[發明專利]用于醫學成像中的圖像裁剪和解剖結構分割的系統和方法

在審

• 申請號: 202080060494.6
• 申請日: 2020-08-25
• 公開（公告）號: CN114341936A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: H·拉克索南;J·諾德;J·施雷伊爾
• 申請（專利權）人: 瓦里安醫療系統國際股份公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/12;G06T7/174;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 張維

1.一種系統，包括：

一個或多個數據存儲設備，所述一個或多個數據存儲設備存儲至少一個第一神經網絡模型和至少一個第二神經網絡模型，每個第一神經網絡模型已被訓練以逼近解剖結構周圍的感興趣區域ROI或相關于所述解剖結構的截斷平面，每個第二神經網絡模型已被訓練以逼近所述解剖結構的輪廓；以及

一個或多個處理器，所述一個或多個處理器可操作地耦合到所述一個或多個數據存儲設備并且被配置為：

采用所述至少一個第一神經網絡模型來處理患者的一個或多個醫學圖像，以生成裁剪數據；

至少基于來自所述至少一個第一神經網絡模型的所述裁剪數據來裁剪所述患者的所述一個或多個醫學圖像；以及

采用所述至少一個第二神經網絡模型來處理所述患者的經裁剪的所述一個或多個醫學圖像，以生成所述患者的所述醫學圖像中的解剖結構的一個或多個輪廓。

2.根據權利要求1所述的系統，其中所述一個或多個處理器還被配置為：

使用醫學圖像的第一數據集來訓練所述至少一個第一神經網絡模型以逼近ROI或截斷平面，所述第一數據集中的每個醫學圖像包括在其中的解剖結構的輪廓，以及在所述解剖結構周圍的ROI或相關于所述解剖結構的截斷平面中的至少一個；

基于來自所述第一神經網絡模型的數據來裁剪第二數據集的醫學圖像，所述第二數據集中的每個醫學圖像包括在其中的解剖結構的輪廓；以及

使用所述第二數據集的經裁剪的所述醫學圖像來訓練所述至少一個第二神經網絡模型以逼近解剖結構的輪廓。

3.根據權利要求1或2所述的系統，其中所生成的所述輪廓中的至少一個輪廓具有基本上直的邊緣或基本上平坦的表面。

4.根據權利要求1、2或3所述的系統，還包括：

放射療法設備，所述放射療法設備被配置為向患者遞送放射治療，

其中所述一個或多個處理器還被配置為：控制所述放射療法設備以根據治療計劃來照射所述患者，所述治療計劃至少基于所述患者的所述一個或多個醫學圖像和所生成的所述輪廓。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的系統，其中所述一個或多個處理器還被配置為：使用至少一種算法來處理所述患者的所述一個或多個醫學圖像，以將所生成的所述輪廓修改為具有基本上直的邊緣或基本上平坦的表面。

6.根據權利要求5所述的系統，其中所述至少一種算法包括啟發式算法。

7.根據權利要求1至6中任一項所述的系統，其中所述一個或多個處理器被配置為：基于放射療法的照射場放置來裁剪所述患者的所述一個或多個醫學圖像。

8.根據權利要求2所述的系統，其中所述一個或多個處理器被配置為：使用所述第二數據集的所述醫學圖像中的截斷平面的定義，來訓練所述至少一個第二神經網絡模型。

9.根據權利要求2所述的系統，其中所述一個或多個處理器被配置為：

通過迭代過程來訓練所述至少一個第一神經網絡模型，并且在每次迭代之后計算第一損失函數；

通過迭代過程來訓練所述至少一個第二神經網絡模型，并且在每次迭代之后計算第二損失函數；以及

在相應的迭代過程之前或期間接收輸入以修改所述第一損失函數和所述第二損失函數中的一個，以改變相應的訓練中的所述截斷平面的效果。

10.根據權利要求2所述的系統，其中所述一個或多個處理器被配置為：基于解剖界標來訓練所述至少一個第一神經網絡模型以逼近所述ROI。

11.根據權利要求1至10中任一項所述的系統，其中所述第一神經網絡模型和所述第二神經網絡模型中的每一個是具有多于兩個隱藏層的深度神經網絡。