CN114983488A - 用于识别活检位置坐标的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明题为用于识别活检位置坐标的系统和方法。本发明提供了一种用于确定患者体内用于活检的沿X轴、Y轴和Z轴的病灶位置的方法。该方法包括将该患者定位在检查设备中以收集显示该病灶的检查图像。该方法包括将该患者定位在活检设备中，该活检设备被配置用于在该活检期间保持该患者并且使用该活检设备收集该患者的活检图像。该方法包括分析该活检图像以确定该病灶的分别沿该X轴和该Y轴的测量的x坐标和测量的y坐标，分析该检查图像以确定沿该病灶的该Z轴的计算的z坐标，以及基于来自该活检图像的该测量的x坐标和该测量的y坐标以及从一个或多个检查图像确定的该计算的z坐标来确定该病灶的该位置。

Description

用于识别活检位置坐标的系统和方法
技术领域
本公开总体上涉及用于识别用于执行活检的位置坐标的系统和方法，并且更具体地涉及用于使用非成角度X射线乳房摄影术(mammography)设备提供病灶的3D坐标的系统和方法。
背景技术
筛查X射线乳房摄影术作为检测乳腺癌的初始步骤已经变得普遍。如果在这些筛查图像中检测到可疑组织，则有时需要随后的活检来研究此可疑组织。使用检查设备(诸如GEHealthcare的
Figure BDA0003506487310000011
Crystal或Senographe Pristina)收集初始筛查图像。检查设备从X射线管朝向穿过患者的解剖结构发射能量或辐射(X射线)，然后由被定位在解剖结构的相对侧的X射线检测器检测到该能量或辐射。然后，检查设备使用X射线检测器测量组织的X射线吸收并产生患者的解剖结构(在此示例中为乳房)的图像。根据本领域已知的实践，图像通常沿着多个视图收集，例如头尾位视图(craniocaudal view)、内外斜位视图(mediolateral oblique view)和内外位视图(mediolateral view)。在这些程序中，管和检测器一起旋转并对处于各种压迫构型的乳房进行成像。临床医生随后分析由检查设备在每个视图产生的图像，以检测怀疑有异常的任何病灶或组织区域。
如果临床医生检测到任何此类潜在异常，则可以命令进行活检以进一步研究可疑解剖结构的样本。活检可以利用以与当利用检查设备收集筛查图像时类似的方式定位的解剖结构来执行，但是现在使用被配置为在同一或另一乳房摄影术系统(为了清楚起见，现在在整个本公开中被称为活检系统)上执行活检的活检设备。示例性活检设备是GE
Figure BDA0003506487310000012
Senographe Pristina Serena活检系统。
为了清楚起见，除非另有说明或暗示，将使用以下标记：
·X,Y,Z：检测器的轴线
·xb-3D,yb-3D,zb-3D：活检配置中病灶的3D位置
·xb-2D,yb-2D：活检配置中病灶的2D像素位置
·“b”是指活检
·xi-2D,yi-2D：视图i中病灶的2D像素位置
·xi-3D,yi-3D zi-3D：视图i中病灶的3D体素位置
·“i索引”＝视图的编号：0-1-2-3
·“测量的”通常是指在图像或体积中检测到，而不是“计算的”。
为了执行活检，必须首先确定在附接到患者当前被定位的检测器平面(称为检测器参考系)的坐标系(X,Y,Z)中定义的病灶(在活检配置中用索引“b”标记)的3D坐标(xb-3D,yb-3D,zb-3D)，使得临床医生知道活检针的正确定位。X轴和Y轴在检测器的平面中，而Z轴与该平面正交。为了确定这些3D坐标并瞄准病灶，通过活检设备使用在X射线管相对于解剖结构的不同角度的解剖结构的至少两个视图来收集另外的图像。在被称为“成角度设备”的某些设备中，X射线管能够相对于X射线检测器旋转，换句话说，相对于固定到检测器的X射线管，具有附加的自由度(DOF)。示例性成角度设备是GE
Figure BDA0003506487310000021
Senographe Pristina乳房摄影术设备。这使得能够通过仅移动X射线管来收集解剖结构的两个视图，而无需移动X射线检测器(并且因此不移动患者)(参见图1)。对于非成角度活检设备，通过将X射线管和X射线检测器两者相对于解剖结构一起旋转来收集两个视图，例如在机架上旋转90°或另一角度(参见图2A-2B)。
如果使用投影图像定位病灶，则将第i张X射线图像中病灶所在位置的2D像素坐标与活检设备几何形状的知识相结合，以推导出检测器参考系(X,Y,Z)中处于活检压迫构型的病灶的3D坐标(xb-3D,yb-3D,zb-3D)。如果使用重构的3D体积定位病灶，则包含病灶的切片和病灶所在的该切片的像素被用于推导检测器参考系中的病灶的3D坐标。
一旦获得检测器参考系中的病灶的(xb-3D,yb-3D,zb-3D)坐标，则这些坐标可以被转换成其他参考系，以便进行活检，例如，这些坐标可以被转换成活检机器人参考系或检查室参考系。一旦使用本领域中目前已知的技术计算病灶的3D坐标，则可以再次使用本领域中目前已知的方法执行活检。
发明内容
提供本发明内容是为了介绍将在下面的具体实施方式中进一步描述的一系列概念。本发明内容不旨在识别要求保护的主题的关键或必要特征，也不旨在用于帮助限制要求保护的主题的范围。
