[发明专利]自动3D脑肿瘤分割和分类

权利要求书

1.一种在设备的非瞬态存储器中编程的用于3D脑肿瘤分割和分类的方法，包括：

执行整个肿瘤分割，其中整个肿瘤分割包括：

利用包括T1、T1c、Flair和T2的多模式MRI；

确定最小肿瘤半球，其中最小肿瘤半球是具有较少肿瘤的半球；

对组织进行分类；

基于不同组织结构的强度识别强度控制点，其中强度控制点是使用分类的组织的强度直方图的中值和角点生成的；

基于强度控制点对每个MRI的强度进行归一化；

定位初始肿瘤种子；以及

基于肿瘤种子分割肿瘤；以及

执行多类肿瘤分割。

2.如权利要求1所述的方法，其中整个肿瘤分割包括：数据归一化和初始分割。

3.如权利要求1所述的方法，其中多类肿瘤分割包括：特征提取、体素分类和病理学引导的细化。

4.如权利要求3所述的方法，其中特征提取包括：确定基于体素的特征和上下文特征，其中基于体素的特征包括外观特征、纹理特征和位置特征。

5.如权利要求4所述的方法，其中上下文特征提取还包括：提取MRI的每个八分圆中的平均强度、提取多尺度上下文特征并组合来自T1c MRI和T2 MRI的上下文特征。

6.如权利要求5所述的方法，其中体素分类利用来自特征提取和决策树的信息来对肿瘤进行分类。

7.如权利要求6所述的方法，其中病理学引导的细化确保肿瘤的正确分类。

8.一种用于3D脑肿瘤分割和分类的装置，包括：

用于存储应用的非瞬态存储器，所述应用用于：

执行整个肿瘤分割，其中整个肿瘤分割包括：

利用包括T1、T1c、Flair和T2的多模式MRI；

确定最小肿瘤半球，其中最小肿瘤半球是具有较少肿瘤的半球；

对组织进行分类；

基于不同组织结构的强度识别强度控制点，其中强度控制点是使用分类的组织的强度直方图的中值和角点生成的；

基于强度控制点对每个MRI的强度进行归一化；

定位初始肿瘤种子；以及

基于肿瘤种子分割肿瘤；以及

执行多类肿瘤分割；以及

耦合到所述存储器的处理组件，所述处理组件被配置用于处理所述应用。

9.如权利要求8所述的装置，其中整个肿瘤分割包括：数据归一化和初始分割。

10.如权利要求8所述的装置，其中多类肿瘤分割包括：特征提取、体素分类和病理学引导的细化。

11.如权利要求10所述的装置，其中特征提取包括：基于体素的特征和上下文特征，其中基于体素的特征包括确定外观特征、纹理特征和位置特征。

12.如权利要求11所述的装置，其中上下文特征提取还包括：提取MRI的每个八分圆中的平均强度、提取多尺度上下文特征并组合来自T1c MRI和T2 MRI的上下文特征。

13.如权利要求12所述的装置，其中体素分类利用来自特征提取和决策树的信息来对肿瘤进行分类。

14.如权利要求13所述的装置，其中所述病理学引导的细化确保肿瘤的正确分类。