18、基于过程网络的增量系统工程在医学图像分割中的应用

基于过程网络的增量系统工程在医学图像分割中的应用

1 过程网络与基石案例

在系统工程中，对过程的任何更改都应由具体案例驱动，并将其捕获为该过程的基石案例。当过程被修改时，通过评估其基石案例来评价更改的质量。基石案例输入和输出数据的差异会凸显这些更改可能产生的影响，我们将这些差异称为基石转移。

过程网络（ProcessNet）与规则决策树（RDR）在处理基石转移上存在关键差异。随着对领域的深入理解，我们对真相的认知和数据的性质可能会发生变化。ProcessNet允许基石转移，只要这些转移与我们当前对真相的认知一致，并得到专家的认可。而RDR则直接拒绝基石的偏差。允许基石转移能确保我们的知识不断发展，跟上“概念漂移”的步伐。与地面真值冲突的基石转移是不被允许的，需要视觉专家修订更改或进行进一步修改，以确保系统的一致运行。

基石案例记录了给定过程的需求示例，但可能无法涵盖其他依赖过程对该过程的隐含期望。因此，我们在依据自身基石案例验证一个过程的正确性时，其对依赖过程的影响验证则由依赖过程自身负责。每个依赖过程都必须根据其自身的基石案例集，检查输入和后续输出的变化。这使得专家在修订单个过程时无需考虑整个系统。专家依据基石案例提高特定过程的正确性，并期望其他过程也能相应修订以适应这些变化。

检测基石转移并修订过程以处理这些转移的操作可能会在过程依赖图中递归进行。过程评估和修订的顺序由系统为满足数据需求而运行它们的顺序决定。对单个过程以及整个系统的增量修订和验证，应确保系统能根据更多标记数据和不断发展的专业知识持续适应。

2 医学图像分割的挑战与现状

2.1 医学图像分割的重要性与挑战

医学成像为医生在多