[发明专利]使用双能量计算机断层扫描的针对外伤性出血的检测和量化

说明书

公开了使用双能量计算机断层扫描的针对外伤性出血的检测和量化。提供用于针对外伤性出血进行自动检测和量化的系统和方法。使用全身双能量CT扫描仪来获取图像数据。经机器学习的网络检测在来自双能量CT扫描图像数据的出血图上的一个或多个出血区域。从出血图生成显像。对所预测的出血区域进行量化，并且生成风险值。将显像和风险值呈现给操作者。

技术领域

本实施例涉及医学计算机断层扫描成像和诊断。

背景技术

外伤性出血是事故死亡的主要原因之一。外伤性出血要求立即治疗和紧急护理。所有具有致命结果的外伤患者中的超过50%的患者在受伤的24小时之内死亡。对具有大出血的外伤患者的适当管理包括对潜在出血来源的早期标识，随后是立刻采取措施以最小化失血、恢复组织灌注并且实现稳定。然而，外伤性出血的检测是非常有挑战性的，尤其是当皮肤或者颅骨表面上没有明显缺陷时。

计算机断层扫描（CT）先前已经被用于对外伤患者进行扫描。使用CT扫描仪，总的全身扫描时间可以被减少到少于30秒。虽然CT扫描仪能够捕获外伤患者的图像，但是对结果数据的分析—特别是标识出血—是困难并且不便的。潜在的出血可能位于患者身上的任何地方（例如，大脑、GI、胸腔、腹腔等），因而要从各式各样的周围结构中区分出血。进一步地，出血的外观存在巨大的变化性。此外，针对CT图像，可能利用与其它结构—例如骨骼和血管—相似的强度值来描绘出血区域，这可能使诊断区域复杂化。

发明内容

通过介绍的方式，在下面描述的优选的实施例包括用于对外伤性出血进行自动检测和量化的实施例。使用全身双能量CT扫描来获取图像数据。经机器学习的网络根据双能量CT扫描生成出血概率图。根据出血概率图生成显像。对所预测的出血区域进行量化，并且生成风险值。将显像和风险值呈现给操作者。

在第一方面中，提供用于检测患者体内的出血区域的方法。使用对患者的双能量CT全身扫描来获取双能量图像数据。使用被训练为标识并且分类被给定有双能量图像数据的一个或多个出血区域的神经网络来在出血区域图上检测出血区域。生成并且显示出血图的显像。

在第二方面中，提供用于自动评估外伤性出血的方法。使用双能量CT扫描来获取患者的DECT图像数据。从所述DECT图像数据中移除骨骼材料。在DECT图像数据中跟踪血管。使用被训练为标识并且分类被给定有DECT图像数据的出血区域的第一经机器学习的网络来预测一个或多个出血区域。确定针对一个或多个出血区域的严重性评级。计算针对一个或多个出血区域的大小。针对一个或多个出血区域生成作为一个或多个出血区域的大小和严重性评级的函数的等级。使用被训练为表述总体风险的第二经机器学习的网络来估计针对患者的风险值。

在第三方面中，提供用于自动评估外伤性出血的系统。所述系统包括双能量计算机断层扫描扫描仪、图像处理器、以及显示器。双能量计算机断层扫描扫描仪被配置为获取患者的高KV CT 图像数据和低KV CT图像数据。图像处理器被配置为将高KV CT 图像数据和低KV CT图像数据输入到被训练为预测被给定有图像数据的出血区域的经机器学习的网络中；所述图像处理器进一步被配置为生成由经机器学习的网络预测的出血区域的显像。显示器被配置为显示所述显像。

本发明由随后的权利要求来限定，并且在本节中的任何内容不应被当作对那些权利要求的限制。在下面结合优选的实施例讨论本发明的进一步的方面和优点并且稍后可以独立地或者组合地要求保护本发明的进一步的方面和优点。

附图说明

组件和各图未必成比例，相反重点被放在图示本发明的原理上。此外，在各图中，同样的参考标号贯穿于不同的示图指定对应的部分。

图1描绘CT系统的示例。

图2描绘根据实施例的用于针对外伤性出血的自动检测和量化的系统。

图3描绘根据实施例的用于外伤性出血的自动检测的方法。

图4描绘示例双能量CT系统。