[發明專利]一種基于深度學習的肝臟血管圖像分割方法在審
| 申請號： | 202110493743.7 | 申請日： | 2021-05-07 |
| 公開（公告）號： | CN113344940A | 公開（公告）日： | 2021-09-03 |
| 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： | G06T7/11 | 分類號： | G06T7/11;G06T9/00;G06T5/50;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 710000 陜西省西安市高新*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 深度 學習 肝臟 血管 圖像 分割 方法 | ||
1.一種基于深度學習的肝臟血管圖像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、獲取原始計算機斷層掃描圖像，通過人工標記出肝臟血管區域掩膜圖像，組成訓練集和數據集；
S2、通過所述訓練集對第一3D圖像分割模型進行訓練，得到訓練完成的第一3D圖像分割模型，其中，所述第一3D圖像分割模型包括編碼部分和解碼部分，所述編碼部分用于對輸入圖像進行特征提取與分析，所述解碼部分用于將輸入圖像所提取出的特征進行還原；
S3、通過所述第一3D圖像分割模型獲取所述數據集的第一肝臟血管分割圖像；
S4、基于所述第一肝臟血管分割圖像，通過人工標記分別得到漏分割區域掩膜圖像和誤分割區域掩膜圖像；
S5、對所述原始計算機斷層掃描圖像、第一肝臟血管分割圖像、漏分割區域掩膜圖像和誤分割區域掩膜圖像進行通道融合，得到第一融合圖像；
S6、通過所述第一融合圖像對第二3D圖像分割模型進行訓練，得到訓練完成的第二3D圖像分割模型，其中，所述第二3D圖像分割模型包括編碼部分和解碼部分，所述編碼部分用于對輸入圖像進行特征提取與分析，所述解碼部分用于將輸入圖像所提取出的特征進行還原；
S7、獲取待分割肝臟血管分割圖像，將所述待分割肝臟血管分割圖像輸入到所述訓練完成的第一3D圖像分割模型中得到待分割第一肝臟血管分割圖像，通過人工標記出所述待分割第一肝臟血管分割圖像的漏分割區域掩膜圖像和誤分割區域掩膜圖像；
S8、對所述待分割肝臟血管分割圖像、所述待分割第一肝臟血管分割圖像及所述待分割第一肝臟血管分割圖像的漏分割區域掩膜圖像和誤分割區域掩膜圖像進行通道融合得到待分割第二肝臟血管分割圖像；
S9、將所述待分割第二肝臟血管分割圖像輸入到所述訓練完成的第二3D圖像分割模型中，得到肝臟血管圖像分割結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始計算機斷層掃描圖像和待分割肝臟血管分割圖像的尺寸大小相同。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一3D圖像分割模型和所述第二3D圖像分割模型的模型結構相同。
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