A system for segmenting current diagnostic images includes a workstation (30) which segments a volume of interest in previously generated diagnostic images of a selected volume of interest generated from a plurality of patients. One or more processors (32) are programmed to register the segmented previously generated images and merge the segmented previously generated images into a probability map that depicts a probability that each voxel represents the volume of interest (24) or background (26) and a mean segmentation boundary (40). A segmentation processor (50) registers the probability map with a current diagnostic image (14) to generate a transformed probability map (62). A previously-trained classifier (70) classifies voxels of the diagnostic image with a probability that each voxel depicts the volume of interest or the background. A merge processor (80) merges the probabilities from the classifier and the transformed probability map. A segmentation boundary processor (84) determines the segmentation boundary for the volume of interest based on the current image based on the merge probabilities.現在診断画像をセグメント化するシステムは、複数の患者から生成された、選択された関心ボリュームの以前に生成された診断画像において、関心ボリュームをセグメントするワークステーション30を有する。1又は複数のプロセッサ32は、以前に生成されセグメント化された画像を位置合わせし、以前に生成されセグメント化された画像をマージして、各ボクセルが関心ボリューム24又はバックグラウンド26を示す確率、及び平均セグメント化境界40を示す確率マップを与えるようにプログラムされる。セグメント化プロセッサ50は、確率マップを現在診断画像14と位置合わせして、変換された確率マップ62を生成する。事前に訓練されたクラシファイヤ70は、各ボクセルが関心ボリューム又はバックグラウンドを示す確率により、診断画像のボクセルを分類する。マージプロセッサ80が、クラシファイヤ及び変換された確率マップからの確率をマージする。セグメント化境界プロセッサ84は、マージされた確率に基づいて、現在画像に基づき関心ボリュームのセグメント化境界を決定する。
