毛玻璃状结节(GGN)分割的系统和方法技术方案

一种用于毛玻璃状结节（ＧＧＮ）分割的方法，其包括：　　　　在医学图像中选择一点，其中该点位于ＧＧＮ中；　　　　在该点周围定义感兴趣体积（ＶＯＩ），其中ＶＯＩ包括ＧＧＮ；　　　　从ＶＯＩ中除去胸壁；　　　　获取马尔可夫随机场的初始状态；以及　　　　分割ＶＯＩ，其中采用马尔可夫随机场来分割ＶＯＩ。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及结节分割，并且更具体地涉及采用马尔可夫随机场在肺部计算机断层摄影(CT)体积中进行毛玻璃状结节(GGN)分割。2.相关技术的讨论毛玻璃状结节(GGN)是例如与底层脉管暗淡不相关的模糊肺部阴影的射线摄影外观。GGN以两种形式出现，即如附图说明图1中所示的“纯的”和“混合的”这两种形式。纯GGN不由任何固体成份组成，而混合GGN由一些固体成份组成。GGN在高分辨率计算机断层摄影(HRCT)图像中比平的射线摄影中显示得更清晰。在HRCT图像中，GGN还不同于固态结节地显现，因为固态结节具有较高的对比度和清晰的边界。此外，GGN在HRCT图像中的外观是极有意义的发现，因为它们经常指示活性的和潜在可治疗的过程的存在，诸如细支气管肺泡癌或扩散性腺癌的存在。因为GGN通常与活性肺病相关，所以GGN的存在常常导致进一步诊断评价，该诊断评价包括例如肺活检。因此，基于计算机的分割可有助于医学专家进行某些类型肺病的诊断和治疗。因此，需要一种基于计算机的分割的系统和方法，其可用于准确地和一致地分割GGN以进行快速诊断。专利技术概要本专利技术通过提供一种用于毛玻璃状结节(GGN)分割的系统和方法来克服在已知教导中遇到的上述和其它问题。在本专利技术的一个实施例中，一种用于毛玻璃状结节(GGN)分割的方法包括在医学图像中选择一点，其中该点位于GGN内；在该点周围定义感兴趣体积(VOI)，其中VOI包括GGN；从VOI中除去胸壁；获取马尔可夫随机场的初始状态；以及分割VOI，其中采用马尔可夫随机场来分割VOI。该方法还包括获得医学图像，其中采用计算机断层摄影(CT)成像技术来获得该医学图像。该方法还包括采用计算机辅助的GGN检测技术来检测GGN；以及手动检测GGN。自动或手动地选择该点。GGN为纯GGN和混合GGN中的一种。该方法还包括定义VOI的形状和大小之一。通过执行区域生长来除去胸壁。通过在除去胸壁后在VOI上执行区域生长来获得马尔可夫随机场的初始状态。采用马尔可夫随机场来分割VOI的步骤包括定义VOI的后验概率；以及采用后验概率的最大值来标注VOI中的每个像素，其中VOI中的每个像素被标注为GGN和背景之一。所定义的后验概率由P(L|F)∝P(F|L)P(L)来计算。标注每个像素的步骤由lx‾(i)=argminl∈{g,b}{U(g,i-1)+12σ2,U(b,i-1)+12σ2}]]>来计算，其中标注包括扫描VOI，直到达到收敛。该方法还包括在已采用马尔可夫随机场对VOI进行分割之后，执行形状分析，以除去附着于GGN上或其附近的血管；以及显示采用马尔可夫随机场进行分割的VOI。在本专利技术的另一实施例中，一种用于GGN分割的系统包括用于存储程序的存储设备；与存储设备进行通信的处理器，该处理器用程序实施来采用与肺部的医学图像相关的数据定义GGN周围的感兴趣体积(VOI)；从VOI中除去胸壁；获取马尔可夫随机场的初始状态；以及分割VOI，其中采用马尔可夫随机场来分割VOI。该处理器还用程序代码实施来获得医学图像，其中采用CT成像技术来获得该医学图像。通过执行区域生长来除去胸壁。通过除去胸壁之后在VOI上执行区域生长来获取马尔可夫随机场的初始状态。当采用马尔可夫随机场来分割VOI时，该处理器还用程序代码实施来定义VOI的后验概率；以及采用后验概率的最大值来标注VOI中的每个像素，其中VOI中的每个像素被标注为GGN和背景之一。