[发明专利]分割管状特征

权利要求书

1.一种分割图像中的管状特征的方法，所述方法包括：

使用经训练的模型分割所述图像的一系列重叠部分，所述重叠部分沿着所述管状特征的长度定位；以及

组合对所述图像的所述一系列重叠部分的所述分割，以确定对所述管状特征的分割，其中分割所述图像的一系列重叠部分包括：

分割所述图像的第一部分，所述图像的所述第一部分包括所述管状特征的第一部分；

基于对所述图像的所述第一部分的所述分割，确定被包括在所述管状特征中的第一点；

确定在所述第一点处平行于所述管状特征的长度的第一矢量；以及

基于所述第一点和所述第一矢量确定所述图像的所述一系列重叠部分中的第二部分。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像的所述第二部分的中心根据下式确定：

y_i+1＝x_i+a d_i；

其中y_i+1包括所述图像的所述第二部分的中心处的坐标，x_i包括所述第一点的坐标，a表示所述第一点和所述第二部分的中心之间的偏移的幅度，并且d_i包括所述第一矢量。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述图像的所述第二部分被确定为使得所述管状特征基于所述第一矢量在所述图像的所述第二部分中旋转。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述管状特征被旋转为使得所述第一矢量在所述图像的所述第二部分中处于预定定向。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述经训练的模型已经在训练数据上被训练，所述训练数据包括：i)包括多个管状特征的部分的多个示例图像，其中每个示例图像基于所述预定定向被旋转，以及ii)针对每个示例图像的对应的真值分割。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，还包括：

基于对所述图像的所述第二部分的分割来确定被包括在所述管状特征中的第二点；

确定在所述第二点处平行于所述管状特征的长度的第二矢量；以及

基于所述第二点和所述第二矢量确定所述图像的所述一系列重叠部分中的第三部分。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中分割所述图像的所述一系列重叠部分中的所述第一部分包括：

针对所述图像的所述第一部分中的每个图像元素确定概率值，所述概率值指示所述图像元素被包括在所述管状特征中的概率；并且

其中基于对所述图像的所述第一部分的所述分割来确定被包括在所述管状特征中的第一点包括：

基于对所述图像的所述第一部分的所述分割中具有高于预定阈值的概率值的图像元素来确定所述第一点。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

确定对所述图像的所述第一部分的所述分割中的第三点，所述第三点具有高于所述预定阈值的概率值并且与所述第一点的距离大于预定距离；以及

基于所述第一点和所述第三点的位置，确定所述管状特征中的分叉。

9.根据权利要求7或8所述的方法，还包括：

如果对所述一系列重叠部分中的一部分的分割包括全部低于所述预定阈值的概率值，则停止分割所述图像的其他部分。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中组合对所述图像的所述一系列重叠部分的所述分割以确定对所述管状特征的分割包括：

在重叠的分割的区域中，对所述图像的所述一系列重叠部分的所述分割中的图像元素值进行平均。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中所述图像包括医学图像，并且所述管状特征包括血管或支气管结构。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中所述经训练的模型包括经训练的神经网络模型或经训练的随机森林模型。