[發明專利]一種基于CT圖像的肝臟血管分割方法

在審

• 申請號: 202110290231.0
• 申請日: 2021-03-18
• 公開（公告）號: CN112950611A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 王博;趙威;申建虎;張偉;徐正清
• 申請（專利權）人: 西安智診智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于CT圖像的肝臟血管分割方法，其特征在于，所述的方法包括：

S1、獲取原始3D肝臟圖像并進行預處理，得到訓練集；所述的預處理包括原始3D肝臟圖像進行窗寬窗位調節，并通過照明校正提高血管的對比度，平滑CT圖像噪聲；

S2、利用預處理得到的訓練集訓練3D卷積神經網絡；

所述的3D卷積神經網絡采用Unet網絡結構，卷積神經網絡中的編碼器由兩個卷積層組成，卷積層的過濾器大小都是3×3×3，下采樣階段中每層編碼器設置有對應的側輸出層，所述的卷積神經網絡的輸出端設置有多詢問輸出層，多詢問輸出層內采用的激活函數具體為：

σ表示激活因子，e表示自然底數，x表示當前輸入，x∈(0,1)，m(x)表示激活函數輸出；

所述的卷積神經網絡通過：

確定所述訓練集的損失值，當得到的損失值未達到設定的訓練收斂條件，更新3D卷積神經網絡的網絡參數，并進行下一次迭代；當得到的損失值達到設定的訓練條件，得到訓練完成的3D卷積神經網絡；其中，BCE表示損失函數Y表示輸出變量，output表示多詢問輸出層輸出，side表示側輸出層輸出，GT表示基準值，θ表示網絡參數，|| ||₂為二范數，i表示第i個側輸出層，c表示第c層輸出，μ_c表示權類比重；

S3、利用訓練完成的3D卷積神經網絡處理3D肝臟圖像，得到肝臟血管分割結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的激活因子σ設置為1，激活函數的范圍在之間。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的權類比重μ_c具體為血管、肝靜脈和門靜脈之間比重為3：2：2。