所定义的后验概率由P(L|F)∝P(F|L)P(L)来计算。标注每个像素的步骤由lx‾(i)=argminl∈{g,b}{U(g,i-1)+12σ2,U(b,i-1)+12σ2}]]>来计算。该处理器还用程序代码实施来在采用马尔可夫随机场进行分割的VOI内执行形状分析，以除去附着于GGN的血管；以及显示采用马尔可夫随机场进行分割的VOI，其中GGN是可见的。在本专利技术的又一实施例中，一种计算机程序产品包括具有其上记录有用于GGN分割的计算机程序逻辑的计算机可用介质，该计算机程序逻辑包括用于在医学图像中选择一点的程序代码，其中该点位于GGN内或其附近；用于在该点周围定义VOI的程序代码，其中VOI包括GGN；用于从VOI中除去胸壁的程序代码；用于获取马尔可夫随机场的初始状态的程序代码；以及用于分割VOI的程序代码，其中采用马尔可夫随机场来分割VOI。在本专利技术的另一实施例中，一种用于GGN分割的系统包括用于在医学图像中选择一点的装置，其中该点位于GGN内；用于在该点周围定义VOI的装置，其中VOI包括GGN；用于从VOI中除去胸壁的装置；用于获得马尔可夫随机场的初始状态的装置；以及用于分割VOI的装置，其中采用马尔可夫随机场来分割VOI。在本专利技术的又一实施例中，一种采用马尔可夫随机场在肺部CT体积内进行GGN分割的方法包括从与肺部CT体积相关的数据中选择GGN；在GGN周围定义VOI；通过在VOI上执行区域生长来从VOI中除去胸壁；通过在除去胸壁之后分割VOI来获得迭代条件模式(ICM)过程的初始状态；以及采用马尔可夫随机场来分割VOI，其中该分割包括定义VOI的后验概率；以及执行ICM过程，其中ICM过程包括采用后验概率的最大值来标注VOI中的每个像素，其中VOI中的每个像素被标注为GGN和背景之一，直到VOI中的每个像素都被标注。所定义的后验概率由P(L|F)∝P(F|L)P(L)来计算。在ICM过程期间标注每个像素的步骤由lx‾(i)=argminl∈{g,b}{U(g,i-1)+12σ2,U(b,i-1)+12σ2}]]>来计算，其中ICM过程从初始状态开始。上述特征代表实施例，并被呈现来帮助理解本专利技术。应当理解，这些特征不打算被认为是对由权利要求所限定的本专利技术的限制，或者是对权利要求的等同物的限制。因此，特征的这个概要不应该在确定等同物时被认为是决定性的。本专利技术的附加的特征将在下面的描述中、从附图以及从权利要求中变得明显。附图简述图1示出“纯”毛玻璃状结节(GGN)和“混合”GGN；图2是根据本专利技术的示范性实施例的、用于GGN分割的系统的框图；图3是示出根据本专利技术的示范性实施例的、用于GGN分割的方法的流程图；图4示出根据本专利技术的示范性实施例的、在区域生长期间采用的连通类型；图5示出根据本专利技术的示范性实施例的、在区域生长期间采用的一系列团(clique)；图6示出根据本专利技术的示范性实施例的、由迭代条件模式(ICM)采用的光栅扫描的次序；以及图7示出根据本专利技术的示范性实施例的、在执行GGN分割之前和在执行GGN分割之后的几个GGN。示范性实施例的详细描述图2是根据本专利技术的示范性实施例的、用于毛玻璃状结节(GGN)分割的系统的框图。如图2中所示，该系统尤其包括扫描设备205、个人计算机(PC)210和操作者控制台和/或连接在例如以太网网络220上的虚拟导航终端215。扫描设备205为高分辨率计算机断层摄影(HR本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

【专利技术属性】
技术研发人员：L·张，M·房，
申请(专利权)人：西门子共同研究公司，
类型：发明
国别省市：