CN111429456A - 一种图像数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种图像数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据；基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果；显示关键值统计结果随时间点的变化。本发明实施例的技术方案，实现了显示同一扫描部位中至少两处感兴趣区域，在不同时间点对造影剂的代谢变化情况的目的。

Description

一种图像数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种图像数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
动态灌注成像是指在一定的时间内，对静脉注射造影剂的患者的特定部位进行重复扫描，以获得同一部位的一系列影像图像的成像方式。由于灌注、PET等依赖代谢循环系统，因此，动态灌注成像得到的动态影像图像数据的关注点在于同一扫描部位在不同时间点对造影剂的代谢变化情况。
因此，快速直观地显示同一扫描部位在不同时间点对造影剂的代谢变化情况非常重要，其是医生进行诊疗的参考依据，可提高医生的诊疗效率。
发明内容
本发明实施例提供一种图像数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，实现了显示同一扫描部位中至少两处感兴趣区域在不同时间点对造影剂的代谢变化情况。
第一方面，本发明实施例提供了一种图像数据处理方法，该方法包括：
获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据；
基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；
对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果；
显示关键值统计结果随时间点的变化。
第二方面，本发明实施例还提供了一种图像数据处理装置，该装置包括：
获取模块，用于获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据；
确定模块，用于基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；
统计模块，用于对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果；
显示模块，用于显示关键值统计结果随时间点的变化。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例任一所述的图像数据处理方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例任一所述的图像数据处理方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据；基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果，显示关键值统计结果随时间点的变化的技术手段，实现了对同一扫描部位中至少两处感兴趣区域在不同时间点对造影剂的代谢变化情况进行显示的目的，进而为医生的诊疗提供参考依据，提高医生的诊疗效率。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本发明各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
图1为本发明实施例一所提供的一种图像数据处理方法流程示意图；
图2为本发明实施例二所提供的一种图像数据处理装置的结构示意图；
图3为本发明实施例三所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。
应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本发明中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
实施例一
图1为本发明实施例一所提供的一种图像数据处理方法的流程示意图。该方法可适用于对灌注影像数据进行处理，以对扫描部位的至少两个感兴趣区域对造影剂的代谢变化情况进行显示，为医生提供诊疗参考。所述图像数据处理方法可以由图像数据处理装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现。
如图1所示，本实施例提供的图像数据处理方法包括如下步骤：
步骤110、获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据。
其中，所述目标部位可以是具体的器官，例如心脏、肺部或者脑部等。
可以理解的是，肿瘤细胞具有较强的代谢功能，因此在吸收营养物质方面，肿瘤细胞比正常细胞表现出较强的吸收能力。基于肿瘤细胞的该特性，临床利用正电子核素标记葡萄糖等人体代谢物作为造影剂，通过细胞对造影剂摄取的不同来反映细胞的代谢变化，从而实现对肿瘤细胞辨认的目的。对静脉注射造影剂的患者的特定部位(例如心脏、肺或者脑部等)在不同的时间点分别进行扫描，获得一系列的扫描图像数据，该类扫描图像数据即为上述灌注影像数据，基于该类扫描图像数据可对细胞对造影剂的代谢情况进行分析。
示例性的，所述获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据，包括：
基于设定扫描频率对所述目标部位进行扫描，获得至少两个时间点的灌注影像数据。为了充分获得细胞对造影剂的代谢情况，所述扫描频率不能太低，同时为了尽量减少患者接受的射线剂量，所述扫描频率也不能太高。因此，针对不同的扫描部位以及所采用的扫描方式，需要预先通过深度研究确定出合理的扫描频率。
