图像分析器140检测医学图像112中的病变。已经检测了所述病变，图像分析器140使用解剖信息来识别与病变具有解剖关系的解剖标志。此外，图像分析器140检测医学图像112中的解剖标志。已经获得了指示病变和解剖标志的数据，关键图像生成器160选择医学图像中的图像区域，所述图像区域包括病变和解剖标志。最后，关键图像生成器160生成关键图像162，以便包括所述图像区域。
[0064]应当注意，在检测医学图像112中的解剖标志之前，图像分析器140可以识别解剖信息122中的解剖标志。然而，这不是限制，因为图像分析器140也可以首先检测医学图像112中的解剖标志，以及然后仅仅识别解剖信息122中的解剖标志。例如，图像分析器140，例如，通过将多个解剖标志检测器同时应用到医学图像112，可以检测医学图像112中的多个解剖标志。图像分析器140然后可以基于识别解剖信息122中的多个解剖标志来选择包括在关键图像162中的多个解剖标志中的一个或多个。例如，图像分析器140可以选择多个解剖标志中的最相关的解剖标志中的一个或多个。
[0065]图2示出了用于根据医学图像来生成关键图像的方法200，所述关键图像包括从医学图像中选择的图像区域。方法200包括，在标题为“获得医学图像”的步骤中，获得210医学图像和指示医学图像的内容的元数据。方法200还包括，在标题为“访问解剖信息”的步骤中，访问220医学数据库上的解剖信息，所述解剖信息指示与医学图像的内容相关联的解剖标志。方法200还包括，在标题为“检测医学图像中的病变”的步骤中，检测230医学图像中的病变。方法200还包括，在标题为“识别解剖信息中的解剖标志”的步骤中，基于解剖信息，识别240与病变具有解剖关系的解剖标志。方法200还包括，在标题为“检测医学图像中的解剖标志”的步骤中，检测250医学图像中的解剖标志。方法200还包括，在标题为“选择图像区域”的步骤中，选择260医学图像中的图像区域，所述图像区域包括病变和解剖标志。方法200还包括，在标题为“生成包括图像区域的关键图像”的步骤中，生成270关键图像，以便包括所述图像区域。应当注意，可以以任何适当的顺序执行以上步骤。尤其，可以以不同的顺序(例如，以相反的顺序)执行识别240和检测250解剖标志的步骤。
[0066]方法200可以对应于系统100的操作。然而，也可以独立于系统100执行方法200。
[0067]图3示出了计算机程序产品290，其包括用于令处理器系统执行上述方法200的指令。计算机程序产品290可以被包括在计算机可读介质280上，例如，以作为一系列机器可读物理标记和/或作为具有不同电学(例如，磁性)或光学的属性或值的一系列元件的形式。
[0068]系统100的操作可以被更详细地解释如下。
[0069]图4a示意性地示出了医学图像112。医学图像112被示为包括病变300，在图4a中所述病变300被示意性地指示为三角形。图4a还示出了位于邻近病变300的解剖标志310，在图4a中解剖标志310被示意性地指示为椭圆形。此外，在解剖结构320中包括病变300和解剖标志310两者。图4a可以对应于，例如，在肝脏320中生长的肿瘤300，肿瘤300邻近形成解剖标志310的管道310生长。图像分析器140被布置用于，例如，自动使用从医学图像分析领域本身已知的病变检测技术，或半自动地(即部分地基于用户输入)检测医学图像112中的病变300。
[0070]图4b示出了包括病变300和解剖标志310的自动选择的图像区域400的结果。图4b示出了通过边界框400选择的图像区域。为了这个目的，关键图像生成器160可以被布置用于在医学图像112中建立包含病变300和解剖标志310的边界框400。备选地，图像区域400可以被选择具有另一，例如非矩形形状。图4b示出了被建立为具有裕量的包围病变300和解剖标志310的边界框400。裕量可以通过关键图像生成器162来自动选择。例如，关键图像生成器160可以被布置用于使裕量最小化。备选地或额外地，裕量可以由用户选择或调整，例如，通过利用用户接口子系统130来选择或调整裕量。
