Моментальная коррекция результатов сегментации опухоли



Моментальная коррекция результатов сегментации опухоли
Моментальная коррекция результатов сегментации опухоли
Моментальная коррекция результатов сегментации опухоли
Моментальная коррекция результатов сегментации опухоли
Моментальная коррекция результатов сегментации опухоли
Моментальная коррекция результатов сегментации опухоли

 


Владельцы патента RU 2531568:

КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС ЭЛЕКТРОНИКС Н.В. (NL)

Изобретение относится к области сегментации объема медицинских изображений. Техническим результатом является упрощение регулировки внутренних параметров в соответствии с регулировкой веса суперпараметра, а также обеспечение повторных сегментаций изображения для достижения желаемого результата. Система (10) содержит: дисплей (24) в интерфейсе (16) пользователя, на котором пользователю отображается начальный сегментированный интересующий объем; причем интерфейс (16) пользователя содержит инструмент (26) ввода данных пользователем, с помощью которого пользователь регулирует вес суперпараметра (50) сегментированного интересующего объема; процессор, выполненный с возможностью исполнять компонент устройства (22) регулировки параметра, который регулирует один или более из множества внутренних параметров (52), в соответствии с регулировкой веса суперпараметра, чтобы вызвать изменение в сегментированном интересующем объеме; и причем процессор (12) выполнен с возможностью многократно повторять сегментацию интересующего объема, используя множество отрегулированных внутренних параметров, и выводить на дисплей повторно сегментированный объем. 4 н. и 11 з.п. ф-лы, 6 ил.

 

Настоящая заявка находит конкретное применение при сегментации объема медицинского изображения. Однако следует понимать, что описанный метод(-ы) может также найти применение в других типах систем обработки изображений, в системах сегментации изображения и/или в медицинских применениях.

Сегментация опухолей является центральным пунктом во множестве клинических применений, в том числе при визуализации опухоли, волюметрии, вводе параметров в систему компьютерной диагностики (CADx) и планировании терапии. Для автоматической или полуавтоматической сегментации опухолей в изображениях, полученных с помощью различных способов сканирования, таких как компьютерная томография (CT), магнитный резонанс (MR), позитронная эмиссионная томография (PET), ультразвук и т.д., существуют компьютерные алгоритмы. Точное поведение большинства этих алгоритмов может настраиваться с помощью многочисленных параметров. Независимо от характеристик алгоритмов сегментации, в любом случае, из-за неоднозначных целей сегментации часто остаются изображения, которые не могут удовлетворительно сегментироваться автоматически. Например, должны ли фокусы многоочагового новообразования быть сегментированы отдельно или новообразование должно быть сегментировано как единое целое, зависит от применения и интереса пользователя. То же самое относится к ширине "безопасного предела" вокруг новообразований, который может содержаться в сегментированной области.

В связи с неоднозначностью искомых результатов сегментации пользователю необходимо иметь возможность корректировать результаты начальной сегментации, представленные компьютером. Однако во многих случаях параметры алгоритма автоматической сегментации многочисленны, и их смысл клиническому пользователю интуитивно неясен, что приводит в результате к необходимости многократного повторного запуска сегментации, используя различные установки параметров, пока не будет получен желаемый результат.

Алгоритмы сегментации являются довольно сложными математическими формулами, обычно содержащими шесть или больше внутренних параметров, таких как пороги, градиенты, скаляры, пределы экспонент и т.п. В экспертной системе, которая, в первую очередь, используется на исследовательских сайтах, существует страница экрана, позволяющая пользователю регулировать каждый из внутренних параметров. Формулы механики часто содержат функции, которые взаимодействуют и в некоторых случаях противоречат друг другу. Регулировка отдельных внутренних параметров требует всестороннего понимания уравнений и обычно не интересует врача-диагноста.

В технике существует потребность в системах и способах, облегчающих преодоление недостатков, отмеченных выше, обеспечивая улучшенные механизмы регулировки параметров.

В соответствии с одним аспектом система сегментации медицинского изображения содержит дисплей в интерфейсе пользователя, на котором пользователю отображается начальный сегментированный интересующий объем, инструмент ввода данных пользователем, с помощью которого пользователь регулирует вес суперпараметра сегментированного интересующего объема, и устройство регулировки параметра, которое регулирует один или более внутренних параметров, связанных с суперпараметром, чтобы вызвать изменение в сегментированном интересующем объеме. Система дополнительно содержит процессор, который многократно повторяет сегментацию интересующего объема после регулировок одного или более внутренних параметров с помощью устройства регулировки параметра и выводит на дисплей изображение повторно сегментированного объема.

