申请/专利权人：皇家飞利浦有限公司

申请日：2018-10-09

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN109671498B

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G16H30/20;G06T7/00

优先权：["20171009 US 62/569,867"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2019.04.23#公开

摘要：提供了用于确认患者脑部中的消融结果的设备、系统、方法。在一些实施例中，用于确认患者脑部中的消融结果的方法包括：通过使用磁共振成像MRI设备来获得所述患者脑部的磁共振MR数据；通过使用所述MRI设备来获得所述患者脑部的第一成像数据；通过使用与所述MRI设备通信的计算设备，基于所述第一成像数据来提取经过所述患者脑部中的解剖结构的第一纤维束；通过使用所述MRI设备来获得在对所述患者脑部中的所述解剖结构的消融已经开始之后的所述患者脑部的第二成像数据；基于所述第二成像数据来提取经过所述患者脑部中的所述解剖结构的第二纤维束；并且输出所述第一纤维束与所述第二纤维束之间的比较的图形表示。

主权项：1.一种用于确认患者脑部中的消融结果的方法，包括：通过使用磁共振成像MRI设备来获得所述患者脑部的磁共振MR数据；通过使用所述MRI设备来获得所述患者脑部的第一成像数据；通过使用与所述MRI设备通信的计算设备，基于所述第一成像数据来提取经过所述患者脑部中的解剖结构的第一纤维束；通过使用所述MRI设备来获得在对所述患者脑部中的所述解剖结构的消融已经开始之后的所述患者脑部的第二成像数据；基于所述第二成像数据来提取经过所述患者脑部中的所述解剖结构的第二纤维束；并且输出所述第一纤维束与所述第二纤维束之间的比较的图形表示，其中，基于所述第二成像数据来提取经过所述患者脑部中的所述解剖结构的所述第二纤维束包括：将所述患者脑部的所述MR数据与所述第二成像数据进行对准，其中，所述MR数据包括所述患者脑部中的所述解剖结构的MR数据；基于三维3D脑部模型将所述患者脑部中的所述解剖结构的所述MR数据分割成节段；并且识别经过所述节段的所述第二纤维束；其中，所述比较包括定量地比较所述第一纤维束与所述第二纤维束的数量、密度或体积，并且其中，所述图形表示为数量、密度或体积的降低的百分比。

全文数据：消融结果确认系统相关申请的交叉引用本申请要求于2017年10月9提交的美国临时申请US62569867在35U.S.C.§119e下的优先权权益，通过引用将其内容并入本文。技术领域本公开内容总体上涉及消融结果确认，并且具体涉及用于通过对经过消融目标的纤维束进行可视化来确认消融体积和消融目标的连通性的设备、系统和方法。背景技术微创介入已经越来越多地用于处置脑部肿瘤和医学顽固性癫痫症。紧急微创介入技术之一是间质热疗LITT。在LITT流程中，消融导管借助于通过扩散顶端发射准直光、将目标细胞加热到40℃或更高温度来向目标细胞递送热量。当目标细胞被加热到40℃至60℃之间的温度时，目标细胞由于其DNA变性而遭受不可逆的细胞损伤。被加热到60℃以上的目标细胞会立即死亡。当目标细胞被加热到100℃以上时，目标细胞中的水会汽化并且周围组织会碳化。最常见形式的医学顽固性癫痫症是颞叶内侧型癫痫症MTLE。在微创LITT流程中，立体定向激光引导的杏仁核海马切除术SLAH用于处置MTLE。在SLAH流程期间，执行开颅术以在患者的颅骨中创建孔。聚碳酸酯锚固螺栓被固定到该孔，对齐杆被驱动通过该孔而进入患者脑部，以创建到患者的杏仁核海马复合体AHC处或其附近的消融目标的路径。一旦创建了路径，就移除对齐杆，并且沿着路径将聚碳酸酯冷却导管和二极管激光纤维插入到消融目标。使用被叠加在术前T1加权的磁共振成像T1WMRI体积上的磁共振MR热成像来以视觉方式监测LITT流程例如，SLAH流程期间的消融过程。大多数临床中心在LITT流程结束时执行额外的T1WMRI来估计消融体积。然而，由于消融之后组织对比度的变化，术前数据过高估计了实际的消融。当前临床工作流的主要限制在于不能检测并监测消融对目标区域和消融区域的功能完整性连通性或其降低的实际影响。这种主要限制对LITT流程的功效会产生负面影响，并且会导致反复的消融。以顽固性癫痫症的处置为例，SLAH流程之后无癫痫发作的比率从40％到60％不等，这比常规的开放式杏仁核海马切除术流程更差。