ОТБОР ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ОПТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ШЕЙКИ МАТКИ Российский патент 2017 года по МПК A61B1/00 A61B1/303 G06T7/00 

ОБЛАСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Изобретение относится к области оптического исследования шейки матки, конкретно к области кольпоскопии.

ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Злокачественная опухоль, возникающая в шейке матки, является злокачественной опухолью номер один среди женщин во многих странах. Приблизительно 30% злокачественных опухолей у женщин возникают из-за злокачественной опухоли шейки матки, причем больше чем 100000 новых случаев заболевания диагностируют каждый год, например в Индии.

После положительного скринингового теста на злокачественную опухоль шейки матки кольпоскопическое исследование является обычным способом, используемым гинекологом в качестве второго диагностического этапа для идентификации анормальных областей шейки матки. Кольпоскоп представляет собой стереоскопический бинокулярный полевой микроскоп малой силы с мощным источником света, используемым для визуального исследования шейки матки с увеличением, чтобы оказать содействие при диагностировании злокачественной опухоли шейки матки.

В стандартном тесте на злокачественную опухоль шейки матки, применяемом по всему миру, и в котором используют кольпоскоп, используют реакцию ткани на введение уксусной кислоты и раствора йода в шейку матки.

Кольпоскоп используют для того, чтобы идентифицировать видимые признаки, указывающие на анормальную ткань. Он действует как световой бинокулярный микроскоп для того, чтобы увеличивать изображение шейки матки, влагалища и поверхности вульвы. Малую силу (от 2× до 6×) можно использовать для того, чтобы получать общее впечатление об архитектуре поверхности. Среднюю (от 8× до 15×) и высокую (от 15× до 25×) силу используют для того, чтобы оценивать влагалище и шейку матки. Более высокая сила часто необходима для того, чтобы идентифицировать определенные сосудистые паттерны, которые могут указывать на присутствие более поздних стадий предзлокачественных или злокачественных повреждений. Различные световые фильтры доступны для того, чтобы высвечивать различные аспекты поверхности шейки матки.

Уксусную кислоту (обычно 3-5%) наносят на шейку матки посредством, например, хлопковых тампонов или спрея.

Области с высоким риском неоплазии или злокачественной опухоли будут выглядеть как варьирующие степени побеления, поскольку уксусно-белый коррелирует с более высокой плотностью ядер. Термин «уксусно-белый» используют в противоположность областям гиперкератоза или лейкоплакии, которые выглядят белыми до нанесения уксусной кислоты. Зона трансформации представляет собой важную область шейки матки, где наиболее часто возникают многие предзлокачественные и злокачественные повреждения. Способность видеть зону трансформации и какие-либо визуализированные повреждения в полной степени определяет досягаемость достаточного кольпоскопического исследования.

Для областей шейки матки, которые становятся белыми после нанесения уксусной кислоты или имеют анормальный сосудистый паттерн, часто рассматривают возможность биопсии. Если нет видимых повреждений, раствор йода можно наносить на шейку матки для того, чтобы помочь выделить области отклонения от нормы.

После полного исследования кольпоскопист определяет области с наивысшей степенью видимого отклонения от нормы и может брать биоптаты из этих областей с использованием длинного инструмента для биопсии. Большинство врачей и пациентов считают анестезию необязательной, однако некоторые кольпоскописты сейчас рекомендуют и используют местные анестетики, такие как лидокаин или блокаду шейки матки для того, чтобы уменьшать дискомфорт пациента, в частности, если берут много биоптатов.

Экстенсивное обучение необходимо для того, чтобы корректно интерпретировать кольпоскопический тест согласно приведенному выше протоколу. На развивающихся рынках, таких как Индия и Китай, отсутствие обученных ресурсов и экспертизы ограничивает использование этого эффективного диагностического инструмента. Та же ситуация применима к индустриализированным странам, где квалифицированный медицинский персонал в дефиците.

В Gaviao et al. Medical Image Analysis 16 (2012), 160-176, рассмотрена проблема, при которой специалистам часто нужно просматривать библиотеки, содержащие многие диагностические гистероскопические видео, искать схожие случаи или даже просматривать видео одного конкретного случая. Поиск и просмотр видео можно использовать во многих ситуациях, например, в прецедентном диагнозе, когда сравнивают видео предварительно диагностированных случаев, при передаче случая, при просмотре записей пациента, а также для поддержки медицинского исследования (например, в воспроизводстве человека). Однако в отношении визуального содержания диагностические гистероскопические видео содержат множество информации, но только уменьшенное число кадров фактически можно использовать в диагностических/прогностических целях. Для того чтобы облегчать задачу просмотра, Gavio et al. предлагают способ оценки клинической значимости видеосегментов в диагностической гистероскопии. В основном предложенный способ связывает клиническую значимость со вниманием, которое привлекает диагностический гистероскопический видеосегмент во время видеорегистрации (т. е. во время диагностической гистероскопии, проводимой специалистом). Gavio et al. показывают, что получаемое видеорезюме позволяет специалистам просматривать видеосодержимое нелинейно, избегая затрат времени на сомнительную визуальную информацию. Рассмотрены способы создания резюме основных видео известного уровня техники и как их применять к диагностическим гистероскопическим видео (учитывая их конкретные характеристики). Gaviao et al. приходят к выводу о том, что предложенный способ вносит вклад в эту область в виде способа резюмирования и представления, характерного для видеогистероскопии. Экспериментальные результаты указывают на то, что предложенный способ склонен создавать компактные видеорезюме, не отбрасывая клинически релевантную информацию.

Согласно Li et al. Journal of Biomedical Optics 14(1), 014020, интраэпителиальная неоплазия шейки матки (CIN) проявляет определенные морфологические признаки, которые можно идентифицировать во время кольпоскопического исследования. Незрелый метапластический и диспластический плоский эпителий шейки матки становится белым после нанесения уксусной кислоты во время исследования. Процесс побеления возникает визуально в течение нескольких минут и субъективно помогает проводить различия между диспластическойй и нормальной тканью. Технологии цифровой визуализации позволяют пользователю помогать врачу при анализе уксусно-белых (вызванных уксусной кислотой) повреждений полностью автоматическим образом. Li et al. сообщают об исследовании, разработанном для того, чтобы измерять множество параметров процесса уксусного побеления по двум изображениям, захваченным с использованием цифрового кольпоскопа. Одно изображение захватывают до нанесения уксусной кислоты, а другое захватывают после нанесения уксусной кислоты. Пространственное изменение уксусного побеления извлекают с использованием информации о цвете и текстуре на изображении после уксусной кислоты; временное изменение извлекают из изменений интенсивности и цвета между изображениями после уксусной кислоты и до уксусной кислоты с использованием автоматического выравнивания. В частности, Li et al. предлагают автоматическое средство для того, чтобы вычислять показатель непрозрачности, который показывает степень временного изменения. Систему визуализации и анализа данных оценивали с использованием всего 99 субъектов-людей. Предложенный показатель непрозрачности демонстрирует чувствительность и специфичность 94 и 87% соответственно для того, чтобы отличать высокодифференцированной дисплазии (CIN2+) от нормальных субъектов и субъектов с низкой степенью дифференциации, принимая гистологию в качестве золотого стандарта.

Oh et al. Medical Image Analysis 11 (2007)? 110-127, относится к достижениям в видеотехнологии, которые делают возможными исследование, диагностирование и лечение внутри организма человека без шрамов или только с очень маленькими шрамами. Гибкие эндоскопы используют для обследования пищевода, желудка, тонкого кишечника, толстого кишечника и дыхательных путей, тогда как жесткие эндоскопы используют для различных минимально инвазивных хирургических вмешательств (т. е. лапароскопия, артроскопия, эндоскопическая нейрохирургия). Эти эндоскопы имеют различные размеры, но все имеют маленькую видеокамеру на кончике. Во время эндоскопической процедуры маленькая видеокамера генерирует видеосигнал внутренней части органа человека, который отображают на мониторе для анализа врачом в реальном времени. Однако множество несфокусированных кадров присутствует в эндоскопических видео, поскольку современные эндоскопы оборудованы одной широкоугольной линзой, которую нельзя фокусировать. Существует необходимость отличать кадры не в фокусе от кадров в фокусе, чтобы использовать информацию кадров не в фокусе и/или в фокусе для дальнейшей автоматической или полуавтоматической компьютерной диагностики (CAD). Эта классификация может снижать число изображений, подлежащих просмотру врачом и подлежащих анализу с помощью CAD системы. Oh et al. называют «кадр не в фокусе» неинформативным кадром и кадр в фокусе информативным кадром. Кадры не в фокусе имеют характеристики, которые отличаются от таковых на кадрах в фокусе. Oh et al. предлагают два новых способа (на основе краев и на основе кластеризации) для того, чтобы классифицировать видеокадры на два класса, информативные и неинформативные кадры. Однако поскольку интенсивные зеркальные отражения снижают точность классификации, Oh et al. также предлагают способ обнаружения зеркального отражения и используют обнаруживаемую информацию о зеркальном отражении для повышения точности классификации информативных кадров. Экспериментальные исследования показывают, что воспроизводимость, чувствительность, специфичность и точность для способа обнаружения зеркального отражения и двух способов информативных кадров классификации составляют больше чем 90% и 95% соответственно.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Изобретение в независимых пунктах формулы изобретения относится к системе медицинской визуализации, компьютерному программному продукту и способу работы системы медицинской визуализации. Варианты осуществления приведены в зависимых пунктах формулы изобретения.

Варианты осуществления изобретения могут предоставлять средство, направленное на недостаток квалифицированного персонала для интерпретации кольпоскопического теста посредством предоставления автоматизированной системы для выбора диагностического изображения.

В некоторых вариантах осуществления классифицируют видеоданные из различных фаз исследования и отбирают удовлетворительные изображения с использованием соответствия признаков. В других вариантах осуществления изобретения качество диагностического изображения оценивают для того, чтобы видеть, является оно удовлетворительным для осуществления диагноза или нет. Оба варианта осуществления могут позволять менее хорошо обученным практикующим медикам получать диагностические изображения, которые подходят для диагноза, и затем впоследствии передавать их более хорошо обученным практикующими медикам, которые способны поставить диагноз.

Современные кольпоскопические исследования являются субъективными и интерпретация зависит от знаний и опыта гинеколога. Таким образом, цель настоящего изобретения состоит в том, чтобы устранить субъективизм из процесса. Другая цель настоящего изобретения состоит в том, чтобы увеличить применимость кольпоскопии посредством уменьшения кривой обучения и оказания помощи при постановке диагноза. Другая цель настоящего изобретения состоит в том, чтобы обеспечить более высокое доверие пользователю (гинекологу). Еще одна другая цель настоящего изобретения состоит в том, чтобы предоставить количественную меру для степени тяжести злокачественной опухоли.

Эти цели достигают с помощью системы или способа в соответствии с настоящим изобретением.

В соответствии с изобретением предоставлена система для оптического исследования шейки матки, указанная система содержит средство оптического увеличения, осветительное средство, дозирующее средство для введения по меньшей мере одного стимулирующего и/или контрастного агента, визуализирующее средство и средство обработки изображения. Указанное средство обработки изображения дополнительно содержит средство извлечения ключевого кадра, по выбору средство удаления блеска, средство обнаружения объекта (также называемое «детектор объекта») и средство обнаружения изменения непрозрачности.

В предпочтительном варианте осуществления система дополнительно содержит средство интерфейса оператора для ввода данных и вывода данных. Такое средство интерфейса представляет собой, например, экран дисплея, клавиатуру, мышь, чувствительный к прикосновениям экран, сенсорную панель, джойстик или аналогичное.

Предпочтительно указанные стимулирующие и/или контрастные агенты выбирают из группы, состоящей из уксусной кислоты и/или раствора йода, предпочтительно раствора Люголя или раствора Шиллера. Как становится очевидно из описания настоящего изобретения, специалист может найти альтернативные стимулирующие и/или контрастные агенты в соответствующей литературе путем обычной работы. Такие альтернативные стимулирующие и/или контрастные агенты, таким образом, входят в объем защиты, предусматриваемый настоящим изобретением.

В другом предпочтительном варианте осуществления визуализирующее средство содержит или устройство цифровой визуализации, или нецифровую камеру и средство захвата кадров. Указанное устройство цифровой визуализации предпочтительно представляет собой цифровую камеру. Указанная цифровая или нецифровая камера содержит предпочтительно CCD (устройство с зарядовой связью) или CMOS (металлоксидный полупроводник) камеру.

В другом предпочтительном варианте осуществления средство оптического увеличения представляет собой кольпоскоп. Кольпоскоп представляет собой стереоскопический бинокулярный полевой микроскоп малой силы с мощным источником света, который используют для визуального исследования шейки матки с увеличением для того, чтобы оказать содействие при постановке диагноза злокачественной опухоли шейки матки.

В другом предпочтительном варианте осуществления система дополнительно содержит компьютерную рабочую станцию для управления по меньшей мере одним из средств, выбранных из группы, состоящей из средства оптического увеличения, осветительного средства, дозирующего средства для введения стимулирующих агентов, визуализирующего средства, средства обработки изображений и/или средства интерфейса оператора.

В другом варианте осуществления настоящего изобретения предоставлен способ оптического исследования шейки матки пациента, указанный способ включает этапы

a) нанесение по меньшей мере один раз стимулирующего и/или контрастного агента на шейку матки;

b) получение увеличенных изображений шейки матки до и после каждого нанесения стимулирующего агента;

c) идентификация основных анатомических объектов на изображениях, то есть зева, столбчатой области и зоны трансформации; и

d) генерация оценки различия непрозрачности.

Указанный пациент предпочтительно представляет собой млекопитающее, особенно предпочтительно примата и еще более предпочтительно, человека. Важно отметить, что указанные выше этапы не обязательно осуществлять в приведенном порядке.

В другом предпочтительном варианте осуществления настоящего изобретения стимулирующий и/или контрастный агент представляет собой по меньшей мере одно, выбранное из группы, состоящей из агента для обнаружения оценки различия непрозрачности и/или агента для обнаружения зоны трансформации.

Агент для обнаружения оценки различия непрозрачности имеет две различные задачи: во-первых, основные анатомические объекты можно идентифицировать после стимуляции и/или контрастирования с использованием указанного агента. Во-вторых, агент для обнаружения оценки различия непрозрачности служит для того, чтобы создавать оценки различия непрозрачности, которые указывают на неопластические или злокачественные процессы, поскольку степень уксусно-белого коррелирует с ядерной плотностью в соответствующих тканях.

Агент для обнаружения зоны трансформации предпочтительно имеет глубокий цвет (раствор йода, например, имеет глубокий пурпурный или коричневый цвет, также называемый «коричневым махагоном») и служит в качестве контрастного агента для того, чтобы обнаруживать зону трансформации в шейке матки или область или геометрическую форму последней соответственно.

Указанный агент для обнаружения оценки различия непрозрачности предпочтительно представляет собой уксусную кислоту, а указанный агент для обнаружения зоны трансформации предпочтительно представляет собой раствор йода, такой как раствор Люголя или раствор Шиллера. Следовательно, в еще одном другом предпочтительном варианте осуществления способа в соответствии с настоящим изобретением по меньшей мере одно изображение или кадр получают до и после нанесения агента для обнаружения оценки различия непрозрачности (в дальнейшем для удобства эти изображения называют «изображениями до и после уксусной кислоты», несмотря на то, что указанные термины также используют применительно к другим агентам для обнаружения оценки различия непрозрачности) и/или до и после нанесения агента для обнаружения зоны трансформации (в дальнейшем для удобства эти изображения называют «изображениями до и после раствора йода», несмотря на то, что указанные термины также используют применительно к другим агентам для обнаружения зоны трансформации).

Конечно, в принципе, специалист может найти альтернативные стимулирующие и/или контрастные агенты в соответствующей литературе путем обычной работы. Альтернативные агенты, которые можно использовать для того, чтобы обнаруживать области более высокой ядерной плотности, представляют собой, например, метиленовый синий. Такие альтернативные стимулирующие и/или контрастные агенты, таким образом, входят в объем защиты, предусматриваемый настоящим изобретением. Это также применимо к терминам «изображения до и после уксусной кислоты» и/или «изображения до и после раствора йода». В случае использования альтернативы для уксусной кислоты или раствора йода эти термины изменяют соответствующим образом.

В других предпочтительных вариантах осуществления способа в соответствии с настоящим изобретением осуществляют по меньшей мере один из следующих этапов:

a) на изображении после уксусной кислоты идентифицируют зев и столбчатые области;

b) на изображении после раствора йода идентифицируют предполагаемую зону трансформации;

c) указанную предполагаемую зону трансформации картируют на изображении до уксусной кислоты и изображении после уксусной кислоты;

d) фактическую зону трансформации идентифицируют посредством вычитания, на изображении до и после уксусной кислоты, зева и столбчатых областей из предполагаемой зоны трансформации.

Идентификация фактической зоны трансформации, таким образом, представляет собой двухэтапный подход: (i) на первом этапе (этапе b) приведенного выше списка изображения после раствора йода обрабатывают для предположительного обнаружения зоны трансформации на основе цветовых изменений, которые появляются в зоне шейки матки, на которую воздействовали нанесением раствора йода. Изображение после раствора йода, получаемое от средства извлечения ключевых кадров, сегментируют с использованием цветовой кластеризации К-средних на два кластера. Выбирают меньший из двух кластеров. Выпуклую оболочку этого кластера определяют как предполагаемую зону трансформации; (ii) на втором этапе (этап c) приведенного выше списка предполагаемую зону трансформации картируют на изображения до и после уксусной кислоты и затем обнаруживаемые зев и области столбчатого эпителия (обнаруживаемые согласно этапу a) приведенного выше списка вычитают для того, чтобы определять фактическую зону трансформации (см. этап d приведенного выше списка). Изображения до и после уксусной кислоты можно совмещать до идентификации зоны трансформации. Соответствующий процесс анализа изображения представлен на фиг. 6 и 7.

В особенно предпочтительном варианте осуществления способа в соответствии с настоящим изобретением оценку различия непрозрачности генерируют посредством обработки изображения из по меньшей мере одного изображения до уксусной кислоты и одного изображения после уксусной кислоты. Для указанной обработки предпочтительно только данные фактической зоны трансформации этих изображений используют на основе предшествующей идентификации фактической зоны трансформации.

В другом предпочтительном варианте осуществления способа в соответствии с настоящим изобретением, фактическая зона трансформации (или предпочтительно ее геометрическая форма и/или область целиком), как определяют согласно способу по настоящему изобретению, и/или оценка различия непрозрачности, как определяют согласно способу по настоящему изобретению, указывает на неопластический и/или злокачественный процесс.

Очень часто фактическая зона трансформации, как определяют после окрашивания раствором йода и картирования последнего на изображение после уксусной кислоты, также может указывать на злокачественную область. Согласно этому определению, оценка различия непрозрачности, как определяют посредством обработки изображения из по меньшей мере одного изображения до уксусной кислоты и одного изображения после уксусной кислоты, служит для того, чтобы определять степень белизны в злокачественной области и, таким образом, степень или тяжесть злокачественной опухоли.

В другом варианте осуществления геометрическая форма и/или область фактической зоны трансформации целиком может указывать на злокачественную опухоль. Оценку различия непрозрачности, таким образом, можно использовать для того, чтобы подтверждать или отклонять предположительную неопластическую или злокачественную область.

Особенно предпочтительно, что получение увеличенных изображений шейки матки, идентификацию основных анатомических объектов и/или генерацию оценок различия непрозрачности осуществляют с помощью визуализирующего средства и/или средства обработки изображения.

Предпочтительно с этой целью используют кольпоскоп.

Кроме того, предпочтительно, что получение увеличенных изображений шейки матки включает этапы:

- захват потока изображений;

- идентификация последовательностей взаимосвязанных изображений из указанного потока изображений;

- идентификация ключевых изображений из этих последовательностей; и

- предварительная обработка изображений.

Идентификация последовательностей взаимосвязанных изображений и/или идентификация ключевых кадров предпочтительно включает этапы:

- идентификация границ снимков;

- классификация снимков; и

- отбор ключевых кадров.

Кроме того, предпочтительно идентификация основных анатомических объектов на изображениях включает этапы:

- сегментирование изображений до и после уксусной кислоты с использованием кластеризации К-средних для пикселей на основе их цвета на 2 кластера;

- маркирование наименьшего кластера в качестве зева + области столбчатого эпителия вместе;

- итеративное удаление маленьких и разделенных кластеров внутри как зева, так и областей столбчатого эпителия; и

- отделение зева и столбчатого эпителия с использованием квантования с минимальной дисперсией.

В особенно предпочтительном варианте осуществления генерация оценки различия непрозрачности включает этапы:

- идентификация пикселей изображения с преобладающими изменениями непрозрачности в зоне трансформации изображений после уксусной кислоты,

- картирование указанных пикселей изображения на соответствующие пиксели изображений до уксусной кислоты, и

- получение оценки различия непрозрачности с использованием следующей формулы:

Кроме того, предпочтительно, что способ в соответствии с изобретением дополнительно содержит по меньшей мере один этап, выбранный из группы, состоящей из теста Папаниколау и/или молекулярного теста на вирус папилломы человека.

Тест Папаниколау (названный так после того, как доктор Георг Папаниколау разработал его в первой половине прошлого века) представляет собой скрининговый тест, используемый в гинекологии для того, чтобы обнаруживать предозлокачествленные и злокачествленные процессы. Зеркало используют для того, чтобы брать клетки из внешнего отверстия шейки матки и эндоцервикса. Клетки исследуют гистологически на предмет анормалий, в частности, на неопластические или злокачественные процессы шейки матки.

Папилломавирус человека (HPV) является членом семейства папилломавирусов, который способен инфицировать человека. HPV инфекция является причиной для почти всех случаев злокачественной опухоли шейки матки. Присутствие нуклеиновых кислот вируса в образце, взятом из шейки матки, указывает на HPV инфекцию шейки матки и, таким образом, является мерой риска развития у пациента неопластических или злокачественных процессов в шейке матки. Современные молекулярно-диагностические способы, такие как ПЦР, делают возможным быстрое обнаружение HPV в образце. Один такой тест изготавливают в Qiagen и распространяют в виде теста Digene HC2 HPV DNA.

Комбинация способа в соответствии с изобретением и один из двух тестов, приведенных выше, дополнительно повышает точность, чувствительность и воспроизводимость обнаружения злокачественной опухоли в шейке матки.

Кроме того, предусмотрено использование системы в соответствии с изобретением для осуществления способа в соответствии с изобретением.

В одном из аспектов изобретение относится к системе для оптического исследования шейки матки, указанная система содержит средство оптического увеличения, осветительное средство, дозирующее средство для введения по меньшей мере одного стимулирующего и/или контрастного агента, визуализирующее средство и средство обработки изображения, указанное средство обработки изображения дополнительно содержит

- средство извлечения ключевого кадра,

- опциональное средство удаления блеска,

- средство обнаружения объекта, и

- средство обнаружения изменения непрозрачности.

В другом варианте осуществления система дополнительно содержит средство интерфейса оператора для ввода данных и вывода данных.

В другом варианте осуществления средство оптического увеличения представляет собой кольпоскоп.

В другом варианте осуществления указанная система дополнительно содержит компьютерную рабочую станцию для управления по меньшей мере одним из средств, выбранных из группы, состоящей из средства оптического увеличения, осветительного средства, дозирующего средства для введения стимулирующих агентов, визуализирующего средства, средства обработки изображений и/или средства интерфейса оператора.

В другом аспекте изобретение относится к способу оптического исследования шейки матки пациента, указанный способ включает этапы:

a) нанесения по меньшей мере один раз стимулирующего и/или контрастного агента на шейку матки,

b) получения (регистрации) увеличенных изображений шейки матки до и после каждого нанесения стимулирующего агента,

c) идентификации основных анатомических объектов на изображениях, то есть зева, столбчатой области и зоны трансформации, и

d) генерации оценки различия непрозрачности.

В другом варианте осуществления стимулирующий и/или контрастный агент представляет собой по меньшей мере один, выбранный из группы, состоящей из агента для обнаружения оценки различия непрозрачности и/или агента для обнаружения зоны трансформации.

В другом варианте осуществления агент для обнаружения оценки различия непрозрачности представляет собой уксусную кислоту и/или агент для обнаружения зоны трансформации представляет собой раствор йода.

В другом варианте осуществления по меньшей мере одно изображение получают до и после нанесения агента для обнаружения оценки различия непрозрачности («изображения до и после уксусной кислоты») и/или до и после нанесения агента для обнаружения зоны трансформации («изображения до и после раствора йода»).

В другом варианте осуществления:

a) на изображении после уксусной кислоты идентифицируют зев и столбчатые области;

b) на изображении после раствора йода идентифицируют предполагаемую зону трансформации;

c) указанную предполагаемую зону трансформации картируют на изображении после уксусной кислоты; и

d) фактическую зону трансформации идентифицируют посредством вычитания, на изображении до и после уксусной кислоты, зева и столбчатых областей из предполагаемой зоны трансформации.

В другом варианте осуществления оценку различия непрозрачности генерируют посредством обработки изображения для по меньшей мере одного изображения до уксусной кислоты и одного изображения после уксусной кислоты.

В другом варианте осуществления:

a) фактическая зона трансформации и/или

b) оценка различия непрозрачности

указывают на неопластический или злокачественный процесс.

В другом варианте осуществления идентификация основных анатомических объектов на изображениях включает этапы:

- сегментация изображений до и после уксусной кислоты с использованием кластеризации К-средних для пикселей на основе их цвета на 2 кластера;

- маркирование наименьшего кластера в качестве зева + области столбчатого эпителия вместе;

- итеративное удаление маленьких и разделенных кластеров внутри как зева, так и областей столбчатого эпителия; и

- отделение зева и столбчатого эпителия с использованием квантования с минимальной дисперсией.

В другом варианте осуществления генерация оценки различия непрозрачности включает этапы:

- идентификация пикселей изображения с преобладающими изменениями непрозрачности в зоне трансформации изображений после уксусной кислоты;

- картирование указанных пикселей изображения на соответствующие пиксели изображений до уксусной кислоты; и

- получение оценки различия непрозрачности с использованием следующей формулы:

В другом варианте осуществления указанный способ дополнительно содержит по меньшей мере один этап, выбранный из группы, состоящей из теста Папаниколау и/или молекулярного теста на вируса папилломы человека.

В другом аспекте изобретение относится к системе согласно определенному варианту осуществления изобретения для осуществления способа согласно одному из вариантов осуществления изобретения.

Изобретение относится к системе медицинской визуализации, компьютерному программному продукту и способу работы системы медицинской визуализации в независимых пунктах формулы изобретения. Варианты осуществления приведены в зависимых пунктах формулы изобретения.

В одном из аспектов изобретение относится к системе медицинской визуализации, которая содержит процессор для управления системой медицинской визуализации. Система медицинской визуализации дополнительно содержит память для хранения исполняемых машиной инструкций для исполнения процессором. Исполнение инструкций побуждает процессор, чтобы принимать данные изображения. Данные изображения содержат множество изображений шейки матки. Данные изображения могут содержать множество статических изображений или данные изображения могут содержать множество изображений, которые формируют видеоданные. Исполнение инструкций, кроме того, управляет процессором для того, чтобы выбирать диагностическое изображение из данных изображения.

Данные изображения содержат видеоданные. Видеоданные содержат множество изображений. Видеоданные содержат по меньшей мере две последовательности изображений. Последовательность изображений, как используют в настоящем документе, представляет собой совокупность изображений, которое показывает шейку матки в конкретном состоянии. Исполнение инструкций побуждает процессор для идентифицирования каждой из по меньшей мере двух последовательностей изображений. Исполнение инструкций, кроме того, побуждает процессор для выбора по меньшей мере двух диагностических изображений из каждой из по меньшей мере двух последовательностей изображений. Диагностическое изображение представляет собой одно из по меньшей мере двух диагностических изображений. То есть диагностическое изображение представляет собой одно из изображений, выбранных из последовательности изображений.

По меньшей мере две последовательности изображений представляют собой какое-либо одно из следующего: последовательность очистки, последовательность с зеленым фильтром и последовательность с уксусно-белым, последовательность с йодом, последовательность для детализированных областей и их сочетания.

В другом варианте осуществления исполнение инструкций, кроме того, побуждает процессор для направления данных изображения в компьютерную систему. То есть система медицинской визуализации принимает данные изображения, отбирает диагностическое изображение и затем направляет диагностическое изображение в компьютерную систему.

В другом варианте осуществления по меньшей мере два диагностических изображения из каждой из по меньшей мере двух последовательностей изображений представляют собой любое одно из следующего: одно изображение, последовательность изображений, отобранных с предварительно определяемым интервалом и видеофрагмент.

В другом варианте осуществления по меньшей мере две последовательности изображений идентифицируют посредством определения числа соответствий признаков видеоданных с использованием алгоритма идентификации признаков. Альтернативой для анализа соответствий признаков является способ на основе цветовых гистограмм. Как используют в настоящем документе, определение числа соответствий признаков предназначено для того, чтобы быть эквивалентным использованию способа на основе цветовых гистограмм изображения. По меньшей мере две последовательности изображений дополнительно идентифицируют посредством идентификации переходов между последовательностью изображений посредством обнаружения переходов в соответствиях признаков в смежных кадрах. Переход в соответствиях признаков может иметь несколько различных значений. Например, он может представлять собой изменение в числе соответствий признаков, идентифицируемых от кадра к кадру. Также это может обозначать использование стратегии локального минимума для того, чтобы определять переход. Некоторые варианты осуществления могут представлять собой идентификацию переходов между последовательностями изображений посредством анализа временных вариаций в числе признаков с течением времени. Один путь представляет собой обнаружение локальных минимумов в числе соответствий признаков, измеряемых на протяжении временного окна больше чем в один кадр.

В другом варианте осуществления идентификацию переходов между последовательностями изображений осуществляют посредством обнаружения локальных минимумов в числе идентифицируемых признаков или числе соответствующих идентифицируемых признаков в смежных кадрах.

В другом варианте осуществления алгоритм идентификации признаков осуществляет картирование идентичных признаков между смежными кадрами с использованием деформирования и преобразования.

В другом варианте осуществления система медицинской визуализации представляет собой систему для оптического исследования шейки матки. Указанная система содержит средство оптического увеличения, осветительное средство, дозирующее средство для введения по меньшей мере одного стимулирующего и/или контрастного агента, визуализирующее средство и средство обработки изображения. Средство обработки изображения дополнительно содержит средство извлечения ключевого кадра, по выбору средство удаления блеска, средство обнаружения объекта и средство обнаружения изменения непрозрачности.

В другом варианте осуществления исполнение инструкций, кроме того, побуждает процессор сегментировать диагностическое изображение для того, чтобы генерировать сегментацию изображения, которая идентифицирует старую зону перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий. Исполнение инструкций, кроме того, побуждает процессор определять оценку качества диагностического изображения с использованием сегментации изображения. Исполнение инструкций, кроме того, побуждает процессор отклонять диагностическое изображение, если оценка качества ниже предварительно определяемого уровня. Исполнение инструкций, кроме того, побуждает процессор принимать диагностическое изображение, если оценка качества выше предварительно определяемого уровня. Этот вариант осуществления благоприятен, поскольку система медицинской визуализации может автоматически оценивать, обладает ли диагностическое изображение достаточным качеством или нет. Это может позволить неквалифицированному индивидууму получать данные изображения и передавать их врачу или профессиональному медику.

В другом варианте осуществления оценка качества показывает, если старая зона перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий находится полностью в пределах диагностического изображения. Если часть старой зоны перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий находится за пределами диагностического изображения, то диагностическое изображение отбрасывают. В некоторых вариантах осуществления, если старая зона перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий слишком мала в пределах диагностического изображения, изображение также можно отбрасывать.

В другом варианте осуществления сегментация изображения дополнительно идентифицирует местоположение внутреннего зева, где диагностическое изображение имеет центр. Исполнение инструкций побуждает процессор определять центр шейки матки с использованием сегментации внутреннего зева. Центр шейки матки может представлять собой центр внутреннего зева. Исполнение инструкций, кроме того, побуждает процессор передавать диагностическое изображение для того, чтобы помещать центр шейки матки в центр изображения. Исполнение инструкций, кроме того, побуждает процессор генерировать разделенное изображение, которое представляет диагностическое изображение, разделенное на предварительно определяемое число сегментов. Этот вариант осуществления может быть полезным, поскольку представляет медицинское изображение в форме, которая более полезна для врача или поставщика медицинских услуг.

В другом варианте осуществления изображение разделяют на 12 клиновидных сегментов.

В другом варианте осуществления изображение разделяют на клиновидные сегменты.

В другом варианте осуществления внешняя граница сегментации представляет собой границу шейки матки.

В другом варианте осуществления изображение дополнительно сегментируют для того, чтобы определять местоположение: столбчатого эпителия, зоны трансформации и границы шейки матки.

В другом варианте осуществления разделенное изображение посылают на устройство мобильного телефона эксперта, такого как врач или поставщик медицинских услуг.

В другом варианте осуществления сегментация изображения дополнительно идентифицирует местоположение какого-либо одного из следующего: столбчатый эпителий, зона трансформации, граница шейки матки и их сочетания. Исполнение инструкций побуждает процессор отображать по меньшей мере часть сегментации изображения на разделенном изображении. Этот вариант осуществления может быть полезен, поскольку местоположение какой-либо одной из указанных выше областей может помогать врачу или поставщик медицинских услуг при постановке диагноза. Это также может позволять непрофессионалам или необученным людям лучше интерпретировать разделенное изображение.

В другом варианте осуществления отображаемая сегментация изображения может включать: внутренний зев, столбчатый эпителий, зону трансформации, границу шейки матки, новую зону перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий и/или старую зону перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий.

В другом варианте осуществления исполнение инструкций побуждает процессор запрашивать замещающее изображение, если отбрасывают диагностическое изображение. Этот вариант осуществления благоприятен, поскольку если неспециалист использует систему медицинской визуализации, то ему или ей можно будет дать подсказку получить другое диагностическое изображение.

В другом варианте осуществления система медицинской визуализации содержит облачную вычислительную систему. Облачная вычислительная система генерирует сегментацию изображения. Этот вариант осуществления может быть полезен, когда данные изображения получают с использованием портативного или небольшого ручного оптического устройства. Данные медицинской визуализации можно направлять в облачную вычислительную систему для выбора диагностического изображения и осуществления какой-либо сегментации изображения. Это может иметь преимущество в виде предоставления лучшего медицинского обслуживания в сельских областях, где имеет место нехватка врачей или других квалифицированных работников.

В другом варианте осуществления исполнение инструкций побуждает процессор посылать диагностическое изображение в мобильное приложение отчетов. Например, врач или поставщик медицинских услуг может иметь приложение для управления пациентами или отчетов на смартфоне, компьютере или планшете.

В другом варианте осуществления система медицинской визуализации дополнительно содержит камеру для получения данных изображения. Эта камера может быть встроена в систему медицинской визуализации или она может представлять собой внешнюю камеру, которая затем передает данные изображения в систему медицинской визуализации.

В другом аспекте изобретение относится к компьютерной программе для исполнения процессором для управления системой медицинской визуализации. Исполнение инструкций побуждает процессор для того, чтобы принимать данные изображения. Данные изображения содержат множество изображений шейки матки. Исполнение инструкций, кроме того, побуждает процессор для того, чтобы выбирать диагностическое изображение из данных изображения. Данные изображения содержат видеоданные. Видеоданные содержат множество изображений. Видеоданные содержат по меньшей мере две последовательности изображений. Исполнение инструкций побуждает процессор для того, чтобы: идентифицировать каждую из по меньшей мере двух последовательностей изображений и выбирать по меньшей мере одно диагностическое изображение из каждой из по меньшей мере двух последовательностей изображений. По меньшей мере одно диагностическое изображение из каждой из по меньшей мере двух последовательностей изображений содержит диагностическое изображение. По меньшей мере две последовательности изображений представляют собой какое-либо одно из следующего: последовательность очистки, последовательность с зеленым фильтром, последовательность с уксусно-белой кислотой, последовательность с йодом, последовательность для детализированных областей и их сочетания.

В другом аспекте изобретение относится к способу работы системы медицинской визуализации. Способ включает прием данных изображения. Данные изображения содержат множество изображений шейки матки. Способ дополнительно включает отбор диагностического изображения из диагностических данных. Данные изображения содержат видеоданные. Видеоданные содержат множество изображений. Видеоданные содержат по меньшей мере две последовательности изображений. Способ дополнительно включает этапы идентификации каждой из по меньшей мере двух последовательностей изображений и отбора по меньшей мере одного диагностического изображения из каждой из по меньшей мере двух последовательностей изображений. По меньшей мере одно диагностическое изображение из каждой из по меньшей мере двух последовательностей изображений содержит диагностическое изображение. По меньшей мере две последовательности изображений представляют собой какое-либо одно из следующего: последовательность очистки, последовательность с зеленым фильтром, последовательность с уксусно-белой кислотой, последовательность с йодом, последовательность для детализированных областей и их сочетания.

ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Как используют в настоящем документе, термин «средство оптического увеличения» относится к устройству или алгоритму, который способен увеличивать оптическое изображение, например, увеличивающая линза, микроскоп или система обработки цифровых изображений, в которой увеличение осуществляют цифровым или электронным образом.

Как используют в настоящем документе, термин «кольпоскоп» относится к стереоскопическому бинокулярному полевому микроскопу малой силы с мощным источником света, который используют для визуального исследования шейки матки с увеличением, чтобы оказывать помощь при диагностировании злокачественной опухоли шейки матки.

Термин «зев» относится к внешнему отверстию шейки матки, которое представляет собой внутреннее сужение полости матки. Оно соответствует небольшому сужению, известному как перешеек, который можно наблюдать на поверхности матки примерно посередине между верхушкой и основанием.

Термин «столбчатая область» относится к области эпителия шейки матки. Эктоцервикс состоит из некератинизированного многослойного плоского эпителия. Эндоцервикс (более проксимально, внутри матки) состоит из простого столбчатого эпителия, т. е. «столбчатой области».

Термин «зона трансформации» относится к области, смежной с границей эндоцервикса и эктоцервикса. Зона трансформации подвергается метаплазии множество раз в течение нормальной жизни. Этот метапластический потенциал, однако, увеличивает риск злокачественной опухоли в этой области - зона трансформации представляет собой область, в которой наиболее часто возникает злокачественная опухоль шейки матки.

Термин «предполагаемая зона трансформации» относится к зоне трансформации, которую ориентировочно обнаружили после окрашивания раствором йода.

Термин «фактическая зона трансформации» относится к зоне трансформации, как определяют после картирования предполагаемой зоны трансформации на изображение после уксусной кислоты. Фактическую зону трансформации часто также называют «злокачественной областью» из-за высокого риска неопластического или злокачественного процесса.

Термин «дозирующее средство» относится к устройству, которое можно использовать для нанесения, контролируемым образом в отношении времени, объема и положения, по меньшей мере одного стимулирующего и/или контрастного агента на заданный объект. Предпочтительно такое дозирующее средство представляет собой шприц, пипетку или тому подобное.

Термин «средство захвата кадров» обозначает устройство, которое обладает способностью превращать выходной сигнал аналогового устройства визуализации видеокадров или аналогового сканирующего преобразователя в цифровое изображение для дальнейшей обработки изображения.

Термин «средство извлечения ключевого кадра» относится к устройству или алгоритму, который может автоматически идентифицировать по меньшей мере одно изображение до уксусной кислоты, изображение после уксусной кислоты и изображение после раствора йода.

Термин «средство удаления блеска» относится к устройству или алгоритму, который способен удалять блеск на цифровом изображении, например, как описано у Lange et al.

Термин «средство обработки изображения» (или процессор изображений) относится к цифровому устройству обработки изображений или программному обеспечению, которое способно вводить, вычислять и выводить данные цифрового изображения.

Термин «средство обнаружения изменения непрозрачности» (или детектор изменения непрозрачности) относится к цифровому устройству обработки изображений или программному обеспечению, которое способно обнаруживать изменения непрозрачности по меньшей мере на двух соответствующих изображениях, например, как описано в данном описании.

Термин «средство обнаружения объекта» (или детектор объекта) относится к цифровому устройству обработки изображений или программному обеспечению, которое способно обнаруживать и/или идентифицировать объекты на цифровом изображении.

«Машиночитаемая запоминающая среда», как используют в настоящем документе, охватывает какую-либо материальную запоминающую среду, которая может хранить инструкции, которые может исполнять процессор вычислительного устройства. Машиночитаемую запоминающую среду можно обозначать как машиночитаемую постоянную запоминающую среду. Машиночитаемую запоминающую среду также можно обозначать как материальный машиночитаемый носитель. В некоторых вариантах осуществления машиночитаемая запоминающая среда также может быть способна хранить данные, доступ к которым может осуществлять процессор вычислительного устройства. Примеры машиночитаемых накопителей включают, но не ограничиваясь этим: гибкий диск, перфоленту, перфокарты, привод магнитного жесткого диска, твердотельный жесткий диск, флэш-память, USB-накопитель, оперативное запоминающее устройство (RAM), постоянное запоминающее устройство (ROM), оптический диск, магнитооптический диск и файл регистров процессора. Примеры оптических дисков включают компакт-диски (CD) и цифровые универсальные диски (DVD), например, диски CD-ROM, CD-RW, CD-R, DVD-ROM, DVD-RW или DVD-R. Термин «машиночитаемая запоминающая среда» также относится к средам записи различных типов, доступ к которым может осуществлять вычислительное устройство через сеть или канал связи. Например, данные можно получать по модему, через интернет или через локальную сеть. Упоминания о машиночитаемой запоминающей среде следует интерпретировать как, возможно, множество машиночитаемых запоминающих сред. Различные исполняемые компоненты программы или программ можно хранить в различных местоположениях. Машиночитаемая запоминающая среда, например, может представлять собой множество машиночитаемых запоминающих сред в пределах одной и той же компьютерной системы. Машиночитаемая запоминающая среда также может представлять собой машиночитаемую запоминающую среду, которая распределена среди множества компьютерных систем или вычислительных устройств.

«Компьютерная память» или «память» представляет собой пример машиночитаемой запоминающей среды. Компьютерная память представляет собой какую-либо память, к которой непосредственный доступ может осуществлять процессор. Примеры компьютерной памяти включают, но не ограничиваясь этим: RAM память, регистры и файлы регистров. Упоминания о «компьютерной памяти» или «памяти» следует интерпретировать как, возможно, множество типов памяти. Память, например, может представлять собой множество типов памяти в пределах одной и той же компьютерной системы. Память также может представлять собой множество типов памяти, распределенной среди множества компьютерных систем или вычислительных устройств.

«Компьютерный накопитель» или «накопитель» представляет собой пример машиночитаемой запоминающей среды. Компьютерный накопитель представляет собой какую-либо энергонезависимую машиночитаемую запоминающую среду. Примеры компьютерного накопителя включают, но не ограничиваясь этим: привод жесткого диска, USB-накопитель, гибкий диск, интеллектуальную карту, DVD, CD-ROM и твердотельный жесткий диск. В некоторых вариантах осуществления компьютерный накопитель также может представлять собой компьютерную память или наоборот. Упоминания о «компьютерном накопителе» или «накопителе» следует интерпретировать, возможно, как множество накопителей. Накопитель, например, может представлять собой множество запоминающих устройств в пределах одной и той же компьютерной системы или вычислительного устройства. Накопитель также может представлять собой множество накопителей, распределенных среди множества компьютерных систем или вычислительных устройств.

«Процессор», как используют в настоящем документе, охватывает электронный компонент, который способен исполнять программу или исполняемую машиной инструкцию. Упоминания о вычислительном устройстве, содержащем «процессор», следует интерпретировать, возможно, как содержащее больше чем один процессор или ядро процессора. Процессор, например, может представлять собой многоядерный процессор. Процессор также может относиться к совокупности процессоров, находящейся в пределах одной компьютерной системы или распределенной среди множества компьютерных систем. Термин «вычислительное устройство» также следует интерпретировать, возможно, как относящийся к совокупности или сети вычислительных устройств, каждое содержит процессор или процессоры. Многие программы имеют инструкции, которые осуществляет множество процессоров, которые могут находиться в пределах одного и того же вычислительного устройства или которые даже могут быть распределены среди множества вычислительных устройств.

«Пользовательский интерфейс», как используют в настоящем документе, представляет собой интерфейс, который позволяет пользователю или оператору взаимодействовать с компьютером или компьютерной системой. «Пользовательский интерфейс» также можно обозначать как «устройство интерфейса пользователя». Пользовательский интерфейс может предоставлять информацию или данные оператору и/или принимать информацию или данные от оператора. Пользовательский интерфейс может делать возможным прием компьютером ввода от оператора и может обеспечивать вывод пользователю из компьютера. Другими словами, пользовательский интерфейс может позволять оператору управлять или манипулировать компьютером и интерфейс может позволять компьютеру отображать эффекты управления или манипуляций оператора. Отображение данных или информации на дисплее или графическом пользовательском интерфейсе является примером предоставления информации оператору. Прием данных через клавиатуру, мышь, шаровой манипулятор, сенсорную панель, стилус, графический планшет, джойстик, геймпад, веб-камеру, головную гарнитуру, рычаг переключения передач, рулевое колесо, педали, проводную перчатку, танцевальную площадку, пульт дистанционного управления один или несколько переключателей, одну или несколько кнопок и датчик ускорения представляют собой примеры компонентов пользовательского интерфейса, которые позволяют принимать информацию или данные от оператора.

«Аппаратный интерфейс», как используют в настоящем документе, охватывает интерфейс, который позволяет процессору компьютерной системы взаимодействовать с внешним вычислительным устройством и/или аппаратом и/или управлять им. Аппаратный интерфейс может позволять процессору посылать управляющие сигналы или инструкции на внешнее вычислительное устройство и/или аппарат. Аппаратный интерфейс также может позволять процессору обмен данными с внешним вычислительным устройством и/или аппаратом. Примеры аппаратного интерфейса включают, но не ограничиваясь этим: универсальную последовательную шину, порт IEEE 1394, параллельный порт, порт IEEE 1284, последовательный порт, порт RS-232, порт IEEE-488, Bluetooth соединение, соединение по беспроводной локальной сети, соединение TCP/IP, соединение Ethernet, интерфейс управляющего напряжения, интерфейс MIDI, интерфейс аналогового ввода и интерфейс цифрового ввода.

«Дисплей» или «устройство отображения», как используют в настоящем документе, охватывает устройство вывода или пользовательский интерфейс, адаптированный для отображения изображений или данных. Дисплей может выводить визуальные, аудио и/или тактильные данные. Примеры дисплея включают, но не ограничиваясь этим: компьютерный монитор, телевизионный экран, чувствительный к прикосновениям экран, тактильный электронный дисплей, экран Брайля, электронно-лучевую трубку (CRT), запоминающую трубку, бистабильный дисплей, электронную бумагу, векторный дисплей, плоский панельный дисплей, вакуумный флюоресцентный дисплей (VF), светодиодный дисплей (LED), электролюминесцентный дисплей (ELD), плазменный дисплей (PDP), жидкокристаллический дисплей (LCD), органический светодиодный дисплей (OLED), проектор и устанавливаемый на голову дисплей.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Эти и другие аспекты изобретения видны из и разъяснены со ссылкой на варианты осуществления, описанные далее в настоящем документе. На чертежах:

на фиг. 1 представлен кольпоскоп Philips Goldway;

на фиг. 2 представлена блок-схема способа в соответствии с изобретением;

на фиг. 3 представлена блок-схема для способа для автоматизации изображений с кольпоскопа;

на фиг. 4a представлено кольпоскопическое изображение, показывающее процесс, когда уксусную кислоту наносят на шейку матки;

на фиг. 4b представлено необработанное кольпоскопическое изображение;

на фиг. 4c представлено то же изображение, с которого удалены пиксели блеска;

на фиг. 4d представлены объекты на кольпоскопическом изображении, идентифицируемые с использованием способов в соответствии с изобретением, т.е. шейка матки (1), зона трансформации (2), столбчатый эпителий (3) и зев (4);

на фиг. 5a представлено кольпоскопическое изображение, полученное после нанесения уксусной кислоты;

на фиг. 5b представлены области зева и столбчатого эпителия, идентифицированные вместе;

на фиг. 5c представлены раздельно зев и столбчатые области;

на фиг. 5d представлен зев и столбчатый эпителий, демаркированные после удаления маленьких и разделенных кластеров;

на фиг. 6a представлена предполагаемая зона трансформации, идентифицированная на изображении после раствора йода (черная линия);

на фиг. 6b представлена предполагаемая зона трансформации, картированная на изображения после уксусной кислоты;

на фиг. 6c представлена фактическая зона трансформации;

на фиг. 7a представлена зона трансформации на изображении после уксусной кислоты;

на фиг. 7b представлена кластеризация зоны трансформации на преобладающие и минорные изменения непрозрачности;

на фиг. 7c представлены пиксели в зоне трансформации после уксусной кислоты с преобладающими изменениями непрозрачности;

на фиг. 7d представлены соответствующие пиксели на изображении до уксусной кислоты;

на фиг. 8a представлено изображение до уксусной кислоты;

на фиг. 8b представлено изображение после уксусной кислоты после 1 мин;

на фиг. 8c представлено изображение непрозрачности с оценкой различия непрозрачности = 18,46;

на фиг. 8d представлено изображение до уксусной кислоты;

на фиг. 8e представлено изображение после уксусной кислоты после 3 мин;

на фиг. 8f представлено изображение непрозрачности с оценкой различия непрозрачности 43,28;

на фиг. 9 представлена блок-схема, которая иллюстрирует способ согласно одному из вариантов осуществления изобретения;

на фиг. 10 представлена блок-схема, которая иллюстрирует способ согласно дополнительному варианту осуществления изобретения;

на фиг. 11 представлена блок-схема, которая иллюстрирует способ согласно дополнительному варианту осуществления изобретения;

на фиг. 12 проиллюстрирована система медицинской визуализации согласно одному из вариантов осуществления изобретения;

на фиг. 13 представлена система медицинской визуализации согласно альтернативному варианту осуществления изобретения;

на фиг. 14 представлен пример неудовлетворительного цервикографического изображения;

На фиг. 15 представлен пример удовлетворительного цервикографического изображения;

на фиг. 16 проиллюстрирована структура шейки матки;

на фиг. 17 представлены два отдельных потока операций;

на фиг. 18 проиллюстрирован поток операций согласно одному из вариантов осуществления изобретения;

на фиг. 19 представлен пример системы медицинской визуализации согласно дополнительному варианту осуществления изобретения;

на фиг. 20 представлено сегментированное цервикографическое изображение 2000;

на фиг. 21 представлено то же изображение, как показано на фиг. 20, разделенное на 12 клиновидных секций;

на фиг. 22 проиллюстрирован пользовательский интерфейс, который можно реализовать в компьютере или другом вычислительном устройстве, таком как смартфон или мобильный телефон или планшетный компьютер;

на фиг. 23 представлено изображение с уксусной кислотой, где идентифицируют область шейки матки;

на фиг. 24 представлено изображение с раствором йода по Люголю, где идентифицируют область шейки матки;

на фиг. 25 проиллюстрированы этапы кольпоскопического исследования;

на фиг. 26 проиллюстрирован пример отслеживания на основании признаков; и

на фиг. 27 представлен график зависимости номера кадра и числа отслеживаемых признаков в последовательности видеоизображений.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ

Кольпоскоп в соответствии с изобретением (см. фиг. 1) имеет средство извлечения ключевых кадров, предпроцессор, детектор объекта и детектор изменения непрозрачности. Средство извлечения ключевых кадров получает в качестве входного сигнала видео, которое поступает с кольпоскопа, которое отображают гинекологу. Изображения (до уксусной кислоты, после уксусной кислоты и после раствора йода), содержащие область шейки матки на том же оптическом увеличении, извлекают (в настоящей заявке слова «кадры» и «изображения» используют взаимозаменяемо). В предпроцессоре удаляют блеск, обусловленный зеркальным отражением на изображениях, например, посредством способа, описанного у Lange et al., согласно которому изображение признака извлекают из цветного изображения, которое обеспечивает хорошее отношение блеска к фону. Содержащие блеск области на изображении признака обнаруживают и распространяют для того, чтобы покрывать все пиксели, которые поражены блеском. Затем блеск в пораженных областях удаляют посредством заполнения оценкой признаков, которые являются нижележащими признаками изображения.

Затем изображение с удаленным блеском посылают на детектор объекта. Детектор объекта обрабатывает изображения для того, чтобы идентифицировать зев, столбчатый эпителий и зону трансформации, на основе способов сегментации, в которых используют информацию о цвете и интенсивности.

Затем эту информацию использует детектор изменения непрозрачности для того, чтобы оценивать степень белизны в зоне трансформации и, таким образом, степень злокачественной опухоли. Блок-схемы предложенного способа представлены на фиг. 2 и 3.

Средство извлечения ключевых кадров получает в качестве входного сигнала двухмерное видео, которые выходит из кольпоскопа. Оно делит видео на снимки посредством идентификации границ снимков и затем извлечения релевантных изображений из каждого снимка. Изображения извлекаемых типов представляют собой изображения до уксусной кислоты, изображения после уксусной кислоты и изображения после раствора йода, которые имеют тот же коэффициент увеличения.

Идентификатор границы снимка

Во время осуществления кольпоскопии вид шейки матки при различных уровнях увеличения и нанесение различных химических веществ, таких как уксусная кислота (см. фиг. 4a) или раствор йода, на шейку матки можно рассматривать как различные снимки в основных приложениях обработки видео. Снимок/вид определяют как последовательность взаимосвязанных изображений, захваченных с кольпоскопа, которые представляют непрерывное действие во времени и пространстве. «Границу вида» определяют в настоящем документе как точку переключения от одного вида к другому, при осуществлении кольпоскопии. Классические алгоритмы обнаружения границы снимка в контексте приложений общего назначения для видео можно использовать для того, чтобы обнаруживать границы снимков. Для обнаружения снимка используют цветовые признаки.

Отбор ключевого кадра

Когда снимки идентифицируют, ключевые изображения автоматически выбирают из каждого снимка. Ключевые кадры получют из следующих снимков: до уксусной кислоты, после уксусной кислоты и после раствора йода. Каждый кадр или изображение на снимке описан с использованием набора признаков на основе цвета, текстуры, области шейки матки и т.д. Оценка, которую присваивают каждому кадру, представляет собой функцию набора используемых признаков. Кадр с максимумом выбирают в качестве ключевого кадра на снимке.

Предпроцессор

Предпроцессор получает в качестве входных данных ключевые изображения, выбранные с помощью средства извлечения ключевых кадров. Качество изображений шейки матки определяют многие факторы, включая блеск/блик/зеркальное отражение. Блеск устраняет цветовую информацию в пораженных пикселях и, таким образом, делает алгоритмы анализа изображения ненадежными. Следовательно, важно удалять блеск из кольпоскопических изображений, что выполняют в предпроцессоре. Области блеска обнаруживают в виде маленьких, насыщенных и высококонтрастных областей. Изображение «I» открывают в цветовом пространстве RGB. Компонент G цветового пространства RGB используют в качестве пространства признаков, поскольку оно обеспечивает хорошее отношение блеска к фону. Идентифицируют локальные максимумы для гистограммы, генерируемой с помощью компонента G, которые представляют насыщенные значения. Маску для пикселей блеска генерируют и применяют к изображению «I» для того, чтобы удалять пиксели блеска из него (см. фиг. 4c).

Детектор объекта

Детектор объекта получает в качестве входных данных изображения кадров, из которых отфильтрованы пиксели блеска. Детектор объекта стремится идентифицировать объекты, имеющие отношение к шейке матки (1), такие как зев (4), столбчатый эпителий (3) и зона трансформации (2), см. фиг. 4d.

Обнаружение зева и столбчатой области

Идентифицируют зев и столбчатые области с использованием следующих этапов:

- сегментация кольпоскопических изображений после уксусной кислоты с использованием кластеризации К-средних пикселей на основе их цвета на 2 кластера;

- наименьший кластер маркируют как зев+область столбчатого эпителия;

- разделение зева и столбчатого эпителия с использованием квантования с минимальной дисперсией;

- итеративное удаление маленьких и разделенных кластеров внутри областей зева и столбчатого эпителия.

Соответствующий процесс анализа изображения представлен на фиг. 5.

Обнаружение зоны трансформации

Обнаружение зоны трансформации на изображении после уксусной кислоты представляет собой двухэтапный подход. На первом этапе изображения после раствора йода обрабатывают для предположительного обнаружения зоны трансформации на основе цветовых изменений, которые появляются на пораженной зоне шейки матки при нанесении раствора йода. Изображение после раствора йода, получаемое от средства извлечения ключевых кадров, сегментируют с использованием цветовой кластеризации К-средних на два кластера. Выбирают меньший из двух кластеров. Выпуклую оболочку этого кластера определяют как предполагаемую зону трансформации. За этим следует второй этап, где предполагаемую зону трансформации картируют на изображения до и после уксусной кислоты и затем обнаруживаемые области зева и столбчатого эпителия вычитают для того, чтобы определять фактическую зону трансформации. Изображения до и после кислоты можно совмещать до идентификации зоны трансформации. Соответствующий процесс анализа изображения представлен на фиг. 6.

Детектор изменения непрозрачности

Этот модуль получает в качестве входных данных зоны трансформации, идентифицированные на изображениях до и после уксусной кислоты, и генерирует оценку различия непрозрачности для всех изображений после уксусной кислоты относительно изображений до уксусной кислоты. В целом, на изображении после уксусной кислоты идентифицируют пиксели в зоне трансформации, которые показывают преобладающие изменения непрозрачности, и их сравнивают с соответствующими им пикселями на изображении до уксусной кислоты. Этапы для того, чтобы генерировать оценку различия непрозрачности представляют собой следующее:

- преобразовать значения RGB зоны трансформации на изображении после уксусной кислоты в цветовое пространство Lab (компонент L близко совпадает с восприятием светлоты/белизны человеком);

- кластеризовать пиксели в зоне трансформации на два уровня белесых областей, т.е. преобладающее изменение непрозрачности и незначительное (минорное) изменение непрозрачности (чтобы совпадать с непрозрачным белым и полупрозрачным (просвечивающим) белым, которые используют в клинической практике);

- удалить пиксели с минорным изменением непрозрачности;

- идентифицировать соответствующие пиксели преобладающего изменения непрозрачности на изображении до уксусной кислоты.

Наконец, каждому изображению после уксусной кислоты дают оценку различия непрозрачности относительно изображения до уксусной кислоты с использованием следующей формулы:

где

I = изображение с преобладающими пикселями на изображении до уксусной кислоты;

J = изображение с преобладающими пикселями на изображении после уксусной кислоты;

N = число пикселей с преобладающими изменениями непрозрачности;

r = бинарное изображение с преобладающими изменениями непрозрачности;

(i,j) = пиксель в пространственном домене изображения I/J/r.

Соответствующий процесс анализа изображения представлен на фиг. 7 и 8.

На фиг. 9 представлена блок-схема, которая иллюстрирует способ согласно одному из вариантов осуществления изобретения. На этапе 900 принимают данные изображения, и данные изображения содержат множество изображений шейки матки. Затем на этапе 902 диагностическое изображение выбирают из данных изображения.

На фиг. 10 представлена блок-схема, которая иллюстрирует способ согласно дополнительному варианту осуществления изобретения. Сначала на этапе 1000 принимают данные изображения, содержащие видеоданные. Данные изображения содержат множество изображений шейки матки. Затем на этапе 1002 идентифицируют последовательности изображений в видеоданных. Затем на этапе 1004 по меньшей мере одно диагностическое изображение выбирают из каждой последовательности изображений.

На фиг. 11 представлена блок-схема, которая иллюстрирует способ согласно дополнительному варианту осуществления изобретения. Сначала на этапе 1100 принимают данные изображения. Данные изображения содержат множество изображений шейки матки. Затем на этапе 1102 диагностическое изображение отбирают из данных изображения. Затем на этапе 1104 диагностическое изображение сегментируют для того, чтобы генерировать сегментацию изображения, которая идентифицирует старую зону перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий. На этапе 1106 определяют оценку качества диагностического изображения с использованием сегментации. Этап 1108 представляет собой блок принятия решения. Вопрос состоит в том, является ли оценка качества диагностического изображения достаточной. Если да, то способ заканчивается на этапе 1110. Если нет, способ переходит к этапу 1112 и на этапе 1112 новое диагностическое изображение отбирают из данных изображения. Затем способ возвращается к этапу 1104, где новое диагностическое изображение сегментируют и снова определяют качество. Способ повторяют до тех пор, пока не получают изображение достаточного качества.

На фиг. 12 проиллюстрирована система 1200 медицинской визуализации согласно одному из вариантов осуществления изобретения. Система 1200 медицинской визуализации содержит компьютер 1202. Компьютер 1202 имеет процессор 1204, соединенный с пользовательским интерфейсом 1206, компьютерным накопителем 1208 и компьютерной памятью 1210. В компьютерном накопителе 1208 хранят данные 1212 изображения, которые были приняты. Например, их можно принимать от камеры или через сетевое соединение. Компьютерный накопитель 1208 дополнительно содержит диагностическое изображение 1214, выбранное из данных 1212 изображения.

Компьютерная память 1210 содержит модуль 1216 отбора изображения. Модуль 1216 отбора изображения содержит исполняемый компьютером код, который позволяет процессору 1204 выбирать диагностическое изображение 1214 из данных 1212 изображения.

Компьютер 1202 можно заменять на различные эквиваленты. Примеры включают, но не ограничиваясь этим: планшетный компьютер, настольный компьютер и устройство мобильного телефона. Процессор 1204 может быть представлен различными процессорами, распределенными среди различных вычислительных устройств.

На фиг. 13 представлена система 1300 медицинской визуализации согласно альтернативному варианту осуществления изобретения. Система 1300 медицинской визуализации содержит компьютерную систему 1202, эквивалентную компьютерной системе 1202 на фиг. 12. Кроме того, процессор 1204 соединен с аппаратным интерфейсом 1302. Аппаратный интерфейс позволяет процессору 1204 осуществлять связь с камерой 1304.

Компьютерный накопитель 1208 показан содержащим соответствия 1310 признаков, вычисляемые по данным 1212 изображения. В этом варианте осуществления данные 1212 изображения содержат видеоданные. Компьютерный накопитель 1208 кроме того содержит последовательности 1312 изображений, идентифицированные в видеоданных. Компьютерный накопитель 1208 кроме того содержит сегментацию 1312 изображения, полученную по одному или нескольким диагностическим изображениям 1214. Компьютерный накопитель 1208 кроме того содержит оценку 1316 качества каждого диагностического изображения 1214. Компьютерный накопитель 1208 кроме того содержит местоположение 1318 центра шейки матки диагностического изображения 1214. Компьютерный накопитель 1208 кроме того содержит смещенное диагностическое изображение 1320 так, что местоположение 1318 центра шейки матки теперь находится в центре изображения. Компьютерный накопитель 1208 кроме того содержит разделенное изображение 1322, которое подходит для отображения врачу. Разделенное изображение 1322 может иметь местоположение центра шейки матки в центре изображения и быть разделено на множество клиновидных секций.

Компьютерная память 1210 кроме того представлена как содержащая модуль 1330 идентификации соответствия признаков. Модуль 1330 идентификации соответствия признаков содержит исполняемый компьютером код, который позволяет процессору 1204 вычислять соответствия 1310 признаков по данным 1212 изображения. Компьютерная память 1210 кроме того содержит модуль 1332 идентификации последовательности изображений, который позволяет процессору 1204 определять набор последовательностей 1312 изображений по данным 1212 изображения. Когда выбраны последовательности 1312 изображений, модуль 1216 отбора изображения отбирает по меньшей мере одно диагностическое изображение 1214 для каждой из идентифицированных последовательностей 1312 изображений. Компьютерная память 1210 кроме того содержит модуль 1334 сегментации изображения. Модуль 1334 сегментации изображения содержит исполняемый компьютером код, который позволяет процессору 1204 сегментировать одно или несколько диагностических изображений 1214. Это генерирует сегментацию 1314 изображения.

Компьютерная память 1210 кроме того представлена как содержащая модуль 1336 оценки качества. Модуль 1336 оценки качества содержит исполняемый компьютером код, которые генерирует оценку 1316 качества для каждого диагностического изображения 1214 с использованием сегментации 1314 изображения. Компьютерная память 1210 кроме того представлена как содержащая модуль 1338 местоположения центра шейки матки. Модуль 1338 местоположения центра шейки матки содержит исполняемый компьютером код, который позволяет процессору 1204 использовать сегментацию 1314 изображения для того, чтобы идентифицировать местоположение 1318 центра шейки матки. Компьютерная память 1210 кроме того содержит модуль 1340 обработки изображения. Модуль 1340 обработки изображения содержит исполняемый компьютером код, который позволяет процессору 1204 модифицировать диагностическое изображение 1214 в смещенное диагностическое изображение 1330 и затем, наконец, в разделенное изображение 1322.

Визуальное исследование представляет собой обычно практикуемый способ скрининга злокачественной опухоли шейки матки, в частности, в обстановке недостаточных ресурсов. Чувствительность процедуры возрастает, когда эту процедуру выполняют под увеличением (VIAM). Цервикография представляет собой способ проведения процедуры VIAM, в котором не врач получает изображения шейки матки и передает их врачу для интерпретации. Особое внимание при цервикографии нужно уделять тому, что следует избегать неудовлетворительной цервикографии. Неудовлетворительная процедура происходит тогда, когда верхний край зоны трансформации у пациента не виден, и такие изображения передают эксперту для интерпретации, таким образом, увеличивая число процедур с повторным вызовом/визитом пациента. Это также ведет к неверным диагнозам.

Злокачественная опухоль, возникающая в шейке матки, является наиболее частой злокачественной опухолью среди женщин в Индии. Приблизительно 30% злокачественных опухолей среди женщин в Индии возникают из-за злокачественной опухоли шейки матки, при этом больше чем 100000 новых случаев диагностируют каждый год. К сожалению, в Индии существует только 20 квалифицированных онкогинекологов для осуществления скрининга, дианостирования и сопровождения 130000 оформленных женщин (в год) в Индии (только случаи, о которых сообщалось).

Визуальное исследование (VI) шейки матки или визуальное исследование с использованием уксусной кислоты (VIA) эффективно в качестве скринингового инструмента в обстановке недостаточных ресурсов. Визуальное исследование с увеличением (VIAM) увеличивает чувствительность процедуры. Как VI, так и VIAM страдают большой вариацией между наблюдателями и ложными положительными/отрицательными результатами, пропорциональными опыту интерпретатора. Кроме того, VIAM требует конкретных устройств и, таким образом, ограничивает использование процедуры. Если преодолеть эти ограничения, принятие этой практики может увеличивать и, таким образом, в более длительной перспективе оказать положительное влияние на бремя и исход заболевания.

С другой стороны имеет место цервикография, которая была в практике в течение некоторого времени для того, чтобы бороться с проблемой очень низкого соотношения специалистов и пациентов. Она представляет собой способ проведения процедуры VIAM, в которой не врач получает изображения шейки матки и передает их врачу для интерпретации. Цервикография не популярна из-за высокого уровня ложных положительных и отрицательных результатов. Это главным образом возникает из-за неудовлетворительных или не поддающихся технической интерпретации цервикографических изображений для интерпретации экспертами. Если эксперт не может исследовать всю зону трансформации по всей ее длине, цервикографическое исследование считают недостаточным или неудовлетворительным (на фиг. 14 представлено изображение неудовлетворительной кольпоскопии, а на фиг. 15 представлено изображение удовлетворительной кольпоскопии).

На фиг. 14 представлен пример цервикографического изображения. Цервикографическое изображение 1400, представленное на фиг. 14, является неудовлетворительным, и его не будут использовать для осуществления диагноза.

На фиг. 15 также представлено цервикографическое изображение 1500. Цервикографическое изображение 1500, представленное на фиг. 15, является удовлетворительным, и его может использовать врач для осуществления диагноза.

Проникновение мобильных телефонов стало феноменом последних нескольких лет в таких странах, как Индия. Он получил статус необходимого устройства для связи, и его используют широко, даже в сельских областях. Для того чтобы бороться с указанными выше ограничениями процедур, таких как VI/VIAM, мобильное приложение предложено в этом ID, которое может обеспечить удобную доступность цервикографических изображений на мобильных телефонах/смартфонах специалистов, а также помогут женщинам получать совет эксперта вовремя.

На фиг. 16 представлено изображение, которое иллюстрирует структуру шейки матки 1600. Внешний зев маркирован 1602. Столбчатый эпителий маркирован 1604. Зона трансформации маркирована 1606. Исходная или старая зона перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий маркирована 1608. Новая зона перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий маркирована 1610.

Шейка матки представляет собой самую нижнюю часть матки, которая проходит в вагинальный канал. Эктоцервикс представляет собой часть шейки матки, видимую через вагинальный канал и выстланную плоским эпителием. Эндоцервикс представляют собой часть, которая идет от внешнего зева, который представляет собой внешнее отверстие шейки матки. Он выстлан столбчатым эпителием. Соединение эпителия этих двух типов называют зоной трансформации. Зона трансформации лежит между новой зоной перехода плоского эпителия в цилиндрический (новая SCJ) и исходной зоной перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий (исходная SCJ). Зона трансформации является самой обычной областью для возникновения злокачественной опухоли шейки матки.

Теперь в рамках «Mobility Initiative» Philips глобально сосредоточен на мобильном (смартфоны и планшеты) здравоохранении, которое приобретает новое значение: менее дорогостоящие решения, новые пути управления лечением и более высокие показатели результатов лечения.

В изыскании, проведенном PWC Healthcare Research Institute (HRI), выявлены следующие ключевые находки:

Мобильное здравоохранение может повышать использование и значение времени врачей.

Одна треть врачей, участвовавших в изыскании HRI, сказала, что они принимают решения, основываясь на неполной информации.

Они полагают, что наибольшей пользой от мобильных устройств может состоять в том, что они будут помогать им принимать решения быстрее, поскольку они получают доступ к более точным данным в реальном времени.

40% врачей, участвовавших в изыскании, сказали, что они могут устранить от 11% до 30% посещений кабинета врача посредством использования технологий мобильного здравоохранения, таких как удаленный мониторинг, общение с пациентами по электронной почте и в текстовых сообщениях. Такие сдвиги могут изменить врачебные ресурсы и нехватку прогнозирования в течение следующих 10 лет и далее.

HRI оценивает годовой потребительский рынок устройств удаленного/мобильного мониторинга в от 7,7 до 43 миллиардов долларов США. Удаленный мониторинг также может снизить больничные траты, что является целью как правительства, так и частных плательщиков. В настоящее время одна треть врачей говорит, что они принимают решения, основываясь на неполной информации для приблизительно 70% их пациентов. Специалисты и терапевты находят, что их наибольшая помеха, когда смотрят пациентов или их обычную практику, заключается в осуществлении доступа к информации, когда и где им это нужно. Среди врачей, которые используют мобильные устройства в своей практике, 56% говорят, что устройства ускоряют принятие их решения, и приблизительно 40% говорят, что они уменьшают продолжительность организационной подготовки.

Мобильное приложение для цервикографических изображений может иметь следующие преимущества:

- не требует специальных устройств, таких как кольпоскопы, а только мобильный телефон с камерой или мобильный телефон и цифровую камеру, что делает процедуру дешевой,

- позволяет многим женщинам иметь доступ к мнению эксперта, таким образом, снижая ложные положительные/отрицательные результаты из-за недостатка опыта интерпретатора,

- позволяет посылать только «удовлетворительные изображения шейки матки» эксперту, таким образом, не тратя их время и снижая ложные положительные/отрицательные результаты цервикографии, и

- эксперты могут интерпретировать изображения удобным образом кончиками пальцев с использованием своих мобильных телефонов/смартфонов.

На фиг. 17 представлены два отдельных потока 1700, 1702 операций, проиллюстрированные в виде блок-схем. Поток 1700 операций создает текущий поток операций. Поток 1702 операций иллюстрирует применение варианта осуществления в соответствии с изобретением. В обоих потоках 1700, 1702 операций осуществляют скрининг женщины на злокачественную опухоль шейки матки.

Начиная с потока 1700 операций, женщина посещает врача 1704 первичной помощи. Затем женщина проходит исследование в форме визуального исследования или цервикографии 1706. Затем работник здравоохранения или врач общей практики интерпретирует 1708 результаты исследования, которое осуществляли на этапе 1706. На этапе 1710 отмечено, что ложные положительные результаты высоко вероятны, когда осуществляют этап 1708. Затем на этапе 1712 женщина обращается в вышестоящую организацию для дополнительного скрининга злокачественных опухолей. И наконец, на этапе 1714 необязательное направление, увеличивающее нагрузку на систему здравоохранения и расходы пациента. Далее рассмотрен поток 1702 операций. Этот поток операций начинается этапом 1720, на которой женщина обращается к врачу первичной помощи. Затем женщина проходит исследование с использованием VIAM. Затем на этапе 1724 изображения захватывают на увеличении на этапе 1724. На этапе 1726 эксперт интерпретирует изображения, захваченные на увеличении. Варианты осуществления изобретения можно использовать для того, чтобы посылать изображения эксперту удаленно. Затем на этапе 1728 направление дают, только если эксперт находит изображение анормальным. На этапе 1730 эффект состоит в том, что это снижает направления и необязательное беспокойство, обусловленное ложными положительными результатами.

На фиг. 18 проиллюстрирован поток операций согласно одному из вариантов осуществления изобретения. На этапе 1801 какой-либо обученный профессиональный медик может захватывать изображение шейки матки на увеличении в 5-7 раз с использованием цифровой камеры или мобильного телефона с макролинзой до и после дозирования уксусной кислоты и раствора йода по Люголю. Затем на этапе 1802 эти изображения передают на больничный сервер или в облако. На сервере или в облаке изображения сегментируют для получения зева, столбчатого эпителия и области шейки матки. Затем проверяют, является ли цервикография удовлетворительной или нет. Если цервикография является удовлетворительной, то область шейки матки делят на 12 зон и посылают эксперту на этапе 1803. Затем гинеколог или эксперт получает полное изображение шейки матки и демаркированных зон одной за одной, или гинеколог также может выбирать зоны, которые его или ее заинтересовали. Их, например, можно посылать на его или ее мобильный телефон. Это проиллюстрировано на этапе 1804. Эксперт затем аннотирует и отмечает повреждения на его или ее мобильном телефоне. Это проиллюстрировано в качестве этапа 1805. Затем на этапе 1806 генерируют отчет, который содержит аннотированные изображения с диагнозом. Затем отчет посылают назад на больничный сервер или облако и затем обратно профессиональному медику, как проиллюстрировано на этапе 1806.

Любой обученный профессиональный медик может захватывать изображение шейки матки на 5-7× увеличении с использованием цифровой камеры/мобильного телефона с макролинзой до и после нанесения уксусной кислоты и раствора йода по Люголю. (этап 1801, как показано на фиг. 18).

Эти изображения можно передавать на больничный сервер/облако (этап 1802, как показано на фиг. 18).

На сервере/облаке изображение сегментируют для того, чтобы получить зев, столбчатый эпителий и область шейки матки.

Проверяют, является ли цервикография удовлетворительной или нет (рассмотрено в следующем разделе).

Если цервикография является удовлетворительной, то область шейки матки делят на 12 зон и посылают эксперту (этап 1803, как показано на фиг. 18).

Гинекоонколог или эксперт получает полное изображение шейки матки и демаркированные зоны одну за одной (или гинекоонколог может выбирать зоны, которые его/ее интересуют) на его/ее мобильном телефоне (этап 1804, как показано на фиг. 18).

Затем он/она аннотирует и отмечает повреждения на его/ее мобильном телефоне (этап 1805, как показано на фиг. 18).

Генерируют отчет, который содержит аннотированные изображения с диагнозом. Затем отчет посылают назад на больничный сервер/облако и затем назад профессиональным медикам (этап 1806, как показано на фиг. 18).

Варианты осуществления изобретения могут иметь признаки, которые образуют систему, которая захватывает изображения шейки матки после нанесения уксусной кислоты и раствора йода по Люголю и передает их в облачную систему, которая упраляет медицинскими записями. Облако имеет модуль обнаружения объекта, который сегментирует изображения шейки матки для того, чтобы идентифицировать зев, столбчатый эпителий, зону трансформации и границу шейки матки. Эти объекты вводят в модуль определения достаточности, который классифицирует, является ли изображение достаточным для интерпретации экспертом или нет. Если изображения являются удовлетворительными, то изображение разделяют на 12 областе с использованием центра зева в качестве центра в разделяющем модуле. Основное изображение и некоторые (эксперт также может выбирать область интерактивно)/все 12 областей посылают на мобильный телефон онкогинеколога за советом эксперта. Мобильный телефон имеет модуль mCervix, который позволяет пользователю, т.е. гинекологу или онкологу видеть изображения шейки матки и двенадцать областей независимо и помечать аномалии и посылать их обратно в облако/сервер.

На фиг. 19 представлен пример системы медицинской визуализации 1900 согласно одному из вариантов осуществления изобретения. Система медицинской визуализации 1900 проиллюстрирована с функциональной точки зрения. Первым представлено устройство захвата изображения для шейки матки 1902, которое предоставляет изображения облачной вычислительной системе 1904. В облачной компьютерной системе 1904 находятся различные модули программного обеспечения для обработки изображений. Первым идет модуль 1906 обнаружения объекта. Затем идет модуль 1908 определения достаточности, в котором используют сегментацию, сгенерированную модулем 1906 обнаружения объекта для того, чтобы определять, является ли изображение достаточным или нет. Затем изображение обрабатывают посредством разделяющего модуля 1910, который разделяет изображение и/или располагает его по центру. Затем, наконец, облачная вычислительная система 1904 посылает диагностическое изображение на мобильный телефон и/или смартфон 1912.

Устройство захвата изображения для шейки матки может представлять собой цифровую камеру с макролинзой или мобильный телефон с камерой. Захватывают изображения шейки матки после нанесения уксусной кислоты и раствора йода по Люголю. Мобильный телефон предусматривает приложение (на основе браузера), которое используют для безопасного соединения с больничным сервером/облаком. Изображения со смартфона переносят на сервер с уникальной идентификацией, относящейся к пациенту. Затем эти изображения анализируют на сервере/облаке, которые рассмотрены в следующих модулях.

Модуль детектора объекта получает в качестве входных данных изображения (до уксусной кислоты/после уксусной кислоты и после раствора йода по Люголю), посланные в облако, для объектов пациента, таких как зев, столбчатый эпителий и злокачественные ткани или зона трансформации и область шейки матки.

На фиг. 20 представлено цервикографическое изображение 2000. Также представлена сегментация изображения, представленная различными линиями. Старую зону перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий маркируют 2002. Новую зону перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий маркируют 2004. Столбчатый эпителий маркируют 2006. Границу зева маркируют 2008. Область зева маркируют 2010. Зону трансформации маркируют 2012. Шейку матки маркируют 2014 и границу шейки матки маркируют 2016.

Модуль определения достаточности можно использовать для того, чтобы оценивать диагностические изображения. Как рассмотрено ране, если зона перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий не видна по всей ее длине, цервикографическое изображение не считают, так сказать, удовлетворительным. В этом модуле используют идею о непрерывности контура на соседних пикселях границы зоны трансформации для того, чтобы принять решение, является ли цервикографическое изображение удовлетворительным или нет. Псевдокод алгоритма представляет собой следующее:

Допустим:

T: зона трансформации на изображении I с размерами А по оси x и B по оси y

TB: пиксели, содержащие границу зоны трансформации (x1,y1) (xn,yn), где x представляет собой координату X и представляет собой координату Y для TB в плоскости XY

C: массив, представляющий непрерывность в каждой точке в TB,

Если (xi+1-xi>A/8) и (yi+1-yi>A/8), то Ci=0, иначе Ci=1

Если n(Ci): (Ci=0)>2, то TB являтся прерывистой, иначе TB является непрерывной.

Модуль обнаружения объекта или модуль определения достаточности может присутствовать в облаке/сервер или локально в мобильном телефоне в качестве приложения, чтобы давать незамедлительную обратную связь профессиональному медику.

В качестве части мобильного телефона модуль определения достаточности также отображает некоторые файлы фильмов, которые могут обучать или направлять профессионального медика, как получать изображение шейки матки из неудовлетворительного цервикографического изображения.

Когда цервикографическое изображение считают удовлетворительным, изображение может быть разделено на 12 зон с центром шейки матки в качестве центра, который представлен ниже на чертеже:

на фиг. 21 представлено то же самое изображение 2000, как показано на фиг. 20. Однако не вся сегментация показана на этом изображении. Представлены только граница шейки матки 2016 и граница зева 2008. Область внутри границы 2016 шейки матки разделена на 12 клиновидных секций 2100. Изображением также манипулировали так, что центр шейки матки 2102 определен и перемещен в центральную область изображения.

Изображение шейки матки, также как каждую разделенную зону, посылают эксперту за его/ее мнением. Разделение изображения позволяет видеть изображение на мобильном телефоне с маленьким экраном легче и поставить точный диагноз.

В модуле mCervix в мобильных телефонах может иметь место приложение, которое будет позволять эксперту видеть изображения и разделенные зоны на мобильном телефоне/смартфоне. Также может иметь место инструмент аннотации. Этот инструмент позволит врачу видеть изображение, помещать повреждения, увеличивать некоторую конкретную часть изображения и аннотировать изображение Инструмент генерации отчетов: Этот инструмент будет генерировать отчет с использованием важной информации. Один такой шаблон проиллюстрирован на фиг. 22.

На фиг. 22 проиллюстрирован пользовательский интерфейс 2200, который можно реализовать в компьютере или другом вычислительном устройстве, таком как смартфон или мобильный телефон или планшетный компьютер. Пользовательский интерфейс, представленный в 2200, представляет собой инструмент аннотации, который может заполнять врач, который затем можно использовать для того, чтобы генерировать диагноз, который посылают его или ее коллегам, которые исходно получали изображение и посылали его эксперту.

Варианты осуществления изобретения могут иметь один или несколько следующих признаков:

- система цервикографии на основе мобильного телефона, которая содержит: мобильный телефон с камерой или мобильный телефон и цифровую камеру; серверную или облачную платформу для обработки изображений;

- система на основе мобильного телефона с признаком, где мобильный телефон содержит:

модуль обнаружения объекта и модуль определения достаточности;

модуль mCervix для того, чтобы аннотировать и генерировать отчет;

- система на основе мобильного телефона, где модуль обнаружения объекта выполнен с возможностью:

идентификации зева, столбчатых эпителиальных областей, зоны трансформации и т.п. на изображениях до и после уксусной кислоты и изображениях после раствора йода по Люголю;

- система на основе мобильного телефона, где модуль определения достаточности выполнен с возможностью:

идентификации того, является ли цервикографическое изображение удовлетворительным или неудовлетворительным;

отображения файлов фильмов, которые могут направлять профессионального медика в отношении того, как получать изображение шейки матки из неудовлетворительного цервикографического изображения;

- система на основе мобильного телефона, где сервер/облако содержит:

модуль обнаружения объекта и модуль определения достаточности; и

разделяющий модуль, который разделяет изображение шейки матки на 12 зон с центром зева в качестве центра для разделения.

Область шейки матки можно автоматически идентифицировать на изображениях до и после с уксусной кислоты с использованием динамической схемы определения порога на красном компоненте изображения, открытого в цветовом пространстве RGB. За этим следует кластеризация К-средних. Если кластер идентифицирует область с размером меньше чем одной десятой от размера изображения, то заключают, что шейка матки не видна на изображении. Иначе кластер считают областью шейки матки. В случае изображений с раствором йода по Люголю используют определение порога по Оцу для того, чтобы отличать область шейки матки от не областей шейки матки. Эти алгоритмы верифицировали на 200 изображениях до и после уксусной кислоты и 30 изображениях с раствором йода по Люголю, и получили точные результаты сегментации в 95% случаев. Область шейки матки, идентифицированная на изображении после нанесения уксусной кислоты изображении после нанесения раствора йода по Люголю с использованием указанных выше алгоритмов, проиллюстрирована на фиг. 23 и 24.

На фиг. 23 представлено изображение 2300 с уксусной кислотой. На изображении 2300 с уксусной кислотой идентифицирована область 2302 шейки матки.

На фиг. 24 представлено изображение с раствором йода по Люголю 2400. На изображении с раствором йода по Люголю 2400 идентифицирована область 2402 шейки матки.

Кольпоскопическое исследование можно осуществлять для диагностирования злокачественной опухоли шейки матки. Анормальную область в шейке матки проверяют на визуальные признаки, наблюдаемые при неоплазии шейки матки. С использованием кольпоскопа, гинеколог захватывает видеоданные в течение 5-10 минут. На фиг. 1 изображены различные фазы, которые можно идентифицировать при кольпоскопическом исследовании. Видеоданные показывают последовательные этапы очистки шейки матки, наблюдения шейки матки с использованием и без использования зеленого цветного фильтра, нанесение уксусно-белой кислоты, временную реакцию ткани на кислоту, нанесение раствора йода по Люголю, и детализированный (с увеличением) анализ областей шейки матки, представляющих интерес. В частности, временная реакция ткани на уксусно-белую кислоту является ключевой для диагноза. Затем медицинский эксперт подробно анализирует видеопоследовательность.

Интерпретация кольпоскопических видеоданных не является очевидной и требует многолетнего опыта экспертизы. В частности, в удаленных сельских областях эта экспертиза может отсутствовать. Один путь преодоления этой проблемы состоит в том, чтобы посылать видеоданные в медицинский центр, где эта экспертиза присутствует. Затем эксперт может анализировать видеоданные и посылать его/ее находки обратно в удаленную клинику.

Рынками, наиболее подходящими для кольпоскопического анализа, являются Индия и Китай. Недостаток стабильной инфраструктуры интернета, что, в частности, имеет место в сельских областях, делает невозможным посылать большие количества видеоданных на большие расстояния. Расходы являются другой стороной вопроса. Даже при хорошей доступной инфраструктуре стоимость отправки больших количеств данных относительно высока.

Кольпоскопическое исследование осуществляют для диагностирования злокачественной опухоли шейки матки. Анормальную область в шейке матки проверяют на визуальные признаки, наблюдаемые при неоплазии шейки матки. С использованием кольпоскопа гинеколог захватывает видеоданные в течение 5-10 минут. На фиг. 25 изображены различные фазы, которые можно идентифицировать при кольпоскопическом исследовании. Видеоданные показывают последовательные этапы очистки шейки матки, осмотра шейки матки с использованием и без использования зеленого цветного фильтра, нанесения уксусно-белой кислоты, временную реакцию ткани на кислоту, нанесение раствора йода по Люголю и детализированный (с увеличением) анализ областей шейки матки, представляющих интерес. В частности временная реакция ткани на уксусно-белую кислоту является ключевой для диагноза. Затем медицинский эксперт подробно анализирует видеопоследовательность.

Интерпретация кольпоскопических видеоданных не является очевидной и требует многолетнего опыта экспертизы. В частности, в удаленных сельских областях эта экспертиза может отсутствовать. Один путь преодолеть эту проблему состоит в том, чтобы посылать видеоданные в медицинский центр, где эта экспертиза присутствует. Затем эксперт может анализировать видеоданные и посылать его/ее результаты исследований обратно в удаленную клинику.

Рынками, наиболее подходящими для кольпоскопического анализа, являются Индия и Китай. Недостаток стабильной инфраструктуры интернета, что, в частности, имеет место в сельских областях, делает невозможным посылать большие объемы видеоданных на большие расстояния. Расходы являются другой стороной вопроса. Даже при хорошей доступной инфраструктуре, стоимость отправки большого объема данных относительно высока.

На фиг. 25 проиллюстрированы этапы кольпоскопического исследования. На этапе 2502 нормальный физиологический раствор применяют для того, чтобы омывать и удалять какие-либо выделения. В этот момент можно получать следующие изображения. Затем используют зеленый фильтр 2504 и можно получать дополнительные изображения. Зеленый фильтр позволяет исследовать паттерн кровеносных сосудов. Затем на этапе 2506 применяют 3-5% раствор уксусной кислоты. Изменение внешнего вида шейки матки с течением времени и длительность изменения, а также время отмечают в качестве части исследования. Затем на этапе 2508 наносят раствор йода по Люголю и исследуют частичное и полное поглощение йода. Наконец на этапе 2510 берут биопсию из любых областей анормальных тканей.

Существует множество подходов для уменьшения количества видеоданных. Примерами являются:

1) сжатие видео может значительно уменьшать количество данных, однако ценой потери деталей;

2) извлечение ключевого кадра видео, например, используемое для того, чтобы создавать визуальное резюме фильма посредством идентификации относительно больших различий между последовательными кадрами.

Дополнение 1. Сжатие видео не будет удалять незначимые кадры и только является эффективным, если допустима потеря деталей изображения. Для кольпоскопии, детали изображения значимы для по меньшей мере частей записей (например, для обнаружения зоны трансформации или для анализа мозаичного паттерна капиллярного сосудистого русла).

Дополнение 2. Способы и средства извлечения ключевого кадра видео разработаны для того, чтобы предоставлять очень эффективные резюме для фильмов. Общая идея, на которой основаны ключевые кадры, состоит в захвате изображения для каждой части видеопоследовательности, которая показывает большое отличие от предыдущей части. Значимым признаком для извлечения ключевого кадра является присутствие «черных кадров», которые типично разделяют различные записи/сцены в фильме. Несмотря на то, что признак черного кадра можно использовать в кольпоскопических видеоданных, обнаружение ключевого кадра можно использовать для того, чтобы сжимать/создавать резюме для некоторых частей кольпоскопических видеоданных. Однако возможен отказ в других частях, где содержание изображения меняется только постепенно.

Один из примеров малых, но важных изменений в данных изображения возникает в части видео после применения уксусно-белой кислоты. Из этой фазы следует отбирать достаточное количество изображений для того, чтобы делать возможной надлежащую интерпретацию кинетики уксусного белого.

Другой пример малых, но важных изменений данных изображения возникает во время детализированного исследования шейки матки (на несколько большем увеличении). Из этих видеофрагментов по меньшей мере те изображения следует выбирать, которые при (пространственном) сшивании вместе покрывают целиком область, сканированную подробно с использованием кольпоскопа.

Следовательно, существующие подходы не применимы для кольпоскопического применения.

Варианты осуществления изобретения могут применять компьютер для автоматической идентификации частей видеоданных, которые имеют отношение к кольпоскопическому анализу. Этот алгоритм будет удалять видеоданные, которые не являются ключевыми для эксперта, чтобы прийти к правильному диагнозу. Поступая так, количество данных, которые нужно передавать в экспертный центр, значительно уменьшают. Данные, которые передают, могут представлять собой ограниченное число изображений для захвата каждой отличающейся фазы применяемого протокола (очистка, зеленый фильтр, уксусно-белая кислота, йод, детализированные области) плюс наборы изображений, которые отбирали с использованием применения конкретных сведений, например, чтобы сделать возможной надлежащую интерпретацию динамики уксусного белого.

Этот подход может:

- значительно уменьшать количество данных на случай одного пациента, которые подлежат передаче в экспертный центр;

- позволять экспертам быть вовлеченными в диагноз случаев из сельских/удаленных областей, что повышает качество диагноза;

- гарантировать, что сохранены все данные, имеющие отношение к диагнозу;

- снижать стоимость отправки данных;

- значительно снижать количество данных на одного пациента, которые нужно хранить.

Варианты осуществления изобретения могут иметь следующие признаки:

1) регистрация видеопоследовательности изображений шейки матки с использованием кольпоскопа;

2) (полу) автоматическое обнаружение всех релевантных фаз записей;

3) автоматическое извлечение по меньшей мере одного изображения каждой релевантной фазы;

4) автоматическое извлечение поднабора изображений, который допускает надлежащую интерпретацию кинетики уксусного белого;

5) автоматическое извлечение поднабора изображений, который допускает детализированное исследование сканируемой области по видеоданным, получаемых на более высоком увеличении (режим увеличения);

6) отправка выбранных изображений в другое местоположение.

В альтернативных вариантах осуществления можно рассматривать применение сжатия и/или создание пространственных подвыборок для одного или нескольких отобранных изображений. Это можно осуществлять с использованием способов сжатия изображений известного уровня техники или более специфичных для приложения способов сжатия, которые, например, более плотно сжимают части данных изображения за пределами шейки матки. Некоторые из изображений допускают сильное сжатие/создание подвыборок, другие могут требовать меньшего сжатия или сжатия без потерь.

Некоторые варианты осуществления изобретения можно конструировать посредством:

1. Регистрации видеопоследовательности изображений шейки матки с использованием кольпоскопа.

2. (Полу)автоматического обнаружения всех релевантных фаз записи.

Для этого может требоваться информация о начальной и конечной точке каждой фазы, а также аннотирование/пометка каждой фазы.

Непосредственный путь получить начальные и конечные точки в видео для каждой релевантной фазы состоит в том, чтобы попросить пользователя вручную аннотировать эти кадры. Автоматизированные подходы могут идентифицировать эти начальные и конечные положения посредством изучения больших различий между последовательными кадрами в видеопоследовательности. Другой признак можно получать при мониторинге движения камеры между кадрами. Движение камеры типично основано на отслеживании признаков изображения в последовательных кадрах. Болшое число соответствующих признаков между кадрами указывает на хорошее сходство. Когда число соответствующих признаков падает, это указывает на конкретное событие, например, на окклюзию кольпоскопа пользователем с целью очистки шейки матки или нанесения уксусно-белой кислоты/йода.

Идентификацию/отметка каждой отличающейся фазы пользователь также может выполнять вручную. Автоматические подходы будут искать признаки изображения, которые характеризуют каждую отличающуюся фазу. Например, большое количество данных белого изображения может быть признаком для хлопка, используемого для очистки шейки матки. Розовато-белый цвет может представлять собой признак для присутствия уксусно-белой кислоты и желтый/оранжевый цвет может представлять собой выраженный признак для раствора йода по Люголю. Информацию о протоколе, о длительности каждой фазы, режиме увеличения кольпоскопа во время каждой фазы и наблюдаемом паттерне движения также можно использовать для того, чтобы идентифицировать каждую фазу.

3. Автоматическое извлечение по меньшей мере одного изображения из каждой релевантной фазы.

Некоторые фазы могут характеризоваться только одним изображением. Например, фазу очистки или фазу, где визуализируют шейку матки на фиксированном увеличении с использованием зеленого фильтра, можно объединить на одном кадре. Кадр можно выбирать на основе анализа паттерна (картины) движения (малое движение указывает на малую вероятность артефактов движения и высокую вероятность надлежащего фокуса) и/или на исследование содержимого изображения (например, проверка видимости области зева и около центра изображения).

4. Автоматическое извлечение поднабора изображений, который допускает надлежащую интерпретацию кинетики уксусного белого.

Мониторинг реакции ткани шейки матки на нанесение уксусно-белой кислоты является ключевой частью кольпоскопического исследования. Интерпретация кинетики уксусного белого предпочтительно основана больше чем на 1 или 2 кадрах. В наиболее консервативной реализации все кадры из этой фазы считают имеющими отношение и передают их в экспертный центр. Эту часть можно сжимать с использованием обычных способов сжатия видео. В более интеллектуальной реализации осуществляют точный мониторинг динамики изменений и выбирают поднабор изображений, который все еще допускает надлежащую интерпретацию.

5. Автоматическое извлечение поднабора изображений, которые допускают детализированное исследование сканируемой области по видеоданным, получаемым на более высоком увеличении (режим увеличения).

Для того чтобы подробно исследовать структуру ткани, пользователь будет увеличивать шейку матки и может сканировать область, представляющую интерес, на несколько более высоком увеличении. Это обозначает, соседние области будут помещаться в (уменьшенном) поле зрения. Посредством мониторинга движения во время этого процесса сканирования и мониторинга качества изображений в видеопотоке поднабор изображений хорошего качества можно выбирать для того, чтобы покрывать всю область сканирования (когда их сшивают вместе).

6. Отправка выбранных изображений в другое местоположение.

На фиг. 26 проиллюстрирован пример отслеживания на основании признаков. Здесь изображение 2600 и изображение 2602 приведены рядом с друг другом. Изображение 2600 получено в момент времени t, а изображение 2602 получено в момент времени t+1. Точки, соединенные линией, показывают соответствующие признаки. Прямоугольники 2604 представляют одно и то же местоположение на обоих изображениях и их используют для того, чтобы иллюстрировать движение между кадрами 2600 и 2602.

На фиг. 27 представлен график зависимости номера кадра 2700 и числа отслеживаемых признаков 2702 в последовательности видеоизображений. На этой фиг. 27 представлен пример корреляции между числом отслеживаемых признаков и переходами 2704 между различными фазами видео. Блокированные области 2704 представляют собой области, где число отслеживаемых признаков резко снижается и указывает на переходы между последовательностями изображений или когда на шейке матки осуществляли операцию.

Несмотря на то что изобретение иллюстрировано и описано подробно на фигурах и в приведенном выше описании, такие иллюстрации и описание следует рассматривать как иллюстративные или образцовые и не ограничивающие; изобретение не ограничено раскрытыми вариантами осуществления. Другие вариации раскрытых вариантов осуществления могут понять и реализовать специалисты в данной области при практическом осуществлении описываемого в заявке изобретения, изучив фигуры, раскрытие и приложенную формулу изобретения. В формуле изобретения слово «содержит» не исключает другие элементы или этапы, а форма единственного числа не исключает множественное число. Сам факт того, что определенные средства перечислены во взаимно различных зависимых пунктах формулы изобретения, не указывает на то, что комбинация этих мер не может быть использована с пользой. Любые ссылочные позиции в формуле изобретения не следует толковать в качестве ограничения объема.

СПИСОК НОМЕРОВ ПОЗИЦИЙ

1 шейка матки

2 зона трансформации

3 столбчатый эпителий

4 зев

1200 система медицинской визуализации

1202 компьютер

1204 процессор

1206 пользовательский интерфейс

1208 компьютерный накопитель

1210 компьютерная память

1212 данные изображения

1214 диагностическое изображение

1216 модуль отбора изображения

1300 система медицинской визуализации

1302 аппаратный интерфейс

1304 камера

1310 соответствия признаков

1312 последовательности изображений

1314 сегментация изображения

1316 оценка качества

1318 местоположение центра шейки матки

1320 смещенное диагностическое изображение

1322 разделенное изображение

1330 модуль идентификации соответствия признаков

1332 модуль идентификации последовательности изображений

1334 модуль сегментации изображения

1336 модуль оценки качества

1338 модуль местоположения центра шейки матки

1340 модуль обработки изображения

1400 цервикографическое изображение

1500 цервикографическое изображение

1600 структура шейки матки

1602 внешний зев

1604 столбчатый эпителий

1606 зона трансформации

1608 исходная или старая зона перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий

1610 новая зона перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий

1900 система медицинской визуализации

1902 устройство захвата изображения

1904 облачная вычислительная система

1906 модуль обнаружения объекта

1908 модуль определения достаточности

1910 разделяющий модуль

1912 смартфон

2000 цервикографическое изображение

2002 старая зона перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий

2004 новая зона перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий

2006 столбчатый эпителий

2008 граница зева

2010 область зева

2012 зона трансформации

2014 шейка матки

2016 граница шейки матки

2100 раздел

2102 центр шейки матки

2200 пользовательский интерфейс

2300 изображение с уксусной кислотой

2302 область шейки матки

2400 изображение с раствором йода по Люголю

2402 область шейки матки

2600 изображение

2602 изображение

2608 прямоугольник

2700 номер кадра

2702 число отслеживаемых признаков

2704 переходная область

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к оптическим исследованиям шейки матки. Система медицинской визуализации содержит процессор для управления системой медицинской визуализации, память, при этом исполнение инструкций побуждает процессор принимать данные изображения, которые содержат множество изображений шейки, отбирать диагностическое изображение из данных изображения, идентифицировать каждую из по меньшей мере двух последовательностей изображений и отбирать диагностическое изображение из каждой по меньшей мере двух последовательностей изображений, при этом по меньшей мере одно диагностическое изображение содержит две последовательности изображений, представляющие собой одно из следующего: последовательность очистки, последовательность с зеленым фильтром, последовательность с уксусно-белой кислотой, последовательность с йодом, последовательность для детализированных областей и их сочетания. Использование изобретения позволяет повысить точность и чувствительность обнаружения злокачественной опухоли. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 43 ил.

1. Система (1200, 1300) медицинской визуализации, содержащая:

- процессор (1204) для управления системой (1200, 1300) медицинской визуализации;

- память (1210) для хранения исполняемых машиной инструкций для исполнения процессором (1204), при этом исполнение инструкций побуждает процессор (1204) для того, чтобы:

- принимать (900, 1000, 1100) данные (1212) изображения, при этом данные (1212) изображения содержат множество изображений шейки матки (1600); и

- отбирать (902, 1004, 1102, 1112) диагностическое изображение (1214) из данных (1212) изображения,

при этом данные (1212) изображения содержат видеоданные, причем видеоданные содержат множество изображений, при этом видеоданные содержат по меньшей мере две последовательности (1312) изображений, при этом исполнение инструкций побуждает процессор (1204) для того, чтобы:

- идентифицировать (1002) каждую из по меньшей мере двух последовательностей (1312) изображений, и

- отбирать (1004) по меньшей мере одно диагностическое изображение из каждой из по меньшей мере двух последовательностей (1312) изображений, при этом по меньшей мере одно диагностическое изображение из каждой из по меньшей мере двух последовательностей (1312) изображений содержит диагностическое изображение, при этом по меньшей мере две последовательности (1312) изображений представляют собой какое-либо одно из следующего: последовательность очистки, последовательность с зеленым фильтром, последовательность с уксусно-белой кислотой, последовательность с йодом, последовательность для детализированных областей и их сочетания.

2. Система (1200, 1300) медицинской визуализации по п. 1, в которой по меньшей мере две последовательности (1312) изображений идентифицируют посредством:

- определения соответствий (1310) признаков между смежными кадрами (2600, 2602) видеоданных с использованием алгоритма идентификации признаков; и

- идентификации переходов (2704) между последовательностью изображений посредством обнаружения переходов в соответствиях признаков на смежных кадрах.

3. Система (1200, 1300) медицинской визуализации по п. 1,

в которой система (1200, 1300) медицинской визуализации представляет собой систему для оптического исследования шейки матки, указанная система содержит средство оптического увеличения, осветительное средство, дозирующее средство для введения по меньшей мере одного стимулирующего и/или контрастного агента, визуализирующее средство и средство обработки изображения, указанное средство обработки изображения дополнительно содержит:

- средство извлечения ключевого кадра;

- по выбору средство удаления блеска;

- средство обнаружения объекта; и

- средство обнаружения изменения непрозрачности.

4. Система (1200, 1300) медицинской визуализации по п. 1, при этом исполнение инструкций, кроме того, побуждает процессор (1204) для того, чтобы:

- сегментировать (1104) диагностическое изображение для того, чтобы генерировать сегментацию изображения, которая идентифицирует старую зону (1608, 2002) перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий;

- определять (1106) оценку (1316) качества диагностического изображения с использованием сегментации изображения;

- отклонять (1112) диагностическое изображение, если оценка качества ниже предварительно определенного уровня;

- принимать (1110) диагностическое изображение, если оценка качества выше предварительно определенного уровня.

5. Система (1200, 1300) медицинской визуализации по п. 4, в которой оценка качества указывает, если старая зона перехода плоского эпителия в цилиндрический эпителий находится полностью в пределах диагностического изображения.

6. Система (1200, 1300) медицинской визуализации по п. 4 или 5, в которой сегментация изображения дополнительно идентифицирует местоположение внутреннего зева (4, 2010), при этом диагностическое изображение имеет центр, причем исполнение инструкций побуждает процессор (1204) для того, чтобы:

- определять центр (1318, 2102) шейки матки с использованием сегментации внутреннего зева;

- смещать диагностическое изображение для того, чтобы помещать центр шейки матки в центре; и

- генерировать разделенное изображение, которое показывает диагностическое изображение, разделенное на предварительно определенное число сегментов (2100).

7. Система (1200, 1300) медицинской визуализации по п. 6, в которой сегментация изображения дополнительно идентифицирует местоположение какого-либо одного из следующего: столбчатый эпителиий (3, 1604), зона (2, 1606) трансформации, граница (2016) шейки матки и их сочетания; и причем исполнение инструкций побуждает процессор (1204) для того, чтобы отображать по меньшей мере часть сегментации изображения на разделенном изображении.

8. Система (1200, 1300) медицинской визуализации по п. 4,

в которой исполнение инструкций побуждает процессор (1204) запрашивать замещающее изображение, если диагностическое изображение отбрасывают.

9. Система (1200, 1300) медицинской визуализации по п. 4, где система (1200, 1300) медицинской визуализации содержит облачную вычислительную систему (1904), где облачная вычислительная система генерирует сегментацию изображения.

10. Система (1200, 1300) медицинской визуализации по п. 1,

в которой исполнение инструкций побуждает процессор (1204) для того, чтобы посылать диагностическое изображение в мобильное приложение отчетов.

11. Система (1200, 1300) медицинской визуализации по п. 1, где система (1200, 1300) медицинской визуализации дополнительно содержит камеру (1304) для получения данных (1212) изображения.

12. Машиночитаемый носитель данных, содержащий компьютерный программный продукт для исполнения процессором (1204) для управления системой (1200, 1300) медицинской визуализации, при этом исполнение инструкций побуждает процессор (1204):

- принимать (900, 1000, 1100) данные (1212) изображения, при этом данные (1212) изображения содержат множество изображений шейки матки (1600); и

- отбирать (902, 1004, 1102, 1112) диагностическое изображение (1214) из данных изображения (1212), причем данные (1212) изображения содержат видеоданные, при этом видеоданные содержат множество изображений, где видеоданные содержат по меньшей мере две последовательности (1312) изображений, где исполнение инструкций побуждает процессор (1204):

- идентифицировать (1002) каждую из по меньшей мере двух последовательностей (1312) изображений, и

- отбирать (1004) по меньшей мере одно диагностическое изображение из каждой из по меньшей мере двух последовательностей (1312) изображений, при этом по меньшей мере одно диагностическое изображение из каждой из по меньшей мере двух последовательностей (1312) изображений содержит диагностическое изображение;

причем по меньшей мере две последовательности (1312) изображений представляют собой какое-либо одно из следующего: последовательность очистки, последовательность с зеленым фильтром, последовательность с уксусно-белой кислотой, последовательность с йодом, последовательность для детализированных областей и их сочетания.

13. Способ работы системы (1200, 1300) медицинской визуализации, который содержит:

- прием (900, 1000, 1100) данных (1212) изображения, причем данные (1212) изображения содержат множество изображений шейки матки (1600); и

- отбор (902, 1004, 1102, 1112) диагностического изображения (1214) из данных (1212) изображения; причем данные (1212) изображения содержат видеоданные, при этом видеоданные содержат множество изображений, причем видеоданные содержат по меньшей мере две последовательности (1312) изображений, при этом способ дополнительно содержит этапы

- идентификации (1002) каждой из по меньшей мере двух последовательностей (1312) изображений и

- отбора (1004) по меньшей мере одного диагностического изображения из каждой из по меньшей мере двух последовательностей (1312) изображений, при этом по меньшей мере одно диагностическое изображение из каждой из по меньшей мере двух последовательностей (1312) изображений содержит диагностическое изображение;

при этом по меньшей мере две последовательности (1312) изображений представляют собой какое-либо одно из следующего: последовательность очистки, последовательность с зеленым фильтром, последовательность с уксусно-белой кислотой, последовательность с йодом, последовательность для детализированных областей и их сочетания.