[發明專利]管腔分割模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211150263.1
• 申請日: 2022-09-21
• 公開（公告）號: CN115423826A
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 黃星勝;馬駿;鄭凌霄;蘭宏志
• 申請（專利權）人: 深圳睿心智能醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/187;G06T7/00;G06T5/50
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 嚴慧

本發明公開了一種管腔分割模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：獲取管腔樣本圖像，以及與所述管腔樣本圖像對應的初始管腔標注圖像；基于所述初始管腔標注圖像對應的管腔中心線，對初始管腔標注圖像進行狹窄檢測，確定管腔狹窄段；對所述管腔狹窄段進行填充，得到狹窄填充圖像；將所述狹窄填充圖像與所述初始管腔標注圖像進行合并，得到目標管腔標注圖像；基于所述管腔樣本圖像和所述管腔樣本圖像對應的目標管腔標注圖像，對待訓練的管腔分割模型進行迭代訓練，得到訓練完成的管腔分割模型。通過上述技術方案，解決了管腔分割中斷的問題。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種管腔分割模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著機器學習等人工智能技術的發展，人工智能算法在醫學影像處理領域的應用越來越廣泛。

在實現本發明的過程中，發明人發現現有技術中至少存在以下技術問題：現有醫學影像的冠脈自動分割方法，存在分割中斷和血管飽和度差的問題。

發明內容

本發明提供了一種管腔分割模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質，以解決管腔圖像分割中斷和血管飽和度差的問題。

根據本發明的一方面，提供了一種管腔分割模型的訓練方法，包括：

獲取管腔樣本圖像，以及與所述管腔樣本圖像對應的初始管腔標注圖像；

基于所述初始管腔標注圖像對應的管腔中心線，對初始管腔標注圖像進行狹窄檢測，確定管腔狹窄段；

對所述管腔狹窄段進行填充，得到狹窄填充圖像；

將所述狹窄填充圖像與所述初始管腔標注圖像進行合并，得到目標管腔標注圖像；

基于所述管腔樣本圖像和所述管腔樣本圖像對應的目標管腔標注圖像，對待訓練的管腔分割模型進行迭代訓練，得到訓練完成的管腔分割模型。

根據本發明的另一方面，提供了一種管腔分割模型的訓練裝置，包括：

樣本獲取模塊，用于獲取管腔樣本圖像，以及與所述管腔樣本圖像對應的初始管腔標注圖像；

管腔狹窄段確定模塊，用于基于所述初始管腔標注圖像對應的管腔中心線，對初始管腔標注圖像進行狹窄檢測，確定管腔狹窄段；

管腔狹窄填充模塊，用于對所述管腔狹窄段進行填充，得到狹窄填充圖像；

圖像合并模塊，用于將所述狹窄填充圖像與所述初始管腔標注圖像進行合并，得到目標管腔標注圖像；

分割模型訓練模塊，用于基于所述管腔樣本圖像和所述管腔樣本圖像對應的目標管腔標注圖像，對待訓練的管腔分割模型進行迭代訓練，得到訓練完成的管腔分割模型。

根據本發明的另一方面，提供了一種電子設備，所述電子設備包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行本發明任一實施例所述的管腔分割模型的訓練方法。

根據本發明的另一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使處理器執行時實現本發明任一實施例所述的管腔分割模型的訓練方法。