СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ С УЛУЧШЕННОЙ ВОЗМОЖНОСТЬЮ ОБУЧЕНИЯ, ОСНОВАННОЙ НА АТЛАСАХ

1. Способ автоматической сегментации, содержащий:
выполнение основанной на атласах автоматической сегментации (ABAS) над множеством точек в изображении субъекта с использованием изображения-атласа, чтобы генерировать первые данные, представляющие структуру в изображении субъекта;
применение множества точек в изображении субъекта к улучшенному возможностью обучения классификатору, чтобы генерировать вторые данные, представляющие структуру в изображении субъекта;
комбинирование первых данных со вторыми данными, чтобы генерировать третьи данные, представляющие структуру в изображении субъекта; и
при этом этапы способа выполняются посредством процессора.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
выбор процессором поднабора точек в изображении субъекта и
при этом этап применения содержит ограничение процессором точек изображения субъекта, которые применяются к улучшенному возможностью обучения классификатору, выбранным поднабором.
3. Способ по п. 2, в котором этап выбора содержит выбор процессором поднабора на основе, по меньшей мере, одного критерия неоднозначности по отношению к первым данным.
4. Способ по п. 3, в котором изображение-атлас содержит множество изображений-атласов, при этом каждое изображение-атлас содержит множество точек, при этом каждая точка изображения-атласа ассоциирована с меткой, показывающей, классифицируется ли ассоциированная точка изображения-атласа как структура;
при этом этап выполнения содержит:
совмещение процессором изображения субъекта с множеством изображений-атласов, чтобы отображать точки изображения субъекта в точки изображений-атласов, тем самым ассоциируя совмещенные точки изображения субъекта с метками, которые ассоциированы с точками изображений-атласов, которые были отображены в совмещенные точки изображения субъекта; и
генерирование процессором первых данных посредством классификации множества точек изображения субъекта в отношении того, принадлежат ли эти точки изображения субъекта структуре, на основе меток, ассоциированных с этими точками изображения субъекта; и
при этом этап выбора содержит:
выбор процессором поднабора в качестве точек изображения субъекта, которые ассоциированы с данными оцененной точности классификации структуры ниже порога.
5. Способ по п. 3, в котором этап выбора содержит выбор процессором поднабора на основе близости множества точек изображения субъекта к границе структуры в первых данных.
6. Способ по п. 1, в котором изображение-атлас содержит множество изображений-атласов;
при этом первые данные содержат множество наборов первых данных, при этом каждый набор первых данных соответствует другому одному из изображений-атласов и представляет структуру в изображении субъекта;
при этом этап применения содержит применение процессором множества точек в изображении субъекта для каждого из наборов первых данных к улучшенному возможностью обучения классификатору, чтобы генерировать вторые данные в качестве множества наборов вторых данных, при этом каждый набор вторых данных представляет структуру в изображении субъекта; и
при этом этап комбинирования содержит комбинирование процессором наборов первых данных с наборами вторых данных, чтобы генерировать третьи данные.
7. Способ по п. 1, в котором улучшенный возможностью обучения классификатор является классификатором, который обучен с использованием алгоритма управляемого машинного обучения, примененного к данным атласов, при этом данные атласов содержат (1) данные атрибутов, представляющие множество точек из множества изображений-атласов, и (2) множество меток, ассоциированных с точками изображений-атласов, при этом каждая метка показывает, принадлежит ли ассоциированная с меткой точка изображения-атласа структуре.
8. Способ по п. 7, дополнительно содержащий до выполнения этапа применения точек изображения субъекта к классификатору обучение процессором классификатора посредством применения данных атласов к алгоритму управляемого машинного обучения.
9. Способ по п. 8, в котором алгоритм управляемого машинного обучения содержит алгоритм машинного обучения случайных лесов (RF).
10. Способ по п. 8, в котором этап обучения содержит определение процессором данных атласов посредством (1) выбора поднабора точек изображений-атласов и (2) ограничение данных атласов (i) данными атрибутов, представляющими выбранный поднабор точек изображений-атласов, и (ii) метками, ассоциированными с выбранным поднабором точек изображений-атласов.
11. Способ по п. 10, в котором этап выбора содержит определение процессором поднабора на основе меток, так что поднабор включает в себя множество точек изображений-атласов в пределах определенной близости границы для структуры.
