Результат интеллектуальной деятельности: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ВАСКУЛЯРИЗАЦИИ

Настоящая заявка относится к визуализации васкуляризации. Она находит конкретное применение для зрительного представления васкуляризации опухолей в данных изображениях компьютерной томографии (СТ). В более общем смысле она также относится к зрительному представлению связности других патологических изменений или исследуемых патологических изменений в данных пространственного изображения, генерируемых с использованием других формирующих изображение методов.

Методы диагностической визуализации, как например СТ, магнитный резонанс (MR), ультразвук (US), однофотонная эмиссионная компьютерная томография (SPECT), позитронно-эмиссионная томография (PET) и рентгенологический анализ могут играть важную роль в диагностике и лечении заболеваний, таких как рак. Одним из факторов, который может быть использован для оценки опухоли или другого подозреваемого патологического изменения, является его васкуляризация. Таким образом, степень и способ, которыми патологическое изменение связано с окружающей сосудистой сетью, могут предоставлять врачу полезную информацию, например, в связи с определением, является ли опухоль доброкачественной или злокачественной, ее возможного роста и т.п.

К сожалению, сосудистая визуализация может быть затруднена за счет ряда факторов. Например, несмотря на то, что многие кровеносные сосуды могут быть расположены поблизости от опухоли, не все из них могут участвовать в кровоснабжении патологического изменения. Более того, различные кровеносные сосуды могут отличаться по яркости и размеру. Более мелкие сосуды, даже будучи связанными с опухолью, могут иметь тенденцию быть относительно менее видимыми и имеют меньшую контрастность. Более крупные сосуды, потенциально являясь хорошо визуализируемыми, могут иметь незначительную сосудистую связь с опухолью или не иметь ее.

Сегментация и методы, связанные с визуализацией поверхности, были использованы для идентификации и представления тех вокселов, которые представляют кровеносные сосуды. Однако, к сожалению, результаты операции сегментации, как правило, зависимы от алгоритма сегментации и выбранных параметров сегментации. Например, порог яркости, подавление помех и критерии минимальной толщины могут влиять на то, будет ли отдельная структура идентифицирована в качестве кровеносного сосуда.

Аспекты настоящего изобретения решают данные и другие вопросы.

Согласно первому аспекту, способ включает этап, на котором оценивают данные первого пространственного изображения, которые включают патологическое изменение и сосудистую сеть, для определения пространственно изменяющейся интенсивности связей сосудов между областями данных в первом пространственном изображении и патологическим изменением. Способ также включает этап, на котором генерируют данные второго пространственного изображения, отражающие определенную пространственно изменяющуюся интенсивность.

Согласно еще одному аспекту, устройство включает средства для оценки данных первого пространственного изображения, которые включают патологическое изменение, для определения пространственно изменяющейся интенсивности связности сосудов между областями данных в первом пространственном изображении и патологическим изменением. Устройство также включает средство для генерирования данных второго, пространственно изменяющегося пространственного изображения, отражающих определенную интенсивность.

Согласно еще одному аспекту, машиночитаемый носитель информации включает команды, которые, при выполнении процессором, предписывают процессору выполнять способ. Способ включает оценку данных первого пространственного изображения, которые включают исследуемое патологическое изменение, для определения пространственно изменяющейся интенсивности, посредством которой области данных в первом пространственном изображении и исследуемое патологическое изменение связаны посредством сосудов, и создание данных второго пространственного изображения, отражающих определенную пространственно изменяющуюся интенсивность.

Согласно еще одному аспекту, устройство включает средство для идентификации в данных пространственного изображения, отражающих объект, множества путей, которые представляют вероятные связи сосудов с патологическим изменением объекта. Устройство также включает средство для генерирования данных пространственно изменяющейся связности сосудов, представляющих вероятность, что области данных вдоль путей связаны посредством сосудов с патологическим изменением посредством путей.

Квалифицированным специалистам в данной области необходимо понимать, кроме того, другие аспекты настоящего изобретения при прочтении и осмысливании сопровождающих фигур и описания.

ФИГУРЫ

Настоящее изобретение проиллюстрировано с целью примера, а не для ограничения на фигурах приложенных чертежей, на которых одинаковые ссылки обозначают аналогичные элементы и на которых:

Фигура 1 изображает СТ сканер.

