CN115666391A - 针对医学成像的患者准备 - Google Patents

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Abstract

一种用于在医学成像中准备对象的计算机实施的方法，包括：获得包括所述对象的至少部分的感兴趣区域的一系列图像，其中，所述一系列图像包括至少第一图像和至少随后的第二图像(S10)；根据所述一系列图像来确定至少一个界标的位置，其中，所述至少一个界标在解剖学上与目标解剖结构有关(S20)；确定被分配给所述至少一个界标的所述位置的置信水平(S30)；基于所述至少一个界标的所述位置和所述置信水平来确定所述目标解剖结构的位置(S40)；提供所述目标解剖结构的所述位置以用于在医学成像中准备所述对象(S50)。

Description

针对医学成像的患者准备
技术领域
本发明涉及医学成像，并且具体涉及用于在医学成像中准备对象的计算机实施的方法、用于在医学成像中准备对象的设备、成像系统以及计算机程序单元。
背景技术
医学成像是现代医学中的一项关键技术。医学成像工作流程需要训练有素的人员来操作成像单元，例如，磁共振成像(MRI)系统。在医学成像中为对象和/或成像单元做准备是耗时的，并且对于医学图像的质量是至关重要的。因此，工作人员面临许多不同任务的挑战。这样的任务包括例如对象与医学成像单元的对齐、医学成像设备邻近对象的定位、成像单元的调整和/或工作流程的文件记录等。
每个步骤都需要人员关注和时间。此外，每个步骤都可能导致潜在的错误。
美国专利申请US 2018/0070904 A1公开了一种运动跟踪系统，所述运动跟踪系统将跟踪数据叠加在患者的成像数据上并将它们一起显示。通过根据数据估计患者运动来生成跟踪数据。
美国专利申请US 2018/116518 A1公开了通过使用利用飞行时间相机得到的处于患者支撑物上的患者的深度图来为MRI流程提供预备数据。
发明内容
因此，可能需要一种在医学成像中为患者做准备的方法，特别是需要一种改进的在医学成像中为患者做准备的方法。本发明的目的通过独立权利要求的主题来解决，其中，在从属权利要求中包含了进一步的实施例。
根据第一方面，提供了一种用于在医学成像中准备对象的计算机实施的方法，包括：获得包括所述对象的至少部分的感兴趣区域的一系列图像，其中，所述一系列图像包括至少第一图像和至少随后的第二图像；根据所述一系列图像来确定至少一个界标的位置，其中，所述至少一个界标在解剖学上与目标解剖结构有关；确定被分配给所述至少一个界标的所述位置的置信水平；基于所述至少一个界标的所述位置和所述置信水平来确定所述目标解剖结构的位置；提供所述目标解剖结构的所述位置以用于在医学成像中准备所述对象。
术语对象在当前情况下应被广义地理解并且包括任何人和任何动物。术语医学成像在当前情况下应被广义地理解并且包括被配置为在医学图像方面对感兴趣区域进行成像的任何成像过程，所述医学图像将被进一步用于例如检查。医学成像可以包括CT成像、MRI成像、X射线成像。在当前情况下，医学成像可以特别包括MRI。在当前情况下，一系列图像意味着多幅单个图像。可以在某些时间间隔内获得单个图像。某些时间间隔与帧速率有关。在当前情况下，帧速率意味着一秒钟内获得的图像的数量。在当前情况下，帧速率可以是1、10、24、30、35或60。图像可以由被布置在对象和/或医学成像设备上方的相机获得，使得所获得的图像包括感兴趣区域。相机也可以被不同地布置，例如被布置为邻近对象，使得获得感兴趣区域的侧视图。相机可以优选地是数字光学相机或数字光学视频相机。可以从一个或多个相机获得图像。术语感兴趣区域在当前情况下应被广义地理解并且包括对象表面上的对象部分(例如，躯干、背部、四肢、关节等)或对象内部的对象部分(例如，内部器官)。例如，感兴趣区域可以是能从表面看见的膝盖骨。