СИСТЕМА ДЛЯ БЫСТРОЙ И ТОЧНОЙ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ЧЕРЕПНО-МОЗГОВОЙ ТРАВМЫ

1. Способ автоматической сегментации, содержащий этапы, на которых:
выбирают (210) деформируемую модель интересующей анатомической структуры, изображенной на объемном изображении мозга, причем деформируемая модель образована из множества многоугольников, включающих в себя вершины и ребра;
отображают (220) деформируемую модель на дисплее (106);
обнаруживают (240) характерную точку в интересующей анатомической структуре, соответствующую каждому из множества многоугольников; и
адаптируют (250) деформируемую модель путем перемещения каждой из вершин в направлении соответствующих характерных точек, пока деформируемая модель не превратится в границу интересующей анатомической структуры, образующую сегментацию интересующей анатомической структуры.
2. Способ по п.1, в котором деформируемую модель выбирают из базы данных структур, сохраненной в запоминающем устройстве (108).
3. Способ по п.1, в котором характерная точка является точкой, по существу, вдоль границы интересующей анатомической структуры.
4. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором:
принимают (260) пользовательский ввод через графический интерфейс (104), причем пользовательский ввод выбирает вариант выбора в отношении сегментации.
5. Способ по п.4, в котором пользовательский ввод выбирает одно из вычисления объема сегментации и определения кривизны в выбранной точке.
6. Способ по п.1, в котором интересующая анатомическая структура является участком мозга, и способ дополнительно содержит этап, на котором
определяют отклонения от среднего значения вершины у симметричной в норме интересующей структуры, чтобы определить патологию, и отображают отклонения, чтобы показать деформацию в участке мозга.
7. Способ по п.6, в котором этап, на котором определяют отклонения от средних значений вершин, включает в себя этап, на котором идентифицируют срединную сагиттальную плоскость участка мозга.
8. Система, содержащая:
процессор (102), выбирающий деформируемую модель интересующей анатомической структуры, изображенной на объемном изображении мозга, причем деформируемая модель образована из множества многоугольников, включающих в себя вершины и ребра; и
дисплей (106), отображающий деформируемую модель,
причем процессор (102) дополнительно обнаруживает характерную точку интересующей анатомической структуры, соответствующую каждому из множества многоугольников, чтобы деформировать деформируемую модель путем перемещения каждой из вершин в направлении соответствующих характерных точек, пока деформируемая модель не превратится в границу интересующей анатомической структуры, образующую сегментацию интересующей анатомической структуры.
9. Система по п.8, дополнительно содержащая:
запоминающее устройство (108), хранящее базу данных структур, из которой выбирается деформируемая модель.
10. Система по п.8, причем характерная точка является точкой, по существу, вдоль границы интересующей анатомической структуры.
11. Система по п.8, дополнительно содержащая:
графический интерфейс (104) пользователя, принимающий пользовательский ввод, который выбирает вариант выбора в отношении сегментации.
12. Система по п.11, в которой процессор (102) формирует ответ на пользовательский ввод.
13. Система по п.11, причем пользовательский ввод выбирает одно из вычисления объема сегментации и определения кривизны в выбранной точке.
14. Система по п.8, причем интересующая анатомическая структура является участком мозга, и причем процессор (102) определяет отклонения от средних значений вершин у симметричной в норме интересующей структуры, чтобы определить патологию, и отображает отклонения, чтобы показать деформацию в участке мозга путем идентификации срединной сагиттальной плоскости участка мозга.
15. Система по п.14, в которой дисплей (106) отображает разные отклонения разными цветами.