这是令人失望的，因为LITT在其他方面都优于常规外科手术，其原因在于LITT充分减少了非目标脑组织脑部损伤、并发症风险、疼痛、不适感以及永久性神经缺损。在接受SLAH流程的MTLE患者之中，具有能通过MRI检测的癫痫症的患者在该范围的较高端上。此外，结果取决于消融的AHC组织的量。具有对杏仁核或海马体的至少70％的消融和对其他结构的至少50％的消融的患者中大约80％在SLAH流程之后是无癫痫发作的。相比之下，具有对杏仁核或海马体的小于50％的消融的患者中仅40％在SLAH流程之后是无癫痫发作的。这些患者中的一些患者可以考虑或被建议使用另一LITT流程来实现无癫痫发作。期望用于更准确地量化LITT消融的程度的手段来允许更充分且更有效的消融，改善无癫痫发作结果，并且消除对后续的反复访问消融的需要。虽然前述内容是关于MTLE的处置来进行描述的，但是对脑部肿瘤和脑部病灶的LITT处置同样期望用于准确地量化LITT消融的程度的手段。发明内容本公开内容的实施例被配置为通过比较经过患者的解剖结构的消融中纤维束或消融后纤维束与经过患者的解剖结构的消融前纤维束来确认患者脑部中的消融结果。基于在消融之前获得的成像数据例如，扩散张量成像DTI数据来提取经过患者的解剖结构的消融前纤维束。基于与消融同时或在消融之后获得的成像数据例如，DTI数据来提取经过患者的解剖结构的消融中纤维束或消融后纤维束。本公开内容中公开的系统和方法也能够输出消融后纤维束与消融前纤维束的比较的图形表示。本公开内容的各个方面有利地提供了用于准确地定量评价LITT消融以改善LITT的功效并消除对后续的反复消融的需要的方法和系统。在一个实施例中，提供了一种用于确认患者脑部中的消融结果的方法。所述方法包括：通过使用磁共振成像MRI设备来获得所述患者脑部的磁共振MR数据；通过使用所述MRI设备来获得所述患者脑部的第一成像数据；通过使用与所述MRI设备通信的计算设备，基于所述第一成像数据来提取经过所述患者脑部中的解剖结构的第一纤维束；通过使用所述MRI设备来获得在对所述患者脑部中的所述解剖结构的消融已经开始之后的所述患者脑部的第二成像数据；基于所述第二成像数据来提取经过所述患者脑部中的所述解剖结构的第二纤维束；并且输出所述第一纤维束与所述第二纤维束之间的比较的图形表示。在一些实施例中，所述第一成像数据和所述第二成像数据包括扩散张量成像DTI数据。在一些实施例中，所述第二成像数据是在对所述患者脑部中的所述解剖结构的所述消融期间获得的。在一些其他实施例中，所述第二成像数据是在对所述患者脑部中的所述解剖结构的所述消融已经结束之后获得的。在一些实施方式中，输出所述图形表示包括向显示器输出所述第二纤维束以及所述患者脑部的所述MR数据。在一些实施例中，所述MR数据包括所述患者脑部的T1加权的磁共振T1WMR数据。在一些实例中，所述患者脑部中的所述解剖结构包括所述患者脑部中的杏仁核海马复合体、杏仁核、海马体、病灶或肿瘤。在一些实施例中，基于所述第二成像数据来提取经过所述患者脑部中的所述解剖结构的所述第二纤维束包括：将所述患者脑部的所述MR数据与所述第二成像数据进行对准，其中，所述MR数据包括所述患者脑部中的所述解剖结构的MR数据；基于三维3D脑部模型将所述患者脑部中的所述解剖结构的所述MR数据分割成节段；并且识别经过所述节段的所述第二纤维束。在一些实施方式中，所述3D脑部模型是形状约束的可变形脑部模型。在另一实施例中，提供了一种用于确认患者脑部中的消融结果的系统。所述系统包括与磁共振成像MRI设备通信的计算设备，所述计算设备能操作用于：通过使用磁共振成像MRI设备来获得所述患者脑部的磁共振MR数据；通过使用所述MRI设备来获得所述患者脑部的第一成像数据；基于所述第一成像数据来提取经过所述患者脑部中的解剖结构的第一纤维束；通过使用所述MRI设备来获得在对所述患者脑部中的所述解剖结构的消融已经开始之后的所述患者脑部的第二成像数据；基于所述第二成像数据来提取经过所述患者脑部中的所述解剖结构的第二纤维束；并且向与所述计算设备通信的显示器输出所述第一纤维束与所述第二纤维束之间的比较的图形表示。在一些实施例中，用于确认患者脑部中的消融结果的系统还包括所述MRI设备和所述显示器。在一些实施例中，所述第一成像数据和所述第二成像数据包括扩散张量成像DTI数据。在一些实施例中，用于确认患者脑部中的消融结果的系统的所述计算设备被配置为在对所述患者脑部中的所述解剖结构的所述消融期间获得所述第二成像数据。在一些其他实施例中，所述计算设备被配置为在对所述患者脑部中的所述解剖结构的所述消融已经结束之后获得所述第二成像数据。在一些实施方式中，所述计算设备被配置为向所述显示器输出所述第二纤维束以及所述患者脑部的所述MR数据。