КОЛИЧЕСТВЕННОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ШЕРОХОВАТОСТИ ПОВЕРХНОСТИ ТКАНИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРИСУТСТВИЯ ЗАБОЛЕВАНИЯ НА ИХ ОСНОВЕ

1. Процессор данных изображения, содержащий:
средство количественного определения шероховатости поверхности, которое генерирует метрику, которая количественно определяет шероховатость поверхности ткани, представляющей интерес, в данных трехмерного изображения на основе модели поверхности, адаптированной к ткани, представляющей интерес, в данных трехмерного изображения; и
компонент принятия решения, который генерирует сигнал значения, указывающий на присутствие или отсутствие заболевания в ткани, представляющей интерес, на основе метрики.
2. Процессор данных изображения по п. 1, в котором средство количественного определения шероховатости поверхности вычисляет вариацию положения предварительно определяемого градиента контраста с учетом среднего положения поверхности вдоль направления, перпендикулярного к поверхности модели, и определяет интеграл локального колебания положения градиента, нормализованный ко всей поверхности ткани, представляющей интерес, чтобы генерировать метрику шероховатости поверхности.
3. Процессор данных изображения по п. 2, в котором среднее положение поверхности определяется посредством начальной адаптации модели поверхности.
4. Процессор данных изображения по п. 2, в котором паттерн вариации положения указывает на стадию заболевания.
5. Процессор данных изображения по п. 1, в котором средство количественного определения шероховатости поверхности определяет одно или более из вариации пространственного положения по меньшей мере одного из амплитуды, длины волны, частоты или распределения амплитуды на поверхности в качестве функции по меньшей мере одного из длины волны или частоты, и компонент принятия решения сравнивает вариацию пространственного положения с соответствующим предварительно определяемым порогом для того, чтобы выполнить определение.
6. Процессор данных изображения по п. 1, в котором средство количественного определения шероховатости поверхности сравнивает адаптированную модель поверхности с предварительно определяемыми паттернами и идентифицирует паттерн с наибольшей корреляцией с адаптированной моделью поверхности, и компонент принятия решения сравнивает идентифицированный паттерн с картой паттернов по стадиям и генерирует сигнал значения, характеризующий картирование, причем картирование показывает, присутствует ли заболевание или отсутствует.
7. Процессор данных изображения по п. 6, в котором идентифицированный паттерн указывает на стадию заболевания.
8. Процессор данных изображения по любому из пп. 1, в котором модель включает в себя предварительно определяемую триангулированную поверхность, а средство количественного определения шероховатости поверхности адаптирует модель к поверхности ткани, представляющей интерес, на основе компонента внешней энергии и компонента внутренней энергии.
9. Процессор данных изображения по п. 8, в котором компонент внешней энергии основан на особенностях изображения, а компонент внутренней энергии включает в себя предварительно определяемую геометрическую форму ткани, представляющей интерес.
10. Процессор данных изображения по п. 2, в котором предварительно определяемую триангулированную поверхность обучают на наборах данных медицинских изображений от различных модальностей.
11. Способ, содержащий:
генерирование метрики, которая количественно определяет шероховатость поверхности ткани, представляющей интерес, в данных трехмерного изображения на основе модели поверхности, адаптированной к ткани, представляющей интерес, в данных трехмерного изображения; и
генерирование сигнала значения, указывающего на присутствие или отсутствие заболевания в ткани, представляющей интерес, на основе метрики,
при этом модель включает в себя предварительно определяемую триангулированную поверхность, которую адаптируют к поверхности ткани, представляющей интерес, и способ дополнительно содержит:
вычисление вариации положения предварительно определяемого градиента контраста с учетом среднего положения поверхности вдоль направления, перпендикулярного к поверхности модели; и
определение интеграла локального колебания положения градиента, нормализованного ко всей поверхности ткани, представляющей интерес, тем самым генерируя метрику.
12. Способ по п. 11, в котором генерирование метрики и сигнала значения не включает в себя использование статистической модели, в которой шероховатость представляет собой случайную переменную.
13. Способ по п. 11, дополнительно содержащий:
увеличение числа треугольников поверхности модели, создавая уточненную модель; и
сравнение уточненной модели с моделью для того, чтобы определять более локализованную метрику.
14. Способ по п. 11, дополнительно содержащий:
определение вариации пространственного положения по меньшей мере одного из длины волны, частоты распределения шероховатости; и
сравнение вариации пространственного положения с соответствующим предварительно определяемым порогом для того, чтобы определять присутствие или отсутствие заболевания.
15. Способ по п. 11, дополнительно содержащий:
сравнение адаптированной модели поверхности с предварительно определяемыми паттернами;
идентификацию паттерна среди предварительно определяемых паттернов с наибольшей корреляцией с адаптированной моделью поверхности;
сравнение идентифицированного паттерна с картой паттернов по стадиям; и
идентификацию карты, соответствующей идентифицированному паттерну, причем карта указывает на присутствие или отсутствие заболевания.
16. Способ по п. 15, в котором карта указывает на стадию заболевания.