RU2493593C2 - Способ извлечения данных из набора данных медицинских изображений - Google Patents
Способ извлечения данных из набора данных медицинских изображений Download PDFInfo
- Publication number
- RU2493593C2 RU2493593C2 RU2010128943/08A RU2010128943A RU2493593C2 RU 2493593 C2 RU2493593 C2 RU 2493593C2 RU 2010128943/08 A RU2010128943/08 A RU 2010128943/08A RU 2010128943 A RU2010128943 A RU 2010128943A RU 2493593 C2 RU2493593 C2 RU 2493593C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- indicator
- layers
- medical image
- image data
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области извлечения данных из набора данных медицинских изображений. Техническим результатом является сокращение объема передачи данных. Способ извлечения множества слоев данных из набора (5) данных медицинских изображений включает в себя этапы, на которых: а) отображают индикатор (10, 20), связанный с множеством слоев данных; б) выбирают индикатор (10, 20) на основе ввода пользователя; и в) извлекают множество слоев данных, связанных с индикатором, когда упомянутый индикатор выбран; при этом связь между индикатором и множеством слоев основана на сегментации набора данных медицинских изображений, причем индикатор представляет объект, полученный при сегментации набора данных медицинских изображений, и множество слоев данных включают в себя данные объекта, причем данные объекта содержатся в пределах множества слоев. 3 н. и 9 з.п. ф-лы, 7 ил.
Description
Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к способу извлечения данных из набора данных медицинских изображений, полученного с помощью методики формирования медицинских изображений. Изобретение также относится к соответствующей системе для осуществления способа и соответствующему компьютерному программному продукту для такого осуществления.
Уровень техники
Данные трехмерных медицинских изображений часто получают в форме набора слоев данных. Набор слоев определяет данные объемного, т.е. трехмерного изображения. Этот набор может упоминаться как набор данных изображения или просто как данные изображения. Наиболее часто применимый способ рассмотрения большого набора трехмерных медицинских данных, например, со сканера CT или подобного устройства, заключается в загрузке набора данных с носителя данных и отображении слоев в поперечном сечении этого объема. Интересующие местоположения в этом объеме находят путем просмотра прокруткой слоев (часто большого количества). Обычно, это набор оригинальных слоев, полученных от устройства получения. Это весьма трудоемкая задача, которая включает перемещение в интересующие области и визуальный осмотр слоев. Осматривая данные таким образом, не существует средств облегчающих или ускоряющих нахождение целевых местоположений.
Таким образом, текущая процедура заключается в извлечении полного набора данных, перемещении через полученные слои для определения местонахождения интересующей области или объекта, осмотре этой интересующей области и перемещении от одной интересующей области к следующей, просматривая прокруткой данные, если нужно просмотреть более одного объекта.
В альтернативном варианте, когда пользователь знает, в какой части набора данных может быть интересующий объект, часть набора данных может быть извлечена. Однако это требует, чтобы пользователь просмотрел некоторое количество миниатюрных представлений слоев в равных интервалах в наборе данных, и решил, какой интервал(ы) извлечь.
Если нужно просмотреть несколько объектов, пользователь должен извлечь весь набор данных или его часть, переместиться к первой интересующей области, и в местном масштабе просмотреть прокруткой слои, которые содержат части этого первого объекта. После этого пользователь переместится к следующей интересующей области, чтобы просмотреть следующий объект, и т.д., пока все объекты не будут просмотрены. Поскольку нет доступной информации о местоположениях и размерах и т.д. объектов относительно набора данных, должен быть извлечен весь набор данных. В альтернативном варианте, пользователь может потратить время на выбор части набора данных, которая в любом случае занимает больший объем, чем интересующий объект(ы).
Все приложения, которые требуют извлечения данных из больших наборов данных, для просмотра объектов, которые представлены частями этих наборов данных, занимают много времени. Количество слоев, которые содержат поперечные сечения с интересующим объектом, могут быть намного меньше, чем общее количество слоев в наборе данных. Загрузка больших наборов данных занимает еще больше времени, что создает неудобства для пользователя. Если требуется только относительно небольшая часть набора данных, так как интересующая область намного меньше, чем полный объем, то время и компьютерные ресурсы тратятся впустую.
Проблема (практически) бесполезного извлечения данных становится более неотложной из-за увеличивающегося пространственного разрешения текущих методов формирования медицинских изображений. Таким образом, раньше приблизительно 100-200 слоев могли быть получены из сеанса формирования изображения, теперь количество слоев может составлять более 1000, при котором анализ вручную такого количества слоев является весьма трудоемким.
Текущие методы представления большого количества данных и предоставления пользователю улучшенного краткого обзора набора данных медицинских изображений могут быть найдены, например, в US 2006/0085407, где электронный список или миниатюрные представления используются, чтобы дать краткий обзор большого набора данных. Однако миниатюрные картинки выбираются на основе нумерации слоев или картинок, что не очень эффективно для выбора соответствующих анатомических частей в интересующей области.