步骤120、基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域。
其中，所述感兴趣区域为被重点关注的区域，通常为高发病区域，例如动脉血管所在区域。为了给医生提供较全面的诊疗参考，本实施例的技术方案中，针对所述目标部位确定至少两处感兴趣区域，分别针对该至少两处感兴趣区域进行造影剂代谢变化的统计，从而提供更全方位的诊疗参考，提高诊疗效率。
为了实现快速基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域，可针对典型器官或组织预先制作感兴趣区域模板，当获得目标部位的灌注影像数据时，直接调用与目标部位匹配的感兴趣区域模板即可快速确定目标部位的至少两处感兴趣区域。
示例性的，所述基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域，包括：
通过感兴趣区域模板基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；
其中，所述感兴趣区域模板包括至少两个感兴趣区域子模板。各感兴趣区域子模板之间可以任意组合，生成感兴趣区域模板。生成感兴趣区域模板的至少两个感兴趣区域子模板可从子模板库中基于设定规则选取。所述设定规则例如可以是：根据用户预设的指令选取、根据扫描协议对应的指令选取、根据扫描的目标部位对应的指令选取、根据系统预设的规则选取以及根据扫描对象的信息选取中的至少一个。所述根据用户预设的指令选取具体为：比如用户通过鼠标或者触摸点选某个感兴趣区域子模板时，当系统接收到用户触发的该点选指令时，对目标感兴趣区域子模板执行选取操作，作为生成感兴趣区域模板的组成部分。所述根据扫描协议对应的指令选取具体为：例如当前灌注影像数据基于1号扫描协议针对目标部位进行扫描获得，则基于1号扫描协议关联的感兴趣区域子模板从子模板库中选取，作为生成所述感兴趣区域模板的组成部分。所述根据扫描的目标部位对应的指令选取具体为：预先建立各部位与感兴趣区域子模板之间的映射关系，基于该映射关系根据当前扫描的目标部位确定对应的感兴趣区域子模板，进而从子模板库中选取。所述根据扫描对象的信息选取具体为：在扫描之前，工作人员根据扫描计划建立扫描对象信息与感兴趣区域子模板之间的对应关系，当扫描完成时，由系统根据该对应关系自动从子模板库中选取与当前扫描对象信息对应的感兴趣区域子模板。
一般，在对灌注影像进行分析时，由人工或算法从灌注影像中选择某一感兴趣区域，针对该感兴趣区域内的细胞对造影剂的代谢情况进行统计分析。本实施例通过采用子模板的方法，灵活选择至少两个感兴趣区域子模板，进而实现快速获取灌注影像的至少两处感兴趣区域，并对至少两处感兴趣区域的细胞对造影剂的代谢情况进行统计的目的。且可随时间的变化动态选择感兴趣区域子模板，实现对不同感兴趣区域的细胞在不同的时间点对造影剂的代谢情况进行记录，实现提取动态数据的目的。
通过对比观察至少两处感兴趣区域内细胞对造影剂的代谢情况，能够为用户提供较全面的诊疗参考，为用户更好地突出显示病灶区或异常区的变化。尤其是因为细胞对造影剂的代谢，灌注影像数据随着时间逐渐变化，因此用户难以完全把握当前数据变化是否由病灶引起还是正常代谢现象，通过对比显示，能够为用户提供对比分析，便于用户更好地识别出病灶区或异常区的变化。
所述至少两处感兴趣区域包括至少一个不包含病灶的感兴趣区域和至少一个包含疑似病灶的感兴趣区域。通过分别对不包含病灶的感兴趣区域，以及包含疑似病灶的感兴趣区域内细胞的代谢情况进行对比显示，可为用户提供对比分析，便于用户确定当前统计数据的变化是由病灶引起还是细胞的正常代谢引起，进而提高用户的诊疗效率。
以所述目标部位是脑部为例，所述感兴趣区域子模板可包括顶叶区域子模板、额叶区域子模板、颞叶区域子模板或者枕叶区域子模板。当获得脑部的灌注影像数据时，通过调用该模板可快速将脑部的顶叶区域、额叶区域、颞叶区域以及枕叶区域分别划分出来。其中，感兴趣区域模板主要是基于感兴趣区域的形状特征进行快速划分的。
可选的，还可以通过灰度阈值判定算法基于所述灌注影像数据实时确定至少两处感兴趣区域。所述灰度阈值判定算法的原理是，不同组织对射线的吸收率不同，因此不同组织会表现出不同的灰度特性，可通过设定灰度阈值，像素值小于灰度阈值的像素为同一感兴趣区域的像素，像素值大于灰度阈值的像素为另一感兴趣区域的像素。确定感兴趣区域的算法还可以是区域生长、机器学习等方法。
步骤130、对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果。
其中，所述关键值包括下述至少一种：最大像素值、最小像素值、像素平均值以及像素均方差。细胞组织对造影剂的吸收代谢情况可通过该细胞组织灌注影像数据的像素值进行体现。
步骤140、显示关键值统计结果随时间点的变化。
具体的，所述显示关键值统计结果随时间点的变化，包括：
针对所述至少两处感兴趣区域，以横轴为时间、纵轴为当前感兴趣区域的所述关键值统计结果，绘制当前感兴趣区域的关键值统计结果随时间变化的曲线。即显示至少两处感兴趣区域的关键值的对比。
进一步的，还可以以横轴为时间，纵轴为当前感兴趣区域的所述关键值相对相邻历史时刻的变化量，绘制当前感兴趣区域的关键值的变化量随时间的曲线。
除了以上述曲线的形式表示关键值统计结果随时间点的变化之外，还可以以图表的形式绘制关键值统计结果随时间的变化。
本发明实施例的技术方案，通过获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据；基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果，显示关键值统计结果随时间点的变化的技术手段，实现了对同一扫描部位中至少两处感兴趣区域在不同时间点对造影剂的代谢变化情况进行显示的目的，进而为医生的诊疗提供参考依据，提高医生的诊疗效率。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种图像数据处理装置的结构示意图，该装置包括：获取模块210、确定模块220、统计模块230和显示模块240。
