CN111445436A - 肺分析和报告系统 - Google Patents
肺分析和报告系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111445436A CN111445436A CN202010041764.0A CN202010041764A CN111445436A CN 111445436 A CN111445436 A CN 111445436A CN 202010041764 A CN202010041764 A CN 202010041764A CN 111445436 A CN111445436 A CN 111445436A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- score
- lung
- emphysema
- visual representation
- lobes
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B1/00—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor
- A61B1/267—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor for the respiratory tract, e.g. laryngoscopes, bronchoscopes
- A61B1/2676—Bronchoscopes
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/003—Navigation within 3D models or images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B17/00—Surgical instruments, devices or methods
- A61B2017/00743—Type of operation; Specification of treatment sites
- A61B2017/00809—Lung operations
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
- A61B2034/105—Modelling of the patient, e.g. for ligaments or bones
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/107—Visualisation of planned trajectories or target regions
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2576/00—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
- A61B2576/02—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30061—Lung
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/41—Medical
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2219/00—Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T2219/028—Multiple view windows (top-side-front-sagittal-orthogonal)
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Public Health (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physiology (AREA)
- Robotics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Otolaryngology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本发明题为“肺分析和报告系统”。本公开提供了一种用于分析肺的扫描数据并呈现肺候选报告的系统和方法。该肺候选报告包括在视觉上表示肺叶是否是经支气管镜肺减容术手术的合适候选者的确定。该肺候选报告包括根据扫描数据确定的肺气肿值和裂完整性。
Description
背景技术
分析患者的高分辨率计算机断层摄影术(HRCT)信息和定量计算机断层摄影术(QCT)结果对于成功的患者预后至关重要。为了确保经支气管镜肺减容术(BLVR)手术的成功,需要对肺气肿的严重程度、裂完整性和异质性进行可靠的关键测量,以使医生能够快速且自信地识别进行治疗的靶叶和潜在的候选。
发明内容
本公开提供了改进的用于向医疗保健专业人员提供肺候选信息的系统和方法。
