ПРОЦЕСС АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ТРЕХМЕРНОГО МЕДИЦИНСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ НЕСКОЛЬКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПОСРЕДСТВОМ СТРУКТУРИРОВАННОЙ СВЕРТКИ В СООТВЕТСТВИИ С ГЕОМЕТРИЕЙ ТРЕХМЕРНОГО МЕДИЦИНСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. Способ автоматической сегментации элементов, таких как анатомические и патологические структуры или аппараты, которые видны на состоящем из вокселей трехмерном медицинском изображении субъекта, полученном с помощью компьютерного томографа, магнитно-резонансного томографа или ультразвукового устройства, с помощью общего программного средства или устройства, объединяющего N различных сверточных нейронных сетей или CNN при количестве сетей N≥3 и имеющего структурированную геометрию или архитектуру, адаптированную под и сопоставимую с таковой объема изображения,
при этом способ отличается тем, что он заключается в анализе вокселей, формирующих упомянутый объем трехмерного изображения в соответствии с N отличающимися осями или плоскостями реконструкции, причем каждая CNN выделяется для анализа вокселей, принадлежащих одной оси или плоскости, и тем,
что он в основном состоит из комбинации двух успешных рабочих этапов:
первого этапа, заключающегося в выполнении N сегментаций, причем каждая сегментация выполняется в одной из N отличающихся плоскостей реконструкции путем анализа и сегментирования двумерных медицинских изображений, сформированных всеми вокселями, принадлежащими каждой из заданных плоскостей и формирующих пиксели двумерных медицинских изображений, с помощью соответствующих выделенных CNNᵢ из N имеющихся CNN, и
второго этапа, заключающегося в объединении конечных результатов упомянутых N взаимно независимых двумерных сегментаций в единую трехмерную сегментацию анатомических и патологических структур или аппаратов, которые можно видеть на трехмерном медицинском изображении.
2. Способ автоматической сегментации по п. 1, отличающийся тем, что он заключается в предоставлении единой нейронной сети, объединяющей в своей структуре N разных CNN, преимущественно работающих параллельно, которые автоматически сегментируют анатомические и патологические структуры или аппараты, которые можно видеть на трехмерном медицинском изображении, тем, что каждая CNN анализирует все воксели, формирующие объем упомянутого трехмерного изображения в отличающейся плоскости реконструкции, и тем, что результаты различных двумерных анализов и сегментаций объединяются посредством свертки в последних структурах упомянутой нейронной сети со структурированной геометрией.
i
i-1
3. Способ автоматической сегментации по п. 1, отличающийся тем, что он заключается в выполнения N последовательных рабочих этапов или этапов обработки изображения, при этом каждый этап выполняется посредством CNN, которая автоматически сегментирует анатомические и патологические структуры или аппараты, которые можно видеть на трехмерном медицинском изображении, причем каждая CNN из упомянутых CNN анализирует все воксели, формирующие объем трехмерного изображения в конкретной плоскости реконструкции для каждой из N разных CNN, и с использованием результатов, предоставленных предшествующей сетью CNN последовательности, если она имеется.
4. Способ автоматической сегментации по п. 1, отличающийся тем, что первый рабочий этап выполняют N разных CNN, работающих параллельно или последовательно, причем каждая из этих CNN автоматически сегментирует, независимо от других сетей, анатомические и патологические структуры или аппараты, которые можно видеть на трехмерном медицинском изображении, при этом каждая CNN анализирует все воксели, формирующие объем трехмерного изображения в отличающейся плоскости реконструкции для каждой из N разных CNN.
5. Способ автоматической сегментации по п. 1 или 4, отличающийся тем, что на втором рабочем этапе, который посвящен объединению результатов N сегментаций первого этапа в единую сегментацию анатомических и патологических структур или аппаратов, которые можно видеть на трехмерном медицинском изображении, каждому вокселю объема изображения присваивают метку, соответствующую комбинации из N меток, присвоенных этому же вокселю в процессе N сегментаций первого этапа.
6. Способ автоматической сегментации по п. 1 или 4, отличающийся тем, что второй рабочий этап, посвященный объединению результатов N сегментаций первого этапа в единую сегментацию анатомических и патологических структур или аппаратов, которые можно видеть на медицинском трехмерном изображении, выполняют путем присвоения каждому вокселю объема изображения метки, соответствующей комбинации из N меток, присвоенных этому же вокселю и соседнему с ним вокселю (ям) в ходе N сегментаций первого этапа.
7. Способ автоматической сегментации по любому из пп. 1-6, отличающийся тем, что N плоскостей включают в себя сагиттальную плоскость (2) и фронтальную или корональную плоскость (3), а также по меньшей мере еще одну плоскость, перпендикулярную поперечной или осевой плоскости (1), содержащую линию пересечения сагиттальной и корональной плоскостей и смещенную по углу вокруг упомянутый линии в направлении этих плоскостей.
8. Способ автоматической сегментации по любому из пп. 1-6, отличающийся тем, что используемые N плоскостей реконструкции представляют собой плоскости, которые параллельны сагиттальной плоскости (2) или корональной плоскости (3).
9. Способ автоматической сегментации по любому из пп. 1-6, отличающийся тем, что используемые N плоскостей реконструкции включают в себя несколько взаимно параллельных осевых плоскостей (1).
i
i
i
10. Система для выполнения способа автоматической сегментации по любому из пп. 1-9, отличающаяся тем, что она содержит по меньшей мере одно компьютерное устройство, размещенное в структурированной конфигурации и обеспечивающее скоординированную работу в последовательной или параллельной организации N разных сверточных нейронных сетей (CNN) с количеством сетей N≥3, причем каждая CNN адаптирована под и сконфигурирована для автоматического и независимого от других CNN выполнения сегментации анатомических и патологических структур или аппаратов, которые можно видеть на обрабатываемом трехмерном медицинском изображении, путем анализа вокселей, формирующих упомянутый объем трехмерного изображения в N отличающихся плоскостях реконструкции, а именно, путем выполнения N сегментаций, причем каждая сегментация выполняется в одной из N отличающихся плоскостей реконструкции путем анализа и сегментирования двумерных медицинских изображений, сформированных всеми вокселями, принадлежащими каждой из упомянутых заданных плоскостей и формирующими пиксели упомянутых двумерных медицинских изображений, с помощью соответствующих выделенных CNNᵢ из имеющихся CNN, причем каждая CNNᵢ, таким образом, выделена для анализа вокселей, принадлежащих одной плоскости, и при этом упомянутая система также содержит средство объединения и, возможно, отображения результатов анализов и двумерных сегментаций, выполненных упомянутыми N разными CNN.
i
i-1
11. Система по п. 10, отличающаяся тем, что N разных CNN расположены в последовательной архитектуре таким образом, что каждая CNN из упомянутых N разных CNN анализирует все воксели, формирующие объем трехмерного изображения в конкретной плоскости реконструкции для каждой из N разных CNN, и использует результаты, предоставленные предшествующей сетью CNN, если она имеется.
12. Система по п. 10, отличающаяся тем, что N разных CNN расположены в параллельной архитектуре, возможно, в едином алгоритмической каркасе, причем результаты упомянутых N разных CNN объединяются на заключительном этапе.