[0071]图4b示出了图像分析器140基于在病变300和所述解剖标志之间的解剖关系来确定在关键图像中包括哪个解剖标志的结果。在解剖信息122本身中可以指示或包括解剖关系。备选地或额外地，基于到病变300的估计距离，可以估计解剖关系。例如，位于邻近病变300的解剖标志可以指不存在与病变300的解剖关系。在图4b的范例中，不出了管道310以及肝脏320的边缘。在解剖信息022中可以识别两个解剖标志。然后基于邻近病变300的管道310，图像分析器140可以选择检测医学图像112中的管道310。
[0072]备选地或额外地，图像分析器140可以被布置用于，如果在解剖结构320中包括病变300，检测医学图像112中的所述解剖结构320，并且识别来自解剖结构320的解剖标志。正因如此，图像分析器140可以确定在肝脏320中包括病变300。图像分析器140还可以识别肝脏320的解剖标志，例如，其边缘。结果，可以获得示出病变300和解剖结构320的边缘的至少部分的关键图像162。应当注意，图像分析器140也可以检测所述边缘，以便能够检测具有相对于解剖结构的边缘的已知位置的解剖标志。
[0073]额外地或备选地，图像分析器140可以被布置用于基于在病变300的医学解释中的解剖关系的估计相关性来识别解剖标志310。在图4b的范例中，医学图像112的内容是肝脏。这可以在医学图像112的元数据中被指示。正因如此，数据库接口 120可以访问医学数据库020，所述医学数据库020包括有关肝脏的解剖信息122。解剖信息122可以实现对医学图像112的内容的医学解释。例如，数据库接口 120可以访问有关肝脏的医学教科书，所述医学教科书例如通过示出肝脏的教科书视图、识别相关解剖标志、为诊断提供指南等，允许临床医生医学地解释医学图像112的内容。然后图像分析器140可以识别解剖标志310，其不仅具有与病变300的解剖关系，而且其与病变300的医学解释相关。例如，图像分析器140可以使用医学图像112中的病变300的位置来识别在肝脏的教科书视图中的邻近解剖标志310。在肝脏的教科书视图中清晰地识别邻近解剖标志310的事实可以向图像分析器140指示，病变300和解剖标志310之间的解剖关系与病变300的医学解释相关。然而，将认识到，图像分析器140可以有利地使用各种其他方式来确定所述相关性；例如，图像分析器140可以采用从推理引擎本身已知的技术来估计解剖关系的相关性。
[0074]图4b还示出了关键图像生成器160选择图像区域400的结果，所述图像区域400包括病变300和解剖标志310。以叠加在医学图像112上的边界框的形式示出了图像区域400。尽管在图4b中未示出，应当注意，图像分析器140也可以使用解剖信息来识别多个解剖标志，其每个具有与病变的解剖关系。因此，关键图像生成器160可以选择包括病变和多个解剖标志中的每个的图像区域400。
[0075]图4c示出了本发明的任选方面，其中示出用户手动调整选择的区域的结果。为了这个目的，并且如图1中更早示出的，系统100可以包括用户接口子系统130，其用于使用户能够在关键图像162被生成之前，调整图像区域400。用户接口子系统130可以由，例如，可连接到显示器的显示输出和可连接到用户输入设备的用户输入组成，其中，所述可连接到显示器的显示输出用于向用户显示输出，所述可连接到用户输入设备的用户输入用于接收来自用户的输入030。例如，可以向用户示出通过系统100选择的例如以叠加在医学图像112上的边界框的形式的图像区域400。然后用户可以例如通过移动和/或改变边界框400的尺寸来调整边界框400。图4c示出了这样调整的结果，其中，用户通过增加边界框400的尺寸以便包括肝脏320的边缘的更大部分，即，通过向上和向右增加边界框400的尺寸，已经调整了通过系统100选择的边界框400。在图4c中借助于箭头图示性地示出了改变尺寸。结果，获得调整的边界框410。