在另一示例中，感兴趣区域可以是在对象内部的肝脏，因此从数字光学相机或数字光学视频相机的视角看不到该感兴趣区域。感兴趣区域可能被例如医学盖子、成像装备(例如，MRI线圈)、医学辅助人员、对象本身(所期望的膝盖骨上方的腿部)、器官上方的人体组织(例如，肝脏)阻挡或遮住。术语“位置”在当前情况下意味着图像中的x、y、z位置，其指示成像单元和/或成像系统(例如，MRI或CT)中的x、y、z位置。该位置在当前情况下还可以意味着图像中的感兴趣区域的内容或范围。例如，该位置可以与肝脏的体积维度有关。图像中的体积维度可以涉及成像单元或成像系统(例如，MRI、CT或X射线系统)的坐标系中的体积维度和/或位置。术语界标在当前情况下应被广义地理解并且意味着由对象本身提供的参考点。优选地，界标可以是对象本身的物理标记，例如，对象的身体部分，例如，骨头、头部、鼻子或裂口。物理标记可以足够简明而能够在图像中被检测到。换句话说，在图像中可见的情况下，能够容易地检测到物理标记。术语解剖学连接在当前情况下意味着界标的移动或移位会影响目标解剖结构的位置或对其产生作用。例如，如果膝盖骨的位置改变，则对应的小腿骨的位置也会因为它们的解剖学连接而改变。换句话说，目标解剖结构和界标显示出运动链。例如，作为目标解剖结构的诸如肝脏之类的器官的位置取决于在该示例中可以作为界标的相邻裂口的位置。术语目标解剖结构在当前情况下意味着必须确定其位置的期望的解剖结构。目标解剖结构的示例不仅可以是骨骼、关节、器官、组织区、血管，而且还可以是在对象的先前处置中检测到的肿瘤或不规则物体。术语置信水平在当前情况下意味着针对界标位置的确定性的度量。换句话说，置信水平与位置的可靠性有关。置信水平可以在0到1之间的范围内，其中，0表示低可靠性，而1表示高可靠性。可以基于对至少一幅图像中的位置的预测的熵或方差来估计置信水平。术语对医学成像中的医学对象的准备在当前情况下应被广义地理解并且包括与医学成像过程有关的任何任务，例如，将对象定位在工作台上，确定扫描位置，将成像装备放置在对象上或对象处，基于所确定的位置来调整对成像单元或成像系统的控制，或者确保符合安全指南。目标解剖结构的位置的信息可以被发送到成像系统或成像单元的控件。目标解剖结构的位置的信息可以被显示在屏幕上以引导医学辅助人员。
换句话说，所公开的用于在医学成像中准备对象的计算机实施的方法基于这样的发现：医学辅助人员在医学成像的准备阶段中难以精确且快速地确定对象的目标解剖结构的位置。了解确切位置对于调整医学成像单元或医学成像系统至关重要。此外，了解目标解剖结构的确切位置对于准备对象(例如，将成像装备放置在对象上或对象处)至关重要。然而，目标解剖结构(例如，肝脏)可被相机遮住，使得不能直接确定目标解剖结构(例如，肝脏)的位置，而是根据与目标解剖结构在解剖学上有关的邻近界标来间接确定肝脏的位置。例如，跟踪三个界标(即，头部、裂口和臀部)，以便确定它们各自的位置并且基于它们的位置信息来确定肝脏的位置。关于这三个界标的定位，可能会出现一些可靠性问题。例如，医学辅助人员可能会遮挡相机与对象的臀部之间的视线。检测这样的可靠性问题对于确定界标的置信水平至关重要。所确定的图像中的遮住界标的置信水平会降低。为了解决这个可靠性问题，使用了具有针对该界标具有高置信水平的先前图像。因此，即使在相机视线中存在障碍物的情况下，也能够以高准确度、高可靠性导出目标解剖结构的位置。这提高了医学成像过程的生产率，因为医学辅助人员不必手动执行确定目标解剖结构的位置的任务。此外，由于通过所公开的方法精确地计算出目标解剖结构的位置，因此提高了医学成像的质量。位置的确定应被广义地理解并且在当前情况下意味着定位，特别是对界标和/或目标解剖结构的定位。
