CN117813625A - 肺分析和报告系统 - Google Patents
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Abstract
用于向健康护理专业人员提供肺候选信息的系统、方法和可执行程序。一种方法包括接收被分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素的三维图像数据。针对肺裂体素生成裂完整性评分。基于第一视点生成分类的肺叶体素、分类的气道体素和分类的肺裂体素的第一透视透明视图。肺裂体素的第一透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示。生成包括生成的视图的报告。输出报告。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2021年6月16日提交的美国临时专利申请序列号第63/259,906号的优先权权益,其内容通过引用整体并入本文。
背景技术
分析患者的高分辨率计算机断层摄影(HRCT)信息和定量计算机断层摄影(QCT)结果对成功的患者治疗效果至关重要。为了确保成功的支气管镜引导肺减容(BLVR)手术,需要对肺气肿的严重程度、裂完整性(fissure integrity)和异质性进行可靠的关键测量,以允许医生快速且确信地识别目标肺叶和潜在的候选以用于治疗。
发明内容
本公开内容提供了用于向健康护理专业人员提供肺候选信息的系统、方法和可执行程序。
在说明性实施方式中,一种方法包括:接收具有肺裂的肺的至少一部分的三维图像数据,该三维图像数据包括体素;将体素分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素中的至少一种;基于预定义的放射密度值阈值或放射密度值阈值范围中的至少一个,针对肺裂体素中的每一个生成裂完整性评分;基于第一视点生成分类的肺叶体素的第一透视透明视图;基于第一视点生成分类的气道体素的第一透视视图;基于第一视点生成与肺裂中的第一肺裂相关联的分类的肺裂体素的第一裂透视视图,其中,肺裂体素的第一透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;以及生成包括生成的视图的报告;以及输出报告。
在另一说明性实施方式中,一种系统包括处理装置、存储器和输出装置。存储器被配置成存储计算机可读指令,计算机可读指令被配置成使处理装置:接收具有肺裂的肺的至少一部分的三维图像数据;将体素分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素中的至少一种;基于预定义的放射密度值阈值或放射密度值阈值范围中的至少一个,针对肺裂体素中的每一个生成裂完整性评分;基于第一视点生成分类的肺叶体素的第一透视透明视图;基于第一视点生成分类的气道体素的第一透视视图;以及基于第一视点生成与肺裂中的第一肺裂相关联的分类的肺裂体素的第一透视视图,其中,肺裂体素的第一透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;以及生成包括生成的视图的报告。输出装置与处理装置进行信号通信。输出装置被配置成输出报告。
在另一说明性实施方式中,一种非暂态计算机可读记录介质,在该非暂态计算机可读记录介质上存储有可执行程序。该程序被配置成使处理器:接收具有肺裂的肺的至少一部分的三维图像数据,该三维图像数据包括体素;将体素分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素中的至少一种;基于预定义的放射密度值阈值或放射密度值阈值范围中的至少一个,针对肺裂体素中的每一个生成裂完整性评分;基于第一视点生成分类的肺叶体素的第一透视透明视图;基于第一视点生成分类的气道体素的第一透视视图;基于第一视点生成与肺裂中的第一肺裂相关联的分类的肺裂体素的第一透视视图,其中,肺裂体素的第一透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;基于第二视点生成分类的肺叶体素的第二透视透明视图;基于第二视点生成分类的气道体素的第二透视视图;基于第二视点生成与肺裂中的第二肺裂相关联的分类的肺裂体素的第二透视视图,其中,肺裂体素的第二透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;基于第三视点生成分类的肺叶体素的第三透视透明视图;基于第三视点生成分类的气道体素的第三透视视图;基于第三视点生成与肺裂中的第三肺裂相关联的分类的肺裂体素的第三透视视图,其中,肺裂体素的第三透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;生成包括生成的视图的报告;以及输出报告。
根据本文中提供的描述,其他特征、优点和适用范围将变得明显。应该理解的是,描述和具体示例意图仅用于说明的目的,并且不意图限制本公开内容的范围。
附图说明
本文中所述的附图仅用于说明性目的,并且不意图以任何方式限制本公开内容的范围。附图中的成分不一定是按比例绘制的,而是强调说明本发明的原理。在附图中:
图1是根据本发明的实施方式形成的示例性系统的框图;
图2是至少由图1的系统执行的示例性过程的流程图;
图3是由图1的系统根据图2中所示的过程生成的报告的图像;
图4是由图1的系统生成的报告的图像;
图5是图4的报告的一部分的图像;
图6是至少由图1的系统执行的示例性过程的流程图。
