[發明專利]圖像的分割方法及裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201911063105.0
• 申請日: 2019-10-31
• 公開（公告）號: CN110852325B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 趙亮;劉暢;謝帥寧
• 申請（專利權）人: 上海商湯智能科技有限公司
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0455
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

1.一種神經網絡的訓練方法，其特征在于，包括：

通過第一神經網絡提取第一圖像的第一特征和第二圖像的第二特征，其中，所述第一圖像和所述第二圖像為對同一對象掃描得到的掃描圖像，所述第一圖像和所述第二圖像均為逐層掃描得到的三維圖像，且所述第一圖像與所述第二圖像的掃描平面不同；

通過所述第一神經網絡融合所述第一特征和所述第二特征，得到第三特征；

通過所述第一神經網絡根據所述第三特征，確定所述第一圖像和所述第二圖像中重合的像素的第一分類結果；

根據所述第一分類結果，以及所述重合的像素對應的標注數據，訓練所述第一神經網絡；

通過第二神經網絡確定所述第一圖像中的像素的第二分類結果；

根據所述第二分類結果，以及所述第一圖像對應的標注數據，訓練所述第二神經網絡；

通過訓練后的所述第一神經網絡確定所述第一圖像和所述第二圖像中重合的像素的第三分類結果；

通過訓練后的所述第二神經網絡確定所述第一圖像中的像素的第四分類結果；

根據所述第三分類結果和所述第四分類結果，訓練所述第二神經網絡。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一圖像為橫斷位的圖像，所述第二圖像為冠狀位的圖像或者矢狀位的圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一圖像和所述第二圖像均為磁共振成像MRI圖像。

4.根據權利要求1至3中任意一項所述的方法，其特征在于，所述第一神經網絡包括第一子網絡、第二子網絡和第三子網絡，其中，所述第一子網絡用于提取所述第一圖像的第一特征，所述第二子網絡用于提取第二圖像的第二特征，所述第三子網絡用于融合所述第一特征和所述第二特征，得到第三特征，并根據所述第三特征，確定所述第一圖像和所述第二圖像中重合的像素的第一分類結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一子網絡為去除最后兩層的U-Net。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二子網絡為去除最后兩層的U-Net。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三子網絡為多層感知器。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二神經網絡為U-Net。

9.根據權利要求1至3中任意一項所述的方法，其特征在于，分類結果包括像素屬于腫瘤區域的概率和像素屬于非腫瘤區域的概率中的一項或兩項。

10.一種圖像的分割方法，其特征在于，包括：

根據權利要求1至9中任意一項所述的方法獲得訓練后的所述第二神經網絡；

將第三圖像輸入訓練后所述第二神經網絡中，經由訓練后的所述第二神經網絡輸出所述第三圖像中的像素的第五分類結果。

11.根據權利要求10所述的方法，其特征在于，在所述經由訓練后的所述第二神經網絡輸出所述第三圖像中的像素的第五分類結果之后，所述方法還包括：

對所述第三圖像對應的第四圖像進行骨骼分割，得到所述第四圖像對應的骨骼分割結果。

12.根據權利要求11所述的方法，其特征在于，在所述得到所述第四圖像對應的骨骼分割結果之后，所述方法還包括：

確定所述第三圖像和所述第四圖像中的像素的對應關系；

根據所述對應關系，融合所述第五分類結果和所述骨骼分割結果，得到融合結果。

13.根據權利要求11所述的方法，其特征在于，所述第三圖像為MRI圖像，所述第四圖像為電子計算機斷層掃描CT圖像。