用于生成医学图像的系统和方法技术方案

提供了一种用于生成合成2D解释图像的方法，包括：将划分的3D图像的每个2D医学图像输入到在标记有视觉发现的指示的2D图像上训练的2D分类器(106,306)中；计算每个相应2D图像(108,308)的相应解释图，相应解释图包括对应于相应2D图像的对应区域的区域，相应解释图的每个相应区域与指示相应2D图像的影响的计算的可解释权重相关联；以及计算合成2D解释图像(114,310)，合成2D解释图像包括其每个相应区域的相应聚合权重，每个相应聚合权重通过聚合针对与合成2D解释图像的相应区域对应的相应区域所计算的可解释权重来计算。区域所计算的可解释权重来计算。区域所计算的可解释权重来计算。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于生成医学图像的系统和方法

技术介绍

[0001]在本专利技术的一些实施例中，本专利技术涉及医学图像处理，并且更具体地但不排他地涉及用于从3D医学图像生成2D医学图像的系统和方法。
[0002]可以从3D医学图像创建2D医学图像，以帮助放射科医师浏览3D医学图像。放射科医师可以使用2D医学图像以便确定要聚焦在3D医学图像的哪些部分上。例如，在示出了特定肺的特定肺叶中的肺结节的CT扫描的2D图像中，放射科医师可以观察对应于特定肺叶的CT扫描的切片以获得对肺结节的更好的观察。