具体实施方式
以下描述本质上仅是说明性的,并且不意图限制本公开内容、应用或用途。以下描述仅通过说明而非限制的方式解释了用于分析和提供综合报告以用于确定要进行的支气管镜引导肺减容(BLVR)手术的肺叶候选的设备和方法的各种实施方式。
实施方式描述了一种使肺的各方面自动化、显示肺的各方面、与肺的各方面交互和表征肺的各方面的过程。当利用成像采集设备对人体肺进行体内成像时,可以重建和评估该图像以描绘正常状态和患病状态。由于疾病的各种亚类和疾病实体的各种描绘(表型),评估肺小叶区域和使它们分隔的裂对于准确表征疾病和预测对BLVR疗法的反应是重要的。
本公开内容包括以自动化方式提供肺叶视觉化、裂完整度和与肺气肿程度相关的值以使能够做出临床决策的系统和方法。
左肺和右肺均被深裂划分成多个叶,所述深裂是叶间裂,本文中简称为裂。肺的外表面被包括内层的胸膜覆盖(lined),该内层是浸入所述叶周围的所述裂的脏层胸膜。因此,裂是肺叶之间的接合处,并且由叶彼此邻接的位置处的脏层胸膜和叶的最外表面限定。因此,尽管裂本身实际上是邻接叶之间的界面,但是它是在体积图像上可以检测到的叶界面的非常薄的层并且被解释为是裂。右肺包括三个叶(上叶、中叶和下叶),这三个叶由被称为斜裂和水平裂的两个裂划分。左肺包括两个叶(上叶和下叶),其中在其之间有一个裂如斜裂。
叶的边缘和覆盖叶的胸膜限定了裂并将叶分开,使得每个叶的换气与邻近邻接叶的换气分开。另外,胸膜通常形成光滑的表面,从而允许邻接叶在吸气和呼气期间相对于彼此滑动。然而,在某些疾病情况下,胸膜可能会变厚或粘连。另外,邻接叶可能彼此粘连,并且通常限定裂的胸膜和肺边缘可能会消失。裂由完整度等级来描述,并且在某一等级以下,空气可以在叶之间流动。本文中描述的各种实施方式使用体积放射学图像(volumetricradiological image)识别裂完整度(fissure completeness),并且在2D图像中视觉上呈现它们。
图1示出了示例性肺视觉化系统10,其可以包括处理装置40例如计算机中的处理器和输出装置42例如视觉显示器(监视器或屏幕)或打印装置。系统10还可以包括指令,上述指令包括在软件(计算机可读介质)中,存储在系统10的存储器44中,并且可以在处理装置40上/由处理装置操作。该软件可以包括用于处理装置40执行在本文中描述的各种步骤和方法的指令,包括用于从可能经由公共和/或专用数据网络30连接到处理装置40的数据源20接收包括体积成像数据的患者数据、分析数据以表征肺、以及生成由成像数据的分析产生的图像的指令。生成的图像可以经由数据网络30传输到客户计算设备,或者可以以物理形式输出并传递给客户。
可以使用硬件、固件和/或软件的组合来实现实施方式的示例。例如,在许多情况下,由示例提供的功能中的一些或全部可以在能够在可编程计算机处理器上携带的可执行软件指令中实现。同样,本发明的一些示例包括计算机可读存储设备,在计算机可读存储设备上存储有这种可执行软件指令。在某些示例中,系统处理器本身可以包含执行一个或更多个任务的指令。系统处理能力不限于任何特定的配置,并且本领域技术人员将理解,本文中提供的教导可以以多种不同的方式实现。
图2示出了肺表征和视觉化方法60的流程图,其可以例如使用软件作为系统10的一部分来执行。在框64处,将患者的体积放射学图像或成像数据从数据源20传输到处理装置40。体积放射学图像或成像数据可以是计算机断层摄影(CT)扫描、磁共振成像(MRI)扫描和/或位置发射断层摄影(PET)扫描,由上述扫描可以在多个平面中产生一系列二维平面图像(本文中称为二维体积图像或二维图像)。在框66处,使用接收到的图像数据分割肺、气道和/或血管。由体积图像或成像数据执行肺、气道和脉管分割的方法可以是在各种研究论文(例如,Strange C.;Herth,FJ;Kovitz,KL;McLennan,G;Ernst,A;Goldin J;等人;Designof the Endobronchial Valve for Emphysema Palliation Trial(VENT):a nonsurgicalmethod of lung volume reduction,生物医学中心肺医学(BMC Pulm Med),2007年7月3日;7:10)中描述的方法。对肺、气道和脉管的分割导致肺组织、气道和脉管与周围组织不同的识别,以及将肺、气道和脉管分成更小的不同部分的识别,这些不同部分可以根据标准的肺解剖结构来单独识别。然后,由分开的数据描绘肺叶。在框68处,针对每个叶,基于在目标叶的肺叶数据中每个体素的Hounsfield单位(即,放射密度(HU))值生成肺气肿评分。在一个实施方式中,肺气肿评分被确定为在该叶中肺气肿的百分比。通过确定具有小于阈值量(例如-920HU)的Hounsfield单位值或在Hounsfield单位值范围内的叶体素的百分比来计算百分比。在框70处,基于对成像数据的分析,针对三个裂中的每一个生成裂完整度值。用于计算裂完整度值的示例性方法在Brown,MS;Ochs,R;Abtin,F;Ordookhani,A;Brown,M;Kim,H;Shaw,G;Chong,D;Goldin,J,Automated Quantitative Assessment of LungFissure Integrity on CT,第一届肺图像分析国际研讨会论文集(Proceedings of theFirst International Workshop on Pulmonary Image Analysis);美国纽约,2008年:93-102。在框72处,基于目标叶的肺气肿评分和与目标叶邻近的叶的肺气肿评分之间的差异,针对每个叶生成异质性评分。在框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、裂完整度指示和肺气肿等级视觉标识。在框76处,健康护理提供者基于对所生成的报告的审查,执行BLVR手术,即,在肺叶中放置一个或更多个支气管间瓣膜(IBV)。示例性IBV是由生产的IBV瓣膜系统。
