PMD-LDCT。随后，在步骤2.II中，基于所采集的LDCT投影测量数据PMD-LDCT来重建LDCT图像数据BD-LDCT。然后，在步骤2.III中，将用于确定结果数据ED-LDCT的方法步骤PE-VS、ED-VS应用到重建的图像数据BD-LDCT。方法步骤PE-VS、ED-VS已经以图1所示的方法适应于LDCT图像数据BD-LDCT的处理。最后，在步骤2.IV中，将基于确定的结果数据ED-LDCT的用于支持诊断决策的信息Inf输出给用户。
图3示出了根据本发明的示例性实施例的适应设备30。这种适应设备30包括输入接口31。输入接口31被配置为从多个患者Pn接收多个参考图像数据集R-BDn。参考图像数据集R-BDn各自包括来自多个患者中的一个患者的CT图像数据集R-BD-CTn和来自患者Pn的LDCT数据集R-BD-LDCTn。结果数据确定单元32也是适应设备30的一部分。结果数据确定单元32被配置为基于LDCT图像数据集R-BD-LDCTn创建结果数据R-ED-LDCTn。附加于CT图像数据集R-BD-CTn，参考图像数据集R-BDn还包括对应的结果数据R-ED-CTn和预先从CT图像数据集R-BD-CTn获得的参数数据集EP-CTn。
结果数据确定单元32包括参数提取单元32a，用于将参数提取的方法步骤应用到参考图像数据集R-BDn的LDCT图像数据集R-BD-LDCTn，其中分别获得参数数据集EP-LDCTn。然后，基于参数数据集EP-LDCTn，通过结果数据计算单元32b的计算来确定结果数据R-ED-LDCTn。
正如基于CT图像数据R-BD-CTn的先前已知的结果数据R-ED-CTn一样，基于LDCT图像数据R-BD-LDCTn所确定的结果数据R-ED-LDCTn被传送到比较单元33，比较单元33被配置为将结果数据R-ED-CTn、R-ED-LDCTn彼此进行比较。
然后，比较结果VE由比较单元33传送到适应单元34，该适应单元34被配置用于基于比较结果VE，使得用于确定结果数据的适应方法步骤PE-VS0、ED-VS0适应于根据LDCT图像数据集BD-LDCTn、R-BD-LDCTn进行的结果数据ED-LDCTn的确定。随后可以借助于结果数据确定单元32和比较单元33来测试适应方法步骤PE-VSm、ED-VSm。如果由比较单元33确定的比较结果满足预定的质量标准，即如果结果数据ED-CTn、ED-LDCTn仅相互偏差最大预定阈值，则适应单元34经由输出接口35输出最后确定的适应方法步骤PE-VS、ED-VS。
图4示意性地示出根据本发明的示例性实施例的用于基于LDCT的决策支持的系统40。系统40包括LDCT成像设备41、数据库42、决策支持设备43、显示单元44和对应于图3所示布置的适应设备30。首先，借助于LDCT成像设备41，从患者采集投影测量数据PMD-LDCT。基于投影测量数据，重建LDCT图像数据BD-LDCT并将其传送到决策支持设备43。LDCT图像数据BD-LDCT由输入接口43a接收并被传递到参数提取单元43b，该参数提取单元43b被配置为将用于参数提取的方法步骤EP-VS应用到LDCT图像数据集BD-LDCTn，其中获得参数数据集EP-LDCT。然后，基于参数数据集EP-LDCT，结果数据ED-LDCT通过结果数据计算单元43c的计算来确定，并被传送到用于创建信息数据的单元43d。参数提取单元43b和结果数据计算单元43c各自从适应设备30获得方法步骤过程PE-VS、ED-VS，其特定地适应于LDCT图像数据的处理，利用该方法步骤，确定所述参数数据集EP-LDCT和结果数据ED-LDCT。随后，用于创建信息数据Inf的单元43d创建的信息Inf经由输出接口43e输出到用作输出单元的显示单元44。然后，用户可以查看显示在那里的信息，作为诊断或进一步治疗患者的决策辅助。适应设备30连接到所述数据库42，数据库42已经存储了参考图像数据R-BDn，分别表征对应的参考CT图像数据集R-BD-CTn和参考LDCT图像数据集R-BD-LDCTn。
总之，再次指出，上述方法和设备仅涉及本发明的优选示例性实施例，并且本领域技术人员在不背离本发明的范围的情况下可以改变本发明，只要该范围由权利要求预先确定。因此，适应方法首先在关于肺部区域的应用中描述。然而，本发明不限于具体应用，而是也可以基本上应用到涉及胸部区域的多个不同医学问题。为了完整起见，还指出使用不定冠词“一”或“一个”不排除所涉及的特征也可以多次出现。类似地，术语“单元”不排除所述单元由多个部件构成，其在必要时也可以在物理上分布。