В соответствии с другим аспектом способ регулировки сегментации медицинского изображения содержит этапы, на которых: отображают пользователю начальную сегментацию интересующего объема, принимают информацию, связанную с регулировкой веса выбранного суперпараметра, и идентифицируют внутренние параметры, содержащиеся в выбранном суперпараметре. Способ дополнительно содержит этапы, на которых регулируют идентифицированные внутренние параметры выбранного суперпараметра в соответствии с алгоритмом регулировки параметра, повторно сегментируют интересующий объем после регулировки одного или более идентифицированных внутренних параметров и отображают повторно сегментированный интересующий объем.

В соответствии с другим аспектом устройство для одновременной регулировки множества параметров сегментации для сегментации анатомического изображения содержит средство отображения для отображения пользователю начальной сегментации интересующего объема, средство приема информации, связанной с регулировкой веса выбранного суперпараметра, и средство регулировки идентифицированных внутренних параметров выбранного суперпараметра. Устройство дополнительно содержит средство многократной повторной сегментации интересующего объема после регулировки одного или более идентифицированных внутренних параметров, средство вычисления величины изменения, произведенного в интересующем объеме в результате регулировки одного или более идентифицированных внутренних параметров, и средство вывода конечного повторно сегментированного интересующего объема после определения, что вычисленная величина изменения больше или равна заданной пороговой величине изменения.

Одно из преимуществ состоит в том, что упрощается регулировка пользователем внутренних параметров.

Другое преимущество состоит в обеспечении повторных сегментаций изображения, пока пользователь не достигнет желаемого результата.

Другие дополнительные преимущества, представляющие новизну, должны быть понятны специалистам в данной области техники после прочтения и понимания последующего подробного описания.

Новизна может реализовываться в различных компонентах и компоновке компонентов и в различных этапах и компоновки этапов. Чертежи служат только для целей иллюстрирования различных вариантов и не должны рассматриваться как ограничение.

Фиг.1 - система сегментации медицинского изображения, объединяющая отдельные параметры сегментации, связанные с заданным признаком сегментации, в один или более "суперпараметров", которые могут регулироваться оператором (например, врачом, медсестрой, техником и т.д.).

Фиг.2 - пример суперпараметра, содержащего множество внутренних параметров, которые автоматически регулируются в ответ на регулировку пользователем суперпараметра.

Фиг.3 - изображения сегментированного объемного новообразования до и после регулировки суперпараметра связанных структур.

Фиг.4 - изображения новообразования до и после регулировки суперпараметра заполнения просветов.

Фиг.5A и 5B - снимки экрана, показывающего сегментированное новообразование легкого, включая легочный узелок, показанные в коронарной проекции максимальной интенсивности. На первом снимке результат сегментации новообразования показан с "утечкой" (фиг.5A), а на фиг.5B суперпараметр утечки был уменьшен.

На фиг.1 показана система 10 сегментации медицинского изображения для использования при компьютерной сегментации объема изображения посредством алгоритмов сегментации изображения, объединяющих отдельные параметры сегментации изображения (например, пороги, градиенты, скаляры, экспоненты, пределы и т.д.), регулируемые для изменения сегментации изображения, в, по меньшей мере, один "суперпараметр", который может регулироваться оператором (например, врачом, медсестрой, техником и т.д.), чтобы изменить или отрегулировать признак сегментации изображения (например, округлость, гладкость, объем, заполнение просветов, связность и т.д.), связанный с суперпараметром. То есть корректировка суперпараметра вызывает автоматическую регулировку параметров сегментации изображения, содержащихся в суперпараметре (например, "внутренние" параметры), чтобы вызвать изменение в признаке сегментации изображения, связанном с суперпараметром. Например, признаки сегментации изображения содержат признаки отображаемого объема, такие как гладкость, округлость, объем и т.д., и управляются одним или более параметрами, которые могут быть или не быть интуитивно значимыми для пользователя. Например, регулировка суперпараметра, управляющего округлостью при сегментации изображения (например, выпуклостью формы), вызывает регулировку одного или более параметров сегментации изображения, таких как параметр сглаживания (например, параметр, внутренний по отношению к суперпараметру округлости), который способствует изменению признака округлости сегментации изображения для интересующего объема (например, новообразования или опухоли, контура мягкой ткани и т.д.).

Суперпараметры системы 10, следовательно, управляют признаками сегментации изображения, такими как объем, гладкость поверхности, выпуклость (округлость) формы, связность, заполнение просветов и т.п. Чтобы увеличить или уменьшить один из этих суперпараметров на величину приращения, совокупность внутренних параметров (например, отдельных параметров, содержащихся в суперпараметре) должна регулироваться на разные величины приращения. Зависимость между суперпараметрами и базовыми внутренними параметрами в некоторых ситуациях является линейной, а в других - нелинейной. Система 10, таким образом, производит соответствующие регулировки посредством приращения внутренних параметров, чтобы производить регулировку с малым приращением в одном из суперпараметров, что обычно выходит за рамки возможностей среднего диагноста.

