[發明專利]CT圖像中血管的三維模型重建方法及系統

在審

• 申請號: 201811591907.4
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號: CN111369662A
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發明（設計）人: 羅園明;范志偉;鄒純銳
• 申請（專利權）人: 羅園明;范志偉;鄒純銳
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06N3/08;G06T7/11
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 薛琦;李夢男

1.一種CT圖像中血管的三維模型重建方法，其特征在于，所述三維模型重建方法包括：

基于神經網絡建立圖像分割模型；所述圖像分割模型用于對CT圖像中的血管進行分割，并輸出所述血管的二維分割圖；

將待建模的CT圖像輸入至所述圖像分割模型，得到多張二維分割圖；

對所述二維分割圖進行三維重建。

2.如權利要求1所述的CT圖像中血管的三維模型重建方法，其特征在于，基于神經網絡建立圖像分割模型的步驟，具體包括：

獲取已標識的CT圖像作為訓練樣本；

將所述訓練樣本輸入神經網絡模型中，根據所述神經網絡模型的損失函數對所述神經網絡模型進行訓練，得到所述圖像分割模型。

3.如權利要求2所述的CT圖像中血管的三維模型重建方法，其特征在于，所述損失函數為：

SI＝∑_i,jM_predict(i,j)×M_true(i,j)；

Sum(M_predict)＝∑_i,j|M_predict(i,j)|；

Sum(M_true)＝∑_i,j|M_true(i,j)|；

其中，L表示所述損失函數；M_true(i,j)表示訓練樣本的二維分割圖中(i,j)位置的像素值；M_predict(i,j)表示所述神經網絡模型輸出的二維分割圖中(i,j)位置的像素值；η表示平滑參數。

4.如權利要求1所述的CT圖像中血管的三維模型重建方法，其特征在于，對所述二維分割圖進行三維重建的步驟，具體包括：

將所述二維分割圖轉化為三維二進制的Analyze格式的三維圖像；

基于推進立方體算法對所述Analyze格式的三維圖像進行三維圖像重建；

基于NURBS對重建的三維圖像進行擬合。

5.如權利要求4所述的CT圖像中血管的三維模型重建方法，其特征在于，對重建的三維圖像進行擬合的步驟之前，還包括：

對所述重建的三維圖像進行光滑處理。

6.一種CT圖像中血管的三維模型重建系統，其特征在于，所述三維模型重建系統包括：

建模模塊，用于基于神經網絡建立圖像分割模型；所述圖像分割模型用于對CT圖像中的血管進行分割，并輸出所述血管的二維分割圖；

三維重建模塊，用于將待建模的CT圖像輸入至所述圖像分割模型，得到多張二維分割圖，并對所述二維分割圖進行三維重建。

7.如權利要求6所述的CT圖像中血管的三維模型重建系統，其特征在于，所述建模模塊具體包括：

數據獲取單元，用于獲取已標識的CT圖像作為訓練樣本；

模型訓練單元，用于將所述訓練樣本輸入神經網絡模型中，根據所述神經網絡模型的損失函數對所述神經網絡模型進行訓練，得到所述圖像分割模型。

8.如權利要求7所述的CT圖像中血管的三維模型重建系統，其特征在于，所述損失函數為：

SI＝∑_i,jM_predict(i,j)×M_true(i,j)；

Sum(M_predict)＝∑_i,j|M_predict(i,j)|；

Sum(M_true)＝∑_i,j|M_true(i,j)|；

其中，L表示所述損失函數；M_true(i,j)表示訓練樣本的二維分割圖中(i,j)位置的像素值；M_predict(i,j)表示所述神經網絡模型輸出的二維分割圖中(i,j)位置的像素值；η表示平滑參數。