根据实施例，在所述第二图像中的所述至少一个界标的所述置信水平低于预定阈值的情况下，所述目标解剖结构的所述位置是根据所述第一图像中的所述至少一个界标来确定的。预定阈值可以是0.85，优选是0.9，并且特别优选是0.95。换句话说，如果作为最新可用图像的当前图像仅为至少一个界标的位置提供较差的置信水平，则该方法不使用当前图像中的界标的位置来确定目标解剖结构的位置。取而代之的是，该方法使用先前图像的界标的位置。当该方法考虑一系列图像时，很明显，在对至少一个界标具有低置信水平的若干连续图像的情况下，使用对至少一个界标具有高置信水平的最后一幅图像来确定目标解剖结构的位置。换句话说，第一图像和第二图像并非一定是要直接连续地获得的，在它们之间可以有若干图像。这可以是有利的，因为对于对象被至少部分遮挡的情况，该方法可以校正界标并且得到更恰当的目标解剖结构的位置确定。
根据实施例，确定所述目标解剖结构的所述位置可以包括进一步确定所述至少一个界标的所述位置在所述第一图像与所述第二图像之间的移位。术语移位在当前情况下意味着至少一个界标的位置在第一图像与第二图像之间的改变。至少一个界标的位置的移位可以充当在第二图像中确定的置信水平接近阈值的界标的核查可能性。此外，该移位可以得到更准确的目标解剖结构的位置确定，因为根据第一图像中的界标位置可以排除第二图像中的界标位置的可能的模糊性。还可以通过计算第一图像和第二图像中的两个位置的均值或平均值来确定移位。这可以是有利的，以便减小在图像采集期间发生的误差，因为它们可能对异常值进行平滑化。在另外的界标(例如，第六界标)被遮挡的情况下，可以使用一个以上的界标(例如，五个界标)的移位来确定另外的界标的位置的移位，其中，所述确定基于这五个界标的移位的平均值。这可以有利于提高对目标解剖结构的位置的定位准确度。
根据实施例，在所述第二图像中的所述至少一个界标的所述置信水平高于所述预定阈值的情况下，所述目标解剖结构的所述位置是根据以下项来确定的：要么是所述至少一个界标的所述位置在所述第一图像与所述第二图像之间的移位，要么是所述第二图像中的所述至少一个界标。换句话说，基于所确定的第二图像中的至少一个界标的置信水平，可以获得确定目标解剖结构的位置的两种可能性。在第一种可能性中，基于至少一个界标的位置在第一图像与第二图像之间的移位来确定至少一个界标的位置，这可以有利于将目标解剖结构的位置从第一图像校正/调整到第二图像。第二种可能性是基于第二图像中所确定的界标来确定解剖结构。这在计算效率方面可以是有利的，因为只需要一幅图像。该方法还可以包括确定针对目标解剖结构的位置的目标解剖结构置信水平。在置信水平高于预定阈值的情况下确定界标的位置的上述可能性也可以考虑目标解剖结构的位置的置信水平。可以执行这两种可能性，结果，可以选择具有最高置信水平的目标解剖结构的位置。这可以有利于提高对目标解剖结构的位置的定位准确度。
在实施例中，可以基于所确定的置信水平来确定针对所述至少一个界标的所述位置的移位的加权因子，并且其中，所述加权因子用于确定所述目标解剖结构的所述位置。对界标的位置的移位的确定可能引起不确定性。因此，通过加权因子来考虑这种不确定性是有用的。一种可能性是(例如通过从第一图像到第二图像的移位而根据第二图像)使用对应图像中的至少一个界标的位置的置信水平。这在提高确定目标解剖结构的位置的准确度方面可以是有利的。
在实施例中，所述至少一个界标是根据所述一系列图像中的所述界标的存在来选择的。术语存在在当前情况下意味着界标对于例如在感兴趣区域上方实施的相机是可见的。存在可能受到障碍物(例如，医学辅助人员)的不利影响。能够通过从1到n个界标的量x来描述目标解剖结构的位置，其中，n是有限的数。该方法可以在准备阶段开始时仅从量x中为目标解剖结构选择可见界标，以便确定目标解剖结构的位置。在准备阶段期间，可以多次选择界标。
在实施例中，所述目标解剖结构可能被障碍物遮住。术语障碍物在当前情况下应被广义地理解并且包括被配置为遮住目标解剖结构的任何元件。该术语可以包括对象本身的部分、医学辅助人员、医学装备等。在实施例中，至少一个界标可能被障碍物遮住。
