X射线成像系统的制作方法

x射线成像系统
技术领域
1.本发明涉及x射线成像系统和采集x射线图像的方法。


背景技术：

2.放射科医师需要取得患者的不同解剖特征的不同的视图。所采集的x射线图像关于身体部分的视图而被注释。前后视图(ap视图)是在患者面对x射线成像设备的x射线管而暗盒/探测器在患者身后的情况下获得的。后前视图(pa视图)是在患者面向暗盒/探测器并且x射线管在患者身后的情况下获得的。可以采用不同的视图来更好地可视化不同的解剖特征，并且有时可以取决于患者的状况。x射线图像的r(右)和l(左)注释用于确定身体的解剖侧。这有助于医师和放射科医师解读x射线图像并提供诊断，以便在患者正确的一侧针对处置进行规划。
3.例如，当x射线成像时，可以采集患者头部的颅骨pa或颅骨ap图像。并且在对手进行成像时，可以采集针对左手或右手的pa或ap图像。然而，难以从x射线图像本身判断是什么视图，或者实际上是例如右手ap视图还是左手pa视图。换言之，身体部分的取向不能容易地从所采集的x射线图像本身确定。因此，通常用户需要对图像进行手动注释。这是利用金属符号(l＝左或r＝右)来完成的，例如在采集x射线图像之前放置在视野内的铅标记或者使用图像处理软件对采集的x射线图像进行手动软件注释。然而，这打断了用户工作流程，并且放射线铅标记被认为是针对诸如mrsa的有害细菌的潜在污染物，并且应该定期清洁它们。然而，并不总是进行此：参见例如maddison&tugwell.“radiographic markers-a reservoir for bacteria？”,radiography；第17卷，第115-120页(2011)。而且，如果标记放置不正确或者采集后注释不正确，可能出现错误。还有可能导致x射线图像的错误注释的特定情况，例如：全内位反转；右旋心；以及右侧气腹。在这些情况下，心脏以及有时其他器官似乎在右侧，因为这些是在x射线图像中检测解剖侧的标记。因此，存在如下的风险：这可能导致错误的注释，从而导致错误的诊断、错误侧的干预或有时不必要的干预，从而导致医源性损伤，并且在某些情况下也可能是致命的。这些也导致增加患者护理的成本和时间。
4.有必要解决这些问题。
5.us 20130058545a1描述了一种用于自动确定对象的成像取向的方法。
6.de 102010007654a1描述了一种具有患者的面部识别功能从而确定患者的取向的数字医学成像系统。


技术实现要素：

7.具有改进的x射线成像系统将是有利的。本发明的目的利用独立权利要求的主题来解决，其中，在从属权利要求中并入了另外的实施例。应当注意，本发明的以下描述的方面和示例也适用于x射线成像系统和采集x射线图像的医学图像检查装置的方法。
8.在第一个方面中，提供了一种x射线成像系统，包括：
9.光学相机；
10.x射线成像设备；
11.处理单元；以及
12.输出单元。
13.所述光学相机被配置为采集患者的身体部分(bp)的光学图像或者患者的头部的光学图像。所述x射线成像设备被配置为采集所述患者的所述身体部分的x射线图像。所述处理单元被配置为确定所述身体部分的取向，所述确定包括利用所述身体部分的光学图像或利用所述患者的头部的光学图像。所述确定还包括利用所述身体部分的所述x射线图像。所述处理单元被配置为利用所述取向来注释所述身体部分的所述x射线图像。所述输出单元被配置为输出经取向注释的所述x射线图像。
14.以此方式，可以确定在采集x射线图像期间身体部分的取向，而仅基于x射线图像本身可能很难确定此。
15.在示例中，所述处理单元被配置为经由所述输出单元输出所述身体部分的所确定的取向。
16.以此方式，可以检查患者是否已经针对x射线扫描被正确定位。因此，可以在患者接受任何辐射剂量之前采取补救措施。
17.在示例中，所述处理单元被配置为将所确定的取向与身体部分的预期取向进行比较。当所确定的取向与预期取向不匹配时，所述处理单元被配置为经由所述输出单元来输出对所述不匹配的指示。
