用于自动肋骨中心线提取的方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN103218800A*(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103218800103218800A(43)申请公布日2013.07.24(21)申请号201210368926.7(22)申请日2012.09.27(30)优先权数据61/5395612011.09.27US13/6027302012.09.04US(71)申请人西门子公司地址美国新泽西州申请人西门子公司(72)发明人吴迪嘉刘大元C.蒂金G.索扎周少华D.科马尼丘(74)专利代理机构中国专利代理(香港)有限公司72001代理人马永利刘春元(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权权利要求书3页利要求书3页说明书6页说明书6页附图7页附图7页(54)发明名称用于自动肋骨中心线提取的方法和系统(57)摘要本发明涉及用于自动肋骨中心线提取的方法和系统。公开了一种用于在3D体积（比如3D计算机断层摄影（CT）体积）中提取肋骨中心线的方法和系统。利用基于学习的检测器在所述3D体积中检测肋骨中心线体素。随后通过基于所检测到的肋骨中心线体素将对于整个肋骨篮的肋骨中心线的模板与所述3D体积相匹配提取出对于整个肋骨篮的肋骨中心线。随后利用主动轮廓模型单独细化每一条所提取出的肋骨中心线。CN103218800ACN10328ACN103218800A权利要求书1/3页1.一种用于在3D体积中提取肋骨中心线的方法，包括：在所述3D体积中检测肋骨中心线体素；以及通过基于所检测到的肋骨中心线体素将多根肋骨的肋骨中心线的模板与所述3D体积相匹配而提取出肋骨中心线。2.权利要求1的方法，其中，多根肋骨的肋骨中心线的模板包括对于整个肋骨篮的肋骨中心线的模板。3.权利要求1的方法，还包括：利用主动轮廓模型单独细化每一条所提取出的肋骨中心线。4.权利要求1的方法，其中，在所述3D体积中检测肋骨中心线体素的步骤包括：利用经过训练的肋骨中心线体素检测器在所述3D体积中检测肋骨中心线体素。5.权利要求4的方法，其中，所述经过训练的肋骨中心线检测器是基于带注释的训练数据训练的概率提升树（PBT）分类器。6.权利要求4的方法，其中，所述经过训练的肋骨中心线检测器包括由粗到细的金字塔形经过训练的分类器。7.权利要求1的方法，其中，在所述3D体积中检测肋骨中心线体素的步骤包括通过对于所述3D体积中的多个体素当中的每一个确定关于所述体素是肋骨中心线体素的概率而生成概率响应图，并且通过基于所检测到的肋骨中心线体素将多根肋骨的肋骨中心线的模板与所述3D体积相匹配而提取出肋骨中心线的步骤包括：将肋骨中心线的模板与所述概率响应图相匹配。8.权利要求7的方法，其中，所述肋骨中心线的模板包括对于每一条肋骨中心线的多个肋骨节段，并且将肋骨中心线的模板与概率响应图相匹配的步骤包括：对于每一条肋骨中心线的多个肋骨节段当中的每一个确定许多变换候选以便把该肋骨节段与所述概率响应图相匹配；以及对于每一条肋骨中心线的多个肋骨节段确定所述变换候选的组合，以便基于所述概率响应图最大化肋骨中心线受到对于相邻肋骨节段的变换的成对平滑度约束的总概率。9.权利要求8的方法，其中，所述对于每一条肋骨中心线的多个肋骨节段当中的每一个确定许多变换候选以便把该肋骨节段与所述概率响应图相匹配的步骤包括对于每一个肋骨节段实施以下内容：利用第一经过训练的分类器在所述概率响应图中检测位置候选；利用第二经过训练的分类器基于所检测到的位置候选在所述概率响应图中检测位置-定向候选；以及利用第三经过训练的分类器基于所检测到的位置-定向候选在所述概率响应中检测变换候选。10.权利要求8的方法，其中，所述对于每一条肋骨中心线的多个肋骨节段确定所述变换候选的组合以便基于所述概率响应图最大化肋骨中心线受到对于相邻肋骨节段的变换的成对平滑度约束的总概率的步骤包括：利用动态编程对于每一条肋骨中心线的多个肋骨节段确定所述变换候选的组合，以便基于所述概率响应图最大化肋骨中心线受到对于相邻肋骨节段的变换的成对平滑度约束的总概率。2CN103218800A权利要求书2/3页11.一种用于在3D体积中提取肋骨中心线的设备，包括：用于在所述3D体积中检测肋骨中心线体素的装置；以及用于通过基于所检测到的肋骨中心线体素把多根肋骨的肋骨中心线的模板与所述3D体积相匹配以便提取出肋骨中心线的装置。12.权利要求11的设备，其中，所述多个肋骨的肋骨中心线的模板包括对于整个肋骨篮的肋骨中心线的模板。13.权利要求11的设备，还包括：用于利用主动轮廓模型单独细化每一条所提取出的肋骨中心线的装置。14.权利要求11的设备，其中，所述用于在3D体积中检测肋骨中心线体素的装置包括：用于利用经过训练的肋骨