Система 10 является, например, частью рабочей станции для получения медицинских изображений (например, рабочей станции для архивирования изображений и связи (PACS) или рабочей станции CADx и т.д.) или непосредственно частью консоли сканера и т.д. Система 10 содержит процессор 12 и запоминающее устройство 14, соединенные с интерфейсом 16 пользователя. В запоминающем устройстве хранятся различные выполняемые компьютером алгоритмы и/или информация (например, данные объема изображения, данные сегментации, информация о параметре, информация о суперпараметре и т.д.), относящиеся к выполнению различных описанных здесь функций. Например, запоминающее устройство содержит таблицу 18 поиска параметров, в которой хранится информация о внутренних параметрах и сопутствующих суперпараметрах. Например, первый внутренний поднабор параметров связывается с первым суперпараметром, второй поднабор параметров связывается со вторым суперпараметром и так далее. Дополнительно, заданный параметр может быть связан больше чем с одним суперпараметром. Запоминающее устройство дополнительно содержит алгоритмы 20 регулировки параметров, которые выполняются устройством 22 регулировки параметров в процессоре 12, чтобы регулировать параметры в заданном суперпараметре в ответ на регулировку пользователем суперпараметра через интерфейс 16 пользователя.

Интерфейс 16 пользователя содержит дисплей 24, на котором информация изображения представляется пользователю, и инструмент 26 ввода данных пользователем, посредством которого пользователь регулирует суперпараметр. Например, пользователь использует переключатель 28 суперпараметров для выбора суперпараметра, относящегося к интересующему объему или другому признаку сегментации изображения в изображении на дисплее 24. Например, суперпараметр, управляющий буферной зоной (например, 2 мм или т.п.) вокруг опухоли или другой анатомической структуры, может регулироваться (например, делать ее более узкой или более широкой) в зависимости от условий, связанных с заданным планом терапии (например, абляцией и т.д.), и т.п.

Пользователь регулирует вес выбранного суперпараметра, используя устройство 30 регулировки суперпараметра. В качестве иллюстративного примера устройство 30 регулировки суперпараметра содержит кнопки, такие как (+) и (-), которые соответственно увеличивают и уменьшают вес параметра. Устройство 22 регулировки параметра выполняет один или более алгоритмов 20 регулировки параметров, чтобы изменить веса отдельных параметров в выбранном суперпараметре в соответствии с регулировкой веса суперпараметра.

Процессор 12 повторно сегментирует интересующий объем в соответствии с новыми весами отдельных параметров, измененными устройством 22 регулировки параметров, способом, не заметным для пользователя, или, альтернативно, способом, видимым пользователю (например, в экспертном или перспективном режиме). Многократно нажимая кнопку на устройстве 30 регулировки субпараметра, диагност может поэтапно двигаться по диапазону весовых коэффициентов суперпараметра. Устройство регулировки параметра в фоновом режиме выполняет преобразование (которое является одним из алгоритмов 20 суперпараметра), связывающее этапы приращения, осуществляемого нажатием каждой кнопки, с соответствующими регулировками приращения базовых внутренних параметров, связанных с выбранным пользователем суперпараметром. Следует понимать, что кнопки на устройстве 30 регулировки суперпараметра и/или переключатель 28 суперпараметров могут быть физическими кнопками на механизме или устройстве, в котором используется система 10, или могут быть виртуальными кнопками, представляемыми пользователю на дисплее. Кроме того, устройство регулировки суперпараметра не ограничивается кнопками, содержащими индикаторы (+) и (-), а может содержать любые соответствующие индикаторы, чтобы информировать пользователя, кнопочных функций (например, стрелки, слова, такие как "вверх", "вниз", "больше" и "меньше", и т.д.).

Дополнительно или альтернативно, устройство 30' регулировки суперпараметра имеет форму ползунка (фактического или виртуального), которым пользователь манипулирует, чтобы увеличить или уменьшить вес выбранного суперпараметра. Специалист в данной области техники должен понимать, что система 10 может быть также любой комбинацией механизмов для устройства регулировки суперпараметра, в том числе ползунками (фактическими или виртуальными), нажимными или виртуальными кнопками и т.д.

Объединяя возможные изменения параметра в группы, которые могут регулироваться изменением единого суперпараметра, обладающего интуитивным смыслом для клинического пользователя, повторяющаяся сегментация интересующего объема может выполняться до тех пор, пока пользователь не будет удовлетворен сегментацией. В фоновом режиме (например, незаметно для пользователя), сегментация многократно запускается повторно, пока в результате сегментации не будет достигнуто определенное количество изменений. То есть численные параметры сегментации, содержащиеся в выбранном суперпараметре, варьируются внутренне при повторных сегментациях, которые не отображаются пользователю, пока не будут достигнуты существенные изменения, например, в объеме или плотности в требуемом направлении, и только существенно измененный результат сегментации представляется пользователю для повторной оценки. Как пример, существенное изменение определяется или измеряется как функция сравнения с заданным порогом. Порог может быть установлен пользователем или системой и устанавливается как желаемый процент (например, 1%, 2%, 5%, 10%, 20% и т.д.) отличия относительно текущего изображения сегментации. Пользователь может многократно использовать кнопку(-ки) положительного/отрицательного приращения до получения удовлетворительного результата, не заботясь о фактических численных значениях параметра.