在实施例中，所述目标解剖结构的所述位置是根据多个界标(即，两个或更多个界标)确定的。这在一个或多个界标被障碍物遮住而一个或多个另外的界标仍对相机可见的情况下可以是有利的。这可以是进一步有利的，因为更多的界标可以引起更精确的目标解剖结构的位置确定。应当注意，在若干界标的情况下，也可以为每个界标确定对应的置信水平，可以考虑该置信水平以用于确定目标解剖结构。另外，包括移位、加权因子的上述可能性也可以应用于多个界标的情况。
在实施例中，确定所述至少一个界标的所述位置和确定所述目标解剖结构的所述位置可以基于图像分析算法。分析算法可以包括例如分割算法、人工神经网络、深度卷积神经网络、图像采集模型和/或用于确定置信水平的模型。在实施例中，分析算法可以使用图像采集模型，该图像采集模型描述了已经获得了这一系列图像中的所获得的图像的过程。图像采集模型可以描述在成像过程中出现的不规则情况(例如，对齐误差、旋转误差)。结果，图像采集模型可以根据一幅输入图像(例如，一系列图像中的第一幅图像)来生成指示不规则情况的若干输出图像。基于这若干输出图像，深度卷积神经网络可以确定若干输出图像的每幅输出图像中的界标。然后可以通过计算输入图像与若干输出图像之间的熵来确定不确定性。在Guotai Wang、Wenqi Li、Michael Aertsen、Jan Deprest、SebastianOurselin、Tom Vercauteren所写的文章“Aleatoric uncertainty estimation withtest-time augmentation for medical image segmentation with convolutionalneural networks”(发布于Neurocomputing，2019年，https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.103)中描述了对可以用于在本公开内容中描述的实施例的图像分析算法的说明。通过引用将该文章的内容整体并入本文。
在实施例中，用于控制成像单元的控制信号可以是基于所确定的所述目标解剖结构的位置导出的。目标解剖结构的位置可以是诸如MRI之类的成像单元的控制信息的部分。这在工作流程效率方面可以是有利的，因为医学辅助人员不必进行计算或有关任务。该方法可以进一步使医学辅助人员的部分工作流程自动化。
在实施例中，用于在医学成像中准备所述对象的引导数据是基于所述目标解剖结构的所述位置导出的，并且其中，所述引导数据包括所述对象相对于成像单元的目标对齐。术语引导数据在当前情况下意味着被配置为引导医学辅助人员准备对象和/或医学成像单元以进行成像的任何数据。引导数据可以包括必须与对象对齐的医学装备(例如，线圈)的目标对齐的视觉表示。
在实施例中，对所述目标解剖结构的所述位置的确定基于所述对象的一个或多个关节的一个或多个自由度。对象可以包括关节、骨骼、组织、器官等，它们彼此无法完全自由独立地移动。该方法可以使用电影模型，该电影模型包括对对象的各个部分的移动的约束。特别地，该方法可以考虑关节的自由度。例如，膝关节只能在180°的范围内移动，否则膝关节会断裂。结果，由于排除了不切实际的结果(例如，230°的膝关节角度)，这可以提高确定目标解剖的位置的准确度。
本公开内容的另外的方面涉及一种用于在医学成像中准备对象的设备，包括：获得单元，其被配置为获得包括所述对象的至少部分的感兴趣区域的一系列图像，其中，所述一系列图像包括至少第一图像和随后的第二图像；第一确定单元，其被配置为根据所述一系列图像来确定至少一个界标的位置，其中，所述至少一个界标在解剖学上与目标解剖结构有关；第二确定单元，其被配置为确定被分配给所述至少一个界标的所述位置的置信水平；第三确定单元，其被配置为基于所述至少一个界标的所述位置和所述置信水平来确定所述目标解剖结构的位置；提供单元，其被配置为提供所述目标解剖结构的所述位置以用于在医学成像中准备所述对象。
