CN103201768A - 对心血管系统的要进行钙化评分的各个子区域的识别 - Google Patents

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Abstract

一种方法包括基于对象特异性心血管解剖学模型在对象的图像数据中识别所述对象的心血管系统的多个不同的解剖学子区域，其中，所述多个不同的区域对应于发生钙化的区域；基于所述图像数据的体素灰度值的强度值搜索并识别所述子区域内的钙化；以及生成指示所述图像数据的分别与包括所识别的钙化的子区域对应的一个或多个体素区域的信号。一种计算系统（118）包括自动确定对象的图像数据的多个不同体素组的处理器，其中，每一体素组对应于所述对象的心血管系统的不同子区域，每一体素组对应于包含在所述图像数据中识别的钙化的区域。

Description

对心血管系统的要进行钙化评分的各个子区域的识别
技术领域
下文总体上涉及成像，更具体而言，涉及识别心血管系统的要进行钙化评分的各个子区域，并且下文是结合计算机断层摄影（CT）的具体应用而描述的；然而，下文通用适用于其他成像模态。
背景技术
计算机断层摄影（CT）扫描器包括X射线管，其发射横穿检查区域以及处于其内的目标或者对象的一部分的辐射。探测器探测横穿检查区域的辐射，并生成指示所探测到的辐射的投影数据。重建器重建投影数据，并生成指示检查区域内的目标或者对象的部分的体积图像数据。
对冠状动脉钙化的心脏CT扫描是一种获得有关冠状动脉中的钙化斑块的存在、位置和范围的信息的无创方式。通常，钙化斑块是处于动脉内层之下的由脂肪和/或其他物质构成的沉积，其可以指示动脉粥样硬化或者冠状动脉疾病的存在，这预示着心脏病发作的风险。由于钙化是冠状动脉疾病的标志，因而人们通过通常被称为钙化评分的过程将CT数据中的钙化的量量化为钙化分值。
就常规而言，有两种主要的钙化评分方案。第一种是自动钙化评分，该方案是全局实施的，因而只有一个全局钙化分值。另一种是人工钙化评分，其中，用户采用软件应用人工区分冠状动脉的不同区域，并针对所述的不同区域确定钙化分值。令人遗憾的是，这样的方法并不总是能为所有的患者提供感兴趣的粒度。
例如，对于微创主动脉瓣植入而言，主动脉瓣、主动脉球、左心室流出道和主动脉周围的钙化斑块的空间分布对于风险评估和过程的规划是很重要的。主动脉中的钙化决定着触及方法；瓣膜上的钙化的量对支架的正确直径的选择具有影响；三（3）个小叶上的钙化分布对支架的稳定性存在影响；左心室流出道上的钙化对植入支架的稳定性存在影响。
考虑到上述问题，存在有待满足的对新颖的且非显而易见的钙化评分方案的需求。
发明内容
本申请的各个方面解决了上述和其他问题。
根据一个方面，一种方法包括基于对象特异性心血管解剖学模型在对象的图像数据中识别所述对象的心血管系统的多个不同的解剖学子区域，其中，所述多个不同的区域对应于发生钙化的区域；基于所述图像数据的体素灰度值的强度值搜索并识别所述子区域内的钙化；以及生成指示所述图像数据的分别与包括所识别的钙化的子区域对应的一个或多个体素区域的信号。
根据另一方面，一种计算系统包括自动确定对象的图像数据的多个不同体素组的处理器，其中，每一体素组对应于所述对象的心血管系统的不同子区域，每一体素组对应于包含所述图像数据中识别的钙化的区域。
根据另一方面，一种方法包括自动确定对象的心血管系统的各个不同子区域的钙化分值并使其可视化。
附图说明
本发明可以采取各种部件和部件设置的形式，以及各种步骤和步骤安排的形式。附图的作用在于对优选实施例进行图示，不应认为其对本发明构成限制。
图1结合钙化评分器示出了一种成像系统。
图2示出了所述钙化评分器的例子。
图3示出了一种用于促进钙化评分的方法。
具体实施方式