В соответствии с примером величина порога изменения для интересующего объема, для которого регулируется суперпараметр объема, устанавливается равной 20%. Внутренние параметры затем регулируются в соответствии с алгоритмом регулировки параметра объема, пока объем не уменьшится или не увеличится на 20%.

Алгоритмы сегментации способны выполнять этапы последующей обработки, чтобы учесть внутренние части новообразования или опухоли без улучшенного изображения и исключить присоединенную ткань с улучшенным изображением, но не являющуюся частью новообразования (сосуды, паренхима с улучшенным изображением и т.д.). Алгоритм заполнения просветов, который "заполняет" темные области, связанные с некротической тканью в новообразовании на изображении интересующего объема, содержит интерполяционные данные вокселов соседних улучшенных вокселов в изображении. То есть некротическая ткань опухоли, которая не поглощает радиоактивный индикатор и, таким образом, не улучшается в изображении, появляется как темная область, тогда как изображение другой ткани опухоли, поглощающей радиоактивный индикатор, улучшается. Алгоритм заполнения просветов заполняет темные области, используя значения вокселов соседних улучшенных областей изображения опухоли, чтобы создать цельный объем, который может использоваться для вычислений объема опухоли, идентификации поверхности, определений топографии и т.д.

В одном из примеров использования системы 10 начальная (например, грубая) сегментация интересующего объема отображается пользователю на дисплее 24, и пользователь выбирает и регулирует суперпараметр через интерфейс 16 пользователя. Как только пороговая величина изменения достигнута или превышена, процессор 12 выводит конечную сегментацию интересующего объема. Начальная и конечная сегментации отображаются одновременно на дисплее 24, чтобы позволить пользователю провести сравнение. Пользователь затем принимает или отклоняет конечную сегментацию. При отклонении конечная сегментация может быть удалена или сохранена в запоминающем устройстве 14, и процессор 12 сохраняет начальную сегментацию для следующего цикла регулировки суперпараметра. Если сегментация принимается, конечная сегментация сохраняется в запоминающем устройстве 14 как новая "начальная" сегментация для дополнительной регулировки суперпараметра по желанию пользователя. Исходная начальная сегментация также сохраняется в запоминающем устройстве 14 или может быть удалена.

На фиг.2 представлен пример отображения 48 различных суперпараметров 50 и множества базовых внутренних параметров 52. Например, множество внутренних параметров 52 содержит параметр сглаживания, параметр внутреннего порога, параметр строгости удаления утечки, параметр коэффициента избыточного расширения, параметр безопасного предела сегментации и т.д. Суперпараметры основаны на таких признаках, как объем, гладкость поверхности, выпуклость (округлость) формы, связанность, заполнение просветов и т.п. При увеличении или уменьшении пользователем одного (или более) из суперпараметров 50, соответствующие внутренние параметры 52 регулируются вверх или вниз в соответствии с алгоритмом 20 регулировки, пока не будет достигнут пороговый уровень изменения при сегментации интересующего объема.

На фиг.3 представлены изображения сегментированного объемного новообразования. На первом изображении 70 показаны две доли 72, 74 новообразования, где первая доля 72 была идентифицирована как "утечка" и исключена из результата сегментации, тогда как вторая доля 74 содержится как ткань, имеющая новообразование. Утечка происходит, когда ткань, не имеющая новообразования, поглощает индикаторное вещество и появляется в изображении новообразования. Например, так как опухоли побуждают рост кровеносных сосудов в направлении к ним, чтобы доставлять питательные вещества, индикаторное или контрастное вещество иногда "утекает" в такие кровеносные сосуды, заставляя их появляться в изображении опухоли.

После запроса пользователя на добавление большего числа присоединенных структур посредством одного щелчка мыши по кнопке 76 "добавить" на устройстве 30 регулировки суперпараметра инструмента 26 для ввода первая доля 72 вводится как часть опухоли (например, первая доля идентифицируется не как утечка, а как ткань, имеющая новообразование).

Что касается добавления присоединенных структур, то алгоритмы сегментации содержат этап последующей обработки, который отклоняет участки начального результата сегментации на основе ширины присоединения к основной части сегментированных новообразований. Например, порог по максимально допустимой степени сужения соединения между, например, первой и второй долями 72, 74 новообразования определяет, вырезается ли присоединенный участок (например, идентифицированный как утечка) или нет. Если пользователь запрашивает введение в сегментированную область дополнительных присоединенных структур, допустимая степень сужения уменьшается заданными ступенями. Этап последующей обработки повторяется для установки каждого параметра, и результат сравнивается с начальным результатом сегментации. В этом примере, если сегментированная область увеличивается на определенную заданную величину (например, выше заданного порога изменения), пользователю представляется новый результат.

