光子计数数据的基于AI的医学成像分析的制作方法

本发明总体上涉及医学成像分析，并且具体地涉及光子计数数据的基于ai(人工智能)/ml(机器学习)的医学成像分析。

背景技术：

1、光子计数是ct(计算机断层摄影)成像中的一种技术，其中通过使用能量选择性光子计数检测器对个体光子进行计数来获取光谱成像数据。可以从该光谱成像数据生成具有高空间分辨率、没有电子噪声、具有改进的对比度-噪声比并且具有光谱信息的图像。

2、最近，已经提出了基于人工智能和机器学习的系统，以用于在医学图像上执行各种医学成像分析任务。然而，常规的基于人工智能和机器学习的系统不适合处理从经由光子计数获取的光谱成像数据生成的图像。

技术实现思路

1、根据一个或多个实施例，提供了用于从pcct(光子计数计算机断层摄影)成像数据执行医学成像分析任务的系统和方法。接收从pcct成像设备获取的pcct成像数据。从pcct成像数据生成多个pcct虚拟图像。使用多个基于机器学习的网络基于多个pcct虚拟图像来执行多个医学成像分析子任务。组合医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果。输出医学成像分析任务的结果。

2、在一个实施例中，多个pcct虚拟图像包括虚拟单能图像、虚拟非对比图像、虚拟碘图像、虚拟纯管腔图像和超高分辨率图像中的至少一个。

3、在一个实施例中，基于医学成像分析子任务的结果的统计加权来组合医学成像分析子任务的结果。在另一个实施例中，基于医学成像分析子任务的结果的经学习的加权来组合医学成像分析子任务的结果。经学习的加权是基于地面真值数据来学习的。在另一个实施例中，基于医学成像分析子任务的结果的基于情境的加权来组合医学成像分析子任务的结果。

4、在一个实施例中，医学成像分析任务包括冠状动脉狭窄的自动报告，并且多个医学成像分析子任务包括冠状动脉中心线的检测、狭窄的检测、狭窄的分级、血管段的标记、以及管腔和斑块的检测中的至少一。

5、在一个实施例中，医学成像分析任务包括自动化cad-rads(冠状动脉疾病报告和数据系统)评分、冠状动脉斑块和脂肪的检测和量化、ct-ffr(计算机断层摄影血流储备分数)的计算、支架的检测和支架内再狭窄的量化、以及旁路移植物的检测和移植物通畅性的评估中的至少一个，并且多个医学成像分析子任务包括冠状动脉中心线追踪、病变检测、段标记、管腔和外壁分割、以及斑块成分的量化中的至少一个。

6、通过参考以下具体实施方式和附图，本发明的这些和其他优点将对本领域普通技术人员是明显的。

技术特征：

1.一种计算机实现的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述多个pcct虚拟图像包括虚拟单能图像、虚拟非对比图像、虚拟碘图像、虚拟纯管腔图像和超高分辨率图像中的至少一个。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中组合所述医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果包括：

4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中组合所述医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果包括：

5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中组合所述医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果包括：

6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述医学成像分析任务包括冠状动脉狭窄的自动报告，并且所述多个医学成像分析子任务包括冠状动脉中心线的检测、狭窄的检测、狭窄的分级、血管段的标记、以及管腔和斑块的检测中的至少一个。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述医学成像分析任务包括自动化cad-rads(冠状动脉疾病报告和数据系统)评分、冠状动脉斑块和脂肪的检测和量化、ct-ffr(计算机断层摄影血流储备分数)的计算、支架的检测和支架内再狭窄的量化、以及旁路移植物的检测和移植物通畅性的评估中的至少一个，并且所述多个医学成像分析子任务包括冠状动脉中心线追踪、病变检测、段标记、管腔和外壁分割、以及斑块成分的量化中的至少一个。

8.一种设备，包括：

9.根据权利要求8所述的设备，其中所述多个pcct虚拟图像包括虚拟单能图像、虚拟非对比图像、虚拟碘图像、虚拟纯管腔图像和超高分辨率图像中的至少一个。

10.根据权利要求8所述的设备，其中用于组合所述医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果的装置包括：

11.根据权利要求8所述的设备，其中用于组合所述医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果的装置包括：

12.根据权利要求8所述的设备，其中用于组合所述医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果的装置包括：

13.根据权利要求8所述的设备，其中所述医学成像分析任务包括冠状动脉狭窄的自动报告，并且所述多个医学成像分析子任务包括冠状动脉中心线的检测、狭窄的检测、狭窄的分级、血管段的标记、以及管腔和斑块的检测中的至少一个。

14.根据权利要求8所述的设备，其中所述医学成像分析任务包括自动化cad-rads(冠状动脉疾病报告和数据系统)评分、冠状动脉斑块和脂肪的检测和量化、ct-ffr(计算机断层摄影血流储备分数)的计算、支架的检测和支架内再狭窄的量化、以及旁路移植物的检测和移植物通畅性的评估中的至少一个，并且所述多个医学成像分析子任务包括冠状动脉中心线追踪、病变检测、段标记、管腔和外壁分割、以及斑块成分的量化中的至少一个。

15.一种非暂时性计算机可读介质，其存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在由处理器执行时使得所述处理器执行操作，所述操作包括：

16.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述多个pcct虚拟图像包括虚拟单能图像、虚拟非对比图像、虚拟碘图像、虚拟纯管腔图像和超高分辨率图像中的至少一个。

17.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其中组合所述医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果包括：

18.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其中组合所述医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果包括：

19.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其中组合所述医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果包括：

20.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述医学成像分析任务包括冠状动脉狭窄的自动报告，并且所述多个医学成像分析子任务包括冠状动脉中心线的检测、狭窄的检测、狭窄的分级、血管段的标记、以及管腔和斑块的检测中的至少一个。

技术总结提供了用于从PCCT(光子计数计算机断层摄影)成像数据执行医学成像分析任务的系统和方法。接收从PCCT成像设备获取的PCCT成像数据。从PCCT成像数据生成多个PCCT虚拟图像。使用多个基于机器学习的网络基于多个PCCT虚拟图像来执行多个医学成像分析子任务。组合医学成像分析子任务的结果以生成医学成像分析任务的结果。输出医学成像分析任务的结果。技术研发人员：M·A·古尔孙,P·沙马,M·舍宾格受保护的技术使用者：西门子医疗股份公司技术研发日：技术公布日：2025/1/6