ФОРМИРОВАНИЕ ПСЕВДО-КТ ПО МР-ДАННЫМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ТКАНИ

1. Система для формирования модели прогнозирования псевдо-КТ, содержащая:
базу данных, сконфигурированную с возможностью хранения данных для обучения, содержащих многоканальные магнитно-резонансные (МР) данные и компьютерно-томографические (КТ) данные множества объектов для обучения, при этом каждый объект для обучения имеет несколько МР-изображений и, по меньшей мере, одно КТ-изображение;
процессор, связанный с возможностью обмена информацией с базой данных для доступа к информации, хранимой в базе данных;
память, связанную с возможностью обмена информацией с процессором, причем память хранит команды, которые, при выполнении процессором, конфигурируют процессор для выполнения операций, содержащих:
осуществление доступа к базе данных для поиска и выборки данных для обучения, включающих в себя несколько МР-изображений и, по меньшей мере, одно КТ-изображение для каждого из множества объектов для обучения;
для каждого объекта для обучения:
определение, по меньшей мере, одной карты параметров тканей по нескольким МР-изображениям; и
получение КТ-значений,  по меньшей мере, по одному КТ-изображению; и
формирование модели прогнозирования псевдо-КТ по картам параметров тканей и КТ-значениям множества объектов для обучения.
2. Система по п. 1, в которой, по меньшей мере, одна карта параметров тканей выбрана из группы, состоящей из:
карты протонной плотности;
карты времени продольной релаксации; и
карты времени поперечной релаксации.
3. Система по п. 1, в которой операция определения, по меньшей мере, одной карты параметров тканей по нескольким МР-изображениям содержит:
получение параметров последовательности, относящихся к каждому из нескольких МР-изображений; и
оценку значения параметра ткани для каждой точки изображения, по меньшей мере, одной карты параметров тканей, исходя из параметров последовательностей и значений интенсивности МР-изображения нескольких МР-изображений в соответствующих им местоположениях изображения, согласующихся с точкой изображения карты параметров тканей.
4. Система по п. 1, в которой несколько МР-изображений включают в себя, по меньшей мере, три многоканальных МР-изображения.
5. Система по п. 1, в которой данные для обучения включают в себя несколько КТ-изображений для, по меньшей мере, одного из множества объектов для обучения, и операции содержат:
усреднение КТ-значений соответствующих точек изображения нескольких КТ-изображений.
6. Система по п. 1, в которой операции содержат:
выставление нескольких МР-изображений и, по меньшей мере, одного КТ-изображения для каждого из множества объектов для обучения.
7. Система по п. 1, в которой данные для обучения включают в себя первый набор МР-изображений для первого объекта для обучения и второй набор МР-изображений для второго объекта для обучения, и первый и второй наборы МР-изображений имеют разные параметры последовательностей, при этом операции содержат:
формирование модели прогнозирования псевдо-КТ с использованием данных как из первого, так и из второго наборов МР-изображений.
8. Система по п. 1, в которой операции содержат:
выделение одного или более признаков из нескольких МР-изображений или, по меньшей мере, одной карты параметров тканей каждого объекта для обучения; и
формирование модели прогнозирования псевдо-КТ по картам параметров тканей, выделенным признакам и КТ-значениям множества объектов для обучения.
9. Система по п. 8, в которой один или более признаков, выделенных из нескольких МР-изображений или, по меньшей мере, одной карты параметров тканей, включают в себя, по меньшей мере, что-то одно из:
координат точки изображения;
нормированных координат относительно опорной точки, внешней относительно МР-изображений;
нормированных координат относительно одной или более ориентирных точек внутри МР-изображений;
одного или более значений кривизны на, по меньшей мере, одной карте параметров тканей;
одного или более текстурных показателей, по меньшей мере, одной карты параметров тканей; или
одного или более участков изображения на, по меньшей мере, одной карте параметров тканей.