18.换言之，例如，参考扫描协议以确定关于患者取向安排了什么扫描。然后系统可以自动检查要采集的x射线扫描是否正确，如果不正确，可以在进行x射线扫描之前采取补救措施。
19.应注意，将所确定的取向与身体部分的预期取向进行比较还可以意味着将身体部分的预期取向与所确定的取向进行比较。
20.在示例中，对所述身体部分的所述取向的确定包括从所述光学图像提取解剖学特定的特征。
21.在示例中，所述提取包括利用对身体部分的已知识别。
22.因此，可以进行有效的取向确定，其中，可以利用针对特定身体部分的最相关的特征使得其取向能够被确定。
23.在示例中，对身体部分的取向的确定包括将来自光学图像的解剖学特定的特征与来自所识别的身体部分的至少一个数据库图像的解剖学特定的特征进行比较。
24.在示例中，对所述身体部分的取向的确定包括使用机器学习算法。
25.在示例中，对所述身体部分的取向的确定包括使用经训练的神经网络。
26.在示例中，所述神经网络已经基于身体部分在多个已知取向上的光学图像进行了训练。
27.在示例中，所述神经网络已经基于多个身体部分的光学图像进行训练，每个身体部分在多个已知取向上。
28.在示例中，所述神经网络是卷积神经网络。
29.在示例中，所述神经网络是完全卷积神经网络。
30.在示例中，确定身体部分的取向包括使用头部和/或面部分析软件。
31.在示例中，面部分析软件的使用包括在患者头部的光学图像中定位特定特征，所述特定特征包括以下中的至少一项：一只或两只眼睛；鼻子；一个或两个鼻孔；嘴；一片或两片嘴唇；一只或两只耳朵；发际线。
32.因此，定位到特定特征或实际定位到一些特征而没有定位到其他特征可以使得其能够确定人在看哪个方向。例如，将两只眼睛都定位在头部中心可用于确定该人正在直接向上看，其中可以通过定位鼻子和/或嘴/嘴唇等来加强或替代地进行这种确定。将发际线定位在头的底部，靠近躯干，可用于确定人在向下看，由于缺乏确定的眼睛、鼻子和嘴而得到加强，但如果两只耳朵都被定位则指定人在直接向下看。所定位的特征的其他变体，以及它们相对于整体头部的空间位置和/或相对于彼此的空间取向可用于确定，例如该人是在看右还是左，以及实际上是在向下看还是在向右看，或向上和向右。
33.在示例中，相对于x射线成像设备的成像轴确定身体部分的取向。
34.在示例中，光学相机的成像轴相对于x射线成像设备的成像轴是已知的。
35.换言之，光学相机的位置和视线相对于x射线成像设备的位置和视线是已知的，使得能够进行简单地变换身体部分相对于光学的取向，将被变换为身体部分相对于x射线成像设备的取向。
36.在第二个方面中，提供了一种采集x射线图像的方法，包括：
37.a)由光学相机采集患者身体部分的光学图像或患者的头部的光学图像；
38.b)由处理单元确定身体部分的取向，所述确定包括利用所述身体部分的光学图像或者利用患者的头部的光学图像；其中，所述确定还包括利用所述身体部分的x射线图像；
39.d)由x射线成像设备采集患者的身体部分的x射线图像；
40.e)由处理单元利用所述取向来对所述身体部分的所述x射线图像进行注释；并且
41.f)由输出单元输出经取向注释的x射线图像。
42.根据另一个方面，提供了一种对如前所述的系统中的一个或多个进行控制计算机程序单元，所述计算机程序单元在由处理单元执行时适于执行如前所述的方法中的一个或多个。
43.根据另一方面，提供了一种存储有如前所述的计算机单元的计算机可读介质。
44.所述计算机程序单元可以例如是软件程序，但是也可以是fpga、pld或任何其他适当的数字装置。
45.有利的是，上述任何方面提供的益处同样适用于所有其他方面，并且反之亦然。
46.参考下文描述的实施例，上述方面和范例将变得显而易见并将得以阐述。
附图说明
47.下面将参考附图来描述示范性实施例：
