更多医学关联性的识别标志在许多实施例 中进行生成。该方案可W允许相关样本的更有效检测并因而可W允许医学数据的改进的生 成。该些特征可W个别地或在组合中直接地被用作识别标志。
[0041] 根据本发明的任选特征，响应于第一图像对象的矩（moment)来确定至少一个识别 柄志。
[0042] 该在许多实施例中可W允许生成具有更多医学关联性的改进的识别标志。该方案 可W允许更有效的相关样本的检测并因而可W允许医学数据的改进的生成。
[0043] 根据本发明的任选特征，识别标志单元被安排成响应于属性与参考值 (reference)的比较来确定图像相关联的识别标志集合中的至少一个识别标志。
[0044] 该可W允许具有更多医学关联性的改进的识别标志在许多实施例中进行生成。该 方案可W允许更有效的相关样本的检测并因而可W允许医学数据的改进的生成。
[0045] 特别地，参考值可W表示对于健康的人或动物的属性能够预期的值或间隔，并且 可W生成识别标志来反映该属性与该属性的(一个或多个)正常值偏差多少。该样的偏差可 W提供对于寻找针对当前图像而言相关的医学数据的特别相关的指示。
[0046] 根据本发明的任选特征，识别标志单元被安排成响应于图像属性相对于多个图像 对象的参考属性的统计偏差来确定至少一个识别标志。
[0047] 该可W允许具有更多医学关联性的改进的识别标志在许多实施例中进行生成。该 方案可W允许相关样本的更有效检测并因而可W允许医学数据的改进的生成。
[0048] 根据本发明的任选特征，该设备进一步包括用于接收用户输入的用户界面，并且 识别标志单元被安排成确定图像相关联的识别标志集合中的至少一个识别标志，W响应用 户输入。
[0049] 该在许多实施例中可W允许改进的识别标志的生成，并且可W相应地提供对于第 一图像而言特别相关的医学数据的改进的生成。
[0化0] 根据本发明的任选特征，用于至少一些样本的样本相关联的识别标志集合中的识 别标志表示人或动物体的部位的相关联图像的图像属性。
[0化1] 该些样本可W根据医学图像来生成，并且具体地可W根据其他患者的医学图像来 生成。该些识别标志可W是使用与用于第一图像相同的方案从该些图像中提取的识别标 志。例如，样本或图像的医学数据可W是已手动输入的相关医学状况或疾病。
[0化2] 根据本发明的任选特征，第一图像是W下之中的至少一项；磁共振成像图像；计 算机断层扫描（ComputerTomography)图像；正电子发射断层扫描（Positron血ission Tomography)图像；单光子发射计算机断层扫描（Single-Photon血issionComputed Tomography)图像；超声图像；X射线图像；和数字病理组织学图像。
[0化3] 根据本发明的任选特征，图像相关联的识别标志集合中的至少一个识别标志提供 图像的属性的小波表示。
[0054] 该在许多实施例中可W提供特别有利的用于比较的识别标志。特别地，它可W允 许图像属性的紧凑表示，同时保持识别标志中的视觉外观信息。
[0化5] 根据本发明的任选特征，识别标志单元被安排成检测满足标准的图像对象，图像 相关联的识别标志集合中的至少一个识别标志响应于满足标准的图像对象的局部密度变 化来生成。
[0056] 该对于许多医学状况和疾病而言可W提供特别有效的指示符，从而允许相关样本 的改进检测并最终允许生成改进的医学数据。
[0化7] 根据本发明的任选特征，该设备进一步包括更新处理器，用于响应于图像相关联 的识别标志集合来修改样本集合。
[005引该可W例如允许持续改进样本的数据库，从而允许所生成的医学数据的持续改 进。
[0化9] 根据本发明的任选特征，第一图像是=维图像。
[0060] 根据本发明的任选特征，识别标志单元和匹配单元经由通信网络进行禪合。
