改善磁共振成像注释制造技术

本文的实施例公开了用于对磁共振成像(MRI)图像进行注释的计算机实现的方法、计算机程序产品和计算机系统。所述方法可以包括接收表示患者乳房的经注释的乳房X线照片(MG)图像的MG图像数据，所述经注释的MG图像是头尾视图或内外斜位视图中的一个。该方法可以包括：标识表示经注释的MG图像中的第一位置处的异常的注释；接收表示患者乳房的MRI图像的MRI图像数据；使用所述MRI图像数据和在所述经标注的MG图像中标识的标注来生成经标注的MRI图像数据，所述经注释的MRI图像数据包括至少部分地基于所述第一位置的第二位置处的MRI注释，经注释的MRI图像数据中的、表示异常的MRI注释；以及将经注释的MRI图像数据存储在数据库中。中。中。

【技术实现步骤摘要】
改善磁共振成像注释


[0001]本专利技术总体上涉及医学图像注释领域，并且更具体地涉及将乳房X线照片(MG)图像注释投影到磁共振成像(MRI)图像上。

技术介绍

[0002]在对患者进行乳腺癌筛查检查时，医学专家捕获并检查从不同视点和从不同时间点拍摄的多个图像以做出诊断。医学专业人士使用乳房X线照片来帮助标识乳腺癌的早期体征。乳房X线照片是乳房的X射线照片，并且可用作筛查乳房X线照片以检查没有疾病的体征或症状的女性中的乳腺癌。为了帮助做出诊断，计算机辅助诊断(CAD)算法通常用于基于单个图像做出决定。在乳房X线照片期间拍摄的图像可包括左乳房和右乳房的不同视点或角度。例如，标准乳房X线照片图像视图类型可包括双侧头尾(CC)、双侧内外斜位(MLO)，其中双侧是指视图的左和右版本。
[0003]乳房X线摄影术是用于进行乳癌诊断的更常见且成本有效的图像诊断，但是受限于不能标识所有类型的异常，尤其是硬组织标识。然而，MRI能够标识在MG检查中将不太明显的异常，尽管MRI在计算上更昂贵、耗时并且需要更高的技能水平。