本公开提供一种示例性系统,该系统具有接收人的肺的至少一部分的三维图像数据的处理装置,这些三维图像数据包括容积数据(即体素)。该处理装置根据体素描绘肺叶和肺裂,并且针对描绘出的肺叶中的体素中的每个,基于放射强度值的预定义的阈值或放射强度值的阈值范围,为肺叶中的每个生成肺气肿评分。该处理装置基于体素为肺裂中的每个生成裂完整性评分,基于靶叶的肺气肿评分和邻近靶叶的叶的肺气肿评分为至少两个叶生成异质性评分,并且生成包括肺气肿评分、裂完整性评分和异质性评分的报告。该系统包括与处理装置信号通信的输出装置。该输出装置输出报告。
在本公开的一个方面,该报告包括基于生成的肺气肿评分的肺气肿水平的视觉表示、基于生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示以及肺叶候选的视觉表示。肺气肿水平的视觉表示包括肺叶中的每个的视觉表示,其中肺气肿水平在视觉上由对应的肺叶视觉表示的特定颜色或图案中的至少一者表示。裂完整性的视觉表示包括描绘出的裂中的每个的视觉表示,其中这些描绘出的裂在视觉上由基于裂完整性评分的特定颜色或图案中的至少一者表示。
在本公开的另一方面,肺叶候选的视觉表示包括肺叶候选图标,该肺叶候选图标在视觉上与对应的肺叶视觉表示相关联。肺叶候选图标包括相关联的肺叶的肺气肿评分和异质性评分以及邻近该相关联的肺叶的裂的裂完整性评分。肺叶候选图标包括满足预定义的纳入标准的视觉指示。满足预定义的纳入标准的视觉指示包括以独特的颜色或图案中的至少一者表示肺叶候选图标的至少一部分。
根据本文提供的描述,其它特征、优点和适用领域将变得显而易见。应当理解,具体实施方式和具体示例仅旨在用于说明性目的,并不旨在限制本公开的范围。
附图说明
本文描述的附图仅用于说明性目的,并不旨在以任何方式限制本公开的范围。附图中的部件不一定按比例绘制,而是将重点置于说明本发明的原理上。在附图中:
图1是根据本发明的实施方案形成的示例性系统的框图;
图2是由至少图1的系统执行的示例性过程的流程图;并且
图3是根据图2所示的过程由图1的系统生成的报告的图像。
具体实施方式
以下描述本质上仅为示例性的,并不旨在限制本公开、应用或用途。以下描述仅通过说明而非限制的方式解释用于分析和提供综合报告的装置和方法的各种实施方案,该综合报告用于确定用于待定的经支气管镜肺减容术(BLVR)手术的肺叶的候选。
一个实施方案描述了使肺的各个方面自动化、显示肺的各个方面、与肺的各个方面相互作用并表征肺的各个方面的过程。当使用成像采集装置在体内对人肺进行成像时,可重建和评估该图像以示出正常状态和疾病状态。由于疾病的各种亚型和疾病实体的各种描述(表型),评估肺的小叶区域和分离它们的裂对于准确表征疾病和预测对BLVR治疗的响应具有重要意义。
本公开包括以自动化方式提供肺叶的可视化、裂的完整性和与肺气肿程度相关的值的系统和方法,以实现临床决策。
左肺和右肺各自被深裂缝分成多个叶,这些深裂缝是叶间裂,本文中简称为裂。肺的外表面由包括内层的胸膜加衬,该内层是浸入裂中以包围叶的肺胸膜。因此,裂为肺的叶之间的接合部,并且由这些叶的最外表面和在这些叶彼此邻接的位置处的肺胸膜限定。因此,尽管裂本身实际上是邻接的叶之间的接合部,但它是在容积图像上可检测到的非常薄的叶接合部层并且因此被理解为裂。右肺包括三个叶(上叶、中叶和下叶),它们由两个裂分开,这两个裂被称为斜裂和水平裂。左肺包括两个叶(上叶和下叶),在它们之间有一个裂,即斜裂。
叶的边缘和给这些叶加衬的胸膜限定裂并分离这些叶,使得每个叶的换气与邻近的邻接的叶的换气分离。此外,胸膜通常形成平滑表面,从而允许邻接的叶在吸气和呼气期间相对于彼此滑动。然而,在某些病症下,胸膜可变得稠化或粘着。此外,邻接的叶可彼此粘着,并且通常限定裂的胸膜和肺边缘可能消失。裂是通过完整性的水平来描述的,并且在低于一定水平时,空气可在叶之间流动。本文所述的各种实施方案使用容积放射图像来识别裂完整性并在视觉上以2D图像呈现它们。
图1示出了示例性肺视觉化系统10,其可包括处理器,诸如计算机中的处理器40,并且还可包括输出装置42,诸如视觉显示器(监视器或屏幕)或印刷装置。系统10还可包括软件(计算机可读介质)中包括的指令,这些指令被存储在系统的存储器中并且可在处理器40上操作。该软件可包括用于处理器40执行本文所述的各种步骤和方法的指令,包括从可能经由公共数据网络和/或专用数据网络30连接到处理器40的数据源20接收包括容积成像数据的患者数据的指令、分析数据以表征肺的指令以及生成由成像数据的分析产生的图像的指令。生成的图像可经由数据网络30传输至客户端计算装置,或者可以物理形式输出并递送至客户端。
可使用硬件、固件和/或软件的组合来实现这些实施方案的示例。例如,在许多情况下,示例所提供的功能的一些或全部可在能够在可编程计算机处理器上携载的可执行软件指令中实现。同样,本发明的一些示例包括其上存储有此类可执行软件指令的计算机可读存储装置。在特定示例中,系统处理器本身可包含执行一个或多个任务的指令。系统处理能力不限于任何具体构型,并且本领域的技术人员将理解,本文提供的教导内容可以多种不同的方式来实现。
图2示出了可例如使用软件作为系统10的一部分来实施的肺表征和可视化方法60的流程图。在步骤64处,将患者的容积放射图像或成像数据从数据源20传输至处理装置40。容积放射图像或成像数据可以是计算机断层摄影术(CT)扫描、磁共振成像(MRI)扫描和/或正电子发射断层摄影术(PET)扫描,从中可在多个平面中产生一系列二维平面图像(本文中称为二维容积图像或二维图像)。
