[發明專利]基于多注意力的肝臟血管分割方法及系統

在審

• 申請號: 202110541733.6
• 申請日: 2021-05-18
• 公開（公告）號: CN113409320A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 滕皋軍;朱建軍;王澄;陸健
• 申請（專利權）人: 珠海橫樂醫學科技有限公司
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/194
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 尹凡華

本發明公開了基于多注意力的肝臟血管分割方法及系統，該方法包括：獲取肝臟CTA圖像，分別從軸向面、冠狀面及矢狀面三個方向進行采樣，根據血管標注去除背景區域，得到樣本集合，將樣本集合輸入至基于雙注意力機制的DA?UNet網絡中訓練并測試，得到相應采樣方向上訓練好的肝臟血管分割網絡模型；其中，不同采樣方向的基于雙注意力機制的DA?UNet網絡的結構相同，權重系數相互獨立；接收肝臟CTA圖像，分別從軸向面、冠狀面及矢狀面三個方向進行采樣，將采樣圖像輸入至對應的肝臟血管分割網絡模型，得到相應的血管分割結果，并對血管分割結果進行融合處理，得到最終分割結果。本發明在占用較少計算資源的情況提高了分割結果的連續性，并且提高了分割的精確度。

技術領域

本發明涉及醫學圖像處理的技術領域，特別涉及一種基于多注意力的肝臟血管分割方法及系統。

背景技術

內放療介入手術通過經皮穿刺將放射源放入腫瘤內部，對局部腫瘤組織進行持續不斷的照射，可有效治療腫瘤并防止腫瘤的復發和轉移。實行內放療手術時，需要醫生操作穿刺針，經引導架引導，令針尖端達到體內預定位置，之后接粒子植入器和粒子推針將放射性粒子植入瘤體內。

對于手術機器人，由于其不具備資深醫師那樣的醫學背景知識，無法快速將醫學背景知識與病人體征信息相結合，因此，單純地給機器人輸入目標器官信息對于整個介入手術是不完備的，有必要告知機器人與目標器官相鄰的外周器官信息，以及介入過程途徑的器官信息。血管作為保存人體血液和運輸養分的重要器官，在手術過程中應當尤其注意避免誤傷，因此，醫學圖像中的血管分割是穿刺路徑規劃中必不可少的環節。

三維血管結構尺度多變、曲率和撓率大、分叉多，且血管在三維醫學圖像中通常占比較小，若不加引導地進行圖像塊采樣，將面臨樣本不均衡的問題，為滿足臨床要求，需要提高血管分割的連續性和精確度。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明提出一種基于多注意力的肝臟血管分割方法，能夠提高血管分割的連續性和精確度。

本發明還提出一種具有上述基于多注意力的肝臟血管分割方法的基于多注意力的肝臟血管分割系統。

本發明還提出一種具有上述基于多注意力的肝臟血管分割方法的計算機可讀存儲介質。

根據本發明的第一方面實施例的基于多注意力的肝臟血管分割方法，包括以下步驟：S100，獲取肝臟CTA圖像，根據血管標注去除背景區域，分別從軸向面、冠狀面及矢狀面三個方向進行采樣，得到對應的樣本集合，將所述樣本集合輸入至基于雙注意力機制的DA-UNet網絡中訓練并測試，得到相應采樣方向上訓練好的肝臟血管分割網絡模型；其中，不同采樣方向的所述基于雙注意力機制的DA-UNet網絡的結構相同，權重系數相互獨立；S200，接收肝臟CTA圖像，分別從軸向面、冠狀面及矢狀面三個方向進行采樣，將采樣圖像輸入至對應的所述肝臟血管分割網絡模型，得到相應的血管分割結果，并對所述血管分割結果進行融合處理，得到最終分割結果。

根據本發明實施例的基于多注意力的肝臟血管分割方法，至少具有如下有益效果：將2.5D(維度)數據模型與軸向面、冠狀面及矢狀面的多軸融合相結合，在占用較少計算資源的情況提高了分割結果的連續性引入雙注意力機制建立圖像中不同位置和不同類別像素之間的關聯，從而提高分割結果精度。

根據本發明的一些實施例，所述獲取肝臟CTA圖像，根據血管標注去除背景區域，分別從軸向面、冠狀面及矢狀面三個方向進行采樣，得到對應的樣本集合包括：將所述肝臟CTA圖像根據圖像強度值映射至[0,1]的范圍內，并根據平均值和方差進行歸一化處理；分別從軸向面、冠狀面及矢狀面三個方向對歸一化后的所述肝臟CTA圖像進行采樣切片，并以連續的多個切片為一個樣本；根據血管標簽去除不包含血管的樣本，得到所述樣本集合。

根據本發明的一些實施例，基于雙注意力機制的DA-UNet網絡中，以2DU-Net架構為基礎，在高階特征處引入空間注意力和通道注意力機制，并通過反卷積上采樣到原圖大小。