12. Способ по п. 1, в котором улучшенный возможностью обучения классификатор является классификатором, который обучен с использованием алгоритма машинного обучения случайных лесов (RF), при этом улучшенный возможностью обучения классификатор содержит множество деревьев решений, сконфигурированных с возможностью обрабатывать примененные точки изображения субъекта, при этом каждое дерево решений организовано как множество ветвей и множество узлов, чтобы реализовывать множество правил решений, при этом узлы содержат множество внутренних узлов и множество конечных узлов, при этом каждый внутренний узел сконфигурирован с возможностью тестировать атрибут примененной точки изображения субъекта, при этом каждая ветвь соответствует результату теста и при этом каждый конечный узел содержит метку структуры для ассоциации с примененной точкой изображения субъекта.
13. Способ по п. 1, в котором изображение-атлас содержит множество изображений-атласов.
14. Способ по п. 1, в котором изображение-атлас содержит множество изображений-атласов, при этом каждое изображение-атлас содержит множество точек, при этом каждая точка изображения-атласа ассоциирована с меткой, показывающей, классифицируется ли ассоциированная точка изображения-атласа как структура; и
при этом этап выполнения содержит:
совмещение процессором изображения субъекта с множеством изображений-атласов, чтобы отображать точки изображения субъекта в точки изображений-атласов, тем самым ассоциируя совмещенные точки изображения субъекта с метками, которые ассоциированы с точками изображений-атласов, которые были отображены в совмещенные точки изображения субъекта; и
генерирование процессором первых данных посредством комбинирования меток, ассоциированных с совмещенными точками изображения субъекта, согласно способу объединения меток.
15. Способ по п. 14, в котором сгенерированные первые данные содержат множество меток первых данных, ассоциированных с множеством точек изображения субъекта, при этом каждая метка первых данных показывает, принадлежит ли ее ассоциированная точка изображения субъекта структуре, при этом сгенерированные вторые данные содержат множество меток вторых данных, ассоциированных с множеством точек изображения субъекта, при этом каждая метка вторых данных показывает, принадлежит ли ее ассоциированная точка изображения субъекта структуре, и при этом этап комбинирования содержит:
для, по меньшей мере, точек изображения субъекта, для которых их ассоциированные метки первых данных и метки вторых данных находятся в несогласии в отношении того, принадлежат ли ассоциированные точки изображения субъекта структуре, комбинирование процессором их ассоциированных меток первых данных и вторых данных согласно способу объединения меток.
16. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
вычисление процессором множества атрибутов для множества точек в изображении субъекта, подлежащих применению к улучшенному возможностью обучения классификатору; и
при этом этап применения содержит применение процессором множества точек в изображении субъекта и вычисленных атрибутов для этих точек к улучшенному возможностью обучения классификатору, чтобы генерировать вторые данные.
17. Способ по п. 16, в котором атрибуты содержат, по меньшей мере, два члена из группы, состоящей из (1) интенсивности изображения, (2) местоположения изображения, (3) градиента изображения и величины градиента, (4) множества собственных значений матрицы гессиана для изображения субъекта, (5) меры текстуры изображения, (6) локального фрагмента изображения, (7) признака Хаара, (8) HOG, (9) SIFT, и (10) локального двоичного шаблона.
18. Способ по п. 1, в котором изображение субъекта содержит изображение компьютерной томографии (CT).
19. Устройство автоматической сегментации, содержащее:
процессор, сконфигурированный с возможностью (1) выполнять основанную на атласах автоматическую сегментацию (ABAS) над множеством точек в изображении субъекта с использованием изображения-атласа, чтобы генерировать первые данные, представляющие структуру в изображении субъекта, (2) применять множество точек в изображении субъекта к улучшенному возможностью обучения классификатору, чтобы генерировать вторые данные, представляющие структуру в изображении субъекта, и (3) комбинировать первые данные со вторыми данными, чтобы генерировать третьи данные, представляющие структуру в изображении субъекта.
20. Устройство по п. 19, в котором процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью (1) выбирать поднабор точек в изображении субъекта и (2) ограничивать точки изображения субъекта, которые применяются к улучшенному возможностью обучения классификатору, выбранным поднабором.
21. Устройство по п. 20, в котором процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью выбирать поднабор на основе, по меньшей мере, одного критерия неоднозначности по отношению к первым данным.
22. Устройство по п. 21, в котором изображение-атлас содержит множество изображений-атласов, при этом каждое изображение-атлас содержит множество точек, при этом каждая точка изображения-атласа ассоциирована с меткой, показывающей, классифицируется ли ассоциированная точка изображения-атласа как структура, при этом процессор дополнительно сконфигурирован, чтобы (1) выполнять основанную на атласах автоматическую сегментацию посредством (i) совмещения изображения субъекта с множеством изображений-атласов, чтобы отображать точки изображения субъекта в точки изображений-атласов, тем самым ассоциируя совмещенные точки изображения субъекта с метками, которые ассоциированы с точками изображений-атласов, которые были отображены в совмещенные точки изображения субъекта, и (ii) генерирования первых данных посредством классификации множества точек изображения субъекта в отношении того, принадлежат ли эти точки изображения субъекта структуре, на основе меток, ассоциированных с этими точками изображения субъекта, и (2) выбирать поднабор в качестве точек изображения субъекта, которые ассоциированы с данными оцененной точности классификации структуры ниже порога.
