УСТОЙЧИВАЯ К ОШИБКАМ ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
принимают данные функциональных изображений, указывающие интересующую область объекта, причем данные функциональных изображений включают в себя пространственно варьирующееся значение функционального параметра (f) и пространственно варьирующуюся модель функциональных ошибок (e);
секционируют интересующую область как функцию от пространственно варьирующейся модели ошибок;
формируют изображение, указывающее секционированную интересующую область.
2. Способ по п.1, в котором секционирование включает в себя этап, на котором секционируют интересующую область на подобласти, имеющие различающиеся пространственные разрешения (206, 208, 210).
3. Способ по п.2, в котором секционирование включает в себя этап, на котором секционируют интересующую область согласно критерию однородности модели функциональных ошибок.
4. Способ по п.2, в котором секционирование включает в себя этап, на котором секционируют интересующую область согласно критерию минимизации модели функциональных ошибок.
5. Способ по п.1, в котором секционирование включает в себя этап, на котором секционируют интересующую область на множество кластеров (304, 306, 308), имеющих похожие значения функциональных параметров, при этом число кластеров является функцией от модели ошибок и статистической ошибки.
6. Способ по п.1, в котором секционирование включает в себя этапы, на которых:
секционируют интересующую область на первое число кластеров (304, 306, 308);
используют модель ошибок для того, чтобы оценить разделение кластеров;
секционируют интересующую область на второе число кластеров.
7. Способ по п.6, в котором использование модели ошибок включает в себя этап, на котором используют модель ошибок и статистическую ошибку для того, чтобы оценить разделение кластеров.
8. Способ по п.7, в котором секционирование интересующей области на второе число кластеров включает в себя этап, на котором выполняют, по меньшей мере, одно из разделения кластера и объединения первого и второго кластера.
9. Способ по п.6, включающий в себя этапы, на которых:
отображают предлагаемое секционирование в воспринимаемой человеком форме;
предоставляют возможность пользователю отклонить предлагаемое секционирование.
10. Способ по п.9, включающий в себя этап, на котором выделяют предлагаемое секционирование с помощью GUI.
11. Способ по п.1, в котором функциональный параметр указывает гипоксию.
12. Способ по п.1, в котором способ включает в себя этап, на котором используют секционированную интересующую область для того, чтобы вычислить распределение дозы облучения.
13. Способ по п.1, в котором функциональный параметр указывает перфузию.
14. Способ по п.1, в котором изображение указывает молекулярный агент визуализации.
15. Способ по п.1, в котором функциональный параметр указывает потребление глюкозы, разрастание клеток, апоптоз или плотность рецепторов.
16. Устройство, содержащее:
средство для приема данных функциональных изображений, указывающих интересующую область объекта, причем данные функциональных изображений включают в себя пространственно варьирующееся значение функционального параметра (f) и пространственно варьирующуюся модель функциональных ошибок (e);
средство секционирования интересующей области как функции от пространственно варьирующегося значения ошибок;
средство формирования изображения, указывающего секционированную интересующую область.
17. Устройство по п.16, включающее в себя средство формирования данных функциональных изображений.
18. Устройство по п.16, в котором средство секционирования включает в себя средство GUI для интерактивного секционирования интересующей области как функции от пространственно варьирующейся модели ошибок и ввода человека.
19. Машиночитаемый носитель записи, содержащий инструкции, которые, когда приводятся в исполнение посредством компьютера, инструктируют компьютер осуществлять способ, содержащий этапы, на которых:
принимают данные функциональных изображений, указывающие интересующую область объекта, причем данные функциональных изображений включают в себя функциональные значения (f) и модель ошибок;
кластеризуют данные функциональных изображений на множество кластеров, при этом число кластеров является функцией от модели функциональных ошибок в функциональных значениях, включенных в кластер.
20. Машиночитаемый носитель записи по п.19, в котором число кластеров является функцией от статистической ошибки (s).
21. Машиночитаемый носитель записи по п.19, в котором число кластеров является функцией от модели функциональных ошибок (e).