在步骤66处,使用接收的图像数据分割肺、气道和/或血管。根据容积图像或成像数据进行肺、气道和血管的分割的方法可以是在各种研究报告(例如,Strange C,Herth,FJ,Kovitz,KL,McLennan,G,Ernst,A,Goldin J等人,“Design of the EndobronchialValve for Emphysema Palliation Trial(VENT):a nonsurgical method of lungvolume reduction”,BMC Pulm Med.,2007年7月3日,7:10)中所描述的那些。肺、气道和血管的分割导致肺组织、气道和血管识别为不同于周围组织,以及导致肺、气道和血管根据标准的肺解剖结构分离成可单独识别的较小的不同部分。然后根据分离的数据来描绘肺叶。
在步骤68处,基于靶叶的肺叶数据中的每个体素的亨氏单位(即,放射强度(HU))值,为每个叶生成肺气肿评分。在一个实施方案中,肺气肿评分被识别为叶中的肺气肿的百分比。该百分比是通过确定多少百分比的叶体素具有小于阈值量(例如,-920HU)的或在亨氏单位值范围内的亨氏单位值来计算。
接下来,在步骤70处,基于对成像数据的分析,为三个裂中的每个生成裂完整性值。用于计算裂完整性值的示例性方法描述于Brown,MS,Ochs,R,Abtin,F,Ordookhani,A,Brown,M,Kim,H,Shaw,G,Chong,D,Goldin,J.,“Automated Quantitative Assessment ofLung Fissure Integrity on CT”;Proceedings of the First International Workshopon Pulmonary Image Analysis,纽约,美国,2008年:第93页-102页中。
然后,在步骤72处,基于靶叶的肺气肿评分与邻近靶叶的叶的肺气肿评分之间的差值,为每个叶生成异质性评分。
接下来,在步骤74处,生成包括图像的报告,该图像包括至少两个叶的BLVR候选图标、裂完整性指示标识和肺气肿水平视觉标识。
图3示出了由处理装置40生成的示例性报告80(图2的步骤74)。报告80可以多种不同格式中的任一种生成,并且可通过任意数量的不同方式递送给最初提出报告请求的实体(例如,负责治疗与所分析的图像数据相关联的患者的医疗保健专业人员)。报告80包括肺显示区域82,该区域包括肺叶84的图像。通过基于在哪个位置肺气肿评分落在预定义的比例内的特定图案或颜色,以图形方式将先前计算的肺气肿评分表示在叶84的图像上(参见肺显示区域82左侧的肺气肿评分比例)。
在肺显示区域82中,裂线86示出在它们相应的叶之间。通过基于先前计算的裂完整性评分和裂完整性比例的特定线条图案和/或颜色,呈现裂线86(参见下文所示的肺气肿评分比例中的裂完整性比例)。
在肺显示区域82中,BLVR候选图标90示出在相关联的肺叶的旁边或与其重叠。在该示例中,仅针对右上叶、右下叶、左上叶和左下叶示出图标90。然而,将在报告80底部的表中示出所有叶的计算的评分。BLVR候选图标90包括肺气肿、裂完整性和异质性的计算的评分。图标90中每个评分的背景颜色或图案表示满足或不满足这些评分中的每个的预定义的纳入标准(即,阈值)。图标90提供了视觉工具,使医疗保健专业人员能够确定哪些叶是BLVR手术的良好候选者。在图3的示例中,左上叶是所有三个评分都满足相关联的预定义标准(即,阈值)的唯一的叶。这些标准是基于从多次临床试验获得的经验来确定的。
本发明的描述本质上仅为示例性的,并且不背离本发明主旨的变型形式应被包含在本发明的范围内。这些变型形式不应被认为脱离本发明的实质和范围。
实施方案
A.一种方法,包括:接收人的肺的至少一部分的三维图像数据,这些三维图像数据包括体素;根据体素描绘肺叶和肺裂;针对描绘出的肺叶中的体素中的每个,基于放射强度值的预定义的阈值或放射强度值的阈值范围,为肺叶中的每个生成肺气肿评分;基于体素为肺裂中的每个生成裂完整性评分;基于靶叶的肺气肿评分和邻近靶叶的叶的肺气肿评分为至少两个叶生成异质性评分;生成包括肺气肿评分、裂完整性评分和异质性评分的报告;以及输出报告。
B.根据A的方法,其中该报告包括:基于生成的肺气肿评分的肺气肿水平的视觉表示;基于生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;以及肺叶候选的视觉表示。
C.根据B的方法,其中肺气肿水平的视觉表示包括肺叶中的每个的视觉表示,其中肺气肿水平在视觉上由对应的肺叶视觉表示的特定颜色或图案中的至少一者表示。
D.根据B或C的方法,其中裂完整性的视觉表示包括描绘出的裂中的每个的视觉表示,其中这些描绘出的裂在视觉上由基于裂完整性评分的特定颜色或图案中的至少一者表示。
E.根据B至D中任一项的方法,其中肺叶候选的视觉表示包括肺叶候选图标,该肺叶候选图标在视觉上与对应的肺叶视觉表示相关联。
F.根据E的方法,其中肺叶候选图标包括相关联的肺叶的肺气肿评分和异质性评分以及邻近该相关联的肺叶的裂的裂完整性评分。
G.根据E或F的方法,其中肺叶候选图标包括满足预定义的纳入标准的视觉指示。
H.根据G的方法,其中满足预定义的纳入标准的视觉指示包括以独特的颜色或图案中的至少一者表示肺叶候选图标的至少一部分。
I.根据A至H中任一项的方法,其中放射强度值以亨氏单位值表示。