Фигура 2 изображает способ.

Фигуры 3А-3Е изображают данные пространственного изображения и соответствующие изображения.

Фигура 4 изображает способ.

Со ссылкой на фигуру 1 СТ сканер 10 включает вращающийся гентри 18, который вращается вокруг зоны 14 исследования. Вращающийся гентри 18 поддерживает источник 12 рентгеновского излучения, такой как рентгеновская трубка. Гентри 18 также поддерживает рентгеночувствительный детектор 20, который стягивает дугу на противоположной стороне зоны 14 исследования. Рентгеновские лучи, испускаемые источником 12 рентгеновского излучения, пересекают зону 14 исследования и обнаруживаются детектором 20. В зависимости от конфигурации сканера 10 и детектора 20, источник 12 рентгеновского излучения генерирует, как правило, веерный, клинообразный или конусообразный пучок излучения, который имеет приблизительно одинаковое протяжение с зоной действия детектора 20. Соответственно, сканер 10 генерирует проекционные данные, свидетельствующие об ослаблении излучения вдоль множества проекций или лучей через объект, расположенный в зоне 14 исследования. Опора 16, как например стол, поддерживает пациента или другой объект в зоне 14 исследования.

Система 23 измерения данных, расположенная на вращающемся гентри 18 или около него, принимает сигналы от детектора 20 и обеспечивает необходимое аналого-цифровое преобразование, мультиплексирование, интерфейс, передачу данных и аналогичные функции.

Реконструирующее устройство 22 реконструирует проекционные данные, собираемые системой 23 измерения данных, для генерирования данных 24 пространственного изображения, отражающих внутреннюю анатомию пациента. Также будет понятно, что с данными пространственного изображения также могут выполняться фильтрование, усиление и/или другие операции по обработке изображения.

Необходимо отметить, что изложенное выше представляет собой пример одной применимой конфигурации СТ сканера, и что предполагаются другие конфигурации. В конфигурации четвертого поколения, например, детектор 20, как правило, остается неподвижным, тогда как участок 18 вращающегося гентри вращается вокруг зоны исследования. Источник рентгеновского излучения может быть сконфигурирован иначе, чем в виде общепринятой рентгеновской трубки; также предполагаются электронно-лучевые томографы, которые используют электронный пучок. Более того, система спектральной СТ может предоставлять информацию о материальном составе объекта. Кроме того, рядовым специалистам в данной области будут понятны другие варианты.

Данные 24 пространственного изображения, обычно, структурируют в виде трехмерного (3D) массива вокселов 21. Различные вокселы имеют значение, которое изменяется, как функция измеряемой переменной величины. В случае данных СТ изображения, измеряемая переменная величина представляет собой обычно ослабление рентгеновского излучения, значение которого общепринято выражают в единицах Хаунсфилда (HU).

Таким образом, значения вокселов, как правило, должны представлять пространственное изменение ослабления излучения субъекта.

Продолжая со ссылкой на фигуру 1, выделитель 26 исследуемого объема (VOI) выделяет или иным образом выбирает объем или другую исследуемую область данных 24 пространственного изображения. Для целей настоящего обсуждения будет принято, что селектор 26 VOI использован для выбора VOI, который включает опухоль, узел или другое исследуемое патологическое изменение и, по меньшей мере, участок окружающей сосудистой сети. Выделитель 26 VOI может выделять VOI, на основании ручного ввода пользователя, подходящих автоматических методов выявления патологических изменений, полуавтоматически или другим подходящим образом.

Устройство 28 удаления преграждающих структур может быть использовано для удаления преграждающих или мешающих структур, как например кость, окружающие ткани и т.п., из данных пространственного изображения для создания данных 29 VOI. С другой стороны, удаление преграждающих структур может быть выполнено пользователем вручную, автоматически с использованием подходящих методов сегментации и/или удаления структур, полуавтоматически или другим подходящим образом.

Идентификатор 30 патологических изменений обрабатывает данные пространственного изображения для идентификации тех участков данных 29 VOI, которые соответствуют исследуемому патологическому изменению 31. В одном исполнении идентификатор 30 патологических изменений включает устройство сегментирования, которое использует известные методы сегментирования, для сегментирования исследуемого патологического изменения. С другой стороны, идентификация патологических изменений может быть выполнена автоматически, вручную пользователем, полуавтоматически или другим подходящим образом.