技术实现思路

[0003]根据第一方面，一种用于从3D医学图像生成合成2D解释图像的计算机实现的方法，包括：将通过划分3D医学图像所创建的多个2D医学图像中的每个2D医学图像输入到2D分类器，所述2D分类器是在被标记有在其中所描绘的视觉发现的指示的2D医学图像的训练数据集上训练的；针对所述多个2D医学图像中的每个相应的2D医学图像，计算多个解释图中的相应的解释图，所述相应的解释图包括与相应的2D图像中的多个对应区域对应的多个区域，所述相应的解释图中的每个相应区域与所计算的可解释权重相关联，所述所计算的可解释权重指示相应的2D医学图像中的相应的对应区域对被提供了相应的2D医学图像的所述2D分类器的结果的影响；计算合成2D解释图像，所述合成2D解释图像包括其每个相应区域的相应的聚合(aggregate)权重，每个相应的聚合权重通过聚合针对与所述合成2D解释图像中的相应区域对应的所述多个解释图中的相应区域所计算的多个所述可解释权重来计算；以及提供所述合成2D解释图像以用于在显示器上呈现。
[0004]根据第二方面，一种生成用于分析3D医学图像的2D图像的2D分类器的方法，包括：访问多个训练3D医学图像，对于所述多个3D医学图像中的每个相应的3D医学图像：将所述相应的3D医学图像划分为多个2D医学图像，将所述多个2D医学图像中的每个2D医学图像输入到2D分类器，所述2D分类器是在被标记有在其中所描绘的视觉发现的指示的2D医学图像的训练数据集上训练的；针对所述多个2D医学图像中的每个相应的2D医学图像，计算多个解释图中的相应的解释图，所述相应的解释图包括与相应的2D图像中的多个对应区域对应的多个区域，所述相应的解释图中的每个相应区域与所计算的可解释权重相关联，所述所计算的可解释权重指示相应的2D医学图像中的相应的对应区域对被提供了相应的2D医学图像的所述2D分类器的结果的影响；计算合成2D解释图像，所述合成2D解释图像包括其每个相应区域的相应的聚合权重，每个相应的聚合权重通过聚合针对与所述合成2D解释图像中的相应区域对应的所述多个解释图中的相应区域所计算的多个所述可解释权重来计算，将指示在其中所描绘的所述视觉发现的存在的标签分配给所述合成2D解释图像；生成包括多个所述合成2D解释图像和对应标签的经更新的训练数据集；以及通过使用所述经更新的训练数据集更新所述2D分类器的所述训练来生成经更新的2D分类器。
[0005]根据第三方面，一种用于从顺序采集的视频2D医学图像生成合成2D解释图像的计算机实现的方法，包括：接收在时间间隔内作为视频捕获的顺序的(sequence)多个2D医学
图像，其中，所述多个2D医学图像在时间上间隔开，将所述多个2D医学图像中的每个2D医学图像输入到2D分类器，所述2D分类器是在被标记有在其中所描绘的视觉发现的指示的2D医学图像的训练数据集上训练的；针对所述多个2D医学图像中的每个相应的2D医学图像，计算多个解释图中的相应的解释图，所述相应的解释图包括与相应的2D图像中的多个对应区域对应的多个区域，所述相应的解释图中的每个相应区域与所计算的可解释权重相关联，所述所计算的可解释权重指示相应的2D医学图像中的相应的对应区域对被提供了相应的2D医学图像的所述2D分类器的结果的影响，以及计算合成2D解释图像，所述合成2D解释图像包括其每个相应区域的相应的聚合权重，每个相应的聚合权重通过聚合针对与所述合成2D解释图像中的相应区域对应的所述多个解释图中的相应区域所计算的多个所述可解释权重来计算。
[0006]根据第四方面，一种从3D医学图像生成合成2D解释图像的计算机实现的方法，包括：将通过以下中的至少一项获得的多个2D医学图像中的每个2D医学图像输入到2D分类器：划分3D医学图像，以及被捕获为时间间隔上的视频，所述2D分类器是在被标记有在其中所描绘的视觉发现的指示的2D医学图像的训练数据集上训练的；针对所述多个2D医学图像中的每个相应的2D医学图像，计算多个解释图中的相应的解释图，所述相应的解释图包括与相应的2D图像中的多个对应区域对应的多个区域，所述相应的解释图中的每个相应区域与所计算的可解释权重相关联，所述所计算的可解释权重指示相应的2D医学图像中的相应的对应区域对被提供了相应的2D医学图像的所述2D分类器的结果的影响；计算合成2D解释图像，所述合成2D解释图像包括其每个相应区域的相应的聚合权重，每个相应的聚合权重通过聚合针对与所述合成2D解释图像中的相应区域对应的所述多个解释图中的相应区域所计算的多个所述可解释权重来计算；以及提供所述合成2D解释图像以用于在显示器上呈现。
[0007]根据第五方面，一种用于从3D医学图像生成合成2D解释图像的设备，包括：至少一个硬件处理器，其执行代码以用于：将通过以下中的至少一项获得的多个2D医学图像中的每个2D医学图像输入到2D分类器：划分3D医学图像，以及被捕获为时间间隔上的视频，所述2D分类器是在被标记有在其中所描绘的视觉发现的指示的2D医学图像的训练数据集上训练的，针对所述多个2D医学图像中的每个相应的2D医学图像，计算多个解释图中的相应的解释图，所述相应的解释图包括与相应的2D图像中的多个对应区域对应的多个区域，所述相应的解释图中的每个相应区域与所计算的可解释权重相关联，所述所计算的可解释权重指示相应的2D医学图像中的相应的对应区域对被提供了相应的2D医学图像的所述2D分类器的结果的影响，计算合成2D解释图像，所述合成2D解释图像包括其每个相应区域的相应的聚合权重，每个相应的聚合权重通过聚合针对与所述合成2D解释图像中的相应区域对应的所述多个解释图中的相应区域所计算的多个所述可解释权重来计算，以及提供所述合成2D解释图像以用于在显示器上呈现。