23. Устройство по п. 21, в котором процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью выбирать поднабор на основе близости множества точек изображения субъекта к границе структуры в первых данных.
24. Устройство по п. 19, в котором изображение-атлас содержит множество изображений-атласов;
при этом первые данные содержат множество наборов первых данных, при этом каждый набор первых данных соответствует другому одному из изображений-атласов и представляет структуру в изображении субъекта;
при этом процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью выполнять операцию применения посредством применения множества точек в изображении субъекта для каждого из наборов первых данных к улучшенному возможностью обучения классификатору, чтобы генерировать вторые данные в качестве множества наборов вторых данных, при этом каждый набор вторых данных представляет структуру в изображении субъекта; и
при этом процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью выполнять операцию комбинирования посредством комбинирования наборов первых данных с наборами вторых данных, чтобы генерировать третьи данные.
25. Устройство по п. 19, в котором улучшенный возможностью обучения классификатор является классификатором, который обучен с использованием алгоритма управляемого машинного обучения, примененного к данным атласов, при этом данные атласов содержат (1) данные атрибутов, представляющие множество точек из множества изображений-атласов, и (2) множество меток, ассоциированных с точками изображений-атласов, при этом каждая метка показывает, принадлежит ли ассоциированная с меткой точка изображения-атласа структуре.
26. Устройство по п. 25, в котором процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью, до выполнения операции применения, обучать классификатор посредством применения данных атласов к алгоритму управляемого машинного обучения.
27. Устройство по п. 26, в котором алгоритм управляемого машинного обучения содержит алгоритм машинного обучения случайных лесов (RF).
28. Устройство по п. 26, в котором процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью определять данные атласов для операции обучения посредством (1) выбора поднабора точек изображений-атласов и (2) ограничения данных атласов (i) данными атрибутов, представляющими выбранный поднабор точек изображений-атласов, и (ii) метками, ассоциированными с выбранным поднабором точек изображений-атласов.
29. Устройство по п. 28, в котором процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью определять поднабор на основе меток, так что поднабор включает в себя множество точек изображений-атласов в пределах определенной близости границы для структуры.
30. Устройство по п. 19, в котором улучшенный возможностью обучения классификатор является классификатором, который обучен с использованием алгоритма машинного обучения случайных лесов (RF), при этом улучшенный возможностью обучения классификатор содержит множество деревьев решений, сконфигурированных с возможностью обрабатывать примененные точки изображения субъекта, при этом каждое дерево решений организовано как множество ветвей и множество узлов, чтобы реализовывать множество правил решений, при этом узлы содержат множество внутренних узлов и множество конечных узлов, при этом каждый внутренний узел сконфигурирован с возможностью тестировать атрибут примененной точки изображения субъекта, при этом каждая ветвь соответствует результату теста и при этом каждый конечный узел содержит метку структуры для ассоциации с примененной точкой изображения субъекта.
31. Устройство по п. 19, в котором изображение-атлас содержит множество изображений-атласов.
32. Устройство по п. 19, в котором изображение-атлас содержит множество изображений-атласов, при этом каждое изображение-атлас содержит множество точек, при этом каждая точка изображения-атласа ассоциирована с меткой, показывающей, классифицируется ли ассоциированная точка изображения-атласа как структура, при этом процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью выполнять основанную на атласах автоматическую сегментацию посредством (1) совмещения изображения субъекта с множеством изображений-атласов, чтобы отображать точки изображения субъекта в точки изображений-атласов, тем самым ассоциируя совмещенные точки изображения субъекта с метками, которые ассоциированы с точками изображений-атласов, которые были отображены в совмещенные точки изображения субъекта, и (2) генерирования первых данных посредством комбинирования меток, ассоциированных с совмещенными точками изображения субъекта, согласно способу объединения меток.
