[发明专利]用于3D计算机断层扫描的多个骨骼分割

权利要求书

1.一种用于三维计算机断层扫描的多个骨骼分割的方法，所述方法用处理器(12)执行并且所述方法包括：

-接收(20)表示患者的第一和第二骨骼的计算机断层扫描CT数据；

-分别分割(22)所述第一和第二骨骼；

-使用所述分割的第一置信图，仅细化(30)第一骨骼的分割，所述第一置信图是在体素上的第一空间分布；

-使用所述分割的第二置信图，仅细化(30)第二骨骼的分割，第二置信图是在体素上的第二空间分布；

-使用第一和第二置信图，共同地调整(34)所述第一和第二骨骼的分割的结果；以及

-输出(30)示出具有所述分割的调整的结果的所述第一和第二骨骼的图像。

2.如权利要求1所述的方法，其中，接收(20)包括接收表示所述患者的三维体积的CT数据，所述三维体积包括所述第一和第二骨骼并且包括其它组织。

3.如权利要求1所述的方法，其中，分别分割(22)包括从所述CT数据单独地分割所述第一骨骼以及从所述CT数据单独地分割所述第二骨骼。

4.如权利要求1所述的方法，其中，分别分割(22)包括在处理中定位表示所述第一骨骼的体素并且在重复所述处理中定位表示所述第二骨骼的体素，所述处理对不同的骨骼使用不同的分类器。

5.如权利要求1所述的方法，其中，分别分割(22)包括估计(24)所述第一和第二骨骼的第一和第二姿态，所述第一和第二姿态均包括方位和定向。

6.如权利要求5所述的方法，其中，估计(24)所述第一和第二姿态包括使用所述CT数据的三维Haar特征用边缘空间学习的区别式分类器进行估计(24)。

7.如权利要求5所述的方法，其中，分别分割(22)包括用分别变换为所述第一和第二姿态的第一和第二统计的形状模型初始化(26)所述第一和第二骨骼的第一和第二形状。

8.如权利要求7所述的方法，其中，分别分割(22)包括变形(28)作为由所述第一和第二统计的形状模型以及所述CT数据构成的函数的所述第一和第二形状。

9.如权利要求1所述的方法，其中，细化所述第一和第二骨骼包括最小化基于图形的能量函数，其中所述基于图形的能量函数分别是所述第一和第二置信图的函数。

10.如权利要求9所述的方法，其中，细化所述第一和第二骨骼包括作为包含距离图的所述第一和第二置信图的函数的细化，其中对于离界限更远距离的体素具有更大的置信度。

11.如权利要求1所述的方法，其中，调整包括最小化被约束为标记每个体素而不将所述第一骨骼与所述第二骨骼重叠的基于图形的能量函数。

12.如权利要求1所述的方法，还包括：

-识别标记为所述第一和第二骨骼两者的体素；以及

-仅对所述识别的体素进行所述调整。

13.如权利要求1到12中的一个所述的方法，其中，输出(36)包括显示具有区别于所述第二骨骼的所述第一骨骼的图像。

14.一种非暂时的计算机可读贮存介质，其中贮存表示指令的数据，所述指令由用于三维计算机断层扫描的多个对象分割的编程的处理器(12)执行，所述贮存介质包括指令用于：

-将计算机断层扫描数据的第一体素标记为属于具有第一界限的第一骨骼的第一分割；

-将计算机断层扫描数据的第二体素标记为属于具有第二界限的第二骨骼的第二分割，所述第二体素的至少一些还被标记为属于所述第一分割；

-计算从所述第一体素到所述第一骨骼的第一界限的第一距离；

-在不参考第一骨骼的第一边界的情况下计算从所述第二骨骼的第二体素到所述第二界限的第二距离；

-最小化作为由第一和第二距离以及空间排除约束构成的函数的能量函数使得所述第一体素专用于所述第一骨骼并且所述第二体素专用于所述第二骨骼，所述空间排除是使用作为第一和第二骨骼的标记对骨骼重叠的检查；以及

-在所述最小化之后产生第一和第二分割的图像。

15.如权利要求14所述的非暂时的计算机可读贮存介质，其中，最小化仅对于也被标记为属于所述第一分割的与所述第二体素相关联的局部区域进行。