[0061] 该在许多情形中可W提供特别有效的实施和/或用户体验。它可W例如允许从多 个位置使用大型中央数据库。
[0062] 根据本发明的一方面，提供一种图像处理的方法，该方法包括：接收表示人或动物 体的部位的特性的第一图像；从第一图像中确定图像相关联的识别标志集合；提供样本集 合，每一个样本包括样本相关联的识别标志集合和医学数据；从样本集合中确定匹配样本 集合，W响应图像相关联的识别标志集合与样本集合中的样本相关联的识别标志集合的比 较；W及确定第一图像的医学数据，W响应与匹配样本集合相关联的医学数据。
[0063] 本发明的该些与其他的方面、特征和优点从下面描述的(一个或多个）实施例中将 是显而易见的并将参考此(一个或多个）实施例来阐述。
【附图说明】
[0064] 本发明的实施例将仅通过示例参考附图来描述，其中： 图1举例说明根据本发明的一些实施例的医学成像系统的示例； 图2举例说明中央处理单元和图形处理单元的示例； 图3举例说明用于Alzheimer(老年痴呆症）疾病的诊断的标准程序； 图4举例说明根据本发明的一些实施例的医学成像系统的示例； 图5举例说明具有0淀粉状蛋白（Amyloid-Beta) 42染色（staining)的离体病理组 织学样本的二维图像的示例； 图6举例说明健康个体的7TT2加权的冠状（coronal)MRI扫描的示例； 图7举例说明患病个体的7TT2加权的冠状MRI扫描的示例； 图8举例说明二维图像对象的矩的示例； 图9举例说明二维图像对象的矩的直方图的示例； 图10举例说明根据本发明的一些实施例的图像的识别标志的生成的示例； 图11举例说明医学图像中的图像对象的空间分布的示例； 图12举例说明根据本发明的一些实施例的医学成像系统的示例；W及 图13举例说明根据本发明的一些实施例的用于医学成像系统的图形用户界面的示 例。
【具体实施方式】
[00化]图1举例说明根据本发明的一些实施例的医学成像系统的示例。
[0066] 该系统包括接收将由该系统处理的医学图像的图像接收机101。图像是表示人或 动物体的部位的特性或属性的图像。例如，图像可W是人或动物的器官或器官的部位的图 像。实际上，在许多实施例中，图像处理设备可W被用作遭受或怀疑遭受特定疾病或状况的 患者的治疗或诊断的一部分。因而，在许多实际应用中，图像可W是患者的身体的特定区域 的图像。
[0067] 图像通常是人体的部位的属性的视觉表示。在医学领域中，已开发大量的技术来 可视化人体的内部部位，并且具体地，已开发允许将身体部位的组成部分的变化和异常可 视化的技术。
[0068] 例如，已开发磁共振成像来创建表示构成身体部位的原子的磁共振的变化的图 像。MRI设备创建不同的原子对其不同地反应的强磁场。该些差异被检测并被用于生成身 体的内部部位的图像。
[0069] 作为另一示例，可W生成计算机断层扫描（CT)图像，其中计算机技术用于生成表 示人体的切片（slice)的图像。CT能够提供与MRI相类似的图像。然而，MRI倾向于提供 高得多的亮度对比度的器官组织(水分子等等）属性。
[0070] 医学图像的其他示例包括其中通过检测源自放射性示踪剂的福射来生成图像的 正电子发射断层扫描（PET)图像、也W检测源自放射性示踪剂的福射为基础的单光子发射 计算机断层扫描（SPECT)图像；通过检测超声的反射而生成的超声图像；通过检测穿过测 试的主体的X射线而生成的X射线图像；W及数字病理组织学图像，其是W检测适合于数字 处理的图像中的微观特征为基础的图像。
[0071] 所描述的方案或许可应用于所有的该些成像技术，并且实际上可应用于任何其他 合适的医学成像技术。
[0072] 图像可W是二维图像，但是在许多情形和应用中也可W是S维图像。实际上，许多 上面参考医学图像技术固有地生成=维图像。具体地，该些图像可W是彩色或灰度图像。