На фиг.4 представлены изображения новообразования до и после использования алгоритма постепенного заполнения просветов. Первое изображение 90 показывает новообразование 92 до использования алгоритма заполнения просветов, с некротическим ядром 94, демонстрирующим плохое поглощение радиоактивного индикатора, которое в первом изображении проявляется как темная область. Многие опухоли содержат такие некротические области, которые не поглощают контрастное вещество и, таким образом, не показывают улучшение интенсивности изображения. Пользователь может выбрать суперпараметр 50 заполнения просветов, чтобы отрегулировать величину темной области, которая содержится в сегментации. Например, пользователь может щелчком мыши или иным образом выбрать кнопку "добавить заполнение" на устройстве 30 регулировки суперпараметра инструмента 26 ввода данных пользователем, чтобы добавить дополнительные или все темные области в объем новообразования. Алгоритм сегментации может увеличить или как-либо иначе отрегулировать параметр "внутренний порог", чтобы заполнять темные области, пока новообразование 92 не будет достаточно заполнено, чтобы позволить определение объема новообразования, характеристик поверхности и т.д., как показано на втором изображении 98.

На фиг.5A и 5B показаны снимки экрана, показывающего сегментированное новообразование легкого, включая легочный узелок, показанные в коронарной проекции максимальной интенсивности. На первом снимке 110 результат сегментации новообразования 112 показан с "утечкой". Графический интерфейс пользователя (GUI) имеет кнопку 114 "плюс" и кнопку 116 "минус", чтобы запросить больший или меньший объем или плотность. Второй снимок 118 на фиг.5B показывает новообразование 112 после того, как пользователь запросил уменьшенный объем, используя кнопку 116 "минус", и утечка исчезла. Чтобы достигнуть этого, алгоритм сегментации изменил суперпараметр 120 "округлости" в несколько этапов и выполнил повторные сегментации, пока объем не уменьшился на заданную величину (например, 20% и т.д.) относительно сегментации, показанной пользователю.

Изобретение было описано со ссылкой на несколько вариантов осуществления. После прочтения и осмысления приведенного выше подробного описания могут появляться и другие модификации и изменения. Подразумевается, что изобретение должно рассматриваться как содержащее все такие модификации и изменения, насколько они попадают в объем прилагаемой формулы изобретения или ее эквивалентов.

1. Система (10) сегментации медицинского изображения, содержащая:
дисплей (24) в интерфейсе (16) пользователя, на котором пользователю отображается начальный сегментированный интересующий объем;
причем интерфейс (16) пользователя содержит инструмент (26) ввода данных пользователем, с помощью которого пользователь регулирует вес суперпараметра (50) сегментированного интересующего объема;
процессор, выполненный с возможностью исполнять компонент устройства (22) регулировки параметра, который регулирует один или более из множества внутренних параметров (52), в соответствии с регулировкой веса суперпараметра, чтобы вызвать изменение в сегментированном интересующем объеме; и
причем процессор (12) выполнен с возможностью многократно повторять сегментацию интересующего объема, используя множество отрегулированных внутренних параметров, и выводить на дисплей повторно сегментированный объем.

2. Система по п.1, в которой интерфейс (16) пользователя дополнительно содержит компонент переключателя (28) суперпараметров, используемый пользователем для выбора суперпараметра (50) для регулировки.

3. Система по п.2, в которой интерфейс (16) пользователя дополнительно содержит компонент устройства (30) регулировки суперпараметра, используемый пользователем для регулировки веса выбранного суперпараметра.

4. Система по п.3, в которой компонент устройства (30) регулировки суперпараметра содержит, по меньшей мере, одно из:
первой кнопки для увеличения веса выбранного суперпараметра и второй кнопки для уменьшения веса выбранного суперпараметра по мере того, как выбранный суперпараметр применяется в алгоритме сегментации, выполняемом в отношении интересующего объема; или
ползунок (30′), которым манипулирует пользователь, чтобы регулировать вес выбранного суперпараметра.

5. Система по п.1, в которой суперпараметр (50) является одним из: суперпараметра объема, суперпараметра гладкости поверхности, суперпараметра округлости, суперпараметра связанности или суперпараметра заполнения просветов.

6. Система по п.1, в которой множество внутренних параметров (52) содержит, по меньшей мере, два из: параметра сглаживания, параметра внутреннего порога, параметра строгости удаления утечки, параметра коэффициента избыточного расширения, параметра безопасного предела сегментации.