技术实现思路

[0004]在公开了用于使用乳房X线照片注释来注释磁共振成像(MRI)图像的方法、计算机程序产品和计算机系统的各种实施例中描述了本专利技术。本公开的一个实施例是一种用于对MRI图像进行注释的计算机实现的方法，该计算机实现的方法可由一个或多个处理器执行，该一个或多个处理器被配置用于接收表示患者乳房的一个或多个经注释的MG图像的乳房X线照片(MG)图像数据；标识所述一个或多个经注释的MG图像中的一个或多个注释，所述一个或多个注释表示所述一个或多个经注释的MG图像中的第一位置处的异常；接收表示所述患者乳房的一个或多个MRI图像的MRI图像数据；使用所述MRI图像数据和在所述一个或多个经注释的MG图像中标识的所述一个或多个注释来生成经注释的MRI图像数据，所述经注释的MRI图像数据包括至少部分地基于所述第一位置而在第二位置处表示所述异常的一个或多个注释，并且将所述经注释的MRI图像数据存储在数据库中。
[0005]在实施例中，一个或多个经注释的MG图像中的每一个是头尾(CC)视图或内外斜位(MLO)视图中的一个或任一个。所述一个或多个MRI图像可包括多个图像切片，所述多个图像切片包括具有异常的一个或多个图像切片。
[0006]一些实施例可包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置用于基于一个或多个经注释的MG图像中的第一位置来确定患者乳房的乳房侧和象限，并在一个或多个MRI图像的多个图像切片中定位对应的乳房侧和象限。进一步，配置成生成经注释的MRI图像数据的一个或多个处理器还可配置成将一个或多个注释映射到MRI图像数据中表示的MRI图像的对应乳房侧和象限的第二位置。此外，一个或多个处理器可以被配置为向监督机器学习模型提供经注释的MRI图像数据，以及使用监督机器学习模型用一个或多个注释来
处理经注释的MRI图像数据，以生成与诊断相对应的输出数据。
附图说明
[0007]图1描绘了根据本专利技术的实施例的用于注释MRI图像的分布式数据处理环境的框图。
[0008]图2描绘了根据本专利技术的实施例的用于注释MRI图像以执行诊断评估的研究级图像模型的架构图。
[0009]图3描绘了根据本专利技术的实施例的经注释的图像的集合。
[0010]图4描绘了根据本专利技术的实施例的另一经注释的图像集合。
[0011]图5描绘了根据本专利技术的实施例的用于使用经注释的图像来执行诊断评估的机器学习模型的流程图。
[0012]图6描绘了根据本专利技术的实施例的用于使用经注释的图像来执行诊断评估的另一机器学习模型的流程图。
[0013]图7描绘了根据本专利技术的实施例的用于对MRI图像进行注释的计算机实现的方法的步骤的流程图。
[0014]图8描绘了根据本专利技术的实施例的图1的分布式数据处理环境的计算设备的框图。
具体实施方式
[0015]本专利技术解决了有效地注释MRI图像的问题。当乳房摄影师针对乳腺癌筛选患者时，他们在得到他们的诊断之前在一个或多个先前检查中检查从不同视点拍摄的多个图像。进行乳腺癌筛查检查的医学专家可捕获称为筛选MG的X射线图像。筛选MG图像可以由医学专家注释以鉴定图像中的相关发现(例如，异常、病变、肿瘤)或显示关于相关发现的有用信息。注释可以保存在MG图像内或保存在其他地方并与MG图像相关联。
[0016]本专利技术因此提供一种使用带注释的MG图像来有效且自动地注释MRI图像的计算机实现的方法。在实施期间，包括一个或多个处理器的计算设备可经配置以从数据库接收表示患者乳房的一个或多个经注释MG图像的MG图像数据。
[0017]一个或多个经注释的MG图像中的每一个是头尾(CC)视图或内外斜位(MLO)视图中的一个。在MG期间拍摄的每个图像包括相应类型的视图。例如，用于图像的视图的类型可以包括用于乳房X线照片的标准类型的视图或非标准类型的视图，其中，通常在筛选检查期间捕获标准类型的视图，并且通常在随后的诊断检查中捕获非标准类型的视图。标准类型的视图可以在筛选检查期间被捕获并且可以包括双侧CC视图或双侧MLO视图，其中双侧类型的视图可以包括表示左侧(L)或右侧(R)的位置变体，其被指示为CC L视图、CC R视图、MLO L视图和MLO R视图。非标准类型的视图可以在诊断检查期间被捕获并且可以包括中间外侧(ML)视图、侧内侧(LM)视图、侧内侧倾斜(LMO)视图、晚期中间外侧(晚ML)视图，阶梯倾斜(SO)视图、点视图、点压缩视图、双点压缩视图，放大视图、放大的头尾视图(XCC)、腋视图、切割视图、切向视图，CC视图、大眼CC视图、滚动CC视图、提升CC视图，20
°
斜视图、下内侧上外侧斜投影视图和Eklund技术视图中的一个。非标准图像可对应于标准图像，使得非标准图像可为标准图像中的一者或一者以上的变化。
[0018]所述一个或多个MRI图像可包括多个图像切片，所述多个图像切片包括具有异常
的一个或多个图像切片。在一个实施例中，该一个或多个处理器可以被配置成用于仅使用所发现的相关图像切片和被标识为具有异常的区域来应用病变分割算法。
[0019]所述一个或多个处理器可被配置为标识表示所述一个或多个带注释的MG图像中的第一位置处的异常的一个或多个注释，并且接收表示所述患者乳房的MRI图像的MRI图像数据。
[0020]所述一个或多个处理器可被配置成使用所述MRI图像数据和在所述一个或多个带注释的MG图像中标识的所述一个或多个注释来生成带注释的MRI图像数据。经注释的MRI图像数据可以包括至少部分地基于第一位置来表示第二位置处的异常的一个或多个注释。
[0021]配置用于生成经注释的MRI图像数据的一个或多个处理器还可配置用于将一个或多个注释映射到MRI图像数据中表示的MRI图像的对应乳房侧和象限的第二位置。例如，可以通过乳房侧和可以发现异常的象限来标识患者乳房。
[0022]所述一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于注释磁共振成像MRI图像的计算机实现的方法，包括：由一个或多个处理器接收表示患者乳房的一个或多个经注释的乳房X线照片MG图像的MG图像数据；由所述一个或多个处理器标识所述一个或多个经注释的MG图像中的一个或多个MG注释，所述一个或多个MG注释表示所述一个或多个经注释的MG图像中的第一位置处的异常；由所述一个或多个处理器接收表示所述患者乳房的一个或多个MRI图像的MRI图像数据；由所述一个或多个处理器使用所述MRI图像数据和在所述一个或多个经注释的MG图像中标识的所述一个或多个MG注释来生成经注释的MRI图像数据，所述经注释的MRI图像数据包括至少部分地基于所述第一位置而在第二位置处表示所述异常的一个或多个MRI注释；并且由所述一个或多个处理器将经注释的所述MRI图像数据存储在数据库中。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个经注释的MG图像中的每个经注释的MG图像是头尾CC视图或内外斜位MLO视图中的一个或任一个。3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述一个或多个MRI图像包括多个图像切片，所述多个图像切片包括具有所述异常的一个或多个图像切片。4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，进一步包括：由所述一个或多个处理器基于所述一个或多个经注释MG图像中的所述第一位置来确定所述患...

【专利技术属性】
技术研发人员：S，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：