图3示出了由处理装置40生成的示例性报告80(图2的框74)。报告80可以以多种不同格式中的任一种生成,并且以多种不同方式中的任一种传递给最初请求该报告的实体(例如,负责治疗与所分析的图像数据相关联的患者的健康护理专业人员)。报告80包括肺显示区域82,其包括肺叶84的图像。先前计算的肺气肿评分基于肺气肿评分落在预定义标度内的位置通过特定的图案或颜色在叶84的图像上用图形表示——参见肺显示区域82左侧的肺气肿评分标度。
在肺显示区域82中,裂线86显示在它们各自的叶之间。基于先前计算的裂完整度评分和裂完整度标度,裂线86由特定的线图案和/或颜色呈现——参见肺气肿评分标度下面所示的裂完整度标度。
BLVR候选图标90在肺显示区域82中的相关联肺叶旁边或与之交叠显示。在该示例中,图标90仅针对右上叶、右下叶、左上叶和左下叶示出。然而,在报告80底部处的表中针对所有叶示出了计算评分。BLVR候选图标90包括肺气肿、裂完整度和异质性的计算评分。图标90中的每一个评分的背景颜色或图案表示满足或不满足评分中的每一个的预定义的纳入标准(即,阈值)。图标90提供了一种用于允许健康护理专业人员确定哪些叶是BLVR手术的良好候选的视觉工具。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)的唯一叶。该标准是基于从多个临床试验中获得的经验而确定的。
另外参照图4,肺报告98由处理装置40生成。肺报告98可以以多种不同格式中的任一种生成,并且以多种不同方式中的任一种传递给最初请求该报告的实体(例如,负责治疗与分析的图像数据相关联的患者的健康护理专业人员)。肺报告98包括肺报告80(图3)和肺裂显示区域100。
另外参照图5,肺裂显示区域100包括由处理装置40产生的肺、气道和裂信息的三个二维渲染102、104和106。第一二维渲染102包括透明的左肺特征114、透明的右肺特征116、肺气道特征118和右斜裂特征120。第二二维渲染104包括透明的左肺图像特征132、透明的右肺特征130、肺气道特征134和右水平裂特征140。第三二维渲染106包括透明的左肺特征144、透明的右肺特征142、肺气道特征146和左斜裂特征148。
处理装置40将来自体积放射学图像的体素分类为肺叶型、气道型或裂型。对于二维渲染102、104和106中的每一个,选择唯一的视点。处理装置40基于唯一的视点生成分类的体素的二维渲染102、104和106。本领域普通技术人员将会理解,被分类为肺叶型和气道型的体素的二维渲染只需要被确定一次,并且可以被重新用于二维渲染102、104和106中的每一个,只要各视点是等效的即可。
裂特征(右斜裂特征120、右水平裂特征140和左斜裂特征148)中的每一个的体素被识别为是完整的或不完整的。裂完整度或不完整度是基于先前计算的裂完整度评分和/或裂完整度标度的。数字122、150和156分别指向裂特征120、140和148的被识别为完整的部分。数字124、152和154分别指向裂特征120、140和148的被识别为不完整的部分。
在肺裂显示区域100的二维渲染102、104和106下方是裂标签160、162和164。裂标签160、162和164标识位于标签上方的渲染中包括的裂。裂标签160、162和164由处理装置40确定。在裂标签160、162和164下方是相应裂的完整度评分166、168和170。如上所述,完整度评分166、168和170也由处理装置40确定。
现在参照图6,可以执行说明性过程180,以用于生成具有裂完整性信息的肺二维图像。在框182处,由处理装置接收具有肺裂的肺的至少一部分的三维图像数据。在框184处,处理装置将体素分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素中的至少一种。在框186处,处理装置基于预定义的放射密度值阈值或放射密度值阈值范围针对肺裂体素中的每一个生成裂完整性评分。在框188处,处理装置基于第一视点生成分类的肺叶体素的第一透视透明视图。在框190处,处理装置基于第一视点生成分类的气道体素的第一透视视图。在框192处,处理装置基于第一视点生成与第一肺裂相关联的分类的肺裂体素的第一透视视图。在框194处,处理装置输出包括生成的视图的报告。
针对三维图像数据中包括的其他裂重复框188至194。此外,处理装置针对报告中表示的裂中的每一个生成裂标签和裂完整性评分。
本发明的描述本质上仅是示例性的,并且不偏离本发明主旨的变化也意图在本发明的范围内。这种变化不应被视为偏离了本发明的精神和范围。
实施方式
A.一种方法,包括:接收具有肺裂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;将所述体素分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素中的至少一种;基于预定义的放射密度值阈值或放射密度值阈值范围中的至少一个,针对所述肺裂体素中的每一个生成裂完整性评分;基于第一视点生成分类的肺叶体素的第一透视透明视图;基于所述第一视点生成分类的气道体素的第一透视视图;基于所述第一视点生成与所述肺裂中的第一肺裂相关联的分类的肺裂体素的第一裂透视视图,其中,所述肺裂体素的第一透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;生成包括生成的视图的报告;以及输出所述报告。