在一些实例中，所述MR数据包括所述患者脑部的T1加权的磁共振T1WMR数据。在一些实施例中，所述患者脑部中的所述解剖结构包括所述患者脑部中的杏仁核海马复合体、杏仁核、海马体、病灶或肿瘤。在一些实施例中，所述计算设备还能操作用于：将所述患者脑部的所述MR数据与所述第二成像数据进行对准，其中，所述MR数据包括所述患者脑部中的所述解剖结构的MR数据；基于三维3D脑部模型将所述患者脑部中的所述解剖结构的所述MR数据分割成节段；并且识别经过所述节段的所述第二纤维束。在一些实施方式中，所述3D脑部模型是形状约束的可变形脑部模型。还提供了被具体配置为与这种设备接口连接和或实施这种方法的其他设备、系统和方法。根据以下详细描述和附图，本公开内容的其他方面、特征和优点将会变得明显。附图说明当结合附图阅读时，根据以下详细描述将最好地理解本公开内容的各个方面。需要强调的是：根据本行业中的标准实践，各种特征并不是按比例绘制的。实际上，为了讨论的清楚起见，可以任意增大或减小各个特征的尺寸。另外，本公开内容可以在各个范例中重复参考数字和或字母。这种重复是出于简单和清楚的目的，并且本身并不指示所讨论的各种实施例和或配置之间的关系。图1是根据本公开内容的方面的用于确认患者脑部中的消融结果的系统的示意图。图2是图示根据本公开内容的方面的用于确认患者脑部中的消融结果的方法的流程图。图3A是根据本公开内容的方面的患者脑部的MR图像。图3B是根据本公开内容的方面的患者脑部的DTI图像。图3C示出了根据本公开内容的方面的图3A中的MR图像与图3B中的DTI图像叠加的图形表示。图3D示出了根据本公开内容的方面的图3A中的MR图像与图3B中的DTI图像叠加的另一图形表示。图4是根据本公开内容的方面的与患者的AHC的经分割的模型叠加的患者脑部的MR图像。图5是根据本公开内容的方面的与经过患者的AHC的经分割的模型的纤维束叠加的患者脑部的MR图像。图6A是根据本公开内容的方面的示出经过种子平面的纤维束的MR图像。图6B是根据本公开内容的方面的示出从DTI数据中提取的纤维束的MR图像。图7是根据本公开内容的方面的示出患者的AHC和LITT消融导管的轨迹的患者脑部的MR图像。图8是根据本公开内容的方面的与经过患者的AHC的经分割的模型的消融后纤维束叠加的患者脑部的MR图像。具体实施方式出于促进对本公开内容的原理的理解的目的，现在将参考附图中图示的实施例进行说明，并且将使用特定语言来描述这些实施例。尽管如此，应当理解，这并不旨在限制本公开内容的范围。充分预想到本公开内容所属领域的技术人员通常会想到的对所描述的设备、系统和方法做出的任何更改和进一步的修改以及对本公开内容的原理的任何其他应用，并且这些更改、修改和其他应用被包括在本公开内容内。现在参考图1，在其中示出了用于患者脑部中的消融结果确认的系统100的示意图。系统100包括被连接到磁共振成像MRI设备110的计算设备120、用户输入设备130、激光消融设备140以及显示器150。计算设备120包括处理单元，例如，一个或多个与存储器通信的处理器。存储器能够是存储能由一个或多个处理器执行的指令的有形计算机可读存储媒介。计算设备120能够是充当MRI设备110与激光消融设备140之间的接口的工作站或控制器。在一些实施例中，MRI设备110能够在不同模态下操作并向计算设备120输出成像数据，这些模态包括但不限于磁共振MR成像、扩散张量成像DTI以及正电子发射断层摄影PET成像。在一些实施方式中，MRI设备110能够同时在不同模态下操作。例如，在本公开内容的一些实施例中，MRI设备能够同时执行MR扫描和PET扫描，或者同时执行MR扫描和DTI扫描。DTI利用水扩散的性质来提供关于脑组织的连通性和功能完整性的信息。这是基于水分子沿着描述扩散速率的张量主轴扩散的原理。张量以三维方式被定中心在体素处并且能够被可视化为椭圆体。结果，如果沿着其个体张量的长轴观察，沿着共同纤维路径的体素形成“扩散线”也被称为纤维束。DTI或DTI纤维束成像是通过从用户定义的种子点区域开始而沿着其长轴跟踪这种椭圆体的图像处理技术。在一些实施例中，计算设备120能够从MRI设备110接收MR数据，处理该数据并向显示器150输出MR图像数据，使得显示器150能够显示MR图像。在一些实施例中，计算设备120能够从MRI设备110接收DTI数据，提取经过患者的解剖结构的纤维束，并且向显示器150输出纤维束的图像数据。在由MRI设备110同时获得MR数据和DTI数据的一些实施方式中，共配准或对准可以不是必要的，因为两种数据可能已经得到对准。