获得单元和/或确定单元和/或提供单元可以被分布在不同的硬件单元上或者被组合在单个硬件中。第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元可以是一个硬件单元。另外，获得单元和/或确定单元和/或提供单元可以是虚拟单元(即，软件单元)。
任选地，所述设备可以被配置为执行根据第一方面的方法。
本公开内容的另外的方面涉及一种成像系统，包括：上述设备；成像单元；成像控制单元。所述成像单元可以是CT、MRI和X射线成像单元。
本公开内容的另外的方面涉及一种计算机程序单元，所述计算机程序单元在由处理器运行时被配置为：执行上述方法，并且/或者控制上述设备，并且/或者控制上述系统。
计算机程序单元可能被存储在计算机单元上，该计算机单元也可能是实施例的部分。计算单元可以被配置为执行上述方法的步骤或者引起执行上述方法的步骤。此外，计算单元可以被配置为操作上述设备的部件。计算单元能够被配置为自动操作和/或运行用户的命令。计算机程序可以被加载到数据处理器的工作存储器中。数据处理器因此可以被装备来执行根据前述实施例之一的方法。本发明的这个示例性实施例涵盖了从一开始就使用本发明的计算机程序和借助于更新而将现有程序变成使用本发明的程序的计算机程序这两者。另外，计算机程序单元可能能够提供所有必要的步骤来完成上述方法的示例性实施例的流程。根据本发明的另外的示例性实施例，提出了一种计算机可读介质，例如，CD-ROM、USB棒等，其中，该计算机可读介质具有被存储在其上的计算机程序单元，该计算机程序单元由前一章节所描述。计算机程序可以被存储和/或分布在合适的介质上，例如，与其他硬件一起提供的或者作为其他硬件的部分的光学存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式进行分布，例如经由互联网或其他有线或无线的电信系统进行分布。然而，计算机程序也可以被呈现在像万维网这样的网络上，并且能够从这样的网络被下载到数据处理器的工作存储器中。根据本发明的另外的示例性实施例，提供了一种用于使计算机程序单元可用于下载的介质，该计算机程序单元被布置为执行根据本发明的前述实施例之一的方法。
注意，不管所涉及的方面如何，上述实施例都可以彼此组合。因此，该方法可以与其他方面的设备和/或系统的结构特征相结合，并且同样地，该设备和系统可以与彼此的特征相结合，并且还可以与上面关于该方法描述的特征相结合。
参考下文描述的实施例，本发明的这些方面和其他方面将变得明显并且得到阐明。
附图说明
将在以下附图中描述本发明的示例性实施例。
图1示出了根据本公开内容的第一实施例的一系列图像的示例性图像；
图2示出了在一系列图像上的置信水平的图表；
图3是根据本公开内容的第一方面的方法的示意图；并且
图4是根据本公开内容的另外的方面的设备的示意图。
附图标记列表：
1、2、3、4 图像
5 患者支撑物
6 成像单元
7、10 患者
8 左脚
9 左膝
11 医学辅助人员
12 线圈
13 右脚脚踝，界标
14 右膝，目标解剖结构
15 右臀，界标
16 膛
17 线缆
20 图表
21 垂直轴
22 水平轴
23、24、25、26 垂直虚线
40 设备
41 获得单元
42 第一确定单元
43 第二确定单元
44 第二确定单元
45 提供单元
具体实施方式