48.图1示出了x射线成像系统的示例的示意性设置；
49.图2示出了光学照相机的视线轴和x射线成像系统的示例的x射线成像设备的示意性设置；
50.图3示出了采集x射线图像的方法；
51.图4示出了头部的示例性x射线图像；
52.图5示出了x射线成像系统的示例的示意性设置；
53.图6示出了手的示例性x射线图像；
54.图7示出了x射线成像系统的示例的示意性设置；
55.图8示出了x射线成像系统的示例的示意性设置；
56.图9示出了x射线图像采集方法的详细工作流程；并且
57.图10示出了来自采集x射线图像的系统和方法的示例输出。
具体实施方式
58.图1示出了x射线成像系统10的示例。x射线成像系统包括光学相机20、x射线成像设备30、处理单元40和输出单元50。所述光学相机被配置为采集患者的身体部分(bp)的光学图像或者所述患者的头部的光学图像。所述x射线成像设备被配置为采集所述患者的所述身体部分的x射线图像。所述处理单元被配置为确定所述身体部分的取向。所述确定包括使用所述身体部分的光学图像或使用所述患者的头部的光学图像。所述处理单元还被配置为使用所述取向来注释所述身体部分的所述x射线图像。所述输出单元被配置为输出经取向注释的所述x射线图像。
59.在示例中，所述患者的头部的光学图像包括所述患者的面部的光学图像。
60.根据本发明，对所述身体部分的所述取向的确定包括利用所述身体部分的x射线图像数据。
61.因此，即使x射线图像本身不足以确定身体部分的取向，x射线图像数据也增强了光学图像数据以确定身体部分的取向。因此，例如，通过选择应该处理所述身体部分的光学图像的哪个部分以确定其取向，可以利用x射线图像数据来辅助光学图像的处理。在这种情况下，x射线图像的使用发生在光学图像采集之后，并且已经发现这不是必需的，并且可以仅基于光学图像数据来进行身体部分取向确定。然而，在特定情况下，x射线数据可以帮助确定取向。
62.x射线图像数据可以是来自x射线图像的dicom元数据(其自动地或者由用户手动地产生)或x射线图像本身，其中，例如来自分析x射线图像的算法的输出被用作光学图像处理的输入。
63.在示例中，x射线图像的注释包括将确定的取向存储在x射线图像的元数据中，例如，存储在dicom图像标头中。
64.根据本发明，所述处理单元被配置为确定对所述身体部分的识别。所述确定包括利用身体部分的x射线图像并且利用身体部分的光学图像。
65.因此，可以确定/验证正被检查的身体部分，并且该信息可以帮助处理具有x射线图像的光学图像，从而确定身体部分的取向。以这种方式，提供了一种全自动的、鲁棒的身体部分取向系统。
66.在示例中，所述输出单元被配置为输出识别出的身体部分，例如：头骨、腿、手臂或其他身体部分。
67.根据示例，所述处理单元被配置为经由输出单元输出所确定的身体部分的取向。
68.根据示例，所述处理单元被配置为将所确定的取向与身体部分的预期取向进行比较。当所确定的取向与预期取向不匹配时，所述处理单元被配置为经由所述输出单元来输出对所述不匹配的指示。
69.根据示例，对所述身体部分的所述取向的确定包括从所述光学图像提取解剖学特定的特征。
70.根据示例，所述提取包括使用对身体部分的已知识别。
71.在示例中，对身体部分的已知识别为所述身体部分是患者的手。
72.在示例中，对身体部分的已知识别为所述身体部分是患者的头。
73.在示例中，对身体部分的已知识别为所述身体部分是患者的腿。
74.在示例中，对身体部分的已知识别为所述身体部分是患者的胸部。
75.在示例中，所述身体部分可以是脊柱、骨盆、臀部、股骨、足部、肩部或双肩、手臂或双臂、或其他身体部分。
76.根据示例，对身体部分的取向的确定包括将来自光学图像的解剖学特定的特征与来自所识别的身体部分的至少一个数据库图像的解剖的特定特征进行比较。
77.在示例中，所识别的身体部分的数据库图像以解剖取向提供。
78.在示例中，所识别的身体部分的数据库图像以若干不同的解剖取向提供。
