[发明专利]从表面数据估计患者内部解剖结构

权利要求书

1.一种用于控制扫描仪的方法，所述方法包括：

感测目标对象身体的外表面以收集身体表面数据；

使用机器学习来基于所述身体表面数据预测所述目标对象的内部器官的表面；以及

基于所述内部器官的所预测的表面来控制所述扫描仪，

其中使用机器学习来预测所述表面包括：

降低所述身体表面数据的维度；

基于降维的所述身体表面数据来预测所述内部器官的表面的紧凑表示；以及

扩展所述紧凑表示。

2.根据权利要求1所述的方法，其中降低维度包括将所述身体表面数据编码到身体表面潜在变量中。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述编码包括使用自动编码器。

4.根据权利要求1所述的方法，其中预测紧凑表示包括预测表示所述目标对象的内部器官的表面的器官潜在变量的集合。

5.根据权利要求4所述的方法，其中预测所述器官潜在变量的集合包括使用回归器。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述回归器是稀疏线性回归器。

7.根据权利要求5所述的方法，其中所述回归器是最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归器。

8.根据权利要求5所述的方法，其中所述回归器是深度神经网络。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述预测包括：

将所述身体表面数据编码到身体表面主坐标中；

预测表示所述内部器官的表面的器官主坐标的集合；以及

对所述器官主坐标的集合进行解码以预测所述内部器官的表面。

10.根据权利要求9所述的方法，其中由第一自动编码器来执行所述编码，由回归器来执行对所述器官主坐标的集合的预测，并且由第二自动解码器来执行解码，所述方法进一步包括，在所述感测之前：

使用多个第一身体表面来训练所述第一自动编码器；

使用多个第一器官表面来训练所述第二自动解码器；以及

使用多个身体表面、器官表面集合来训练所述回归器，每个身体表面、器官表面集合都包括多个身体表面潜在变量值和对应于所述身体表面潜在变量值的多个器官表面潜在变量值。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述扫描仪是磁共振（MR）扫描仪，并且所述控制包括对MR扫描仪的多个线圈的放置的选择。

12.根据权利要求1所述的方法，其中所述扫描仪是计算机断层摄影（CT）扫描仪，并且所述控制包括对CT扫描仪的扫描范围的选择。

13.一种用于控制扫描仪的系统，所述系统包括：

用于感测目标对象身体的外表面以收集身体表面数据的深度传感器；

耦合至所述扫描仪的处理器；以及

非瞬时机器可读存储介质，所述非瞬时机器可读存储介质被耦合至所述处理器并且编码有用于执行以下各项的程序指令：

使用机器学习来基于所述身体表面数据预测所述目标对象的内部器官的表面；以及

基于所述内部器官的所预测的表面来控制所述扫描仪，其中使用机器学习来预测所述表面包括：

降低所述身体表面数据的维度；

基于降维的所述身体表面数据来预测所述内部器官的表面的紧凑表示；以及

扩展所述紧凑表示。

14.根据权利要求13所述的系统，其中降低维度包括将所述身体表面数据编码到身体表面潜在变量中。

15.根据权利要求13所述的系统，其中预测紧凑表示包括预测表示所述目标对象的内部器官的表面的器官潜在变量的集合。