图1示出了根据本公开内容的第一实施例的一系列图像的示例性图像。四幅图像1、2、3和4都示出了同一场景，即，为了对患者的右膝的医学成像而在不同时间阶段的患者准备。该图像是从在场景上方实施的数字光学相机(参见例如图4，被称为获得单元41)获得的。特别地，图像1示出了患者7，患者7刚刚登上患者支撑物5。患者支撑物5是磁共振成像单元6的部分。患者支撑物5用于在MRI单元6的膛7外部的患者的准备。一旦患者7准备好了，患者支撑物5就同躺在其上的患者一起移动到MRI单元6的膛中。在此之后，用于获得医学MRI图像的医学成像过程就开始了。在图像1中能够看到，对于相机来说，并非患者7的所有部分都是相机可见的，例如，患者的左脚8被患者的左膝9遮住。图2示出了这个准备的另外的阶段。患者10已经躺在患者支撑物上了。医学辅助人员11出现在图像2中，握持着要放置在患者10上的线圈12。在图像2中能够看到，在准备的这个阶段，没有任何东西遮住患者10的部分。在患者10与上面实施的相机之间没有障碍物。因此，相机的投射到潜在界标(例如，右脚脚踝13、右臀15)和目标解剖结构14(即，膝盖14)上的视场是自由的。界标(右脚脚踝13和右臀15)解剖学连接到目标解剖结构15(右膝15)。因此，界标的任何移动都会影响目标解剖结构的位置。例如，如果右脚踝13横向向左移动，右膝15也必须横向向左移动。在图3中，医学辅助人员几乎完成了将线圈放置在患者的右膝上的放置过程。因此，右膝被线圈遮住，这样就没有相机到右膝的自由视场。右臀清晰可见，但是右脚脚踝也被线圈的线缆17略微遮住。在图4中，患者支撑物连同其上的患者一起自动移动到MRI的膛16中。因此，界标和目标解剖结构对相机也不再可见。
图2示出了在一系列图像上的置信水平的图表。图2对应于图1，其中，图1涉及四幅图像，并且图2涉及300幅图像，并且其中，图1的四幅图像是图2的300幅图像的部分。置信水平被标绘在图表的垂直轴21上。置信水平表示确定的位置的可靠性。在该示例中，置信水平包括从0到1的值，其中，类似于0.81的十进制值是可能的。将在图3中解释如何确定置信水平。相应图片的编号被示出在图表21的水平轴22上。对于每幅图像，右膝或右脚脚踝或右臀的置信水平分别被标绘为图表中的点。具有括号中的数字1至4的垂直虚线23、24、25和26指代图表中与图1中的图像1至4有关的各个点。能够看出，由于缺少图像的界标或目标解剖结构，前50幅图像中的置信水平具有大约为0的值。在50至100幅图像之间的范围内，置信水平上升到大约0.9。这是由于从准备的第一阶段(其中，患者爬到患者支撑物上)到第二阶段(其中，患者躺在患者支撑物上)，界标和目标解剖结构的可见性增加。在120至150幅图像的范围内，由于医学辅助人员将线圈放置到患者的右膝上，右膝和右脚脚踝的置信水平降低。线圈、对应的线缆和医学辅助人员遮住了右脚脚踝和右膝，这会降低每项的置信水平。在该过程期间，右臀不会被任何障碍物遮住，使得相机具有右臀上的自由视场。右臀上的自由视场引起大约0.9的高置信水平。在完成了将线圈定位在患者上的定位过程之后，右脚脚踝和右膝的置信水平在150到200幅图像的范围内略微升高，但是没有达到先前的高置信水平(即，右臀达到的0.9)。这是由于线圈和对应线缆成为障碍物。在200至300幅图像的范围内，随着患者与患者支撑物一起移动到膛中并因此对相机不可见，界标和目标解剖结构这两者的置信水平都降低。从该示例中能够看出，感兴趣区域、右膝的位置的置信水平在准备期间降低，并且一个界标(即，右脚脚踝)的置信水平降低。然而，第二界标(右臀)保持可见，因此右臀的置信水平具有高值，直到患者移动到膛中为止。
图3是根据本公开内容的第一方面的方法的示意图。该计算机实施的方法用于在医学成像中准备对象。对象在当前情况下是患者。患者的右膝应当准备好进行MRI过程。右膝在当前情况下是感兴趣区域。该方法包括以下步骤：
在第一步骤S10中，获得包括对象的至少部分的感兴趣区域的一系列图像，其中，这一系列图像包括至少第一图像和至少随后的第二图像。图像是由数字光学相机获得的，该数字光学相机被实施在患者支撑物上方，患者被定位在该支撑物上并且为成像过程做准备。在步骤S20中，从这一系列图像中获得至少一个界标的位置，其中，该至少一个界标在解剖学上与目标解剖结构有关。通过图像分析算法(特别是基于深度神经网络的算法)来获得位置。该算法还包括模拟获得图像的过程的图像采集模型。该模型描述了在成像过程中出现的不规则情况(例如，对齐误差、旋转误差)。