The invention provides a system and a method for medical image processing using a neural network. The first and second controller networks share a common memory, and both the first and second controller networks can write data to the memory, and both the first and second controller networks can read data from the memory. Reading and writing are performed by the corresponding read and write heads, which are advantageously neural networks that train how to write and read in the best way. Therefore, the memory provides context data generated by other controller networks for each controller network.
【技术实现步骤摘要】
医学图像分割
本专利技术涉及一种用于医学图像分割的系统，或者换句话说，涉及一种用于分割医学图像的系统。本专利技术还涉及一种用于医学图像分割的方法，即用于分割医学图像的方法。本专利技术还涉及计算机可读数据存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
分割是用于计算机辅助诊断和干预，治疗和临床研究的医学成像中的基本步骤。分割可以包括确定患者的医学图像中的哪些部分属于患者的哪个器官。用于医学图像分割的标准方法是多图谱标记传播(MALP)。在MALP中，一组图谱，即例如由专家手动标记的图像，用于估计看不见的数据的分割。标记图像例如是连同作为专家提供的标记的对应分割掩膜的图像。现有技术的解决方案通常执行计算成本高的每个图谱非线性配准到看不见的数据，并直接使用图谱标记作为标记建议，例如参见以下出版物：Milletari，F.，Ahmadi，5.，Kroll，C.，Plate，A.，Rozanski，VE，Maiostre，J.，Levin，J.，Dietrich，O.，Ertl-Wagner，B.，Botzel，...
【技术保护点】
1.一种用于医学图像分割的系统(1000)，其包括：/n输入模块(400)，所述输入模块配置成提供待分割的N维医学图像(1)的多个补片(2-i)；/n计算装置(100)，所述计算装置配置成将训练的第一神经网络实现为第一控制器网络(10)，并且将训练的第二神经网络实现为第二控制器网络(20)；/n其中所述第一控制器网络(10)配置成顺序地接收表示第一补片序列中的所述多个补片(2-i)的每一个的输入数据(11-i)，并且顺序地生成和输出指示所述多个补片(2-i)的每一个的相应的第一补片分割掩膜候选(14-i)的数据(13-i)；/n其中所述第二控制器网络(20)配置成顺序地接收...
【技术特征摘要】
20180509 EP 18171615.01.一种用于医学图像分割的系统(1000)，其包括：
输入模块(400)，所述输入模块配置成提供待分割的N维医学图像(1)的多个补片(2-i)；
计算装置(100)，所述计算装置配置成将训练的第一神经网络实现为第一控制器网络(10)，并且将训练的第二神经网络实现为第二控制器网络(20)；
其中所述第一控制器网络(10)配置成顺序地接收表示第一补片序列中的所述多个补片(2-i)的每一个的输入数据(11-i)，并且顺序地生成和输出指示所述多个补片(2-i)的每一个的相应的第一补片分割掩膜候选(14-i)的数据(13-i)；
其中所述第二控制器网络(20)配置成顺序地接收表示第二补片序列中的相同多个补片(2-i)的每一个的输入数据(21-i)，并且顺序地生成和输出指示所述多个补片(2-i)的每一个的相应的第二补片分割掩膜候选(24-i)的数据(23-i)；
其中所述第二补片序列与所述第一补片序列不同；
由所述第一控制器网络和第二控制器网络(10、20)共用的存储器(200)；
其中所述第一控制器网络(10)还配置成将与所述第一控制器网络(10)的状态相关的数据写入所述存储器(200)；
其中所述第二控制器网络(20)配置成从所述存储器(200)读取由所述第一控制器网络(10)写入的数据的至少一部分，并且在生成指示所述第二补片分割掩膜候选(24-i)中的至少一个的数据(23-i)时利用读取的数据；
并且其中所述计算装置(100)还配置成基于指示所述第一和第二补片分割掩膜候选(14-i、24-i)的数据，生成用于分割所述N维医学图像(1)的最终图像分割掩膜(4)。
2.根据权利要求1所述的系统(1000)，
其中所述第二控制器网络(20)还配置成将与所述第二控制器网络(20)的状态相关的数据写入所述存储器(200)；
其中所述第一控制器网络(10)配置成从所述存储器(200)读取由所述第二控制器网络(20)写入的数据的至少一部分，并且在生成指示所述第一补片分割掩膜候选(14-i)中的至少一个的数据(13-i)时利用读取的数据。
3.根据权利要求1或2所述的系统(1000)，
其中所述第二补片序列等于反向的所述第一补片序列。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统(1000)，
其中所述计算装置(100)配置成将至少一个训练的第三神经网络(30)实现为可由所述第一控制器网络(10)用于写入所述存储器(200)的第一存储器写头(15)和/或将至少一个训练的第四神经网络(40)实现为可由所述第二控制器网络(20)用于写入所述存储器(200)的第二存储器写头。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统(1000)，
其中所述计算装置(100)配置成将至少一个训练的第五神经网络(50)实现为可由所述第一控制器网络(10)用于从所述存储器(200)读取的第一存储器读头(16)和/或将至少一个训练的第六神经网络(60)实现为可由所述第二控制器网络(20)用于从所述存储器(200)读取的第二存储器读头；并且
其中至少一个第一和/或至少一个第二存储器读头(16)实现为表示所述存储器(200)内的上下文数据的上下文矢量的可微分变换。
6.根据权利要求5所述的系统(1000)，
其中提供多个第一存储器读头(15)和/或多个第二存储器读头。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统(1000)，
其包括由所述第一控制器网络和第二控制器网络(10、20)共用的数据库(300)，所述数据库(300)包括链接到多个数据集的密钥矢量；
其中所述计算装置(100)配置成将至少一个训练的第七神经网络(70)实现为可由所述第一控制器网络(10)使用的至少一个第一数据库读头(17)和/或将至少一个训练的第八神经网络(80)实现为可由所述第二控制器网络(20)使用的至少一个第二数据库读头；
所述第一和/或第二数据库读头(17)相应地配置并且可用于基于所述密钥矢量从所述数据库(300)检索基于所述多个数据集中的至少一个的数据；并且
其中所述第一控制器网络和/或第二控制器网络(10、20)相应地配置成在生成相应地指示所述第一补片分割掩膜候...
【专利技术属性】
技术研发人员：O波利，FC格苏，CI伯塞亚，
申请(专利权)人：西门子医疗有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE
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