Идентификация признаков в медицинской визуализации

1. Способ идентификации признаков при медицинской визуализации субъекта, включающий:
обработку (220) медицинского изображения с помощью байесовской сети глубинного обучения для определения первого представляющего интерес признака изображения и связанного значения неопределенности, причем первый признак изображения находится в первой подобласти изображения;
обработку (230) медицинского изображения с помощью генеративно-состязательной сети для определения второго представляющего интерес признака изображения в пределах первой подобласти изображения и связанного значения неопределенности и
классификацию (240) первой подобласти изображения на основе первого и второго признаков изображения и связанных с ними значений неопределенности.
2. Способ по п. 1, в котором классификация включает:
определение (242) на основе значений неопределенности, связанных с первым и вторым признаками изображения, являются ли первый и второй признаки изображения неопределенными; и
классификацию (244) первой подобласти изображения на основе того, какие из первого и второго признаков изображения признаны неопределенными.
3. Способ по п. 2, в котором классификация (244) включает:
классификацию первой подобласти как принадлежащую первой категории, если первый и второй признаки изображения признаны неопределенными.
4. Способ по п. 2 или 3, в котором классификация (244) включает:
классификацию первой подобласти как принадлежащую второй категории, если только первый признак изображения признан неопределенным; и
классификацию первой подобласти как принадлежащую третьей категории, если только второй признак изображения признан неопределенным.
5. Способ по любому из пп. 2-4, в котором определение того, являются ли первый и второй признаки изображения неопределенными, включает:
сравнение значений неопределенности, связанных с первым и вторым признаками изображения, с пороговым значением.
6. Способ по любому из пп. 1-5, также включающий:
определение (250) значения неопределенности подобласти изображения на основе значений неопределенности, связанных с первым и вторым признаками изображения.
7. Способ по любому из пп. 1-6, также включающий:
тренировку (260) байесовской сети глубинного обучения с помощью множества медицинских документов.
8. Способ по любому из пп. 1-7, также включающий:
тренировку (260) генеративно-состязательной сети на формирование признаков изображения на основе признаков, описанных одним или более медицинскими документами.
9. Способ по любому из пп. 1-8, в котором значение неопределенности, связанное с первым представляющим интерес признаком изображения, представляет собой меру неопределенности в отношении по меньшей мере одного из следующего: размера выборки и элиторной неопределенности, и
при этом значение неопределенности, связанное со вторым представляющим интерес признаком изображения, представляет собой меру неопределенности, относящуюся к распределению данных медицинского изображения.
10. Компьютерный программный продукт для идентификации признаков при медицинской визуализации субъекта, причем компьютерный программный продукт содержит компьютерочитаемый носитель информации с реализованным на нем компьютерочитаемым программным кодом, который выполнен с возможностью осуществления всех этапов по любому из пп. 1-8 при исполнении его по меньшей мере одним процессором.
11. Система, содержащая по меньшей мере один процессор и компьютерный программный продукт по п. 10.
12. Система для идентификации признаков при медицинской визуализации субъекта, содержащая:
баейсовскую сеть (120) глубинного обучения, выполненную с возможностью обработки медицинского изображения для определения первого представляющего интерес признака изображения и связанного значения неопределенности, причем первый признак изображения находится в первой подобласти изображения;
генеративно-состязательную сеть (122), выполненную с возможностью обработки медицинского изображения для определения второго представляющего интерес признака изображения в пределах первой подобласти изображения и связанного значения неопределенности; и
компонент (124) классификации, выполненный с возможностью классификации первой подобласти изображения на основе первого и второго признаков изображения и связанных с ними значений неопределенности.
13. Система по п. 12, в которой компонент (124) классификации выполнен с возможностью:
определения на основе значений неопределенности, связанных с первым и вторым признаками изображения, являются ли первый и второй признаки изображения неопределенными; и
классификации первой подобласти изображения на основе того, какие из первого и второго признаков изображения признаны неопределенными.
14. Система по п. 12 или 13, также содержащая:
компонент неопределенности, выполненный с возможностью определения значения неопределенности для подобласти изображения на основе значений неопределенности, связанных с первым и вторым признаками изображения.
15. Система по любому из пп. 12-14, также содержащая по меньшей мере одно из следующего:
первый компонент тренировки, выполненный с возможностью тренировки байесовской сети глубинного обучения с помощью множества медицинских документов; и
второй компонент тренировки, выполненный с возможностью тренировки генеративно-состязательной сети на генерирование признаков изображения на основе признаков, описанных одним или более медицинскими документами.