本公開文件有涉及一種醫(yī)療影像技術(shù)。更具體地，本公開文件有關(guān)一種用于標(biāo)注序列化醫(yī)療影像的方法和裝置。
背景技術(shù)：
1、醫(yī)療影像技術(shù)包含x光、核磁共振造影(magnetic?resonance?imaging,mri)和電腦斷層掃描(computed?tomography,ct)，是現(xiàn)代醫(yī)療診斷中至關(guān)重要的工具，上述技術(shù)提供了準(zhǔn)確診斷和治療所需的詳細身體內(nèi)部結(jié)構(gòu)影像。然而，影像數(shù)據(jù)量及內(nèi)容復(fù)雜性的增加對醫(yī)療專業(yè)人員構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)，特別是在精確識別和標(biāo)注感興趣區(qū)域(regions?ofinterest,roi)方面。
2、在大量醫(yī)療影像中標(biāo)注感興趣區(qū)域是非常耗時的。在實際應(yīng)用中，準(zhǔn)確標(biāo)注感興趣區(qū)域通常依賴于放射科醫(yī)生或放射技術(shù)人員的手動操作。以人力手動處理如電腦斷層掃描和核磁共振造影掃描的序列化影像時的負(fù)擔(dān)尤其繁重，因為它要求專業(yè)人員對掃描中獲得的每個切片進行單獨標(biāo)注。這個過程不僅消耗大量時間，還會因標(biāo)注者之間的差異而導(dǎo)致標(biāo)注之間的不一致，這可能會影響醫(yī)療影像分析和臨床診斷的效率。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本公開文件的一態(tài)樣公開一種醫(yī)療影像標(biāo)注裝置，其包含接口、存儲器以及處理器。存儲器用以儲存多個序列化醫(yī)療影像。處理器耦接至接口及存儲器。處理器用以通過該接口接收該多個序列化醫(yī)療影像中一第一切片影像上的一第一手動標(biāo)注以及該多個序列化醫(yī)療影像中一第二切片影像上的第二手動標(biāo)注。處理器用以執(zhí)行一雙向推理機制，以根據(jù)該第一手動標(biāo)注以及該第二手動標(biāo)注分別生成該多個序列化醫(yī)療影像的多個中間切片影像上的多個結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽。
2、于一些實施例中，處理器執(zhí)行的該雙向推理機制包含：基于該第一切片影像上的該第一手動標(biāo)注執(zhí)行一追蹤模型，以在該多個序列化醫(yī)療影像的該多個中間切片影像上以一順向順序產(chǎn)生多個順向預(yù)測標(biāo)注；基于該第二切片影像上的該第二手動標(biāo)注執(zhí)行該追蹤模型，以在該多個序列化醫(yī)療影像的該多個中間切片影像上以一反向順序產(chǎn)生多個反向預(yù)測標(biāo)注；以及合并該多個順向預(yù)測標(biāo)注以及該多個反向預(yù)測標(biāo)注，以在該多個中間切片影像上產(chǎn)生該多個結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽。
3、于一些實施例中，該追蹤模型包含一追蹤任何物體模型，該追蹤任何物體模型用以依照該順向順序在該多個中間切片影像各自之間檢測、關(guān)聯(lián)并追蹤該第一切片影像上的該第一手動標(biāo)注，該追蹤任何物體模型用以依照該反向順序在該多個中間切片影像各自之間檢測、關(guān)聯(lián)并追蹤該第二切片影像上的該第二手動標(biāo)注。
4、于一些實施例中，相應(yīng)于該多個序列化醫(yī)療影像中的一第k個切片影像，該第k個切片影像上的一結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽以通過下列方式產(chǎn)生：計算該第一切片影像與該第k個切片影像之間的一第一距離與該第k個切片影像與該第二切片影像之間的一第二距離；當(dāng)該第一距離短于該第二距離，選擇該第k個切片影像上的一順向預(yù)測標(biāo)注作為該第k個切片影像上的該結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽；以及當(dāng)該第二距離短于該第一距離，選擇該第k個切片影像上的一反向預(yù)測標(biāo)注作為該第k個切片影像上的該結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽。
5、于一些實施例中，相應(yīng)于該多個序列化醫(yī)療影像中的一第k個切片影像，該第k個切片影像上的一結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽以通過下列方式產(chǎn)生：計算該第一切片影像與該第k個切片影像之間的一第一距離與該第k個切片影像與該第二切片影像之間的一第二距離；以及根據(jù)該第一距離及該第二距離并依照該第k個切片影像上的一順向預(yù)測標(biāo)注以及一反向預(yù)測標(biāo)注之間的加權(quán)總和，以產(chǎn)生該第k個切片影像上的該結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽。