本公开总体上涉及一种用于确定患者体内供活检的病灶沿着附接到检测器的参考系的X轴、Y轴和Z轴的位置的方法。该方法包括将患者定位在检查设备中并使用检查设备收集患者的一个或多个检查图像，其中所述一个或多个检查图像显示病灶。该方法包括将患者定位在活检设备中，该活检设备被配置用于在活检期间保持患者并且使用活检设备收集患者的活检图像，其中活检图像显示病灶。该方法包括分析活检图像以确定病灶的分别沿X轴和Y轴的测量的x坐标和测量的y坐标，并分析所述一个或多个检查图像以确定病灶沿Z轴的计算的z坐标。该方法包括基于来自活检图像的测量的x坐标和测量的y坐标以及从所述一个或多个检查图像确定的计算的z坐标来确定病灶沿X轴、Y轴和Z轴的位置。
在某些实施方案中，根据对所述一个或多个检查图像的分析确定计算的z坐标。
在某些实施方案中，该方法还包括获取除来自活检图像和所述一个或多个检查图像之外的附加参数，并且还包括将附加参数包括在对所述一个或多个检查图像的分析中，以确定病灶的计算的z坐标。
在某些实施方案中，所述一个或多个检查图像包括在头尾位视图中拍摄的第一检查图像以及在内外斜位视图和内外位视图中的一者中拍摄的第二检查图像。
在某些实施方案中，通过在所确定的位置处将针不平行于Z轴插入到患者体内来执行病灶的活检。
在某些实施方案中，分析的活检图像是恰好一个活检图像，并且该恰好一个活检图像是在患者被定位在活检设备中时收集的患者的在确定病灶的位置时被分析的唯一图像，。
在某些实施方案中，活检设备包括X射线管和与X射线管相对的X射线检测器，其中仅当X射线检测器被定位在病灶下方时收集活检图像。
在某些实施方案中，活检设备的X射线管是非成角度的。
在某些实施方案中，该方法包括分析所述一个或多个检查图像以确定病灶的计算的z坐标，包括识别至少一个活检图像中和所述一个或多个检查图像中的一个或多个标识。
在某些实施方案中，基于标识与病灶之间的距离确定计算的zb-3D坐标。
在某些实施方案中，该方法包括将所述一个或多个检查图像划分为片段，其中分析所述一个或多个检查图像以确定病灶的计算的z坐标包括识别病灶位于片段中的哪一个片段中。
在某些实施方案中，片段被划分为患者的顶部与底部之间的沿着z轴堆叠的层，并且基于片段中被识别为在所述一个或多个检查图像中具有病灶的所述一个片段来确定病灶的位置的计算的z坐标。
在某些实施方案中，活检能够使用沿纵向轴线在尖端和柄部之间延伸的针来执行，其中针在其中限定凹口，其中凹口具有平行于纵向轴线的凹口高度，并且片段具有沿Z轴的片段高度，并且其中凹口高度至多等于片段高度。
在某些实施方案中，片段包括沿Z轴高度相等的五个片段。
在某些实施方案中，该方法包括确定由患者被定位在检查设备中引起的患者的形态改变，确定病灶的计算的z坐标包括分析所述一个或多个检查图像中的形态改变的影响。
在某些实施方案中，片段沿着Z轴具有片段高度，其中片段高度至少部分地基于形态改变确定。
在某些实施方案中，深度学习和人工智能中的至少一者用于以下中的至少一者：分析活检图像以确定测量的x坐标和测量的y坐标、分析所述一个或多个检查图像以确定计算的z坐标以及基于测量的x坐标、测量的y坐标和计算的z坐标确定病灶的位置。
在某些实施方案中，该方法还包括提供训练检查图像和与其对应的训练病灶的已知z坐标以训练深度学习和人工智能中的至少一者。
在某些实施方案中，深度学习和人工智能中的至少一者应用生物力学模型。
根据本公开的另一个实施方案总体上涉及一种用于基于先前从检查设备收集的一个或多个检查图像收集患者体内病灶的活检的系统，其中病灶具有沿X轴、Y轴和Z轴的位置。系统包括被配置为朝向患者发射能量的X射线管和与X射线管相对的X射线检测器，其中该X射线检测器被配置为检测朝向患者发射穿过患者之后的能量。压迫板(compressionpaddle)在其中限定活检窗口，并且被配置为在能量从X射线管发射并由X射线检测器检测时，在压迫板和X射线检测器之间压迫患者。一种处理系统与存储器系统和X射线检测器通信，其中处理系统被配置为：基于由X射线检测器检测到的能量生成患者的活检图像，其中活检图像包括病灶；访问先前使用检查设备收集的患者的所述一个或多个检查图像，其中所述一个或多个检查图像包括病灶；在患者保持压迫在压迫板和X射线检测器之间时，分析活检图像以确定病灶的分别沿着X轴和Y轴的测量的x坐标和测量的y坐标；分析所述一个或多个检查图像以确定病灶沿Z轴的计算的z坐标；以及基于来自活检图像的测量的x坐标和测量的y坐标以及来自所述一个或多个检查图像的计算的z坐标来确定病灶的位置。该系统被配置用于在患者保持压迫在压迫板和X射线检测器之间时进行病灶的活检。
从以下结合附图的实施方式中，本公开的各种其他特征、目的和优点将变得显而易见。
附图说明
参考以下附图描述本公开。
图1描绘了本领域中目前已知的活检设备的示例性等轴视图；
图2A和图2B描绘了本领域中目前已知的具有X射线管和X射线检测器的另选活检设备的前视图；
图3是根据本公开的活检设备的前视图，描绘了由来自X射线检测器的一个或多个图像检测的病灶可能性线；
图4A-4C描绘了使用检查设备收集并且根据本公开应用以沿着图3所示的病灶可能性线识别病灶的3D位置的示例性图像；
图5A和图5B描绘了从检查设备收集的类似于图4B所示的示例性图像，该图像现在根据本公开进行分段以识别病灶的3D位置；