在并未同时获得MR数据和DTI数据的一些实施方式中，计算设备120能够通过刚性配准、体积定位或方向余弦来对准或共配准MR数据与DTI数据。在任一情况下，计算设备120能够处理经对准的MR数据和DTI数据，并且输出与DTI数据叠加的MR图像数据。相同内容应用于由MRI设备110获得的PET数据。如果同时获得来自MRI设备110的MR数据和PET数据，则共配准或对准可以不是必要的。然而，在一些实例中，如果按顺序地或同时获得来自MRI设备110的MR数据和PET数据，则能够通过任何合适的过程例如，刚性配准、体积定位或方向余弦等来对准成像数据。在实施例中，激光消融设备140包括MRI兼容性消融导管消融导管和导管驱动器。导管驱动器能够通过在开颅术流程中创建的孔将消融导管驱动到患者的颅骨中。用户输入设备130充当用户与计算设备120之间的接口，并且允许用户通过键入用户输入与计算设备120交互。用户输入设备130能够是键盘、鼠标、触摸板、跟踪板、被安装在显示器150上的触摸屏、手势控制设备或虚拟现实手套。激光消融设备140的MRI兼容性消融导管允许在LITT流程期间由MRI设备110来实时获得患者脑部的MR图像。患者脑部的实时MR图像为执行LITT流程的外科医生提供了可视化和引导。在一些实施例中，系统100能够用于通过比较经过目标脑部解剖结构的消融前纤维束与经过目标脑部解剖结构的消融中纤维束或消融后纤维束来确认MRI引导的LITT流程中的消融结果。为了获得消融前纤维束，在LITT流程之前由MRI设备110来获得患者脑部的MR数据和非MR成像数据。如本文中所使用的，非MR成像数据指的是不是MR数据的数据或与MR数据不同模态的数据。非MR成像数据能够用于识别患者脑部的纤维束。能够由MRI设备110或另一医学成像设备来获得非MR成像数据。非MR成像数据的范例是DTI数据。非MR成像数据能够包括其他合适的成像数据例如，PET数据。应当注意，虽然本公开内容的实施例是结合DTI数据被描述为非MR成像数据，但是也设想到其他非MR成像数据。此外，虽然在一些实施例中也具体地提到了MRI设备110、MR数据和DTI成像数据，但是在其他实施例中，任何合适的成像数据都能够用于下面描述的方法200的一个或多个操作例如，操作202、204和或210。例如，成像数据能够是PET数据、计算机断层摄影CT数据、放射摄影数据、X射线数据、MR数据、DTI数据等。在并未同时获得MR数据和非MR成像数据的实例中，由计算设备120通过刚性配准、体积定位或方向余弦将MR数据与非MR成像数据对准或共配准。为了提取经过目标脑部解剖结构的纤维束，由计算设备120基于三维3D脑部模型将MR图像中的目标脑部解剖结构的边界分割成节段或区域。在一些实例中，由计算设备120从存储媒介或通过到服务器或远程工作站的有线或无线连接来接收3D脑部模型。在一些其他实例中，3D脑部模型能够被存储在计算设备120中的存储设备或能由计算设备120检索的存储设备中。在一些实施方式中，3D脑部模型是形状约束的可变形脑部模型。在一些实例中，3D脑部模型可以是在“Evaluationoftraumaticbraininjurypatientsusingashape-constraineddeformablemodel”L.Zagorchev、C.Meyer、T.Stehle、R.Kneser、S.Young和J.Weese，2011年，MultimodalBrainImageAnalysisLiuT.、ShenD.、IbanezL.、TaoX.编辑，MBIA，2011年，LectureNotesinComputerScience，第7012卷，Springer，柏林，海德堡中描述的脑部模型，通过引用将其整体并入本文。在一些实施例中，3D脑部模型可以是在标题为“SYSTEMFORRAPIDANDACCURATEQUANTITATIVEASSESSMENTOFTRAUMATICBRAININJURY”的美国专利US9256951中描述的可变形脑部模型或在标题为“METHODANDSYSTEMFORQUANTITATIVEEVALUATIONOFIMAGESEGMENTATION”的美国专利申请公开号US20150146951中描述的形状约束的可变形脑部模型，通过引用将上述专利中的每篇专利整体并入本文。在MR数据与DTI数据对准的情况下，目标脑部解剖结构的节段能够被传递到DTI空间。通过使用节段和区域作为DTI空间中的种子区域或开始区域，计算设备120能够从DTI数据中提取经过这些节段或区域的消融前纤维束。