[发明专利]在图像中进行测量

权利要求书

1.一种进行与图像中的感兴趣的特征相关联的测量的计算机实现的方法，所述方法包括：

使用(302)利用机器学习过程训练的模型来将所述图像作为输入，并预测在其之间进行所述图像中的所述感兴趣的特征的所述测量的一对点；以及

基于所预测的所述一对点确定(304)所述测量。

2.根据权利要求1所述的方法，所述模型已经使用训练数据进行了训练，所述训练数据包括：

i)示例图像；以及

ii)对于每个示例图像，指示在其之间进行对所述示例图像中的所述感兴趣的特征的所述测量的适当位置的一对地面真值点。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述图像包括医学图像，并且所述一对点被定位成满足与所述测量相关联的临床要求。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述模型进一步将与所述测量和/或所述医学图像的临床环境相关的信息作为输入。

5.根据权利要求4所述的方法，其中与所述测量和/或所述医学图像的所述临床环境相关的所述信息从存储在所述图像中的元数据被获得。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中所述一对点包括：

-电子测径器的端点；

-表示圆或球的中心的第一点，以及表示所述圆或球的边界的第二点；或者

-表示矩形框的一个角的第一点，以及表示所述矩形框的第二角的第二点。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中所述方法进一步包括：

执行所述图像的分割；以及

提供来自所述分割的分段作为所述模型的另外的输入。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中所述模型提供一个或多个置信度映射图作为输出，所述置信度映射图指示与所述一对点的不同放置相关联的置信度值。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中所述一对点使用关键点检测而被确定。

10.一种训练模型的方法，所述模型用于进行与图像中的感兴趣的特征相关联的测量，所述方法包括：

向所述模型提供(402)训练数据，所述训练数据包括：i)示例图像；以及ii)对于每个示例图像，指示在其之间进行对所述示例图像中的所述感兴趣的特征的所述测量的适当位置的一对地面真值点；以及

训练(404)所述模型以预测对于每个示例图像的相关联的所述一对地面真值点。

11.根据权利要求10所述的方法，其中对于每个示例图像的所述一对地面真值点从相关联的所述示例图像的元数据中被获得。

12.根据权利要求10所述的方法，其中对于每个示例图像的所述一对地面真值点通过以下方式获得：

向用户显示所述示例图像；以及

从由所述用户提供的输入接收所述一对地面真值点。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述训练数据进一步包括：

对于每个示例图像，与向所述用户显示所述示例图像相关联的显示设置；并且其中，在训练期间，所述显示设置被进一步提供作为所述模型的输入。

14.一种用于进行与图像中的感兴趣的特征相关联的测量的系统(500)，所述系统包括：

存储器(504)，其包括表示一组指令的指令数据；以及

处理器(502)，其被配置为与所述存储器通信并执行所述一组指令，其中所述一组指令在被所述处理器执行时，使得所述处理器：

使用利用机器学习过程训练的模型来将所述图像作为输入，并预测在其之间进行所述图像中的所述感兴趣的特征的所述测量的一对点；以及

基于所预测的所述一对点确定所述测量。

15.一种包括计算机可读介质的计算机程序产品，包括计算机可读介质，所述计算机可读介质具有在其中体现的计算机可读代码，所述计算机可读代码被配置为使得在由合适的计算机或处理器执行时，使所述计算机或处理器执行根据权利要求1至13中任一项所述的方法。