СИСТЕМЫ И СПОСОБЫ СЕГМЕНТАЦИИ МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВАНИИ ПРИЗНАКОВ, ОСНОВАННЫХ НА АНАТОМИЧЕСКИХ ОРИЕНТИРАХ

1. Реализованный на компьютере способ сегментации медицинских изображений, включающий в себя этапы, на которых:
получают изображение из памяти;
идентифицируют по меньшей мере одну точку ориентира на изображении;
выбирают точку изображения на изображении;
определяют, посредством процессора, по меньшей мере один признак для точки изображения по отношению по меньшей мере к одной точке ориентира; и
устанавливают связь, посредством процессора, точки изображения с анатомической структурой посредством использования классификационной модели на основании по меньшей мере одного определяемого признака.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором генерируют классификационную модель с использованием способа машинного обучения.
3. Способ по п. 2, при этом способ дополнительно содержит этап, на котором обучают классификационную модель с использованием множества обучающих изображений, причем обучение включает:
получение обучающего изображения из множества изображений, причем обучающее изображение содержит множество точек изображения;
идентификацию по меньшей мере одной точки ориентира на обучающем изображении;
идентификацию набора точек изображения на обучающем изображении, в котором каждой точке изображения в наборе присваивают анатомическую структуру;
определение по меньшей мере одного признака для каждой точки изображения в наборе по отношению к точке ориентира; и
использование набора точек изображения в качестве обучающих данных для того, чтобы генерировать классификационную модель, причем классификационная модель прогнозирует анатомическую структуру неклассифицированной точки изображения на основании по меньшей мере одного признака для неклассифицированной точки изображения.
4. Способ по п. 3, в котором набор точек изображения случайно выбирают на обучающем изображении.
5. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит относительное расстояние между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
6. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит компонент направления вектора смещения, сформированного между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
7. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит геометрические измерения, определяемые по геометрической форме, образуемой точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
8. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит набор значений относительной интенсивности между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
9. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит по меньшей мере одно из значения интенсивности изображения, значения текстуры изображения, значения участка изображения, значения кривизны или значения профиля интенсивности.
10. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере одна точка ориентира содержит множество точек ориентиров, причем каждая точка ориентира находится в выраженном местоположении на обучающем изображении.
11. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере одна точка ориентира представляет собой анатомический ориентир, который представляет собой по меньшей мере одно из ткани, органа или кости внутри организма пациента.
12. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором генерируют начальный контур анатомической структуры с использованием классификационной модели.
13. Способ по п. 12, дополнительно содержащий этап, на котором уточняют начальный контур с использованием одной или нескольких моделей геометрической формы.
14. Способ по п. 13, в котором модели геометрической формы включают по меньшей мере одно из активной модели геометрической формы, разреженной модели геометрической формы, физической модели геометрической формы или любого их сочетания.
15. Реализованный на компьютере способ сегментации медицинских изображений, включающий в себя этапы, на которых:
получают изображение из местоположения в памяти;
идентифицируют по меньшей мере одну точку ориентира на изображении;
выбирают точку изображения на изображении;
определяют, посредством процессора, по меньшей мере один признак точки изображения на основании точки ориентира;
извлекают по меньшей мере одно из текстуры изображения, участка изображения из изображения или их сочетание; и
устанавливают связь, посредством процессора, точки изображения с анатомической структурой посредством использования классификационной модели на основании по меньшей мере одного определяемого признака и по меньшей мере одного из извлекаемой текстуры изображения, извлекаемого участка изображения и их сочетаний.
16. Способ по п. 15, в котором текстура изображения включает пространственную компоновку относительных интенсивностей каждой точки изображения на изображении.
17. Способ по п. 15, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит относительное расстояние между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
18. Способ по п. 15, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит компонент направления вектора смещения, образованного между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
19. Способ по п. 15, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит геометрические измерения, определяемые по геометрической форме, образуемой точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
20. Способ по п. 15, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит набор значений относительной интенсивности между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
21. Невременный машиночитаемый носитель данных, хранящий исполняемые компьютером инструкции, которые, при исполнении компьютером, побуждают компьютер выполнять операцию по обучению классификационной модели, используемой для сегментации медицинских изображений, причем исполняемые компьютером инструкции включают в себя инструкции для:
получения обучающего изображения, причем обучающее изображение содержит множество точек изображения и каждая точка изображения на обучающем изображении присвоена анатомической структуре;
идентификации по меньшей мере одной точки ориентира на обучающем изображении;
определения одного или нескольких признаков для каждой точки изображения на обучающем изображении по отношению к точке ориентира; и
использования множества точек изображения в качестве обучающих данных для того, чтобы обучать классификационную модель, причем классификационная модель устанавливает связь неклассифицированной точки изображения с анатомической структурой на основании одного или нескольких определяемых признаков для неклассифицированной точки изображения.