由于这些纤维束表示行进通过目标脑部解剖结构的神经，因此消融前纤维束表示消融之前目标脑部解剖结构的功能完整性和连通性。为了便于引用，消融前DTI数据能够被称为第一DTI数据，而消融前纤维束能够被称为第一纤维束。这些消融前纤维束的图像数据能够被输出到显示器150以用于显示并且被存储在计算设备120中的存储设备或能由计算设备120检索的存储设备中。在一些实施例中，能够将消融前纤维束连同患者脑部的MR图像一起显示，以帮助外科医生规划通过患者脑部的最优消融轨迹，以便确保对目标脑部解剖结构的充分消融同时将非脑组织脑部损伤、并发症风险、疼痛、不适感和永久性神经缺损保持在低水平。在一些实施例中，激光消融设备140能够用于消融目标脑部解剖结构。消融能够移除或蒸发目标脑部解剖结构处或附近的脑组织，在患者脑部中创建空隙或中断经过目标脑部解剖结构的纤维束。理论上，如果通过消融移除整个目标脑部解剖结构，那么被包含在目标脑部解剖结构的体积内的纤维束的部分应当消失。在对目标脑部解剖结构的消融期间或之后，再次获得患者脑部的DTI数据。如果在对目标脑部解剖结构的消融期间获得患者脑部的DTI数据，那么从这种DTI数据提取的纤维束能够被称为消融中纤维束。如果在对目标脑部解剖结构的消融之后获得患者脑部的DTI数据，那么从这种DTI数据提取的纤维束能够被称为消融后纤维束。为了便于引用，消融中纤维束或消融后纤维束能够被称为第二纤维束。类似地，在消融期间或之后获得的DTI数据被称为消融中DTI数据或消融后DTI数据或第二DTI数据。由于第二消融DTI数据不是与MR数据同时获得的，因此计算设备120要通过刚性配准、体积定位或方向余弦来对准或共配准MR数据和第二DTI数据。计算设备120能够从第二DTI数据中提取经过该节段或区域的第二纤维束。在一些实施例中，计算设备120能够比较第一纤维束与第二纤维束并向显示器150输出这种比较的图形表示。这种图形表示允许外科医生通过对目标脑部解剖结构的功能完整性和连通性的降低进行可视化来确认消融的功效。在一些实施方式中，计算设备120能够定量地比较消融前纤维束的数量、密度或体积与消融后纤维束的数量、密度或体积，并且图形表示能够是数量、密度或体积的降低的百分比。现在参考图2，在其中示出了图示用于确认患者脑部中的消融结果的示范性方法200的流程图。方法200包括操作202、204、206、208、210、212、214和216。应当理解，方法200的操作可以以与在图2中示出的顺序不同的顺序来执行，能够在这些操作之前、期间和之后提供额外的操作，并且或者在其他实施例中，能够替换或消除所描述的操作中的一些操作。能够由消融轨迹规划系统中的计算设备例如，系统100的计算设备120来执行方法200的操作。将在下面参考图3A、图3B、图3C、图3D、图4、图5、图6A、图6B、图7和图8来描述方法200。在方法200的操作202处，通过使用与计算设备120通信的MRI设备110来获得患者脑部的MR数据。计算设备120能够处理患者脑部的MR数据并向显示器150输出MR图像数据以显示在图3A中示出的MR图像300。在一些实施例中，MR数据包括T1加权的磁共振T1WMR数据。虽然在图3A中示出的MR图像300是患者脑部的顶视图，但是本领域普通技术人员应当理解，也能够由计算设备120来获得或导出来自其他视图的患者脑部的MR图像。在操作202处获得的MR数据包括患者脑部中的解剖结构的MR数据，包括患者脑部中的目标脑部解剖结构有时被称为解剖结构的MR数据。在方法200的操作204处，通过使用与计算设备120通信的MRI设备110来获得患者脑部的第一成像数据。在通过图3B、图3C和图3D表示的并且要在下面详细描述的一些实施例中，第一成像数据包括第一DTI数据。在这些实施例中，第一成像数据能够被称为第一DTI数据。然而，应当注意，在一些替代性实施例中，第一成像数据能够包括通过使用MRI设备110或另一医学成像设备获得的PET数据、计算机断层摄影CT数据、放射摄影数据以及X射线数据。在一些实施例中，操作204能够在操作202之前、之后发生或者与操作202同时发生。由于患者脑部的第一DTI数据是在使用激光消融设备140的LITT消融之前获得的，因此第一DTI数据也能够被称为消融前DTI数据。计算设备120能够从MRI设备110接收第一DTI数据并向显示器150输出第一DTI图像数据以显示图3B中的DTI图像310。与患者脑部的顶视图的图3A一样，图3B也是患者脑部的顶视图。本领域普通技术人员应当理解，也能够由计算设备120基于第一DTI数据来获得或导出来自其他视图的患者脑部的消融前DTI图像。