图1示出了一种诸如计算机断层摄影（CT）扫描器100的成像系统。
扫描器100包括固定扫描架102和旋转扫描架104，后者以可旋转的方式受到固定扫描架102的支撑。旋转扫描架104围绕纵轴或者z轴绕检查区域106旋转。诸如卧榻的患者支座108支撑检查区域106内的患者，其能够配合旋转扫描架104的旋转而沿z轴移动，以促进螺旋、轴向或者其他预期扫描轨迹。
诸如X射线管的辐射源110受到旋转扫描架104的支持并与其一起围绕检查区域106旋转。辐射源110发射受到源准直器准直的辐射，以生成横穿检查区域106的基本呈扇形、楔形或者锥形的辐射束。辐射灵敏探测器阵列112探测横穿检查区域106的辐射并生成指示所探测到的辐射的投影数据。
重建器114重建投影数据，并生成指示检查区域106的体积图像数据。通用计算机系统起着操作员控制台116的作用，其包括诸如显示器的输出装置以及诸如键盘、鼠标等的输入装置。存在于控制台116上的软件允许操作员控制系统100的操作，例如，其允许操作员启动扫描等。
诸如工作站、计算机等的计算系统118被配置为对图像数据进行处理。计算系统118包括一个或多个处理器120以及采用计算机可读指令（例如，软件程序）编码的或者嵌入了所述计算机可读指令的计算机可读存储介质122（例如，物理存储器），所述指令在被一个或多个处理器120执行时将使计算系统118执行各种功能。存储介质122还存储数据124。
这样的指令包括用于实现进行钙化评分的钙化评分器126的指令。将钙化评分器126配置为自动和/或半自动地考虑进行钙化评分的心脏区域的空间分布，下文将对此予以更为详细的描述。例如，对于针对冠状动脉疾病的钙化评分而言，钙化评分器126能够确定心血管系统的每一感兴趣的部分的钙化分值。
可以通过图形用户界面（GUI）例如按照表格以各种方式呈现感兴趣的心脏区域的子集或所有部分的钙化分值和/或组合分值，在所述表格中，使每一结果与对应的解剖学模型相关联。可选地或另外地，可以通过着色或其他标记使这种关联可视化，并且/或者用户能够经由用户交互GUI选择显示了对应的钙化分值的所述解剖学模型的部分。此外或者，能够将钙化分值映射到解剖学模型的表面上。
将一个或多个通信端口128配置为实现与一个或多个输入装置（例如，键盘、鼠标等）、一个或多个输出装置（例如，显示器、打印机等）、一个或多个设备（例如，计算系统、便携式存储器等）、一个或多个数据储存库、系统100（例如，控制台116和/或重建器114）等的通信。图形控制器130对数据进行处理，从而将其以人可读的格式呈现在诸如显示器132的监视器上。
尽管将存储介质122示为单个部件，但是应当理解存储介质122可以包括多个存储单元，包括处于计算系统118本地的存储设备和/或相对于计算系统118处于外部的存储设备。类似地，处理器120可以跨越不同的计算系统分布。此外，计算系统118可以是控制台116的部分，或反之亦然，或者可以远离系统100。此外，所述一个或多个处理器可以额外或者作为替代执行诸如信号或载波的瞬时媒介所携带的指令。
图2示出了钙化评分器126的例子。
在这一例子中，钙化评分器126利用基于模型的分割在整个三维（3D）图像数据体内确定针对感兴趣的解剖学结构的每一部分的一个或多个搜索区域，并针对所述搜索区域确定钙化分值。
所示出的钙化评分器126包括患者模型生成器202，其基于重建器114或其他系统生成的图像数据以及一个或多个算法生成（全身或者特定器官的）患者特异性模型。在所示出的实施例中，患者模型生成器202采用诸如基于模型的分割算法的基于模型的算法204生成患者模型。在所示出的实施例中，将算法204以及/或者一个或多个其他算法存储在算法存储设备206中。