7. Система по п.1, дополнительно содержащая запоминающее устройство (14), которое хранит:
таблицу (18) поиска параметров, идентифицирующую множество внутренних параметров, связанных с каждым из множества суперпараметров; и
один или более алгоритмов (20) регулировки параметра, которые при исполнении процессором (12) предписывают устройству регулировки параметра регулировать один или более внутренних параметров, пока не будет достигнута или превышена заданная пороговая величина.

8. Система по п.1, в которой процессор сравнивает каждый повторно сегментированный интересующий объем с начальным сегментированным интересующим объемом, чтобы определить величину изменения, вызванного регулировкой каждого внутреннего параметра, и выводит конечный повторно сегментированный интересующий объем после определения, что заданная пороговая величина изменения достигнута или превышена посредством регулировок одного или более внутренних параметров.

9. Система по п.1, в которой процессор (12) выполняет машинные команды, хранящиеся в запоминающем устройстве (14), для сегментации интересующего объема, в том числе команды для:
проведения начальной сегментации интересующего объема;
приема информации, связанной с регулировкой выбранного суперпараметра (50);
идентификации множества внутренних параметров (52), содержащихся в выбранном суперпараметре (50);
регулировки одного или более идентифицированных внутренних параметров (52) в соответствии с алгоритмом (20) регулировки параметра;
повторной сегментации интересующего объема после регулировки одного или более идентифицированных внутренних параметров (52);
вычисления величины изменения, произведенного в интересующем объеме в результате регулировки одного или более идентифицированных внутренних параметров (52); и
вывода конечного повторно сегментированного интересующего объема после определения, что вычисленная величина изменения больше или равна заданной пороговой величине изменения.

10. Способ регулировки сегментации интересующего объема с применением системы по п.1, при этом способ содержит этапы, на которых:
проводят начальную сегментацию интересующего объема;
принимают информацию, связанную с регулировкой выбранного суперпараметра (50);
идентифицируют множество внутренних параметров (52), содержащихся в выбранном суперпараметре (50);
регулируют один или более идентифицированных внутренних параметров (52) в соответствии с алгоритмом (20) регулировки параметра;
повторно сегментируют интересующий объем после регулировки одного или более идентифицированных внутренних параметров (52); и
отображают повторно сегментированный интересующий объем.

11. Способ по п.10, дополнительно содержащий этапы, на которых:
вычисляют величину изменения, произведенного в интересующем объеме в результате регулировки одного или более идентифицированных внутренних параметров (52); и
выводят конечный повторно сегментированный интересующий объем после определения, что вычисленная величина изменения больше или равна заданной пороговой величине изменения.

12. Способ регулировки сегментации медицинского изображения, содержащий этапы, на которых:
отображают пользователю начальную сегментацию интересующего объема;
принимают информацию, связанную с регулировкой веса выбранного суперпараметра (50) сегментированного интересующего объема;
идентифицируют множество внутренних параметров (52), содержащихся в выбранном суперпараметре (50);
регулируют идентифицированные внутренние параметры (52) выбранного суперпараметра (50) в соответствии с алгоритмом (20) регулировки параметра;
повторно сегментируют интересующий объем, используя множество отрегулированных идентифицированных внутренних параметров (52); и
отображают на дисплее повторно сегментированный интересующий объем.

13. Способ по п.12, в котором: суперпараметр (50) является, по меньшей мере, одним из: суперпараметра объема, суперпараметра гладкости поверхности, суперпараметра округлости, суперпараметра связанности или суперпараметра заполнения просветов; и
внутренние параметры содержат, по меньшей мере, два из: параметра сглаживания, параметра внутреннего порога, параметра строгости удаления утечки, параметра коэффициента избыточного расширения, параметра безопасного предела сегментации.

14. Способ по п.12, дополнительно содержащий этапы, на которых:
многократно повторно сегментируют интересующий объем после регулировки одного или более идентифицированных внутренних параметров (52);
вычисляют величину изменения, произведенного в интересующем, объеме в результате регулировки одного или более идентифицированных внутренних параметров (52);
выводят конечный повторно сегментированный интересующий объем после определения, что вычисленная величина изменения больше или равна заданной пороговой величине изменения;
отображают пользователю начальную сегментацию интересующего объема и конечную сегментацию интересующего объема одновременно; и
сохраняют конечную сегментацию интересующего объема для дополнительной регулировки суперпараметра после приема конечной сегментации пользователем; или
возвращаются к начальной сегментации интересующего объема для дополнительной регулировки суперпараметра после отклонения пользователем конечной сегментации.

15. Машиночитаемый носитель (14), содержащий исполняемые процессором команды, чтобы предписывать процессору осуществлять способ по п.12.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области анализа трехмерных медицинских изображений. Техническим результатом является повышение точности оценки ориентации патологического изменения трехмерного изображения.

Изобретение относится к средствам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является обеспечение автоматической коррекции исходной фотографии по функции фотометрической коррекции эталонной фотографии.