22. Машиночитаемый носитель записи по п.19, в котором способ включает в себя этапы, на которых:
кластеризуют функциональные данные на первое число кластеров;
используют модель ошибок для того, чтобы оценить кластеры;
корректируют число кластеров согласно результату оценки;
кластеризуют функциональные данные на второе число кластеров.
23. Машиночитаемый носитель записи по п.22, в котором кластер включает в себя статистическую ошибку и модель функциональных ошибок, и в котором способ включает в себя этапы, на которых:
сравнивают показатель статистической ошибки и показатель модели функциональных ошибок;
если показатель распределения параметров превышает показатель физиологического распределения ошибок, увеличивают число кластеров.
24. Машиночитаемый носитель записи по п.23, в котором способ включает в себя этап, на котором разделяют кластер.
25. Машиночитаемый носитель записи по п.23, в котором показатель статистической ошибки представляет собой среднеквадратическое отклонение.
26. Машиночитаемый носитель записи по п.19, в котором первый кластер включает в себя значение параметра, а второй кластер включает в себя распределение ошибок, и в котором способ включает в себя этапы, на которых:
определяют то, находится ли значение параметра в пределах распределения ошибок;
если значение параметра находится в пределах распределения ошибок, то уменьшают число кластеров.
27. Машиночитаемый носитель записи по п.26, в котором способ включает в себя этап, на котором объединяют первый и второй кластеры.
28. Машиночитаемый носитель записи по п.19, в котором способ включает в себя этапы, на которых:
отображают предлагаемую кластеризацию данных в воспринимаемой человеком форме;
предоставляют возможность пользователю одобрить или отклонить предлагаемую кластеризацию.
29. Машиночитаемый носитель записи по п.19, в котором способ включает в себя этап, на котором используют кластеризованные данные для того, чтобы вычислить дозу облучения.
30. Машиночитаемый носитель записи по п.19, в котором интересующей областью является мозг, а кластеры указывают функцию мозга.
31. Машиночитаемый носитель записи, содержащий инструкции, которые, когда приводятся в исполнение посредством компьютера, инструктируют компьютер осуществлять способ, содержащий этапы, на которых:
принимают данные функциональных изображений, указывающие интересующую область объекта, причем данные функциональных изображений включают в себя пространственно варьирующееся значение функционального параметра (f) и пространственно варьирующуюся модель функциональных ошибок (e);
используют пространственно варьирующуюся модель функциональных ошибок для того, чтобы пространственно варьировать пространственное разрешение данных функциональных изображений;
формируют изображение, указывающее данные функциональных изображений.
32. Машиночитаемый носитель записи по п.31, в котором способ включает в себя этап, на котором варьируют пространственное разрешение согласно одному из критерия однородности модели функциональных ошибок и критерия минимизации модели функциональных ошибок.
33. Машиночитаемый носитель записи по п.31, в котором интересующая область включает в себя миокард, а функциональный параметр указывает ишемию.
34. Машиночитаемый носитель записи по п.31, в котором изображение включает в себя, по меньшей мере, две подобласти с различными пространственными разрешениями на основе модели функциональных ошибок.
35. Способ, содержащий этапы, на которых:
принимают данные функциональных изображений, указывающие интересующую область объекта, причем данные функциональных изображений включают в себя значение функционального параметра (f) и модель функциональных ошибок (e);
отображают данные функциональных изображений в воспринимаемой человеком форме в GUI;
интерактивно секционируют интересующую область на основе модели функциональных ошибок и оценки человеком отображаемых данных функциональных изображений.
36. Способ по п.35, включающий в себя этап, на котором повторяют этапы отображения и интерактивного секционирования интересующей области множество раз.
37. Способ по п.35, включающий в себя этап, на котором принимают ввод человека, одобряющий предлагаемое секционирование интересующего объема.
38. Способ по п.35, включающий в себя этап, на котором принимают ввод человека, предлагающий секционирование интересующего объема.
39. Способ по п.35, в котором интерактивное секционирование интересующего объема включает в себя этап, на котором интерактивно секционируют интересующий объем на множество подобластей, при этом число подобластей основано на модели функциональных ошибок и оценке человеком.
40. Способ по п.35, в котором функциональный параметр указывает гипоксию или перфузию.