在这一例子中，通过对通用心血管系统模型进行调适使之适合特定患者的图像而生成患者特异性模型。通常，通用模型描述了心血管系统的各个子区域的形状、变化和外观。患者模型生成器202将有关形状的知识与有关图像外观的知识分离开，这促进了调适。此外，所述的通用模型包括控制模型调适的顺序和参数的信息。
在Ecabert等人,“Automatic Model-Based Segmentation of the Heart in CTimages,”IEEE Transactions on Medical Imaging,第27(9)卷,第1189-1201页,2008中描述了适当算法的例子。在J.Weese等人,“Patient-SpecificHeart Models for Diagnosis and Interventions,”MEDICAMUNDI,第53(3)卷,第72-78页,2009中描述了适当算法的另一例子。这里也可以设想其他算法，包括其他基于分割和/或非基于分割的算法。
搜索区域识别器208针对所述图像数据中表示的可能发现钙化的结构基于所述患者模型识别一个或多个搜索区域。在一个非限制性实施例中，可以采用区域生长方案实现这一目的，该方案在围绕标志的区域内从模型的表面开始，或者在所述模型中可能存在额外的在分割过程中随着模型被动移动的结构。每一搜索区域都被唯一地识别或标记（例如，通过颜色、文本、加亮等），并且对应于心血管系统的不同感兴趣区域。
作为一个非限制性例子，第一搜索区域对应于被分配了第一颜色的房室（AV）小叶1，第二搜索区域对应于被分配了第二颜色的AV小叶2，第三搜索区域对应于被分配了第三颜色的AV小叶3，第四搜索区域对应于被分配了第四颜色的二尖瓣，第五搜索区域对应于被分配了第五颜色的左心室（LV）流出道，第六搜索区域对应于被分配了第六颜色的球，第七搜索区域对应于被分配了第七颜色的主动脉，第八搜索区域对应于被分配了第八颜色的左心门，第九搜索区域对应于被分配了第九颜色的右心门，等等。
钙化定位器210对识别的搜索区域中的钙化定位。在一个非限制性实施例中，可以基于一个或多个预定阈值212实现这一目的，例如，所述阈值是来自阈值存储设备214和/或其他存储设备的阈值。选定的阈值应当尽可能低，以识别钙化，但是又要足够高，以区分钙化和周围组织。可以利用患者模型和/或通过其他方式基于在每一部分的相邻结构中的平均强度和标准偏差来分别计算出每一部分的阈值。
在一个例子中，所述阈值取决于所识别的搜索区域附近的血池（bloodpool）的图像强度（例如，平均强度加裕量），其取决于造影剂的浓度。可以根据对应的搜索区域的标签对所识别的钙化做出标记。例如，如果两处钙化位于第一区域内，一处钙化位于第二区域内，那么采用第一颜色类似地标记出第一区域内的两处钙化，采用第二颜色标记出第二区域内的钙化。
体素识别器216识别所述图像数据中的与所定位的钙化区域对应的一个或多个体素组。在一个非限制性实施例中，其可以包括使钙化区生长到识别的搜索区域之外，并识别所识别的搜索区域之外的所述区域内的体素。类似地，可以根据对应的搜索区域的标签对所识别的体素做出标记。例如，如果识别了针对两处定位钙化的第一和第二体素区域，那么类似地采用第一颜色标记所识别的体素。
钙化量化器218量化所识别的体素中的钙化，从而生成不同搜索区域和/或由其表示的结构的钙化分值。可以利用任何已知的和/或其他钙化评分算法生成所述钙化分值。
图像处理器220对所识别的体素和/或钙化分值进行各种处理，从而通过显示器132（图1）和/或其他显示器对其进行视觉呈现。
在一个例子中，图像处理器220针对与所识别的搜索区域对应的结构中的每者生成表格。例如，下面的表1示出了上文列举的区域的非限制性例子。尽管未示出，但是任一列或者两列中的数据均可以通过对应于上文指出的结构标签的颜色呈现。