Следовательно, улучшенный способ извлечения данных из набора данных медицинских изображений был бы выгоден, и в особенности был бы выгоден более эффективный и/или надежный способ.
Сущность изобретения
Из-за увеличивающегося использования анализа медицинских изображений, недавно произошел рост в системах, которые могут обеспечить автоматические способы (грубой) сегментации объектов в этом наборе медицинских данных, так, чтобы приближенная граница и занимаемый объем был известен для нескольких объектов. Эта информация может использоваться для 'ознакомительного просмотра содержания'. В случае с набором медицинских данных, объектами могут быть различные органы, которые присутствуют в объеме, охватываемом набором данных, и которые обнаружены, идентифицированы и грубо сегментированы, такие как легкие, сердце, печень, селезенка, почки. Автоматические способы сегментации и распознавания различных объектов, которые присутствуют в наборе данных, уже доступны, и хотя они не всегда работают без сбоев, они быстро развиваются и появляются в данной области. Результаты такого способа могут быть доступны и храниться с набором данных и включать в себя информацию, относящуюся к объекту, такую как название, сегментированный объем, свойства внешнего вида, отклонения в форме или местоположении, и т.д. Информация содержания может быть извлечена автоматически во время обнаружения или при первом доступе к данным.
Таким образом, автоматическая сегментация и контент-анализ могут быть найдены, например, в US 2005/0276455. Для общего обзора сегментации в формировании медицинских изображений, читатель может обратиться к C.Xu, D. Pham и J.L.Prince “Medical Image Segmentation Using Deformable Models” ("Сегментация медицинских изображений с использованием деформируемых моделей") Руководство по формированию медицинских изображений, Том 2: Обработка и анализ медицинских изображений, стр. 129-174, под редакцией J.M.Fitzpatrick и M. Sonka, Пресса SPIE, май 2000 г.
Соответственно, предпочтительно изобретение стремится смягчить, облегчить или устранить один или больше вышеупомянутых недостатков отдельно или в любой их комбинации. В частности, задачей настоящего изобретения следует рассматривать обеспечение способа более легкого и/или более быстрого поиска репрезентативных данных в наборе данных медицинских изображений.
Эта и некоторые другие задачи достигаются в первом аспекте изобретения при обеспечении способа извлечения множества слоев данных из набора данных медицинских изображений, при этом способ включает в себя этапы, на которых:
a) отображают индикатор, связанный с множеством слоев данных;
б) выбирают индикатор на основе ввода пользователя; и
в) извлекают множество слоев данных, связанных с индикатором, когда упомянутый индикатор выбран;
при этом связь между индикатором и множеством слоев основана на сегментации набора данных медицинских изображений, причем индикатор представляет объект, полученный при сегментации набора данных медицинских изображений, и множество слоев данных включают в себя данные объекта.
Особенно, но не исключительно, преимущество изобретения состоит в получении способа, в котором пользователь получает улучшенный краткий обзор относительно большого набора данных медицинских изображений. Так же способ позволит пользователю сохранить время, ему не придется ждать, пока будет извлечен большой набор данных, так как репрезентативный индикатор представляет обычно только частичный размер набора данных. Кроме того, пользователю не придется просматривать прокруткой вперед и назад полученных слоев, чтобы определить местонахождение слоев, связанных с интересующей областью или участком (ROI).
В предпочтительном варианте осуществления способ может дополнительно включать в себя этапы, на которых: выполняют сегментацию данных медицинских изображений для получения, таким образом, данных объекта;
идентифицируют слои, включающие данные объекта для создания, таким образом, множества слоев данных;
определяют индикатор для связи с множеством слоев данных; и
связывают индикатор с множеством слоев данных.
В одном варианте осуществления индикатор может быть репрезентативной картинкой объекта на основе слоя из множества слоев. Предпочтительно, картинка может быть миниатюрной картинкой или другой мелкомасштабной картинкой, так, чтобы на дисплее могли быть отображены и просмотрены пользователем множество картинок. Дополнительно, или в качестве альтернативы, первый и второй индикатор могут быть репрезентативным текстом, описывающим множество слоев. Текст наиболее удобен на общепринятом языке в области применения, например, на латыни или на языке, который используется в географическом регионе/области применения.
Сегментация может быть основана на множестве слоев из набора данных медицинских изображений, хотя другой способ сегментации, такой как сегментация, основанная на обнаружении контура в изображении, вычисленном из одного слоя данных, может также быть осуществлен в способе согласно настоящему изобретению. Кроме того, индикатор может быть основан на репрезентативных слоях из множества слоев данных. Репрезентативные слои могут быть предпочтительно показаны в уменьшенном размере, например, в виде миниатюр. В возможных вариантах настоящего изобретения индикатор может быть основан на любом поднаборе данных, например, кубическом или круглом поднаборе данных изучаемого набора данных медицинских изображений. Индикатор может быть основан на слое, выбранном приблизительно из середины множества слоев данных.
