数字化探索脑血管结构的制作方法

本公开涉及数字化探索脑的血管结构的方法，并且涉及适用于进行所述方法的系统和计算机程序。

背景技术：

1、在可导致人类脑损伤的神经血管疾病方面(例如缺血性和出血性中风以及血栓形成)存在知识不足。这些损伤会导致人群中较高的死亡率和发病率。因此，在医学领域，对脑血管结构进行可靠的数字化探索至关重要。

2、现有技术中已知用于探索并相应评估血管结构或排列的技术。脑血管结构具有某些特殊性，使其从探索角度来看具有一定的特殊性。这样的探索技术仍然是可改进的，特别针对脑血管结构而言。

3、本公开的目的是提供新的方法、系统和计算机程序，目的在于改进现有技术的数字化探索脑血管结构的方式。

技术实现思路

1、一方面，提供了数字化探索脑的血管结构的方法。这些方法(本文也称为探索方法)包括分割脑部的数字医学图像以确定血管像素或体素，这些血管像素或体素是属于数字医学图像中的血管结构的那些像素或体素，并基于分割的数字医学图像的骨架化来产生对血管结构的血管特征进行建模的脑血管模型。

2、这样的探索方法还包括接收(例如，来自用户的)定义数据以定义数字医学图像或脑血管模型中的第一目的区域(roi)或目的体积(voi)以及第二roi或voi，以及将第一roi或voi中的血管特征与(或针对)第二roi或voi中的血管特征进行比较。

3、本申请的发明人已经实践过，本文提出的基于将不同的脑区域/体积彼此进行比较的探索方法，与已知的探索和评估脑血管结构的技术相比是非常有利的。在根据本公开的探索方法中，可以将两个以上的区域/体积一对一地进行比较。与用于评估脑血管目的的相同或类似的当前工具相比，基于roi/voi的比较的数字化探索脑血管排列的创新方式使得医务人员能够更准确和更有效地进行评估。

4、在示例中，在分割数字医学图像之前，可以进行接收(例如，来自用户的)定义数据，以定义数字医学图像中第一roi或voi以及第二roi或voi，在这样的情况下，可以在分割数字医学图像、产生脑血管模型以及比较血管特征中，保留所定义的第一roi或voi以及第二roi或voi。可选择地，接收来自用户的定义数据以定义脑血管模型中的第一roi或voi和第二roi或voi可以在产生脑血管模型之后和在比较血管特征之前进行。

5、在一些实施方式中，定义数据可以包括以独立方式定义第一roi或voi的独立数据(freestanding data)和相对于(定义的)第一roi或voi定义第二roi或voi的相对数据，或者，可选择地，包括以独立方式定义第一roi或voi的第一独立数据以及同样以独立方式定义第二roi或voi的第二独立数据。例如，考虑到大脑具有两个半球，独立数据可以包括指定第一roi或voi在其中一个半球中的数据，并且相对数据包括指定第二roi或voi对应于与第一roi或voi等同但在另一个半球中的roi或voi的数据。

6、在配置中，血管特征的比较可以包括在第一roi或voi中的血管特征与第二roi或voi中的血管特征之间进行对称性比较，以便例如检测对称性异常或差异。

7、数字医学图像可以是，例如，表示通过血管结构的血流的动态医学图像，在该动态医学图像中可以对血流进行量化，可以在脑血管模型中识别其血流已经被量化的血管部分，并且可以用表示其量化血流的标记来标记所述识别的血管部分中的每一个。具有量化血流并因此被标记的血管部分可以包括，例如，末端节点(end-node)、末端节点(terminal-node)、分支或它们的部分。所述标记可以是可显色标记，通过这种方式，每个标记可以一种颜色或另一种颜色显色，这取决于其量化血流。通过不同脑区的血流的对称性比较对于医务人员来说可能是有价值的信息源。

