[发明专利]用于成像的系统和方法

权利要求书

1.一种训练神经网络的方法，包括：

以第一成像方式获取受试者的第一图像数据；

根据所述第一成像方式生成第一模拟模型图像以模拟构件的模型的图像；

通过将生成的第一模拟模型图像在一位置上覆盖在获取的第一图像上，形成覆盖图像；

标记所述覆盖图像；和

用标记的覆盖图像训练所述神经网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其中获取包括访问存储的所述受试者的图像数据。

3.根据权利要求1或2中任一项所述的方法，其中所述覆盖图像自动标记有所述模型。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述模型为构件的三维模型。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中以第一成像方式获取所述受试者的第一图像数据包括：

向所述受试者投射x射线；和

基于投射的x射线，用检测器检测能量；

其中第一图像方式是x射线成像。

6.根据权利要求5所述的方法，其中生成的第一模拟模型图像包括：

评估所述模型；

如果所述模型是从x射线源到检测器的x射线路径中的构件，则确定x射线与所述模型的相互作用；和

基于确定的x射线与所述模型的相互作用保存模型图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其中确定x射线与所述模型的相互作用还包括考虑所述构件内的材料。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其进一步包括：

至少通过以下方式形成训练数据集，

形成多个已形成的覆盖图像；和

标记所形成的多个已形成的覆盖图像中的每个已形成的覆盖图像。

9.根据权利要求8所述的方法，其中形成训练数据集包括改变形成的多个已形成的覆盖图像中的每个已形成的覆盖图像中所获得的第一图像上的覆盖的生成的第一模拟模型图像的位置。

10.根据权利要求8所述的方法，其中形成训练数据集还包括：

以第一成像方式获取所述受试者的多个图像数据；和

通过将生成的第一模拟模型图像在所述位置覆盖在所述多个获取的图像数据的每个获取的图像数据上，形成多个覆盖图像。

11.根据权利要求8所述的方法，其进一步包括：

保存所述训练数据集；和

访问保存的训练数据集，以通过处理器执行指令来训练所述神经网络。

12.根据权利要求11所述的方法，其进一步包括：

保存训练的神经网络。

13.根据权利要求12所述的方法，还包括：

对未包含在获取的第一图像数据中的程序图像进行分割，包括对所述图像中的构件的图像进行分割。

14.根据权利要求13所述的方法，还包括：

显示图示所述构件的分割图像的分割程序图像，并突出显示所述构件的分割图像的图示。

15.一种用于训练神经网络的系统，包括：

处理器，其可操作以执行指令以：

以第一成像方式获得受试者的第一图像数据；

根据所述第一成像方式生成第一模拟模型图像以模拟构件的模型的图像；

通过将生成的第一模拟模型图像在一位置上覆盖在获取的第一图像上，形成覆盖图像；

标记所述覆盖图像；和

用标记的覆盖图像训练所述神经网络；和

存储系统，其用于存储所述训练的神经网络以供访问，以分割程序图像。