结构 钙化分值
AV小叶1 39mm2
AV小叶2 17mm2
AV小叶3 34mm2
二尖瓣 1253mm2
LV流出道 42mm2
球 85mm2
主动脉 1579mm2
左心门 220mm2
右心门 0mm2
表1钙化分值
可选地或另外地，图像处理器220能够将钙化分值映射到解剖学模型上，并在GUI中以可视的方式呈现所述解剖学模型和钙化分值。可以经由与不同结构对应的颜色和/或表格条目、字母数字文本、高亮和/或其他方式将钙化分值与所述解剖学模型一起以可视的方式呈现。
可选地或另外地，图像处理器220能够将钙化分值映射到解剖学模型上，并在GUI中仅以可视的方式呈现所述解剖学模型。在这种情况下，用户能够使鼠标指针或者其他点击装置停留在GUI内表示感兴趣的解剖学结构的感兴趣区域上，并采用鼠标等点击这样的区域，用户也可以通过键盘选择感兴趣区域，并且/或者以其他方式识别感兴趣区域。作为响应，能够如文中讨论的那样通过字母数字字符、颜色、音频和/或其他方式显示所述钙化分值。
可选地或另外地，图像处理器220能够将钙化分值映射到图像数据上，例如体积图像数据的横断（轴向）、冠状、矢状和/或倾斜切片、3D或4D视图和/或以其他可视的方式显示的图像数据。在这种情况下，能够像文中讨论的那样按照使图像数据与表1中的信息联系起来的方式呈现所述钙化分值，并且/或者在识别感兴趣区域时呈现所述钙化分值。
可选地或另外地，图像处理器220能够将钙化分值映射到解剖学模型的表面上。在这种情况下，能够垂直于模型的表面计算灰度值轮廓（profile）。可用使所述值归一化，从而将本地血池图像强度映射至零。之后，计算沿所述轮廓的积分，并将其映射到患者轮廓的表面上，从而使其可视化。
可以采用颜色或其他标记指示相对或绝对程度、严重度、风险等（例如，红色表示高严重度，绿色表示低严重度，采用一种或多种其他颜色表示居间的严重度）。可以采用透明度设置穿过解剖学模型的顶表面看到具有标记的下层表面，若不如此该下层表面将被顶表面掩盖，无法看到。如果没有任何定量测度被映射到所述表面上，那么可以在不做归一化的情况下采用沿所述轮廓的最大强度。
可以采用各种已知的可视化技术，包括缩放、平摇、旋转、透明化、分割（结构的去除）等实现视觉呈现的数据。
建议器222基于钙化量化器218确定的一个或多个钙化分值生成指示建议动作（和任选的其他信息）的信号。在一个例子中，建议器222为所识别的并且被分配了钙化分值的特定解剖学结构基于所分配的钙化分值生成建议。在另一例子中，建议器222基于分配给其他结构的钙化分值为特定解剖学结构生成建议。在又一例子中，建议器222基于分配了钙化分值的多个结构的钙化分值的汇集为特定解剖学结构生成建议。
适当的建议包括但不限于一个或多个介入过程、一个或多个额外的测试、患者饮食的改变、患者活动的改变、患者的药物治疗和/或其他建议。例如，建议可以包括建议所要植入的装置的进入点，例如，所述装置是具有微创主动脉瓣植入物。在另一个例子中，建议可以包括建议所要植入的装置的尺寸，例如，所要植入的支架的直径，并提供诸如可能的支架稳定性的信息。上述例子是非限制性的，建议器222也可以提供其他建议和/或信息。
图3示出了一种用于确定心血管系统的一个或多个感兴趣的子区域的钙化分值的示范性方法。
应当认识到，上述动作的顺序是非限制性的。因此，这里可以设想其他顺序。此外，可以省略一项或多项动作，并且/或者可以包含一项或者多项额外的动作。
在302中，获得图像数据。可以通过重建器114和/或其他系统生成图像数据。
在304中，基于图像数据和通用解剖学模型生成感兴趣的解剖学结构的患者特异性模型。
在306中，基于所述患者模型在所述图像数据中识别搜索区域。
