[发明专利]用于图像引导治疗计划的结构形状的自动描绘的方法和装置

权利要求书

1.一种描绘图像数据内的关注结构的装置，所述图像数据包含关注区域的被检体图像，所述关注区域包含所述关注结构，所述图像包含多个数据点，所述数据点包含多个强度值，该装置包括：

处理器，被配置为：

计算所述多个数据点的多个特征，所述特征指示数据点的多个窗口上的强度变化；

基于向经训练的界标检测器应用所计算的特征，检测所述图像内的多个界标的多个位置；

基于所检测的界标位置，产生所述关注结构的形状估计；以及

基于来自于形状词典的稀疏形状模型迭代地细化所述关注结构的所述形状估计，

其中，所述特征包括哈尔状特征。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，经训练的界标检测器包括多个经训练的界标检测器，每个经训练的界标检测器被配置为检测界标中的不同界标。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，处理器还被配置为使用机器学习算法来处理图集图像数据，以训练经训练的界标检测器，其中，所述图集图像数据包含对界标位于多个图集图像中的哪里的识别。

4.根据权利要求3所述的装置，其中，所述机器学习算法包括LogitBoost机器学习算法。

5.根据权利要求3所述的装置，其中，所述图集图像包括3D图集图像，以及其中，所述处理器还被配置为通过以下的过程来处理图集图像数据处理步骤：

从3D图集图像提取多个2D图集图像切片；

根据图像配准技术对准2D图集图像切片；

从多个图集图像切片中的每一个收集多个正样本和多个负样本；

对多个图集图像切片中的每一个计算所收集的正样本和负样本的特征；以及

向机器学习算法应用所收集的正样本和负样本以及所计算的特征，以训练界标检测器来检测关注界标。

6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器还被配置为通过以下的过程执行检测操作：

向经训练的界标检测器应用所计算的特征，以对多个候选数据点评分；

比较评分和阈值；以及

基于所述比较，针对关于关注界标的合格性对候选数据点进行分类。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述处理器还被配置为通过基于被分类为所述关注界标的候选数据点的位置和界标分布模型产生除所述关注界标以外的界标的多个位置的概率图，执行检测操作。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述处理器还被配置为通过以下的过程执行检测操作：确定所述概率图上的哪些位置的评分高于另一个阈值；以及通过平均化所述概率图中的评分高于所述另一个阈值的位置，确定界标位置。

9.根据权利要求6所述的装置，其中，所述处理器还被配置为：选择数据点的子集；以及限制向所选择的数据点的子集的应用操作。

10.根据权利要求1所述的装置，其中，经细化的形状估计包括所述关注结构的轮廓，以及其中，所述处理器还被配置为基于所述轮廓限定用于所述关注结构的放射治疗计划。

11.根据权利要求1所述的装置，其中，所述图像包含计算断层图像。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述关注结构包括前列腺。