79.在示例中，所述解剖取向包括：左手、右手、前-后胸、后-前胸和足背-跖。其他取向也是可能的。
80.根据示例，确定所述身体部分的取向包括使用经训练的神经网络。
81.根据示例，所述神经网络已经基于身体部分在多个已知取向上的光学图像进行了训练。
82.根据示例，所述神经网络已经基于多个身体部分的光学图像进行训练，每个身体部分在多个已知取向上。
83.根据示例，所述神经网络是卷积神经网络。
84.根据示例，确定身体部分的取向包括使用面部分析软件。
85.根据示例，面部分析软件的使用包括在患者的头部的光学图像中定位特定特征。所述具体特征包括以下中的至少一项：一只或两只眼睛；鼻子；一个或两个鼻孔；嘴；一片或两片嘴唇；一只或两只耳朵；发际线。
86.根据示例，身体部分的取向是相对于x射线成像设备的成像轴32确定的。
87.根据示例，光学相机的成像轴22相对于x射线成像设备的成像轴是已知的。
88.图2示出了光学相机20和用于采集身体部分(bp)的图像的x射线成像设备30的更多细节。由于x射线成像设备的成像轴32被示为延伸穿过身体部分，并且光学照相机的成像轴22被示为延伸穿过身体部分。根据采集的身体部分的x射线图像很难确定对象的取向。因此，参考图2，很难确定哪一层在哪一层之上，因为层的顺序可以颠倒，实际上最小的层可能在中间，或者最大的层可能在中间。然而，通过采集光学图像，可以确定对象的取向，并且当光学相机的轴向取向相对于x射线成像设备的轴向取向已知时，这可以被辅助。
89.图3以其基本步骤示出了采集x射线图像的方法100，其中基本步骤以实线示出并且任选的步骤以虚线示出。所述方法包括：
90.在采集步骤110中，也称为步骤a)，由光学相机采集患者身体部分的光学图像或患者的头部的光学图像；
91.在确定步骤120中，也称为步骤b)，由处理单元确定身体部分的取向，所述确定包括利用身体部分的光学图像或利用患者头部的光学图像；
92.在采集步骤130中，也称为步骤d)，由x射线成像设备采集患者的身体部分的x射线图像；
93.在注释步骤140中，也称为步骤e)，由处理单元利用取向来注释身体部分的x射线图像；并且
94.在输出步骤150中，也称为步骤f)，由输出单元输出经取向注释的x射线图像。
95.在示例中，步骤f)包括由输出单元输出所确定的身体部分的取向。
96.在示例中，所述方法包括步骤c)，由处理单元配置所确定的取向与身体部分的预期取向进行比较160，并且其中，当所确定的取向与预期取向不匹配时，所述处理单元被配置为经由所述输出单元来输出对所述不匹配的指示。
97.在示例中，步骤b)包括从光学图像提取解剖学特定的特征。
98.在示例中，所述提取包括利用对所述身体部分的已知识别。
99.在示例中，步骤b)包括将来自光学图像的解剖学特定的特征与来自针对所识别的身体部分的至少一个数据库图像的解剖学特定的特征进行比较。
100.在示例中，步骤b)包括利用经训练的神经网络。
101.在该方法的示例中，所述神经网络已经基于身体部分在多个已知取向上的光学图像进行了训练。
102.在该方法的示例中，神经网络已经基于均处于多个已知取向上的多个身体部分的光学图像被训练。
103.在该方法的一个示例中，所述神经网络是卷积神经网络。
104.在示例中，步骤b)包括利用面部分析软件。
105.在示例中，利用面部分析软件包括在患者头部的光学图像中定位特定特征，所述特定特征包括以下中的至少一项：一只或两只眼睛；鼻子；一个或两个鼻孔；嘴；一片或两片嘴唇；一只或两只耳朵；发际线。
106.在示例中，在步骤b)中，相对于x射线成像设备的成像轴确定身体部分的取向。
107.在示例中，光学相机的成像轴相对于x射线成像设备的成像轴是已知的。
108.现在针对具体实施例描述x射线成像系统和采集x射线图像的方法，其中参考图4-10。