Группа изобретений относится к технологиям компьютерной томографии. Техническим результатом является повышение точности определения изменений размера объекта.

Изобретения относятся к средствам визуализации интересующего объекта вместе с устройством, применяемым для лечения пациента. Технический результат заключается в обеспечении возможности компенсировать движение устройства, применяемого для лечения и находящегося внутри интересующего объекта, с помощью временной интеграции.

Изобретение относится к системе и способу наблюдения за взлетно-посадочной полосой (ВПП). Техническим результатом является обеспечение обнаружения повреждений от посторонних предметов в условиях естественной освещенности как в дневное, так и в ночное время без использования дополнительного освещения, например от инфракрасных или лазерных световых приборов.

Изобретение относится к средствам цифровой обработки изображений. Техническим результатом является повышение точности обнаружения прямолинейных границ объектов на изображении за счет получения локальных максимумов.

Изобретение относится к средствам анализа цифровых изображений. Техническим результатом является обеспечение классификации объектов по геометрическим признакам в лабиринтных структурах.

Изобретение относится к сегментации изображений. Техническим результатом является улучшение очерчивания контуров эндокарда и эпикарда сердца.

Настоящее изобретение относится к области электрофизиологии. Техническим результатом является обеспечение возможности более точно определять положение объекта, тем самым повышая качество локализации.

Изобретение относится к средствам обработки видеоизображений в виртуальной сетевой среде. Техническим результатом является обеспечение точного соответствия между реальными видеоданными пользователя и его виртуального персонажа в виртуальной сетевой среде.

Изобретение относится к средствам определения кривых края объекта на изображении. Техническим результатом является обеспечение определения кривых края объекта с нечетко обозначенными контурами. Способ содержит конвертирование изображения в цифровое спектрозональное изображение, на котором каждому пикселю присваивают цветовой тон пространства HSV, соответствующий цветовому углу Н на заданном хроматическом круге, классификацию объектного пикселя, чей цветовой тон находится в пределах заданного диапазона значений и фонового пикселя, определение профиля энтропии. В способе проводят дифференцирование и рассмотрение экстремумов определенного профиля энтропии и определяют кривые кромки объекта, содержащие наивысшие разности энтропии. 1 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к анализу трубчатой структуры. Техническим результатом является обеспечение выполнения анализа сосудов. Система содержит средство (1) отображения для отображения трехмерного изображения, представляющего по меньшей мере трубчатую структуру; средство (2) указания для предоставления пользователю возможности указывать положение на сосуде с трубчатой структурой для получения указанного положения, причем средство (2) указания выполнено с возможностью реагировать на событие перемещения мыши; и средство (3) идентификации для идентификации участка трубчатой структуры, расположенного вокруг указанного положения, включая любые бифуркации, и продолжающегося вплоть до заданного расстояния, измеряемого от указанного положения, для получения идентифицированного участка, причем средство (1) отображения выполнено с возможностью отображения графической аннотации в отображаемом трехмерном изображении, показывающей идентифицированный участок трубчатой структуры, и причем средство идентификации и/или средство отображения выполнены с возможностью предоставления обновленного идентифицированного участка, когда определяют событие перемещения мыши. 4 н. и 6 з.п. ф-лы, 2 ил.

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к системам для направлений медицинского устройства в намеченное местоположение. Интервенционная система включает устройство формирования изображения для обеспечения прямого изображения объекта, игольчатое устройство, выполненное с возможностью введения в объект и имеющее положение в объекте, обнаруживаемое на прямом изображении, и обрабатывающее устройство, выполненное с возможностью получения предварительно записанного изображения объекта из баз данных. Игольчатое устройство включает датчик обеспечения местных данных, соответствующих свойствам ткани вблизи датчика, а обрабатывающее устройство выполнено с возможностью совмещения наложением предварительно записанного изображения и прямого изображения друг на друга, причем местные данные от датчика используются для повторной калибровки совмещения наложением на основе предварительно записанного изображения, положения игольчатого устройства на прямом изображении и местных данных от датчика. Машиночитаемый носитель системы имеет сохраненную на нем компьютерную программу, которая предписывает обрабатывающему устройству выполнять способ совмещения предварительно записанного изображения и прямого изображения объекта. Использование изобретения позволяет повысить точность наложения изображений. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 8 ил.

Изобретение относится к устройству объединения изображений в единую композицию сцены. Технический результат заключается в повышении точности объединения изображений разного масштаба за счет автоматического выбора преобразований детализированных объектов, определения коэффициентов масштабирования и трансформации и исключения ложных соответствий. Устройство содержит соединенные между собой блок поиска контрольных точек (7), блок поиска соответствий (8), блок преобразования входных изображений (14), блок совмещения (15), блок хранения входной реализации (1), вход которого является информационным входом устройства, блок переноса контрольных точек на исходные изображения (12), блок детектора границ (4), блок поиска детализированных объектов (5), блок выделения детализированных областей (6), блок исключения ложных соответствий (9), блок масштабирования детализированных объектов (10), блок приведения к единому масштабу входных изображений (13), блок преобразования детализированных объектов (11), блок хранения выходной реализации (16), выход которого является информационным выходом устройства, а также блок управления, при этом синхронность работы устройства обеспечивается генератором тактовых импульсов (3). 4 ил.