图6描绘了图3的活检设备，其现在结合了根据本公开的从图4A-4C和/或图5A和图5B的图像收集的附加信息，以识别病灶沿病灶可能线的3D位置以用于活检；
图7描绘了根据本公开的使用类似于图4C中所示的图像来识别病灶的3D位置的另选方法；
图8描绘了图3的活检设备，其现在结合了从图4A-4C和/或图7和/或活检系统的图像收集的附加信息，以识别病灶沿病灶可能线的3D位置以用于活检；
图9描绘了用于操作根据本公开的系统的示例性控制系统；以及
图10描绘了根据本公开的用于确定供活检的病灶的位置的示例性方法。
具体实施方式
如以上背景技术中所描述，图1描绘了本领域中目前已知的具有角度的示例性活检设备。如图所示，活检设备30被配置用于对患者或患者的解剖结构2(在此示出为乳房)执行活检。解剖结构2在顶部4和底部5、左侧6和右侧7以及前部8和后部(未示出)之间延伸。如本领域中目前已知的，解剖结构2被示出为被压迫在活检压迫板36和X射线检测器34之间。压迫板36的顶表面37被定位成面向X射线管32，其中下表面(未编号)抵靠解剖结构2。病灶12被示出为在解剖结构2内，病灶被对准以使用X射线管32成像，该X射线管投射锥形束33(参见图2A)，锥形束包括将由X射线检测器34检测的穿过解剖结构2的各个束线35。活检窗口38被限定为穿过压迫板36，临床医生可以通过该活检窗口执行病灶12的活检。
所示的活检设备30被配置为提供旋转自由度(DOF)，使得X射线管32成角度，这意味着X射线管32可以相对于解剖结构2和X射线检测器34两者的位置旋转。在这种情况下，X射线管32在竖直轴线V的任一侧上的成角角度AA与-AA之间旋转。
通过以成角角度AA+15°和-15°捕获图像，并且结合活检设备30的特定几何形状的知识，可以根据本领域中目前已知的方法推导出病灶12在所有3个轴(X,Y,Z)中的坐标。X轴、Y轴、Z轴被限定为分别是图像平面的轴线和与该平面正交的轴线。基于这些3D坐标，然后可以通过常规方法执行病灶12的活检。将认识到，另选的成角角度AA也是可能的并且不需要在竖直轴线V上方居中(在此与Z轴重合)。
然而，发明人已经认识到，许多活检设备30不提供X射线管32的成角，由此成角增加了这些设备的复杂性和费用，使得较小的设施或收入较低的地区通常负担不起这些设备。在这些情况下，临床医生使用诸如图2A和图2B所示的更简单的非成角度活检设备30，以通过另选方法以某种方式识别病灶的3D位置。
如图2A所示，经由非成角度活检设备30收集第一图像，其中X射线管32在解剖结构2上方居中，同样其中在压迫板36和X射线检测器34之间压迫解剖结构，如在使用检查设备的初始筛查期间的情况。出于公开的目的，检查设备可以是在上述背景技术中提供的模型，并且可以被认为是图1或图2A中所示的与活检设备30相同的设备(但是提前使用，例如在压迫患者以进行活检之前使用)。然而，与图1的成角度活检设备30相反，图2A-2B的技术要求在进行活检取样之前的成像过程期间，在活检针40被定位在解剖结构2内的情况下执行第二成像。目前示出的针40是本领域中已知的类型，针在柄部42与尖端44之间沿纵向轴线LA延伸，在柄部与尖端之间限定凹口46。凹口46被配置为在解剖结构2保持压迫在压迫板36和X射线检测器34之间时(目前处于压迫1C1)从解剖结构2提取活检样本。
一旦利用如图2A所示定位的活检设备30收集图像，就利用如图2B所示配置的活检设备30收集第三图像，在该示例中，X射线管32和X射线检测器34相对于解剖结构2旋转90°(此处对应于内外位(ML)视图)。在这种情况下，活检针40保持定位在解剖结构2内，该解剖结构随后在压迫板36和X射线检测器34之间在压迫2C2处被压迫。如将认识到的，基于在X射线检测器34上检测到的位置，利用如图2A所示配置的活检设备30，可以沿着X轴和Y轴获得与解剖结构2内的病灶12的位置相关的信息。然而，如图3中所例示的，不能从X射线检测器34获得关于Z方向内病灶位置的信息，因为解剖结构2内的无限数量的z位置能够在该配置中的x射线检测器34上产生相同的检测位置(即，沿线段17的任何z位置)。出于此原因，利用图2B所示的配置收集第二图像，该第二图像然后提供病灶的深度位置信息，从而共同提供所有三个坐标的信息。
然而，发明人已经认识到，对于这种方法(也称为2D病灶位置检查)，在针40被插入时解除压迫和重新压迫解剖结构2需要非常敏感的操纵，这耗费时间并且对于患者而言是不舒适的或者甚至是疼痛的。通过实验和开发，发明人已经创建了当前公开的系统和方法，用于仅使用由活检设备30(例如，如图2A所示)收集的单个视图来确定患者解剖结构内病灶的3D位置，但是在该过程中不需要在活检针40插入解剖结构2的情况下执行任何成像。特别地，发明人已经认识到，可以分析和操纵从先前检查收集的图像(即，在初始筛查期间由检查设备收集的图像)，以估计或确定活检设备上的病灶的缺失的Z轴位置。这允许发明人识别供活检的病灶的3D位置，同时消除了在患者被定位在活检设备30中时旋转X射线管32的需要，消除了在患者被定位在活检设备30中时捕获另一个图像的需要，并且消除了除了活检的实际执行之外插入针40的需要。
