用于医学图像分析的网络、决策支持系统和相关图形用户界面(GUI)应用技术方案

本文描述了一种供医疗从业者和/或其患者使用的平台和支持的图形用户接口GUI决策制定工具，例如以有助于制定关于癌症治疗过程的决策的过程和/或跟踪疾病的治疗和/或进展。

Network, Decision Support System and Related Graphic User Interface (GUI) Applications for Medical Image Analysis

This article describes a graphical user interface GUI decision-making tool for use by medical practitioners and/or their patients, such as helping to make decisions about cancer treatment processes and/or tracking disease treatment and/or progress.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于医学图像分析的网络、决策支持系统和相关图形用户界面(GUI)应用相关申请的交叉引用本申请主张2016年10月27日提交的美国临时申请62/413,936的权益，其内容通过引用整体并入本文。
本专利技术一般涉及用于医学图像数据的创建、分析和/或呈现的系统和方法。更特别地，在某些实施例中，本专利技术涉及供医疗从业者和/或其患者使用的基于云的平台和支持的GUI决策制定工具，例如以有助于制定关于癌症治疗过程的决策的过程和/或跟踪疾病的治疗和/或进展。
技术介绍
靶向图像分析涉及使用放射性标记的小分子，其与在疾病演变期间发生改变的体内的特异性受体、酶和蛋白质结合。在向患者施用之后，这些分子在血液中循环，直到它们找到预期的靶标。结合的放射性药物保留在疾病部位，而其余的药剂从身体清除。分子的放射性部分用作信标，使得可以使用通常可用的核医学相机(称为单光子发射计算机断层成像(SPECT)或正电子发射断层成像(PET)相机，在世界上大多数医院都可见)获得描绘疾病位置和浓度的图像。然后，医生可以使用本信息来确定患者中疾病的存在和程度。医生可以使用本信息为患者提供建议的治疗过程并跟踪疾病的进展。有多种基于软件的分析技术可用于PET和SPECT图像的分析和增强，其可以供放射科医师或医生使用。还有许多放射性药物可用于对特定种类的癌症进行成像。例如，小分子诊断1404靶向前列腺特异性膜抗原(PSMA)的细胞外结构域，其是在>95％的前列腺癌细胞表面上扩增的蛋白质并且是用于检测原发性和转移性前列腺癌的经验证的靶标。1404用锝-99m标记，锝-99m是γ-发射体同位素，其广泛可用，相对便宜，有助于高效制备，并且具有对核医学成像应用有吸引力的光谱特性。另一个示范性放射性药物是PyLTM(也称为[18F]DCFPyL)，其是用于前列腺癌的临床阶段氟化PSMA靶向PET成像剂。分子成像与生物学杂志(JournalofMolecularImagingandBiology)的2015年4月刊中发表的概念验证研究表明，用PyLTM进行的PET成像表现出在假定的转移性疾病和原发性肿瘤的部位中PyLTM摄取水平较高，这表明其在检测前列腺癌方面具有高灵敏度和特异性的潜力。肿瘤科医师可以使用来自患者的靶向PET或SPECT研究的图像作为输入，用于其评估患者是否患有特定疾病(例如，前列腺癌)，疾病处于哪个明显的阶段，有哪些建议的治疗过程(如果有)，是否指示外科手术以及可能的预后。肿瘤科医师可以在本评估中使用放射科医师报告。放射科医师报告是放射科医师为请求成像研究的医生准备的PET或SPECT图像的技术评价，包含例如所进行的研究类型、临床病史、图像之间的比较、用于进行研究的技术、放射科医师的观察和发现以及放射科医师基于成像研究结果可能有的总体印象和建议。签署的放射科医师报告将发送给安排所述研究的医生以供医生检阅，然后医生和患者之间就结果和治疗建议进行讨论。因此，所述过程涉及让放射科医师对患者进行成像研究，分析所获得的图像，创建放射科医师报告，将报告转发给请求医生，让医生制定评估和治疗建议，并让医生向患者传达结果、建议和风险。所述过程还可能涉及由于不确定的结果而重复成像研究，或者基于初始结果安排进一步的测试。如果成像研究表明患者患有特定疾病或病状(例如，癌症)，则医生会讨论各种治疗方案(包含手术)以及什么也不做或采取观察等待或主动监测方法(不进行手术)的风险。