B.根据A所述的方法,还包括:基于针对与所述肺裂中的所述第一肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第一肺裂的裂完整度评分;以及将所确定的裂完整度评分添加至所生成的报告。
C.根据A所述的方法,还包括:基于第二视点生成分类的肺叶体素的第二透视透明视图;基于所述第二视点生成分类的气道体素的第二透视视图;以及基于所述第二视点生成与所述肺裂中的第二肺裂相关联的分类的肺裂体素的第二透视视图,其中,所述肺裂体素的第二透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示。
D.根据C所述的方法,还包括:基于针对与所述肺裂中的所述第二肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第二肺裂的第二裂完整度评分;以及将所确定的裂完整度评分添加至所生成的报告。
E.根据C所述的方法,还包括:基于第三视点生成分类的肺叶体素的第三透视透明视图;基于所述第三视点生成分类的气道体素的第三透视视图;以及基于所述第三视点生成与所述肺裂中的第三肺裂相关联的分类的肺裂体素的第三透视视图,其中,所述肺裂体素的第三透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示。
F.根据E所述的方法,还包括:基于针对与所述肺裂中的所述第三肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第三肺裂的第三裂完整度评分;以及将所确定的裂完整度评分添加至所生成的报告。
G.根据E所述的方法,还包括:针对所述三个肺裂中的每一个生成裂标签;以及将所述裂标签添加至所述报告。
H.根据E所述的方法,其中,生成所述报告包括:在所述报告上并置所述第一视图;在所述报告上并置所述第二视图;以及在所述报告上并置所述第三视图。
I.一种系统,包括:处理装置;存储器,其被配置成存储计算机可读指令,所述计算机可读指令被配置成使所述处理装置:接收具有肺裂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;将所述体素分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素中的至少一种;基于预定义的放射密度值阈值或放射密度值阈值范围中的至少一个,针对所述肺裂体素中的每一个生成裂完整性评分;基于第一视点生成分类的肺叶体素的第一透视透明视图;基于所述第一视点生成分类的气道体素的第一透视视图;基于所述第一视点生成与所述肺裂中的第一肺裂相关联的分类的肺裂体素的第一透视视图,其中,所述肺裂体素的第一透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;以及生成包括生成的视图的报告;以及与所述处理装置进行信号通信的输出装置,所述输出装置被配置成输出所述报告。
J.根据I所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:基于针对与所述肺裂中的所述第一肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第一肺裂的裂完整度评分;以及将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
K.根据I所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:基于第二视点生成分类的肺叶体素的第二透视透明视图;基于所述第二视点生成分类的气道体素的第二透视视图;以及基于所述第二视点生成与所述肺裂中的第二肺裂相关联的分类的肺裂体素的第二透视视图,其中,所述肺裂体素的第二透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示。
L.根据K所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:基于针对与所述肺裂中的所述第二肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第二肺裂的第二裂完整度评分;以及将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
M.根据K所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:基于第三视点生成分类的肺叶体素的第三透视透明视图;基于所述第三视点生成分类的气道体素的第三透视视图;以及基于所述第三视点生成与所述肺裂中的第三肺裂相关联的分类的肺裂体素的第三透视视图,其中,所述肺裂体素的第三透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示。
N.根据M所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:基于针对与所述肺裂中的所述第三肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第三肺裂的第三裂完整度评分;以及将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