В одном варианте осуществления объектом является определенная анатомическая область, то есть отличная из остального объема во множестве слоев. Дополнительно, или в качестве альтернативы, объект может быть найден при помощи основанного на содержании анализа, включающего способ анатомического распознавания.
В одном варианте осуществления индикатор может быть выбран из вида поперечного сечения, включающего один или более основных осей объекта, например, момента тензора инерции объекта. Таким образом, на выбор индикатора могут влиять различные соображения.
В другом варианте осуществления индикатор, связанный с множеством слоев, может быть выбран из таблицы с заранее определенным индикатором. Таблица может содержать заранее определенный список символов, причем каждый символ имеет заданное значение, предпочтительно общепринятое значение в области медицины. В альтернативном варианте, таблица может содержать настройки для создания индикатора. Например, когда обнаружено сердце, представление индикатора может быть установлено так, чтобы показать четыре полости.
Во втором аспекте настоящее изобретение относится к системе извлечения множества слоев данных из набора данных медицинских изображений, при этом система включает в себя:
a) блок индикатора для отображения индикатора, связанного с множеством слоев данных;
б) блок выбора для выбора индикатора на основе ввода пользователя; и
в) блок извлечения для извлечения множества слоев данных, связанных с индикатором, когда упомянутый индикатор выбран;
при этом связь между индикатором и множеством слоев основана на сегментации набора данных медицинских изображений, причем индикатор представляет объект, полученный при сегментации набора данных медицинских изображений, и множество слоев данных включает в себя данные объекта.
Предпочтительно, система может дополнительно включать в себя: блок сегментации для сегментации данных медицинских изображений для получения, таким образом, данных объекта;
блок идентификации для идентификации слоев, включающих данные объекта для создания, таким образом, множества слоев данных;
блок определения для определения индикатора для связи с множеством слоев данных; и
блок связи для связывания индикатора с множеством слоев данных.
В четвертом аспекте изобретение относится к аппарату получения изображения, включающему систему согласно третьему аспекту.
В пятом аспекте изобретение относится к компьютерному программному продукту, который позволяет компьютерной системе, включающей в себя, по меньшей мере, один компьютер, имеющий средство хранения данных, подключенное к нему, управлять компьютерной системой согласно первому аспекту изобретения.
Этот аспект изобретения особенно, но не исключительно, выгоден в том, что настоящее изобретение может быть выполнено компьютерным программным продуктом, позволяющим компьютерной системе выполнить операции первого аспекта изобретения, когда компьютерный программный продукт загружен или перекачан в компьютерную систему. Такой компьютерный программный продукт может быть обеспечен на машиночитаемом носителе любого вида или через сеть.
Отдельные аспекты настоящего изобретения могут быть объединены с любым из других аспектов. Эти и другие аспекты изобретения будут очевидны из следующего описания в отношении упомянутых вариантов осуществления.
Краткое описание чертежей
Теперь изобретение будет описано более подробно с указанием сопровождающих фигур. Фигуры показывают один способ осуществления настоящего изобретения и не ограничивают другие возможные варианты осуществления, подпадающие под объем приложенной формулы изобретения.
Фиг. 1 изображает схематическое представление различных органов, найденных при основанном на содержании анализе грудной клетки и верхней части живота,
Фиг. 2 изображает схематическое представление, подобное изображенному на фиг. 1, показывающее, как набор данных медицинских изображений разделен на слои,
Фиг. 3 изображает схематическое представление варианта осуществления системы согласно изобретению,
Фиг. 4 схематично иллюстрирует связь между индикаторами и соответствующими множествами слоев данных,
Фиг. 5 изображает схематическое представление различных видов репрезентативных индикаторов,
Фиг. 6 иллюстрирует часть интерфейса пользователя согласно настоящему изобретению,
Фиг. 7 изображает схематическую блок-схему последовательности этапов способа извлечения множества слоев данных из набора данных медицинских изображений.
Подробное описание варианта осуществления
Фиг. 1 изображает схематическое представление различных органов, найденных при основанном на содержании анализе верхней части живота и грудной клетки человека (homo sapiens). В доступных в настоящее время системах для выполнения основанного на содержании анализа с полуавтоматизированным/автоматизированным способом анатомического распознавания возможно проанализировать и распознать органы, такие как легкие (левое и правое), сердце и печень (все три органа показаны на фиг. 1), но и селезенку, спинной мозг, мозг, мочевой пузырь, толстую кишку, структуру сосудов в целом и почки можно теперь обнаружить из набора 5 данных медицинских изображений. Для общей ссылки на сегментацию при формировании медицинских изображений читатель может обратиться к документу C.Xu, D. Pham и J.L.Prince “Medical Image Segmentation Using Deformable Models” ("Сегментация медицинских изображений с использованием деформируемых моделей," Руководство по формированию медицинских изображений, Том 2: Обработка и анализ медицинских изображений, стр. 129-174, под редакцией J.M.Fitzpatrick и M. Sonka, Пресса SPIE, май 2000 г., который полностью включен в настоящее описание посредством ссылки.
