用于自动检测和分析直肠气体对弥散加权成像的影响的方法和系统与流程

本文公开的主题的实施方案涉及医学成像，并且更具体地涉及磁共振成像（mri）。

背景技术：

1、在磁共振成像（mri）系统中，受试者被定位在强磁场内并暴露于射频（rf）脉冲，该射频脉冲使受试者的组织中的氢原子发射信号。这些信号被检测并被处理以生成受试者的内部结构的图像。弥散加权成像（dwi）是一种测量组织内水分子的随机布朗运动的专用mri技术，该专用mri技术提供有价值的诊断信息，特别地为诸如前列腺癌检测和表征的肿瘤学应用提供有价值的诊断信息。

2、前列腺mri检查通常遵循前列腺影像报告和数据系统（pi-rads）指南，该前列腺影像报告和数据系统（pi-rads）指南推荐使用dwi以及t2加权（t2w）和动态对比增强（dce）成像来检测前列腺癌并对前列腺癌进行风险评分。这要求dwi数据应当具有足够好的质量，以便于放射科医师的阅读和随后的风险评分。然而，各种因素可能降低dwi图像质量，其中直肠气体是重要的问题。

3、直肠气体可能在前列腺的平面回波成像（epi）dwi图像中引起易感性伪影，从而导致图像失真和信号丢失。这些伪影发生在空气-组织界面处，使得准确评估和研究前列腺肿瘤具有挑战性。多项研究已经强调了这个问题，注意到直肠气体的存在可能使dwi序列失去诊断价值或显著损害其可解释性。当dwi序列受到直肠气体伪影的影响时，放射科医师可能无法正确评估前列腺外周区，从而潜在地导致遗漏病变或对所标识的异常的不准确表征。

4、目前解决该问题的方法是有限的。一些设施采用患者准备协议，诸如在扫描之前施用泻剂或灌肠剂，但是这些措施并不总是有效的，并且可能使患者不舒服。在扫描期间，技术人员必须手动审查图像以标识有问题的直肠气体，这需要经验并且可能中断工作流程。在一些商业系统中，提示技术人员手动指示是否怀疑直肠气体，但是这种方法仍然依赖于人类判断，并且不提供对图像质量的潜在影响的自动分析。此外，直肠气体可以在检查期间由于自然蠕动而移动。在初始定位器扫描期间不存在的气体可能在后续序列期间移动到直肠中，从而潜在地影响dwi质量。这种时间可变性为管理直肠气体引起的伪影增加了另一层复杂性。

5、当dwi序列受到直肠气体伪影的影响时，可能需要重复检查，从而导致扫描时间增加、患者周转量降低、成本增加和患者不便。在一些情况下，患者可能需要在另一天返回重复检查，从而进一步延迟诊断和治疗。因此，仍然存在对自动化系统的未满足的需求，该自动化系统可检测直肠气体，分析其对dwi图像质量的潜在影响，并且在dwi采集之前向技术人员警报，从而允许及时干预和优化扫描参数。此类系统将提高工作流程效率，减少对重复检查的需要，并最终提高前列腺mri研究的诊断质量。

技术实现思路

1、在一个示例中，一种方法包括：采集受试者的定位器mri图像，分割定位器mri图像中的前列腺以创建前列腺分割掩模，确定前列腺周围的感兴趣区域（roi），应用对比度归一化以标准化定位器mri图像，分割前列腺周围的roi内的直肠气体区域，基于前列腺分割掩模和直肠气体区域计算形态参数，确定用于dwi的采集参数，基于形态参数和采集参数预测dwi失真概率，当dwi失真概率超过阈值时，向技术人员生成关于潜在dwi伪影的警报，当dwi失真概率超过阈值时，自动调整扫描参数，以及基于所调整的扫描参数采集医学图像。

2、在另一个示例中，一种系统包括一个或多个处理器和存储指令的非暂态存储器，指令可由一个或多个处理器执行以：获得受试者的初始定位器mri图像，分割初始定位器mri图像中的前列腺，确定所分割的前列腺周围的roi，应用对比度归一化以标准化初始定位器mri图像，分割前列腺周围的roi内的直肠气体区域，选择性地过滤所分割的直肠气体区域，基于所分割的前列腺和所分割的直肠气体区域计算形态参数，确定用于dwi的采集参数，基于形态参数和采集参数预测dwi失真概率，以及当所预测的dwi失真概率超过阈值时，向技术人员生成警报。