O.根据M所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:针对所述三个肺裂中的每一个生成裂标签;以及将所述裂标签添加至所述报告。
P.根据M所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:在所述报告上并置所述第一视图;在所述报告上并置所述第二视图;以及在所述报告上并置所述第三视图。
Q.一种非暂态计算机可读记录介质,在所述非暂态计算机可读记录介质上存储有可执行程序,所述程序被配置成使处理器:接收具有肺裂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;将所述体素分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素中的至少一种;基于预定义的放射密度值阈值或放射密度值阈值范围中的至少一个,针对所述肺裂体素中的每一个生成裂完整性评分;基于第一视点生成分类的肺叶体素的第一透视透明视图;基于所述第一视点生成分类的气道体素的第一透视视图;基于所述第一视点生成与所述肺裂中的第一肺裂相关联的分类的肺裂体素的第一透视视图,其中,所述肺裂体素的第一透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;基于第二视点生成分类的肺叶体素的第二透视透明视图;基于所述第二视点生成分类的气道体素的第二透视视图;基于所述第二视点生成与所述肺裂中的第二肺裂相关联的分类的肺裂体素的第二透视视图,其中,所述肺裂体素的第二透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;基于第三视点生成分类的肺叶体素的第三透视透明视图;基于所述第三视点生成分类的气道体素的第三透视视图;基于所述第三视点生成与所述肺裂中的第三肺裂相关联的分类的肺裂体素的第三透视视图,其中,所述肺裂体素的第三透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;生成包括生成的视图的报告;以及输出所述报告。
R.根据Q所述的非暂态计算机可读记录介质,其中,所述程序还被配置成使所述处理器:基于针对与所述肺裂中的所述第一肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第一肺裂的裂完整度评分;基于针对与所述肺裂中的所述第二肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第二肺裂的第二裂完整度评分;基于针对与所述肺裂中的所述第三肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第三肺裂的第三裂完整度评分;以及将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
S.根据Q所述的非暂态计算机可读记录介质,其中,所述程序还被配置成使所述处理器:针对所述三个肺裂中的每一个生成裂标签;以及将所述裂标签添加至所述报告。
T.根据Q所述的非暂态计算机可读记录介质,其中,所述程序还被配置成使所述处理器:在所述报告上并置所述第一视图;在所述报告上并置所述第二视图;以及在所述报告上并置所述第三视图。
如在前述/以下公开内容中使用的术语控制器/处理装置可以是指以特定方式布置的一个或更多个部件的集合,或者可以被配置成在一个或更多个特定时间点以特定方式操作以及/或者还可以被配置成在一个或更多个其他时间以一个或更多个其他方式操作的一个或更多个通用部件的集合。例如,相同的硬件或硬件的相同部分可以在顺序/并行时间内被配置/重新配置为第一类型的控制器(例如,在第一时间)、第二类型的控制器(例如,在第二时间,其在一些情况下可以与第一时间重合、交叠或跟随第一时间)、和/或第三类型的控制器(例如,在第三时间,其在一些情况下可以与第一时间和/或第二时间重合、交叠或跟随第一时间和/或第二时间),等等。可重新配置和/或可控的部件(例如,通用处理器、数字信号处理器、现场可编程门阵列等)能够被配置为具有第一用途的第一控制器、然后是具有第二用途的第二控制器、以及然后是具有第三用途的第三控制器等等。可重新配置和/或可控的部件的转换可以在短至几纳秒的时间内发生,或者可以在几分钟、几小时或几天的时段内发生。
在一些这样的示例中,在处理装置被配置成执行第二用途时,控制器可能不再能够执行该第一用途,直到其被重新配置。处理装置可以在短至几纳秒的时间内在作为不同部件/模块的配置之间切换。处理装置可以在运行中重新配置,例如,将处理装置从第一处理装置重新配置为第二处理装置可以恰好在需要第二处理装置时发生。处理装置可以分阶段重新配置,例如,第一处理装置的不再需要的部分甚至可以在第一处理装置完成其操作之前重新配置为第二处理装置。这样的重新配置可以自动发生,或者可以通过由外部源提示而发生,无论该源是另一个部件、指令、信号、条件、外部刺激还是类似的。