在308中，在一个或多个搜索区域中识别钙化。如文中所述，可以采用阈值化和/或其他技术。
在310中，确定识别的钙化的周围的区域。
在312中，识别对应于所述不同区域的体素组。
在314中，分别确定不同的组的钙化分值。
在316中，以各种方式对所述钙化分值进行视觉呈现。
如文中描述的，在一个例子中，其可以包括生成并呈现将感兴趣区域映射至钙化分值的表格；通过颜色或其他手段将钙化分值以可视的方式映射至解剖学模型上的对应位置；使钙化分值与解剖学模型上的对应位置相关联，其中，选择某一位置将使得相关的钙化分值呈现出来；将钙化分值以可视的方式映射到解剖学模型的表面上，以指示钙沉积的相对或绝对严重度。
可以通过计算机可读指令实现上述操作，所述指令在被计算机处理器执行时，将使处理器执行所描述的动作。在这种情况下，将所述指令存储在与相关计算机相关或者能够为其所访问的计算机可读存储介质中。所述动作的执行未必是与数据采集并存的。
已经参考各种实施例描述了本发明。在阅读文中的描述的同时，本领域技术人员可以想到修改和变化。这意味着，应当将本发明推断为包括所有此类落在所附权利要求或者其等同要件的范围内的修改和变化。

Claims (29)

1.一种方法，包括：
基于对象特异性心血管解剖学模型在对象的图像数据中识别所述对象的心血管系统的多个不同的解剖学子区域，其中，所述多个不同的区域对应于发生钙化的区域；
基于所述图像数据的体素灰度值的强度值搜索并识别所述子区域内的钙化；以及
生成指示所述图像数据的分别与包括所识别的钙化的子区域对应的一个或多个体素区域的信号。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
获得所述心血管系统的通用解剖学模型；并且
基于所述图像数据和所述心血管系统的所述通用解剖学模型生成所述对象特异性心血管解剖学模型。
3.根据权利要求1到2中任一项所述的方法，还包括：
采用预定的阈值识别子区域内的钙化。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述阈值基于所述区域附近的血池的强度值。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述阈值基于所述强度值的平均值加裕量。
6.根据权利要求3到5中任一项所述的方法，其中，所述阈值基于所述对象特异性心血管模型中的邻近所述子区域的结构中的平均强度和标准偏差。
7.根据权利要求3到6中任一项所述的方法，其中，第一阈值用于所述区域中的第一子区域，第二阈值用于所述区域中的第二子区域，并且所述第一阈值和的所述第二阈值是不同的。
8.根据权利要求1到7中任一项所述的方法，还包括：
确定所述子区域中的至少一个的钙化分值。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括：
使所述体素区域中的至少一个生长到对应的搜索子区域之外进入扩展区域；以及
基于所述扩展区域确定钙化分值。
10.根据权利要求8到9中任一项所述的方法，还包括：
以可视的方式呈现所述钙化分值连同指示所述解剖学子区域的相应子区域的标记。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：
使不同的颜色与所述子区域中的每一个相关联；
针对所述子区域使用相应的颜色，从而以可视的方式呈现所述钙化分值连同所述标记；并且
利用所述子区域的所述相应的颜色来识别所述对象特异性心血管解剖学模型中的子区域，从而以可视的方式呈现对象特异性心血管解剖学模型。
12.根据权利要求8到11中任一项所述的方法，还包括：
在所述钙化分值和所述对象特异性心血管解剖学模型之间生成映射；
以可视的方式呈现所述对象特异性心血管解剖学模型；并且
