[发明专利]用于改进图像分割的方法和系统

权利要求书

1.一种识别患者体内的解剖结构的方法，所述方法包括：

获取患者的图像，所述图像包括一组图像元素；

将所述图像分割，以将至少一些图像元素根据它们的物质进行归类；

将所述分割的图像与解剖图谱配准；

计算所述图像元素归类正确的概率；并且

对基于它们的概率而强化了所述图像元素的图像进行再分割。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述解剖图谱是概率图谱。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括基于与患者相关的数据修改所述图谱。

4.根据权利要求1所述的方法，其中计算归类正确的概率还包括使用基于法则的逻辑确定每个图像元素被正确归类的概率。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括基于与患者相关的数据修改所述概率。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括构筑表示解剖结构的解剖网格、所述解剖网格具有表面、且将所述解剖网格拟合到所述已分割的图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述解剖网格具有顶点；并且其中基于所述顶点附近的图像元素的概率将所述解剖网格拟合到所述已分割的图像。

8.根据权利要求6所述的方法，其中构筑表示解剖结构的解剖网格、所述解剖网格具有表面、且将所述解剖网格拟合到所述已分割的图像的步骤还包括：构筑表示解剖结构的虚拟表面，所述表面被控制点掌控，且通过基于所述图像元素调节所述控制点将所述表面拟合到所述已分割的图像。

9.根据权利要求8所述的方法，其中通过基于所述图像元素调节所述控制点将所述表面拟合到所述已分割的图像的步骤是基于图像元素的概率进行的。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括手工编辑所述分割，计算初始分割和手工编辑的分割之间的差异；且将所述差异合并到所述初始分割内，以创建修正的分割。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像元素包括体素。

12.根据权利要求1所述的方法，还包括使用基于法则的分析来基于解剖结构的已知位置推断非解剖结构的位置。

13.一种在放疗系统中自动识别患者体内的解剖结构的方法，所述方法包括：

获取患者的图像；

使用一系列分级的图像处理步骤将所述图像分割，以识别所述图像中的界标；并且

使用所述界标识别所述各解剖结构。

14.根据权利要求13所述的方法，其中使用所述界标识别所述解剖结构的步骤还包括：使用至少一个界标将形状模型拟合到所述图像。

15.根据权利要求14所述的方法，其中所述形状模型是椭圆。

16.根据权利要求14所述的方法，其中所述形状模型是解剖网格。

17.根据权利要求13所述的方法，其中所述界标基本上表示肌肉或骨骼的整体结构。

18.根据权利要求13所述的方法，其中所述图像包括分为一系列二维图像切片的一组三维图像数据。

19.根据权利要求18所述的方法，其中每个图像切片包括一组图像元素；并且其中使用一系列分级的图像处理步骤分割图像的步骤还包括：分析每个图像元素以确定可能的组织类型，并且相对于相邻的图像元素分析每个图像元素以确认或修改所述概率。

20.根据权利要求19所述的方法，其中使用一系列分级的图像处理步骤分割图像的步骤还包括将图像元素分类为组织群组。

21.根据权利要求20所述的方法，其中使用一系列分级的图像处理步骤分割图像的步骤还包括：基于所述组织群组识别器官、腺体、肌肉或结点区域。

22.根据权利要求21所述的方法，其中使用一系列分级的图像处理步骤分割图像的步骤还包括：基于所述器官、腺体、肌肉或结点区域识别各系统，并且响应于所述各系统改进所述图像。