J.一种系统,包括:处理装置,该处理装置被配置为:接收人的肺的至少一部分的三维图像数据,这些三维图像数据包括体素;根据体素描绘肺叶和肺裂;针对描绘出的肺叶中的体素中的每个,基于放射强度值的预定义的阈值或放射强度值的阈值范围,为肺叶中的每个生成肺气肿评分;基于体素为肺裂中的每个生成裂完整性评分;基于靶叶的肺气肿评分和邻近靶叶的叶的肺气肿评分为至少两个叶生成异质性评分;并且生成包括肺气肿评分、裂完整性评分和异质性评分的报告;和与该处理装置信号通信的输出装置,该输出装置被配置为输出报告。
K.根据J的系统,其中报告包括:基于生成的肺气肿评分的肺气肿水平的视觉表示;基于生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;以及肺叶候选的视觉表示。
L.根据K的系统,其中肺气肿水平的视觉表示包括肺叶中的每个的视觉表示,其中肺气肿水平在视觉上由对应的肺叶视觉表示的特定颜色或图案中的至少一者表示。
M.根据K或L的系统,其中裂完整性的视觉表示包括描绘出的裂中的每个的视觉表示,其中这些描绘出的裂在视觉上由基于裂完整性评分的特定颜色或图案中的至少一者表示。
N.根据K至M中任一项的系统,其中肺叶候选的视觉表示包括肺叶候选图标,该肺叶候选图标在视觉上与肺叶视觉表示中的对应的一个相关联。
O.根据N的系统,其中肺叶候选图标包括相关联的肺叶的肺气肿评分和异质性评分以及邻近该相关联的肺叶的裂的裂完整性评分。
P.根据N或O的方法,其中肺叶候选图标包括满足预定义的纳入标准的视觉指示。
Q.根据P的系统,其中满足预定义的纳入标准的视觉指示包括以独特的颜色或图案中的至少一者表示肺叶候选图标的至少一部分。
R.根据J至Q中任一项的系统,其中放射强度值以亨氏单位值表示。
S.其上存储有可执行程序的非暂态计算机可读记录介质,该程序使得处理器:接收人的肺的至少一部分的三维图像数据,这些三维图像数据包括体素;根据体素描绘肺叶和肺裂;针对描绘出的肺叶中的体素中的每个,基于放射强度值的预定义的阈值或放射强度值的阈值范围,为肺叶中的每个生成肺气肿评分;基于体素为肺裂中的每个生成裂完整性评分;基于靶叶的肺气肿评分和邻近靶叶的叶的肺气肿评分为至少两个叶生成异质性评分;生成包括肺气肿评分、裂完整性评分和异质性评分的报告;并且将该报告输出到输出装置。
T.根据权利要求19的非暂态计算机可读记录介质,其中报告包括:基于生成的肺气肿评分的肺气肿水平的视觉表示;基于生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;以及肺叶候选的视觉表示。
U.一种系统,包括:处理装置,该处理装置被配置为:接收先前根据人的肺的至少一部分的三维图像数据描绘的每个肺叶的肺气肿评分;接收先前根据三维图像数据描绘的肺裂中的每个的裂完整性评分;接收至少两个叶的异质性评分;并且生成包括肺气肿评分、裂完整性评分和异质性评分的报告;和与该处理装置信号通信的输出装置,该输出装置被配置为输出报告。
V.根据U的系统,其中报告包括:基于生成的肺气肿评分的肺气肿水平的视觉表示;基于生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;以及肺叶候选的视觉表示。
W.根据V的系统,其中肺气肿水平的视觉表示包括肺叶中的每个的视觉表示,其中肺气肿水平在视觉上由对应的肺叶视觉表示的特定颜色或图案中的至少一者表示。
X.根据V或W的系统,其中裂完整性的视觉表示包括描绘出的裂中的每个的视觉表示,其中这些描绘出的裂在视觉上由基于裂完整性评分的特定颜色或图案中的至少一者表示。
Y.根据V至X中任一项的系统,其中肺叶候选的视觉表示包括肺叶候选图标,该肺叶候选图标在视觉上与肺叶视觉表示中的对应的一个相关联。
Z.根据Y的系统,其中肺叶候选图标包括相关联的肺叶的肺气肿评分和异质性评分以及邻近该相关联的肺叶的裂的裂完整性评分。
AA.根据Y或Z的方法,其中肺叶候选图标包括满足预定义的纳入标准的视觉指示。
AB.根据AA的系统,其中满足预定义的纳入标准的视觉指示包括以独特的颜色或图案中的至少一者表示肺叶候选图标的至少一部分。
AC.根据U至AB中任一项的系统,其中放射强度值以亨氏单位值表示。
虽然迄今为止已描述了本发明的优选实施方案,但是本发明不限于这些实施方案。在不脱离本发明的实质或范围的情况下可进行添加、省略、取代和其他修改。
Claims (20)
1.一种方法,所述方法包括:
接收人的肺的至少一部分的三维图像数据,所述三维图像数据包括体素;
根据所述体素描绘肺叶和肺裂;
针对描绘出的肺叶中的所述体素中的每个,基于放射强度值的预定义的阈值或放射强度值的阈值范围,为所述肺叶中的每个生成肺气肿评分;
基于所述体素为所述肺裂中的每个生成裂完整性评分;
基于靶叶的所述肺气肿评分和邻近所述靶叶的叶的所述肺气肿评分为至少两个叶生成异质性评分;
生成包括所述肺气肿评分、所述裂完整性评分和所述异质性评分的报告;以及
输出所述报告。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述报告包括:
基于所述生成的肺气肿评分的肺气肿水平的视觉表示;
基于所述生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;和
肺叶候选的视觉表示。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述肺气肿水平的所述视觉表示包括所述肺叶中的每个的视觉表示,其中所述肺气肿水平在视觉上由对应的肺叶视觉表示的特定颜色或图案中的至少一者表示。
