JP2022526964A - 非造影頭部ctにおける重大領域の迅速検出及びインデックス付けのための自動化システム - Google Patents
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Abstract
Description
レジストレーションユニットを用いて、イメージングシステムからの画像データを位置合わせするステップと、
サブボリュームジェネレータを用いて、画像データからサブボリュームを生成するステップであって、各サブボリュームはスラブ厚さを有する、ステップと、
合成画像ジェネレータを用いて各サブボリュームから合成画像の複数のセットを生成するステップであって、合成画像の各セットが異なる投影を表わす、ステップと、
合成画像のセットのそれぞれを並列に評価することによって、インデックス付けユニットを用いて、各サブボリュームにおける関心領域にインデックス付けするステップと、
結合ユニットを用いて、合成画像の各セットのインデックス付き関心領域を、スキャンレベル優先順位付けに結合するステップと
を有する。
各ビュー(コロナル及びアキシャル)を所望の厚さのサブボリュームに分けるステップ、
各サブボリュームから合成画像(MIP、MinIP、OtsuIP)を作成するステップ、
重大な所見を検出するために、単一のサブボリュームに対する合成画像の各セットを並列に評価するステップ、
事前インデックス付け及びビューイングの間の即時アクセスのために、サブボリューム予測を利用するステップ、
RNNを介してサブボリューム全体のコンテキスト情報を使用してビューレベル予測を作成するステップ、
ビューレベルスコアを結合して、患者レベル予測を作成するステップ、及び
ワークリストを更新するため、及び優先順位付けのために、患者レベル予測を使用するステップ
の1つ又は複数を有する。
‐元のスキャンに脳ウィンドウ処理を適用するサブステップ、
‐脳ウィンドウ処理されたスキャンSの強度値を用いて、脳を3つの領域、骨、空気、及び軟組織に分割するサブステップ、
‐各スライスに対して最大の骨アイランド(bone island)を識別するサブステップ、
‐最大の骨アイランド(スライスに対する関心領域を表わす)に凸包(convex hull)を当てはめるサブステップ、
‐各スライスに対して識別された包(hull)を使用して、ROIマスクRmaskとマスキングされた脳スキャンRとを作成するサブステップ、及び
‐Rから各スライスRiに対する最大の軟組織アイランドCRiを求めることによって、最大の脳領域を包含するスライスを、並列に識別するサブステップであって、この軟組織輪郭の最大面積を包含するスライスインデックスが、次式
slicemaxbr=argmaxi(area(CRi)),∀Ri∈R (1)
で与えられる、サブステップ
を用いて以上のように識別される。
スライスRi、ここでi=slicemaxbr、に対して、スライスにおける最大の軟組織輪郭によって脳領域(Bmaski)を識別するサブステップ、
スライスRi、ここでi>slicemaxbr、に対して、最初にスライスに先行のスライスのマスクBmaski-1を乗算して、フィルタリングされたスライスRFiを取得するサブステップ、
上記で識別された3つの最大輪郭の最大を使用して脳領域マスクを作成するサブステップ、
閾値Tよりも小さい輪郭を除去し、開口フィルタを適用して、さらにノイズを除去し、スライスレベル脳領域マスクRmaskiを作成するために、成長する簡単領域を適用するサブステップ、
i<slicemaxbrである、各スライスRiに対して、最初に、スライスに、次のスライスBmaski+1のマスクを乗算して、フィルタリングされたスライスRFiを取得するサブステップ、及び
最後に、ROIスキャンRにBamskiを乗算して、脳領域抽出スキャンBを取得するサブステップ
によって抽出される。
MIP(ijk)=max(i(J=j,K=k)) (5)
MinIP(ijk)=min(i(J=j,K=k)) (6)
OtsuIP(ijk)=otsu(i(J=j,K=k)) (7)
Claims (15)
- 関心対象の画像データを処理し、前記関心対象における関心領域にインデックス付けするための処理システムであって、前記処理システムは、
イメージングシステムからの画像データを位置合わせする、レジストレーションユニットと、
前記画像データからサブボリュームを生成するサブボリュームジェネレータであって、各サブボリュームはスラブの厚さを有する、サブボリュームジェネレータと、
各サブボリュームから合成画像の複数のセットを生成する合成画像ジェネレータであって、合成画像の各セットは異なる投影を表わす、合成画像ジェネレータと、
