基于相似性提供用于调整对象的引导的方法和系统技术方案

提供用于调整目标的引导的方法和系统。例如，一种提供用于调整目标的引导的计算机实现方法，包括：通过神经网络接收参考图像；通过神经网络接收目标图像，该目标图像与目标的位置有关；通过神经网络至少部分地基于与参考图像相关联的信息和与目标图像相关联的信息来确定相似性度量；至少部分地基于相似性度量生成与目标图像相对应的目标注意地图；输出目标图像和目标注意地图；以及至少部分基于目标图像和目标注意地图提供用于调整目标的位置的引导。

Provide guidance methods and systems for adjusting objects based on similarity

【技术实现步骤摘要】
基于相似性提供用于调整对象的引导的方法和系统
本专利技术的某些实施例涉及定位对象。更具体地，本专利技术的一些实施例提供了用于对患者定位的方法和装置。仅作为示例，本专利技术的一些实施例已经被应用于基于相似性来提供用于调整患者的引导。但是，将认识到的是，本专利技术具有更宽泛的应用范围。
技术介绍
通过视觉表象确定是否正确地定位对象(诸如患者)是个复杂的问题。在医疗应用中，有效了解是否针对医疗成像来令人满意地定位患者的不足不利于医疗机构的图像质量和程序效率。有助于评估位置精度的一个方法是通过相似性预测。通常，相似性预测需要极大量的工作和时间并且经常涉及手工制作过程，因此对于适应于真实应用是不切实际的。因此期望用于以较高的效率和有效性来确定是否正确定位目标(诸如患者)的系统和方法。
技术实现思路
本专利技术的某些实施例涉及定位对象。更具体地，本专利技术的一些实施例提供用于对患者定位的方法和装置。仅作为示例，本专利技术的一些实施例已经被应用于基于相似性来提供用于调整患者的引导。但是，将认识到的是，本专利技术具有更宽泛的应用范围。...

【技术保护点】
1.一种提供用于调整目标的引导的计算机实现方法，所述方法包括：/n通过神经网络接收参考图像；/n通过所述神经网络接收目标图像，所述目标图像与所述目标的位置有关；/n通过所述神经网络至少部分地基于与所述参考图像相关联的信息和与所述目标图像相关联的信息来确定相似性度量；/n至少部分地基于所述相似性度量来生成与所述目标图像相对应的目标注意地图；/n输出所述目标图像和所述目标注意地图；以及/n至少部分地基于所述目标图像和所述目标注意地图来提供用于调整所述目标的位置的引导。/n

【技术特征摘要】
20190924 US 16/580,5181.一种提供用于调整目标的引导的计算机实现方法，所述方法包括：
通过神经网络接收参考图像；
通过所述神经网络接收目标图像，所述目标图像与所述目标的位置有关；
通过所述神经网络至少部分地基于与所述参考图像相关联的信息和与所述目标图像相关联的信息来确定相似性度量；
至少部分地基于所述相似性度量来生成与所述目标图像相对应的目标注意地图；
输出所述目标图像和所述目标注意地图；以及
至少部分地基于所述目标图像和所述目标注意地图来提供用于调整所述目标的位置的引导。


2.根据权利要求1所述的计算机实现方法，还包括：
处理所述目标注意地图；以及
将所处理的目标注意地图叠加在所述目标图像上。


3.根据权利要求1所述的计算机实现方法，还包括：
通过所述神经网络生成与所述目标图像相对应的目标特征地图；
其中，所述生成与所述目标图像相对应的目标注意地图包括至少部分地基于所述相似性度量和所述目标特征地图来生成与所述目标图像相对应的所述目标注意地图。


4.根据权利要求3所述的计算机实现方法，还包括：
通过所述神经网络生成与所述参考图像相对应的参考特征地图；以及
至少部分地基于所述相似性度量和所述参考特征地图来生成与所述参考图像相对应的参考注意地图。


5.根据权利要求4所述的计算机实现方法，还包括：
处理所述参考注意地图；以及
将所处理的参考注意地图叠加在所述参考图像上。


6.根据权利要求4所述的计算机实现方法，还包括：
至少部分地基于所述参考特征地图生成参考特征向量；以及
至少部分地基于所述目标特征地图生成目标特征向量；
其中，所述至少部分地基于与所述参考图像相关联的信息和与所述目标图像相关联的信息来确定相似性度量包括通过所述神经网络至少部分地基于所述参考特征向量和所述目标特征向量来确定所述相似性度量。


7.根据权利要求6所述的计算机实现方法，其中：
所述至少部分地基于所述参考特征向量和所述目标特征向量来确定所述相似性度量包括确定所述参考特征向量与所述目标特征向量之间的欧氏距离；并且
所述相似性度量是相似性得分。


8.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中，所述将参考图像接收到神经网络中包括：
接收协议；以及
至少部分地基于所述协议选择所述参考图像。


9.根据权利要求8所述的计算机实现方法，其中，所述将目标图像接收到神经网络中包括：
至少部分地基于所述协议获取所述目标图像。


10.一种提供用于调整针对成像的目标的引导的系统，所述系统包括：
图像获取设备，其被配置为获取目标图像，所述目标图像与所述目标的位置有关；
图像处理设备，其被配置为：
通过神经网络接收参考图像；
通过所述神经网络接收所述目标图像；
通过所述神经网络至少部分地基于与所述参考图像相关联的信息和与所述目标图像相关联的信息来确定相似性度量；
至少部分地基于所述相似性度量来生成与所述目标图像相对应的目标注意地图；以及
输出所述目标图像和所述目标注意地图；以及
显示设备，其被配置为：
接收所述目标图像和所述目标注意地图；以及
至少部分地基于所述目标图像和所述目标注意地图来提供用于调整所述目标的位置的引导。


11.一种用于训练神经网络的计算机实现方法，所述方法包括：
通过神经网络接收第一输入图像；
通过所述神经网络接收第二输入图像；
通过所述神经网络至少部分地基于与所述第一输入图像相关联的信息和与所述第二输入图像相关联的信息来确定第一相似性度量；
至少部分地基于所述第一相似性度量生成与所述第一输入图像相对应的第一注意地图；
至少部分地基于所述第一相似性度量生成与所述第二输入图像相对应的第二注意地图；
至少部分地基于所述第一注意地图修改所述第一输入图像以生成第一修改图像；
至少部分地基于所述第二注意地图修改所述第二输入图像以生成第二修改图像；
通过所述神经网络至...

【专利技术属性】
技术研发人员：斯里克里希纳·卡拉南，吴子彦，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31