RU2012141887A

RU2012141887A - Нормативный набор данных для нейропсихических расстройств

Info

Publication number: RU2012141887A
Application number: RU2012141887/08A
Authority: RU
Inventors: Любомир Георгиев ЗАГОРЧЕВ; Райнхард КНЕЗЕР; Дитер ГЕЛЛЕР; Юэчэнь ЦЯНЬ; Юрген ВЕСЕ; Мэттью А. ГАРЛИНГХАУЗ; Роберт М. РОТ; Томас В. МАКАЛЛИСТЕР
Original assignee: Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.; Дартмут Колледж
Priority date: 2010-03-02
Filing date: 2011-02-02
Publication date: 2014-04-27
Also published as: JP5833578B2; US20130066189A1; WO2011107892A1; JP2013521039A; CN102844790A; EP2543019A1; RU2573740C2; CN102844790B

Abstract

1. Способ идентификации нарушений по меньшей мере одной части всего мозга, включающий в себя:сегментацию (210), с использованием процессора (102), всего мозга, изображенного в объемном изображении множества контрольных пациентов, для создания контрольной сегментации всего мозга у каждого из контрольных пациентов;получение (220) нормативного набора данных посредством извлечения статистических представлений морфологии контрольных сегментаций;сегментацию (230) всего мозга пациента, анализируемого на нарушения, для создания сегментации пациента;сравнение (270) сегментации пациента с нормативным набором данных, полученным от контрольных сегментаций,причем нормативный набор данных содержит информацию, относящуюся к взаимосвязи между различными структурами мозга в контрольных сегментациях.2. Способ по п. 1, в котором сравнение (270) сегментации пациента включает в себя определение интересующих параметров, соответствующих типу данных нормативного набора данных.3. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя:отображение (280) на дисплее (106) сегментации пациента и результатов сравнения между сегментацией пациента и нормативным набором данных с помощью одной из: текстовой и визуальной индикации.4. Способ по п. 3, в котором визуальные индикации показывают диапазон отклонений интересующих параметров сегментации пациента от нормативного набора данных контрольных пациентов с помощью по меньшей мере одного из: цвета и цветового градиента.5. Способ по п. 1, в котором сегментация (230) всего мозга дополнительно включает в себя:выбор (310) деформируемой модели всего мозга, причем деформируемую модель, сформированную из множества поли�

Claims

1. Способ идентификации нарушений по меньшей мере одной части всего мозга, включающий в себя:

сегментацию (210), с использованием процессора (102), всего мозга, изображенного в объемном изображении множества контрольных пациентов, для создания контрольной сегментации всего мозга у каждого из контрольных пациентов;

получение (220) нормативного набора данных посредством извлечения статистических представлений морфологии контрольных сегментаций;

сегментацию (230) всего мозга пациента, анализируемого на нарушения, для создания сегментации пациента;

сравнение (270) сегментации пациента с нормативным набором данных, полученным от контрольных сегментаций,

причем нормативный набор данных содержит информацию, относящуюся к взаимосвязи между различными структурами мозга в контрольных сегментациях.

2. Способ по п. 1, в котором сравнение (270) сегментации пациента включает в себя определение интересующих параметров, соответствующих типу данных нормативного набора данных.

3. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя:

отображение (280) на дисплее (106) сегментации пациента и результатов сравнения между сегментацией пациента и нормативным набором данных с помощью одной из: текстовой и визуальной индикации.

4. Способ по п. 3, в котором визуальные индикации показывают диапазон отклонений интересующих параметров сегментации пациента от нормативного набора данных контрольных пациентов с помощью по меньшей мере одного из: цвета и цветового градиента.

5. Способ по п. 1, в котором сегментация (230) всего мозга дополнительно включает в себя:

выбор (310) деформируемой модели всего мозга, причем деформируемую модель, сформированную из множества полигонов, включающих в себя вершины и грани;

отображение (320) деформируемой модели на дисплее;

обнаружение (340) ключевой точки интересующего всего мозга, соответствующих каждому из множества полигонов, причем ключевая точка является точкой в основном вдоль границы интересующего всего мозга; и

адаптацию (350) деформируемой модели посредством смещения каждой из вершин в направлении соответствующих ключевых точек, до тех пор пока деформируемая модель не трансформируется в границу интересующего всего мозга, формируя сегментацию интересующего всего мозга.

6. Способ по п. 1, в котором нормативный набор данных включает в себя количественные значения, соответствующие по меньшей мере одному из: объема и формы контрольных сегментаций.

7. Способ по п. 6, в котором количественные значения включают в себя значение, соответствующее, по меньшей мере одному из: кривизне поверхности, смещению из средней сагиттальной плоскости и локальной деформации поверхности контрольных сегментаций.

8. Система (100) для идентификации нарушений по меньшей мере одной части всего мозга включает в себя:

процессор (102), сегментирующий весь мозг, изображенный в объемном изображении множества контрольных пациентов, для создания контрольной сегментации всего мозга у каждого из контрольных пациентов, и получающий нормативный набор данных посредством извлечения статистического воспроизведения морфологии контрольных сегментаций, и

при этом процессор (102) сегментирует весь мозг пациента, анализируемый на нарушения, для создания сегментации пациента, чтобы сравнить сегментацию пациента с нормативным набором данных, полученным от контрольных сегментаций, и

при этом, нормативный набор данных содержит информацию, относящуюся к взаимосвязи между различными структурами мозга в контрольных сегментациях.

9. Система по п. 8, в которой процессор (102) определяет значения интересующих параметров, соответствующих типу данных нормативного набора данных, для сравнения сегментации пациента с нормативным набором данных.

10. Система по п. 8, дополнительно включающая в себя:

дисплей (106), отображающий сегментацию пациента и результаты сравнения между сегментацией пациента и нормативным набором данных, с помощью одной из: текстовой и визуальной индикации.

11. Система по п. 10, в которой визуальные индикации показывают диапазон отклонений интересующих параметров сегментации пациента от нормативного набора данных контрольных пациентов с помощью по меньшей мере одного из: цвета и цветового градиента.

12. Система по п. 8, в которой сегментация всего мозга включает в себя процессор (102), выбирающий деформируемую модель всего мозга анатомической структуры, причем деформируемую модель, сформированную множеством полигонов, включающих в себя вершины и грани,

при этом дисплей (106) отображает деформируемую модель,

причем процессор (102) дополнительно обнаруживает ключевую точку интересующего всего мозга, соответствующую каждому из множества полигонов, и адаптирует деформируемую модель посредством смещения каждой из вершин в направлении соответствующих ключевых точек, до тех пор, пока деформируемая модель не трансформируется в границу интересующего всего мозга, формируя сегментацию интересующего всего мозга, и

при этом ключевая точка является точкой в основном вдоль границы интересующего всего мозга.

13. Система по п. 8, в которой нормативный набор данных включает в себя количественные значения, соответствующие, по меньшей мере, одному из: объема и формы контрольных сегментаций, и при этом количественные значения включают в себя значение соответствующее, по меньшей мере, одному из: кривизне поверхности, смещению из средней сагиттальной плоскости, и локальной деформации поверхности контрольных сегментаций.

14. Система, по п. 8, дополнительно включающая в себя:

память (108), хранящую нормативный набор данных, который следует повторно вызвать и сравнить с сегментацией пациента.

15. Система, по п. 8, дополнительно включающая в себя:

пользовательский интерфейс (104) принимающий пользовательский ввод, касающейся сегментации пациента.