SYSTEMS AND METHODS FOR DETECTION, SEGMENTATION AND VISUALIZATION OF ABNORMAL TISSUE REGIONS IN MEDICAL IMAGES

Systems and methods are disclosed that employ an indirect exclusionary approach to the identification of abnormal tissue regions based on the processing of a plurality of multimodal and/or multiparametric image datasets having respective parameters defining a parameter space. A region of parameter space associated with normal tissue, optionally determined in a subject-specific manner, is employed to facilitate the indirect detection and identification of voxels and/or regions associated with abnormal tissue. In some example embodiments, additional parameter space criteria may be employed to further limit the voxels associated with abnormal tissue. A physical space image showing locations of abnormal tissue voxels, or segmented regions associated therewith, may be presented and optionally dynamically updated as additional parameter space criteria is varied in response to user input. Abnormal tissue voxels may be detected locally or throughout an organ. Segmented regions may be employed for the training of a machine learning algorithm. L'invention concerne des systèmes et des procédés qui utilisent une approche exclusive indirecte pour identifier des régions tissulaires anormales sur la base du traitement d'une pluralité d'ensembles de données d'images multimodales et/ou multiparamétriques ayant des paramètres respectifs définissant un espace de paramètres. Une région d'espace de paramètres associée à un tissu normal, éventuellement déterminée d'une manière spécifique à un sujet, est utilisée pour faciliter la détection et l'identification indirectes de voxels et/ou de régions associés à un tissu anormal. Dans certains modes de réalisation donnés à titre d'exemple, des critères d'espace de paramètre supplémentaires peuvent être utilisés pour limiter davantage les voxels associés à un tissu anormal. Une image d'espace physique montrant des emplacements de voxels de tissu anormaux, ou des régions segmentées associées à ceux-ci, peut être présentée et éventuellement mise à jour dynamiquement en tant que critères d'espace de paramètre supplémentaires est modifiée en réponse à une entrée d'utilisateur. Des voxels de tissu anormaux peuvent être détectés localement ou dans tout un organe. Des régions segmentées peuvent être utilisées pour l'entraînement d'un algorithme d'apprentissage automatique.