109.图4示出了患者的头部的x射线图像。根据该图像中难以确定取向——是pa还是ap？然而，所述x射线成像系统和采集x射线图像的方法解决了这个问题，如图5中所示，其中，光学相机正在采集患者的图像。这可以在采集x射线图像之前进行，以便确定患者是否被正确放置以进行检查，或者其可以与x射线图像采集同时进行。数字图像或照片，或者实际上来自相机的图像/照片提供了额外的信息(表面、颜色、轮廓和形状)，其可以用于确定(经由imagevision软件)患者是朝向x射线源/管(颅ap)还是背对x射线源/管(颅pa)。图6示出了对一只手进行成像的等效情况，其中，从x射线图像中很难确定已经被成像的是右手还是左手。再次，x射线成像系统和采集x射线图像的方法解决了该问题，如图7所示，其中采集了手的光学图像，并且分析然后确定手掌是面向还是背向来自x射线源/管。以此方式，用户无需手动注释，从而改进工作流程，并且不存在错误或丢失注释的风险。
110.因此，所述系统和方法实际上使用与x射线图像同步(或稍微提前一点)从解剖结构采集的相机图像。它分析该图像并确定解剖结构的取向(例如左手或右手、pa或ap胸部)，
并将结果存储在x射线图像元数据中。这可以用于在拍摄x射线之前通过用户接口给出关于解剖取向的反馈，以防止执行错误的检查(例如，右手代替左手，胸部ap代替胸部pa)。这可以通过将本发明的结果与来自患者的数据库条目进行比较来完成；图片存档及通信系统(pacs)，或risk。
111.对视频帧/图像的分析可以以不同的方式实现。可以使用基于模型或ai的方法：
112.·
基于模型的方法：可以利用关于解剖结构的先验知识。该信息通过所选择的检查的类型给出。根据解剖结构，首先从图像中提取特定解剖结构的特征。然后，可以通过使用不同的模型来获得解剖结构的取向。
113.·
人工智能方法：使用卷积神经网络来训练具有适当解剖取向的不同解剖结构。然后使用经训练的模型对来新的图像(更准确地说是新图像中的解剖取向)进行分类。
114.如上所述，可以使用数字相机来获得数字图像。然后可以使用数字图像处理和图像分析算法对这些数字图像进行处理，例如图像分割、特征提取、图像模式分类等等，以确定身体部分的取向。
115.然而，人们意识到，头部和面部图像分析、技巧和技术的最新进展可用于提取特定面部特征，如眼睛(左右)的位置、鼻子(包括鼻孔和嘴唇)、人是否背对着相机，这可以被使用。因此，头部和面部图像分析技术可用于检测解剖侧位置和视图类型，以便对x射线图像进行自动和正确的注释。
116.图8示出了利用此功能的x射线成像系统的示例。相机被安装在x射线室或x射线管头部或其他位置，以捕获图像以定位面部特征。考虑提取的不同面部特征是眼睛(左右)、鼻子(包括鼻孔和嘴唇)。总共收集到的信息有：
117.·
眼睛(左右)-2
118.·
鼻子(包括鼻孔)-3
119.·
嘴唇(上和下)-2
120.当分析算法运行时，多个特征的选择可以帮助提供已经探测到头部和/或面部以便确定患者位置的更高置信度水平。面部图像可以被去识别化以保护患者隐私，因为面部特征位置信息足以确定患者视图和侧面位置。
121.因此，数字相机相对于x射线管/源以已知方式被取向和放置。对通过相机捕获的数字图像进行处理和分析，以提取面部特征或面部标志。该提取的信息用于识别患者相对于x射线管/源的取向。因此，可以识别解剖侧以用作x射线图像上的自动左右注释标记。如图8中所示，头部和/或面部的图像可用于确定患者是仰卧、俯卧、左侧卧还是右侧卧。x射线图像可以是头部的，并且对于患者，图像可用于确定他们的取向，如上所述，当从x射线图像本身难以确定时。然而，当要拍摄与头部不同的身体部分的x射线图像时，新技术具有其用途。因此，例如，如图8所示，头部和/或面部的光学图像分析可以确定患者是俯卧还是仰卧，并且这可以用于以正确的取向来自动注释采集的胸部x射线。
