利用患者深度图像提供医疗指导的系统和方法技术方案

一种利用患者表征模型的方法和系统，所述患者表征模型包括特征提取模型和参数确定模型。例如，一种计算机实施的方法，包括：通过第一特征提取模型来接收深度图像；通过所述第一特征提取模型来生成与所述深度图像对应的第一特征向量；通过参数确定模型至少部分地基于所述第一特征向量来确定多个三维模型参数；接收金标准；确定所述金标准和与所述多个三维模型参数相关联的信息之间的偏差；至少部分地基于所述偏差来改变所述患者表征模型的一个或多个参数；接收第一患者图像；至少部分地基于所述第一患者图像来确定多个三维患者参数；和提供所述多个三维患者参数作为医疗指导。

System and method of providing medical guidance by using patient depth image

【技术实现步骤摘要】
利用患者深度图像提供医疗指导的系统和方法
本专利技术的某些实施例涉及医疗指导。更具体地，本专利技术的一些实施例提供了利用患者深度图像提供医疗指导的方法和系统。仅仅通过示例的方式，本专利技术的一些实施例被配置以为医疗扫描提供指导。但是可以认识到，本专利技术具有更广泛的适用范围。
技术介绍
在许多医疗环境中，患者定位和建模通常是关键步骤，以帮助指导医务人员做出决策(例如与医学治疗计划相关的决策)或者用于医疗检查设备的参数设置。对于人体姿态的估计可能涉及在给定与患者对应的输入图像的情况下估计参数化人体网格模型。这种输入图像通常是二维的，并且可以包括二维的关键感兴趣点，这些关键感兴趣点可以被用于查找模型参数。所述模型参数也可以在不存在这些关键点的情况下进行估计，而是直接地根据二维输入图像来进行估计，例如基于回归算法进行估计。然而，传统的估计方法存在着一些限制了估计准确性的问题。例如，传统的估计方法不能很好地解决深度模糊程序，在该深度模糊程序中多个三维配置可以解释相同的二维图像。在又一个示例中，传统的估计方法缺乏用于限制其估计以符合真实的人体形状和姿态的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于利用患者表征模型来提供医疗指导的计算机实施的方法，所述患者表征模型包括参数确定模型和一个或多个特征提取模型，所述方法包括：/n通过第一特征提取模型来接收深度图像；/n通过所述第一特征提取模型来生成与所述深度图像对应的第一特征向量；/n通过所述参数确定模型至少部分地基于所述第一特征向量来确定多个三维模型参数；/n接收金标准；/n确定所述金标准和与所述多个三维模型参数相关联的信息之间的偏差；/n至少部分地基于所述偏差来改变所述患者表征模型的一个或多个参数；和/n在所述改变所述患者表征模型的一个或多个参数之后，至少通过以下步骤来提供医疗指导：/n通过所述第一特征提取模型来接收第一患者图像...

【技术特征摘要】
20191125 US 16/694,4561.一种用于利用患者表征模型来提供医疗指导的计算机实施的方法，所述患者表征模型包括参数确定模型和一个或多个特征提取模型，所述方法包括：
通过第一特征提取模型来接收深度图像；
通过所述第一特征提取模型来生成与所述深度图像对应的第一特征向量；
通过所述参数确定模型至少部分地基于所述第一特征向量来确定多个三维模型参数；
接收金标准；
确定所述金标准和与所述多个三维模型参数相关联的信息之间的偏差；
至少部分地基于所述偏差来改变所述患者表征模型的一个或多个参数；和
在所述改变所述患者表征模型的一个或多个参数之后，至少通过以下步骤来提供医疗指导：
通过所述第一特征提取模型来接收第一患者图像；
通过所述参数确定模型至少部分地基于所述第一患者图像来确定多个三维患者参数；和
提供所述多个三维患者参数作为医疗指导。


