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

1. Способ автоматической сегментации медицинского изображения с использованием базы знаний и данных, содержащей информацию об анатомических и патологических структурах или аппаратах, которые можно видеть на трехмерном медицинском изображении размером a × b × n, то есть состоящем из n различных двумерных изображений, каждое из которых имеет размер а × b, отличающийся тем, что он в основном включает в себя три этапа процесса, а именно:
первый этап, заключающийся в извлечении из упомянутого медицинского изображения девяти субизображений (1-9) размером а/2 × b/2 × n, то есть извлечения девяти частично перекрывающихся субизображений размером a/2 × b/2 из каждого двумерного изображения;
второй этап, заключающийся в анализе и сегментации каждого из этих девяти субизображений (от 1 до 9) каждого двумерного изображения с помощью девяти сверточных нейронных сетей (CNN);
третий этап, заключающийся в объединении результатов девяти анализов и сегментаций n различных двумерных изображений и, следовательно, девяти сегментированных субизображений размером а/2 × b/2 × n, в единое изображение размером a ×b × n, соответствующее единой сегментации исходного медицинского изображения,
в котором девять субизображений (от 1 до 9), каждое размером а/2 × b/2, извлекают из двумерного изображения размером а × b следующим образом:
- симметрично разбивают двумерное изображения на четыре субизображения (с 1 по 4) медиаторами двух пар противоположных сторон;
- формируют два субизображения (5, 6 и 7, 8), имеющих одну общую сторону между ними и отцентрированных относительно перпендикулярных сторон двумерного изображения в каждом из двух направлений упомянутого изображения;
- формируют субизображение (9), которое отцентрировано относительно двумерного изображения и имеет стороны, параллельные сторонам упомянутого изображения.
2. Способ автоматической сегментации по п. 1, отличающийся тем, что перекрытие девяти субизображений (с 1 по 9) сконфигурировано таким образом, чтобы генерировать шестнадцать парциальных дополняющих областей (от А до Р) размером а/4 × b/4 каждая, совместно покрывающих всю поверхность рассматриваемого исходного двумерного изображения.
3. Способ автоматической сегментации по любому из пп. 1, 2, отличающийся тем, что он включает в себя:
- создание базы знаний и данных из K сегментированных медицинских изображений размером a × b × N(i), где N (i) представляет собой количество срезов вдоль направления Z изображения i, варьирующегося от 1 до K,
- создание из каждого изображения базы знаний и данных девяти поднаборов изображений размером a/2 × b/2 × N(i),
- обеспечение сегментации девяти субизображений размером a/2 × b/2 × N(i) и создания изображения каждого подмножества из девяти субизображений, и затем смещение этого выбора на величину от 1 до T вокселей в направлениях X и Y, и, вследствие этого, предоставление девяти подмножеств в составе от 4 до (T + 1)2 изображений, каждое из которых имеет одинаковые размеры.
4. Способ автоматической сегментации по любому из пп. 1-3, отличающийся тем, что он заключается в осуществлении с помощью девяти двумерных CNN:
- анализа каждого из девяти субизображений (с 1 по 9) с помощью одной выделенной двумерной CNN и сегментации одного за другим n срезов размером а/2 × b/2, и затем
- объединения результатов, предоставленных всеми девятью CNN, чтобы получить с помощью упомянутого слияния результатов единую исходную сегментацию изображения.
5. Способ автоматической сегментации по любому из пп. 1-4, отличающийся тем, что он предусматривает осуществление с помощью девяти трехмерных CNN:
- анализа каждого из девяти субизображений с помощью одной выделенной трехмерной CNN и сегментирования одного за другим всех подмножеств из L последовательных срезов размером а/2 × b/2, причем L лежит в диапазоне от 2 до n, при этом количество подмножеств трехмерных изображений размером а/2 × b/2 варьируется от 1 до n - L + 1, и затем
- объединения результатов, предоставленных всеми девятью CNN, чтобы получить с помощью упомянутого слияния результатов единую исходную сегментацию изображения.
6. Система для автоматической сегментации медицинского изображения путем реализации способа по любому из пп. 1-5, отличающаяся тем, что она содержит по меньшей мере одно компьютерное устройство для размещения и обеспечения согласованной работы девяти сверточных нейронных сетей (CNN), адаптированных для выполнения сегментаций по меньшей мере части медицинского изображения с использованием информации из базы знаний и данных, при этом по меньшей мере на одном компьютерном устройстве также размещаются и выполняются программы, осуществляющие разбиение медицинских изображений и слияние результатов частичной сегментации, предоставленных различными CNN.