从医生的角度和从患者的角度来看，存在与本过程相关联的限制。虽然放射科医师的报告肯定是有帮助的，但是医生最终必须依靠其在为其患者制定评估和建议方面的经验。此外，患者必须对他的医生非常信任。医生可以给患者看他的PET/SPECT图像并且可以将与各种治疗方案相关联的数值风险或特定预后的可能性告知患者，但是患者可能很难理解本信息。此外，患者的家属可能会有疑问，特别是如果诊断出癌症但患者选择不进行手术。患者和/或其家庭成员可能在网上搜索补充信息，并且关于诊断的病状的风险可能会被误导。艰难的考验可能会变得更加痛苦。因此，仍然需要用于改进医学成像研究分析以及将这些结果、诊断、预后、治疗建议和相关风险传达给患者的系统和方法。
技术实现思路
本文提出了一种供医疗从业者和/或其患者使用的基于云的平台和支持的图形用户界面(GUI)决策制定工具，例如以有助于制定关于癌症治疗过程的决策的过程和/或跟踪疾病的治疗和/或进展。例如，本文提出了一种基于网络的(例如，基于云的)支持平台，其允许多个用户存储、访问、分析患者的给定图像数据集和/或提供关于其的反馈；平台支持用于自动分析靶向PET/SPECT/或其它图像，生成放射科医师报告，以及应用机器学习算法来更新分析图像的过程(例如，基于成长的图像数据库更新分割和/或分类例程)的软件工具。在某些实施例中，可以使用PyLTM和/或1404作为放射性药物获得靶向PET/SPECT图像。在某些实施例中，多个(经授权的)用户可以访问所述信息，例如以参与数据解释。本文还提出了一种软件工具(例如，移动应用)，其特征在于具有用于调整对应于患者器官(和/或其它组织)的3D风险图像的呈现的控件的图形用户界面(GUI)元件，用于与参考图像进行比较(例如，用于将结果传达给患者作为决策制定支持)。例如，所述工具可以由上面的基于网络的支持平台支持。本工具可以提供易于理解、用户友好、交互式、可控制的图示显示，以将关于患者的病状的信息传达给患者(和/或传达给医生，或在患者的许可下传达给患者的家属)。例如，检测到有癌症风险的患者可以展示指示风险区域和/或程度的图，并且可以将本风险图与被建议给定治疗过程的其它人的风险图进行比较。例如，本工具可以帮助患者决定是否进行手术(例如，针对检测到的前列腺癌的风险)。患者可以将其风险图与表示被建议手术的典型风险水平的图在视觉上进行比较，若低于此图，选择不进行手术并进行观察等待或主动监测可能是合理的。因此，被医生告知有非零癌症风险的低风险患者可以在其自身情况与某人的情况之间进行的视觉上的可控的比较中找到安慰(例如，可以针对患者的年龄、体重和/或其它风险因素来调整患者的风险情况的比较参考)。在一个方面，本专利技术涉及基于网络(例如，基于云)的决策支持系统，其包括：(例如，网络或因特网主机服务器的)处理器；和存储器，其上存储有指令，其中所述指令在由处理器执行时使处理器执行如下功能(i)到(v)中的一或多个：(i)接收并在数据库中存储医学图像[例如，包括以下中的一或多个：靶向PET图像、靶向SPECT图像、计算机断层成像(CT)图像、磁共振(MR)图像、超声(US)图像、γ相机(即闪烁相机)图像以及上述任何的组合、融合或衍生物][例如，其中使用一或多种放射性药物(例如，[18F]DCFPyL和/或1404和/或包括锝99m的组合物{例如，锝99m亚甲基二膦酸盐(99mTcMDP)})获得靶向PET/SPECT/γ相机图像，和/或其中使用非放射性药剂或不使用药剂获得医学图像]，每个医学图像与特定患者相关联；(ii)在用户请求(例如，在自动验证用户被正确地认证以接收所请求的图像和/或数据之后)传输给用户以在用户计算装置上显示时，从数据库访问与特定患者相关联的医学图像和/或相关数据中的一或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于网络的决策支持系统，其包括：处理器；和存储器，其上存储有指令，其中所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行如下功能(i)到(v)中的一或多个：(i)接收医学图像并存储在数据库中，每个医学图像与特定患者相关联；(ii)在用户请求传输给所述用户以在用户计算装置上显示时，从所述数据库访问与特定患者相关联的所述医学图像和/或相关数据中的一或多个；(iii)自动分析所述医学图像中的一或多个；(iv)根据患者的所述医学图像中的一或多个为所述患者生成放射科医师报告；和(v)应用机器学习算法以使用所述数据库中的累积图像数据更新用于自动分析所述医学图像中的一或多个的过程。