图3描绘了类似于先前讨论的被配置用于收集解剖结构2的图像的活检设备30，由此活检设备30是非成角度的，并且因此具有更基本的形式。当如图3所示定位时，利用活检设备30收集的图像仅提供作为z坐标的函数的沿X轴和Y轴的病灶12位置的信息，该位置信息将在X射线检测器34中显示为作为检测区域15的单个点或区域。因此，由于不能从该图像中导出zb-3D坐标，因此解剖结构2内的病灶12的位置只能被缩窄到沿着病灶可能性线17存在，该病灶可能性线与X射线检测器34上的检测区域15对准(换句话说，全部对应于X射线检测器34上的病灶的相同投影坐标的位置的线)。
为了确定病灶12的缺失zb-3D分量，发明人已经认识到，可以分析来自先前检查的图像，并且将其重新用于与本领域当前已知的目的不同的新目的。图4A-4C描绘了在解剖结构2的三个不同视图处收集的图像50，在这种情况下分别沿着头尾位视图、内外斜位视图和内外位视图拍摄，如通常在筛查程序期间获得的。图像50可以来自2D乳房摄影术检查，但是应该认识到，也可以或另选地使用3D重构的体积(3D检查)。还将认识到，也可以使用其他视图，并且上文所描述的那些仅仅是示例性的。在图4A-4C所示的三个图像50中的每个图像中，病灶对应于图像病灶位置13。如将认识到的，然后图4A中图像50的头尾位视图可以用于确定图像的X轴和Y轴以及图4C的内外位视图中的图像病灶位置13。还可以通过知道X射线管32相对于X射线检测器34的角度定位来从图4B的内外斜位视图或其他视图获得信息。
一旦在图像50中识别出图像病灶位置13(这可以由临床医生手动检测和/或使用本领域已知的自动图像分析技术检测)，即可以确定病灶投影13(2D检查)的(xi-2D,yi-2D)坐标或病灶位置(3D检查)的(xi-3D,yi-3D,zi-3D)坐标。应当认识到，基于当捕获每个图像50时X射线管32和X射线检测器34的定位以及患者定位，根据由X射线检测器34捕获的图像50的组合坐标信息求解病灶12的xb-3D、yb-3D和zb-3D坐标。换句话讲，最初测量每个图像以具有X射线检测器34上测量的x坐标和测量的y坐标；然而，X射线检测器34本身不总是以相同的旋转角度定位，并且患者位置可以变化。因此，如果是3D检查，则测量的x1-2D坐标和y1-2D坐标或测量的(x1-3D,y1-3D,z1-3D)可以经由X射线检测器34在图像50的第一图像(标记为“1”)中获取；如果是3D检查，则测量的x2-2D坐标和y2-2D坐标或测量的(x2-3D,y2-3D,z2-3D)可以在X射线管32处于另一位置的情况下拍摄的图像50的第二图像(标记为“2”)中获取；等等，如果是3D检查，则测量的xi-2D和yi-2D或测量的(xi-3D,yi-3D,zi-3D)可以利用X射线检测器34在从另一位置拍摄的图像50的第i图像(标记为“i”)中获取。
也可以分析对应于采集设备和/或活检设备的几何、机械和/或物理构型和/或取向的附加参数(统称为参数P)。这些附加参数提供除图像中可测量的信息以外的信息。例如，这些附加参数P可以包括由压迫板36产生的压迫力、使用的压迫板36的类型(例如，穿过其中的开口的形状和大小)和/或(例如，在压迫板36和X射线检测器34之间)测量的乳房高度和/或患者相关信息(例如，位置：坐下/斜倚或视图名称)。在某些示例中，这些附加参数中的一些或全部参数已经由本领域已知的采集设备提供。因此，可以作为F({xi-3D,yi-3D,zi-3D},{xi-2D,yi-2D},P)的函数来求解病灶12的zb-3D坐标。
在某些示例中，可以在图像50内识别一个或多个标识(在图4A-4C中例示为标识L1-L12，其可以存在于其他图中)内。通过识别也存在于多个视图的图像50中的标识，标识可用于与图像病灶位置13进行比较以帮助定位病灶12。这些标识可以是解剖结构2的外部特征和/或内部特征，如将变得显而易见的。例如，图4A示出了被定义为解剖结构2的最右点7的标识1L1，被定义为乳头或其一部分的标识2L2，以及解剖结构2的前部8的标识3L3(不包括标识2L2)，该前部也可以被认为是标识2L2的基部。在此示例中，图像病灶位置13与标识中的一个或多个标识之间的距离可以例如测量为图像病灶位置13与标识1L1之间的第一X距离DX1、图像病灶位置13与第二标识L2之间的第二X距离DX2和/或图像病灶位置13与标识3L3之间的第三X距离DX3。同样，可以分析图4A以确定Y方向上的一个或多个测量结果，诸如在图像病灶位置13与标识1L1之间的第一Y距离DY1和/或图像病灶位置13与标识2L2之间的第二Y距离DY2。
将认识到，具有到图像病灶位置13对应距离的附加标识L4-L12也可以用于各种视图，诸如图4B和图4C所示的那些视图。这些包括例如乳头L10的最顶部部分、组织区域L6(例如特征在于为脂肪组织和/或腺组织)的中心点或边缘、以及解剖结构2接触乳房下面标识12L12处的胸壁的点。例如，第七Y距离DY7和第八Y距离DY8在图4c中分别示出为沿着Y轴从图像病灶位置13到标识7L7(例如，乳房的顶部)和标识8L8(例如，乳房的竖直中点)的距离。图4c中的另一示例性测量结果是图像病灶位置13与标识10L10(例如，乳头的顶部)之间的第十Y距离DY10。
再次，如图4B的内外斜位视图所示，关于X射线管32相对于X射线检测器34的定位和患者定位的附加信息可用于确定活检配置中的xb-3D、yb-3D和/或zb-3D坐标。例如，图4B示出了图像病灶位置13与标识5L5(此处定义为解剖结构2的最低部分)之间的第五倾斜距离DOB5的示例。
