一种按照3D医学图像的解剖几何形状通过一个或多个神经网络经由结构化卷积来自动分割3D医学图像的处理

摘要

本发明涉及一种利用知识数据库的医学图像的自动分割方法，所述知识数据库包含关于在a x b x n维的3D医学图像，即，由n个均为a x b维的不同2D图像构成的3D医学图像中可见的解剖和病理结构或器械的信息。所述方法的特征在于主要包括三个处理步骤，即，第一步骤，包括从所述医学图像中提取9个a/2 x b/2 x n维的子图像(1至9)，即，从每个2D图像中提取9个部分重叠的a/2 x b/2子图像；第二步骤，包括9个卷积神经网络(CNN)分析和分割每个2D图像的这9个子图像(1至9)中的每一个；第三步骤，将n个不同的2D图像的9个分析和分割的结果，并且因此，分割的9个a/2 x b/2 x n维的子图像的结果组合成与初始医学图像的单一分割对应的a x b x n维的单一图像。