4.根据权利要求3所述的方法,其中所述裂完整性的所述视觉表示包括所述描绘出的裂中的每个的视觉表示,其中所述描绘出的裂在视觉上由基于所述裂完整性评分的特定颜色或图案中的至少一者表示。
5.根据权利要求3所述的方法,其中所述肺叶候选的所述视觉表示包括肺叶候选图标,所述肺叶候选图标在视觉上与所述肺叶视觉表示中的对应的一个相关联。
6.根据权利要求5所述的方法,其中所述肺叶候选图标包括所述相关联的肺叶的所述肺气肿评分和所述异质性评分以及邻近所述相关联的肺叶的所述裂的所述裂完整性评分。
7.根据权利要求5所述的方法,其中所述肺叶候选图标包括满足预定义的纳入标准的视觉指示。
8.根据权利要求7所述的方法,其中满足所述预定义的纳入标准的所述视觉指示包括以独特的颜色或图案中的至少一者表示所述肺叶候选图标的至少一部分。
9.根据权利要求1所述的方法,其中所述放射强度值以亨氏单位值表示。
10.根据权利要求1所述的方法,还包括基于所述输出的报告对所述人执行经支气管镜肺减容术手术。
11.一种系统,所述系统包括:
处理装置,所述处理装置被配置为:
接收人的肺的至少一部分的三维图像数据,所述三维图像数据包括体素;
根据所述体素描绘肺叶和肺裂;
针对描绘出的肺叶中的所述体素中的每个,基于放射强度值的预定义的阈值或放射强度值的阈值范围,为所述肺叶中的每个生成肺气肿评分;
基于所述体素为所述肺裂中的每个生成裂完整性评分;
基于靶叶的所述肺气肿评分和邻近所述靶叶的叶的所述肺气肿评分为至少两个叶生成异质性评分;并且
生成包括所述肺气肿评分、所述裂完整性评分和所述异质性评分的报告;和
与所述处理装置信号通信的输出装置,所述输出装置被配置为输出所述报告。
12.根据权利要求11所述的系统,其中所述报告包括:
基于所述生成的肺气肿评分的肺气肿水平的视觉表示;
基于所述生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;和
肺叶候选的视觉表示。
13.根据权利要求12所述的系统,其中所述肺气肿水平的所述视觉表示包括所述肺叶中的每个的视觉表示,其中所述肺气肿水平在视觉上由对应的肺叶视觉表示的特定颜色或图案中的至少一者表示。
14.根据权利要求13所述的系统,其中所述裂完整性的所述视觉表示包括所述描绘出的裂中的每个的视觉表示,其中所述描绘出的裂在视觉上由基于所述裂完整性评分的特定颜色或图案中的至少一者表示。
15.根据权利要求13所述的系统,其中所述肺叶候选的所述视觉表示包括肺叶候选图标,所述肺叶候选图标在视觉上与对应的肺叶视觉表示相关联。
16.根据权利要求15所述的系统,其中所述肺叶候选图标包括所述相关联的肺叶的所述肺气肿评分和所述异质性评分以及邻近所述相关联的肺叶的所述裂的所述裂完整性评分。
17.根据权利要求15所述的系统,其中所述肺叶候选图标包括满足预定义的纳入标准的视觉指示。
18.根据权利要求17所述的系统,其中满足所述预定义的纳入标准的所述视觉指示包括以独特的颜色或图案中的至少一者表示所述肺叶候选图标的至少一部分。
19.根据权利要求11所述的系统,其中所述放射强度值以亨氏单位值表示。
20.一种其上存储有可执行程序的非暂态计算机可读记录介质,所述程序使得处理器:
接收人的肺的至少一部分的三维图像数据,所述三维图像数据包括体素;
根据所述体素描绘肺叶和肺裂;
针对描绘出的肺叶中的所述体素中的每个,基于放射强度值的预定义的阈值或放射强度值的阈值范围,为所述肺叶中的每个生成肺气肿评分;
基于所述体素为所述肺裂中的每个生成裂完整性评分;
基于靶叶的所述肺气肿评分和邻近所述靶叶的叶的所述肺气肿评分为至少两个叶生成异质性评分;
生成包括所述肺气肿评分、所述裂完整性评分和所述异质性评分的报告;并且
将所述报告输出到输出装置,
其中所述报告包括:
基于所述生成的肺气肿评分的肺气肿水平的视觉表示;
基于所述生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;和
肺叶候选的视觉表示。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201962792706P | 2019-01-15 | 2019-01-15 | |
| US62/792,706 | 2019-01-15 | ||
| US16/288,642 US11090121B2 (en) | 2019-01-15 | 2019-02-28 | Lung analysis and reporting system |
| US16/288,642 | 2019-02-28 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111445436A true CN111445436A (zh) | 2020-07-24 |
| CN111445436B CN111445436B (zh) | 2024-12-17 |
Family
ID=71518038
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010041764.0A Active CN111445436B (zh) | 2019-01-15 | 2020-01-15 | 肺分析和报告系统 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11090121B2 (zh) |