Идентификатор 32 сосудистых путей обрабатывает данные 29 VOI для идентификации путей через пространственное изображение, которые представляют возможные связи сосудов с патологическим изменением. В одном исполнении, и как будет обсуждаться дополнительно ниже, идентификатор 32 путей использует метод наращивания приоритетных областей для предпочтительной идентификации того пути (путей) через пространственное изображение, который наиболее вероятно отображает сильные связи сосудов с патологическим изменением.

Анализатор 34 сосудистых путей анализирует идентифицированные пути для идентификации областей данных вдоль идентифицированных путей, которые отображают относительно слабые связи сосудов с патологическим изменением. Более конкретно, в одном варианте осуществления, анализатор 34 путей определяет, для различных областей данных в пространственном изображении, область данных вдоль определенного пути между патологическим изменением и областью данных, которая представляет наиболее слабую связь сосудов.

Генератор 36 данных связности сосудов генерирует данные 35 связности сосудов, представляющие степень или интенсивность связи сосудов между различными областями данных в пространственном изображении и патологическим изменением. Более конкретно, генератор 36 данных генерирует данные 35 пространственно изменяющейся связности, в которых значения, соответствующие областям данных в данных 35 связности, зависят от значения данных 29 VOI в области данных, определенной анализатором 34 путей.

Генератор 38 проекций максимальной интенсивности (MIP) оперирует данными 29 VOI для генерирования данных 39_1-N VOI MIP для одного или более углов или проекций через данные 29 VOI. Генератор 38 MIP также оперирует данными 36 связности сосудов для создания данных 40_1-N связности MIP для соответствующих проекций через данные 35 связности сосудов. В случае данных 39 VOI MIP яркость различных областей данных в проекции изображения представляет значения, встречающиеся в данных 39 VOI. В случае данных 40_1-N связности MIP значения представляют интенсивность или степень связности с исследуемым патологическим изменением. Для облегчения изображения и/или сравнения двух данных установок значения вокселов могут быть выражены в одних и тех же единицах (например, числах СТ или HU, в случае данных СТ).

Процессор 42 изображений обрабатывает первые данные 39_1-N MIP, данные 40_1-N связности MIP и данные 31 сегментированного патологического изменения для представления через дисплей, монитор или другой подходящий для человека интерфейс 91. С другой стороны, для облегчения сравнения, данные 39 VOI MIP и данные 40 связности MIP могут одновременно отображаться на интерфейсе 91, например, располагаясь рядом. Данные 39, 40 MIP могут также быть представлены в виде подвижного отображения MIP, например, посредством координированного вращения отображаемых изображений MIP вокруг подходящей оси вращения. В одном примере, изображения поворачивают вперед и назад на угол, равный приблизительно плюс-минус десять (10) градусов, чтобы придать ощущение трехмерности. В еще одном примере MIP поворачивают через определенные промежутки времени на 360 градусов. Пользователю может также быть предоставлена возможность поочередно поворачивать данные по желанию, например, посредством вращения окна и уровня, или другого задействуемого пользователем средства управления.

Работа будет теперь описана в отношении фигуры 2.

На этапе 202 проводят сканирование пациента для генерирования проекционных данных. Для целей настоящего обсуждения будет принято, что проекционные данные собирают в области, которая включает, по меньшей мере, участок легкого пациента. Необходимо отметить также, что, в зависимости от факторов, как например тип патологического изменения, окружающая сосудистая сеть и способ сканирования, сканирование может быть согласовано с введением контрастного вещества для получения контрастных улучшенных проекционных данных. Осуществление этого особенно полезно там, где может быть трудно иным образом дифференцировать некоторые или все из патологического изменения или сосудистой сети от окружающей ткани, что может происходить, когда патологическое изменение и/или сосудистая сеть расположены в сердечной или мышечной ткани или около нее.

На этапе 204 реконструируют проекционные данные для создания данных 24 пространственного изображения. Необходимо также отметить, что реконструкция 204 и последующие операции могут выполняться во время и в месте, которые удалены от операции сканирования.