结果，图像采集模型根据一幅获得的输入图像(例如，一系列图像中的第一幅图像)来生成指示不规则情况的若干输出图像。基于若干输出图像，深度卷积神经网络确定若干输出图像中的每幅输出图像中的界标的位置。若干输出图像的界标的位置的平均结果然后充当图像中的界标的位置。在步骤S30中，获得被分配给至少一个界标的位置的置信水平。通过计算输入图像与若干输出图像之间的熵来确定置信水平。替代地，通过计算若干输出图像中的界标的位置的偏差来确定置信水平。在Guotai Wang、Wenqi Li、Michael Aertsen、Jan Deprest、Sebastian Ourselin、TomVercauteren所写的文章“Aleatoric uncertainty estimation with test-timeaugmentation for medical image segmentation with convolutional neuralnetworks”(发布于Neurocomputing，2019年，
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.103)中描述了对可用于在本公开内容中描述的步骤S10至S30的图像分析算法的说明。通过引用将该文章的内容整体并入本文。
在步骤S40中，基于至少一个界标的位置和置信水平来确定目标解剖结构的位置。例如，在图2的图像3中，脚踝的位置和置信水平以及右臀的位置和置信水平用于确定右膝的位置。由于脚踝的置信水平低于值为0.85的预定阈值，因此并不使用该图像中的脚踝的位置来确定右膝的位置。取而代之的是，使用图2的图像2中的脚踝的位置和图2的图像3中的右臀的位置，因为图像3中的右臀的位置的置信水平高于预定阈值。换句话说，在界标的置信水平并非全部高于预定阈值的情况下，使用一幅以上的图像来确定右膝的位置。在图2的图像2中，位置的所有置信水平都高于预定阈值，因此只使用一幅图像来确定右膝的位置。替代地，也能够使用另外的先前图像来确定右膝的位置。为了提高可靠性，这可能是有用的。另外，应当注意，在该示例中，右膝的位置也是利用神经网络获得的，因此置信水平也是如上所述地确定的。在其他示例或应用中，目标解剖结构(例如，像肝脏这样的器官)是不可见的。肝脏的位置必须通过界标来确定，否则是无法确定的。在步骤S50中，提供目标解剖结构的位置以用于在医学成像中准备对象。目标解剖结构的位置的信息可以被传输到成像系统或成像单元的控件。目标解剖结构的位置的信息可以被显示在屏幕上以引导医学辅助人员。
图4是根据本公开内容的实施例的设备的示意图。用于在医学成像中准备对象的设备40包括：获得单元41，其被配置为获得包括对象的至少部分的感兴趣区域的一系列图像，其中，这一系列图像包括至少第一图像和后续的第二图像；第一确定单元42，其被配置为根据这一系列图像来确定至少一个界标的位置，其中，该至少一个界标在解剖学上与目标解剖结构有关；第二确定单元43，其被配置为确定被分配给至少一个界标的位置的置信水平；第三确定单元44，其被配置为基于至少一个界标的位置和置信水平来确定目标解剖结构的位置；提供单元45，其被配置为提供目标解剖结构的位置以用于在医学成像中准备对象。

Claims (15)

1.一种用于在医学成像中准备对象的计算机实施的方法，包括：
获得包括所述对象的至少部分的感兴趣区域的一系列图像，其中，所述一系列图像包括至少第一图像和至少随后的第二图像；
根据所述一系列图像来确定至少一个界标的位置，其中，所述至少一个界标在解剖学上与目标解剖结构有关；
确定被分配给所述至少一个界标的所述位置的置信水平；
基于所述一系列图像中的所述至少一个界标的所述位置和所述一系列图像上的所述置信水平来确定所述目标解剖结构的位置；
