[發(fā)明專(zhuān)利]CT影像分割小目標(biāo)的加速方法和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310322714.3
• 申請(qǐng)日: 2023-03-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116469529A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉順堃;王洪建;楊俊
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海博恩登特科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G16H30/20
• 分類(lèi)號(hào): G16H30/20;G06T7/10;G06T1/60
• 代理公司: 蘇州優(yōu)博知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32487
• 代理人: 夏志杰

本發(fā)明涉及一種CT影像分割小目標(biāo)的加速方法，使用TensorRT引擎進(jìn)行推理分割，該方法主要針對(duì)較大CT影像分割小目標(biāo)，利用低分辨率高速分割來(lái)提升全分辨率分割的效率。首先使用低分辨率分割結(jié)果來(lái)對(duì)關(guān)鍵目標(biāo)進(jìn)行初定位，然后對(duì)原始影像進(jìn)行三維空間的剪裁，使用目標(biāo)裁剪后的影像進(jìn)行全分辨率的分割。該方法能夠減少分割時(shí)對(duì)非關(guān)鍵目標(biāo)的滑窗時(shí)間，顯著提高分割效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域，尤其涉及一種CT影像分割小目標(biāo)的加速方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前許多框架對(duì)較大醫(yī)學(xué)影像分割小目標(biāo)時(shí)，存在無(wú)關(guān)的信息處理，導(dǎo)致分割時(shí)對(duì)非關(guān)鍵目標(biāo)耗費(fèi)較多時(shí)間。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是設(shè)計(jì)一種，解決現(xiàn)有的技術(shù)問(wèn)題。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的CT影像分割小目標(biāo)的加速方法包括如下步驟：

步驟S1：獲取原始影像，降低原始影像的分辨率，得到低分辨率影像；

步驟S2：對(duì)低分辨率影像進(jìn)行滑窗分割，快速分割出mask；因其分辨率低，滑動(dòng)窗口大，對(duì)整體影像滑動(dòng)所需要的時(shí)間大幅減少；

步驟S3：將步驟S2中分割結(jié)果mask還原到真實(shí)分辨率的原始影像上；

步驟S4：對(duì)步驟S3中原始影像上的mask提取出邊界點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算邊界點(diǎn)最大X、Y、Z差值生成三維矩形邊框，以分割結(jié)果mask的起點(diǎn)坐標(biāo)為三維矩形邊框起點(diǎn)，生成對(duì)應(yīng)步驟S2中分割結(jié)果mask邊框的范圍；

步驟S5：通過(guò)步驟S4的數(shù)據(jù)對(duì)原始影像進(jìn)行剪裁；

步驟S6：將剪裁后影像進(jìn)行目標(biāo)全分辨率分割；

步驟S7：將步驟S2中低分辨率分割結(jié)果清空，保留mask；

步驟S8：步驟S6中目標(biāo)分割結(jié)果轉(zhuǎn)換到步驟S7中的mask；

步驟S9：輸出步驟S8中的結(jié)果mask。

進(jìn)一步的，步驟S1中，步驟S1中，通過(guò)擴(kuò)大CT影像的spacing屬性并同時(shí)降低CT影像size降低原始影像的分辨率。

進(jìn)一步的，步驟S1中，將原始影像的分辨率降低為原始數(shù)據(jù)的0.1～0.2。降低分辨率比例從0.1～0.2會(huì)有不同的分割速度，但不會(huì)相差超過(guò)1s，過(guò)低的分辨率會(huì)影響定位時(shí)的區(qū)域和分割結(jié)果。

進(jìn)一步的，步驟S2中，通過(guò)增加patch?size，用較大的塊對(duì)低分辨率影像進(jìn)行滑窗分割。

進(jìn)一步的，步驟S3中通過(guò)降低spacing到與原始影像屬性一致。

本發(fā)明還提供一種CT影像分割小目標(biāo)的加速系統(tǒng)，包括：

一個(gè)或多個(gè)處理器；以及

一個(gè)或多個(gè)存儲(chǔ)器，其中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行程序，當(dāng)由所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行程序時(shí)，執(zhí)行前述方法。

本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明的CT影像分割小目標(biāo)的加速方法使用TensorRT引擎進(jìn)行推理分割，該方法主要針對(duì)較大CT影像分割小目標(biāo)，利用低分辨率高速分割來(lái)提升全分辨率分割的效率。首先使用低分辨率分割結(jié)果來(lái)對(duì)關(guān)鍵目標(biāo)進(jìn)行初定位，然后對(duì)原始影像進(jìn)行三維空間的剪裁，使用目標(biāo)裁剪后的影像進(jìn)行全分辨率的分割。該方法能夠減少分割時(shí)對(duì)非關(guān)鍵目標(biāo)的滑窗時(shí)間，顯著提高分割效率。

附圖說(shuō)明

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式做進(jìn)一步闡明。

圖1為本發(fā)明方法的流程框圖；

圖2為原始CT影像；

圖3為低分辨率分割結(jié)果mask；