122.图9示出了与采集x射线图像的详细方法相关的详细工作流程。在步骤“a”输入图像，在步骤“b”确定头部和/或面部位置，并且在步骤“c”识别面部特征(眼睛、鼻孔和嘴)。在步骤“d”输出详细给出中心工作站，其中，在步骤“e”执行处理以确定取向，并且在步骤“f”，例如用针对关于x射线管的位置的头部的取向的ap/pa注释x射线图像。
123.相机捕获图像和面部特征，其中提取提供有关ap和pa视图的信息。面部特征关于x
射线管的取向了提供患者右侧和左侧信息。
124.因此，以下提供了一种可能的注释流程协议。
125.1.采集光学图像
126.2.分析光学图像
127.3.是否识别出面部特征
128.a.否
129.iap视图
130.ii确定相对于x射线管的取向
131.1.左，还是
132.2.右
133.b.是
134.i pa视图
135.ii确定相对于x射线管的取向
136.1.左，还是
137.2.右
138.然后，图10示出了最终的经取向注释图像，其中图像可以被注释为pa和/或用r和l注释，如图所示。
139.在另一示范性实施例中，提供了一种计算机程序或计算机程序单元，其特征在于，其被配置为在合适的系统上执行根据前述实施例中的一个的方法的方法步骤。
140.计算机程序单元因此可以被存储在计算单元上，其也可以是实施例的一部分。该计算单元可以被配置为执行上述方法的步骤或引起上述方法的步骤的执行。此外，其可以被配置为操作上述装置和/或系统的部件。计算单元可以被配置为自动操作和/或执行用户的命令。计算机程序可被加载到数据处理器的工作存储器中。数据处理器因此可以被配备为执行根据前述实施例中的一项的方法。
141.本发明的该示范性实施例覆盖正好从开始就使用本发明的计算机程序以及借助于更新而将现有程序转变为使用本发明的程序的计算机程序两者。
142.另外，计算机程序单元可以能够提供所有必要的步骤来完成如以上所描述的方法的示范性实施例的流程。
143.根据本发明的另一个示例性实施例，提出了一种计算机可读介质，例如cd-rom、usb记忆棒等，其中，所述计算机可读介质具有存储在其上的计算机程序单元，所述计算机程序单元由前一部分所描述。
144.计算机程序可以存储和/或分布在适合的介质上，例如与其他硬件一起被提供或作为其他硬件的部分被提供的光学存储介质或固态介质，但是计算机程序也可以以其他形式分布，例如经由因特网或其他的有线或无线的电信系统分布。
145.然而，计算机程序也可以通过如万维网的网络来提供并且可以被从这样的网络下载到数据处理器的工作存储器中。根据本发明的另外的示范性实施例，提供了一种用于使得计算机程序单元可供下载的介质，所述计算机程序单元被布置为执行本发明的先前描述的实施例中的一个。
146.必须指出，本发明的实施例参考不同主题进行描述。尤其地，一些实施例是参考方
法型权利要求来描述的，而其他实施例是参考装置型权利要求来描述的。然而，本领域技术人员以上和以下描述可以得出，除非另行指出，除了属于同一类型的主题的特任的任何组合之外，涉及不同主题的特征之间的任何组合也被认为由本技术公开。然而，所有特征能够被组合，提供超过所述特征的简单加和的协同效应。
147.尽管已经在附图和前面的描述中详细图示和描述了本发明，但是这样的图示和描述应当被认为是说明性或示范性的，而非限制性的。本发明不限于所公开的实施例。本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及从属权利要求，在实践请求保护的本发明时能够理解并且实现对所公开的实施例的其他变型。
148.在权利要求书中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项目的功能。尽管在互相不同的从属权利要求中列举了特定措施，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。权利要求书中的任何附图标记不应被解释为对范围的限制。