[發明專利]一種基于CT影像的氣管提取方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110699195.3
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113516669B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 黎永秀;趙夢;羅利;陳超
• 申請（專利權）人: 湖北英庫科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 武漢智嘉聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 42231
• 代理人: 姜婷

本發明公開一種基于CT影像的氣管提取方法、裝置、設備及存儲介質，方法包括：獲取原始CT圖像訓練集以及與所述原始CT圖像訓練集對應的語義分割圖像訓練集，并進行矩陣化處理，得到原始矩陣訓練集以及語義分割矩陣訓練集；將原始矩陣訓練集以及語義分割矩陣訓練集輸入至3D神經網絡中，由神經網絡進行訓練后，得到預測模型；對待預測CT圖像進行矩陣化處理后，將矩陣化處理后的待預測CT圖像輸入至所述預測模型中，由預測模型輸出預測矩陣；對預測矩陣進行二值化處理，對二值化處理后的預測矩陣進行骨化處理后，對骨化處理后的支氣管結構圖進行樹杈結構檢測，以得到支氣管分段樹結構。本發明解決了目前無法在CT影像中較好的提取氣管信息的問題。

技術領域

本發明涉及CT掃描技術領域，具體涉及一種基于CT影像的氣管提取方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

目前增強CT掃描和低劑量CT掃描對胸部的檢查、診斷和術前規劃有著普遍的應用和重要的意義。醫生可以通過影像數據對病灶部位進行診斷。診斷的時候基本都基于二維影像，雖然目前影像設備工作站和圖像瀏覽客戶端有提供3D后處理，但是需要人工介入，同時花費較多的時間和精力。特別是支氣管在胸外CT影像中的密度非常低，血管的密度相對支氣管非常高。所以很難在查看圖像的時候，同時較好的顯示支氣管和血管。并且二維影像下很難做出手術規劃，特別是需要避開支氣管和血管的穿刺治療方案和放療治療方案。

發明內容

本發明的目的在于克服上述技術不足，提供一種基于CT影像的氣管提取方法、裝置、設備及存儲介質，解決現有技術中無法在CT影像中較好的提取氣管信息的技術問題。

為達到上述技術目的，本發明采取了以下技術方案：

第一方面，本發明提供一種基于CT影像的氣管提取方法，包括如下步驟：

獲取原始CT圖像訓練集以及與所述原始CT圖像訓練集對應的語義分割圖像訓練集；

對所述原始CT圖像訓練集以及所述語義分割圖像訓練集進行矩陣化處理，得到原始矩陣訓練集以及語義分割矩陣訓練集；

將所述原始矩陣訓練集以及語義分割矩陣訓練集輸入至預設的3D神經網絡中，由所述神經網絡進行訓練后，得到預測模型；

獲取待預測CT圖像，對所述待預測CT圖像進行矩陣化處理后，將矩陣化處理后的待預測CT圖像輸入至所述預測模型中，由所述預測模型輸出預測矩陣；

對所述預測矩陣進行二值化處理，對二值化處理后的預測矩陣進行骨化處理后，對骨化處理后的支氣管結構圖進行樹杈結構檢測，以得到支氣管分段樹結構。

優選的，所述的基于CT影像的氣管提取方法中，所述對所述原始CT圖像訓練集以及所述語義分割圖像訓練集進行矩陣化處理，得到原始矩陣訓練集以及語義分割矩陣訓練集具體包括：

對所述原始CT圖像訓練集以及所述語義分割圖像訓練集中的各個圖像進行值域調整處理；

對值域調整后的各張圖像進行預處理，得到預處理后的原始采樣樣本和語義分割采樣樣本；

將所述原始采樣樣本和語義分割采樣樣本進行矩陣化處理，得到原始矩陣訓練集以及語義分割矩陣訓練集。

優選的，所述的基于CT影像的氣管提取方法中，所述對值域調整后的各張圖像進行預處理具體為：

對值域調整后的各張圖像進行插值、減采樣和切割處理。

優選的，所述的基于CT影像的氣管提取方法中，所述神經網絡采用3DU-Net卷積神經網絡。

優選的，所述的基于CT影像的氣管提取方法中，所述對所述預測矩陣進行二值化處理，對二值化處理后的預測矩陣進行骨化處理后，對骨化處理后的支氣管結構圖進行樹杈結構檢測，以得到支氣管分段樹結構具體包括：