其中，获取模块210，用于获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据；确定模块220，用于基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；统计模块230，用于对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果；显示模块240，用于显示关键值统计结果随时间点的变化。
进一步的，确定模块220具体用于通过感兴趣区域模板基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；
其中，所述感兴趣区域模板包括至少两个感兴趣区域子模板。
进一步的，所述目标部位包括脑部，所述感兴趣区域子模板包括顶叶区域子模板、额叶区域子模板、颞叶区域子模板或者枕叶区域子模板。
进一步的，所述至少两个感兴趣区域子模板从子模板库中选取。
进一步的，确定模块220包括：获取单元，用于从子模板库中选取至少两个感兴趣区域子模板。
进一步的，所述获取单元具体用于：根据用户预设的指令选取、根据扫描协议对应的指令选取、根据扫描的目标部位对应的指令选取、根据系统预设的规则选取以及根据扫描对象的信息选取中的至少一个从子模板库中选取至少两个感兴趣区域子模板。
进一步的，所述至少两处感兴趣区域包括至少一个不包含病灶的感兴趣区域。
进一步的，所述至少两处感兴趣区域包括至少一个包含疑似病灶的感兴趣区域。
进一步的，确定模块220具体用于通过灰度阈值判定算法基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域。
进一步的，所述关键值包括下述至少一种：最大像素值、最小像素值、像素平均值以及像素均方差。
进一步的，显示模块240具体用于：
针对所述至少两处感兴趣区域，以横轴为时间、纵轴为当前感兴趣区域的所述关键值统计结果，绘制当前感兴趣区域的关键值统计结果随时间变化的曲线。
进一步的，显示模块240具体用于：显示至少两处感兴趣区域的关键值的对比。
进一步的，获取模块210具体用于：
基于设定扫描频率对所述目标部位进行扫描，获得至少两个时间点的灌注影像数据。
本发明实施例的技术方案，通过获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据；基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果，显示关键值统计结果随时间点的变化的技术手段，实现了对同一扫描部位中至少两处感兴趣区域在不同时间点对造影剂的代谢变化情况进行显示的目的，进而为医生的诊疗提供参考依据，提高医生的诊疗效率。
本发明实施例所提供的图像数据处理装置可执行本发明任意实施例所提供的图像数据处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
值得注意的是，上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。
实施例三
下面参考图3，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备(例如图3中的终端设备或服务器)400的结构示意图。本发明实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储装置406加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
通常，以下装置可以连接至I/O接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置406；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置406被安装，或者从ROM 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。
本发明实施例提供的终端与上述实施例提供的图像数据处理方法属于同一发明构思，未在本发明实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本发明实施例与上述实施例具有相同的有益效果。
实施例四
本发明实施例提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例所提供的图像数据处理方法。
需要说明的是，本发明上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：
获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据；
基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；
对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果；
显示关键值统计结果随时间点的变化。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，可编辑内容显示单元还可以被描述为“编辑单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本发明的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本发明的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (10)

1.一种图像数据处理方法，其特征在于，包括：
获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据；
基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；
对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果；
