[发明专利]基于自动空间上下文的3D图像中的多对象分段

说明书

本发明涉及根据独立权利要求的用于基于自动空间上下文的3d图像中的多对象分段的方法和计算机可读介质。

技术领域

本公开大体地针对计算机辅助成像和图像分析系统，以及类似系统，包括但不限于磁共振成像（MRI）、核磁共振成像（NMRI）和磁共振断层摄影法（MRT）系统（共同地且非排他性地，“成像系统”）。

背景技术

成像系统可以产生、存储、操纵和分析图像，包括人类和动物身体的内部结构的图像。改进的系统是合期望的。

发明内容

所公开的各个实施例包括用于人类和动物身体的内部结构的图像的自动分类的方法和系统。方法包括接收磁共振（MR）图像测试模型，并且确定测试模型的包括测试模型的要分类为骨骼或软骨的区域的测试体积。该方法包括修改测试模型，使得测试体积对应于主动形状模型的均值形状和形状变化空间，并且通过使测试体积适合于均值形状和形状变化空间而产生测试体积的初始分类。该方法包括通过关于主动形状模型细化测试体积的边界而产生测试体积到骨骼区域和软骨区域的细化分类。该方法可以包括将细化分类存储为与MR图像测试模型相关联的分类数据。该方法包括根据细化分类将MR图像测试模型分段成对应于骨骼区域和软骨区域的不同区域。

用于对磁共振图像中的骨骼和软骨进行分类的另一方法包括接收MR图像测试模型，该测试模型包括由多个体素表示的未经分类的骨骼和软骨部分。该方法包括通过数据处理系统使用第一遍随机森林分类器执行第一分类过程，以产生将测试模型的每一个体素分类为股软骨、胫软骨、髌软骨或背景中的一个的第一遍概率图。该方法包括通过数据处理系统使用第二遍随机森林分类器执行第二分类过程，以产生将第一遍概率图的每一个体素分类为股软骨、胫软骨、髌软骨或背景中的一个的第二遍概率图。该方法包括在数据处理系统中存储对应于第二遍概率图、如与MR图像测试模型相关联的分类数据。该方法包括显示MR图像测试模型，包括指示MR图像测试模型的对应于每一个体素的分类的部分。

前文已经非广泛地概述了本公开的特征和技术优点，使得本领域技术人员可以更好地理解接下来的详细描述。之后将描述形成权利要求的主题的本公开的附加特征和优点。本领域技术人员将意识到，他们可以容易地使用所公开的概念和具体实施例作为用于修改或设计实行本公开的相同目的的其他结构的基础。本领域技术人员还将认识到，这样的等同构造未脱离本公开在其最宽形式的精神和范围。

在进行下文的具体实施方式之前，可以有利的是阐述贯穿本专利文档所使用的某些词语或短语的定义：术语“包括”和“包含”以及其派生词意指包括而没有限制；术语“或”是包含的，意指和/或；短语“与……相关联”和“与其相关联”以及其派生形式可以意指包括、包括在……内、与……互连、包含、包含在……内、连接到或与……连接、耦合到或与……耦合、与……可通信、与……协作、交织、并置、接近、结合到或与……结合、具有、具有……的性质等；并且术语“控制器”意指控制至少一个操作的任何设备、系统或其部分，而不管这样的设备是在硬件、固件、软件还是这些中的至少两个的某种组合中实现的。应当指出的是，与任何特定控制器相关联的功能性可以是集中式或分布式的，而不管位于本地还是远程的。贯穿本专利文档提供针对某些词语和短语的定义，并且本领域普通技术人员将理解到，这样的定义在许多（如果不是大多数）实例中适用于这样定义的词语和短语的在先以及将来的使用。尽管一些术语可以包括各种各样的实施例，但是所附权利要求可以清楚地将这些术语限制到具体实施例。

附图说明

为了更完全地理解本公开及其优点，现在参照结合附图考虑的以下描述，其中相同参考标号指明相同对象，并且其中：

图1图示了其中可以实现实施例的数据处理系统的框图；

图2图示了示例性膝盖关节；

图3图示了示例性膝盖关节的MR图像的绘线型图表示；

图4图示了依照所公开的实施例的用于骨骼分段的示例性过程的流程图；

图5图示了依照所公开的实施例的骨骼分段过程；以及

图6图示了依照所公开的实施例的两遍迭代分类框架。

具体实施方式

用于描述本专利文档中的本公开的原理的图1-6和各个实施例仅作为说明并且不应当以任何方式解释为限制本公开的范围。本领域技术人员将理解到，本公开的原理可以在任何适当布置的设备中实现。将参照示例性非限制实施例描述本应用的众多创新教导。