| JP (1) | JP7491695B2 (zh) |
| CN (1) | CN111445436B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US12100493B2 (en) | 2019-01-15 | 2024-09-24 | Gyrus Acmi, Inc. | Lung analysis and reporting system |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102280902B1 (ko) * | 2020-07-16 | 2021-07-26 | 주식회사 코어라인소프트 | 흉부 의료 영상 판독 지원 장치 및 방법 |
| EP4192346A4 (en) * | 2020-08-06 | 2024-09-25 | Pulmonx Corporation | Methods, systems, and devices for analyzing lung imaging data to determine collateral ventilation |
| JP7764505B2 (ja) * | 2021-06-16 | 2025-11-05 | ジャイラス エーシーエムアイ インク ディー/ビー/エー オリンパス サージカル テクノロジーズ アメリカ | 肺の分析および報告システム |
| US20240420319A1 (en) * | 2023-06-15 | 2024-12-19 | Taipei Medical University | Devices and methods for detecting pulmonary function based on low-dose ct images |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070133894A1 (en) * | 2005-12-07 | 2007-06-14 | Siemens Corporate Research, Inc. | Fissure Detection Methods For Lung Lobe Segmentation |
| US20140275952A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Vida Diagnostics, Inc. | Treatment planning for lung volume reduction procedures |
| US20160328850A1 (en) * | 2015-05-08 | 2016-11-10 | Vida Diagnostics, Inc. | Systems and methods for quantifying regional fissure features |
| US20170224301A1 (en) * | 2016-02-05 | 2017-08-10 | Pulmonx Corporation | Methods, systems, and devices for analyzing lung imaging data |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9504529B2 (en) * | 2014-02-24 | 2016-11-29 | Vida Diagnostics, Inc. | Treatment outcome prediction for lung volume reduction procedures |
-
2019
- 2019-02-28 US US16/288,642 patent/US11090121B2/en active Active
-
2020
- 2020-01-14 JP JP2020003686A patent/JP7491695B2/ja active Active
- 2020-01-15 CN CN202010041764.0A patent/CN111445436B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070133894A1 (en) * | 2005-12-07 | 2007-06-14 | Siemens Corporate Research, Inc. | Fissure Detection Methods For Lung Lobe Segmentation |
| US20140275952A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Vida Diagnostics, Inc. | Treatment planning for lung volume reduction procedures |
| CN105377177A (zh) * | 2013-03-14 | 2016-03-02 | Vida诊断公司 | 肺减容手术的治疗设计 |
| US20160328850A1 (en) * | 2015-05-08 | 2016-11-10 | Vida Diagnostics, Inc. | Systems and methods for quantifying regional fissure features |
