[發明專利]交互式迭代圖像注釋

在審

• 申請號: 201980076927.4
• 申請日: 2019-11-15
• 公開（公告）號: CN113168914A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: J·威斯;T·布萊費特;T·布羅施;H·巴爾施多夫
• 申請（專利權）人: 皇家飛利浦有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 劉兆君

提供了用于注釋圖像數據的系統和計算機實施的方法。使得用戶能夠迭代注釋所述圖像數據。所述迭代注釋的迭代包括：基于先前圖像數據部分的經過用戶驗證的標簽來生成針對當前圖像數據部分的標簽；以及使得所述用戶能夠驗證和校正所述生成的標簽，以獲得針對所述當前圖像數據部分的經過用戶驗證的標簽。針對所述當前圖像數據部分的所述標簽是通過組合以下各項的相應輸出來生成的：標簽傳播算法；以及機器學習的分類器，所述機器學習的分類器是在經過用戶驗證的標簽和圖像數據上訓練的并且應用于所述當前圖像數據部分的圖像數據。使用所述當前圖像數據部分的所述經過用戶驗證的標簽和所述圖像數據來重新訓練所述機器學習的分類器，以獲得經過重新訓練的機器學習的分類器。

技術領域

本發明涉及用于交互式圖像注釋以例如在醫學圖像中勾畫解剖結構的系統和計算機實施的方法。本發明還涉及包括用于執行該計算機實施的方法的指令的計算機可讀介質。

本發明還涉及包括該系統的工作站和成像裝置，并且涉及包括用于使處理器系統執行該計算機實施的方法的指令的計算機可讀介質。

背景技術

圖像注釋被廣泛用于各種領域，包括但不限于醫學領域。在醫學領域的示例中，圖像注釋通常用于標識醫學圖像中的解剖結構，例如通過勾畫解剖結構的邊界，通過標記由邊界包圍的體素等來標識醫學圖像中的解剖結構。這樣的圖像注釋也被稱為分割或勾畫。除了醫學領域外，在其他領域中對于圖像注釋也有各種用途。

自動執行圖像注釋是眾所周知的。然而，全自動圖像注釋具有挑戰性，并且通常無法產生所要求的準確度。例如，在醫學領域中，諸如放射治療規劃、術前規劃等臨床應用可能要求足夠準確的注釋以產生可靠的結果。近年來，基于學習的方法(例如，基于模型的分割或深度(機器)學習方法)已經顯示出對自動圖像注釋的巨大前景。然而，這些方法通常要求大量的手動標記數據，這既費時又費力，因此獲得的代價很昂貴。另外，只能為最常見的臨床任務提供經過預先訓練的算法，但是還有非常多的其他任務需要準確有效地執行圖像注釋。

例如以如在Pace,D.F.等人的“Interactive Whole-Heart Segmentation inCongenital Heart Disease”(MICCAI 2015，第80-88頁)中所描述的交互方式來半自動地執行圖像注釋也是已知的。雖然這避免了對大量手動標記數據的需求，但是與經過良好訓練的基于學習的方法相比，這樣的圖像注釋可能不那么準確，并且/或者與在足夠大量的圖像數據上訓練的基于學習的方法相比，這樣的圖像注釋要求更多的用戶交互時間。

US 2018/061091 A1描述了多圖譜分割，該多圖譜分割應用圖像配準以將解剖標記從預先標記的圖譜傳播到目標圖像，并且應用標簽融合以解決通過扭曲多個圖譜而產生的不一致的解剖標記的問題。機器學習技術可以用于自動檢測和校正通過主機自動分割方法產生的系統性錯誤。

發明內容

獲得促進準確注釋并同時需要較少的手動標記數據和/或要求較少的用戶交互時間的系統和方法將是有利的。

根據本發明的第一方面，提供了一種用于注釋圖像數據的系統。所述系統可以包括：

輸入接口，其被配置為訪問要注釋的所述圖像數據；

用戶接口子系統，其包括：

用戶輸入接口，其被配置為從能由用戶操作的用戶輸入設備接收用戶輸入數據；

顯示輸出接口，其被配置為向顯示器提供顯示數據以對所述系統的輸出進行可視化；

處理器，其被配置為使用所述用戶接口子系統來建立用戶接口，所述用戶接口使得所述用戶能夠迭代注釋所述圖像數據，其中，所述迭代注釋的迭代包括：

所述處理器基于先前圖像數據部分的經過用戶驗證的標簽來生成針對當前圖像數據部分的標簽；