合成画像の前記セットのそれぞれを並列に評価することによって、各サブボリューム内にインデックス付き関心領域を生成する、インデックス付けユニットと、
各サブボリュームの合成画像の各セットをスキャンレベルの優先順位付けに結合する、結合ユニットと
を備える、処理システム。 - 前記サブボリュームジェネレータは、アキシャルビューからのサブボリューム及びコロナルビューからのサブボリュームを生成する、請求項1に記載の処理システム。
- 合成画像の前記複数のセットは、少なくとも、
最大強度投影を用いて生成された合成画像のセットと
最小強度投影を用いて生成された合成画像のセットと、
グレーレベルヒストグラムのグレーレベル閾値処理を用いて生成された合成画像のセットと
を含む、請求項1又は2に記載の処理システム。 - 前記インデックス付けユニットは、関心対象における異常を分類し、各インデックス付き領域に対して異常確率スコアを生成する分類器を備え、前記分類器は深層畳み込みニューラルネットワークである、請求項1から3のいずれか一項に記載の処理システム。
- 前記結合ユニットは、各サブボリュームの合成画像の各セットの各深層畳み込みニューラルネットワークを、リカレントニューラルネットワークとカスケード接続し、それによってスキャンレベル優先順位付けを行う、請求項3又は4に記載の処理システム。
- 前記結合ユニットは、前記スキャンレベル優先順位付けに応じて、前記サブボリュームをさらに事前インデックス付けする、請求項1から5のいずれか一項に記載の処理システム。
- 関心対象の画像データを獲得するための画像獲得ユニット、及び
前記画像データを処理してインデックス付けするための、請求項1から6のいずれか一項に記載の処理システム
を備える、イメージングシステム、好ましくは、CTイメージングシステム。 - 請求項1から7のいずれか一項に記載の処理システムに記載の処理システム、及び
ディスプレイ
を備える、イメージレビューシステム。 - 関心対象の画像データを処理し、前記関心対象における前記関心領域にインデックス付けするための方法であって、前記方法は、
レジストレーションユニットを用いて、イメージングシステムからの画像データを位置合わせするステップと、
サブボリュームジェネレータを用いて、画像データからサブボリュームを生成するステップであって、各サブボリュームはスラブ厚さを有する、ステップと、
合成画像ジェネレータを用いて各サブボリュームから合成画像の複数のセットを生成するステップであって、合成画像の各セットが異なる投影を表わす、ステップと、
合成画像の前記セットのそれぞれを並列に評価することによって、インデックス付けユニットを用いて、各サブボリュームにおける関心領域をインデックス付けするステップと、
結合ユニットを用いて、各サブボリュームの合成画像の各セットを、スキャンレベル優先順位付けに結合するステップと
を有する、方法。 - 前記サブボリュームを生成するステップが、
アキシャルビューからサブボリュームを生成するステップ、及び
コロナルビューからサブボリュームを生成するステップ
をさらに含む、請求項9に記載の方法。 - 前記合成画像の複数のセットを生成するステップが、
最大強度投影を用いて生成された合成画像のセットを生成するステップ、
最小強度投影を用いて生成された合成画像のセットを生成するステップ、及び
グレーレベル閾値処理を用いて生成された合成画像のセットを生成するステップ
をさらに含む、請求項9又は10に記載の方法。 - 前記インデックス付けするステップは、
分類器を用いて関心対象における異常を分類し、インデックス付けされた各領域に対して異常確率スコアを生成するステップをさらに含み、前記分類器は、深層畳み込みニューラルネットワークである、請求項9から11のいずれか一項に記載の方法。 - 前記結合するステップは、
各サブボリュームの合成画像の各セットの各深層畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークとをカスケード接続し、それによってスキャンレベル優先順位付けを行うステップをさらに含む、請求項12に記載の方法。 - 前記結合するステップは、前記スキャンレベル優先順位付けに応じて、サブボリュームに事前インデックス付けするステップをさらに含む、請求項9から13のいずれか一項に記載の方法。
- コンピュータプログラムがコンピュータ上で実施されると、請求項9に記載の方法のステップをコンピュータに実施させるためのプログラムコード手段を有する、コンピュータプログラム。
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