Фиг. 2 изображает схематическое представление, подобное изображенному на фиг. 1, показывающее, как набор данных медицинских изображений разделен на слои как обозначено равноудаленными горизонтальными линиями в пределах прямоугольника, иллюстрирующего набор 5 данных медицинских изображений. Справа от набора 5 данных показан результат ознакомительного анализа содержания и распознавания этой анатомической части пациента, данный названиями найденных органов. Таким образом, легкие (правое и левое), сердце, селезенка, почки и печень показаны смежными с линией с двойной стрелкой, указывающей протяженность различных органов с точки зрения слоя. Необходимо отметить, что один слой может содержать более одного органа. Также один орган может быть разделен на дополнительные части, например, при анализе и распознавании сердца могут быть идентифицированы четыре полости и идентифицирована каждая полость как правое или левое предсердие или правый или левый желудочек.
Фиг. 3 изображает схематическое представление варианта осуществления системы извлечения согласно изобретению. Система 100 извлечения включает в себя аппарат получения изображения MIM. Система 100 извлечения выполнена с возможностью извлечения слоев данных из набора 5 данных медицинских изображений, полученного аппаратом получения изображения MIM, используя, например, компьютерную томографию (CT), магнитно-резонансную визуализацию (MRI), позитронную электронную томографию (PET), однофотонную эмиссионную компьютерную томографию (SPECT), ультразвуковую эхографию и вращательную ангиографию, или любой другой метод формирования медицинских изображений. Передача от метода MIM к блоку 12 может быть осуществлена через специализированные средства 11 соединения (по короткому или длинному диапазону, возможно через Интернет) или с помощью беспроводной передачи.
Система 100 включает в себя средства 13 сегментации для сегментации набора 5 данных медицинских изображений. Система 100 также включает в себя средства 14 обработки для связи индикатора с множеством слоев, причем индикатор является представителем объекта, полученного в результате сегментации. Например, объект может быть найден при основанном на содержании анализе с помощью полуавтоматизированного (то есть с вводом пользователя) или полностью автоматизированного способа анатомического распознавания в сегментированном наборе 5 данных медицинских изображений. Таким образом, например, первый объект 1 может быть сердцем, а второй объект 2 может быть легкими, сравните с фиг. 4. Необходимо отметить, что любое множество органов может использоваться в контексте настоящего изобретения, понятия "первый" и "второй" введены только для удобства. Дополнительно, средства 15 извлечения обеспечены для извлечения множества слоев данных, связанных с индикатором, когда упомянутый индикатор выбран. Необходимо отметить, что множество извлеченных слоев данных обычно меньше по сравнению с полным набором данных медицинских изображений, таким образом, вызывая необходимость в уменьшении передачи данных. Средства 15 извлечения могут быть частично или полностью расположены возле интерфейса 17 пользователя (UI). Ввод пользователя для выбора индикатора может в типичном варианте исходить из интерфейса 17 пользователя (UI). Индикаторы могут быть переданы для отображения с помощью специализированных средств 16 соединения (в коротком или длинном диапазоне, возможно через Интернет), или беспроводной передачей на интерфейс 17 пользователя (UI), при этом рентгенолог или другой обученный персонал может использовать преимущество, состоящее в усовершенствованных возможностях извлечения, обеспеченных настоящим изобретением.
Фиг. 4 схематично изображает связь между индикаторами и соответствующими множествами слоев данных включающих в себя, например, данные, определенные объектом или определенной анатомической областью. Фиг. 4 схематично показывает сегментированный набор 5 данных медицинских изображений, включающий слои S1, S2, S3, S4, S5 и S6. Сегментация набора 5 данных медицинских изображений выявляет два объекта: сердце 1 и легкое 2. В этом иллюстративном примере данные объекта 1, то есть данные сердца, содержатся в пределах слоев S1, S2 и S3, тогда как данные другого объекта 2, то есть данные легкого, содержатся в пределах слоев S2, S3, S4 и S5. Когда осуществляется связывание индикатора с слоями, включающими данные объекта, основанные на сегментации, включающей основанный на содержании анализ с полуавтоматизированным/ автоматизированным способом анатомического распознавания в сегментированных наборах 5 данных медицинских изображений, такое связывание имеет следствием связывание индикаторов 10 "СЕРДЦЕ" и 20 "ЛЕГКИЕ" с данными сердца 1 и данными легких 2, соответственно. При извлечении слоев данных, связанных с сердцем 1, нет необходимости в передаче всех слоев S1-S6, требуется передача только слоев S1-S3 (число слоев указано только в иллюстративных целях; на практике общее количество слоев обычно значительно выше, и число извлеченных слоев будет небольшой долей от общего количества). В иллюстративном варианте осуществления, изображенном на фиг. 4, индикаторы 10 и 20 являются текстовыми индикаторами. Другие индикаторы также возможны, как будет объяснено ниже.