На этапе 206 VOI выделяют из данных пространственного изображения. Для целей настоящего примера будет принято, что VOI включает патологическое изменение легкого с подозрением на рак и для которого необходимо оценить кровоснабжение патологического изменения. Таким образом, для цели настоящего примера, VOI должен включать патологическое изменение и, по меньшей мере, участок окружающей сосудистой сети.

Пример выделенного VOI 29 схематично показан на фигуре 3А. Несмотря на то, что выделенный VOI 29 проиллюстрирован в виде двухмерной (2D) проекции для простоты иллюстрирования, будет понятно, что VOI должен обычно включать 3D объем, который включает патологическое изменение 304 и сосудистую сеть 306.

Относительно большие сосуды обычно имеют тенденцию быть более видимыми и появляться на изображении относительно более яркими, тогда как относительно более мелкие сосуды могут быть более темными или более трудно различимыми. Следует также понимать, однако, что различимость или яркость сосуда 306 может необязательно коррелировать с интенсивностью данной сосудистой связи с патологическим изменением 304. Например, четко видимый сосуд может быть слабо связан (если связан) с патологическим изменением 304, принимая, таким образом, небольшое участие в кровоснабжении патологического изменения 304 или не принимая участия совсем. С другой стороны, мало видимый сосуд может быть сильно связан с патологическим изменением 304. Для целей настоящего примера будет принято, что сосуды 306с относительно сильно связаны с патологическим изменением 304, тогда как сосуды 306_D связаны слабо.

Преграждающие структуры, если присутствуют в данном изображении, могут быть удалены из данных изображения на этапе 208.

На этапе 210 патологическое изменение идентифицируют, например, с использованием подходящего метода сегментирования. Сегментированное патологическое изменение 31 проиллюстрировано на ФИГУРЕ 3В в целом с помощью штриховки.

Данные 35 связности сосудов генерируют на этапе 212, причем пример данных 35 связности вокселов схематично проиллюстрирован на ФИГУРЕ 3С. Более конкретно, каждая область данных или воксел в данных 35 связности принимает значение, представляющее интенсивность его сосудистой связи с патологическим изменением 304; каждый воксел в данных 35 связности принимает значение данных, которое равно минимальному значению воксела, встречающемуся на наиболее вероятном сосудистом пути между патологическим изменением 304 и векселем. Таким образом, в настоящем примере, сосуды 306с относительно "яркие", тогда как сосуды 306_D - нет. Иными словами, те сосуды 306_D, которые относительно менее сильно связаны с патологическим изменением, подавляются.

Данные 39, 40 MIP генерируют на этапе 214 для одной или более проекций через данные 35 связности и данные 29 VOI, соответственно. Данные 39, 40 MIP для примера проекции схематично проиллюстрированы на фигуре 3D.

На этапе 216 сегментированное патологическое изменение 31 может быть наложено на данные 39, 40 MIP.

Данные 39, 40 MIP представляют пользователю на этапе 218. В одном исполнении, схематично проиллюстрированном на фигуре 3Е, данные 39, 40 MIP для соответствующих проекций через пространственное изображение представлены рядом друг с другом с помощью пользовательского интерфейса 91. Как отмечалось выше, движение отображения MIP может быть генерировано вращением представляемых проекций вокруг подходящей оси 310 вращения.

Генерирование данных 35 связности сосудов будет теперь дополнительно описано со ссылкой на фигуру 4, которая иллюстрирует пример метода наращивания приоритетных областей, в которых яркость вокселов в данных 35 связности представляет минимальную яркость вокселов, расположенных вдоль наиболее сильного сосудистого пути между патологическим изменением и векселем.

На этапе 402 те вокселы, которые граничат с патологическим изменением (т.е. его соседи первого порядка), идентифицируют и рассматривают как вокселы-кандидаты.

На этапе 404 вокселы-кандидаты упорядочивают согласно вероятности, что они представляют кровеносный сосуд.

