АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОБНАРУЖЕНИЕ РИСКОВОЙ ОБЛАСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОЛИЧЕСТВЕННОГО Т1 КАРТИРОВАНИЯ

1. Система медицинской визуализации (5), которая содержит:
хранилище (12) данных, которое содержит первое изображение и второе изображение, причем каждое изображение взаимно совмещается и оно имеет отличающийся контраст, первое изображение содержит первый набор данных изображения и второе изображение содержит второй набор данных изображения;
классификационный модуль (22), который классифицирует тип ткани на основе кластеризации пар измеренного значения соответствующих вокселей первого и второго изображений, причем каждая пара измеренного значения содержит одно значение из первого набора данных изображения и одно значение из второго набора данных изображения для соответствующего вокселя;
сегментатор, который присваивает тип ткани каждому вокселю диагностического изображения соответствующей области визуализации первому и второму изображениям на основе классифицированных пар измеренного значения; и
устройство (32) отображения, которое отображает диагностическое изображение, которое содержит объем классифицированных типов тканей, каждый классифицированный тип ткани изображен отличающимся контрастным цветом.
2. Система медицинской визуализации (5) по п. 1, в которой классификационный модуль содержит процессор, запрограммированный для того, чтобы:
относить принадлежность каждой пары измеренных значений кластеру на основе алгоритма нечетких c-средних (FCM), причем
каждый кластер соответствует одному из типов тканей.
3. Система медицинской визуализации (5) по п. 1, в которой первое и второе изображения создаются на одном и том же устройстве визуализации (10).
4. Система медицинской визуализации (5) по п. 1, в которой устройство визуализации (10) содержит, по меньшей мере, одно из: магнитного резонанса (МР); однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ); позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ); и рентгеновской компьютерной томографии (КТ).
5. Система медицинской визуализации (5) по п. 1, в которой первое изображение контрастно сопоставляет первый здоровый тип ткани со вторым здоровым типом ткани, который содержит рисковые типы тканей, а второе изображение контрастно сопоставляет первый здоровый тип ткани, который содержит рисковые типы тканей, со вторым здоровым типом ткани, который отличается от первого здорового типа ткани.
6. Система медицинской визуализации (5) по п. 5, в которой контрастно сопоставленная здоровая ткань включает в себя одно из крови и здорового миокарда.
7. Система медицинской визуализации (5) по п. 1, в которой классификационный модуль классифицирует три или больше типов тканей.
8. Система медицинской визуализации (5) по п. 1, в которой классификационный модуль (22) классифицирует ткани, включая в себя кровь, здоровый миокард, инфаркт и серую зону.
9. Система медицинской визуализации (5) по п. 1, которая дополнительно содержит:
аналитический блок (24), который вычисляет объем, по меньшей мере, одного классифицированного типа ткани; и
где устройство отображения отображает объем, вычисленный для классифицированного типа ткани.
10. Система медицинской визуализации (5) по любому одному из пп. 1-9, в которой дисплей (32) включает в себя отображение измеренного объема типа ткани с повышенным риском.
11. Способ медицинской визуализации, который включает в себя этапы, на которых:
получают (40) первое изображение, содержащее первый набор данных изображения;
получают (42) второе изображение, содержащее второй набор данных изображения с контрастом, отличным от первого изображения;
взаимно совмещают (44) изображения;
создают (46) пар измеренного значения контраста соответствующих вокселей из первого и второго изображений, причем каждая пара измеренного значения содержит одно значение из первого набора данных изображения и одно значение из второго набора данных изображения для соответствующего вокселя;
относят (48) принадлежность пар измеренного значения к кластерам, каждый из которых классифицирует тип ткани;
присваивают классифицированный тип ткани каждому вокселю диагностического изображения соответствующей визуализированной области с использованием первого и второго изображений на основе классифицированного типа ткани каждой кластеризованной пары измеренного значения;
отображают (50) диагностическое изображение, на котором каждый классифицированный тип ткани изображен отличающимся контрастом или цветом.
12. Способ медицинской визуализации по п. 11, в котором при отнесении (48) принадлежности пар измеренного значения к кластерам используют алгоритм нечетких c-средних (FCM).
13. Способ медицинской визуализации по п. 11, в котором первое и второе изображение генерируются на одном и том же устройстве визуализации и по существу взаимно совмещаются.
14. Способ медицинской визуализации по п. 11, в котором устройство визуализации (10) содержит, по меньшей мере, одно из: магнитного резонанса (МР); однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ); позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ); и рентгеновской компьютерной томографии (КТ).
15. Способ медицинской визуализации по п. 11, который дополнительно включает в себя этапы, на которых:
отображают (52) кластеризованные пары измеренного значения на диаграмме рассеивания пар измеренного значения,
контрастно сопоставляют каждую пару измеренного значения по принадлежности кластеру.
16. Способ медицинской визуализации по п. 11, в котором классифицированные типы тканей включают в себя кровь, здоровый миокард, инфаркт и серую зону.
17. Способ медицинской визуализации по любому одному из пп. 11-16, который дополнительно включает в себя этапы, на которых:
вычисляют (48) объем выбранного классифицированного типа ткани на диагностическом изображении; и в котором отображение
дополнительно включает в себя:
отображение вычисленного объема выбранного классифицированного типа ткани.
18. Невременный машиночитаемый носитель, который несет программное обеспечение, которое управляет одним или несколькими процессорами для того, чтобы осуществлять любое одно по пп. 1-17.
19. Система, которая содержит:
один или несколько процессоров, запрограммированных для того, чтобы осуществлять способ по любому одному из пп. 11-18.
20. Система обработки изображений, которая содержит:
процессор, который запрограммирован для того, чтобы:
генерировать пары значения контраста из соответствующих вокселей первого и второго изображений с различными характеристиками контраста, причем первое изображение содержит первый набор данных изображения и второе изображение содержит второй набор данных изображения, каждая пара измеренного значения содержит одно значение из первого набора данных изображения и одно значение из второго набора данных изображения для соответствующего вокселя:
группировать пары значений контраста в кластеры, соответствующие каждому из множества типов тканей; и
определять тип ткани каждого вокселя на основе кластера, в который его группировали.