CN114514556B 用于提供卒中信息的方法和数据处理系统 （西门子医疗股份公司）

2022.03.29PCT/EP2020/0761542020WO2021/063709EN2021.04.08US2019122363A1,2019.至少一个大脑区域受卒中影响，-接收大脑图谱数据，-基于计算机断层摄影成像数据和大脑图配准到大脑图谱数据，-基于算法集和配准的成像数据生成关于卒中的卒中信息，以及-提供卒2-接收(RC)患者的检查区域的计算机断层摄影成像数据，所述患者的所述检查区域包-基于所述计算机断层摄影成像数据和所述大脑图谱数据生成(GR)配准的成像数据，域中的每个大脑区域计算所述大脑区域的局部中针对所述多个大脑区域中的每个大脑区域，所述参考大脑区域(50)包括相应的子区域，使得垂直于所述患者的矢状面(5S)的平面(5C)位于所述大脑区域和所述相应的子区域之-基于所述大脑区域的所述局部密度平均值和所述参考大脑区域的所述密度平均值，-基于算法集、所述配准的成像数据和所述密度差异图生成(GS)关于所述卒中的所述-其中针对所述多个大脑区域中的每个大脑区域，所述参考大脑区域(50)包括相应的-基于所述计算机断层摄影成像数据和/或所述配准的成像数据的左右镜像生成镜像-其中所述卒中的所述发作时间通过将用于计算卒中的发作时间的算法应用于所述左3所述参考大脑区域(50)相对于所述冠状面10.一种用于提供卒中信息的数据处理系统(U)，所述数据处理系统(U)被配置为实施-配准图像生成器(GR-U)，用于基于所述计算机断层摄影成像数据和所述大脑图谱数-卒中信息生成器(GS-U)，用于基于算法集和所述配准的成像数据生成(GS)关于所述的存储器中时，所述程序元素使所述数据处理系统(U)执行根据权利要求1至9中任一项所410个区域来检查早期卒中体征，以便计算用于量化卒中的严重程度的0至10之间的量化评ASPECT区域内的受影响区域的分割。在平扫或CTA扫描中查找血栓通常仍然是一项需要花[0008]-接收患者的检查区域的计算机断层摄影成像数据，患者的检查区域包括多个大[0010]-基于计算机断层摄影成像数据和大脑图谱数据生成配准的成像数据，配准的成[0014]-接收患者的检查区域的计算机断层摄影成像数据，患者的检查区域包括多个大5脑区域的表示。配准的成像数据的生成可包括例如计算机断层摄影成像数据的缩放和/或[0018]配准的成像数据的生成可包括例如计算机断层摄影成像数据到脑图谱数据的严和/或经训练的机器学习模型所基于的训练[0019]计算机断层摄影成像数据可包括例如至少一个平扫计算机断层摄影图像和/或计灌注数据和/或光谱计算机断层摄影成像数据。光谱计算机断层摄影成像数据可例如基于双能量(特别是双源)计算机断层摄影成像和/或光子计数计算机[0020]大脑图谱数据可包括例如血管概率图、血管标签和平均局部密度图中的至少一[0022]在另一方面，用于提供卒中信息的方法还包括除了计算机断层摄影成像数据之间，和/或检查区域的先前医疗评估(特别是基于非成像的先前医疗评估)的结果(例如NIHSS——美国国立卫生研究院卒中量表)和/或患者的一组生[0024]-基于计算机断层摄影成像数据和/或配准的成像数据的左右镜像生成镜像成像[0027]左右差异图像的计算可包括例如镜像成像数据到计算机断层摄影成像数据的严[0029]在计算机断层摄影成像数据包括CTA数据的情况下，则基于左右差异图像可以确定血管的血凝块的位置(因为闭塞的下游的血管将仅在受卒中影响的大脑半球上缺失)和/别是如果自卒中发作起已经过去了一段时间(例如大约2.5小时)的情况下的大脑区域的范围(类似于上面的CTA情况[0033]-基于该大脑区域的局部密度平均值和多个大脑区域中的至少一个其他大脑区域的局部密度平均值，针对多个大脑区域中的每个大脑区域计算该大脑区域的密度差异信6[0037]-基于计算机断层摄影成像数据和/或配准的成像数据针对参考大脑区域计算参[0038]-基于该大脑区域的局部密度平均值和参考大脑区域的密度平均值，针对多个大[0041]-接收参考密度差异图，其中卒中信息还基于密度差异图和参考密度差异图被生像数据和/或配准的成像数据针对多个大脑区域中的每个大脑区域计算该大脑区域的局部密度平均值的动作可包括：基于计算机断层摄影成像数据和/或配准的成像数据针对参考考大脑区域或参考大脑区域的子区域相对于冠状考大脑区域或参考大脑区域的子区域相对于冠状[0051]多个大脑区域的任何大脑区域的密度差异信息可包括例如该大脑区域的局部密度平均值和参考大脑区域的密度平均值的绝对差异和/或[0052]多个大脑区域的任何大脑区域的密度差异信息可包括例如该大脑区域的局部密度平均值与多个大脑区域中的至少一个其他大脑区域的局部密度平均值的绝对差异和/或[0053]多个大脑区域的任何大脑区域的密度差异信息可包括例如该大脑区域的局部密度平均值和全局密度平均值的绝对差异和/或[0054]可以例如基于多个大脑区域中的每个大脑区域的各自局部密度平均值来计算全7个平扫计算机断层摄影图像来计算关于局部密度平均值的绝对差异和/或[0057]可以例如还基于大脑图谱数据和/或多个大脑区域中的每个大脑区域与多个大脑区域中的至少一个其他大脑区域的统计比较来计算该大脑区域的密度差异信息。