以此方式，来自检查设备的先前图像用于确定图像病灶位置13的测量坐标。如上文所论述的，通过例如利用如图3所示配置的活检设备30获得图像，当解剖结构2内的病灶12被定位在活检设备30中时，可以为病灶确定X和Y轴中的新的实际坐标。然后可以使用来自先前检查图像的此信息来推导被定位在活检设备30中的病灶12的3D坐标。上文所论述的，基于每个图像50被捕获时X射线管32和X射线检测器34的定位以及患者定位信息，根据从图像50测量的组合坐标信息确定zb-3D坐标。如图6和图8所示，此过程因此减小了来自图3的线段17的长度，在某些示例中降低到单个点。通过在Z方向上提供这种缺失信息，然后可以仅利用从活检设备30收集的单个图像来执行活检。
图5A-6描绘了两个过程，用于确定在X射线检测器34上检测到的图像病灶位置13的测量的xi-2D和yi-2D坐标，并且因此将其转换为病灶12被定位在活检设备30中时病灶的计算的zb-3D坐标。在此示例中，在图5A和图5B的图像50中描绘的解剖结构2被分成片段56，在本示例中，为片段56A-56E。在图5A的示例中，这些片段56A-56E是五个与水平部分等距隔开的片段。然而，将认识到，可以使用不同数量的片段56，并且此类片段56不需要具有相同的大小。例如，片段56可以在多个方向上提供，例如其中另一组片段垂直于片段56A-56E延伸，例如如所示。
通过将图像50的解剖结构2划分为片段56A-56E，临床医生可以容易地辨别图像病灶位置13中的病灶位于这些片段中的哪个片段内，在图5A的当前示例中，位于第一片段56A内。可以在多个视图中提供类似的分段，以便以高精度共同辨别病灶12的3D坐标。如图6所示，仅从单个活检设备30图像中已知的先前在图3中示出的线段17可以因此被缩短，现在与五个片段56A-56E中的每个片段的片段高度H相对应(在这种情况下对应于第一片段56A)。这些片段也可以被更具描述性地标记，以帮助临床医生的分析过程，例如被标记为如被分段的解剖结构2的非常上(VS)、上(S)、中(M)、下(I)和非常下(VI)的位置。
将认识到，这些片段56基本上用作用于比较的标识，其可以单独使用或与上文所论述的标识L1-L12的比较结合使用。
发明人已经认识到，特别有利的是，片段高度H小于或等于在活检期间由针40收集的解剖结构2的样本大小，以确保收集Z轴上的病灶位置的整个可能性用于分析。图6描绘了在其中限定凹口46以用于从解剖结构2获得样本的示例性针40。凹口46具有沿着针40的纵向轴线LA的高度47和凹陷到针40中的深度49。以此方式，可以最优地选择用于将图像50中的解剖结构2划分成的片段56的数量，使得其片段高度H小于针40中的凹口46的高度47。这确保在活检期间收集被识别为对应于病灶12的解剖结构2的整个范围，从而避免假阴性和/或重复活检程序。
更一般地，发明人已经认识到，如果沿着X轴、Y轴、Z轴的病灶位置的不确定性低于针凹口沿着这些X轴、Y轴、Z轴的投影，则当使用沿着特定方向插入的针执行活检时是特别有利的。
如图5B的图像50中所示，片段56不必相等并且不必是线性的。例如，发明人已经认识到，解剖结构2的外表面或形状10基于其压迫以及压迫板相对于解剖结构2的相对定位而改变。此外，解剖结构2的形状10的形态不仅取决于由压迫板36产生的压迫的量，而且还基于开始的解剖结构2的原始形状10。解剖结构2的大小、轮廓、密度和分布都在解剖结构2在压迫下将如何响应方面起到了作用，例如包括解剖结构2内的脂肪组织和腺组织的特定分布和浓度。
图7和图8中示出了另选过程。在此示例中，标识13L13被定义为解剖结构2的最高部分，并且标识14L14被定义为解剖结构的最低部分，每个都如在内外位(ML)视图中收集的图像50中所描绘的。在标识13L13和标识14L14之间确定Z轴上的第一总测量结果TY1，以限定解剖结构2在Z轴上的高度的100％。在标识14L14与图像病灶位置13之间还测量Z轴上的第一病灶测量结果LY1。然后，可以比较(这里是划分)这些值，以确定图像病灶位置13相对于解剖结构2的总高度的百分比，在该示例中为到顶部(指定为标识13L13)的大约80％。然后可以使用该值，在某些示例中，该值基于从检查设备到如图8所示的活检设备30收集的图像50之间的形状10的任何形态变化进行校正，以再次确定病灶12的计算的zb-3D坐标，该坐标比由活检设备30单独捕获的单个图像提供的线段17更具体。
更具体地，基于由活检设备30在解剖结构2的最高部分和最低部分(使用与上述相同的标识13L13和标识14L14)之间收集的图像测量第二总Z测量结果TZ2。假定可以应用经由图7中的图像50确定的相同的高度比率(换句话讲，没有对形状10的形态改变进行校正)，病灶12的位置将再次为第二总Z高度TZ2的高度的80％，这里基本上为压迫板36和X射线检测器34之间的测量结果。然后，如图8所示，病灶12的实际或计算的zb-3D坐标将是第二总Z高度TZ2的80％倍。
因此，如图5B所示，可以通过生物力学建模来定义片段56以考虑对图像50中捕获的解剖结构2的形状10的形态影响，从而当随后应用于如活检设备30中定位的解剖结构2的单个图像时，能够校正到解剖结构2的特定形状10，例如如图6所示。这种建模可以例如基于解剖结构2的形状10的几何特性、基于乳房组织的生物力学性质和/或从来自检查设备的图像50所做的确定。
