用于检查图像数据中的结构的分割的方法技术

本发明专利技术涉及一种用于对图像数据(610)中的结构(620)的分割进行检查的方法，其中待检查的分割提供如下的分割区域，该分割区域近似于在图像数据中成像的结构(620)并且该分割区域通过分割轮廓(600)限制，其中该方法包括步骤：基于图像数据(610)、待检查的分割轮廓(600)、或者在进行待检查的分割时应用的分割方法，或者基于其组合，位置分辨地自动确定特征值，该特征值适合于用作对于结构(620)的分割精度的指标；和在使用对于相应的位置被确定的特征值的条件下，位置分辨地自动确定对于分割轮廓(600)上的多个位置的置信度值。所述置信度值给出在相应的位置上待检查的分割的可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种用于检查图像数据中、特别是医学图像数据中的结构的分割的方法，其中，待检查的分割提供通过分割轮廓限制的分割区域。此外，本专利技术还涉及一种用于执行这样的方法的装置。
技术介绍
现代的医学技术提供了众多的成像模态，利用这些成像模态可以拍摄检查对象的二维以及三维图像数据组。旧的方法、例如常规的X射线技术，拍摄二维投影图像，而利用新的方法、如计算机断层造影(CT)或磁共振断层造影(MRT)，可以拍摄和重建二维层图像以及三维体数据组。利用这样的技术可以以高分辨率成像检查对象的身体内部中的结构、 特别是软组织。对于识别拍摄的图像数据中的结构或者为了量化例如结构的体积或截面的目的，分割图像数据中的结构通常是有利的或必需的。除了通过医学人员手动分割，现有技术中公知多种分割方法，利用这些分割方法可以半自动或全自动进行分割。其中除了别的之外有Random Walker (随机游走)方法、主动的轮廓方法，如“Snakes”，Level-Set方法或 /K平集方法(Nieveaumengenverfahren),如“无边缘的主动轮廓(activecontours without edges) ”等。这些方法也能以高精度分割复杂的结构，其中一些方法例如必须通过设置种子点(Matpunkten)来初始化，而其他方法全自动地运行。所有提到的分割方法中的主要问题是分割结果的确认，特别是围绕分割的区域的分割轮廓的确认。在结构的手动分割以及自动分割中通常都仅通过医学操作人员进行结果的检查。然而该检查通常不比手动分割更精确，并且特别是不能对分割的自动改善提供基石出。建立完成的分割通常是迭代的过程，其中基于通过用户的检查，手动地或通过调整分割算法的参数来校正错误的轮廓。由此产生用于执行分割的、总体上高的时间开销，该时间开销特别是通过用于检查分割的时间和用于执行手动校正的时间来确定。用于医学实践的自动分割器械的适宜性由此受到强烈限制，因为校正通常需要与执行完全手动的分割类似的时间开销。由此目前的分割方法的缺点是，缺少对建立的分割结果的精度和可靠性的自动确定。为了手动检查或改善精度，需要极大的时间开销。在不检查的情况下，借助分割来确定结构、例如检查对象的器官的表面或位置通常是不精确的。这点特别对于其中结构互相邻接的区域发生。于是，分割结果不相应于或者仅很差地相应于在图像数据中成像的实际结构。
技术实现思路
由此本专利技术要解决的技术问题是，改善利用分割方法确定结构的轮廓或位置的精度，其中，要保持所需的时间开销小，并且特别是使得可以对分割方法的分割结果进行有效检查。按照本专利技术的一个方面，提供一种用于对图像数据中的结构的分割进行检查的方法，其中待检查的分割提供如下的分割区域，该分割区域近似于在图像数据中成像的结构并且该分割区域通过分割轮廓限制。该方法包括位置分辨地自动确定特征值，该特征值适合于用作对于结构的分割精度的指标。特征值可以基于图像数据、待检查的分割轮廓、或者在进行待检查的分割时应用的分割方法，或者基于其组合被确定。此外，该方法还包括在使用对于相应的位置被确定的特征值的条件下，位置分辨地自动确定对于分割轮廓上的多个位置的置信度值(Konfidenzwerten)。置信度值由此可以给出在相应的位置上待检查的分割的可靠性。置信度值是对于“分割轮廓相应于待分割的结构的表面或轮廓”的概率的度量。由此可以根据位置分辨的置信度值直接确定，在分割轮廓的哪个片段以高的精度进行分割。 可以直接识别具有低置信度值的区域，并且可以在该片段中进行分割轮廓的手动或自动调整。例如可以为了进行校正而将具有低置信度值的片段直接显示给用户，或者可以对于该区域调整和继续分割算法。