[发明专利]基于知识的自动图像分段

权利要求书

1.一种用于对图像数据集进行分段的方法，所述方法包括：

访问医学图像集；

访问来自知识库的多个代表性参考图像集，其中每个代表性参考图像集包括多个二维切片；

对所述多个代表性参考图像集进行平均以产生平均参考图像集，其中所述平均参考图像集是所述知识库内参考图像集的统计平均，其中通过确定所述知识库内可变形或仿射地配准的参考图像集的数量的统计平均来确定所述知识库内参考图像集的统计平均；

使得所述平均参考图像集的至少一部分变形到所述医学图像集；以及

基于所述平均参考图像集中的信息，确定用于所述医学图像集中多个感兴趣结构的分段。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括以下其中至少一个：

使用用于所述多个感兴趣结构的所述分段作为用于至少一个结构特定分段算法的种子；

基于所述医学图像集计算稀疏地标签名，其中所述稀疏地标签名包括多个点；以及

更新确定所述分段的多个统计分析工具。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述代表性参考图像集包括所述知识库内共享共同特征的参考图像集的群组，其中所述共同特征包括以下其中至少一个：体重、性别、诊断、年龄、治疗点和体型。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述变形包括以下其中之一：

使用可变形图像配准算法使得所述代表性参考图像集的所述部分变形；

使得来自所述代表性参考图像集的所述部分的分段的感兴趣结构变形，以形成到所述医学图像集的映射；以及

查看并校正对应于每个切片中的感兴趣结构的轮廓并将所述医学图像集和相应感兴趣结构作为新参考图像集添加到所述知识库。

5.根据权利要求2所述的方法，其中所述变形包括：

使得所述代表性参考图像集的所述部分的稀疏地标签名的点变形为所述医学图像集的所述稀疏地标签名的点。

6.根据权利要求2所述的方法，其中所述访问多个代表性参考图像集包括：

将来自所述医学图像集的元数据与所述知识库中的所述参考图像集的元数据进行比较，以及

将所述医学图像集的稀疏地标签名与所述知识库中的所述参考图像集的稀疏地标签名进行比较，其中所述多个代表性参考图像集是最佳匹配参考图像集。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述访问多个代表性参考图像集包括以下步骤其中之一：

从所述知识库中的参考图像集的群组中随机地选择参考图像集，其中所述知识库包括至少一个群组；以及

从所述知识库随机选择参考图像集。

8.一种用于对图像数据集进行分段的方法，包括：

访问医学图像集；

通过访问以下其中一个来形成参考图像集的基本集：

来自知识库中的单个代表性参考图像集，其中所述知识库包括多个参考图像集，并且其中每个参考图像集包括多个二维切片；以及

来自所述知识库中的群组平均参考图像集，其中所述知识库包括多个群组平均参考图像集，并且其中所述群组平均参考图像集包括所述知识库内对应的群组平均参考图像集的子集的平均；

使得所述代表性参考图像集和所述群组平均参考图像集中被选择的一个参考图像集的部分变形到所述医学图像集；

确定用于所述医学图像集中多个感兴趣结构的分段；

在知识库中搜索代表性匹配，从而形成多个子体积基本集，其中子体积基本集包括多个参考图像集子体积；

使得所述多个子体积基本集的所述多个参考图像集子体积中的部分变形到所述医学图像集；以及

基于到所述医学图像集中多个感兴趣结构的映射，确定用于所述医学图像集中所述多个感兴趣部分的加权平均分段，其中所述加权平均分段随后被核准或者不被核准；其中如果所述加权平均分段不被核准，则执行附加的处理，所述附加的处理包括：将所述代表性参考图像集和所述群组平均参考图像集中被选择的一个参考图像集中的另一个参考图像集添加到所述基本集，并且更新所述加权平均分段；其中所述附加处理被重复直到所述加权平均分段被核准为止。