例如,通过根据其指令配置其逻辑门,处理装置的中央处理单元等可以在不同时间作为用于在屏幕上显示图形的部件/模块、用于将数据写入存储介质的部件/模块、用于接收用户输入的部件/模块和用于将两个大素数相乘的部件/模块操作。这种重新配置对于肉眼可能是不可见的,并且在一些实施方式中可以包括部件的各个部分的激活、去激活和/或重新布线,例如开关、逻辑门、输入和/或输出。因此,在前述/以下公开内容中发现的示例中,如果示例包括或列举了多个部件/模块,则示例包括相同硬件可以同时或在离散时间或定时实现所列举的部件/模块中的不止一个的可能性。多个部件/模块的实现,无论是使用更多的部件/模块、更少的部件/模块,还是与部件/模块的数目相同数目的部件/模块,都仅仅是一种实现选择,并且通常不会影响部件/模块本身的操作。因此,应该理解,在本公开内容中对多个分立部件/模块的任何列举包括将这些部件/模块实现为任何数目的底层部件/模块,包括但不限于:随时间重新配置自身以执行多个部件/模块的功能的单个部件/模块,和/或类似地重新配置的多个部件/模块,和/或专用可重新配置部件/模块。
在某些情况下,一个或更多个部件在本文中可以被称为“被配置成”、“由……配置”、“可配置成”、“可操作成/用于”、“适应/可适应”、“能够”、“与……一致/符合”等。本领域技术人员将会认识到,这样的术语(例如“被配置成”)通常包含活动状态部件和/或非活动状态部件和/或待机状态部件,除非上下文另有要求。
虽然已示出和描述了本文中所述的本主题的特定方面,但是对于本领域技术人员而言,将明显的是,基于本文中的教导,可以在不脱离本文中所述的主题及其更广泛方面的情况下进行改变和修改,并且因此,所附权利要求将所有这样的改变和修改包含在其范围内,如在本文中所述的主题的真实精神和范围内一样。本领域技术人员将理解的是,通常,本文中使用的术语,尤其是在所附权利要求(例如,所附权利要求的主体)中使用的术语,通常意图作为“开放的”术语(例如,术语“包括”应该被解释为“包括但不限于”,术语“具有”应该被解释为“至少具有”,术语“包含”应该被解释为“包括但不限于”等)。本领域技术人员将进一步理解的是,如果意图特定数目的引入权利要求列举,则这种意图将在权利要求中明确列举,并且如果没有这种列举,则不存在这种意图。例如,为了有助于理解,以下所附权利要求可以包含使用前置短语“至少一个”和“一个或更多个”来引入权利要求列举。然而,这种短语的使用不应被解释为暗示由不定冠词“一”或“一个”引入的权利要求列举将包含这种引入的权利要求列举的任何特定权利要求限制为仅包含一个这种列举的权利要求,即使当同一权利要求包括前置短语“一个或更多个”或“至少一个”以及不定冠词例如“一”或“一个”(例如,“一”和/或“一个”通常应被解释为是指“至少一个”或“一个或更多个”);这同样适用于用于引入权利要求列举的定冠词的使用。另外,即使明确列举了特定数目的引入的权利要求列举,本领域技术人员也将认识到,这种列举通常应被解释为是指至少所列举的数目(例如,没有其他修饰语的“两个列举”的简单列举通常是指至少两个列举,或者两个或更多个列举)。此外,在使用类似于“A、B和C等中的至少一个”的结构的那些情况下,一般来说,这种结构意图在使本领域技术人员将理解结构(例如,“具有A、B和C中的至少一个的系统”将包括但不限于具有单独A、单独B、单独C、A和B一起、A和C一起、B和C一起、以及/或者A、B和C一起等的系统)的意义上。本领域技术人员将进一步理解,通常呈现两个或更多个可替选术语的析取词和/或短语,无论是在说明书、权利要求书还是附图中,都应该被理解为考虑了包括术语之一、术语中的任一个或两个术语的可能性,除非上下文另有规定。例如,短语“A或B”通常将被理解为包括“A”或“B”或“A和B”的可能性。
前述详细描述已经经由使用框图、流程图和/或示例来阐述装置和/或过程的各种实施方式。在这种框图、流程图和/或示例包含一个或更多个功能和/或操作的范围内,本领域技术人员将理解,这种框图、流程图或示例内的每一个功能和/或操作可以通过许多硬件、软件(例如,用作硬件规范的高级计算机程序)、固件或根据35U.S.C.101的可专利主题的几乎任何内容来单独和/或共同实现。在实施方式中,本文中描述的主题的几个部分可以经由专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)或其他集成格式来实现。然而,本领域技术人员将认识到,本文中公开的实施方式的一些方面可以全部或部分地等效地在集成电路中实现,实现为在一个或更多个计算机上运行的一个或更多个计算机程序(例如,实现为在一个或更多个计算机系统上运行的一个或更多个程序),实现为在一个或更多个处理器上运行的一个或更多个程序(例如,实现为在一个或更多个微处理器上运行的一个或更多个程序),实现为固件,或者实际上实现为它们的任意组合,限于根据35U.S.C.101的可专利主题,并且根据本公开内容,设计电路系统和/或为软件(例如,用作硬件规范的高级计算机程序)和/或固件编写代码将完全在本领域技术人员的技能范围内。另外,本领域技术人员将会理解,本文中描述的主题的机制能够以各种形式作为程序产品分发,并且本文中描述的主题的说明性实施方式适用,而不管用于实际执行分发的信号承载介质的特定类型。信号承载介质的示例包括但不限于以下:可记录型介质,例如软盘、硬盘驱动器、光盘(CD)、数字视频光盘(DVD)、数字磁带、计算机存储器等;以及传输型介质,例如数字和/或模拟通信介质(例如,光缆、波导、有线通信链路、无线通信链路(例如,发送器、接收器、发送逻辑、接收逻辑等),等等)。
关于所附权利要求,本领域技术人员将理解,在其中所述的操作通常可以按任何顺序执行。此外,尽管各种操作流程按顺序呈现,但是应当理解,各种操作可以以除了示出的顺序以外的其他顺序执行,或者可以同时执行。这种交替排序的示例可以包括交叠、交错、中断、重新排序、递增、预备、补充、同时、反向或其他不同的排序,除非上下文另有指示。此外,诸如“响应于”、“涉及”或其他过去时态形容词的术语通常不意图排除这种变体,除非上下文另有指示。
