[发明专利]用于在图像中选择感兴趣区域的方法和系统

说明书

本发明提供一种用于在图像中选择感兴趣区域的方法和系统。用于在图像中选择一个或多个感兴趣区域(ROI)的计算机实现方法包括：识别从图像中分割出的一个或多个感兴趣对象；识别对象的预定义的标志；通过参照标志对对象进行形态学测量，确定与对象有关的参考形态学测量；根据参考形态学测量从对象中选择一个或多个ROI，包括识别ROI相对于参考形态学测量的位置；以及输出选择的一个或多个ROI。

与相关申请的交叉引用

本申请基于2019年6月21日提交的第16/448,285号美国专利申请，并要求其优先权，该申请提交的内容通过引用全部并入本文。

技术领域

本发明涉及一种用于在图像中选择二维或三维感兴趣区域的方法和系统，特别地但决不是仅限于将人工智能应用于医学图像分析的应用，例如用于形态学测量。感兴趣区域可以是这样的医学图像中的2D区域或3D体积。可能的医学成像应用包括：计算机断层扫描(CT)、磁共振(MR)、超声和病理扫描仪成像。

背景技术

感兴趣区域(A region of interest，ROI)涉及被考虑对象或对象的一部分的边界的定义，通常当该对象(或部分对象)出现在图像中时，并且感兴趣区域是医学成像应用中常用的概念。选择或识别医学图像中的ROI进行分析或评估。例如，可以在钼靶扫描上定义肿瘤的边界为ROI，例如测量肿瘤的大小；可以在冠状动脉CT钙扫描上识别心内膜边界为ROI，可能在心动周期的不同阶段(例如，收缩末期和舒张末期)用于评估心脏功能；可以在髋部DXA扫描中识别股骨颈为ROI用于计算骨密度；可以在腕部CT扫描中选择桡骨远端ROI用于评估骨的微观结构。

在医学图像分析中，ROI的选择是重要的，因此识别临床相关区域进行临床分析。例如，可以选择桡骨远端区域用于骨微观结构评估；不适当的区域选择可能导致骨微观结构评估无效。如果选择的ROI太近，则该区域包含的骨小梁组织太少；如果选择的ROI太远，则该区域包含的皮质太薄。

此外，在一些诊断分析中，需要将选择的ROI的定量分析与根据大数据样本计算的参考值进行比较。不准确的ROI选择使得这样的比较无效。在医学成像中，监测疾病或治疗需要精确地选择感兴趣区域。如果ROI的选择不精确且不可再现，则将分析和比较同一患者在不同就诊期间的不同ROI，并且治疗方案的疗效可能变差。

可以手动或半手动选择ROI。手动方法需要操作者根据预先定义的规则绘制ROI的轮廓。例如，美国专利号7609817描述了在骨密度测量中从髋部图像中选择股骨颈的方法。该专利公开了一种股骨颈盒，其宽度和长度为1.5cm×5.0cm，以宽度(1.5cm)与x轴(或股骨中线)平行的新坐标系为中心。使用者可以沿着和垂直于股骨中线移动股骨颈盒，并被指示将股骨颈盒的角靠着大转子的骨边缘放置。此外，如果股骨颈很短，则指示使用者减小股骨颈盒的宽度。

一些已知的系统包括半手动ROI选择。这种半手动方法通常需要操作者给出一些初始输入，根据这些输入识别和选择ROI。例如，XtremeCT(TM)(瑞士布吕蒂塞伦的ScancoMedical AG提供的高分辨率外周骨定量计算机断层扫描系统)要求操作者选择要扫描的ROI。操作者首先获得近端肢体的2D前后投影。在2D投影图像上，操作者在视觉上识别解剖标志，并手动将其与水平参考相交。根据参考线，要扫描的解剖体积被偏移标准距离。