显示关键值统计结果随时间点的变化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域，包括：
通过感兴趣区域模板基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；
其中，所述感兴趣区域模板包括至少两个感兴趣区域子模板。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少两个感兴趣区域子模板从子模板库中选取。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从子模板库中选取至少两个感兴趣区域子模板的方式，包括：
根据用户预设的指令选取、根据扫描协议对应的指令选取、根据扫描的目标部位对应的指令选取、根据系统预设的规则选取以及根据扫描对象的信息选取中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两处感兴趣区域包括至少一个不包含病灶的感兴趣区域。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两处感兴趣区域包括至少一个包含疑似病灶的感兴趣区域。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：显示至少两处感兴趣区域的关键值的对比。
8.一种图像数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取针对目标部位进行扫描得到的至少两个时间点的灌注影像数据；
确定模块，用于基于所述灌注影像数据确定至少两处感兴趣区域；
统计模块，用于对所述至少两处感兴趣区域进行关键值统计，获得关键值统计结果；
显示模块，用于显示关键值统计结果随时间点的变化。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的图像数据处理方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一项所述的图像数据处理方法。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112365492A (zh) * 2020-11-27 2021-02-12 上海联影医疗科技股份有限公司 图像扫描方法、装置、电子设备和存储介质
CN112508005A (zh) * 2020-12-22 2021-03-16 北京百度网讯科技有限公司 用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质
CN113409272A (zh) * 2021-06-21 2021-09-17 上海联影医疗科技股份有限公司 数据分析方法、装置、计算机设备以及可读存储介质
WO2022099724A1 (zh) * 2020-11-12 2022-05-19 深圳先进技术研究院 定量参数值获取方法和装置、可读存储介质、计算机设备
CN115222805A (zh) * 2022-09-20 2022-10-21 威海市博华医疗设备有限公司 一种基于肺癌影像的预期成像方法及装置

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2016902A1 (en) * 2007-07-18 2009-01-21 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical imaging diagnosis apparatus
US20100067767A1 (en) * 2008-09-17 2010-03-18 Kabushiki Kaisha Toshiba X-ray ct apparatus, medical image processing apparatus and medical image processing method
CN102473297A (zh) * 2009-06-30 2012-05-23 皇家飞利浦电子股份有限公司 量化灌注分析
EP2620885A2 (en) * 2012-01-30 2013-07-31 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image processing apparatus
CN103619257A (zh) * 2011-04-18 2014-03-05 皇家飞利浦有限公司 动态灌注成像
US20140355863A1 (en) * 2013-05-29 2014-12-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing apparatus, method and medical image device
CN105022719A (zh) * 2014-04-23 2015-11-04 Ge医疗系统环球技术有限公司 医学造影系统及方法
US20160325040A1 (en) * 2015-05-04 2016-11-10 Siemens Aktiengesellschaft Determination of a time-dependent contrast agent injection curve as a function of ct scan parameters
WO2017148332A1 (zh) * 2016-02-29 2017-09-08 上海联影医疗科技有限公司 一种灌注分析方法与设备
CN107545584A (zh) * 2017-04-28 2018-01-05 上海联影医疗科技有限公司 医学图像中定位感兴趣区域的方法、装置及其系统
US20180350075A1 (en) * 2017-06-01 2018-12-06 Siemens Healthcare Gmbh Comparing medical images