虽然已根据说明性实施方式描述了所公开的主题,但是本领域技术人员应理解,可以对其进行各种修改,而不背离如在权利要求中阐述的要求保护的主题的范围。
Claims (20)
1.一种系统,包括:
处理装置;
存储器,其被配置成存储计算机可读指令,所述计算机可读指令被配置成使所述处理装置:
接收具有肺裂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;
将所述体素分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素中的至少一种;
基于预定义的放射密度值阈值或放射密度值阈值范围中的至少一个,针对所述肺裂体素中的每一个生成裂完整性评分;
基于第一视点生成分类的肺叶体素的第一透视透明视图;
基于所述第一视点生成分类的气道体素的第一透视视图;
基于所述第一视点生成与所述肺裂中的第一肺裂相关联的分类的肺裂体素的第一透视视图,其中,所述肺裂体素的第一透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;以及
生成包括生成的视图的报告;以及
与所述处理装置进行信号通信的输出装置,所述输出装置被配置成输出所述报告。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:
基于针对与所述肺裂中的所述第一肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第一肺裂的裂完整度评分;以及
将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:
基于第二视点生成分类的肺叶体素的第二透视透明视图;
基于所述第二视点生成分类的气道体素的第二透视视图;以及
基于所述第二视点生成与所述肺裂中的第二肺裂相关联的分类的肺裂体素的第二透视视图,其中,所述肺裂体素的第二透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示。
4.根据权利要求3所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:
基于针对与所述肺裂中的所述第二肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第二肺裂的第二裂完整度评分;以及
将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
5.根据权利要求3所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:
基于第三视点生成分类的肺叶体素的第三透视透明视图;
基于所述第三视点生成分类的气道体素的第三透视视图;以及
基于所述第三视点生成与所述肺裂中的第三肺裂相关联的分类的肺裂体素的第三透视视图,其中,所述肺裂体素的第三透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示。
6.根据权利要求5所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:
基于针对与所述肺裂中的所述第三肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第三肺裂的第三裂完整度评分;以及
将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
7.根据权利要求5所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:
针对所述三个肺裂中的每一个生成裂标签;以及
将所述裂标签添加至所述报告。
8.根据权利要求5所述的系统,其中,所述存储器还被配置成存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被配置成使所述处理装置:
在所述报告上并置所述第一视图;
在所述报告上并置所述第二视图;以及
在所述报告上并置所述第三视图。
9.一种非暂态计算机可读记录介质,在所述非暂态计算机可读记录介质上存储有可执行程序,所述程序被配置成使处理器:
接收具有肺裂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;
将所述体素分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素中的至少一种;
基于预定义的放射密度值阈值或放射密度值阈值范围中的至少一个,针对所述肺裂体素中的每一个生成裂完整性评分;
基于第一视点生成分类的肺叶体素的第一透视透明视图;
基于所述第一视点生成分类的气道体素的第一透视视图;
基于所述第一视点生成与所述肺裂中的第一肺裂相关联的分类的肺裂体素的第一透视视图,其中,所述肺裂体素的第一透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;
基于第二视点生成分类的肺叶体素的第二透视透明视图;
基于所述第二视点生成分类的气道体素的第二透视视图;