Необходимо отметить, что могут быть использованы различные критерии вероятности. Согласно одному методу, вокселы-кандидаты упорядочивают согласно значениям их относительных данных, например, с относительно более высокими значениями рассматриваются как первые. Подобный метод особенно полезен в ситуациях, таких как формирование изображения СТ патологических изменений легкого, где вокселы, представляющие кровеносные сосуды, относительно контрастные по сравнению с окружающими тканями. В варианте можно рассматривать только вокселы в пределах определенного диапазона, при этом вокселы упорядочивают согласно их области данных в диапазоне. Дополнительно или альтернативно может быть использована морфологическая или другая информация. Рядовым специалистам в данной области будет понятно, что изложенное выше представляет собой исключительно примеры и что по необходимости могут быть использованы другие варианты. Более того, могут быть использованы методы генерирования пути, не являющиеся наращиванием областей.

На этапе 406 рассматривают воксел-кандидат, который, наиболее вероятно, представляет кровеносный сосуд.

На этапе 408 рассмотренный воксел добавляют к пути. Необходимо отметить, что, в зависимости от вероятности, рассмотренный воксел отображает кровеносный сосуд и область данных рассмотренного воксела, рассмотренный воксел может быть добавлен к уже существующему пути, может быть признан ветвью существующего пути или может формировать начало нового пути.

На этапе 410, если рассмотренный воксел представляет собой наименее вероятный воксел вдоль текущего пути для представления связи с патологическим изменением, для значения рассмотренного воксела устанавливают значение вероятности пути для текущего пути. В случае данных СТ, в которых данные 29 VOI выражены в HU, значение вероятности пути аналогичным образом может быть выражено в HU.

На этапе 412, в данных 35 связности, воксел, имеющий область данных, которая соответствует области данных рассмотренного воксела, устанавливают для текущего значения вероятности пути.

На этапе 414 идентифицируют соседей первого порядка рассмотренного воксела.

На этапе 416 при необходимости процесс повторяют, например, до тех пор, пока не будут рассмотрены все вокселы первого пространственного изображения 29.

Одно преимущество метода, который описан выше, состоит в том, что степень связности может быть представлена посредством относительной яркости сосуда. Более того, процесс визуализации не полагается на неявное дихотомическое определение того, связан ли отдельный сосуд с опухолью. Относительно визуализации поверхностей, проекции MIP в целом также не требуют порогов яркости, относительно меньше предрасположены к подавлению ослабленных структур и имеют тенденцию быть более надежными по отношению к помехам изображения.

Также будет понятно, что порядок различных этапов может быть изменен. Например, анализ наименьшей вероятной сосудистой связи вдоль заданного пути нет необходимости проводить одновременно с генерированием пути и можно выполнять на отдельном этапе. Сначала по ширине, сначала по глубине и другие методы упорядочивания могут быть использованы. Пути могут также быть идентифицированы с использованием иного, чем наращивание областей.

Кроме того, предполагаются другие варианты. Например, описанные выше методы не ограничены данными СТ и могут быть использованы в связи с данными изображения, сгенерированными с использованием других методов, включающих, но не ограниченных MR, US, SPECT, PET и рентгеновским анализом. Их также можно использовать в связи с патологическими изменениями, не являющимися опухолями и узлами, а также для визуализации связности со структурами, не являющимися патологическими изменениями. Их также можно использовать для визуализации связности, не являющейся связностью сосудов.

Также предполагаются различные методы отображения и визуализации. В качестве одного примера данные 35 связности могут также быть представлены с использованием методов объемной визуализации. В качестве еще одного примера значение яркости связности может быть выражено посредством изменений цвета или тени.

Необходимо понимать, что различные изложенные выше методы могут быть осуществлены путем варьирования комбинаций аппаратного обеспечения и/или компьютерного программного обеспечения или программно-аппаратных средств. В случае программного обеспечения, программно-аппаратных средств и т.п. машиночитаемые команды могут быть сохранены на машиночитаемом носителе информации. При выполнении процессором компьютера команды предписывают процессору выполнять описанные методы. Команды могут также быть расположены удаленно и доступны при необходимости, например, посредством загрузки их через Интернет.

Изобретение было описано со ссылкой на предпочтительные варианты осуществления. При прочтении и осмыслении предшествующего подробного описания могут быть выведены модификации и изменения. Предполагается, что изобретение должно трактоваться с включением всех подобных модификаций и изменений, насколько они подпадают под объем правовых притязаний прилагаемой формулы изобретения или ее эквивалентов.