| US20170224301A1 (en) * | 2016-02-05 | 2017-08-10 | Pulmonx Corporation | Methods, systems, and devices for analyzing lung imaging data |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US12100493B2 (en) | 2019-01-15 | 2024-09-24 | Gyrus Acmi, Inc. | Lung analysis and reporting system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111445436B (zh) | 2024-12-17 |
| US20200222120A1 (en) | 2020-07-16 |
| JP7491695B2 (ja) | 2024-05-28 |
| US11090121B2 (en) | 2021-08-17 |
| JP2020113275A (ja) | 2020-07-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111445436B (zh) | 肺分析和报告系统 | |
| JP5036534B2 (ja) | 標的病変における変化の精密な測定評価のための医療用撮像システム | |
| EP3294136B1 (en) | System for quantifying regional fissure features | |
| US8605978B2 (en) | Medical image processing apparatus and method, and computer readable recording medium on which is recorded program for the same | |
| Xie et al. | Automated aorta segmentation in low-dose chest CT images | |
| CN111210401B (zh) | 根据医学图像的主动脉自动检测和量化 | |
| US11996182B2 (en) | Apparatus and method for medical image reading assistant providing representative image based on medical use artificial neural network | |
| US9014445B2 (en) | Visualization and characterization of pulmonary lobar fissures | |
| US10056158B2 (en) | Determination of enhancing structures in an anatomical body part | |
| CN105144241A (zh) | 图像质量指数和/或基于其的成像参数推荐 | |
| EP4027887B1 (en) | Inhalation metric for chest x-ray images | |
| Fischer et al. | Machine learning/deep neuronal network: routine application in chest computed tomography and workflow considerations | |
| US20250191183A1 (en) | Lung analysis and reporting system | |
| US12100493B2 (en) | Lung analysis and reporting system | |
| Caetano dos Santos et al. | VASIM: an automated tool for the quantification of carotid atherosclerosis by computed tomography angiography | |
| GB2582694A (en) | Lung analysis and reporting system | |
| Mesanovic et al. | Application of lung segmentation algorithm to disease quantification from CT images | |
| EP2720192B1 (en) | Method, system and computer readable medium for liver diagnosis | |
| KR20240119085A (ko) | 이미지 품질 평가를 위한 시스템 및 방법 | |
| CN115516501A (zh) | 指示肺功能性程度或水平的至少一个参数的自动确定方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |