CN105051739A - 医学系统的听觉增强 - Google Patents
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Abstract
一种医学系统(50、100)包括至少一个处理器(32、62、120)，所述至少一个处理器被编程为接收患者的患者特异性数据。所述患者特异性数据包括以下中的至少一个：1)图像数据和/或映像数据；和2)生理数据。所述至少一个处理器(32、62、120)还被编程为在监测器(70、128)上向所述医学系统(50、100)的用户视觉上显示所述患者特异性数据中的至少一些，并且调制信号以使用除视觉之外的感觉将数据传达给所述用户。基于以下中的至少一个来调制所述信号：从所述患者特异性数据中提取的参数；和以下的位置：1)患者特异性数据的图像和/或映像的显示切片；或2)在患者之内的设备。
Description
技术领域
本申请总体上涉及计算机用户界面。本申请具体与医学系统结合应用，并且将具体参考其进行描述。然而，应当理解，本申请还适用于其他使用场景，而不必限于上述应用。
背景技术
随着科技和广泛数据递送通道和应用的出现，在数据密集型领域中的专家终端用户越来越依赖于各种可视化和量化工具和方法来有效地对数据进行导航和解读。例如，在放射学中的当前工具和方法提供高水平的详情，并且呈现新的机会来操纵成像数据并使其特征化。在重症护理中，信息的超载可以掩盖重要的警报或延迟对可行动指示符的反应时间。然而，在通常的临床环境中，放射科医师通常时间紧迫。介入放射科医师旨在朝最有效率的过程执行和结果优化所有信息。在重症护理中，输入的及时检测和优先化对临床人员而言是至关重要的。当临床医生是信息超载，可以丢失在其常规工作流中使用先进量化的机会。以实际和有用的方式通过提供定量信息能够增强临床医生的感知的方法和技术将对领域非常重要。作为另一范例，在其他领域，诸如气象学和天文学，类似地专家很大程度上依赖于对数据的分析和呈现。
在神经退化疾病的情境中，多个脑部结构的快速和精确的分割能够被用于患者并且与规范数据集进行比较。规范数据集可以包含属于但不限于健康控制患者的体积和形状的信息。对表示不同的脑部结构的结构体积、表面的补充能够被用于描述结构的外部的几何结构。这能够快速计算客观定量比较和诊断所需要的形态测定统计。用于与规范数据集耦合的脑部区域的快速体积分割的软件系统提供：1)识别特异性结构异常的能力；2)对改变的纵向监测；3)提高的鉴别诊断；和/或4)对处置或恢复的结果的监测。然而，通过将所述信息并入其规范工作流必须有效地将信息呈现给医师，而不影响工作效率。具有提供打印报告的分离的独立量化系统常常不可行并且在标准工作流中引入瓶颈。
除了专家用户之外，非专家用户越来越多地接触到通过多个通道递送的信息，诸如驾驶时的GPS引导和智能手机通知(例如，电子邮件、新闻、电话等)。而且，非专家越来越多地经由语音命令、手动控制等与这些系统交互。甚至在更悠闲的环境，如看电视，当具有越来越多的选项可用时，用户具有越来越多的信息要考虑。例如，甚至当看电视时，用户越来越多地接触到信息以搜索新的程序、管理数字视频录像机(DVR)记录、访问网站和服务或按需访问流媒体内容。
扩展将信息递送给终端用户的通道的一个潜在渠道是使用备选和/或补充感觉，诸如听觉。通常，面对解读大量视觉数据的挑战的专家用户在这样的环境(例如，操作室、放射学研究室等)中操作，其应当容易地将可听觉信号添加到所递送的图像和图像注释中。而且，非专家用户通常已经经由一些通道(例如，GPS方向、智能手机通知等)正在接收音频通知。
音频的使用能够在各个水平上丰富计算机用户界面(UI)。在最高水平，人类察觉声音或沉默。声音被分类为语言或非语言声音。音乐是更具体的非语言声音组之一。沉默能够如声音一样有效地被用于标记边界、指示状态，或限制揭露(即，故意省略实体的音频部件以便实现其功率和状态的更改感知)。声音增强的大多数途径被实施为听标和耳标。利用听标，现实或抽象的声音被映射到事件并且与UI中的实体交互。听标是通过经验学习的可识别的声音，并且被用于识别声音的来源。他们能够被用作实体性质的直接表示，但是也作为抽象或半抽象映射。耳标一般不是自然声音。耳标根据单一部件和/或动机建立并且用于建立被映射到UI的具体方面的声音的结构化集合(例如，层级)。
Satin等人的美国专利号4,818,938公开了针对医学成像的声音增强的途径。生成了对象的内部区域的两个图像表示。对图像表示的第一个进行显示，并且另一个图像表示被用于调制听标。
发明内容
本申请提供克服上述问题和其他问题的新的和改进的系统和方法。
根据一个方面，提供一种医学系统。所述医学系统包括至少一个处理器。所述至少一个处理器被编程为接收患者的患者特异性数据。所述患者特异性数据包括以下中的至少一个：1)图像数据和/或映像数据；和2)生理数据。所述处理器还被编程为在监视器上向所述医学系统的用户在视觉上显示所述患者特异性数据中的至少一些，从隐藏或部分显示的数据中提取参数，以及调制信号以使用除视觉之外的感觉将所述隐藏或部分显示的数据中的至少一些传达给用户。基于在第一时间点处提取的参数的第一值与在第二时间点处提取的参数的第二值之间的偏差来调制信号。
根据一个方面，提供一种医学方法。所述医学方法包括接收患者的患者特异性数据。所述患者特异性数据包括以下中的至少一个：1)图像数据和/或映像数据；和2)生理数据。而且，所述方法包括在监视器上向医学系统的用户在视觉上显示所述患者特异性数据中的至少一些，从隐藏或部分显示的数据中提取参数，以及调制信号以使用除视觉之外的感觉将所述隐藏或部分显示的数据中的至少一些传达给用户。基于在第一时间点处提取的参数的第一值与在第二时间点处提取的参数的第二值之间的偏差来调制信号。
根据另一方面，提供医学一种系统。所述医学系统包括至少一个处理器，至少一个处理器被编程为接收患者的患者特异性数据。所述患者特异性数据包括以下中的至少一个：1)图像数据和/或映像数据；和2)生理数据。所述至少一个处理器还被编程为在监视器上向所述医学系统的用户在视觉上显示所述患者特异性数据中的至少一些，和调制信号以使用除视觉之外的感觉将数据传达给用户。基于以下中的至少一个调制所述信号：从所述患者特异性数据中提取的参数；和以下的位置：1)患者特异性数据的图像和/或映像的显示切片；或2)在患者之内的设备。
一个优点在于可视化和信息递送的增加的有效性。
另一优点在于减少的需要以将焦点从视觉感知模型转移到另一模型(例如，对数值或其他定量或视觉结果的解读)。
另一优点在于额外的通道来递送警报和其他指示符。
另一优点在于有效的工具来快速使数据的子集优先化。
另一优点在于确保用户参与的安全机制(例如，在压倒性数据和/或用户感觉疲劳的情况下)。
另一优点在于新颖的用户界面。
本领域的普通技术人员在阅读和理解下面详细描述的基础上将认识到本发明的其他的优点。
附图说明
本发明可以采用各种部件和部件的布置，以及各种步骤和步骤布置的形式。附图仅出于图示优选实施例的目的，并不应被解读为对本发明的限制。
图1图示了感觉生成器系统。
图2图示了基于频率调制(FM)的模式的定义。
图3图示了基于正弦的模式的定义。
图4图示了基于FM的模式的定义。
图5图示了基于正弦的模式的定义。
图6图示了包络的定义。
图7图示了用于传达密度的规则的定义。
图8图示了用于传达位置改变的规则的定义。
图9图示了利用图1的感觉生成器系统增强的医学系统。
图10图示了用于传达有关图像和/或映像的数据的放射学应用中的增强。
图11图示了具体地例示图7的规则的伪码。
图12图示了其中例示匹配当前情境的所有规则和模式的伪码。
图13图示了脑部的分割图像和/或映像。
图14图示了例示指示位置改变的规则的伪码。
图15图示了通过图像和/或映像中的位置改变的改变间距。
图16图示了X-射线荧光透视投影。
图17图示了多层计算机断层摄影(MSCT)图像和/或映像。
图18图示了可变形脑部模型的表面表示。
图19图示了适于患者脑部的可变形脑部模型。
图20图示了用于在听觉上传达在患者的脑部结构和规范的脑部结构之间的偏差的流程图。
图21图示了利用图1的感觉生成器系统增强的医学系统。
具体实施方式
医学系统传统上用视觉与用户接合。本申请通过使用额外的感觉，诸如听觉、味觉、嗅觉或触觉来增强医学系统以与用户接合。例如，当向用户显示患者的图像和/或映像时，使用额外的感觉，诸如听觉和/或触觉向用户呈现关于所显示的图像和/或映像的数据。该数据包括，例如，警报、图像和/或映像的空间取向、图像和/或映像的相关部分的性质、对用户视觉上不可用的数据(例如，神经基质、代谢物等)的性质、在具体情境中的加强用户行为的数据、与规范数据集的偏差等。
参考图1，提供用于增强医学系统的感觉生成系统10。感觉生成系统10为感觉生成系统10的用户生成感觉信号，诸如听觉信号。感觉信号是控制调用感觉(诸如听觉、味觉、嗅觉、视觉和触觉)的设备的信号。这样设备包括，例如，触觉设备12、听觉设备14(例如，扬声器)等。
感觉生成系统10包括存储内存16，其包括模式数据库18。模式数据库18包括用于生成感觉信号的一个或多个模式。模式中的每个包括定义信号的参数。而且，模式中的每个能够用元数据进行注释以定义模式能够与其接合的数据类型，和/或根据下文讨论的规则最佳匹配并且识别模式的数据类型。
模式中的每个还定义参数所属于的信号类型。信号类型包括，例如，频率调制(FM)、正弦波等。通过多个不同的软件生成器模块20(诸如FM模块22、正弦模块24、DIRSOUND模块26和SineFromTo模块28)生成信号类型。因此，例如，每个模式能够通过到生成器模块20中的一个的链接来识别信号的类型。
参考图2，图示了基于频率调制(FM)模式的范例性定义，所述频率调制(FM)模式在下文中被认定为FM。FM包括到FM模块22的链接、控制FM模块22的多个参数，以及元数据。而且，FM包括调制_信号模式，其指向另一模式，AudioPattern以及包络参数。在图3中图示了AudioPattern的范例性定义。AudioPattern包括到正弦模块24的链接、控制正弦模块24的多个参数，以及元数据。而且，AudioPattern包括包络参数。
参考图4，图示了基于FM模式的范例性定义，所述FM模式在下文中被认定为DIRSOUND。DIRSOUND包括到DIRSOUND模块26的链接、控制DIRSOUND模块26的多个参数，以及元数据。而且，DIRSOUND包括调制_信号模式，其指向另一模式，Sine以及包络参数。在图5中图示了Sine的范例性定义。Sine包括到SineFromTo模块28的链接、控制SineFromTo模块28的多个参数，以及元数据。而且，Sine包括包络参数。
鉴于图2-图5的范例，模式的参数能够指向其他模式和/或定义包络。能够用描述在0-1正方形空间中的二维(2D)曲线的(x,y)值对的序列描述包络。然后使用该曲线包络生成的声音。在图6中描述了包络的范例性定义。
参考回到图1，存储内存16还包括规则数据库30。规则数据库30包括将事件(诸如应用和/或接合事件)与模式链接的一个或多个规则。规则通过当前应用情境驱动。规则中的每个识别事件和模式以便与事件链接。而且，规则包括例示模式所需要的一个或多个参数。也预期规则能够包括定义针对模式的环路的参数。
参考图7，图示了规则的范例性定义，所述规则在下文中被识别为AudioDensityMouseDown。AudioDensityMouseDown建立在图2和图3的范例上。AudioDensityMouseDown被定义为MouseDown事件，并且指定参数来例示FM，每个参数是公有或受保护的。而且，AudioDensityMouseDown的调制_值参数被设置为密度参数，其必须被提供以执行规则。
参考图8，图示了规则的范例性定义，所述规则在下文中被识别为AudioDirectionChangeX。AudioDirectionChangeX建立在图4和图5的范例上。AudioDirectionChangeX被定义为Pos_Change事件(即，位置改变)，并且指定参数来例示DIRSOUND，每个参数是公有或受保护的。而且，AudioDirectionChangeX的DIR_CHANGE参数被设置为在新坐标和旧坐标之间的差。
鉴于图7和图8的范例，规则能够包括不同类型的参数，诸如公有的和受保护的参数。公有参数的所有值需要被提供以应用所述规则，并且受保护的参数来源于规则调用和/或公有参数的情境。而且，基于外部参数能够设置规则的参数。例如，在图7的范例中，密度是外部参数。如另一范例，在图8的范例中，新坐标和旧坐标是外部参数。
建立在规则的前述定义伤，也预期规则能够识别事件和一个或多个模式以与所述事件链接。模式能够按序列进行排序并且也能够形成环路。而且，对于所述规则中的每个模式，规则包括例示模式所需要的一个或多个参数。因此，规则能够更一般地被定义为：
| 事件 |
| 模式定义1 |
| 模式定义2 |
| … |
| 模式定义N |
其中，事件识别规则的事件；N>0；并且每个模式定义i(0<i<(N+1))识别模式并且定义参数来例示所述模式。
参考回到图1，感觉生成器系统10还包括至少一个处理器32和至少程序内存34。程序内存34包括由处理器32执行的处理器可执行指令。感觉生成器系统10还包括通信接口36和至少一个系统总线38。通信接口36允许处理器32来与外部设备和/或系统(诸如听觉设备14和触觉设备12)接合。系统总线38将处理器32、程序内存34、存储内存16和通信接口36进行互连。
处理器可执行指令包括体现软件生成器模块20的处理器可执行指令。而且，处理器可执行指令包括规则引擎40。规则引擎40接收响应于触发事件生成的来自外部系统的事件数据，并且执行在规则数据库30中的对应规则。事件数据包括执行对应规则所需要的必要数据。例如，事件数据包括外部参数值和/或触发事件情境。
参考图9，并且继续参考图1，提供利用感觉生成器系统10增强的医学系统50。医学系统50包括成像系统52来生成患者的区域的一个或多个图像和/或映像。图像和/或映像中的每个描述所述区域的至少一个性质，诸如密度。而且，图像和/或映像中的每个通常是三维(3D)的，并且通常被存储在医学系统50的图像和/或映像内存54中。
成像系统52使用一个或多个成像模态(诸如，计算机断层摄影(CT)、正电子发射断层摄影(PET)、磁共振(MR)、MR光谱学(MRS)、单光子发射计算机断层摄影(SPECT)、锥形射束计算机断层摄影(CBCT)等)来生成图像和/或映像。因此，成像系统52包括对应于成像模态的一个或多个扫描器56以及一个或多个后端系统(未示出)，其从扫描器采集原始图像数据并且将原始图像数据重建成图像和/或映像。如图示的，成像系统52使用至少CT生成图像和/或映像，并且包括CT扫描器56。
医学系统10的图像和/或映像处理系统58允许用户使用一个或多个软件工具60来分析图像和/或映像。通常从成像系统52接收并且通常通过图像和/或映像内存54的方式来接收图像和/或映像。
图像和/或映像处理系统58包括至少一个处理器62和至少一个程序内存64，所述程序内存64包括由处理器62执行的处理器可执行指令。图像和/或映像处理系统58还包括通信接口66和至少一个系统总线68。通信接口66允许处理器62与外部设备和/或系统接合。系统总线68将处理器62、程序内存64和通信接口66进行互连。
处理器可执行指令体现软件工具60。软件工具60中的每个利用图形用户界面(GUI)与用户接合。GUI允许用户控制工具和/或以其他方式与工具交互。图形用户界面在显示设备70上向用户显示图形元素，诸如图标、窗口、菜单等。图形用户界面还允许用户操纵图形元素和/或以其他方式与图形元素交互以使用用户输入设备72来控制工具和/或以其他方式与工具交互。
软件工具60能够分割图像和/或映像以识别相关结构的边界。能够自动和/或手动执行分割。至于自动分割，分割例程被用于识别图像和/或映像内的结构的边界。分割例程能够是任何数量的已知分割例程中的一个，诸如基于模型或图集的分割例程。至于手动分割，在显示设备70上向用户显示图像和/或映像。用户然后使用用户输入设备72来识别图像和/或映像内的结构的边界。
也预期使用自动和手动分割的组合能够执行所述分割。也就是，能够自动识别图像和/或映像内的结构的边界。然后能够使用显示设备70向用户显示自动识别的边界，任选地将其覆盖在图像和/或映像上，并且如有需要，用户能够使用用户输入设备72来修改自动识别的边界。
软件工具60也能够在显示设备70上向用户显示图像和/或映像。对于3D图像和/或映像，通常显示图像和/或映像的仅仅选择的2D切片。在一些实施例中，通过将轮廓线覆盖在图像和/或映像上在图像和/或图像中能够突出通过分割在图像和/或映像中识别的结构的边界。用户还能够利用用户输入设备72来操纵图像和/或映像。例如，用户能够使用用户输入设备72来选择患者心脏的3D图像的所显示的切片。
软件工具60也能够实施介入功能。介入功能能够包括使用过程前图像和/或映像规划杆或针(诸如导管)从在患者的表面上的进入点到患者的目标的轨迹。而且，介入功能能够包括使用例如成像系统52在介入期间实时监测杆或针的轨迹。甚至更多地，介入功能能够包括显示当前轨迹，和任选地显示覆盖在过程前图像和/或映像上的规划轨迹。此外，介入功能能够包括显示指令以按规划轨迹对杆或针进行导航。
软件工具60也能够确定和显示针对来自图像和/或映像和/或从外部来源接收的额外数据74的所显示的图像和/或映像的选定区域的定量值。例如，根据对应密度图像和/或映像能够确定所显示的图像和/或映像的选定区域的密度值，并且显示所述密度值。作为另一范例，能够确定和显示在患者的脑部的选定区域的参数(诸如体积)与脑部的规范模型的对应参数之间的偏差。
感觉生成器系统10通过添加一个或多个额外的感觉通道来增强医学系统50，利用所述一个或多个额外的感觉通道来与图像和/或映像处理系统58的用户通信。也就是，图像和/或映像处理系统58用视觉与用户通信。感觉生成器系统10使用一个或多个额外的感觉(诸如听觉和/或触觉)来传达额外的信息。感觉生成器系统10通过软件工具60的修改由图像和/或映像处理系统58调用以生成针对感觉生成器系统10的事件数据。
根据一个增强，额外的感觉通道被添加以传达关于所显示的图像和/或映像的数据。概念地，在放射学应用中，这在图10中被图示，其中增强被添加到显示图像和/或映像的现有模块。所述数据包括，例如，警报、图像和/或映像的空间取向、图像和/或映像的相关部分的性质、对用户来说视觉上不可用的数据(例如，神经基质、代谢物等)的性质、在具体情境中的加强用户行为的数据、与规范图像和/或映像的偏差、与模板模型的偏差、来源于非成像研究的数据等。
数据能够从以下中的一个或多个获得和/或以其他方式从以下中的一个或多个中导出：1)图像和/或映像；和2)额外数据74，诸如规范图像和/或映像、模板模型、来自非成像研究的数据等。而且，通过图像和/或映像处理系统58，例如，使用软件工具60获得和/或以其他方式导出所述数据。
作为范例，能够听觉地传达使用图像和/或映像处理系统58显示的图像和/或映像的各个区域的定量数据，诸如密度。这样做，一个或多个模式被添加到模式数据库18并且被注释以便在听觉上表示定量数据。例如，图2和图3的模式被添加到模式数据库18。然后将规则添加到规则数据库30以基于定量数据配置模式的实例。例如，能够采用图7的规则。图7的规则使用密度来调制基础频率。规则还被配置用于一些事件类型，诸如MouseDown事件，其中图像和/或映像处理系统58被配置为对其进行监测。
响应于对应于在各个区域中的一个之内的规则的事件，感觉生成器系统10从图像和/或映像处理系统58接收事件数据，包括针对区域的定量值。规则引擎40执行规则以生成对应于事件的定量值的听觉信号。例如，图11和图12的伪码能够由软件工具60的GUI采用以生成事件数据。图11图示了具体地例示图7的规则的范例。图12图示了其中例示匹配当前情境的所有规则和模式的范例。这包括提供坐标和其他局部数据以例示匹配的任何规则。
作为另一范例，如图13中图示的，假设图像和/或映像处理系统58被用于显示脑部的分割图像和/或映像。分割图像和/或映像包括对应于脑部的三个不同区域的三个轮廓，轮廓1、轮廓2和轮廓3。利用脑部模板模型，使用感觉生成器系统10能够在听觉上传达来自脑部模板模型的各个区域的分歧程度。如以上，定义一个或多个模板和规则。规则基于分歧程度配置模式的实例。响应于对应于区域内的规则的事件，规则引擎40执行规则以生成对应于分歧程度的听觉信号。如图13图示的，三个不同区域的分歧程度是不同的，从而产生三个不同的听觉信号。
作为另一范例，通过额外的感觉通道能够传达神经化学代谢物的量。MRS是能够提供关于细胞内功能和体内神经化学成分的信息而不使用电离辐射的仅成像模态。其示出约定对检测各种神经退化疾病(例如，阿耳茨海默氏病、创伤性脑损伤等)的效应敏感的成像技术，包括神经完整性的改变(例如，随神经元和轴突丢失或功能障碍减少的在线粒体中合成的减少N-乙酰天门冬氨酸水平-氨基酸)、大脑能量代谢(例如，肌酸)和膜的完整性/合成/修复(例如，主要包括磷酰基和甘油磷酰胆碱的胆碱)。
通过定义适当的规则和模式，能够采用感觉生成器系统10，以调制听觉信号来表示在选定的光谱体素和/或图像区域内的神经化学代谢物的量。神经化学代谢物的量能够根据MRS图像和/或映像确定，并且通过例如，在图像和/或映像中的体素和/或图像区域上移动鼠标光标或点击在图像和/或映像中的体素和/或图像区域能够执行选择，所述图像和/或映像由图像和/或映像处理系统58显示。
作为另一范例，通过额外的感觉通道能够传达组织完整性。扩散张量成像(DTI)利用水扩散的性质来提供关于脑组织的几何结构和完整性的信息。其是基于这样的原理：水分子沿着其对应纤维神经束的主轴扩散。扩散能够利用集中在3D图像和/或映像中的体素处的张量表示。张量描述扩散的局部速率，并且能够被可视化为椭圆体。结果，如果沿着其单个张量的长轴观察，沿着常见纤维路径的体素形成“扩散线”(也称为神经束)。DTI纤维束成像是通过从用户定义位置开始沿着其长轴追踪这样的椭圆体的图像处理技术。
通过定义适当的规则和模式，能够采用感觉生成器系统10，以利用选定的神经束的扩散和对规范数据集的其相似度来调制听觉信号。例如，通过在图像和/或映像上移动鼠标光标或点击在图像和/或映像中的神经束能够执行选择，所述图像和/或映像由图像和/或映像处理系统58显示。这能够在早期诊断和随着疾病进展的受影响患者的纵向随访中起着重要作用，或利用介入进行矫正。
作为另一范例，通过额外的感觉通道能够传达功能障碍。功能性MRI(fMRI)是MRI的变型，其利用含氧和去氧血红蛋白具有不同的磁性性质并且导致不同MR信号强度值的事实。在扫描器中能够管理增加区域脑部活动和最终区域血流的任务。在含氧与去氧血液的比率的后续改变能够被用于生成任务相关的代谢性活动的图像。该技术已经被用于研究患有神经退化疾病的个体中的认知功能。
通过定义适当的规则和模式，能够采用感觉生成器系统10，以利用在选定的脑部区域内含氧与去氧血液的比率来调制听觉信号。例如，通过在图像和/或映像中的脑部区域上移动鼠标光标或点击图像和/或映像中的脑部区域能够执行选择，所述图像和/或映像由图像和/或映像处理系统58显示。
根据另一增强，额外的感觉通道被添加以传达在时间不同的图像和/或映像(诸如早前参考图像和/或映像和当前图像和/或映像)之间的偏差。这样的偏差能够包括，例如，在体素和/或区域(诸如节结)的体积或区域中的偏差。为了使在不同图像和/或映像中的体素和/或区域关联，适当地采用配准例程。软件工具60适当地确定偏差。
作为范例，在1年的时间跨度中采集患者的区域的两幅图像I1和I2。通过定义适当的规则和模式，能够采用感觉生成器系统10，以利用与在选定区域(诸如节结或其他特征)内的早前1年相比较在现在的时间的体积或区域的改变来调制听觉信号。例如，增加的间距可以对应于增加的体积或区域，并且减少的间距对应于减少的体积或区域。
根据另一增强，额外的感觉通道被添加以便于通过所显示的图像和/或映像进行导航。额外的感觉通道能够被用于指示：1)当通过图像和/或映像进行导航时的导航性质，诸如运动的方向；或2)当通过图像和/或映像进行导航时的导航性质的改变，诸如方向的改变。软件工具60适当地确定导航性质和/或改变。
例如，考虑使用图像和/或映像处理系统58显示的3D图像和/或映像，诸如脑部的3D图像和/或映像。如上所述，对于3D图像和/或映像，通常仅显示图像和/或映像的选定的2D切片。所显示的切片的2D属性能够导致增加的需要以核实和验证通过3D图像和/或映像进行导航的方向处在预期方向上。通常，这通过参考在显示设备70上的位置指示符的可视化来执行。然而，利用已经超载的感觉通道会是困难的。听觉增强能够被用于指示通过3D图像和/或映像进行导航的方向并且缓解该困难。
为了实施这样的听觉增强，一个或多个模式被添加到模式数据库18并且被注释以在听觉上表示指示多维(例如，三维)的方向性的定位信息的改变。例如，图4和图5的模式被添加到模式数据库。然后多个规则，每个维度一个，被添加到规则数据库。规则中的每个被配置为生成不同的声音调制模式，并且被配置为改变以指示移动的方向。例如，通过使用位置的改变来调制基础频率，图8的规则能够被用于指示在X方向上的位置改变。规则中的每个还被配置用于一些事件类型，诸如Pos_Change事件，其中图像和/或映像处理系统58被配置为对其进行监测。
响应于对应于规则中的一个的事件(即，在3D图像和/或映像内的位置改变)，感觉生成器系统10接收来自图像和/或映像处理系统58的事件数据，包括新坐标和旧坐标。规则引擎40执行规则以生成对应于事件的位置改变的听觉信号。例如，图14的伪码能够由软件工具60的GUI采用以生成事件数据。
作为另一范例，类似于先前的范例，对于3D图像和/或映像内的运动的每个维度建立模式和规则。如对于一维在图15中图示的，通过利用针对每个维度的不同基本频率生成增加或减少的间距，规则在听觉上指示坐标的改变。例如，使用200Hz(具有20Hz的改变)能够指示x-坐标，使用300Hz(具有30Hz的改变)能够指示y-坐标，以及使用400Hz(具有40Hz的改变)能够指示z-坐标。规则还包括y-坐标的声音平移规则以进一步辅助用户空间取向。该规则基于y-坐标的改变来控制声音平移的侧边和程度。
根据另一增强，额外的感觉通道被添加以便于使用所显示的图像和/或映像进行介入。额外的感觉通道能够用于指示：1)针或杆的方向；2)将针或杆导航到目标路径的方向；3)在针或杆的路径中的潜在障碍物等。软件工具60适当地确定该数据。
例如，考虑基于微创导管的消融通常被用于许多心律失常。由于在荧光镜X-射线引导中的限制，试图对复杂失常(诸如心房颤动)进行消融是具有挑战性的。通常在荧光镜透视下执行介入心脏电生理过程以使相对于高衰减解剖基准特征(诸如脊柱或瞬时可见的对比增强内腔结构)的导管定位和设备放置可视化。如在图16的X-射线荧光透视投影中能够看到的，荧光镜透视提供有关软组织形态学的有限信息和感兴趣的解剖的真实3D形状。而且，长于一个小时的荧光透视时间对于复杂的过程并不常见，但是导致显著的X-射线暴露给患者和临床医生。
基于来自3D图像和/或映像(诸如多层计算机断层摄影(MSCT)图像和/或映像)的解剖信息的消融策略，在图17中示出了其范例，能够提高对于这些复杂情况的导管消融效率并且显著减少X-射线剂量。来自用X-射线的过程前采集的3D图像和/或映像的融合信息能够向临床医生提供有关3D形状和软组织形态学的丢失信息。
规则和模式能够被建立以实施声音调制来引导临床医生并向临床医生发出警报在导管的路径中的潜在障碍，或识别接近相邻解剖结构。这将便于从过程前采集的3D图像和/或映像相对于3D软组织解剖的介入导管引导。这能够延伸到其他类型的引导手术和其他介入，其中数据的多个层可用于评估位置和导航状态，并且递送通道被淹没的，或额外的安全指示是有利的。
根据另一增强，额外的感觉通道被添加以评估神经障碍，诸如神经辐射和神经变性障碍。额外的感觉通道能够被用于指示：1)在健康和患病脑部结构之间的差异；2)疾病和/或异常；3)器官特异性信息，诸如当与规范脑部结构相比较时脑部结构的局部变形；4)等等。软件工具60适当地确定该数据。增强还能够包括通过网络在不同临床中心之间的共享。
通过将脑部结构的形状约束的可变形分割的例程应用到对照组患者并且提取脑部结构的强调形态测定的统计学表示能够获得规范数据集。在图18中图示了可变形脑部模型的表面表示的范例，并且在图19中图示了适于患者脑部的可变形脑部模型的范例。坐标、体素值和不同形状描述符(例如，表面曲率、从正中矢状面的点移位、表面的局部变形等)提供定量描述，其直接用于估计。这将能够将方差、偏差和其他统计数字与取决于被询问的问题的某个置信限度进行比较。也能够建立在组或获得结果之间的显著性。
作为评估神经障碍的增强的范例，假设额外的听觉感觉通道传达在脑部结构和规范脑部结构之间的偏差。使用规则和模式能够将针对形状约束可变形分割的例程链接到规范数据集，使得在听觉上传达患者的脑部结构与规范脑部结构之间的偏差。在图20中示出了图示这个的流程图。
一个使用情况可以涉及放射科医师逐切片浏览患者体积。在这种情况下，能够在背景中部署分割。当用户从一个平面移动到另一个时，针对所显示的结构的患者特异性值能够与规范数据集进行比较。基于模式和规则，然后感觉生成器系统10能够向终端用户呈现被编码为声音的定量结果。定量值能够表示体积、形状、神经基质等。而且，鼠标光标的定位能够以类似的方式被用于询问具体结构。
尽管在神经障碍的情境中呈现了该增强，其应用于在介入和一般放射学、神经精神病学以及许多其他领域中的临床应用，其中，对定量测量结果进行组合并且与其工作流合并以有效的方式警报终端用户发现结果的需要仍然存在。
感觉生成器系统10能够被用于信号的属性是不同的其他临床环境。在感觉生成器系统10的以上描述的使用中，数据通常在属性上是离散的，其中，捕捉的性质通常保持相同，不管探测数据的时间点如何。例如，主要基于肺部图像和/或映像的性质的特性表征图像和/或映像上的节结体积。在其他环境中，例如，在强化护理和患者监测的其他应用中，信号和听觉警报基于情境而变化。
参考图21，并且继续参考图1，提供利用感觉生成器系统10增强的医学系统100。医学系统100包括一个或多个生理数据源102、104、106。生理数据源102、104、106生成针对对应患者的生理数据和/或存储针对患者的生理数据。生理数据适当地包括指示一个或多个生理参数的数据，诸如，心率、温度、血氧饱和度、意识水平、关注、疼痛、尿排出量等。生理数据源的范例包括，例如，患者监视器、护士站、移动通信设备、患者信息系统等。
生理数据源102、106中的每个自动和/或手动地生成生理数据。至于前者，能够采用测量生理参数的生理数据源的一个或多个传感器108，诸如心电图(ECG)电极、血压传感器、SpO2传感器等。至于后者，能够采用一个或多个用户输入设备110。存储生理数据的生理数据源104中的每个包括一个或多个存储内存112。
医学系统10的患者监测系统114使用对应生理数据和一个或多个软件工具116来监测一个或多个患者。生理数据通常从生理数据源102、104、106接收。从外部来源接收的额外的数据118(诸如规范数据集)也能够被用于监测。患者监测系统114包括至少一个处理器120和至少一个程序内存122，所述程序内存122包括由处理器120执行的处理器可执行指令。患者监测系统114还包括通信接口124和至少一个系统总线126。通信接口124允许处理器120与外部设备和/或系统接合。系统总线126将处理器120、程序内存122、和通信接口124进行互连。
处理器可执行指令体现软件工具116。软件工具116中的每个用图形用户界面(GUI)与用户接合。GUI允许用户控制工具和/或以其他方式与工具交互。图形用户界面在显示设备128上向用户显示图形元素，诸如图标、窗口、菜单等。图形用户界面还允许用户操纵图形元素和/或以其他方式与图形元素交互以使用用户输入设备130来控制工具和/或以其他方式与工具交互。
软件工具116能够在显示设备128上向用户显示生理数据，并且允许用户利用用户输入设备130来操纵生理数据。如果生理数据满足警报标准，软件工具116也能够例如在显示设备128上生成警报。例如，如果患者血压超过阈值，则能够生成警报。软件工具116也能够从生理数据导出额外的生理数据，诸如稳定指标。
感觉生成器系统10通过添加一个或多个额外的感觉通道来增强医学系统100，利用所述一个或多个额外的感觉通道来与患者监测系统100的用户通信。也就是说，患者监测系统100利用视觉与用户通信。感觉生成器系统10使用一个或多个额外的感觉(诸如听觉和/或触觉)来传达额外的信息。患者监测系统100通过对软件工具116的修改调用感觉生成器系统10以生成针对感觉生成器系统10的事件数据。
根据一个增强，额外的感觉通道被添加以使用感觉生成器系统10来传达关于由患者监测系统114接收和/或生成的警报和/或生理数据的数据。生成规则和模式以产生感觉信号，诸如听觉信号。基于生理数据的特征特性(诸如心率)并且基于测量的情境来定义这些规则。例如，在二维中能够调制表示患者的心率的“哔哔”信号。如基于患者年龄、体重等定义的，一个维度取决于心率高于或低于期望的心率。另一维度取决于额外的因素。例如，如果将药物引入患者的系统，其已知增加心率或减小心率，不同的机制被用于在第一维度上调制以指示更高或更低的规范心率。
尽管在图9和12的医学系统50、100中描述了感觉生成器系统10，感觉生成器系统10和使用范例应用于其他临床场景，诸如手术、活检辅助和领域之外，诸如气象学、天文学等。更一般地，日常使用的应用，感觉生成器系统10也能够被用于增强或补充在场景(如，驱动或操作机器)中以及在导航和与复杂数据交互的情况下的通知。进行导航，例如，调制并且变换声音以补充口头指令。例如，方向可以先于声音警报，基于下一个访问节点(例如，更高的间距作为退出途径、左转的向左平移等)的接近度调制、平移和变换所述声音警报。鉴于此，感觉生成器系统10能够被应用于有需要组合在相同点上来自多个数据模态的数据并且也捕捉数据的一些性质、递送分析以及警报用户在数据中的聚焦点的任何情况。
而且，尽管离散地示出并描述了图9和图21的医学系统50、100的组成系统，应当认识到能够以任何组合方式来组合医学系统50、100的组成系统。例如，图9的感觉生成器系统10和图像和/或映像处理系统58能够被组合成共同系统。作为另一范例，感觉生成器系统10和患者监测系统114能够被组合成共同系统。此外，尽管图1的声音生成器10被用于增强图9和21的医学系统50、100，应当认识到，能够采用额外和/或备选的声音生成器。甚至更多地，尽管描述了对于声音的声音生成器10的范例性应用，其他传感器能够使用范例。
如本文中使用的，存储器包括以下中的一个或多个：非暂态计算机可读介质；磁盘或其他磁性存储介质；光盘或其他光学存储介质；随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、或其他电子存储设备或芯片或一组可操作地互联的芯片；因特网/内联网服务器，可以经由因特网/内联网或局域网从所述因特网/内联网服务器中检索所存储的指令等。而且，如本文使用的，处理器包括以下中的一个或多个：微处理器、微控制器、图形处理单元(GPU)、专用集成电路(ASIC)、FPGA等；控制器包括：(1)处理器和内存，所述处理器执行在体现控制器的功能的内存上的计算机可执行指令；或(2)模拟和/或数字硬件；用户输入设备包括以下中的一个或多个：鼠标、键盘、触摸屏显示器、一个或多个按钮、一个或多个开关、一个或多个触发器、声音识别引擎等；数据库包括一个或多个内存；以及显示设备包括以下中的一个或多个：LCD显示器、LEC显示器、等离子显示器、投影显示器、触摸屏显示器等。
已经参考优选实施例描述了本发明。他人在阅读和理解上述详细描述之后可以进行修改和变型。旨在将本发明解释为包括所有这样的修改和变化，只要它们落入所附权利要求书或其等价方案的范围内。
Claims (20)
1.一种医学系统(50、100)，包括：
至少一个处理器(32、62、120)，其被编程为：
接收患者的患者特异性数据，所述患者特异性数据包括以下中的至少一个：1)图像数据和/或映像数据；和2)生理数据；
在监视器(70、128)上向所述医学系统(50、100)的用户在视觉上显示所述患者特异性数据中的至少一些；
从隐藏或部分显示的数据中提取参数；并且，
调制信号以使用除视觉之外的感觉将所述隐藏或部分显示的数据中的至少一些传达给所述用户，所述信号是基于在第一时间点处所提取的参数的第一值与在第二时间点处所提取的参数的第二值之间的偏差而被调制的。
2.根据权利要求1所述的医学系统(50、100)，还包括以下中的至少一个：
触觉设备，其在触觉上传达所述数据；以及
听觉设备，其在听觉上传达所述数据。
3.根据权利要求1和2中的任一项所述的医学系统(50、100)，其中，所述第二值是从所述隐藏或部分显示的数据的规范患者数据中提取的。
4.根据权利要求3所述的医学系统(50、100)，其中，所述规范患者数据包括以下中的一个或多个：模板模型、针对所述参数的期望值和规范数据集。
5.根据权利要求1-4中的任一项所述的医学系统(50、100)，其中，所述至少一个处理器(32、62、120)还被编程为：
显示所述患者特异性数据的图像和/或映像；
其中，所述第一值和所述第二值对应于所显示的图像和/或映像的选定区域。
6.根据权利要求1-5中的任一项所述的医学系统(50、100)，其中，所提取的参数描述在所述图像数据和/或所述映像数据的多个视觉数据点之间的关系。
7.根据权利要求1-6中的任一项所述的医学系统(50、100)，还包括：
模式数据库(18)，其包括一个或多个模式，所述模式中的每个定义信号；
规则数据库(30)，其包括一个或多个规则，所述规则中的每个将所述模式中的一个或多个链接到事件；以及，
规则引擎(40)，其由所述至少一个处理器(32、62、120)实施，所述规则引擎(40)例示所述规则中的至少一个以调制所述信号。
8.根据权利要求7所述的医学系统(50、100)，其中，所述规则中的一个将多个所述模式的序列链接到事件。
9.根据权利要求7和8中的任一项所述的医学系统(50、100)，其中，一个规则循环所述规则的所述模式。
10.一种医学方法，包括：
接收患者的患者特异性数据，所述患者特异性数据包括以下中的至少一个：1)图像数据和/或映像数据；和2)生理数据；
在监视器(70、128)上向所述医学系统(50、100)的用户在视觉上显示所述患者特异性数据中的至少一些；
从隐藏或部分显示的数据中提取参数；并且，
调制信号以使用除视觉之外的感觉将所述隐藏或部分显示的数据中的至少一些传达给所述用户，所述信号是基于在第一时间点处所提取的参数的第一值与在第二时间点处所提取的参数的第二值之间的偏差而被调制的。
11.根据权利要求10所述的医学方法，其中，所述数据在听觉上或在触觉上被传达。
12.根据权利要求10和11中的任一项所述的医学方法，其中，所述第二值是从所述隐藏或部分显示的数据的规范患者数据中被提取的。
13.根据权利要求12所述的医学方法，其中，所述规范患者数据包括以下中的一个或多个：模板模型、针对所述参数的期望值和规范数据集。
14.根据权利要求10-13中的任一项所述的医学方法，还包括：
显示所述患者特异性数据的图像和/或映像；
其中，所述第一值和所述第二值对应于所显示的图像和/或映像的选定区域。
15.根据权利要求10-14中的任一项所述的医学方法，其中，所提取的参数描述在所述图像数据和/或所述映像数据的多个视觉数据点之间的关系。
16.至少一个处理器(32、62、120)，其被编程为执行根据权利要求11-15中的任一项所述的方法。
17.一种非暂态计算机可读介质(34、64、122)，其承载控制一个或多个处理器(32、62、120)以执行根据权利要求11-15中的任一项所述的方法的软件。
18.一种医学系统(50、100)，包括：
至少一个处理器(32、62、120)，其被编程为：
接收患者的患者特异性数据，所述患者特异性数据包括以下中的至少一个：1)图像数据和/或映像数据；和2)生理数据；
在监视器(70、128)上向所述医学系统(50、100)的用户在视觉上显示所述患者特异性数据中的至少一些；并且；
调制信号以使用除视觉之外的感觉将数据传达给所述用户，所述信号是基于以下中的至少一个而被调制的：
从所述患者特异性数据中提取的参数；以及，
以下的位置：1)所述患者特异性数据的图像和/或映像的所显示的切片；或2)在所述患者之内的设备。
19.根据权利要求18所述的医学系统(50、100)，其中，所述至少一个处理器(32、62、120)还被编程为：
显示所述患者特异性数据的图像和/或映像中的选定切片；并且，
根据从先前选定的切片到当前选定的切片的位置改变来调制所述信号。
20.根据权利要求18和19中的任一项所述的医学系统(50、100)，其中，所述至少一个处理器(32、62、120)还被编程为：
确定在所述患者之内的所述设备的所述位置；并且，
根据所述设备到针对所述设备的规划轨迹和/或到所述患者的解剖结构的接近度来调制所述信号。
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|---|---|---|---|---|
| EP3203440A1 (en) * | 2016-02-08 | 2017-08-09 | Nokia Technologies Oy | A method, apparatus and computer program for obtaining images |
| US10239420B2 (en) * | 2016-12-19 | 2019-03-26 | Lear Corporation | System and method for positioning a vehicle seat |
| US20220101518A1 (en) * | 2020-09-25 | 2022-03-31 | GE Precision Healthcare LLC | System and method for stylizing a medical image |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1870929A (zh) * | 2003-09-16 | 2006-11-29 | 博世创医疗公司 | 自动内窥镜检查装置、诊断方法及其使用 |
| CN1918576A (zh) * | 2004-02-13 | 2007-02-21 | 伊斯曼柯达公司 | 使用语音合成分析医学图像 |
| CN101031236A (zh) * | 2003-07-16 | 2007-09-05 | Z-凯特公司 | 用于具有改进反馈的手术程序的导向系统和方法 |
| CN101231582A (zh) * | 2007-01-24 | 2008-07-30 | 上海西门子医疗器械有限公司 | 一种人机交互电子医疗系统及该系统的人机交互方法 |
| CN101991902A (zh) * | 2008-08-21 | 2011-03-30 | 迈瑞控股（香港）有限公司 | 导管位置获取方法及装置、系统 |
| US20120143029A1 (en) * | 2007-11-26 | 2012-06-07 | Bard Access Systems, Inc. | Systems and methods for guiding a medical instrument |
Family Cites Families (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3565058A (en) * | 1967-10-04 | 1971-02-23 | Peter B Mansfield | Monitoring apparatus with audio output frequency responsive to ekg signal amplitude |
| US4818938A (en) | 1988-02-26 | 1989-04-04 | Picker International, Inc. | Audio coded imaging |
| CA2418229A1 (en) * | 2002-05-16 | 2003-11-16 | Rohan Dharmakumar | Microbubble construct for sensitivity enhanced mr manometry |
| KR100601931B1 (ko) * | 2003-06-16 | 2006-07-14 | 삼성전자주식회사 | 박형 광픽업 |
| WO2005116676A1 (en) * | 2004-05-25 | 2005-12-08 | Hvidovre Hospital | Encoding and transmission of signals as rf signals for detection using an mr apparatus |
| US20060288036A1 (en) * | 2005-06-17 | 2006-12-21 | Microsoft Corporation | Device specific content indexing for optimized device operation |
| US7587232B2 (en) * | 2006-02-28 | 2009-09-08 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Magnetic resonance imaging apparatus, magnetic resonance data processing apparatus, magnetic resonance data processing program and magnetic resonance imaging apparatus control method |
| US7756593B2 (en) * | 2007-08-14 | 2010-07-13 | International Business Machines Corporation | Anomaly anti-pattern |
| JP5452500B2 (ja) * | 2007-11-26 | 2014-03-26 | シー・アール・バード・インコーポレーテッド | カテーテルの血管内留置のための統合システム |
| BRPI0820671A2 (pt) * | 2007-12-10 | 2017-08-22 | Bayer Healthcare Llc | Interface para sistema de monitoração e medição de saúde |
| EP2141506B1 (en) * | 2008-07-01 | 2019-04-03 | The Regents of The University of California | Identifying fiber tracts using magnetic resonance imaging (MRI) |
| US8348954B2 (en) * | 2008-09-16 | 2013-01-08 | Warsaw Orthopedic, Inc. | Electronic guidance of spinal instrumentation |
| JP5526148B2 (ja) * | 2008-12-18 | 2014-06-18 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 医療用画像のビューを生成する画像処理システム及び方法 |
| JP5641792B2 (ja) * | 2010-06-24 | 2014-12-17 | 株式会社東芝 | 医用画像診断装置及び医用画像診断装置の制御方法 |
| JP5819300B2 (ja) * | 2010-07-15 | 2015-11-24 | 株式会社日立メディコ | 医用画像撮像装置および撮像スライス決定方法 |
| CN103201767A (zh) * | 2010-10-19 | 2013-07-10 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 医学图像系统 |
-
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101031236A (zh) * | 2003-07-16 | 2007-09-05 | Z-凯特公司 | 用于具有改进反馈的手术程序的导向系统和方法 |
| CN1870929A (zh) * | 2003-09-16 | 2006-11-29 | 博世创医疗公司 | 自动内窥镜检查装置、诊断方法及其使用 |
| CN1918576A (zh) * | 2004-02-13 | 2007-02-21 | 伊斯曼柯达公司 | 使用语音合成分析医学图像 |
| CN101231582A (zh) * | 2007-01-24 | 2008-07-30 | 上海西门子医疗器械有限公司 | 一种人机交互电子医疗系统及该系统的人机交互方法 |
| US20120143029A1 (en) * | 2007-11-26 | 2012-06-07 | Bard Access Systems, Inc. | Systems and methods for guiding a medical instrument |
| CN101991902A (zh) * | 2008-08-21 | 2011-03-30 | 迈瑞控股（香港）有限公司 | 导管位置获取方法及装置、系统 |
Also Published As
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