Фиг. 5 изображает схематическое представление различных видов индикаторов 10 и 20. Как и на фиг. 4, индикатор может быть текстом, предпочтительно названием органа на удобном языке, то есть, СЕРДЦЕ и ЛЕГКОЕ, как показано в колонке A на фиг. 5. В другом варианте осуществления первый и второй индикатор 10 и 20 могут быть картинками первого 1 и второго 2 объектов, соответственно, как показано в колонке B и С. Колонка B представляет вид сбоку слоев, тогда как колонка C представляет поперечное сечение, то есть мультипланарное переформатированное отображение оригинальных слоев или оригинального слоя полученных данных изображения. Картинки представляют собой предпочтительно миниатюрные картинки или подобные небольшие картинки для удобного просмотра пользователем. Дополнительно, подходящий символ может использоваться как индикатор 10 или 20.
Фиг. 6 иллюстрирует часть интерфейса пользователя UI согласно настоящему изобретению с индикаторами 10 и 20, представляющими легкие и сердце, соответственно. Каждый индикатор включает текстовый знак и изображение репрезентативного слоя.
Фиг. 7 показывает схематическую блок-схему последовательности этапов способа извлечения множества слоев данных из набора 5 данных медицинских изображений, при этом способ включает в себя этапы, на которых:
a) отображают индикатор 10 и 20, связанный с множеством слоев данных;
б) выбирают индикатор 10 и 20 на основе ввода 17 пользователя; и
в) извлекают множество слоев данных, связанных с индикатором, когда упомянутый индикатор выбран;
при этом связь между индикатором и множеством слоев основана на сегментации набора данных медицинских изображений, причем индикатор представляет объект, полученный при сегментации набора данных медицинских изображений, и множество слоев данных включают в себя данные объекта.
Изобретение может быть осуществлено с помощью аппаратных средств, программного обеспечения, программно-аппаратных средств или любой их комбинации. Изобретение или некоторые из его признаков могут быть также осуществлены как программное обеспечение, работающее на одном или более процессорах и/или цифровых сигнальных процессорах.
Отдельные элементы варианта осуществления изобретения могут быть физически, функционально и логически осуществлены любым подходящим способом, в одном блоке, во множестве блоков или как часть отдельных функциональных блоков. Изобретение может быть осуществлено в одном блоке или может быть физически и функционально распределено между различными блоками и процессорами.
Хотя настоящее изобретение было описано в связи с конкретными вариантами осуществления, оно не должно рассматриваться как ограниченное представленными примерами. Объем настоящего изобретения должен интерпретироваться в свете сопровождающей формулы изобретения. В контексте формулы изобретения глагол "включать в себя" и его спряжения не исключает другие возможные элементы или этапы. Кроме того, использование единственного числа не должно рассматриваться как исключающее множественное число. Использование ссылочных знаков в формуле изобретения относительно элементов, обозначенных на фигурах, не должно также рассматриваться как ограничение объема изобретения. Кроме того, отдельные признаки, упомянутые в различных пунктах формулы изобретения, могут быть выгодным образом объединены, и упоминание этих признаков в различных пунктах формулы изобретения не исключает того, что комбинация признаков возможна и выгодна.
Claims (12)
1. Способ извлечения множества слоев данных из набора (5) данных медицинских изображений, при этом способ включает в себя этапы, на которых:
а) отображают индикатор (10, 20), связанный с множеством слоев данных;
б) выбирают индикатор (10, 20) на основе ввода пользователя; и
в) извлекают множество слоев данных, связанных с индикатором, когда упомянутый индикатор выбран;
при этом связь между индикатором и множеством слоев основана на сегментации набора данных медицинских изображений, причем индикатор представляет объект, полученный при сегментации набора данных медицинских изображений, и множество слоев данных включают в себя данные объекта, причем данные объекта содержатся в пределах множества слоев.
а) отображают индикатор (10, 20), связанный с множеством слоев данных;
б) выбирают индикатор (10, 20) на основе ввода пользователя; и
в) извлекают множество слоев данных, связанных с индикатором, когда упомянутый индикатор выбран;
при этом связь между индикатором и множеством слоев основана на сегментации набора данных медицинских изображений, причем индикатор представляет объект, полученный при сегментации набора данных медицинских изображений, и множество слоев данных включают в себя данные объекта, причем данные объекта содержатся в пределах множества слоев.
2. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя этапы, на которых:
выполняют сегментацию данных (5) медицинских изображений для получения, таким образом, данных объекта;
идентифицируют слои, включающие данные объекта для создания, таким образом, множества слоев данных;
определяют индикатор (10, 20) для связи с множеством слоев данных; и связывают индикатор с множеством слоев данных.