6、于一些實施例中，處理器執(zhí)行的該雙向推理機制包含：執(zhí)行一雙向xmem模型，以根據(jù)該第一手動標(biāo)注以及該第二手動標(biāo)注產(chǎn)生該多個中間切片影像上的該多個結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽。
7、于一些實施例中，該雙向xmem模型包含感覺存儲器、工作存儲器以及長期存儲器。感覺存儲器用以儲存一短期順向隱藏表示式以及一短期反向隱藏表示式。工作存儲器用以儲存一順向記憶鍵特征、一反向記憶鍵特征、一順向記憶值特征以及一反向記憶值特征。長期存儲器用以儲存一順向長期記憶鍵特征、一反向長期記憶鍵特征、一順向長期記憶值特征以及一反向長期記憶值特征。
8、于一些實施例中，雙向xmem模型更包含查詢編碼器、解碼器以及遮罩編碼器。查詢編碼器用以產(chǎn)生關(guān)于一順向輸入醫(yī)療影像的一順向輸入查詢以及關(guān)于一反向輸入醫(yī)療影像的一反向輸入查詢。解碼器用以根據(jù)該順向輸入查詢、該反向輸入查詢、一讀出特征、來自該感覺記憶的該短期順向隱藏表示式以及該短期反向隱藏表示式，產(chǎn)生關(guān)于該順向輸入醫(yī)療影像的一順向標(biāo)注遮罩以及關(guān)于該反向輸入醫(yī)療影像的一反向標(biāo)注遮罩。遮罩編碼器用以根據(jù)該順向標(biāo)注遮罩以及該反向標(biāo)注遮罩產(chǎn)生該短期順向隱藏表示以及該短期反向隱藏表示。
9、于一些實施例中，讀出特征是根據(jù)一關(guān)聯(lián)矩陣以及一讀出值而產(chǎn)生的，關(guān)聯(lián)矩陣是由該處理器根據(jù)該順向輸入查詢、該反向輸入查詢、該順向記憶鍵特征、該反向記憶鍵特征、該順向長期記憶鍵特征以及該反向長期記憶鍵特征而計算的，讀出值是由該處理器根據(jù)該順向記憶值特征、該反向記憶值特征、該順向長期記憶值特征以及該反向長期記憶值特征計算的。
10、于一些實施例中，多個序列化醫(yī)療影像包含多個核磁共振造影掃描影像或者多個電腦斷層掃描影像。
11、本公開文件的另一態(tài)樣公開一種醫(yī)療影像標(biāo)注方法，其包含：取得多個序列化醫(yī)療影像；接收該多個序列化醫(yī)療影像的第一切片影像上的第一手動標(biāo)注以及第二切片影像上的第二手動標(biāo)注；以及，執(zhí)行雙向推理機制，以根據(jù)該第一手動標(biāo)注以及該第二手動標(biāo)注分別產(chǎn)生該多個序列化醫(yī)療影像的多個中間切片影像上的多個結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽。
12、醫(yī)療影像標(biāo)注裝置及方法能夠有效利用有限數(shù)量的用戶標(biāo)注數(shù)據(jù)，并根據(jù)雙向追蹤自動生成中間切片影像上的結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽。醫(yī)療影像標(biāo)注裝置及方法能夠提高半自動標(biāo)注效率。由于雙向推理機制可以在追蹤物體提供更多參考信息，故可提高識別未標(biāo)注影像資料時的自動標(biāo)注準(zhǔn)確性。
13、須說明的是，上述說明以及后續(xù)詳細描述是以實施例方式例示性說明本案，并用以輔助本案所請求的
技術(shù)實現(xiàn)要素：
的解釋與理解。
1.一種醫(yī)療影像標(biāo)注裝置，其特征在于，包含：
2.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療影像標(biāo)注裝置，其中該處理器執(zhí)行的該雙向推理機制包含：
3.如權(quán)利要求2所述的醫(yī)療影像標(biāo)注裝置，其中該追蹤模型包含一追蹤任何物體模型，該追蹤任何物體模型用以依照該順向順序在該多個中間切片影像各自之間檢測、關(guān)聯(lián)并追蹤該第一切片影像上的該第一手動標(biāo)注，該追蹤任何物體模型用以依照該反向順序在該多個中間切片影像各自之間檢測、關(guān)聯(lián)并追蹤該第二切片影像上的該第二手動標(biāo)注。
4.如權(quán)利要求2所述的醫(yī)療影像標(biāo)注裝置，其中相應(yīng)于該多個序列化醫(yī)療影像中的一第k個切片影像，該第k個切片影像上的一結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽以通過下列方式產(chǎn)生：
5.如權(quán)利要求2所述的醫(yī)療影像標(biāo)注裝置，其中相應(yīng)于該多個序列化醫(yī)療影像中的一第k個切片影像，該第k個切片影像上的一結(jié)果標(biāo)注標(biāo)簽以通過下列方式產(chǎn)生：
6.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療影像標(biāo)注裝置，其中該處理器執(zhí)行的該雙向推理機制包含：
7.如權(quán)利要求6所述的醫(yī)療影像標(biāo)注裝置，其中該雙向xmem模型包含：
8.如權(quán)利要求7所述的醫(yī)療影像標(biāo)注裝置，其中該雙向xmem模型更包含：
9.如權(quán)利要求8所述的醫(yī)療影像標(biāo)注裝置，其中該讀出特征是根據(jù)一關(guān)聯(lián)矩陣以及一讀出值而產(chǎn)生的，
10.一種醫(yī)療影像標(biāo)注方法，其特征在于，包含：