提供所述目标解剖结构的所述位置以用于在医学成像中准备所述对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第二图像中的所述至少一个界标的所述置信水平低于预定阈值的情况下，所述目标解剖结构的所述位置是根据所述第一图像中的所述至少一个界标来确定的。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，确定所述目标解剖结构的所述位置包括进一步确定所述至少一个界标的所述位置在所述第一图像与所述第二图像之间的移位。
4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，在所述第二图像中的所述至少一个界标的所述置信水平高于所述预定阈值的情况下，所述目标解剖结构的所述位置是根据以下项来确定的：
要么是所述至少一个界标的所述位置在所述第一图像与所述第二图像之间的移位，
要么是所述第二图像中的所述至少一个界标。
5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，基于所确定的置信水平来确定针对所述至少一个界标的所述位置的移位的加权因子，并且其中，所述加权因子用于确定所述目标解剖结构的所述位置。
6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述至少一个界标是根据所述一系列图像中的所述界标的存在来选择的。
7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述目标解剖结构被障碍物遮住。
8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述目标解剖结构的所述位置是根据多个界标导出的。
9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，确定所述至少一个界标的所述位置和确定所述目标解剖结构的所述位置基于图像分析算法。
10.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，用于控制成像单元的控制信号是基于所确定的所述目标解剖结构的位置导出的。
11.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，用于在医学成像中准备所述对象的引导数据是基于所述目标解剖结构的所述位置导出的，并且其中，所述引导数据包括所述对象相对于成像单元的目标对齐。
12.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，对所述目标解剖结构的所述位置的所述确定基于所述对象的一个或多个关节的一个或多个自由度。
13.一种用于在医学成像中准备对象的设备，包括：
获得单元，其被配置为获得包括所述对象的至少部分的感兴趣区域的一系列图像，其中，所述一系列图像包括至少第一图像和随后的第二图像；
第一确定单元，其被配置为根据所述一系列图像来确定至少一个界标的位置，其中，所述至少一个界标在解剖学上与目标解剖结构有关；
第二确定单元，其被配置为确定被分配给所述至少一个界标的所述位置的置信水平；
第三确定单元，其被配置为基于所述一系列图像中的所述至少一个界标的所述位置和所述一系列图像上的所述置信水平来确定所述目标解剖结构的位置；
提供单元，其被配置为提供所述目标解剖结构的所述位置以用于在医学成像中准备所述对象。
14.一种成像系统，包括：
根据权利要求13所述的设备；
成像单元；
成像控制单元。
15.一种计算机程序单元，所述计算机程序单元在由处理器运行时被配置为：执行根据权利要求1至12中的任一项所述的方法，并且/或者控制根据权利要求13所述的设备，并且/或者控制根据权利要求14所述的系统。
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