[发明专利]用于分割医学图像中的对象的方法和数据处理单元

说明书

本发明涉及用于利用多个迭代步骤来分割医学图像中的对象的方法，每个迭代步骤包括以下步骤：i)生成多个区块，其中输入图像的一部分和区块位置被分配给多个区块中的每个区块，区块位置指示输入图像的该部分相对于输入图像的位置，ii)对于多个区块的每个区块，‑基于输入图像的被分配给该区块的该部分来确定投票位置，以及‑基于投票位置和被分配给该区块的区块位置来确定目标位置，iii)生成投票图，其中多个区块中的每个区块对投票图中在该区块的目标位置处的像素值具有贡献。

技术领域

本发明在一个方面涉及用于分割医学图像中的对象的方法。在另一方面，本发明涉及用于分割医学图像中的对象的数据处理单元。在其他方面，本发明涉及医学成像装置、计算机程序产品和计算机可读介质。

背景技术

医学图像分割是从医学图像(磁共振、超声、计算机断层扫描、荧光检查等)中提取人体中的解剖学结构的几何模型，它是诸如诊断、程序规划或基于图像的介入支撑/引导的多种临床工作流程中的至关重要的部分。

分割可能是冗长且耗时的，在手动完成的情况下尤其如此，因此需要先进的工具以使该任务自动化或是交互式地支持该任务，从而使其更加高效、稳健且可再现。

然而在很多情况下，开发这样的工具并不简单，因为它需要所关注的结构(器官、解剖学等)的深入知识来定义一组特征和规则，该组特征和规则可以针对各种结构形状(病理学等)和不同的图像质量有效地执行分割任务。

事实上，大多数分割算法是针对所关注的解剖结构与成像模态(或采集协议)的一个特定组合而调整的。因此，一项挑战性、高代价工作是：使算法适应新环境，这些新环境例如与成像设定和/或临床任务有关，或者甚至使算法适应不同的图像质量。

因此，所希望的是对领域特定知识要求较少的普适算法和/或图像特征。此外，在开发此类工具中的一个重要方面是终端用户的意图。

对于许多分割任务，存在多于一个有效的分割，并且正确的(用户希望的)分割可以根据用例或特定用户偏好而有差异。例如，对于心脏的左心内膜边界的分割(图11)，一个用户可能期望来自所有其他结构的血池的精确描述，而另一用户可能更喜欢应包括乳头肌和小梁的“平整”表示。

很多分割算法被设计成遵循一单个的意图(例如，以上描述的场景之一)，并且一旦向用户推出，它们就不适合于改变要求或用户偏好。在很多临床情景中，分割任务仍然要手动地执行。专家操作者(临床医生或技术人员)必须使用标准图像可视化与注释软件，来对关注的2D或3D医学图像的结构进行精确地注释。因此，结果可能不可再现，并且质量可能根据操作者的经验而有明显差异。此外，手动分割通常是冗长且耗时的过程。

为了克服手动分割中的一些问题，已经提出大量自动或半自动分割算法[1]。这些算法中的很多算法试图通过分析图像强度、通过依靠形状约束或者通过两者的结合来解决分割问题。它们往往被大量微调并以对身体中的单个预定结构的分割为目标，并且可能仅对于特定成像模态或采集协议起作用。因此，这样的算法可能会在一些情形下失败，例如，如果在待分割结构的形状是高度病理性的(在发展阶段期间未见)，或是图像外观(强度的分布等)不同于典型图像。大多数自动算法被设计成遵循通常由一个临床医生或一组临床医生所限定的严格要求——即根据特定用户意图——来执行分割。然而，如上所述，不同用户的意图或针对不同用例的意图可以是不同的，并且甚至可以随时间而改变。即使在已完成分割算法的开发且已向终端用户推出该软件之后。

存在少数试图基于用户输入[2]来修改算法行为的一些组件的方法，这些方法可应用于具有各种简化假设的基本结构。典型地，这些方法没有提供使一个算法适应于新用户或从用户交互自动学习的一般机制(无持续改进)。在许多情况下，每当结果不满足用户要求时，为了修改自动分割结果，都需要相同种类的冗长的手动编辑。这种类型的算法不对自己进行调整。

本发明的基本技术问题是促进对医学图像中的对象的改善分割。

发明内容