具体而谱的局部密度平均值，和/或可基于该大脑区域的局部密度平均值和该大脑区域的基于图中的任何大脑区域的密度差异信息可包括例如该大脑区域的[0058]针对多个大脑区域中的每个大脑区域，密度差异图可包括相应的密度差异信影响两个半球的先前梗塞或闭塞的情况下揭示通过左右不对称分析无法检测[0060]-其中通过将用于计算卒中的发作时间的算法应用于左右差异图像和/或密度差[0061]-其中卒中信息包括计算出的卒中的发作时间和/或还基于计算出的卒中的发作[0064]-其中血凝块的表示通过将用于生成血凝块的表示的算法应用于配准的成像数据可确定血凝块(特别是以血栓的形式的血凝块)的位置和/或大小。可通过在大脑图谱数据中在找到血凝块的位置处自动查找血管标签来确定[0069]-其中血块成分信息通过将用于生成血块成分信息的算法应用于配准的成像数据8[0074]-其中通过将用于生成生存力图的算法应用于配准的成像数据和大脑图谱数据来[0077]用于生成生存力图的算法可基于例如将输入的平扫CT成像/CTA数据映射到生存基于CT灌注数据和/或后续CT成像数据生成的训练生存力图作为训练输出。作为可选训练输入的CTA数据可如上文针对用于生成血凝块的表示的算法所描述的那样既没有早期也没有晚期增强的区域可能是不能存活的，但只有晚期增强的区域(由于造影[0082]-基于算法集中的一个算法的输出和从由左右差异图像、密度差异图和算法集中法集中的至少一个其他算法的输出组成的组中选择的输出的交叉检查来生成输出-输出一算法，和/或算法集中的至少一个其他算法可为用于处理计算机断层摄影血管造影数据的生成算法集中的该算法的输出，和/或可通过将算法集中的至少一个其他算法应用于计算9机断层摄影血管造影数据上来生成算法集中的至少一个其他算[0088]在另一个示例中，可基于用于生成生存力图的算法的输出和/或和左右差异图像生存力图的受影响区域是否是可信的(所假设的闭塞的下游的血管会向这些区域供血[0093]-基于先验信息和从由左右差异图像、密度差异图和算法集中的算法的输出组成期密度降低程度可以与在左右差异图像和/或密度差异图[0098]基于输出-输出一致性信息和/或输入-输出一致性信息，可另外提高卒中信息的[0100]-针对算法集中的至少一个算法生成注意力图，该注意力图针对配准的成像数据注意力图。例如，可另外基于被应用了至少一个算法的输入和/或该至少一个算法的输出练的机器学习模型和配准的成像数据生成关于卒中的卒中信息可包括将经训练的机器学经训练的机器学习模型应用于配准的成像数生成血块成分信息的算法和用于生成生存力图的算法中的任何一种均可基于相应的机器[0108]关于机器学习模型，与所描述的类似的构造输入和输出的各种架构和/或其他方个训练数据集包括以训练计算机断层摄影成像数据形式的训练输入和以训练卒中信息形多个训练数据集的每个训练数据集包括以训练计算机断层摄影成像数据形式的训练输入[0112]-接收多个训练数据集，多个训练数据集的每个训练数据集包括以训练计算机断层摄影成像数据形式的训练输入和以训练卒中信息形式[0115]训练计算机断层摄影成像数据可包括例如至少一个训练平扫计算机断层摄影图[0116]可例如基于计算机断层摄影灌注数据和/或基于相关后续扫描来确定训练卒中信据集中的每个训练数据集上应用左右镜像以特别地使得受相应卒中影响的半球对应于所的训练输入和该训练数据集的训练输出。对于以数字和/或文本形式表示的训练数据集的[0120]例如，训练数据集的图像可通过非严格重新格式化(reformation)首先引入大脑[0124]-其中基于配准的成像数据和大脑图谱数据计算针对配准的成像数据的归一化信[0126]每个归一化训练输入可用于训练机器学习模型，特别是代替相应的原始训练输化信息生成关于卒中的卒中信息可包括将经训练的机器学习模型应用于归一化的配准的可通过基于左右比较的初步评估得出，特别是针对单侧梗塞的评估和/或局部与整体密度[0131]-配准的图像生成器，用于基于计算机断层摄影成像数据和大脑图谱数据生成配[0136]-卒中信息生成器，用于基于算法集和计算机断层摄影成像数据生成关于卒中的[0138]在另一方面，数据处理系统被配置为实施根据所公开方面中的一个或多个的方[0142]本文提及的数据处理系统的任何组件或数据处理系统的组件之间的任何接口可骤和/或用于训练机器学习模型的计算可在处理[0144]可例如通过接收携带数据的信号和/或通过从计算机可读介质读取数据来接收数[0145]计算机程序产品可为例如计算机程序，或者包括除计算机程序之外的另一个元基于第二特征计算(或生成、确定等)第一特征所依据的措辞不排除基于第三特征计算(或[0149]参考以下事实：所描述的方法和所描述的单元仅仅是本并且本领域技术人员可在不脱离由权利要求指定的本发明的范围的情[0157]-接收RC患者的检查区域的计算机断层摄影成像数据，患者的检查区域包括多个[0159]-基于计算机断层摄影成像数据和大脑图谱数据生成GR配准的成像数据，配准的[0165]-配准图像生成器GR-U，用于基于计算机断层摄影成像数据和大脑图谱数据生成[0166]-卒中信息生成器GS-U，用于基于算法集和配准的成像数据生成GS关于卒中的卒[0168]图3示出了用于提供卒中信息的方法的示例性输入、输出、资源和算法组件的概描的训练数据T1以及基于血凝块注释的训练子图像，它们在被合并到单个路径之前首先(例如通过级联或减法)经过网络的不同分支哪一个包括受影响的脑组织X以及处于匹配的方向，