[發明專利]用于分割醫學圖像中的對象的方法和數據處理單元

有效

• 申請號: 201710581380.6
• 申請日: 2017-07-17
• 公開（公告）號: CN107622493B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: A·維茲蒂尤;O·埃卡伯特;J·克瑞特施默;D·紐曼
• 申請（專利權）人: 西門子醫療有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/12;G06T7/136
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 王茂華;范懷志

本發明涉及用于利用多個迭代步驟來分割醫學圖像中的對象的方法，每個迭代步驟包括以下步驟：i)生成多個區塊，其中輸入圖像的一部分和區塊位置被分配給多個區塊中的每個區塊，區塊位置指示輸入圖像的該部分相對于輸入圖像的位置，ii)對于多個區塊的每個區塊，?基于輸入圖像的被分配給該區塊的該部分來確定投票位置，以及?基于投票位置和被分配給該區塊的區塊位置來確定目標位置，iii)生成投票圖，其中多個區塊中的每個區塊對投票圖中在該區塊的目標位置處的像素值具有貢獻。

技術領域

本發明在一個方面涉及用于分割醫學圖像中的對象的方法。在另一方面，本發明涉及用于分割醫學圖像中的對象的數據處理單元。在其他方面，本發明涉及醫學成像裝置、計算機程序產品和計算機可讀介質。

背景技術

醫學圖像分割是從醫學圖像(磁共振、超聲、計算機斷層掃描、熒光檢查等)中提取人體中的解剖學結構的幾何模型，它是諸如診斷、程序規劃或基于圖像的介入支撐/引導的多種臨床工作流程中的至關重要的部分。

分割可能是冗長且耗時的，在手動完成的情況下尤其如此，因此需要先進的工具以使該任務自動化或是交互式地支持該任務，從而使其更加高效、穩健且可再現。

然而在很多情況下，開發這樣的工具并不簡單，因為它需要所關注的結構(器官、解剖學等)的深入知識來定義一組特征和規則，該組特征和規則可以針對各種結構形狀(病理學等)和不同的圖像質量有效地執行分割任務。

事實上，大多數分割算法是針對所關注的解剖結構與成像模態(或采集協議)的一個特定組合而調整的。因此，一項挑戰性、高代價工作是：使算法適應新環境，這些新環境例如與成像設定和/或臨床任務有關，或者甚至使算法適應不同的圖像質量。

因此，所希望的是對領域特定知識要求較少的普適算法和/或圖像特征。此外，在開發此類工具中的一個重要方面是終端用戶的意圖。

對于許多分割任務，存在多于一個有效的分割，并且正確的(用戶希望的)分割可以根據用例或特定用戶偏好而有差異。例如，對于心臟的左心內膜邊界的分割(圖11)，一個用戶可能期望來自所有其他結構的血池的精確描述，而另一用戶可能更喜歡應包括乳頭肌和小梁的“平整”表示。

很多分割算法被設計成遵循一單個的意圖(例如，以上描述的場景之一)，并且一旦向用戶推出，它們就不適合于改變要求或用戶偏好。在很多臨床情景中，分割任務仍然要手動地執行。專家操作者(臨床醫生或技術人員)必須使用標準圖像可視化與注釋軟件，來對關注的2D或3D醫學圖像的結構進行精確地注釋。因此，結果可能不可再現，并且質量可能根據操作者的經驗而有明顯差異。此外，手動分割通常是冗長且耗時的過程。

為了克服手動分割中的一些問題，已經提出大量自動或半自動分割算法[1]。這些算法中的很多算法試圖通過分析圖像強度、通過依靠形狀約束或者通過兩者的結合來解決分割問題。它們往往被大量微調并以對身體中的單個預定結構的分割為目標，并且可能僅對于特定成像模態或采集協議起作用。因此，這樣的算法可能會在一些情形下失敗，例如，如果在待分割結構的形狀是高度病理性的(在發展階段期間未見)，或是圖像外觀(強度的分布等)不同于典型圖像。大多數自動算法被設計成遵循通常由一個臨床醫生或一組臨床醫生所限定的嚴格要求——即根據特定用戶意圖——來執行分割。然而，如上所述，不同用戶的意圖或針對不同用例的意圖可以是不同的，并且甚至可以隨時間而改變。即使在已完成分割算法的開發且已向終端用戶推出該軟件之后。

存在少數試圖基于用戶輸入[2]來修改算法行為的一些組件的方法，這些方法可應用于具有各種簡化假設的基本結構。典型地，這些方法沒有提供使一個算法適應于新用戶或從用戶交互自動學習的一般機制(無持續改進)。在許多情況下，每當結果不滿足用戶要求時，為了修改自動分割結果，都需要相同種類的冗長的手動編輯。這種類型的算法不對自己進行調整。

本發明的基本技術問題是促進對醫學圖像中的對象的改善分割。

發明內容