由此可以通过位置分辨地确定置信度值来实现分割精度的改善。因为位置分辨的置信度值是可以全自动确定的，所以此外实现了在执行分割中的极大的时间节省。由此，可以更精确并且以更短的时间进行结构的、例如在图像数据中成像的检查对象的器官的轮廓和位置的确定。分割轮廓例如可以相应于分割掩模的边缘，或者其例如可以通过隐函数或显函数或者位于分割轮廓上的大量像素来精确地定义。在该方法中可以采用多个不同类型的特征值，以确定对于待检查的分割轮廓的位置分辨的置信度值。对于分割轮廓的不同片段，由此判断“相应片段中的分割轮廓相应于成像的结构的实际轮廓或实际表面”的概率。由此提供对于分割的品质度量，该品质度量允许分割的局部调整和改善。在一种实施方式中，基于图像数据确定的位置分辨的特征值包括以下类型的值之一或其组合在其中对结构成像的图像数据中的强度值的梯度；在对图像数据中的结构的分割中利用Random Walker分割方法在检查方法的范围内被确定的概率图的概率值的梯度；和/或在该概率图中的概率-等轮廓线的曲率值。基于这些特征值，可以确定有说服力的置信度值。强度值的高梯度例如预示了结构的清楚定义的边缘并且由此预示了在该区域中的可靠分割。对于概率值的梯度也是这样。在Random Walker方法中，这一般是如下的概率以该概率，Random Walker从相应的图像位置出发到达在分割区域的内部或外部的种子点。该概率的大的梯度同样意味着清楚定义的边缘并且由此意味着可靠的分割。等轮廓线的大的曲率、特别是对于不同的等值 (Isowerte)的曲率的大的变化，通常意味着图像噪声并且由此意味着在相应的区域中的分割的较小的可靠性。基于待检查的分割轮廓而确定的位置分辨的特征值可以包括待检查的分割轮廓的曲率值。例如，分割轮廓的曲率没有被包括于借助Random Walker分割方法的分割的建立中，尽管曲率例如对于确定的、待分割的器官只能取确定的值。由此可以基于曲率值来检查分割结果，并且基于该曲率值可以确定对于分割轮廓的不同片段的位置分辨的置信度值。基于应用的分割方法而确定的位置分辨的特征值可以包括以下类型的值之一或其组合利用在进行待检查的分割时应用的Random Walker分割方法确定的概率图的概率值的梯度；在该概率图中的概率-等轮廓线的曲率值；在利用分割方法进行分割时出现的、对于待检查的分割轮廓的不同片段的收敛速度；利用分割方法确定的能量函数的值随着分割轮廓的变化的改变。即，在该例子中，特征值特别可以基于在建立待检查的分割期间确定的值。可以由分割方法为检查提供这些值。然而，检查方法还可以部分地并行于实际的分割来进行，从而可以在分割期间确定特征值。例如在Level Set分割中出现的收敛速度可以作为特征值被记录，例如，通过建立到达时间图(Time of ArrivalMap)。在分割轮廓的片段中的快速收敛 (或更早的到达时间，Time of Arrival)意味着相应片段中的可靠分割。同样，例如在主动轮廓方法中被确定的能量函数的值随着分割轮廓的变化的强烈改变意味着强的边缘，并且由此同样意味着在该片段中的可靠分割。提到类型的值由此适合于确定有说服力的置信度值。在本专利技术的一种实施方式中，对于一个位置的置信度值可以通过统计分析设置在围绕该位置的确定区域中的特征值来进行。统计分析例如可以通过确定在确定区域中的特征值的简单或加权的平均值或中值来进行。由此可以考虑与分割轮廓上的各个位置相邻的特征值。因此在求平均值时可以使用用于对特征值加权的高斯函数，使得本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种用于对图像数据（６１０）中的结构（６２０）的分割进行检查的方法，其中待检查的分割提供如下的分割区域，该分割区域近似于在图像数据中成像的结构（６２０）并且该分割区域通过分割轮廓（６００）限制，其中，该方法包括以下步骤：－基于图像数据（６１０）、待检查的分割轮廓（６００）、或者在进行待检查的分割时应用的分割方法，或者基于其组合，位置分辨地自动确定特征值，所述特征值适合于用作对于结构（６２０）的分割精度的指标，和－在使用对于相应的位置被确定的特征值的条件下，位置分辨地自动确定对于分割轮廓（６００）上的多个位置的置信度值。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：托马斯波伊特格，
申请(专利权)人：西门子公司，
类型：发明
国别省市：DE