[發明專利]用于分割圖像中的對象的分割系統

在審

• 申請號: 201880088233.8
• 申請日: 2018-11-26
• 公開（公告）號: CN111656399A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: T·布羅施;J·彼得斯;R·J·威斯
• 申請（專利權）人: 皇家飛利浦有限公司
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06T7/00
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 劉兆君

1.一種用于分割圖像中的對象的分割系統，所述分割系統(1)包括：

圖像提供單元(2)，其用于提供對象的圖像，所述圖像表示圖像體積，

模型提供單元(4)，其用于提供用于被適配于所述對象的表面的可變形表面模型(3)，其中，所述表面模型(3)包括定義網格表面的相應部分的表面元素(8)，

子體積確定單元(5)，其用于將所述表面模型(3)放置在所述圖像內并且用于針對所述表面模型(3)的每個表面元素(8)來確定所述圖像的相應的子體積(6)，使得所述相應的子體積(6)與相應的表面元素(8)重疊，

神經網絡提供單元(7)，其用于提供卷積神經網絡，所述卷積神經網絡適于基于所確定的子體積(6)來確定在所述表面模型(3)的表面元素(8)與所述圖像中的所述對象的邊界(19)之間的距離(d)，

距離確定單元(9)，其用于通過使用所提供的神經網絡，基于所確定的子體積(6)來確定在所提供的且所放置的表面模型(3)的所述表面元素(8)與所提供的圖像中的所述對象的所述邊界(19)之間的相應距離(d)，以及

模型適配單元(10)，其用于根據所確定的距離(d)來將所述表面模型(3)適配于所述圖像中的所述對象。

2.根據權利要求1所述的分割系統，其中，所述神經網絡提供單元(7)適于提供另外的卷積神經網絡，所述另外的卷積神經網絡適于基于所述子體積(6)來確定針對所述表面模型(3)的表面元素(8)的置信度值，其中，針對相應的表面元素(8)的置信度值指示針對所述相應的表面元素(8)而確定的所述距離與所述相應的表面元素(8)到所述圖像中的所述對象的所述邊界(19)的實際距離的偏差的估計，其中，所述分割系統(1)還包括：置信度值確定單元(11)，其用于通過使用所提供的另外的神經網絡，基于所確定的子體積(6)來確定針對所述表面模型(3)的所述表面元素(8)的置信度值。

3.根據權利要求2所述的分割系統，其中，所述模型適配單元(10)適于根據所確定的距離(d)并且基于針對所述相應的表面元素(8)而確定的相應的置信度值來適配所述表面模型(3)。

4.根據權利要求1所述的分割系統，其中，所述模型提供單元(4)適于提供所述表面模型(3)，使得每個表面元素(8)包括與相應的表面元素的法線對準的方向(12)，其中，所述距離確定單元(9)適于確定在所述相應的表面元素(8)的所述方向(12)上的所述相應距離(d)。

5.根據權利要求1所述的分割系統，其中，所述模型提供單元(4)適于提供所述表面模型(3)，使得每個表面元素(8)包括與相應的表面元素的法線對準的方向(12)，其中，所述子體積確定單元(5)適于確定所述子體積(6)，使得它們在所述相應的表面元素(8)的所述方向(12)上被拉長。

6.根據權利要求1所述的分割系統，其中，所述子體積確定單元(5)適于確定所述子體積(6)，使得它們具有相同的維度和相同的形狀。

7.根據權利要求1所述的分割系統，其中，所述圖像提供單元(2)適于提供所述圖像，使得每個圖像元素包括兩個或更多個圖像值，所述兩個或更多個圖像值是從不同的成像模態或者從相同成像模態的不同圖像采集協議來獲得的。

8.根據權利要求1所述的分割系統，其中，所述子體積確定單元(5)適于確定圓柱形的子體積。

9.根據權利要求1所述的分割系統，其中，所述子體積確定單元(5)適于通過對所述圖像進行采樣來確定所述子體積，其中，所述圖像被采樣為使得采樣程度取決于距所述相應的子體積的中心的距離。