计算机实施的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法与流程

技术特征：
1.一种计算机实施的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中所述方法包括以下步骤：接收多个医学图像，其中所述多个医学图像至少包括第一批多个医学图像和第二批多个医学图像，并且每批多个医学图像包括相同或不同患者的相同解剖结构，针对所述第一批多个医学图像，接收所述解剖结构的特征的第一测量数据(r1)，其中所述第一测量数据(r1)由第一用户获得且代表物理参数，针对所述第一批多个医学图像，通过自动测量工具(1)确定所述解剖结构的所述特征的第一基线测量数据(c1)，基于所述第一测量数据(r1)和所述第一基线测量数据(c1)确定所述第一用户的第一测量偏差(b1)，针对所述第二批多个医学图像，接收所述解剖结构的特征的第二测量数据(r2)，其中所述第二测量数据(r2)由第二用户获得且代表物理参数，所述第二用户与所述第一用户不同，针对所述第二批多个医学图像，通过自动测量工具(1)确定所述解剖结构的所述特征的第二基线测量数据(c2)，基于所述第二测量数据(r2)和所述第二基线测量数据(c2)确定所述第二用户的第二测量偏差(b2)，以及将所述第一测量偏差(b1)与所述第二测量偏差(b2)进行比较。2.根据权利要求1所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中所述方法还包括以下步骤：确定由所有可用的测量偏差(b1、b2、...、bx)的平均值表示的全局偏差，以及将所述全局偏差与所述测量偏差(b1，b2，...，bx)中的一个进行比较。3.根据权利要求1或2所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中，所述第一测量数据(r1)是基于所述第一批多个医学图像中的一个特定医学图像确定的，所述第一基线测量数据(c1)是基于相同特定医学图像确定的，以及其中，所述第二测量数据(r2)是基于所述第二批多个医学图像中的一个特定医学图像确定的，所述第二基线测量数据(c2)是基于相同特定医学图像确定的。4.根据权利要求1至3中的任何一项所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中，一旦新的测量数据(r1，r2，...，rx)是可用的，就持续更新所述测量偏差(b1，b2，...，bx)，其中，将所有可用的测量数据(r1，r2，...，rx)用于更新所述测量偏差(b1，b2，...，bx)，或其中，将在预先确定的过去时间段期间获得的所有可用的测量数据(r1，r2，...，rx)用于更新所述测量偏差(b1，b2，...，bx)。5.根据权利要求1至4中的任一项所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中所述方法还包括以下步骤：确定全机构的偏差(bc)，其由属于一个预定群组或机构的所述第一用户、所述第二用户和更多的用户的所有测量偏差(b1，b2，...，bx)的平均值表示。
6.根据权利要求5所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中所述方法还包括以下步骤：将所述全机构的偏差(bc)与所述测量偏差(b1、b2、...、bx)中的一个进行比较，以便获得相对于所述全机构的偏差(bc)的每个用户的偏差。7.根据权利要求6所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中将所述全机构的偏差(bc)与所述测量偏差(b1，b2，...，bx)中的一个进行比较的步骤包括：通过用所述全机构的偏差(bc)减去所述测量偏差(b1，b2，...，bx)中的每一个来确定差值(dx1，dx2，...，dxx)，从而确定属于相同群组或机构的每个用户的差值(dx1，dx2，...，dxx)，以及确定所有用户中具有最高差值(dx1，dx2，...，dxx)的一个用户或多个用户。8.根据权利要求5至7中的任一项所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中，至少所述第一基线测量数据(c1)和所述第二基线测量数据(c2)的确定是在不同地点进行的。9.根据权利要求1至8中的任一项所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中，所述自动测量工具使用人工智能来确定所述基线测量数据(c1，c2，...，cx)。10.根据权利要求1至9中的任一项所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中，所述自动测量工具使用机器学习来确定所述基线测量数据(c1，c2，...，cx)，其中所述自动测量工具通过参考数据库进行训练，所述参考数据库包括所述解剖结构的参考图像和由至少一个专家用户针对所述参考医学图像获得的测量数据。11.根据权利要求1至10中的任一项所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中，所述自动测量工具使用人工神经网络来确定所述基线测量数据(c1，c2，...，cx)。12.根据权利要求1至11中的任一项所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中，所述测量数据包括诸如长度、体积、面积、体积流量、血液速度和组织速度的尺度中的至少一种。13.根据权利要求1至12中的任一项所述的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法，其中，针对所述测量偏差(b1，b2，...，bx)，确定新的测量偏差(b1
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)和旧的测量偏差(b1
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)，其中，所述新的测量偏差(b1
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)是在确定所述旧的测量偏差(b1
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)后已经经过预定时间段时确定的，或者所述新的测量偏差(b1
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)是在确定所述旧的测量偏差(b1
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)后预定数量的新的测量数据(r1，r2，...，rx)是可用的时确定的，以及其中，将所述新的测量偏差(b1
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)与所述旧的测量偏差(b1
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)进行比较，以便获得所述测量偏差(b1，b2，...，bx)中的漂移。14.计算机程序，包括程序代码指令，其中，当所述程序代码指令由处理器执行时，所述程序代码指令使所述处理器能够执行根据权利要求1至13中的任一项所述的方法。
15.一种自动测量工具(1)，其被配置成执行根据权利要求1至13中的任一项所述的方法，其中所述自动测量工具(1)包括接口，所述接口被配置成接收由成像系统(10)生成的医学图像并输出通过执行所述方法确定的结果。

技术总结
本发明涉及一种计算机实施的用于自动分析在解剖结构的医学图像上执行的测量中的偏差的方法。该方法包括以下步骤：接收多个医学图像，其中多个医学图像至少包括第一批多个医学图像和第二批多个医学图像，并且每批多个医学图像包括相同或不同患者的相同解剖结构，针对第一批多个医学图像，接收解剖结构的特征的第一测量数据(R1)，其中第一测量数据(R1)由第一用户获得的，针对第一批多个医学图像，通过自动测量工具(1)确定解剖结构的特征的第一基线测量数据(C1)，基于第一测量数据(R1)和第一基线测量数据(C1)确定第一用户的第一测量偏差(B1)，针对第二批多个医学图像，接收解剖结构的特征的第二测量数据(R2)，其中第二测量数据(R2)由第二用户获得，第二用户与第一用户不同，针对第二批多个医学图像，通过自动测量工具(1)确定解剖结构的特征的第二基线测量数据(C2)，基于第二测量数据(R2)和第二基线测量数据(C2)确定第二用户的第二测量偏差(B2)，以及将第一测量偏差(B1)与第二测量偏差(B2)进行比较。比较。比较。


技术研发人员：M
受保护的技术使用者：皇家飞利浦有限公司
技术研发日：2020.09.30
技术公布日：2022/5/31