Изобретение относится к способам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является обеспечение возможности сопоставления дескрипторов применительно к задаче поиска дубликатов изображений. Предложено устройство поиска дубликатов изображений. Устройство содержит блоки предобработки первого и второго изображений, блоки регистрации первого и второго изображений, блоки преобразования первого и второго изображений в цветовое пространство YIQ, блоки выделения синфазной составляющей первого и второго изображений, блоки формирования изображений в результате вращения первого и второго изображений, блоки формирования изображений при изменении угла наклона первого и второго изображений, блоки хранения моделированных изображений для первого и второго изображений, блок применения метода SIFT, блок вычисления количества одинаковых дескрипторов, блок хранения найденной пары дубликатов. 5 ил.

Изобретение относится к области сегментации органов. Техническим результатом является повышение точности сегментации органа. Способ содержит этапы, на которых: выбирают (210) с помощью пользователя модель поверхности органа; выбирают (220) с помощью пользователя множество точек на поверхности изображения органа; и преобразуют (230-290) модель поверхности во множество точек на изображении, чтобы изменить контур модели поверхности для более точного соответствия контуру органа, при этом преобразование включает в себя этап, на котором интерполируют множество точек для определения промежуточных точек между выбранным множеством точек на изображении органа, и при этом интерполяция включает в себя этап, на котором определяют соответствующие промежуточные точки на модели поверхности. 2 н. и 13 з.п. ф-лы, 2 ил.

Изобретение относится к визуализации перфузии. Техническим результатом является уменьшение взаимодействия с пользователем, а также увеличение скорости обработки данных визуализации перфузии. Способ содержит этапы, на которых: исполняют, посредством анализатора данных, исполняемые компьютером инструкции, которые выбирают, без взаимодействия с пользователем, протокол обработки из электронного хранилища протоколов на основе данных визуализации, соответствующих пациенту; обрабатывают, посредством анализатора данных, данные функциональной визуализации для субъекта с использованием выбранного протокола обработки в первом режиме обработки, причем выбранный протокол обработки данных изображения включает в себя по меньшей мере два этапа обработки; и осуществляют, с помощью процессора компьютера, проверку достоверности обработанных данных во время исполнения выбранного протокола обработки; изменяют, с помощью процессора компьютера, режим обработки с первого режима обработки на второй режим обработки на основе проверки достоверности, причем анализатор данных выполнен с возможностью обработки данных функциональной визуализации во втором режиме обработки. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к средствам анализа перфузионных изображений. Техническим результатом является повышение точности извлечения, относящееся к перфузии информации из изображения. Система содержит подсистему (7) идентификации части крайней области, окружающей центральную область поражения, являющуюся областью интереса, подсистему (1) вычисления множества частотных распределений значений интенсивности области интереса на изображениях; экстрактор (2) информации о перфузии для извлечения информации, которая относится к перфузии, из множества частотных распределений. 5 н. и 8 з.п. ф-лы, 2 ил.

Изобретение относится к устройствам и способам обработки изображений. Техническим результатом является повышение точности определения выделения контура в объекте. Предложено устройство обработки изображений. Устройство содержит блок сбора, выполненный с возможностью собирать данные изображения, выражающие изображение, включающее в себя заданный объект. Устройство также содержит блок формирования, выполненный с возможностью формировать сигнал контура, выражающий часть контура, включенного в изображение. А также устройство содержит блок обнаружения, выполненный с возможностью обнаруживать на основе сигнала контура характерное направление контура для каждой из множества разделенных областей, полученных посредством деления изображения. Кроме того, устройство включает в себя блок определения, выполненный с возможностью определять тип объекта, и блок коррекции, выполненный с возможностью корректировать данные изображения в соответствии со способом коррекции, соответствующим типу объекта. 3 н. и 7 з.п. ф-лы, 44 ил.

Изобретение относится к средствам управления камерой. Технический результат заключается в увеличении диапазона полученного изображения. Получают первую информацию, используемую для управления первой областью, которая задана в пределах полного изображения, зафиксированного блоком камеры. Получают вторую информацию, используемую для управления второй областью, которая задана в пределах полного изображения. Управляют механическим перемещением блока камеры на основе первой информации. Получают изображение первой области из полного изображения, зафиксированного блоком камеры, и извлекают изображение второй области из первой области на основе второй информации. 5 н. и 13 з.п. ф-лы, 20 ил.
Наверх