[发明专利]用于医学成像中的图像裁剪和解剖结构分割的系统和方法在审
申请号: | 202080060494.6 | 申请日: | 2020-08-25 |
公开(公告)号: | CN114341936A | 公开(公告)日: | 2022-04-12 |
发明(设计)人: | H·拉克索南;J·诺德;J·施雷伊尔 | 申请(专利权)人: | 瓦里安医疗系统国际股份公司 |
主分类号: | G06T7/11 | 分类号: | G06T7/11;G06T7/12;G06T7/174;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 张维 |
地址: | 瑞士斯*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 医学 成像 中的 图像 裁剪 解剖 结构 分割 系统 方法 | ||
1.一种系统,包括:
一个或多个数据存储设备,所述一个或多个数据存储设备存储至少一个第一神经网络模型和至少一个第二神经网络模型,每个第一神经网络模型已被训练以逼近解剖结构周围的感兴趣区域ROI或相关于所述解剖结构的截断平面,每个第二神经网络模型已被训练以逼近所述解剖结构的轮廓;以及
一个或多个处理器,所述一个或多个处理器可操作地耦合到所述一个或多个数据存储设备并且被配置为:
采用所述至少一个第一神经网络模型来处理患者的一个或多个医学图像,以生成裁剪数据;
至少基于来自所述至少一个第一神经网络模型的所述裁剪数据来裁剪所述患者的所述一个或多个医学图像;以及
采用所述至少一个第二神经网络模型来处理所述患者的经裁剪的所述一个或多个医学图像,以生成所述患者的所述医学图像中的解剖结构的一个或多个轮廓。
2.根据权利要求1所述的系统,其中所述一个或多个处理器还被配置为:
使用医学图像的第一数据集来训练所述至少一个第一神经网络模型以逼近ROI或截断平面,所述第一数据集中的每个医学图像包括在其中的解剖结构的轮廓,以及在所述解剖结构周围的ROI或相关于所述解剖结构的截断平面中的至少一个;
基于来自所述第一神经网络模型的数据来裁剪第二数据集的医学图像,所述第二数据集中的每个医学图像包括在其中的解剖结构的轮廓;以及
使用所述第二数据集的经裁剪的所述医学图像来训练所述至少一个第二神经网络模型以逼近解剖结构的轮廓。
3.根据权利要求1或2所述的系统,其中所生成的所述轮廓中的至少一个轮廓具有基本上直的边缘或基本上平坦的表面。
4.根据权利要求1、2或3所述的系统,还包括:
放射疗法设备,所述放射疗法设备被配置为向患者递送放射治疗,
其中所述一个或多个处理器还被配置为:控制所述放射疗法设备以根据治疗计划来照射所述患者,所述治疗计划至少基于所述患者的所述一个或多个医学图像和所生成的所述轮廓。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统,其中所述一个或多个处理器还被配置为:使用至少一种算法来处理所述患者的所述一个或多个医学图像,以将所生成的所述轮廓修改为具有基本上直的边缘或基本上平坦的表面。
6.根据权利要求5所述的系统,其中所述至少一种算法包括启发式算法。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统,其中所述一个或多个处理器被配置为:基于放射疗法的照射场放置来裁剪所述患者的所述一个或多个医学图像。
8.根据权利要求2所述的系统,其中所述一个或多个处理器被配置为:使用所述第二数据集的所述医学图像中的截断平面的定义,来训练所述至少一个第二神经网络模型。
9.根据权利要求2所述的系统,其中所述一个或多个处理器被配置为:
通过迭代过程来训练所述至少一个第一神经网络模型,并且在每次迭代之后计算第一损失函数;
通过迭代过程来训练所述至少一个第二神经网络模型,并且在每次迭代之后计算第二损失函数;以及
在相应的迭代过程之前或期间接收输入以修改所述第一损失函数和所述第二损失函数中的一个,以改变相应的训练中的所述截断平面的效果。
10.根据权利要求2所述的系统,其中所述一个或多个处理器被配置为:基于解剖界标来训练所述至少一个第一神经网络模型以逼近所述ROI。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的系统,其中所述第一神经网络模型和所述第二神经网络模型中的每一个是具有多于两个隐藏层的深度神经网络。
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