[发明专利]用于分割和绘制反向数据的方法和系统

权利要求书

1.一种方法，包括：

将三维(3D)数据集的数据点分类到第一集合或第二集合中的一个集合中，其中，所述3D数据集定义第一体积；

生成与所述3D数据集相对应的掩模，其中，所述掩模的与所述3D数据集的被分类到所述第一集合中的数据点相对应的数据点被设置为第一值，而所述掩模的与所述3D数据集的被分类到所述第二集合中的数据点相对应的数据点被设置为第二值，其中，所述掩模的被设置为所述第一值的所述数据点的外边界定义在所述第一体积内的第二体积；

将所述掩模应用于所述3D数据集，使得所述3D数据集的与所述第二体积之外的数据点相对应的数据点被丢弃，以生成所述3D数据集的子集；并且

根据所述3D数据集的所述子集来生成反向绘制。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述3D数据集的在阈值以上的数据点被分类到所述第一集合中，而所述3D数据集的在所述阈值以下的数据点被分类到所述第二集合中。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述3D数据集的所述数据点被进一步分类到第三集合中，其中，所述掩模的与所述3D数据集的被分类到所述第三集合中的数据点相对应的数据点被设置为第三值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，与所述3D数据集的被分类到所述第一集合或所述第二集合中的所述数据点相比，所述3D数据集的被分类到所述第三集合中的所述数据点在所述反向绘制中被不同地绘制。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，与所述3D数据集的被分类到所述第一集合中的所述数据点相比，所述3D数据集的被分类到所述第三集合中的所述数据点以更低的不透明度值来绘制。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：在对所述3D数据集的所述数据点进行分类之前，对所述3D数据集进行滤波以增大信号值与噪声值之间的差异。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，阈值是基于所述滤波来设置的。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，对所述3D数据集进行滤波包括应用二维或三维平滑内核。

9.根据权利要求6所述的方法，其中，对所述3D数据集进行滤波包括应用直方图均衡化和重新映射算法。

10.根据权利要求6所述的方法，其中，对所述3D数据集进行滤波包括应用自适应平滑算法。

11.根据权利要求2所述的方法，其中，所述阈值基于正被扫描的组织类型。

12.根据权利要求1所述的方法，还包括：

对所述掩模应用图像分割以识别从所述第二体积延伸到所述第一体积的形态特征；并且

调整所述第二体积以包括所述形态特征。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述数据点进行分类是通过模糊逻辑来执行的。

14.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述数据点进行分类是通过深度学习算法来执行的。