[发明专利]一种危及器官自动勾画模型的修正方法及装置

权利要求书

1.一种危及器官自动勾画模型的修正方法，其特征在于，所述方法包括：

S11：基于危及器官自动勾画模型获得各器官的CT图像数据的随机场初始概率分布；

S12：分别基于appearance核和smoothing核对CT图像数据对应的标签数据的所述随机场初始概率进行卷积信息传递处理，获得CT图像数据对应的标签数据信息传递结果；

S13：对CT图像数据对应的标签数据信息传递结果进行滤波加权求和处理，获取滤波加权求和结果；

S14：基于滤波加权求和结果对CT图像数据对应的标签数据信息的所述随机场根据不同类别之间的兼容性进行更新，获取第一更新结果；

S15：基于第一更新结果对CT图像数据像素所属不同类别进行概率归一化，获取归一化结果；

S16：重复上述S12-S15步骤，直至危及器官自动勾画模型修正收敛。

2.根据权利要求1所述的危及器官自动勾画模型的修正方法，其特征在于，所述基于危及器官自动勾画模型获得各器官的CT图像数据的随机场初始概率分布，包括：

基于危及器官自动勾画模型获得各器官的CT图像数据的原始勾画数据；

统计各器官的CT图像数据的原始勾画数据内部影像的灰度均值和方差；

基于所述灰度均值和方差获得CT图像数据灰度概率分布；

结合所述原始勾画数据的轮廓信息获得勾画之外的各像素点距离勾画轮廓的距离，基于所述各像素点距离勾画轮廓的距离获得CT图像数据内器官的位置概率分布；

基于所述CT图像数据灰度概率分布以及所述CT图像数据内器官的位置概率分布获得随机场初始概率分布。

3.根据权利要求2所述的危及器官自动勾画模型的修正方法，其特征在于，所述结合所述原始勾画数据的轮廓信息获得勾画之外的各像素点距离勾画轮廓的距离，包括：

结合所述原始勾画数据的轮廓信息，利用距离函数得到勾画之外的各像素点距离勾画轮廓的距离。

4.根据权利要求1所述的危及器官自动勾画模型的修正方法，其特征在于，所述分别基于appearance核和smoothing核对CT图像数据对应的标签数据的所述随机场初始概率进行卷积信息传递处理，获得CT图像数据对应的标签数据信息传递结果，包括：

基于appearance核对CT图像数据对应的标签数据的所述随机场初始概率进行卷积信息传递处理，获得第一CT图像数据对应的标签数据信息传递结果；

基于smoothing核对CT图像数据对应的标签数据的所述随机场初始概率进行卷积信息传递处理，获得第二CT图像数据对应的标签数据信息传递结果；

基于第一CT图像数据对应的标签数据信息传递结果及第二CT图像数据对应的标签数据信息传递结果进行信息传递处理，获得CT图像数据对应的标签数据信息传递结果。

5.根据权利要求4所述的危及器官自动勾画模型的修正方法，其特征在于，所述基于appearance核对CT图像数据对应的标签数据的所述随机场初始概率进行卷积信息传递处理的公式如下：

基于smoothing核对CT图像数据对应的标签数据的所述随机场初始概率进行卷积信息传递处理的公式如下：

其中，k¹表示第一CT图像数据对应的标签数据信息传递结果；k²表示第二CT图像数据对应的标签数据信息传递结果；p_i表示第i个像素点所处的空间位置；p_j表示第j个像素点所处的空间位置；I_i表示第i个像素点处的灰度值；I_j表示第j个像素点处的灰度值；θ_α，θ_β以及θ_γ分别为控制appearance空间邻域、像素邻域和控制smoothing空间邻域大小的参数。