[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

本發明公開了一種CT圖像中血管的三維模型重建方法及系統。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。本發明構建的圖像分割模型能快速、準確的對CT圖像中的血管進行分割，并輸出血管的二維分割圖，進而精確地構建血管的三維模型。

技術領域

本發明涉及醫學成像技術領域，特別涉及一種對CT(電子計算機斷層掃描)圖片進行血管的三維模型重建方法及系統。

背景技術

目前的CT技術已經能使人體體內病變區域實現2D(平面圖形)可視化，然而從2D的CT圖像中很難想象出病變組織的三維結構。而三維CAD(計算機輔助設計)模型的構建能夠協助醫生對病情進行更加準確的判斷。

現有技術中對于CT圖像的三維重構，常常采取人為標記的方法：依靠有一定專業經驗的人員對于CT圖像進行人為標記，并用相關軟件進行進一步分割處理。這種方法明顯的缺陷在于額外的人工標記成本，人工標記時間和人工本身可能會帶來的誤差。其中后兩點可能會造成醫療診斷的推遲和影響醫療診斷的精準，從而耽誤病人進一步的診療，造成較為嚴重的后果。

近年來，基于像素對比度差實現圖像自動分割的技術迅猛發展，但其適用于分割的對象與其他周圍的對象有明顯的色彩和對比度差別的圖像。對于模糊的CT圖像而言，分割對象(比如說血管)可能會很模糊，如此一來基于像素對比度差的方法分割圖片效果會非常差，甚至會分割出多個不需要的對象。

可見，利用現有技術的圖像自動分割技術對分割對象較模糊的CT圖像進行分割，精確度很低，達不到后續進行三維模型重構的質量要求。

發明內容

本發明要解決的技術問題是為了克服現有技術的圖像自動分割技術對分割對象較模糊的CT圖像進行分割，精確度很低的缺陷，提供一種CT圖像中血管的三維模型重建方法及系統。

本發明是通過下述技術方案來解決上述技術問題：

一種CT圖像中血管的三維模型重建方法，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。

較佳地，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。

較佳地，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。