[發明專利]醫學圖像的分割方法、分割裝置、分割系統及計算機可讀介質

在審

• 申請號: 202011055196.6
• 申請日: 2019-04-24
• 公開（公告）號: CN112070776A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發明（設計）人: 王昕;尹游兵;白軍杰;陸易;宋麒
• 申請（專利權）人: 深圳科亞醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京金信知識產權代理有限公司 11225
• 代理人: 夏東棟

1.一種醫學圖像的分割方法，所述醫學圖像中包含血管樹，其特征在于，所述醫學圖像的分割方法包括：

獲取所述醫學圖像及所述血管樹的中心線；

由至少一個處理器，從所述醫學圖像在沿著所述血管樹的中心線的多個位置提取圖像塊，以得到圖像塊集合；

由所述至少一個處理器，基于所得到的圖像塊集合，利用訓練好的學習網絡對所述醫學圖像進行分割，其中，所述學習網絡包括與所述多個位置對應的多個全卷積神經網絡以及與之依序連接的節點與所述多個位置對應的至少一層樹結構卷積遞歸神經網絡，且節點間的信息傳播方式與所述多個位置的空間約束關系相符。

2.根據權利要求1所述的醫學圖像的分割方法，其特征在于，基于所得到的圖像塊集合，利用訓練好的學習網絡對所述醫學圖像進行分割包括：

基于所得到的圖像塊集合，利用訓練好的學習網絡確定所述多個位置的分割蒙版集合；

基于獲得的分割蒙版集合得到所述醫學圖像的分割結果。

3.根據權利要求2所述的醫學圖像的分割方法，其特征在于，所述圖像分割方法還包括：

由人工對所述醫學圖像進行初步分割，并提取中心線；或者

先由所述處理器對所述醫學圖像進行初步分割并提取中心線，然后由人工進行核查修正。

4.根據權利要求3所述的醫學圖像的分割方法，其特征在于，基于所得到的圖像塊集合，利用訓練好的學習網絡對所述醫學圖像進行分割還包括：

將基于所述分割蒙版集合得到所述分割結果與所述初步分割的分割結果整合，以得到所述醫學圖像的精細分割結果。

5.根據權利要求1所述的醫學圖像的分割方法，其特征在于，基于所得到的圖像塊集合，利用訓練好的學習網絡對所述醫學圖像進行分割包括：利用訓練好的學習網絡對所述血管樹的所述多個位置處的圖像塊進行同步分割。

6.根據權利要求1所述的醫學圖像的分割方法，其特征在于，所述圖像分割方法還包括：提取所述血管樹的中心線的分支和分支中的分叉點，其中，所述多個位置至少包括分叉點和各個分支中除了分叉點以外的至少一個點。

7.根據權利要求1所述的醫學圖像的分割方法，其特征在于，所述圖像塊為2D圖像塊，所述學習網絡為2D學習網絡；或者，所述圖像塊為3D圖像塊，所述學習網絡為3D學習網絡。

8.根據權利要求1所述的醫學圖像的分割方法，其特征在于，所述學習網絡為3D學習網絡，并且在接收2D醫學圖像的情況下，所述圖像分割方法還包括：

基于所接收的2D醫學圖像，重建3D醫學圖像；

所提取的中心線是3D中心線，所述圖像塊為從所述3D醫學圖像沿著3D中心線提取的多個位置的3D圖像塊。

9.根據權利要求1所述的醫學圖像的分割方法，其特征在于，所述血管樹的路徑中兩個相鄰位置所對應的每對節點間的信息傳播方式為雙向信息傳播。

10.根據權利要求1所述的醫學圖像的分割方法，其特征在于，至少一層樹結構卷積遞歸神經網絡包括至少二層樹結構神經網絡，相鄰層中與所述多個位置中相同位置對應的兩個節點彼此連接。

11.根據權利要求1所述的醫學圖像的分割方法，其特征在于，每個節點基于卷積遞歸神經網絡構成。