выполняют сегментацию данных (5) медицинских изображений для получения, таким образом, данных объекта;
идентифицируют слои, включающие данные объекта для создания, таким образом, множества слоев данных;
определяют индикатор (10, 20) для связи с множеством слоев данных; и связывают индикатор с множеством слоев данных.
3. Способ по п.1 или 2, в котором индикатор (10, 20) является репрезентативной картинкой, вычисленной из множества слоев.
4. Способ по п.1 или 2, в котором индикатор (10, 20) является репрезентативным текстом, описывающим множество слоев.
5. Способ по п.1 или 2, в котором объект (1, 2) является определенной анатомической областью.
6. Способ по п.1 или 2, в котором объект (1, 2) найден в результате основанного на содержании анализа, включающего в себя способ анатомического распознавания.
7. Способ по п.1 или 2, в котором индикатор (10, 20) является поперечным сечением объекта, определенного одной или более основными осями объекта.
8. Способ по п.1 или 2, в котором репрезентативный индикатор (10, 20), связанный с множеством слоев, выбран из таблицы с заранее определенными индикаторами.
9. Система (100) извлечения множества слоев данных из набора (5) данных медицинского изображения, при этом система (100) включает в себя:
а) блок (17) индикатора для отображения индикатора, связанного с множеством слоев данных;
б) блок выбора для выбора индикатора (10, 20,) на основе ввода пользователя; и
в) блок (15) извлечения для извлечения множества слоев данных, связанных с индикатором, когда упомянутый индикатор выбран;
при этом связь между индикатором и множеством слоев основана на сегментации набора данных медицинских изображений, причем индикатор представляет объект, полученный при сегментации набора данных медицинских изображений, и множество слоев данных включают в себя данные объекта, причем данные объекта содержатся в пределах множества слоев.
а) блок (17) индикатора для отображения индикатора, связанного с множеством слоев данных;
б) блок выбора для выбора индикатора (10, 20,) на основе ввода пользователя; и
в) блок (15) извлечения для извлечения множества слоев данных, связанных с индикатором, когда упомянутый индикатор выбран;
при этом связь между индикатором и множеством слоев основана на сегментации набора данных медицинских изображений, причем индикатор представляет объект, полученный при сегментации набора данных медицинских изображений, и множество слоев данных включают в себя данные объекта, причем данные объекта содержатся в пределах множества слоев.
10. Система (100) по п.9, дополнительно включающая:
блок (13) сегментации для сегментации данных медицинских изображений для получения, таким образом, данных объекта;
блок идентификации для идентификации слоев, включающих данные объекта для создания, таким образом, множества слоев данных;
блок определения для определения индикатора (10, 20) для связи с множеством слоев данных; и
блок связи для связи индикатора с множеством слоев данных.
блок (13) сегментации для сегментации данных медицинских изображений для получения, таким образом, данных объекта;
блок идентификации для идентификации слоев, включающих данные объекта для создания, таким образом, множества слоев данных;
блок определения для определения индикатора (10, 20) для связи с множеством слоев данных; и
блок связи для связи индикатора с множеством слоев данных.
11. Система (100) по п.9 или 10, включающая аппарат получения изображения (MIM).
12. Машиночитаемый носитель, содержащий компьютерную программу, которая при исполнении компьютерной системой предписывает упомянутой компьютерной системе выполнять операции способа по п.1.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP07123160 | 2007-12-13 | ||
| EP07123160.9 | 2007-12-13 | ||
| PCT/IB2008/055110 WO2009074930A1 (en) | 2007-12-13 | 2008-12-05 | A method of retrieving data from a medical image data set |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2010128943A RU2010128943A (ru) | 2012-01-20 |
| RU2493593C2 true RU2493593C2 (ru) | 2013-09-20 |
Family
ID=40298651
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2010128943/08A RU2493593C2 (ru) | 2007-12-13 | 2008-12-05 | Способ извлечения данных из набора данных медицинских изображений |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US9436798B2 (ru) |
| EP (1) | EP2235653A1 (ru) |
| JP (1) | JP5629582B2 (ru) |
| CN (1) | CN101896911B (ru) |
| RU (1) | RU2493593C2 (ru) |