CN110838104A (zh) * 2019-10-30 2020-02-25 上海联影智能医疗科技有限公司 多时间点的感兴趣区域匹配方法、设备和存储介质
CN111091561A (zh) * 2019-12-20 2020-05-01 上海联影医疗科技有限公司 感兴趣区的神经纤维提取方法、系统、设备及存储介质
CN111105414A (zh) * 2019-12-31 2020-05-05 杭州依图医疗技术有限公司 处理方法、交互方法、显示方法及存储介质

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2016902A1 (en) * 2007-07-18 2009-01-21 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical imaging diagnosis apparatus
US20100067767A1 (en) * 2008-09-17 2010-03-18 Kabushiki Kaisha Toshiba X-ray ct apparatus, medical image processing apparatus and medical image processing method
CN102473297A (zh) * 2009-06-30 2012-05-23 皇家飞利浦电子股份有限公司 量化灌注分析
CN103619257A (zh) * 2011-04-18 2014-03-05 皇家飞利浦有限公司 动态灌注成像
EP2620885A2 (en) * 2012-01-30 2013-07-31 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image processing apparatus
US20140355863A1 (en) * 2013-05-29 2014-12-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing apparatus, method and medical image device
CN105022719A (zh) * 2014-04-23 2015-11-04 Ge医疗系统环球技术有限公司 医学造影系统及方法
US20160325040A1 (en) * 2015-05-04 2016-11-10 Siemens Aktiengesellschaft Determination of a time-dependent contrast agent injection curve as a function of ct scan parameters
WO2017148332A1 (zh) * 2016-02-29 2017-09-08 上海联影医疗科技有限公司 一种灌注分析方法与设备
CN107545584A (zh) * 2017-04-28 2018-01-05 上海联影医疗科技有限公司 医学图像中定位感兴趣区域的方法、装置及其系统
US20180350075A1 (en) * 2017-06-01 2018-12-06 Siemens Healthcare Gmbh Comparing medical images
CN110838104A (zh) * 2019-10-30 2020-02-25 上海联影智能医疗科技有限公司 多时间点的感兴趣区域匹配方法、设备和存储介质
CN111091561A (zh) * 2019-12-20 2020-05-01 上海联影医疗科技有限公司 感兴趣区的神经纤维提取方法、系统、设备及存储介质
CN111105414A (zh) * 2019-12-31 2020-05-05 杭州依图医疗技术有限公司 处理方法、交互方法、显示方法及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
钟玲等: "CT脑肿瘤灌注特征参数定量分析与研究", 中国医学物理学杂志, vol. 27, no. 01, pages 1616 - 1620 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022099724A1 (zh) * 2020-11-12 2022-05-19 深圳先进技术研究院 定量参数值获取方法和装置、可读存储介质、计算机设备
CN112365492A (zh) * 2020-11-27 2021-02-12 上海联影医疗科技股份有限公司 图像扫描方法、装置、电子设备和存储介质
CN112508005A (zh) * 2020-12-22 2021-03-16 北京百度网讯科技有限公司 用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质
CN112508005B (zh) * 2020-12-22 2023-11-17 北京百度网讯科技有限公司 用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质
US11881044B2 (en) 2020-12-22 2024-01-23 Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. Method and apparatus for processing image, device and storage medium
CN113409272A (zh) * 2021-06-21 2021-09-17 上海联影医疗科技股份有限公司 数据分析方法、装置、计算机设备以及可读存储介质
CN115222805A (zh) * 2022-09-20 2022-10-21 威海市博华医疗设备有限公司 一种基于肺癌影像的预期成像方法及装置

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