10. Система для формирования псевдо-КТ-изображения, содержащая:
процессор;
память, связанную с возможностью обмена информацией с процессором, при этом память хранит команды, которые, при выполнении процессором, конфигурируют процессор для выполнения операций, содержащих:
прием нескольких многоканальных магнитно-резонансных (МР) изображений пациента;
преобразование нескольких многоканальных МР-изображений в, по меньшей мере, одну карту параметров тканей;
формирование КТ-значений посредством применения модели прогнозирования к, по меньшей мере, одной карте параметров тканей; и
формирование псевдо-КТ-изображения по КТ-значениям, сформированным посредством модели прогнозирования.
11. Система по п. 10, в которой, по меньшей мере, одна карта параметров тканей выбрана из группы, состоящей из:
карты протонной плотности;
карты времени продольной релаксации; и
карты времени поперечной релаксации.
12. Система по п. 10, в которой операция преобразования нескольких многоканальных МР-изображений в, по меньшей мере, одну карту параметров тканей содержит:
получение параметров последовательности, относящихся к каждому из нескольких МР-изображений; и
оценку значения параметра ткани для каждой точки изображения, по меньшей мере, одной карты параметров тканей, на основе параметров последовательностей и значений интенсивности МР-изображения нескольких МР-изображений в соответствующих им местоположениях изображения, согласующихся с точкой изображения карты параметров тканей.
13. Система по п. 10, в которой несколько многоканальных МР-изображений включают в себя, по меньшей мере, три многоканальных МР-изображения.
14. Система по п. 10, в которой операции содержат:
прием нескольких многоканальных МР-изображений из устройства получения изображений.
15. Система по п. 10, в которой операции содержат:
прием нескольких многоканальных МР-изображений из базы данных МР-изображений.
16. Система по п. 10, в которой:
модель прогнозирования обучается посредством первого набора многоканальных МР-изображений, имеющих первый набор параметров последовательности; и
принятые несколько многоканальных МР-изображений имеют второй набор параметров последовательности, который отличается от первого набора параметров последовательности.
17. Компьютерно-реализуемый способ формирования модели прогнозирования псевдо-КТ, содержащий следующие этапы:
принимают данные для обучения, включающие в себя несколько многоканальных магнитно-резонансных (МР) изображений и, по меньшей мере, одно компьютерно-томографическое (КТ) изображение для каждого из множества объектов для обучения;
для каждого объекта для обучения:
определяют, по меньшей мере, одну карту параметров тканей по нескольким многоканальным МР-изображениям; и
получают КТ-значения по, по меньшей мере, одному КТ-изображению; и
формируют модель прогнозирования псевдо-КТ по картам параметров тканей и КТ-значениям множества объектов для обучения.
18. Способ по п. 17, в котором, по меньшей мере, одна карта параметров тканей выбрана из группы, состоящей из:
карты протонной плотности;
карты времени продольной релаксации; и
карты времени поперечной релаксации.
19. Способ по п. 17, в котором этап определения, по меньшей мере, одной карты параметров тканей по нескольким многоканальным МР-изображениям содержит следующие этапы:
получают параметры последовательности, относящиеся к каждому из нескольких многоканальных МР-изображений; и
оценивают значение параметра ткани для каждой точки изображения, по меньшей мере, одной карты параметров тканей, на основе параметров последовательностей и значений интенсивности МР-изображения нескольких многоканальных МР-изображений в соответствующих им местоположениях изображения, согласующихся с точкой изображения карты параметров тканей.
20. Способ по п. 17, в котором данные для обучения включают в себя первый набор МР-изображений для первого объекта для обучения и второй набор МР-изображений для второго объекта для обучения, и первый и второй наборы МР-изображений имеют разные параметры последовательностей, при этом способ содержит следующий этап:
формируют модель прогнозирования псевдо-КТ с использованием данных как из первого, так и из второго наборов многоканальных МР-изображений.