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.10.27 US 62/413,9361.一种基于网络的决策支持系统，其包括：处理器；和存储器，其上存储有指令，其中所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行如下功能(i)到(v)中的一或多个：(i)接收医学图像并存储在数据库中，每个医学图像与特定患者相关联；(ii)在用户请求传输给所述用户以在用户计算装置上显示时，从所述数据库访问与特定患者相关联的所述医学图像和/或相关数据中的一或多个；(iii)自动分析所述医学图像中的一或多个；(iv)根据患者的所述医学图像中的一或多个为所述患者生成放射科医师报告；和(v)应用机器学习算法以使用所述数据库中的累积图像数据更新用于自动分析所述医学图像中的一或多个的过程。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述数据库中的所述医学图像包括随时间拍摄的第一患者的一系列医学图像，并且其中所述指令使所述处理器测定所述系列的每个医学图像的至少第一风险指数的值，从而随时间跟踪所述第一患者的至少所述第一风险指数的测定值。3.根据前述权利要求中任一权利要求所述的系统，其中所述医学图像包括在向第一患者施用包括用99mTc标记的1404的成像剂后获得的所述第一患者的单光子发射计算机断层成像SPECT扫描，和所述第一患者的计算机断层成像CT扫描，其中所述指令使所述处理器将所述SPECT扫描与所述CT扫描叠加以创建所述第一患者的合成图像(SPECT-CT)。4.根据前述权利要求中任一权利要求所述的系统，其中所述医学图像包括在向第一患者施用包括[18F]DCFPyL的成像剂后获得的所述第一患者的正电子发射断层成像PET扫描，和所述第一患者的CT扫描，其中所述指令使所述处理器将所述PET扫描与所述CT扫描叠加以创建所述第一患者的合成图像(PET-CT)。5.根据前述权利要求中任一权利要求所述的系统，其中所述医学图像包括在向第一患者施用包括锝99m亚甲基二膦酸盐99mTcMDP的成像剂后用γ相机产生的所述第一患者的全身扫描。6.根据前述权利要求中任一权利要求所述的系统，其中所述医学图像包括第一患者的合成图像，所述合成图像包括与核医学图像叠加的CT扫描，所述核医学图像与所述CT扫描基本上同时且在向所述第一患者施用包括包含放射性核素的前列腺特异性膜抗原PSMA结合剂的成像剂后获得，其中所述指令使所述处理器通过以下方式自动分析所述合成图像：(a)使用所述合成图像在地理上标识所述核医学图像内的成像组织的一或多个区域中的每一个的3D边界；和(c)使用具有所述一或多个区域的所述标识3D边界的所述核医学图像计算(i)一或多个风险指数中的每一个的值和/或(ii)风险图。7.根据权利要求6所述的系统，其中所述指令使所述处理器，针对所述一或多个风险指数中的至少一个风险指数，通过以下方式计算所述风险指数的所述值：针对所述一或多个区域中的每一个，基于所述区域的所述3D边界内的所述核医学图像的强度值，测定所述区域内的相应癌组织水平；和基于所述一或多个区域内的所述测定癌组织水平计算所述风险指数的所述值。8.根据权利要求6或7所述的系统，其中所述核医学图像是SPECT扫描。9.根据权利要求8所述的系统，其中所述成像剂包括与所述PSMA结合剂螯合的金属，并且其中所述金属是所述放射性核素。10.根据权利要求9所述的系统，其中所述成像剂包括99mTc-MIP-1404。11.根据权利要求6或7所述的系统，其中所述核医学图像是PET扫描。12.根据权利要求11所述的系统，其中所述放射性核素是卤素的放射性同位素。13.根据权利要求12所述的系统，其中所述成像剂包括[18F]DCFPyL。14.根据权利要求11所述的系统，其中所述放射性核素是镓Ga的放射性同位素。15.根据前述权利要求中任一权利要求所述的系统，其中所述医学图像包括在向第一患者施用包括放射性核素的成像剂后的所述第一患者的核医学图像，其中所述指令使所述处理器通过以下方式自动分析所述核医学图像：(a)在地理上标识所述核医学图像内的成像组织的一或多个区域中的每一个的边界；和(c)使用具有所述一或多个区域的所述标识边界的所述核医学图像计算(i)一或多个风险指数中的每一个的值和/或(ii)风险图。16.