| WO (1) | WO2009074930A1 (ru) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2711305C2 (ru) * | 2014-11-03 | 2020-01-16 | Конинклейке Филипс Н.В. | Связывание отчета / изображения |
| RU2728900C2 (ru) * | 2016-02-29 | 2020-08-03 | Конинклейке Филипс Н.В. | Устройство, система и способ верификации информации, связанной с медицинским изображением |
| RU2740777C2 (ru) * | 2016-04-04 | 2021-01-21 | Конинклейке Филипс Н.В. | Устройство удаленного управления медицинской системой формирования изображения |
| RU2819619C2 (ru) * | 2018-06-13 | 2024-05-22 | КОСМО АРТИФИШИАЛ ИНТЕЛЛИДЖЕНС - ЭйАй ЛИМИТЕД | Системы и способы обучения генеративно-состязательных сетей, а также использование обученных генеративно-состязательных сетей |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102156715A (zh) * | 2011-03-23 | 2011-08-17 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 面向医学影像数据库的基于多病灶区域特征的检索系统 |
| SG185147A1 (en) * | 2011-04-08 | 2012-11-29 | Creative Tech Ltd | A method, system and electronic device for at least one of efficient graphic processing and salient based learning |
| EP2724317B1 (en) * | 2011-06-22 | 2018-08-29 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for processing a medical image |
| JP6118325B2 (ja) * | 2011-09-07 | 2017-04-19 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 最適なトモグラフィスライスの自動選択を備えた対話式ライブセグメンテーション |
| EP2745273B1 (en) * | 2011-09-19 | 2020-03-25 | Koninklijke Philips N.V. | Status-indicator for sub-volumes of multi-dimensional images in guis used in image processing |
| US10105115B2 (en) * | 2011-11-25 | 2018-10-23 | Mirada Medical Limited | Method and system for processing medical image datasets |
| EP2934270B1 (en) | 2012-12-20 | 2017-02-22 | Koninklijke Philips N.V. | Cleaning device for cleaning a surface |
| CN107766357A (zh) * | 2016-08-17 | 2018-03-06 | 中兴通讯股份有限公司 | 基于移动终端的照片搜索方法和装置 |
| US11024028B2 (en) * | 2016-10-25 | 2021-06-01 | Koninklijke Philips N.V. | Device and method for quality assessment of medical image datasets |
| WO2018107371A1 (zh) | 2016-12-13 | 2018-06-21 | 上海联影医疗科技有限公司 | 图像搜索系统及方法 |
| CN110537178B (zh) * | 2017-04-20 | 2024-06-11 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于针对发现的指示而对图像切片进行计算机辅助搜索的系统和方法 |
| EP3486674A1 (en) * | 2017-11-17 | 2019-05-22 | Koninklijke Philips N.V. | Artificial intelligence-enabled localization of anatomical landmarks |
| JP6797858B2 (ja) * | 2018-04-18 | 2020-12-09 | キヤノン株式会社 | 医用画像表示装置、表示制御装置および表示制御方法、プログラム |
| WO2020235461A1 (ja) * | 2019-05-22 | 2020-11-26 | パナソニック株式会社 | 異常検出方法、異常検出プログラム、異常検出装置、サーバ装置及び情報処理方法 |
| US11830607B2 (en) | 2021-09-08 | 2023-11-28 | Ai Metrics, Llc | Systems and methods for facilitating image finding analysis |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2112424C1 (ru) * | 1992-01-15 | 1998-06-10 | Праксайр Текнолоджи, Инк. | Способ получения радиологического изображения пациента |
| EP1182585A2 (en) * | 2000-08-17 | 2002-02-27 | Eastman Kodak Company | A method and system for cataloging images |
| WO2007056601A2 (en) * | 2005-11-09 | 2007-05-18 | The Regents Of The University Of California | Methods and apparatus for context-sensitive telemedicine |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06254081A (ja) * | 1993-03-09 | 1994-09-13 | Fujitsu Ltd | 放射線画像処理装置 |
| JP2001155019A (ja) * | 1999-11-25 | 2001-06-08 | Olympus Optical Co Ltd | 類似画像検索装置 |
| JP2002330951A (ja) * | 2001-05-11 | 2002-11-19 | Canon Inc | 画像符号化装置及び復号装置及び方法及びコンピュータプログラム及び記憶媒体 |
| US7388973B2 (en) * | 2004-06-01 | 2008-06-17 | General Electric Company | Systems and methods for segmenting an organ in a plurality of images |
| JP4602044B2 (ja) * | 2004-10-15 | 2010-12-22 | 株式会社東芝 | 画像表示装置 |
| US20060155577A1 (en) * | 2005-01-07 | 2006-07-13 | Confirma, Inc. | System and method for anatomically based processing of medical imaging information |
| US7986836B2 (en) | 2005-02-10 | 2011-07-26 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method, a system and a computer program for segmenting a surface in a multidimensional dataset |
| US20070049817A1 (en) * | 2005-08-30 | 2007-03-01 | Assaf Preiss | Segmentation and registration of multimodal images using physiological data |
| JP4721829B2 (ja) | 2005-08-31 | 2011-07-13 | トヨタ自動車株式会社 | 画像検索方法及び装置 |
| US7590440B2 (en) * | 2005-11-14 | 2009-09-15 | General Electric Company | System and method for anatomy labeling on a PACS |
| JP4843357B2 (ja) * | 2006-04-19 | 2011-12-21 | 株式会社東芝 | 画像処理装置 |
| JP5368668B2 (ja) * | 2006-06-01 | 2013-12-18 | 富士フイルム株式会社 | 医用画像表示装置、医用画像表示システム及び医用画像表示システムの作動方法 |