在通过使用MRI设备110同时发生操作202和204的实施例中，将在操作202中获得的MR数据与在操作204中获得的第一DTI数据进行对准或共配准不是必要的，因为两种数据被自动对准。然而，如果操作202和204不是同时执行的，那么要通过刚性配准、体积定位或方向余弦将MR数据与第一DTI数据对准或共配准。图3C和图3D示出了经对准的MR数据和第一DTI数据的不同表示。图3C展示了与DTI图像数据叠加的MR图像数据，并且结果得到的图像320是MR图像300与DTI图像310的重叠叠加。图3D是MR图像300与DTI图像310的叠加的分隔视图，示出了像隔室321的MR图像隔室和像间隔322的DTI图像隔室两者。图3D中的替代性表示示出了MR图像300中的脑部解剖结构的边界如何与DTI图像310中的脑部解剖结构的边界对准共配准。在方法200的操作206处，基于3D脑部模型将患者的解剖结构的MR数据分割成节段或区域。在一些实施例中，3D脑部模型是形状约束的可变形脑部模型。在一些实例中，3D脑部模型是形状约束的可变形脑部模型。在一些实例中，3D脑部模型可以是在“Evaluationoftraumaticbraininjurypatientsusingashape-constraineddeformablemodel”L.Zagorchev、C.Meyer、T.Stehle、R.Kneser、S.Young和J.Weese，2011年，MultimodalBrainImageAnalysisLiuT.、ShenD.、IbanezL.、TaoX.编辑，MBIA，2011年，LectureNotesinComputerScience，第7012卷，Springer，柏林，海德堡中描述的脑部模型，通过引用将其整体并入本文。在一些实施例中，3D脑部模型可以是在标题为“SYSTEMFORRAPIDANDACCURATEQUANTITATIVEASSESSMENTOFTRAUMATICBRAININJURY”的美国专利US9256951中描述的可变形脑部模型或在标题为“METHODANDSYSTEMFORQUANTITATIVEEVALUATIONOFIMAGESEGMENTATION”的美国专利申请公开号US20150146951中描述的形状约束的可变形脑部模型，通过引用将上述专利中的每篇专利整体并入本文。在一些实施方式中，3D脑部模型被存储在计算设备120或能由计算设备120检索的存储设备或介质中。在一些实施例中，3D脑部模型由包括多个三角形形状的多边形的表面网格形成，所述多个三角形形状的多边形中的每个多边形包括三个顶点和三个边。在一些其他实施例中，3D脑部模型可以由其他形状的多边形形成。3D脑部模型可以用于勾画患者脑部中的解剖结构的边界，包括目标脑部解剖结构例如，AHC、杏仁核、海马体、脑部肿瘤或脑部病灶的边界。3D脑部模型勾画解剖结构的边界的众多方式之一是通过表示节段或区域中的解剖结构。这种分割通过图4来展示，其中，患者的MR图像400包括患者的AHC的经分割的表示410。如图4所示，经分割的表示410包括跟踪患者的AHC的边界的若干板状节段区域。虽然图4示出了患者的AHC的经分割的表示410，但是本领域普通技术人员应当理解，能够对所有脑部解剖结构完成这种分割，这些脑部结构包括AHC、杏仁核、海马体、脑部肿瘤或脑部病灶。在一些实施方式中，操作208中的分割能够由计算设备120基于3D脑部模型自动执行而无需用户例如，外科医生或护士的介入，节省了时间并减少了由不同用户引入的变异性。现在参考图5，在其中示出了与经过患者的AHC的经分割的表示410的纤维束510叠加的患者脑部的MR图像500。在方法200的操作208处，提取经过患者的AHC的纤维束510。在一些实施例中，经分割的表示410中的板状节段区域能够充当用于跟踪经过这些板状节段区域的纤维束510的开始点或“种子”，从而允许在操作208处提取纤维束510。由于纤维束510是在对患者的AHC的消融之前提取的，因此纤维束510也能够被称为消融前纤维束510或第一纤维束510。能够通过参考图6A和图6B来进一步解释用于跟踪第一纤维束并从第一DTI数据提取第一纤维束的过程。图6A是示出经过节段615和节段625的纤维束635的MR图像600。在图6A中示出的范例中，节段615和625两者被设置为用于跟踪纤维束的开始点。结果，所提取的纤维束635经过节段615和节段625两者。在一些实施例中，为了帮助外科医生对患者脑部中的纤维束的分布进行可视化，也将患者脑部的MR图像645连同纤维束635以及种子节段615和625一起进行显示，如在图6B中的MR图像610中示出的。