3、在又一示例中，一种用于预测前列腺mri中的dwi失真的方法包括：采集受试者的定位器mri图像，使用基于深度学习的模型来分割定位器mri图像中的前列腺以创建前列腺分割掩模，确定从前列腺分割掩模沿多个方向延伸预定距离的roi，应用对比度归一化以去除定位器mri图像中的射频偏置，计算前列腺周围的roi中的平均信号强度，将气体阈值设置为平均信号强度的一定比例，标识roi内具有低于气体阈值的归一化信号强度的像素以创建二元气体掩模，应用连通分量分析以去除小于预定大小的气体区域，计算剩余气体区域与前列腺之间的最小表面距离，计算roi内的总气体体积，检索用于规划的dwi序列的采集参数，将最小表面距离、总气体体积和采集参数编码为用于预测模型的输入特征，应用预测模型以生成dwi失真的概率，以及当dwi失真的概率超过阈值时，在显示设备上显示警报。

4、上述方法提供了优于当前技术的若干优点。通过在dwi采集之前自动检测和分析直肠气体，系统使技术人员能够通过患者准备或dwi采集参数调整来采取校正动作。这减少了对重复检查的需要，该重复检查可能导致扫描时间增加、患者周转量降低、成本增加和患者不便。检测系统的自动化性质消除了对人类判断和经验的依赖，从而提供了在不同操作员和设施中对潜在dwi失真的一致评估。此外，通过分析形态参数（诸如气体体积和距前列腺的距离）和采集参数两者，系统提供比单独的视觉检查更准确的潜在伪影预测。使用基于深度学习的模型进行前列腺分割和连通分量分析以过滤气体区域进一步提高了预测的准确性和可靠性。这最终提高了工作流程效率，增强了前列腺mri研究的诊断质量，并且增加了dwi序列将具有足够质量以促进根据pi-rads指南进行正确读取和风险评分的可能性。

5、在单独或结合附图考虑时，本说明书的以上优势以及其他优势和特征将从以下具体实施方式中显而易见。应当理解，提供以上 技术实现要素： 是为了以简化的形式介绍在具体实施方式中进一步描述的一系列概念。这并不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，该主题的范围由具体实施方式后面的权利要求书唯一地限定。此外，所要求保护的主题不限于解决上文或本公开的任何部分中指出的任何缺点的具体实施。

1.一种方法（300），所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法（300），其中分割气体区域（906）包括：

3.根据权利要求1所述的方法（300），其中计算形态参数包括：

4.根据权利要求1所述的方法（300），其中预测所述dwi失真概率包括将所述形态参数和所述采集参数输入到失真预测模型（218）中。

5.根据权利要求4所述的方法（300），其中使用具有已知dwi失真结果的多个训练案例来训练所述失真预测模型（218）。

6.根据权利要求1所述的方法（300），其中确定所述器官周围的所述roi包括限定从所述器官分割掩模向上、向下、向前和向后延伸预定距离的区域。

7.根据权利要求1所述的方法（300），其中所述采集参数包括以下项中的至少一者：回波间隔、相位编码线、b0不均匀性、场强、采集方案、相位编码方向和平行成像因子。

8.根据权利要求1所述的方法（300），其中所述警报包括基于所述dwi失真概率对扫描参数的建议调整。

9.一种系统（200），所述系统包括：

10.根据权利要求9所述的系统（200），其中用于分割直肠气体区域（906）的指令包括用于以下项的指令：

11.根据权利要求9所述的系统（200），其中用于选择性地过滤所分割的直肠气体区域（906）的指令包括用于去除小于预定数量的像素的区域的指令。

12.根据权利要求9所述的系统（200），其中所述形态参数包括所分割的直肠气体区域（906）与所分割的前列腺之间的最小表面距离和所述roi内的总气体体积。

13.根据权利要求12所述的系统（200），其中用于计算所述最小表面距离的指令包括用于使用豪斯多夫距离过滤器的指令。

14.根据权利要求9所述的系统（200），其中用于预测所述dwi失真概率的指令包括用于进行以下项的指令：

15.根据权利要求14所述的系统（200），其中使用多个训练案例来训练所述失真预测模型（218），每个训练案例包括形态参数、采集参数和指示是否发生dwi失真的对应标签的集合。