[發(fā)明專利]肝臟區(qū)域分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110463307.5 | 申請日: | 2021-04-27 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113177953A | 公開(公告)日: | 2021-07-27 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 賴柏霖;吳宥萱;白曉宇;黃凌云;周曉云;亞當(dāng)哈里森;呂樂;肖京 | 申請(專利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06T7/11 | 分類號(hào): | G06T7/11;G06T7/00 |
| 代理公司: | 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202 | 代理人: | 熊永強(qiáng) |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 肝臟 區(qū)域 分割 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.一種肝臟區(qū)域分割方法,其特征在于,包括:
獲取核磁共振圖像,所述核磁共振圖像包括多個(gè)圖像序列,其中,所述多個(gè)圖像序列中的每個(gè)圖像序列包括多幀二維圖像;
從所述多個(gè)圖像序列中選取至少一個(gè)目標(biāo)圖像序列,并確定所述至少一個(gè)目標(biāo)圖像序列中的每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的目標(biāo)二維圖像,其中,所述至少一個(gè)目標(biāo)圖像序列中的目標(biāo)二維圖像包含的身體部位相同;
將所述每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的目標(biāo)二維圖像以及與所述每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的目標(biāo)二維圖像相鄰的前后兩幀二維圖像輸入到完成訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對所述每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的進(jìn)行圖像分割,得到所述目標(biāo)二維圖像中的肝臟區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述從所述多個(gè)圖像序列中選取至少一個(gè)目標(biāo)圖像序列,并確定所述至少一個(gè)目標(biāo)圖像序列中的每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的目標(biāo)二維圖像,包括:
從所述多個(gè)圖像序列中隨機(jī)選取至少一個(gè)目標(biāo)圖像序列;
從所述至少一個(gè)目標(biāo)序列中的每個(gè)目標(biāo)序列包括的多幀二維圖像中隨機(jī)選取一幀二維圖像,作為所述每個(gè)目標(biāo)序列的目標(biāo)二維圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述將所述每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的目標(biāo)二維圖像以及與所述每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的目標(biāo)二維圖像相鄰的前后兩幀二維圖像輸入到完成訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對所述每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的進(jìn)行圖像分割,得到所述目標(biāo)二維圖像中的肝臟區(qū)域,包括:
分別將所述目標(biāo)二維圖像,以及與所述每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的目標(biāo)二維圖像前后相鄰的兩幀二維圖像作為完成訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同通道的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割,得到所述目標(biāo)二維圖像的第一概率分割圖,所述第一概率分割圖用于表示所述目標(biāo)二維圖像中各個(gè)像素點(diǎn)屬于肝臟的概率;
根據(jù)所述目標(biāo)二維圖像中各個(gè)像素點(diǎn)屬于肝臟的概率,確定所述目標(biāo)二維圖像中屬于肝臟的像素點(diǎn),得到所述目標(biāo)二維圖像中的肝臟區(qū)域,其中,所述肝臟區(qū)域中的任意一個(gè)像素點(diǎn)屬于肝臟的概率大于第一閾值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述完成訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括N個(gè)特征提取層,N為大于或等于1的整數(shù);
所述分別將所述目標(biāo)二維圖像,以及與所述每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的目標(biāo)二維圖像前后相鄰的兩幀二維圖像作為完成訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同通道的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割,得到所述目標(biāo)二維圖像的第一概率分割圖,包括:
通過第i個(gè)特征提取層對所述第i個(gè)特征提取層的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到與所述第i個(gè)特征提取層對應(yīng)的特征提取結(jié)果,其中,所述第i個(gè)特征提取層的輸入數(shù)據(jù)為第i-1個(gè)特征提取層的特征提取結(jié)果,2≤i≤N,且當(dāng)i取值為1時(shí),所述第i個(gè)特征提取層的輸入數(shù)據(jù)為所述目標(biāo)二維圖像,以及與所述每個(gè)目標(biāo)圖像序列中的目標(biāo)二維圖像前后相鄰的兩幀二維圖像;
對所述第i個(gè)特征提取層對應(yīng)的特征提取結(jié)果進(jìn)行語義分割,得到與所述第i個(gè)特征提取層對應(yīng)的語義分割結(jié)果;
將所述N個(gè)特征提取層的語義分割結(jié)果進(jìn)行疊加,得到目標(biāo)語義分割結(jié)果;
將所述目標(biāo)語義分割結(jié)果進(jìn)行非線性激活,得到所述第一概率分割圖。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,在獲取核磁共振圖像之前,所述方法還包括:
獲取第一核磁共振圖像樣本,其中,所述第一核磁共振圖像樣本包括多個(gè)第一圖像序列樣本,且所述多個(gè)第一圖像序列樣本中的每個(gè)第一圖像序列樣本包括多幀第一二維圖像樣本,所述第一核磁共振圖像樣本攜帶第一標(biāo)簽,所述第一標(biāo)簽用于表示所述每個(gè)第一圖像序列樣本中的每幀第一二維圖像樣本中的像素點(diǎn)的真實(shí)類別;
根據(jù)所述第一核磁共振圖像樣本和所述第一標(biāo)簽對第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
調(diào)用所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對第二核磁共振圖像樣本進(jìn)行圖像分割,得到所述第二核磁共振圖像樣本的第二標(biāo)簽,其中,所述第二核磁共振圖像包括多個(gè)第二圖像序列樣本,且所述多個(gè)第二圖像序列樣本中的每個(gè)第二圖像序列樣本包括多幀第二二維圖像樣本;
根據(jù)所述第一核磁共振圖像樣本、所述第二核磁共振圖像樣本、所述第一標(biāo)簽以及所述第二標(biāo)簽對所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得到所述完成訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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