[發(fā)明專利]一種肺部多器官同步分割方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011627996.0
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112767411A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 羅雄彪;萬英
• 申請（專利權(quán)）人: 羅雄彪;萬英
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/40;G06T5/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京知聯(lián)天下知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11594
• 代理人: 史光偉;張迎新

1.一種肺部多器官同步分割方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟a：對肺部多器官進行交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注；

步驟b：對所述數(shù)據(jù)標(biāo)注進行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

步驟c：對所述數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果構(gòu)造數(shù)據(jù)集；

步驟d：增強擴充所述數(shù)據(jù)集；

步驟e：對所述數(shù)據(jù)集進行DC-U-Net網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，得到DC-U-Net訓(xùn)練模型；

步驟f：基于所述DC-U-Net訓(xùn)練模型的肺部多器官進行自動分割。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的肺部多器官同步分割方法，其特征在于，

所述步驟a中對肺部多器官進行交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注包括對肺實質(zhì)、支氣管、血管、肺結(jié)節(jié)區(qū)域進行交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的肺部多器官同步分割方法，其特征在于，

對所述肺實質(zhì)進行交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注主要包括以下步驟：

使用循環(huán)判斷方法對所述肺實質(zhì)區(qū)域進行閾值分割；

采用直方圖分析方法選出需要濾波預(yù)處理的肺實質(zhì)圖像，優(yōu)化所述閾值分割結(jié)果；

根據(jù)CT序列的上下圖層相關(guān)性，優(yōu)化所述閾值分割結(jié)果的邊緣；

對誤分割區(qū)域進行手動交互式調(diào)整，剔除誤分割區(qū)域，形成精確的肺實質(zhì)交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的肺部多器官同步分割方法，其特征在于，

對所述支氣管進行交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注主要包括以下步驟：

采用邊緣保留濾波方法預(yù)處理支氣管圖像，提高支氣管邊緣區(qū)域與鄰域的差值；

采用雙閾值生長的方法提取支氣管區(qū)域，采用循環(huán)生長方法自適應(yīng)獲取最適合當(dāng)前生長的閾值；

使用閾值分割的方法拼接獲取因為斷續(xù)而無法生長的支氣管區(qū)域；

對誤分割區(qū)域進行手動交互式調(diào)整，剔除誤分割區(qū)域，形成精確的支氣管交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的肺部多器官同步分割方法，其特征在于，

對所述血管進行交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注主要包括以下步驟：

對血管采用閾值分割的方法實現(xiàn)快速分割；

根據(jù)直方圖分析方法找出適合血管區(qū)域分割的閾值，減少誤分割；

使用循環(huán)檢測以及體積約束方法，找出最適合血管區(qū)域分割的閾值；

對誤分割區(qū)域進行手動交互式調(diào)整，剔除誤分割區(qū)域，形成精確的血管交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的肺部多器官同步分割方法，其特征在于，

對所述肺結(jié)節(jié)進行交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注主要包括以下步驟：

采用塊狀結(jié)構(gòu)增強濾波，初步提取肺結(jié)節(jié)的區(qū)域；

引入基于快速行進算法的前向表面?zhèn)鞑シ椒ǎ瑢λ龀醪教崛〉姆谓Y(jié)節(jié)區(qū)域進行精確分割，獲得肺結(jié)節(jié)分割結(jié)果；

對誤分割區(qū)域進行手動交互式調(diào)整，剔除誤分割區(qū)域，形成精確的肺結(jié)節(jié)交互式數(shù)據(jù)標(biāo)注。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的肺部多器官同步分割方法，其特征在于，

所述步驟b中對所述數(shù)據(jù)標(biāo)注進行數(shù)據(jù)預(yù)處理包括統(tǒng)一灰度值閾值和基于醫(yī)學(xué)影像局部結(jié)構(gòu)灰度值分析增強濾波。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的肺部多器官同步分割方法，其特征在于，

所述基于醫(yī)學(xué)影像局部結(jié)構(gòu)灰度值分析增強濾波包括對肺實質(zhì)、血管、支氣管、肺結(jié)節(jié)進行增強濾波。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的肺部多器官同步分割方法，其特征在于，

所述肺實質(zhì)采用以目標(biāo)點鄰域最小值代替原CT值的方法，突出肺實質(zhì)區(qū)域信息進而增強濾波；

所述血管采用以目標(biāo)點鄰域最大值代替原CT值的方法，增強血管信息進而增強濾波，對血管線性結(jié)構(gòu)進行增強；

所述支氣管采用邊緣保留混合增強濾波方法，增強支氣管壁邊緣信息，抑制支氣管內(nèi)噪聲，對支氣管平面結(jié)構(gòu)進行增強；

所述肺結(jié)節(jié)采用邊緣保留混合增強濾波方法，對塊狀的肺結(jié)節(jié)進行邊緣增強。