-
2008
- 2008-12-05 JP JP2010537561A patent/JP5629582B2/ja active Active
- 2008-12-05 US US12/746,932 patent/US9436798B2/en active Active
- 2008-12-05 CN CN200880120223.4A patent/CN101896911B/zh active Active
- 2008-12-05 RU RU2010128943/08A patent/RU2493593C2/ru active
- 2008-12-05 WO PCT/IB2008/055110 patent/WO2009074930A1/en active Application Filing
- 2008-12-05 EP EP08860418A patent/EP2235653A1/en not_active Ceased
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2112424C1 (ru) * | 1992-01-15 | 1998-06-10 | Праксайр Текнолоджи, Инк. | Способ получения радиологического изображения пациента |
| EP1182585A2 (en) * | 2000-08-17 | 2002-02-27 | Eastman Kodak Company | A method and system for cataloging images |
| WO2007056601A2 (en) * | 2005-11-09 | 2007-05-18 | The Regents Of The University Of California | Methods and apparatus for context-sensitive telemedicine |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Giuseppe Sasso et al. «A visual Query-by-Example Image Database for Chest CT Images: Potential role as a decision and educational support tool for radiologists», Journal of digital imaging; The journal of the society for computer applications in radiology, Springverlag, NE, vol. 18 No.1, 01.03.2005. * |
| Giuseppe Sasso et al. «A visual Query-by-Example Image Database for Chest CT Images: Potential role as a decision and educational support tool for radiologists», Journal of digital imaging; The journal of the society for computer applications in radiology, Springverlag, NE, vol. 18 №1, 01.03.2005. * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2711305C2 (ru) * | 2014-11-03 | 2020-01-16 | Конинклейке Филипс Н.В. | Связывание отчета / изображения |
| RU2728900C2 (ru) * | 2016-02-29 | 2020-08-03 | Конинклейке Филипс Н.В. | Устройство, система и способ верификации информации, связанной с медицинским изображением |
| RU2740777C2 (ru) * | 2016-04-04 | 2021-01-21 | Конинклейке Филипс Н.В. | Устройство удаленного управления медицинской системой формирования изображения |
| RU2819619C2 (ru) * | 2018-06-13 | 2024-05-22 | КОСМО АРТИФИШИАЛ ИНТЕЛЛИДЖЕНС - ЭйАй ЛИМИТЕД | Системы и способы обучения генеративно-состязательных сетей, а также использование обученных генеративно-состязательных сетей |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2011508616A (ja) | 2011-03-17 |
| CN101896911B (zh) | 2014-12-10 |
| JP5629582B2 (ja) | 2014-11-19 |
| US9436798B2 (en) | 2016-09-06 |
| WO2009074930A1 (en) | 2009-06-18 |
| US20100266174A1 (en) | 2010-10-21 |
| EP2235653A1 (en) | 2010-10-06 |
| RU2010128943A (ru) | 2012-01-20 |
| CN101896911A (zh) | 2010-11-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2493593C2 (ru) | Способ извлечения данных из набора данных медицинских изображений | |
| KR101943011B1 (ko) | 피검체의 의료 영상 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치 | |
| EP2888686B1 (en) | Automatic detection and retrieval of prior annotations relevant for an imaging study for efficient viewing and reporting | |
| US9020235B2 (en) | Systems and methods for viewing and analyzing anatomical structures | |
| US9489733B2 (en) | Query-specific generation and retrieval of medical volume images | |
| CN105167793A (zh) | 图像显示装置、显示控制装置及显示控制方法 | |
| WO2018163633A1 (ja) | 類似症例画像検索プログラム、類似症例画像検索装置及び類似症例画像検索方法 | |
| JP6719421B2 (ja) | 学習データ生成支援装置および学習データ生成支援方法並びに学習データ生成支援プログラム | |
| US8786601B2 (en) | Generating views of medical images | |
| JP7258772B2 (ja) | 全人的患者放射線医療ビューワ | |
| JP7000206B2 (ja) | 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム | |
| US20170221204A1 (en) | Overlay Of Findings On Image Data | |
| US10860894B2 (en) | Learning data generation support apparatus, operation method of learning data generation support apparatus, and learning data generation support program | |
| EP2235652B1 (en) | Navigation in a series of images | |
| US10176569B2 (en) | Multiple algorithm lesion segmentation | |
| WO2010029470A1 (en) | System and method for processing medical images | |
| de Ridder et al. | A web-based medical multimedia visualisation interface for personal health records | |
| US20220020475A1 (en) | Multimodality hanging protocols | |
| US20050148861A1 (en) | Methods and systems for image selection and display | |
| JP2004334403A (ja) | 遠隔画像解析システムおよびその方法 | |
| CN117642777A (zh) | 医学成像的缩略图动画 | |
| Pattanangkur et al. | The Design of SkyPACS: A High-Performance Mobile Medical Imaging Solution |