33. Устройство по п. 32, в котором сгенерированные первые данные содержат множество меток первых данных, ассоциированных с множеством точек изображения субъекта, при этом каждая метка первых данных показывает, принадлежит ли ее ассоциированная точка изображения субъекта структуре, при этом сгенерированные вторые данные содержат множество меток вторых данных, ассоциированных с множеством точек изображения субъекта, при этом каждая метка вторых данных показывает, принадлежит ли ее ассоциированная точка изображения субъекта структуре, и при этом процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью выполнять операцию комбинирования для, по меньшей мере, точек изображения субъекта, для которых их ассоциированные метки первых данных и метки вторых данных находятся в несогласии в отношении того, принадлежат ли ассоциированные точки изображения субъекта структуре, посредством комбинирования их ассоциированных меток первых данных и вторых данных согласно способу объединения меток.
34. Устройство по п. 19, в котором процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью (1) вычислять множество атрибутов для множества точек в изображении субъекта, подлежащих применению к улучшенному возможностью обучения классификатору, и (2) применять множество точек в изображении субъекта и вычисленных атрибутов для этих точек к улучшенному возможностью обучения классификатору, чтобы генерировать вторые данные.
35. Устройство по п. 34, в котором атрибуты содержат, по меньшей мере, два члена из группы, состоящей из (1) интенсивности изображения, (2) местоположения изображения, (3) градиента изображения и величины градиента, (4) множества собственных значений матрицы гессиана для изображения субъекта, (5) меры текстуры изображения, (6) локального фрагмента изображения, (7) признака Хаара, (8) HOG, (9) SIFT и (10) локального двоичного шаблона.
36. Устройство по п. 19, в котором изображение субъекта содержит изображение компьютерной томографии (CT).
37. Компьютерный программный продукт для автоматической сегментации, содержащий:
множество инструкций, которые находятся в невременном машиночитаемом запоминающем носителе и являются исполнимыми посредством процессора, чтобы (1) выполнять основанную на атласах автоматическую сегментацию (ABAS) над множеством точек в изображении субъекта с использованием изображения-атласа, чтобы генерировать первые данные, представляющие структуру в изображении субъекта, (2) применять множество точек в изображении субъекта к улучшенному возможностью обучения классификатору, чтобы генерировать вторые данные, представляющие структуру в изображении субъекта, и (3) комбинировать первые данные со вторыми данными, чтобы генерировать третьи данные, представляющие структуру в изображении субъекта.
38. Способ обучения, содержащий:
для каждого из множества наборов данных атласов сбор множества выборок обучения из данных атласа, при этом каждый набор данных атласа содержит (1) изображение-атлас, при этом изображение-атлас содержит множество точек данных, и (2) множество меток структуры для множества точек данных изображения-атласа; и
применение собранных выборок обучения к алгоритму машинного обучения, чтобы генерировать автоматизированный классификатор структуры, при этом классификатор структуры сконфигурирован с возможностью определять метку структуры для каждой из множества точек изображения субъекта; и
при этом этапы способа выполняются посредством процессора.
39. Способ по п. 38, в котором этап сбора содержит выполнение процессором (1) идентификации множества точек данных изображения-атласа, которые находятся в пределах определенной близости границы структуры, на основе меток структуры, и (2) выбора, в качестве выборок обучения, по меньшей мере, множества идентифицированных точек данных изображения-атласа и их меток структуры.
40. Способ по п. 38, дополнительно содержащий:
вычисление процессором множества атрибутов для собранных выборок обучения; и
при этом этап применения дополнительно содержит применение собранных выборок обучения и вычисленных атрибутов к алгоритму машинного обучения, чтобы генерировать автоматизированный классификатор структуры.
41. Способ по п. 40, в котором атрибуты содержат, по меньшей мере, два члена из группы, состоящей из (1) интенсивности изображения, (2) местоположения изображения, (3) градиента изображения и величины градиента, (4) множества собственных значений матрицы гессиана для изображения субъекта, (5) меры текстуры изображения, (6) локального фрагмента изображения, (7) признака Хаара, (8) HOG, (9) SIFT и (10) локального двоичного шаблона.
42. Способ по п. 38, в котором алгоритм машинного обучения содержит алгоритм машинного обучения случайных лесов (RF).
43. Способ по п. 38, в котором автоматизированный классификатор структуры содержит множество деревьев решений, сконфигурированных с возможностью обрабатывать множество точек изображения субъекта, при этом каждое дерево решений организовано как множество ветвей и множество узлов, чтобы реализовывать множество правил решений, при этом узлы содержат множество внутренних узлов и множество конечных узлов, при этом каждый внутренний узел сконфигурирован с возможностью тестировать атрибут точки изображения субъекта, при этом каждая ветвь соответствует результату теста и при этом каждый конечный узел содержит метку структуры для ассоциации с точкой изображения субъекта.