分割数字医学图像中解剖实体的方法

摘要

为图像内多个标记的每一个标记定义该标记的初始位置。接着，采样初始位置周围的邻域，该邻域包括该标记的多个候选位置，并将候选位置的每一个位置与成本相关联。优化成本函数，该成本函数表达了所有候选位置的总体灰度级成本和总体形状成本的加权总和。将分割解剖实体定义为穿过候选位置的选定组合的路径，该组合的成本函数被优化。

主权项

一种分割数字医学图像中解剖实体的方法，包括下述步骤：为所述图像内多个标记的每一个标记定义所述标记的初始位置；采样所述初始位置周围的邻域，所述邻域包括所述标记的多个候选位置；将所述候选位置的每一个候选位置与成本相关联；优化成本函数，该成本函数表达了所有候选位置的总体灰度级成本和总体形状成本的加权总和，其中，总体灰度级成本是标记的单个灰度级成本之和，总体形状成本是各形状成本之和；将分割解剖实体定义为穿过所述候选位置的选定组合的路径，该组合的所述成本函数被优化，其中和候选位置相关联的所述成本是通过对为所述医学图像计算的特征图像集的每个特征图像中所述候选位置的灰度级成本求和而获得的总体灰度级成本，所述灰度级成本表达为马氏距离，所述马氏距离定义为由相应协方差矩阵的逆矩阵加权的所述候选位置处的灰度值轮廓与相应的平均轮廓之间的距离，所述平均轮廓和协方差矩阵是从与所述解剖实体相关联的灰度值模型中提取的，其中通过下述步骤获得所述灰度值模型：在多个标记点处采样所述解剖实体的手动分割剖面；在每个所述标记点的邻域中采样多个点；对于每个标记点，将采样点排列在轮廓标记点周围的邻域内；计算至少一个特征图像；计算每个标记点和每个特征图像的平均轮廓；计算每个标记点和每个特征图像的轮廓的协方差矩阵，其中特征图像为预定尺度σ处的导数图像，或者为包括标记位置周围宽度为α的窗口内所述图像或导数图像的局部直方图的数学时刻的图像表示。