22. Машиночитаемый носитель данных по п. 21, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит относительное расстояние между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
23. Машиночитаемый носитель данных по п. 21, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит компонент направления вектора смещения, образованного между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
24. Машиночитаемый носитель данных по п. 21, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит геометрические измерения, определяемые по геометрической форме, образуемой точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
25. Машиночитаемый носитель данных по п. 21, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит набор значений относительной интенсивности между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
26. Машиночитаемый носитель данных по п. 21, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит по меньшей мере одно из значения интенсивности изображения, значения текстуры изображения, значения участка изображения, значения кривизны или значения профиля интенсивности.
27. Невременный машиночитаемый носитель данных, хранящий исполняемые компьютером инструкции, которые, при исполнении компьютером, побуждают компьютер выполнять операцию по сегментации медицинских изображений с использованием классификационной модели, причем исполняемые компьютером инструкции включают в себя инструкции для:
получения изображения из местоположения в памяти;
идентификации по меньшей мере одной точки ориентира на изображении;
выбора точки изображения на изображении;
определения по меньшей мере одного признака для точки изображения по отношению к точке ориентира; и
установления связи точки изображения с анатомической структурой посредством использования классификационной модели, на основании по меньшей мере одного определяемого признака.
28. Машиночитаемый носитель данных по п. 27, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит относительное расстояние между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
29. Машиночитаемый носитель данных по п. 27, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит компонент направления вектора смещения, образованного между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
30. Машиночитаемый носитель данных по п. 27, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит геометрические измерения, определяемые по геометрической форме, образуемой точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
31. Машиночитаемый носитель данных по п. 27, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит набор значений относительной интенсивности между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
32. Машиночитаемый носитель данных по п. 27, в котором по меньшей мере один определяемый признак содержит по меньшей мере одно из значения интенсивности изображения, значения текстуры изображения, значения участка изображения, значения кривизны или значения профиля интенсивности.
33. Система для обучения классификационной модели, используемой для сегментации медицинских изображений, система содержит:
базу данных, выполненную с возможностью хранения множества обучающих изображений, причем каждое обучающее изображение содержит множество точек изображения и каждая точка изображения присвоена анатомической структуре; и
обучающий блок, соединенный с базой данных, чтобы осуществлять доступ к множеству обучающих изображений, обучающий блок содержит:
модуль извлечения признаков, выполненный с возможностью:
получать обучающее изображение из базы данных, обучающее изображение содержит множество точек изображения и каждую точку изображения на обучающем изображении присваивают анатомической структуре;
идентифицировать по меньшей мере одну точку ориентира на обучающем изображении; и
определять один или несколько признаков для каждой точки изображения на обучающем изображении по отношению к точке ориентира; и
модуль обучения классификатора, выполненный с возможностью использовать множество точек изображения в качестве обучающих данных, чтобы обучать классификационную модель, причем классификационная модель устанавливает связь неклассифицированной точки изображения с анатомической структурой на основании одного или нескольких определяемых признаков для неклассифицированной точки изображения.
34. Система по п. 33, в которой по меньшей мере один определяемый признак содержит относительное расстояние между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
35. Система по п. 33, в которой по меньшей мере один определяемый признак содержит компонент направления вектора смещения, образованного между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
36. Система по п. 33, в которой по меньшей мере один определяемый признак содержит геометрические измерения, определяемые по геометрической форме, образуемой точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
37. Система по п. 33, в которой по меньшей мере один определяемый признак содержит набор значений относительной интенсивности между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
38. Система по п. 33, в которой по меньшей мере один определяемый признак содержит по меньшей мере одно из значения интенсивности изображения, значения текстуры изображения, значения участка изображения, значения кривизны или значения профиля интенсивности.
39. Система для сегментации медицинских изображений с использованием классификационной модели, система содержит:
базу данных, выполненную с возможностью хранения множества изображений; и
блок классификации, соединенный с базой данных, чтобы осуществлять доступ к множеству изображений, блок классификации содержит:
модуль извлечения признаков, выполненный с возможностью:
получать изображение из базы данных;
идентифицировать по меньшей мере одну точку ориентира на изображении;
выбирать точку изображения на изображении;
определять по меньшей мере один признак для точки изображения по отношению к точке ориентира; и
модуль анатомической классификации, выполненный с возможностью устанавливать связь точки изображения с анатомической структурой посредством использования классификационной модели, на основании по меньшей мере одного определяемого признака.
40. Система по п. 39, в которой по меньшей мере один определяемый признак содержит относительное расстояние между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
41. Система по п. 39, в которой по меньшей мере один определяемый признак содержит компонент направления вектора смещения, образованного между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
42. Система по п. 39, в которой по меньшей мере один определяемый признак содержит геометрические измерения, определяемые по геометрической форме, образуемой точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
43. Система по п. 39, в которой по меньшей мере один определяемый признак содержит набор значений относительной интенсивности между точкой изображения и по меньшей мере одной точкой ориентира.
44. Система по п. 39, в которой по меньшей мере один определяемый признак содержит по меньшей мере одно из значения интенсивности изображения, значения текстуры изображения, значения участка изображения, значения кривизны или значения профиля интенсивности.