8、根据示例，脑血管模型可以通过以下方法产生：通过从分割的数字医学图像确定血管结构的基于中心线的骨架，从基于中心线的骨架(并且在一些情况下，从分割的数字医学图像)确定血管特征，以及从确定的血管特征产生脑血管模型。基于在本公开的其他部分中描述的计算(computing或calculation)原理，可以导出不同的血管特征来构建模型，所述血管特征为，例如，末端节点、非末端节点、分支、分支欧几里德(euclidean)距离、分支实际距离、分支曲折度、像素/体素相关半径、分支/节点平均半径、量化血流、roi/voi中的血管面积/体积、roi/voi中的血管分形维数等。

9、在另一方面，提供了用于数字化探索脑的血管结构的系统。这样的系统(本文也称为探索系统)包括分割器模块，建模器模块，接收器模块和比较器模块。

10、分割器模块被配置为分割脑部的数字医学图像以确定血管像素或体素，这些血管像素或体素是属于数字医学图像中的血管结构的那些像素或体素。建模器模块被配置为基于对分割的数字医学图像进行骨架化来产生对所述血管结构的血管特征进行建模的脑血管模型。接收器模块被配置为接收来自用户的定义数据，以定义数字医学图像或脑血管模型中的第一目的区域(roi)或目的体积(voi)以及第二roi或voi。比较器模块被配置为将第一roi或voi中的血管特征与第二roi或voi中的血管特征进行比较。

11、探索系统适用于或被配置成进行本文提出的探索方法，因此与针对参考探索方法描述的功能原理和优点相同或相似的功能原理和优点可以归于这样的探索系统。

12、在又一个方面，提供了包括程序指令的计算机程序，所述程序指令用于使系统或计算机系统或控制器进行(探索)数字化探索脑的血管结构的方法，例如在本公开的其他部分中描述的那些方法。这些计算机程序(这本文也称为探索计算机程序)可以包含在存储介质上和/或承载在载波信号上。探索计算机程序适用于或被配置为进行本文提出的探索方法，因此与参考探索方法描述的那些相同或相似的功能基本原理和优点可以归于这样的探索计算机程序。

13、在又一个方面，提供了用于数字化探索脑血管结构的计算系统，所述计算系统包括存储器和处理器，其包含存储在存储器中并且可由处理器进行的指令，并且所述指令包括用于进行数字化探索脑血管结构的方法的功能或功能，例如在本公开的其他部分中描述的那些。这样的计算系统(在这里也被称为探索计算系统)适于或被配置成进行在这里描述的探索方法，因此与参考探索方法描述的那些相同或类似的功能原理和优点可以被归于这样的探索计算系统。

1.数字化探索脑的血管结构的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中在分割所述数字医学图像之前，进行接收所述来自用户的定义数据，以定义所述数字医学图像中的所述第一roi或voi以及所述第二roi或voi；并且其中

3.根据权利要求1所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中在产生所述脑血管模型之后并且在比较血管特征之前，进行接收所述来自用户的定义数据，以定义所述脑血管模型中的第一roi或voi以及第二roi或voi。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中接收所述来自用户的定义数据以定义所述第一roi或voi以及所述第二roi或voi包括：

5.根据权利要求4所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中所述脑具有两个半球，所述独立数据包括指定所述第一roi或voi在所述半球之一中的数据，并且所述相对数据包括指定所述第二roi或voi对应于与所述第一roi或voi等同但在另一半球中的roi或voi的数据。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中比较血管特征包括：

7.根据权利要求1至6中任一项所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中所述数字医学图像是表示通过所述血管结构的血流的动态医学图像，并且所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中所识别的血管区段或节段的标记是可显色标记，通过这样的方式使得所述标记中的每一个能够根据其量化血流以一种颜色或另一种颜色显色。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中产生所述脑血管模型包括：

10.根据权利要求9所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中确定血管特征包括：

11.根据权利要求10所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中所述确定血管特征包括：

12.根据权利要求11所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中计算所述曲折度包括：

13.根据权利要求9至12中任一项所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中确定血管特征还包括：

14.根据权利要求13所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中确定血管特征还包括：

15.根据权利要求9至14中任一项所述的数字化探索脑的血管结构的方法，其中确定血管特征还包括：