在方法200的操作210处，获得患者脑部的第二成像数据。在要在下面详细描述的一些实施例中，第二成像数据包括第二DTI数据。在这些实施例中，第二成像数据能够被称为第二DTI数据。然而，应当注意，在一些替代性实施例中，第二成像数据能够包括通过使用MRI设备110或另一医学成像设备获得的其他合适的成像数据。在一些实施例中，与使用激光消融设备140对患者脑部中的解剖结构例如，患者的AHC的消融同时或在所述消融期间发生操作210。在这些实施例中，所获得的第二DTI数据能够被称为消融中DTI数据。在一些其他实施例中，在对患者脑部中的解剖结构的消融之后发生操作210。在这些实施例中，第二DTI数据可以被称为消融后DTI数据。为了便于引用，消融中DTI数据或消融后DTI数据能够被称为第二DTI数据。现在参考图7。如在MR图像700中示出的，在消融期间，将激光消融设备140的消融导管沿着规划的轨迹740插入通过患者的颅骨750以消融患者的AHC710，其包括患者的杏仁核720和海马体730。消融导管能够将与之接触的脑组织加热到40℃或更高温度，以损伤、杀死或蒸发这些脑组织。在一些实例中，消融能够切断、损伤或中断通过患者的AHC的神经。在一些其他实例中，消融能够在目标脑部解剖结构例如，在该范例中为患者的AHC中留下空隙。在方法200的操作212处，将在操作202中获得的MR数据与在操作210中获得的第二DTI数据消融中DTI数据或消融后DTI数据对准或共配准。在本公开内容的实施例中，需要将未同时获得的MR数据和DTI数据对准或共配准，以便脑部解剖结构的经分割的表示被传递到DTI空间以充当用于提取的种子。在通过图2中的流程图表示的实施例中，第二DTI数据是在消融之后获得的且不是与MR数据同时获得的。因此，在操作212处，要通过刚性配准、体积定位或方向余弦将第二DTI数据与MR数据对准或共配准。现在参考图8中的MR图像800。在方法200的操作214处，提取经过患者的AHC的第二纤维束810。由于第二纤维束810能够在消融期间或之后被提取，因此第二纤维束810有时可以被称为消融中纤维束或消融后纤维束810。如图8所示，通过使用激光消融设备140的消融导管进行的消融切断并中断了经过患者的AHC的若干纤维束，留下空隙820，其中，水分子的扩散被中断或被限制。在方法200的操作216处，计算设备120比较第二纤维束810与第一纤维束510并向显示器150输出第二纤维束810与第一纤维束之间的比较的图形表示。在一些实施例中，图形表示可以是与第二纤维束810叠加的第一纤维束510。在一些实施例中，第一纤维束510和第二纤维束810被同时显示，但是被分配有不同的或具有对比度的颜色。在一些实施方式中，计算设备120能够定量地比较第一纤维束510的数量与第二纤维束810的数量，并且输出纤维束的数量的减少的百分比。在一些其他实施方式中，计算设备120能够比较由第一纤维束510占据的体积与由第二纤维束810占据的体积，并且输出纤维束占据的体积的减少的百分比。由于这些第一纤维束510和第二纤维束810表示通过患者的AHC的神经，因此对它们的这种比较的图形表示能够指示通过消融所带来的患者的AHC的功能完整性和连通性的降低。这样，本公开内容中公开的方法200有利地提供了用于一完成消融就评估并确认消融结果的方法。图形表示能够包括视觉表示、数值表示和或其组合。如果消融结果不令人满意，那么外科医生能够立即在同一LITT操作中执行进一步的消融流程直到消融结果令人满意。在一些实施例中，计算设备120可以比较消融结果与标准数据或统计数据以确定消融结果是否令人满意。以SLAH为例，临床统计学揭示了具有对杏仁核或海马体的至少70％的消融和对其他结构的至少50％的消融的患者中80％在SLAH流程之后是无癫痫发作的。如果第二纤维束与第一纤维束的比较指示患者的AHC的连通性中多于30％得意保留，则计算设备120可以确定AHC的少于70％得以消融并且建议进一步的消融。本领域技术人员将认识到，上文描述的装置、系统和方法能够以不同的方式得到修改。因此，本领域普通技术人员将意识到，本公开内容涵盖的实施例并不限于上文所描述的特定示范性实施例。在这一方面，尽管已经示出并描述了例示性实施例，但是在前述公开中预期到宽范围的修改、改变和替换。应当理解，可以对前述内容做出这样的变型，而不偏离本公开内容的范围。因此，应当意识到，权利要求被宽泛地解释并且以与本公开内容一致的方式进行解释。

