ВЕРОЯТНОСТНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ СЕГМЕНТАЦИИ, ОСНОВАННОЙ НА МОДЕЛИ

1. Система для сегментации текущих диагностических изображений, содержащая:
по меньшей мере одну рабочую станцию (30), которая сегментирует объем интереса в ранее сформированных диагностических изображениях выбранного объема интереса, сформированных для множества пациентов;
по меньшей мере один процессор (32), запрограммированный с возможностью:
совмещения (34) сегментированных, ранее сформированных изображений, и
объединения (36) сегментированных, ранее сформированных изображений в вероятностную карту (22), которая отражает (1) вероятность того, что каждый воксель представляет объем интереса, (2) вероятность того, что каждый воксель представляет фон, и (3) среднюю сегментационную границу (40); и,
процессор (50) сегментации, который совмещает вероятностную карту (40) с текущим диагностическим изображением (14) объема интереса в текущем пациенте, чтобы сформировать преобразованную вероятностную карту (62).
2. Система по п.1, в которой процессор (50) сегментации запрограммирован с возможностью совмещения вероятностной карты с текущим изображением посредством выполнения этапов:
сегментации (52) объема интереса в текущем изображении (14);
совмещения (56) средней сегментационной границы (40) с сегментированным объемом интереса текущего изображения;
определения (58) преобразования, посредством которого средняя сегментационная граница была преобразована для совмещения с сегментированным объемом интереса текущего изображения;
преобразования (60) вероятностной карты с использованием найденного преобразования, чтобы сформировать преобразованную вероятностную карту.
3. Система по любому из пп.1 и 2, дополнительно включающая в себя:
классификатор (70), который предварительно обучен классификации диагностических изображений объема интереса на основании характеристик диагностического изображения, чтобы определять вероятность того, что по меньшей мере выбранные воксели текущего изображения отображают (1) объем интереса и (2) фон; и
процессор объединения или компьютерную подпрограмму (80), который(ая) объединяет вероятности из классификатора и вероятности соответствующих вокселей из преобразованной вероятностной карты, совмещенной с текущим изображением.
4. Система по п.3, дополнительно включающая в себя:
пользовательское устройство (82) ввода, посредством которого вводят относительные весовые коэффициенты, с использованием которых объединяют вероятности классификатора и вероятностной карты.
5. Система по п.3, дополнительно включающая в себя:
процессор обработки сегментационной границы или компьютерную подпрограмму (84), который(ая) определяет сегментационную границу для объема интереса в текущем изображении на основании объединенных вероятностей; и,
процессор или компьютерную подпрограмму (90), который(ая) объединяет найденную сегментационную границу с текущим изображением (14).
6. Система по любому из пп.1 и 2, дополнительно включающая в себя:
устройство или процессор (110) пороговой обработки, которое(ый) присваивает воксели текущего изображения, которые в преобразованной вероятностной карте имеют вероятности выше порогового значения, какой-то одной области из объема интереса и фона, и, если воксели имеют вероятности ниже порога, то другой области из объема интереса и фона.
7. Система по п.6, дополнительно включающая в себя:
процессор (112) обработки сегментационной границы, который определяет сегментационную границу по границе раздела между вокселями, назначенными объему интереса, и вокселями, назначенными фону;
процессор (90) изображений, запрограммированный с возможностью объединения сегментационной границы с текущим изображением;
дисплей (100), на котором отображается сегментированное текущее изображение; и,
устройство (116) ввода, посредством которого пользователь настраивает вероятностный порог для настройки сегментационной границы и для настройки сегментации отображенного сегментированного текущего изображения.
8. Способ сегментации диагностических изображений, содержащий этапы:
сегментируют объем интереса в предыдущих диагностических изображениях выбранного объема интереса, сформированных для множества пациентов;
совмещают сегментированные предыдущие изображения;
объединяют сегментированные предыдущие изображения в вероятностную карту, которая отражает (1) вероятность того, что каждый воксель представляет объем интереса, (2) вероятность того, что каждый воксель представляет фон, и (3) среднюю сегментационную границу; и
совмещают вероятностную карту с текущим диагностическим изображением объема интереса для текущего пациента, чтобы сформировать преобразованную вероятностную карту.
9. Способ по п.8, в котором этап совмещения вероятностной карты с текущим изображением включает в себя следующие этапы:
сегментируют объем интереса в текущем изображении;
совмещают среднюю сегментационную границу с сегментированным объемом интереса текущего изображения;
определяют преобразование, посредством которого средняя сегментационная граница была преобразована для совмещения с сегментированным объемом интереса текущего изображения;
преобразуют вероятностную карту с использованием найденного преобразования, чтобы сформировать преобразованную вероятностную карту.
10. Способ по любому из пп.8 и 9, дополнительно включающий в себя следующие этапы:
классифицируют текущее изображение объема интереса с использованием предварительно обученной подпрограммы классификатора на основании характеристик текущего изображения, чтобы определять вероятность того, что по меньшей мере выбранные воксели текущего изображения отображают (1) объем интереса и (2) фон; и
объединяют вероятности из подпрограммы классификатора и вероятности из преобразованной вероятностной карты, совмещенной с текущим изображением.
11. Способ по п.10, дополнительно включающий в себя этапы:
определяют сегментационную границу для объема интереса в текущем изображении на основании объединенных вероятностей; и,
объединяют найденную сегментационную границу с текущим изображением.
12. Способ по любому из пп.8 и 9, дополнительно включающий в себя этапы:
назначают воксели текущего изображения, которые в преобразованной вероятностной карте имеют вероятности выше порога, какой-то одной области из объема интереса и фона, и воксели ниже порога - другой области из объема интереса и фона;
определяет сегментационную границу по границе раздела между вокселями, назначенными объему интереса, и вокселями, назначенными фону;
объединяют сегментационную границу с текущим изображением, чтобы сформировать сегментированное текущее изображение; и отображают сегментированное текущее изображение.
13. Способ по п.12, дополнительно включающий в себя этап:
настраивают порог для настройки сегментационной границы и для настройки сегментации отображенного сегментированного текущего изображения.
14. Материальный машиночитаемый носитель информации, содержащий по меньшей мере одну компьютерную программу для управления по меньшей мере одним процессором, чтобы выполнять способ по любому из пп.8-13.
15. Вероятностная карта, сформированная способом по п.8.