响应于接收到指示选择子区域的用户输入的信号以可视的方式呈现所述子区域的钙化分值。
13.根据权利要求8到12中任一项所述的方法，还包括：
确定所述钙化分值的相对严重度；
向不同的严重度分配不同的颜色；
在所述相对严重度和所述对象特异性心血管解剖学模型的表面之间生成映射；以及
利用分配给所述严重度的所述不同的颜色来识别对应子区域内的所述相对严重度，从而以可视的方式呈现所述对象特异性心血管解剖学模型。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括：
将透明度值分配给所述表面；并且
利用所述不同的颜色来识别所述表面后面的对应子区域内的所述相对严重度，从而以可视的方式呈现所述对象特异性心血管解剖学模型。
15.一种计算系统（118），包括：
处理器，其自动确定对象的图像数据的多个不同体素组，其中，每一体素组对应于所述对象的心血管系统的不同子区域，并且每一体素组对应于包含所述图像数据中识别的钙化的区域。
16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述处理器基于对象特异性心血管解剖学模型确定所述多个不同子区域。
17.根据权利要求16述的系统，其中，所述处理器基于所述图像数据和所述心血管系统的通用解剖学模型利用基于模型的分割确定所述对象特异性心血管解剖学模型。
18.根据权利要求15到17中任一项所述的系统，其中，所述处理器基于预定的体素强度值阈值识别钙化。
19.根据权利要求18所述的系统，其中，所述阈值基于以下中的至少一个：所述子区域附近的血池或所述子区域周围的组织。
20.根据权利要求15到19中任一项所述的系统，其中，所述处理器通过使围绕一标志的区域从所述对象特异性心血管模型的表面开始生长而识别所述子区域。
21.根据权利要求15到20中任一项所述的系统，其中，所述处理器确定一个或多个子区域的钙化分值。
22.根据权利要求15到21中任一项所述的系统，其中，所述处理器以可视的方式呈现所述钙化分值连同指示所述解剖学子区域中的相应子区域的标记。
23.根据权利要求22所述的系统，其中，所述处理器使不同的颜色与所述子区域中的每一个相关联，利用所述子区域的相应颜色以可视的方式呈现所述钙化分值连同所述标记，并且利用子区域的所述相应颜色来识别所述对象特异性心血管解剖学模型中的所述子区域，从而以可视的方式呈现所述对象特异性心血管解剖学模型。
24.根据权利要求22到23中任一项所述的系统，其中，所述处理器在所述钙化分值和所述对象特异性心血管解剖学模型之间生成映射，以可视的方式呈现所述对象特异性心血管解剖学模型，以及响应于接收到指示用户选择的子区域的信号而以可视的方式呈现所述子区域的钙化分值。
25.根据权利要求22到24中任一项所述的系统，其中，所述处理器确定所述钙化分值的相对严重度，向不同的严重度分配不同的颜色，在所述相对严重度和所述对象特异性心血管解剖学模型的表面之间生成映射，并且利用不同的颜色来识别对应的子区域中的所述相对严重度，从而以可视的方式呈现所述对象特异性心血管解剖学模型。
26.根据权利要求21到25中任一项所述的系统，其中，所述处理器基于给定子区域的钙化分值提出动作方案的建议。
27.根据权利要求21到25中任一项所述的系统，其中，所述处理器基于多个子区域的钙化分值的汇集提出动作方案的建议。
28.根据权利要求26到25中任一项所述的系统，其中，所述建议包括以下中的至少一个：植入物的进入点或者植入物的尺寸。
29.一种方法，包括：
自动确定对象的心血管系统的各个不同子区域的钙化分值并使其可视化。
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