[0073] 该些图像可W采用任何合适的形式来提供，并且具体地可W是根据合适的图像表 示标准提供的数字图像。
[0074] 对于许多医学成像技术而言的挑战是如何提取最佳医学信息并达到W该样的数 据为基础的可能的最佳结论。例如，基于医学图像作出正确的诊断在许多情形中可能是困 难的，并且时常或许具有在只执行人类分析时所牵设的一定风险。实际上，通过不仅考虑 图像本身而且还考虑源自相似图像的现有信息，能够从医学图像中提取改进的医学数据。 例如，通过将当前的医学图像与具有例如数千记录图像的大型数据库进行比较，或许有可 能找出具有与当前图像的特性相类似的特性的图像。在该样的情况下，与该样的图像有关 的医学信息在分析当前图像中可能是有用的，并且例如可W用于向健康从业者(例如，向医 生）提供附加图像信息，该帮助或使得他能够从医学图像中得出结论。
[0075] 图1的系统能够执行该样的图像处理和分析。
[0076] 然而，医学成像的重大问题是许多所生成的图像是极其大的。实际上，为了允许 小的细节是可检测的又覆盖人体的足够部位，要求分辨率是低的且图像是大的，该导致对 于每张图片生成大量的数据。对于=维图像来说，该个问题显著地被加剧。例如，典型的7 TelsaMRI=维图像可W具有800x800x700体素的分辨率并且具有大约750兆字节的大小。
[0077] 在图1的系统中，启用或促进甚至大的医学图像的非常有效的处理，从而允许可 W自动地或半自动地针对医学图像提供医学数据的医学图像处理系统。
[007引医学图像被馈送至识别标志处理器103,而识别标志处理器被安排成生成与图像 相关联的第一识别标志集合（即，图像相关联的第一识别标志集合)。该样的识别标志可W 提供图像或图像的一部分的一个或多个特性的紧凑表示。例如，识别标志处理器103可W 将医学数据划分成许多块，并随后为每一个块生成识别标志。例如，可W生成与每一个块中 的亮度方差相对应的识别标志。
[0079] 识别标志处理器103禪合到匹配处理器105,并且在特定示例中，识别标志处理器 103和匹配处理器105不仅是单独的功能单元，而且还是经由具有限制带宽的数据总线107 禪合的物理上单独的处理实体。识别标志处理器103经由数据总线107将第一识别标志集 合馈送至匹配处理器105。
[0080] 在许多实施例中，数据总线107具有带宽限制，该使得在合理时间内传送完整的 医学图像是不切实际的。因此，第一识别标志集合的传送可W允许数据总线所要求的数据 率的实质性压缩。
[0081] 匹配处理器105禪合到包括大型数据库的样本储存器109。样本储存器109具体 地包括接收的识别标志能够与之进行比较的样本集合。每一个样本是包括至少描述识别标 志集合的数据W及医学数据的数据汇集。
[0082] 在许多实施例中，该些样本之中的每个样本可W对应于为其创建识别标志并且已 为其记录医学数据的医学图像中的信息。因而，用于样本的识别标志的集合可W表示先前 已处理的医学图像的图像属性。识别标志提供原始图像的特性的紧凑表示，并且例如可W 被视为特别适合于表征图像的医学特性的原始图像的特征的一种表示。例如，可W生成表 示异常细胞的密度的空间分布的识别标志。因而，样本可W表示具有特殊医学意义的原始 图像的图像特性。除了识别标志之外，每一个样本还包含与识别标志相链接的医学数据。 例如，可W在样本中存储指示从中生成原始图像的测试人员所遭受的疾病或状况的医学数 据。
[0083] 作为特定示例，所存储的医学数据可W包括健康年龄匹配对照组（controls)的 化ainMRK脑磁共振成像)图像、具有神经退行性疾病因而展示局灶性萎缩、脑室扩大、脑组 织一一薄壁组织减少的患者的化ainMRI图像；如在MRI