根据权利要求15所述的系统，其中所述指令使所述处理器，针对所述一或多个风险指数中的至少一个风险指数，通过以下方式计算所述风险指数的所述值：针对所述一或多个区域中的每一个，基于所述区域的所述边界内的所述核医学图像的强度值，测定所述区域内的相应癌组织水平；和基于所述一或多个区域内的所述测定癌组织水平计算所述风险指数的所述值。17.根据前述权利要求中任一权利要求所述的系统，其中所述系统是基于云的系统。18.根据前述权利要求中任一权利要求所述的系统，其中所述处理器是一或多个网络或因特网主机服务器的处理器。19.一种方法，其包括如下(i)到(v)中的任何一或多个：(i)由服务器计算装置的处理器接收医学图像并存储在数据库中，每个医学图像与特定患者相关联；(ii)在用户请求传输给所述用户以在用户计算装置上显示时，由所述处理器从所述数据库访问与特定患者相关联的所述医学图像和/或相关数据中的一或多个；(iii)由所述处理器自动分析所述医学图像中的一或多个；(iv)由所述处理器根据患者的所述医学图像中的一或多个为所述患者生成放射科医师报告；和(v)由所述处理器应用机器学习算法以使用所述数据库中的累积图像数据更新用于自动分析所述医学图像中的一或多个的过程。20.根据权利要求19所述的方法，其中所述数据库中的所述医学图像包括随时间拍摄的第一患者的一系列医学图像，并且其中所述方法包括测定所述系列的每个医学图像的至少第一风险指数的值，从而随时间跟踪至少所述第一风险指数的测定值。21.根据权利要求20所述的方法，其中所述医学图像的所述接收和存储包括随时间重复地接收并存储所述第一患者的多个医学图像，每个医学图像在不同时间获得，以获得所述第一患者的所述系列的医学图像。22.根据权利要求19到21中任一权利要求所述的方法，其中所述医学图像包括在向第一患者施用包括用99mTc标记的1404的成像剂后获得的所述第一患者的单光子发射计算机断层成像SPECT扫描，和所述第一患者的计算机断层成像CT扫描，其中所述方法包括将所述SPECT扫描与所述CT扫描叠加以创建所述第一患者的合成图像(SPECT-CT)。23.根据权利要求19到22中任一权利要求所述的方法，其中所述医学图像包括在向第一患者施用包括[18F]DCFPyL的成像剂后获得的所述第一患者的正电子发射断层成像PET扫描，和所述第一患者的CT扫描，其中所述方法包括将所述PET扫描与所述CT扫描叠加以创建所述第一患者的合成图像(PET-CT)。24.根据权利要求19到23中任一权利要求所述的方法，其中所述医学图像包括在向第一患者施用包括锝99m亚甲基二膦酸盐99mTcMDP的成像剂后用γ相机产生的所述第一患者的全身扫描。25.根据权利要求19到24中任一权利要求所述的方法，其中所述医学图像包括第一患者的合成图像，所述合成图像包括与核医学图像叠加的CT扫描，所述核医学图像是与在向所述第一患者施用包括包含放射性核素的前列腺特异性膜抗原PSMA结合剂的成像剂基本上同时和之后获取，其中所述方法包括通过以下方式自动分析所述合成图像：(a)使用所述合成图像在地理上标识所述核医学图像内的成像组织的一或多个区域中的每一个的3D边界；和(c)使用具有所述一或多个区域的所述标识3D边界的所述核医学图像计算(i)一或多个风险指数中的每一个的值和/或(ii)风险图。26.根据权利要求25所述的方法，其中步骤(c)包括，针对所述一或多个风险指数中的至少一个风险指数，通过以下方式计算所述风险指数的所述值：针对所述一或多个区域中的每一个，基于所述区域的所述3D边界内的所述核医学图像的强度值，测定所述区域内的相应癌组织水平；和基于所述一或多个区域内的所述测定癌组织水平计算所述风险指数的所述值。27.根据权利要求25或26所述的方法，其中所述核医学图像是SPECT扫描。28.根据权利要求27所述的方法，其中所述成像剂包括与所述PSMA结合剂螯合的金属，并且其中所述金属是所述放射性核素。29.根据权利要求28所述的方法，其中所述成像剂包括99mTc-MIP-1404。30.根据权利要求25或26所述的方法，其中所述核医学图像是PET扫描。31.根据权利要求30所述的方法，其中所述放射性核素是卤素的放射性同位素。32.根据权利要求31所述的方法，其中所述成像剂包括[18F]DCFPyL。33.根据权利要求30所述的方法，其中所述放射性核素是镓Ga的放射性同位素。34.根据权利要求19到33中任一权利要求所述的方法，其中所述医学图像包括在向第一患者施用包括放射性核素的成像剂后获得的所述第一患者的核医学图像，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·R·贝克，
申请(专利权)人：普罗热尼奇制药公司，
类型：发明
国别省市：美国,US