在某些示例中，使用回归模型(例如，线性回归模型、神经网络、回归树等)，该回归模型可以学习视图之间以及不同3D压迫几何形状之间的几何映射变换。例如，多层感知器(Multi-layer Perceptron)可以用作一种类型的回归建模，这在本领域中是已知的。该技术允许将所述一个或多个检查图像中的任何测量的xi-2D坐标和测量的yi-2D坐标与活检图像中的病灶的zb-3D坐标相关联。在某些示例中，可以采用人工智能技术诸如深度学习和/或机器学习技术(单独或与传统图像分析技术和生物力学建模相结合)来根据图像病灶位置13的测量坐标确定病灶12的xb-3D、yb-3D和zb-3D坐标。例如，可以使用TensorFlowTM或其他可商购获得的平台来分析数据。
图9描绘了如先前描述的用于基于先前从检查设备收集的一个或多个检查图像50来收集患者或解剖结构2内的病灶的活检的示例性整体系统1，该检查设备如上所述可以类似于以上示出和描述的活检设备30，由此病灶12具有沿X轴、Y轴和Z轴的位置。
系统1包括活检设备30，该活检设备具有被配置为朝向患者或解剖结构2发射能量的X射线管32和与X射线管32相对的X射线检测器34，由此X射线检测器34被配置为检测朝向患者或解剖结构2发射穿过患者或解剖结构2之后的能量。其中限定活检窗口38的压迫板36被配置为在X射线从X射线管32发射并由X射线检测器34检测时，在压迫板36和X射线检测器34之间压迫解剖结构2。
在下文进一步讨论的处理系统110与存储器系统120和X射线检测器34通信。处理系统110被配置为基于由X射线检测器34检测到的X射线来生成解剖结构2的活检图像(类似于先前示出的图像50)，其中该活检图像包括图像病灶位置13中的病灶的描绘。处理系统110被进一步配置为访问先前使用检查设备收集的解剖结构2的一个或多个检查图像50，其中图像50还包括图像位置13中的病灶。换句话讲，病灶12可以在图像50内看到。处理系统110被进一步配置为在解剖结构2保持压迫在压迫板36和X射线检测器34之间时分析活检图像，以确定在病灶12出现在活检图像内时病灶分别沿X轴和Y轴的测量的xb-2D坐标和测量的yb-2D坐标。然后分析一个或多个检查图像50，以确定沿着病灶的Z轴的测量的zb-3D坐标，如图像50内的图像病灶位置13中的病灶所示，如前所述，其可以包括单个点或可能位置的线，例如当解剖结构2在图像50内被分割成片段56时构成片段高度SH。最后，然后基于来自活检图像的测量的xb-2D坐标和测量的yb-2D坐标以及来自一个或多个检查图像50的计算的zb-3D坐标来确定病灶12的位置。然后，系统1被配置用于在针对病灶12确定的位置处的活检，该活检在解剖结构2保持压迫在压迫板36和X射线检测器34之间时通过压迫板36的活检窗口38执行。
被定位在活检设备30内的病灶12的实际坐标(由测量的xb-2D坐标和yb-2D坐标以及计算的zb-3D坐标确定)可以在显示设备(例如，作为图9中的输出设备101)上提供，作为打印输出提供，或者通过本领域目前已知的其他机制显示，诸如由目前的立体声系统(图1)提供的机制。
现在为图9的控制系统100提供附加信息。本公开的某些方面被描述或描绘为功能和/或逻辑块部件或处理步骤，其可以由被配置成执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件部件执行。例如，某些实施方案采用集成电路部件(诸如存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等)，这些集成电路部件被配置成在一个或多个处理器或其他控制设备的控制下执行各种功能。功能部件和逻辑块部件之间的连接仅仅是示例性的，其可以是直接的或间接的，并且可以遵循另选的路径。
在某些示例中，控制系统100经由通信链路CL与系统1的所述一个或多个部件中的每个部件通信，该通信链路CL可以是任何有线链路或无线链路。控制系统100能够通过经由通信链路CL发送和接收控制信号来接收信息和/或控制系统1及其各种子系统的一个或多个操作特性。在一个示例中，通信链路CL是控制器局域网(CAN)总线；然而，可使用其他类型的链路。将认识到，连接程度和通信链路CL实际上可以是系统1中的部件中的一些部件或所有部件之间的一个或多个共享连接或链路。此外，通信链路CL线路仅意在展示各种控制元件能够彼此通信，并且不表示各种元件之间的实际布线连接，它们也不表示元件之间的唯一通信路径。另外，系统1可结合各种类型的通信设备和系统，并且因此所示的通信链路CL可实际上表示各种不同类型的无线数据通信系统和/或有线数据通信系统。
控制系统100可以是包括处理系统110、存储器系统120和输入/输出(I/O)系统130的计算系统，该输入/输出(I/O)系统用于与其他设备通信，诸如输入设备99(例如，执行初始筛查的检查设备20和活检设备30)和输出设备101，这些其他设备中的任一者也可以或另选地存储在云102中。处理系统110加载并执行来自存储器系统120的可执行程序122，访问存储在存储器系统120内的数据124，并且指示系统1如下文进一步详细描述的那样操作。系统1不需要包括检查设备20和/或活检设备30作为输入，而是可以替代地简单地加载从检查设备和/或活检设备收集的图像50，该图像可以例如存储在存储器系统120中。
