[發明專利]借助于機器學習對多種材料進行分類的方法和系統

有效

• 申請號: 201811162000.6
• 申請日: 2018-09-30
• 公開（公告）號: CN109598280B
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: T·弗洛爾;B·施密特
• 申請（專利權）人: 西門子醫療有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G16H30/20
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 王茂華

1.一種用于創建分類單元(6)的方法，所述分類單元(6)用于對對象(O)的光譜醫學圖像記錄(B)中的多種材料(M1、M2、M3)進行自動分類，所述方法包括步驟：

-提供學習計算設備(7)，其中所述學習計算設備(7)被設計為借助于一種算法來識別圖像記錄中的圖形元素，

-在所述學習計算設備(7)上或在所述學習計算設備(7)處提供起始分類單元(6a)，所述起始分類單元(6a)被設計為借助于機器學習被訓練，

-提供一個參考記錄集(RS)，所述參考記錄集(RS)包括所述對象(O)的光譜參考記錄(RA)，要分類的所述多種材料(M1、M2、M3)在所述光譜參考記錄(RA)中被注釋，

-針對所述對象(O)的所述光譜醫學圖像記錄(B)中的多種材料(M1、M2、M3)進行自動分類，使用在所述光譜參考記錄(RA)中注釋的所述多種材料(M1、M2、M3)，根據機器學習原理來訓練所述分類單元(6)，其中具有位置相關的材料索引值(MI1、MI2、MI3)的材料索引映射被確定或提供，其中針對多個區域(B1、B2、B3)中的每個區域的相應的材料索引值(MI1、MI2、MI3)具有特定的數值，其中所述分類單元(6)使用所述圖像記錄、根據所述機器學習原理被訓練，并且被訓練和/或被訓練為形成所述材料索引映射。

2.根據前述權利要求中任一項所述的方法，其中所述參考記錄集(RS)的所述光譜參考記錄(RA)包括：

-具有至少兩種不同記錄能量的對象(O)的記錄，和/或

-特定于材料的分解的記錄，和/或

-混合圖像，特別是隨材料信息提供的混合圖像，和/或

-具有位置相關的材料索引值(MI)的材料索引卡(MK)，和/或

-“分類黃金標準”。

3.根據前述權利要求中任一項所述的方法，其中，除所述多種材料(M1、M2、M3)的所述注釋之外，在所述參考記錄(RA)中還注釋了至少一個對象分類(OK)。

4.根據前述權利要求中任一項所述的方法，其中所述參考記錄(RA)包括鈣、碘、水和尿酸這一組中的材料(M1、M2、M3)的至少一個注釋，和/或以下組中的至少一個對象分類(OK)：

-含鈣和/或含碘造影劑，

-鈣化斑塊，

-痛風結晶，

-尿酸結晶，

-結石類型，例如含鈣結石或含尿酸結石。

5.一種用于對在對象(O)的光譜醫學圖像記錄(B)中的多種材料(M1、M2、M3)進行自動分類的分類單元(6)，所述分類單元(6)能夠使用根據權利要求1至4中任一項所述的方法來產生。

6.一種學習計算設備(7)，包括處理器(8)和數據存儲設備(9)，所述數據存儲設備具有多個指令，在所述多個指令的執行期間，所述多個指令使所述處理器能夠：

-將由所述計算設備提供的參考記錄(RA)記錄為圖像數據，

-識別所述參考記錄(RA)中的多種材料(M1、M2、M3)，

-根據權利要求1至4中任一項所述的方法來訓練起始分類單元(6a)。

7.一種用于對光譜醫學圖像記錄(B)中的多種材料(M1、M2、M3)進行自動分類的分類方法，包括步驟：

-提供根據權利要求6所述的分類單元(6)，或根據權利要求1至4之一產生分類單元(6)，

-提供對象(O)的光譜醫學圖像記錄(B)，

-通過所述分類單元(6)對所述圖像記錄(B)中的多種材料(M1、M2、M3)進行分類，

-標識所分類的所述多種材料(M1、M2、M3)和/或特定于材料來處理所述圖像記錄(B)。

8.根據權利要求7所述的分類方法，其中使用至少一個材料索引圖(MK)進行分類，

其中，對于所述光譜圖像記錄(B)的圖像區域(B1、B2、B3)，計算光譜變量(SG)，并且將計算的所述光譜變量(SG)與所述材料索引圖(MK)在對應圖像區域(B1、B2、B3)處的材料索引值(MI1、MI2、MI3)進行比較。