【技术实现步骤摘要】
本申请通常涉及用于自动和自适应地分割医学图像的机器学习。
技术介绍
1、放射疗法(基于放射的疗法)用作发射能够杀死细胞或缩小肿瘤的高剂量辐射的癌症治疗。放射疗法被谨慎地应用于患者，以便专门针对肿瘤，同时最小化对健康器官和组织的损害。诸如磁共振成像(mri)和计算机断层(ct)扫描等医学成像技术可用于标识肿瘤的大小和位置，以指导放射疗法。医师可对从放射学机器上捕获的医学图像进行分割，以划定(delineate)在医学图像中描绘的解剖区域。准确的分割非常重要，因为分割后的区域用于帮助定义成像区域的放射疗法。
2、机器学习模型可用于辅助图像分割过程，在图形分割过程，医师可以细化机器学习模型的输出，以为医学图像中的感兴趣区域准确分配标签。然而，这种自动分割技术依赖于具有固定参数的静态机器学习模型。在临床环境中使用静态模型时，由于个体患者与用于训练静态模型的病例之间的差异，因此需要对器官轮廓进行附加的校正。这些差异可以包括患者特异性因素(例如，疾病特征)和肿瘤医师风格，并且可能导致不同肿瘤医师对不同患者的相同结构采用不同的轮廓绘制方式。这些差异在自适应放射疗法中更为复杂，因为在多分次自适应放射疗法(multi-fraction adaptive radiotherapy)过程期间可能要进行多次分割。对于每个分割过程，医师必须手动并且持续校正静态机器学习模型所产生的分割错误。
技术实现思路
1、由于上述原因，期望存在一种系统，该系统能够响应于医师输入而自动在每个患者的基础上改进自动
2、在一个实施例中，一种方法包括：执行分割模型，该分割模型接收患者的医学图像作为输入，并且针对患者的放射疗法治疗生成医学图像的初始分割；响应于在呈现初始分割的用户界面处的输入而标识患者的经校正的分割，并且经校正的分割与生成的初始分割相对应；以及基于医学图像和经校正的分割对患者的分割模型进行微调，以生成经微调的分割模型。
3、该方法可以包括执行经微调的分割模型以生成第二图像的第二分割；以及基于第二图像和与第二分割相对应的第二经校正的分割对经微调的分割模型进行微调。
4、该方法可以包括训练第二模型，该第二模型基于交互数据生成经细化的分割；并且由一个或多个处理器执行该第二模型，以基于初始分割和用户界面处的输入生成医学图像的经细化的分割。
5、该方法可以包括由一个或多个处理器基于用户界面处的输入生成提示图。第二模型可以基于初始分割和提示图生成医学图像的经细化的分割。
6、该方法可以包括执行经微调的分割模型以生成第二图像的第二分割；以及基于第二分割和用户界面处的第二输入对第二模型进行微调。
7、用户界面处的输入可以包括对初始分割的修改。
8、医学图像可以是患者的解剖学结构的放射图像。医学图像可以是患者的解剖学结构的第一放射图像，并且第二图像可以是患者的解剖学结构的第二放射图像。
9、该方法可以包括生成用户界面，该用户界面响应于执行分割模型而呈现初始分割。
10、该方法可以包括响应于指示细化的、在用户界面处的输入，生成经校正的分割。
11、在另一实施例中，一种系统包括与非暂态存储器耦合的一个或多个处理器，这些处理器被配置为执行分割模型，该分割模型接收患者的医学图像作为输入，并针对患者的放射疗法治疗生成医学图像的初始分割；响应于在呈现初始分割的用户界面处的输入而标识患者的经校正的分割，并且经校正的分割与生成的初始分割相对应；以及基于医学图像和经校正的分割对患者的分割模型进行微调，以生成经微调的分割模型。
12、一个或多个处理器可以被配置为执行经微调的分割模型，以生成第二图像的第二分割；以及基于第二图像和与第二分割相对应的第二经校正的分割，对经微调的分割模型进行微调。
13、一个或多个处理器可以被配置为训练第二模型，该第二模型基于交互数据生成经细化的分割；并且执行该第二模型，以基于初始分割和用户界面处的输入生成医学图像的经细化的分割。
14、一个或多个处理器可以被配置为基于用户界面处的输入生成提示图。第二模型可以基于提示图生成医学图像的经细化的分割。
15、一个或多个处理器可以被配置为执行经微调的分割模型以生成第二图像的第二分割；以及基于第二分割和用户界面处的第二输入对第二模型进行微调。
16、用户界面处的输入可以包括对初始分割的修改。
17、医学图像可以包括患者的解剖学结构的放射图像。医学图像可以是患者的解剖学结构的第一放射图像，并且第二图像可以是患者的解剖学结构的第二放射图像。
18、一个或多个处理器可以被配置为生成用户界面，该用户界面响应于执行分割模型而呈现初始分割。
19、一个或多个处理器可以被配置为响应于指示细化的、在用户界面处的输入而生成经校正的分割。
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1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，还包括：由所述一个或多个处理器基于所述用户界面处的所述输入生成提示图，其中所述第二模型基于所述初始分割和所述提示图生成所述医学图像的所述经细化的分割。
5.根据权利要求3所述的方法，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述用户界面处的所述输入包括对所述初始分割的修改。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述医学图像是所述患者的解剖学结构的放射图像。
8.根据权利要求2所述的方法，其中所述医学图像是所述患者的解剖学结构的第一放射图像，并且所述第二图像是所述患者的所述解剖学结构的第二放射图像。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：由所述一个或多个处理器生成所述用户界面，所述用户界面响应于执行所述分割模型而呈现所述初始分割。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括：由所述一个或多个处理器响应于指示细化的、在所述用户界面处的所述输入而生成经校
11.一种系统，包括：
12.根据权利要求11所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为：
13.根据权利要求11所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为：
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为基于所述用户界面处的所述输入生成提示图，其中所述第二模型基于所述提示图生成所述医学图像的所述经细化的分割。
15.根据权利要求13所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为：
16.根据权利要求11所述的系统，其中所述用户界面处的所述输入包括对所述初始分割的修改。
17.根据权利要求11所述的系统，其中所述医学图像是所述患者的解剖学结构的放射图像。
18.根据权利要求12所述的系统，其中所述医学图像是所述患者的解剖学结构的第一放射图像，并且所述第二图像是所述患者的所述解剖学结构的第二放射图像。
19.根据权利要求11所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为生成所述用户界面，所述用户界面响应于执行所述分割模型而呈现所述初始分割。
20.根据权利要求19所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为响应于指示细化的、在所述用户界面处的所述输入而生成经校正的所述分割。
...【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，还包括：由所述一个或多个处理器基于所述用户界面处的所述输入生成提示图，其中所述第二模型基于所述初始分割和所述提示图生成所述医学图像的所述经细化的分割。
5.根据权利要求3所述的方法，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述用户界面处的所述输入包括对所述初始分割的修改。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述医学图像是所述患者的解剖学结构的放射图像。
8.根据权利要求2所述的方法，其中所述医学图像是所述患者的解剖学结构的第一放射图像，并且所述第二图像是所述患者的所述解剖学结构的第二放射图像。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：由所述一个或多个处理器生成所述用户界面，所述用户界面响应于执行所述分割模型而呈现所述初始分割。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括：由所述一个或多个处理器响应于指示细化的、在所述用户界面处的所述输入而生成经校正的所述分割。
11.一种系统，包括：
12.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱思蒙，S·博斯，
申请(专利权)人：西门子医疗国际股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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