处理系统110可被实现为单个微处理器或其他电路，或者分布在协作以执行来自存储器系统120的可执行程序122的多个处理设备或子系统上。处理系统的非限制性示例包括通用中央处理单元、专用处理器和逻辑设备。
存储器系统120可包括能够由处理系统110读取并且能够存储可执行程序122和/或数据124的任何存储介质。存储器系统120可被实现为单个存储设备，或者分布在协作以存储计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的多个存储设备或子系统上。存储器系统120可包括易失性和/或非易失性系统，并且可包括以任何方法或技术实现的用于存储信息的可移动和/或不可移动介质。例如，存储介质可包括非暂态和/或暂态存储介质，包括随机存取存储器、只读存储器、磁盘、光盘、闪存、虚拟存储器和非虚拟存储器、磁存储设备，或可用于存储信息并由指令执行系统访问的任何其他介质。
如上所述并且如图10所示，本公开还涉及一种用于确定患者或解剖结构2中的活检病灶沿检测器参考系的X轴、Y轴和Z轴的位置的方法200。该方法包括在步骤202中将解剖结构2定位在检查设备中，如上所述，该检查设备可以是本领域目前已知的并且类似于如活检设备30所示和如上所述的检查设备。该方法包括使用检查设备收集解剖结构2的一个或多个检查图像50(步骤204)，其中一个或多个检查图像50在其中示出病灶12。该方法包括在步骤206中将解剖结构2定位在活检设备30中，该活检设备被配置用于在活检期间保持解剖结构2，然后在步骤208中使用活检设备30收集解剖结构2的活检图像，其中活检图像也示出病灶12。
然后在步骤210中分析活检图像以确定病灶12的测量的xb-2D坐标和测量的yb-2D坐标，如活检图像中分别沿着X轴和Y轴所描绘的。接下来，步骤212提供了分析先前利用检查设备收集的一个或多个检查图像50，以确定当解剖结构2被定位在检查设备内时沿如图像50中所描绘的病灶12的Z轴的计算的zb-3D坐标(或多个zb-3D坐标，诸如片段)。最后，步骤214提供了基于来自活检图像的测量的xb-2D坐标和测量的yb-2D坐标以及来自一个或多个检查图像50的计算的zb-3D坐标来确定病灶12的位置。
发明人已经认识到，即使在活检设备成角度的情况下，诸如图1所示的情况下，分析来自检查设备的预先存在的图像也具有进一步的益处。利用非成角度活检设备，上述系统和方法提供了计算或推断病灶所在的z平面，因为该信息不能由活检设备所拍摄的单个图像单独提供。成角度活检设备确实包括感兴趣解剖结构的z平面的信息，并且实际上包括共同形成解剖结构的重构视图的Z轴上的图像的许多“切片”。然而，发明人已经认识到，虽然病灶的zb-3D坐标因此可以在该重构体积中被识别，但是其需要临床医生实际仔细检查许多切片来确定哪个切片包括病灶。
因此，本发明人已经认识到，当前公开的系统和方法还可以用于向临床医生提供潜在感兴趣的z平面的估计，从而在从断层融合(tomosynthesis)读取3D体积时节省宝贵的时间和成本。以此方式，当前公开的系统和方法不仅改进了非成角度活检设备的识别病灶的过程，而且改进了提供成角度和3D图像采集的识别病灶的过程。
在某些实施方案中，该系统可以比向临床医生指示病灶的估计的zb-3D坐标更进一步，诸如仅突出显示或区分对应于潜在感兴趣的zb-3D坐标的图像切片。例如，系该系统可以自动显示对应于病灶的估计zb-3D坐标的某个百分比内的zb-3D坐标的图像子集和/或重构图像的一部分。
附图中提供的功能框图、操作序列和流程图表示用于执行本公开的新颖方面的示例性架构、环境和方法。虽然为了简化说明的目的，本文包括的方法可以是功能图、操作顺序或流程图的形式，并且可以被描述为一系列行为，但是应该理解并认识到，方法不受行为顺序的限制，因为一些行为可以根据其与不同的顺序发生和/或与本文所示和所述的其他行为同时发生。例如，本领域技术人员应当理解并认识到，方法可以另选地表示为一系列相互关联的状态或事件，诸如在状态图中。而且，并非所有方法中所示的行为都可能是新颖实现所必需的。
该书面描述使用示例来公开本发明，包括最佳模式，并且还使得本领域技术人员能够执行和使用本发明。为了简洁、清楚和易于理解而使用了某些术语。除了现有技术的要求之外，不应从中推断出不必要的限制，因为此类术语仅用于描述目的并且旨在被广义地理解。本发明的专利范围由权利要求书限定，并且可包括本领域的技术人员想到的其他示例。如果这些其他示例具有与权利要求书的字面语言没有不同的特征或结构元件，或者如果它们包括与权利要求书的字面语言无实质差别的等效特征或结构元件，则这些其他示例旨在在权利要求书的范围内。

Claims (15)

1.一种用于确定患者体内供活检的病灶沿X轴、Y轴和Z轴的位置的方法，所述方法包括：
将所述患者定位在检查设备中；
使用所述检查设备收集所述患者的一个或多个检查图像，其中所述一个或多个检查图像显示所述病灶；
将所述患者定位在活检设备中，所述活检设备被配置用于在所述活检期间保持所述患者；
使用所述活检设备收集所述患者的活检图像，其中所述活检图像显示所述病灶；
分析所述活检图像以确定所述病灶的分别沿所述X轴和所述Y轴的测量的x坐标和测量的y坐标；
分析所述一个或多个检查图像以确定所述病灶沿所述Z轴的计算的z坐标；以及