2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其特征在于，
所述接收金标准包括：接收与所述深度图像对应的多个金标准模型参数；
所述确定偏差包括：确定所述多个三维模型参数与所述多个金标准模型参数之间的偏差距离；和
所述至少部分地基于所述偏差来改变所述患者表征模型的一个或多个参数包括：至少部分地基于所述偏差距离来改变所述第一特征提取模型和所述参数确定模型中的至少一个的一个或多个参数。


3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其特征在于，进一步包括：
至少部分地基于所述三维模型参数来确定与所述深度图像对应的一个或多个目标特征深度；
其中：
所述接收金标准包括：接收与所述深度图像对应的一个或多个参考特征深度；
所述确定偏差包括：确定所述一个或多个目标特征深度与所述一个或多个参考特征深度之间的一个或多个深度偏差；和
所述至少部分地基于所述偏差来改变所述患者表征模型的一个或多个参数包括：至少部分地基于所述一个或多个深度偏差来改变所述第一特征提取模型和所述参数确定模型中的至少一个的一个或多个参数。


4.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其特征在于，进一步包括：
通过分布生成模型至少部分地基于所述多个三维模型参数来生成目标本征向量的目标分布；
其中：
所述接收金标准包括：接收正态分布；
所述确定偏差包括：从所述正态分布确定所述目标分布的目标分布散度；和
所述至少部分地基于所述偏差来改变所述患者表征模型的一个或多个参数包括：至少部分地基于所述目标分布散度来改变所述第一特征提取模型和所述参数确定模型中的至少一个的一个或多个参数。


5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其特征在于，进一步包括：
通过第二特征提取模型来接收二维图像；
通过所述第二特征提取模型来生成与所述二维图像对应的第二特征向量；和
将所述第一特征向量和所述第二特征向量级联为级联的特征向量；
其中：
所述确定多个三维模型参数包括：通过所述参数确定模型至少部分地基于所述级联的特征向量来确定所述多个三维模型参数；
所述接收金标准包括：接收与所述深度图像和所述二维图像对应的金标准；和
所述改变所述患者表征模型的一个或多个参数包括：至少部分地基于所述偏差来改变所述第一特征提取模型、所述第二特征提取模型、和所述参数确定模型中的至少一个的一个或多个参数。


6.根据权利要求5所述的计算机实施的方法，其特征在于，
所述接收金标准包括：接收与所述深度图像和所述二维图像对应的多个金标准模型参数；
所述确定偏差包括：确定所述多个三维模型参数与所述多个金标准模型参数之间的偏差距离；和
所述至少部分地基于所述偏差来改变所述第一特征提取模型、所述第二特征提取模型、和所述参数确定模型中至少一个的一个或多个参数包括：至少部分地基于所述偏差距离来改变所述第一特征提取模型、所述第二特征提取模型、和所述参数确定模型中的至少一个的一个或多个参数。


7.根据权利要求6所述的计算机实施的方法，其特征在于，所述至少部分地基于所述偏差距离来改变所述第一特征提取模型、所述第二特征提取模型、和所述参数确定模型中的至少一个的一个或多个参数包括：改变所述第一特征提取模型、所述第二特征提取模型、和所述参数确定模型中的至少一个的一个或多个参数以减少所述偏差距离。


8.根据权利要求5所述的计算机实施的方法，其特征在于，进一步包括：
至少部分地基于所述多个三维模型参数来确定与所述二维图像对应的一个或多个目标特征位置；
其中：
所述接收金标准包括：接收与所述二维图像对应的一个或多个参考特征位置；
所述确定偏差包括：确定所述一个或多个目标特征位置与所述一个或多个参考特征位置之间的一个或多个位置偏差；和
所述至少部分地基于所述偏差来改变所述第一特征提取模型、所述第二特征提取模型、和所述参数确定模型中至少一个的一个或多个参数包括：至少部分地基于所述一个或多个位置偏差来改变所述第一特征提取模型、所述第二特征提取模型、和所述参数确定模型中的至少一个的一个或多个参数。


9.根据权利要求8所述的计算机实施的方法，其特征在于，所述至少部分地基于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：斯里克里希纳·卡拉南，吴子彦，陈德仁，
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