基于所述第二视点生成与所述肺裂中的第二肺裂相关联的分类的肺裂体素的第二透视视图,其中,所述肺裂体素的第二透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;
基于第三视点生成分类的肺叶体素的第三透视透明视图;
基于所述第三视点生成分类的气道体素的第三透视视图;
基于所述第三视点生成与所述肺裂中的第三肺裂相关联的分类的肺裂体素的第三透视视图,其中,所述肺裂体素的第三透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;
生成包括生成的视图的报告;以及
输出所述报告。
10.根据权利要求9所述的非暂态计算机可读记录介质,其中,所述程序还被配置成使所述处理器:
基于针对与所述肺裂中的所述第一肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第一肺裂的裂完整度评分;
基于针对与所述肺裂中的所述第二肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第二肺裂的第二裂完整度评分;
基于针对与所述肺裂中的所述第三肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第三肺裂的第三裂完整度评分;以及
将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
11.根据权利要求9所述的非暂态计算机可读记录介质,其中,所述程序还被配置成使所述处理器:
针对所述三个肺裂中的每一个生成裂标签;以及
将所述裂标签添加至所述报告。
12.根据权利要求9所述的非暂态计算机可读记录介质,其中,所述程序还被配置成使所述处理器:
在所述报告上并置所述第一视图;
在所述报告上并置所述第二视图;以及
在所述报告上并置所述第三视图。
13.一种方法,包括:
接收具有肺裂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;
将所述体素分类为肺叶体素、气道体素或肺裂体素中的至少一种;
基于预定义的放射密度值阈值或放射密度值阈值范围中的至少一个,针对所述肺裂体素中的每一个生成裂完整性评分;
基于第一视点生成分类的肺叶体素的第一透视透明视图;
基于所述第一视点生成分类的气道体素的第一透视视图;
基于所述第一视点生成与所述肺裂中的第一肺裂相关联的分类的肺裂体素的第一裂透视视图,其中,所述肺裂体素的第一透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示;
生成包括生成的视图的报告;以及
输出所述报告。
14.根据权利要求13所述的方法,还包括:
基于针对与所述肺裂中的所述第一肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第一肺裂的裂完整度评分;以及
将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
15.根据权利要求13所述的方法,还包括:
基于第二视点生成分类的肺叶体素的第二透视透明视图;
基于所述第二视点生成分类的气道体素的第二透视视图;以及
基于所述第二视点生成与所述肺裂中的第二肺裂相关联的分类的肺裂体素的第二透视视图,其中,所述肺裂体素的第二透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示。
16.根据权利要求15所述的方法,还包括:
基于针对与所述肺裂中的所述第二肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第二肺裂的第二裂完整度评分;以及
将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
17.根据权利要求15所述的方法,还包括:
基于第三视点生成分类的肺叶体素的第三透视透明视图;
基于所述第三视点生成分类的气道体素的第三透视视图;以及
基于所述第三视点生成与所述肺裂中的第三肺裂相关联的分类的肺裂体素的第三透视视图,其中,所述肺裂体素的第三透视视图包括基于针对相应体素生成的裂完整性评分的裂完整性的视觉表示。
18.根据权利要求17所述的方法,还包括:
基于针对与所述肺裂中的所述第三肺裂对应的所述肺裂体素中的每一个生成的裂完整性评分,确定针对所述肺裂中的所述第三肺裂的第三裂完整度评分;以及
将所确定的裂完整度评分添加至生成的报告。
19.根据权利要求17所述的方法,还包括:
针对所述三个肺裂中的每一个生成裂标签;以及
将所述裂标签添加至所述报告。
20.根据权利要求17所述的方法,其中,生成所述报告包括:
在所述报告上并置所述第一视图;
在所述报告上并置所述第二视图;以及
在所述报告上并置所述第三视图。
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US10796481B2 (en) * | 2018-04-20 | 2020-10-06 | Siemens Healthcare Gmbh | Visualization of lung fissures in medical imaging |
US11090121B2 (en) * | 2019-01-15 | 2021-08-17 | Gyrus Acmi, Inc. | Lung analysis and reporting system |
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