基于来自所述活检图像的所述测量的x坐标和所述测量的y坐标以及从所述一个或多个检查图像确定的所述计算的z坐标来确定所述病灶沿所述X轴、所述Y轴和所述Z轴的所述位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述计算的z坐标根据对所述一个或多个检查图像中的至少两个检查图像的分析来确定。
3.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括获取除来自所述活检图像和所述一个或多个检查图像之外的附加参数，并且还包括将所述附加参数包括在对所述一个或多个检查图像的所述分析中，以确定所述病灶的所述计算的z坐标。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个检查图像包括在头尾位视图中拍摄的第一检查图像以及在内外斜位视图和内外位视图中的一者中拍摄的第二检查图像。
5.根据权利要求1所述的方法，其中分析的所述活检图像是恰好一个活检图像，并且其中所述恰好一个活检图像是在所述患者被定位在所述活检设备中时收集的所述患者的在确定所述病灶的所述位置时被分析的唯一图像。
6.根据权利要求1所述的方法，其中分析所述一个或多个检查图像以确定所述病灶的所述计算的z坐标包括识别至少一个所述活检图像中和所述一个或多个检查图像中的一个或多个界标。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述计算的z坐标基于所述一个或多个检查图像中的所述第一检查图像中的所述界标与所述病灶之间的距离来确定。
8.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括将所述一个或多个检查图像划分为片段，并且其中分析所述一个或多个检查图像以确定所述病灶的所述计算的z坐标包括识别所述病灶位于所述片段中的哪一个片段中。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述片段被划分为所述患者的顶部与底部之间的沿着所述z轴堆叠的层，并且其中基于所述片段中被识别为在所述一个或多个检查图像中具有所述病灶的所述一个片段来确定所述病灶的所述位置的所述计算的z坐标。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述活检能够使用沿纵向轴线在尖端和柄部之间延伸的针来执行，其中所述针在其中限定凹口，其中所述凹口具有平行于所述纵向轴线的凹口高度，并且所述片段具有沿所述Z轴的片段高度，并且其中所述凹口高度至多等于所述片段高度。
11.根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括确定由所述患者被定位在所述检查设备中引起的所述患者的形态改变，并且其中确定所述病灶的所述计算的z坐标包括分析所述一个或多个检查图像中的所述形态改变的影响。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述片段沿着所述Z轴具有片段高度，并且其中所述片段高度至少部分地基于所述形态改变确定。
13.根据权利要求1所述的方法，其中深度学习和人工智能中的至少一者用于以下中的至少一者：分析所述活检图像以确定所述测量的x坐标和所述测量的y坐标、分析所述一个或多个检查图像以确定所述计算的z坐标。
14.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括提供训练检查图像和对应于所述训练检查图像的训练病灶的已知z坐标以训练所述深度学习和所述人工智能中的至少一者。
15.一种用于基于先前从检查设备收集的一个或多个检查图像收集患者体内病灶的活检的系统，所述病灶具有沿X轴、Y轴和Z轴的位置，所述系统包括：
X射线管，所述X射线管被配置为朝向所述患者发射能量；
X射线检测器，所述X射线检测器与所述X射线管相对，其中所述X射线检测器被配置为检测朝向所述患者发射穿过所述患者之后的能量；
压迫板，所述压迫板在其中限定活检窗口，其中所述压迫板被配置为在所述能量从所述X射线管发射并由所述X射线检测器检测时，在所述压迫板和所述X射线检测器之间压迫所述患者；
处理系统，所述处理系统与所述存储器系统和所述X射线检测器通信，其中所述处理系统被配置为：
基于由所述X射线检测器检测到的所述能量生成所述患者的活检图像，其中所述活检图像包括所述病灶；
访问先前使用所述检查设备收集的所述患者的所述一个或多个检查图像，其中所述一个或多个检查图像包括所述病灶；
在所述患者保持压迫在所述压迫板和所述X射线检测器之间时，分析所述活检图像以确定所述病灶的分别沿所述X轴和所述Y轴的测量的x坐标和测量的y坐标；
分析所述一个或多个检查图像以确定所述病灶沿所述Z轴的计算的z坐标；以及
基于来自所述活检图像的所述测量的x坐标和所述测量的y坐标以及从所述一个或多个检查图像确定的所述计算的z坐标来确定所述病灶沿所述X轴、所述Y轴和所述Z轴的所述位置；
其中所述系统被配置为在所述患者保持压迫在所述压迫板和所述X射线检测器之间时执行所述病灶的所述活检。
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