权利要求：1.一种用于确认患者脑部中的消融结果的方法，包括：通过使用磁共振成像MRI设备来获得所述患者脑部的磁共振MR数据；通过使用所述MRI设备来获得所述患者脑部的第一成像数据；通过使用与所述MRI设备通信的计算设备，基于所述第一成像数据来提取经过所述患者脑部中的解剖结构的第一纤维束；通过使用所述MRI设备来获得在对所述患者脑部中的所述解剖结构的消融已经开始之后的所述患者脑部的第二成像数据；基于所述第二成像数据来提取经过所述患者脑部中的所述解剖结构的第二纤维束；并且输出所述第一纤维束与所述第二纤维束之间的比较的图形表示。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一成像数据和所述第二成像数据包括扩散张量成像DTI数据。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二成像数据是在对所述患者脑部中的所述解剖结构的所述消融期间获得的。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二成像数据是在对所述患者脑部中的所述解剖结构的所述消融已经结束之后获得的。5.根据权利要求1所述的方法，其中，输出所述图形表示包括向显示器输出所述第二纤维束以及所述患者脑部的所述MR数据。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述MR数据包括所述患者脑部的T1加权的磁共振T1WMR数据。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述患者脑部中的所述解剖结构包括所述患者脑部中的杏仁核海马复合体、杏仁核、海马体、病灶或肿瘤。8.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述第二成像数据来提取经过所述患者脑部中的所述解剖结构的所述第二纤维束包括：将所述患者脑部的所述MR数据与所述第二成像数据进行对准，其中，所述MR数据包括所述患者脑部中的所述解剖结构的MR数据；基于三维3D脑部模型将所述患者脑部中的所述解剖结构的所述MR数据分割成节段；并且识别经过所述节段的所述第二纤维束。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述3D脑部模型是形状约束的可变形脑部模型。10.一种用于确认患者脑部中的消融结果的系统，包括：计算设备，其与磁共振成像MRI设备通信，所述计算设备能操作用于：通过使用磁共振成像MRI设备来获得所述患者脑部的磁共振MR数据；通过使用所述MRI设备来获得所述患者脑部的第一成像数据；基于所述第一成像数据来提取经过所述患者脑部中的解剖结构的第一纤维束；通过使用所述MRI设备来获得在对所述患者脑部中的所述解剖结构的消融已经开始之后的所述患者脑部的第二成像数据；基于所述第二成像数据来提取经过所述患者脑部中的所述解剖结构的第二纤维束；并且向与所述计算设备通信的显示器输出所述第一纤维束与所述第二纤维束之间的比较的图形表示。11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述第一成像数据和所述第二成像数据包括扩散张量成像DTI数据。12.根据权利要求10所述的系统，还包括所述MRI设备和所述显示器。13.根据权利要求10所述的系统，其中，所述计算设备被配置为在对所述患者脑部中的所述解剖结构的所述消融期间获得所述第二成像数据。14.根据权利要求10所述的系统，其中，所述计算设备被配置为在对所述患者脑部中的所述解剖结构的所述消融已经结束之后获得所述第二成像数据。15.根据权利要求10所述的系统，其中，所述计算设备还被配置为向所述显示器输出所述第二纤维束以及所述患者脑部的所述MR数据。16.根据权利要求10所述的系统，其中，所述MR数据包括所述患者脑部的T1加权的磁共振T1WMR数据。17.根据权利要求10所述的系统，其中，所述患者脑部中的所述解剖结构包括所述患者脑部中的杏仁核海马复合体、杏仁核、海马体、病灶或肿瘤。18.根据权利要求10所述的系统，其中，所述计算设备还能操作用于：将所述患者脑部的所述MR数据与所述第二成像数据进行对准，其中，所述MR数据包括所述患者脑部中的所述解剖结构的MR数据；基于三维3D脑部模型将所述患者脑部中的所述解剖结构的所述MR数据分割成节段；并且识别经过所述节段的所述第二纤维束。19.根据权利要求18所述的系统，其中，所述3D脑部模型是形状约束的可变形脑部模型。

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