[發(fā)明專利]CT圖像處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011192724.2
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112365433A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 顧文劍;賈弼然;蔡巍;張霞
• 申請（專利權(quán)）人: 沈陽東軟智能醫(yī)療科技研究院有限公司
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T7/11
• 代理公司: 北京英創(chuàng)嘉友知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11447
• 代理人: 魏嘉熹

本公開涉及一種CT圖像處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，所述方法包括：獲取待處理的CT圖像；根據(jù)預(yù)設(shè)的多種目標(biāo)窗信息分別對所述CT圖像進(jìn)行加窗處理，獲得所述CT圖像對應(yīng)的多個加窗圖層，其中，目標(biāo)窗信息包括目標(biāo)窗寬信息和目標(biāo)窗位信息，每一加窗圖層為所述CT圖像通過一種目標(biāo)窗信息進(jìn)行加窗處理所得的圖像；將所述CT圖像對應(yīng)的多個加窗圖層輸入圖像處理模型，獲得所述CT圖像的處理結(jié)果。由此可以通過對CT圖像進(jìn)行分層，從而可以使得CT圖像的每一圖層分別為通過一種目標(biāo)窗信息進(jìn)行加窗處理的圖像，以獲得該CT圖像更加全面的特征，有效避免對CT圖像加窗處理過程中的特征缺失，提高CT圖像處理結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及圖像處理領(lǐng)域，具體地，涉及一種CT圖像處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

在目前CT(Computed Tomography，電子計算機(jī)斷層掃描)圖像的處理過程中，在需要觀察不同的病灶時需要將該CT圖像調(diào)節(jié)至不同的顯示窗口，如觀察肺結(jié)節(jié)、肺癌等肺部疾病時，需要將CT圖像調(diào)節(jié)到肺窗，可以清晰地觀察到肺部紋理呈亮白清透，而四周軟組織則是暗色，同樣的也存在縱膈窗等其他窗口。由于人眼可區(qū)分的灰度是有限的，則可以設(shè)置不同的窗口以清晰地看清CT圖像的各個方面。

現(xiàn)有技術(shù)中，在對CT圖像進(jìn)行處理時，通常會先設(shè)置需要對該CT圖像處理所對應(yīng)的窗口信息，以對CT圖像進(jìn)行預(yù)處理，然而在上述過程中只能通過單一窗口信息進(jìn)行處理，并且可能會刪除掉部分人眼無法觀察到、而可以通過計算機(jī)技術(shù)進(jìn)行分析的特征信息，導(dǎo)致CT圖像處理過程中特征缺失。

發(fā)明內(nèi)容

本公開的目的是提供一種特征全面、準(zhǔn)確性高的CT圖像處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。

為了實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本公開的第一方面，提供一種CT圖像處理方法，所述方法包括：

獲取待處理的CT圖像；

根據(jù)預(yù)設(shè)的多種目標(biāo)窗信息分別對所述CT圖像進(jìn)行加窗處理，獲得所述CT圖像對應(yīng)的多個加窗圖層，其中，目標(biāo)窗信息包括目標(biāo)窗寬信息和目標(biāo)窗位信息，每一加窗圖層為所述CT圖像通過一種目標(biāo)窗信息進(jìn)行加窗處理所得的圖像；

將所述CT圖像對應(yīng)的多個加窗圖層輸入圖像處理模型，獲得所述CT圖像的處理結(jié)果。

可選地，所述圖像處理模型包括第一處理子模型、第二處理子模型和第三處理子模型，所述圖像處理模型中包括與所述加窗圖層一一對應(yīng)的掩膜矩陣，所述將所述CT圖像對應(yīng)的多個加窗圖層輸入圖像處理模型，獲得所述CT圖像的處理結(jié)果，包括：

將所述CT圖像對應(yīng)的每一所述加窗圖層輸入所述第一處理子模型，以根據(jù)與該加窗圖層對應(yīng)的掩膜矩陣對該加窗圖層進(jìn)行處理，獲得該加窗圖層對應(yīng)的特征圖層；

通過所述第二處理子模型對每一所述加窗圖層對應(yīng)的特征圖層進(jìn)行融合，獲得所述CT圖像對應(yīng)的多通道目標(biāo)圖像；

將所述多通道目標(biāo)圖像輸入所述第三處理子模型，獲得所述CT圖像的處理結(jié)果。

可選地，所述掩膜矩陣中的元素與所述CT圖像中的像素點一一對應(yīng)；

所述將所述CT圖像對應(yīng)的每一所述加窗圖層輸入所述第一處理子模型，以根據(jù)與該加窗圖層對應(yīng)的掩膜矩陣對該加窗圖層進(jìn)行處理，獲得該加窗圖層對應(yīng)的特征圖層，包括：

針對每一所述加窗圖層，將所述加窗圖層中的每一像素點的像素值、以及該加窗圖層對應(yīng)的掩膜矩陣中與該像素點對應(yīng)的元素的元素值的乘積確定為該特征圖層中該像素點的像素值，以獲得該加窗圖層對應(yīng)的特征圖層。

可選地，所述圖像處理模型通過以下方式獲得：

獲取訓(xùn)練樣本，其中，所述訓(xùn)練樣本中包括樣本圖像以及與所述樣本圖像對應(yīng)的目標(biāo)標(biāo)簽，所述樣本圖像為CT圖像；