[0008]根据第六方面，一种用于从3D医学图像生成合成2D解释图像的计算机程序产品包括存储计算机程序的非暂时性介质，所述计算机程序在由至少一个硬件处理器执行时使所述至少一个硬件处理器执行：将通过以下中的至少一项获得的多个2D医学图像中的每个2D医学图像输入到2D分类器：划分3D医学图像，以及被捕获为时间间隔上的视频，所述2D分类器是在被标记有在其中所描绘的视觉发现的指示的2D医学图像的训练数据集上训练的，针
对所述多个2D医学图像中的每个相应的2D医学图像，计算多个解释图中的相应的解释图，所述相应的解释图包括与相应的2D图像中的多个对应区域对应的多个区域，所述相应的解释图中的每个相应区域与所计算的可解释权重相关联，所述所计算的可解释权重指示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种从3D医学图像生成合成2D解释图像的计算机实现的方法，包括：将通过以下中的至少一项获得的多个2D医学图像中的每个2D医学图像输入到2D分类器：划分3D医学图像，以及被捕获为时间间隔上的视频，所述2D分类器是在被标记有在其中所描绘的视觉发现的指示的2D医学图像的训练数据集上训练的；针对所述多个2D医学图像中的每个相应的2D医学图像，计算多个解释图中的相应的解释图，所述相应的解释图包括与相应的2D图像中的多个对应区域对应的多个区域，所述相应的解释图中的每个相应区域与所计算的可解释权重相关联，所述所计算的可解释权重指示相应的2D医学图像中的相应的对应区域对被提供了相应的2D医学图像的所述2D分类器的结果的影响；计算合成2D解释图像，所述合成2D解释图像包括其每个相应区域的相应的聚合权重，每个相应的聚合权重通过聚合针对与所述合成2D解释图像中的相应区域对应的所述多个解释图中的相应区域所计算的多个所述可解释权重来计算；以及提供所述合成2D解释图像以用于在显示器上呈现。2.根据权利要求1所述的方法，其中，每个相应的聚合权重表示在所计算的合成2D解释图像的对应的相应区域处存在视觉发现的相应的可能性。3.根据权利要求1所述的方法，其中，通过将所述3D医学图像沿着z轴划分成多个顺序的2D切片来计算所述多个2D医学图像，其中，针对所述多个顺序的2D切片中的具有沿着x轴和y轴的共同x、y坐标以及沿着所述z轴的可变z坐标的每个相应区域来计算相应的聚合权重。4.根据权利要求3所述的方法，其中，根据由观看被呈现在显示器上的所述3D医学图像的用户所选择的视轴，获得限定将所述3D医学图像切成所述多个顺序的2D切片的轴的所述z轴的取向，其中，基于与所述视轴对应的所述z轴所计算的所述合成2D解释图像与所述3D医学图像一起被呈现在所述显示器上，并且所述方法还包括：在至少一次迭代中，动态地检测在所述显示器上所呈现的所述3D医学图像的所述视轴的变化；基于所述视轴的所述变化，动态计算经更新的合成2D解释图像；以及动态地更新所述显示器以呈现所述经更新的合成2D解释图像。5.根据权利要求3所述的方法，还包括：计算所述z轴的特定取向，所述z轴限定将所述3D医学图像切成所述多个顺序的2D切片的轴，所述z轴的特定取向生成具有表示所述视觉发现的最小遮挡的最大聚合权重的最佳合成2D解释图像；将所述3D医学图像在所述显示器上的呈现自动调整到所述z轴的所述特定取向；以及在所述显示器上呈现所述最佳合成2D解释图像。6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述多个2D医学图像中的每个2D医学图像包括与所述3D医学图像的体素对应的像素，相应的可解释权重被分配给所述多个2D医学图像中的每个2D医学图像的每个像素，并且针对所述合成2D解释图像中的具有特定(x，y)坐标的每个像素，通过聚合所述多个2D医学图像中的具有用于可变z坐标的对应(x，y)坐标的像素的可解释权重，计算相应的聚合权重。7.根据权利要求1所述的方法，其中，对于相应的2D图像整体，所述训练数据集的所述视觉发现的所述指示是非定位的，并且其中，所述2D分类器利用非定位数据生成指示针对
输入2D图像整体的所述视觉发现的结果。8.根据权利要求1所述的方法，其中，每个相应的解释图的每个解释权重表示相应的对应区域对所述2D分类器的所述结果的相对影响。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述合成2D解释图像的每个相应的聚合权重被计算为针对与所述合成2D解释图像中的相应区域对应的所述多个解释图中的相应区域所计算的所述可解释权重的加权平均。10.根据权利要求1所述的方法，其中，每个相应的解释图包括与相应的2D医学图像的像素对应的具有由对应的相应的可解释权重调整的像素强度值的多个像素，其中，所述合成2D解释图像包括具有通过聚合由所述多个解释图中的对应的相应的可解释权重调整的所述像素强度值来计算的像素强度值的多个像素。11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述3D医学图像选自包括以下各项的组：CT，MRI，乳房断层摄影，数字乳房断层合成(DBT)，3D超声，3D核成像，以及PET。12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述视觉发现表示癌症。13.根据权利要求1所述的方法，还包括：选择所述多个解释图的子集，其中，每个所选择的解释图包括至少一个区域的至少一个聚类，所述至少一个区域具有比从所述聚类中排除的其他区域的解释权重高出要求的解释权重，其中，根据所选...

【专利技术属性】
技术研发人员：V，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：