一种目标图像提取方法、系统及终端设备技术方案

本发明专利技术适用于脊柱重建技术领域，提供了一种目标图像提取方法、系统及终端设备，通过对目标图像进行分割得到的第一图像，将其输入至神经网络中进行分类得到非封闭椎孔的闭合类型，再根据该非封闭椎孔的闭合类型，对该非封闭椎孔的非封闭区域进行标记，然后将第一图像中的所有为非封闭椎孔的图像及其非封闭区域的标记输入至生成式对抗网络，得到完成了椎孔补全的第二图像，再提取第二图像中的所有椎孔的轮廓并填充，根据所填充的轮廓进行三维重建，从而使得能够根据封闭化的椎孔实现椎管的三维重建，实现了对脊柱椎管的提取。

A Target Image Extraction Method, System and Terminal Equipment

【技术实现步骤摘要】
一种目标图像提取方法、系统及终端设备
本专利技术属于脊柱重建
，尤其涉及一种目标图像提取方法、系统及终端设备。
技术介绍
椎板减压术通过骨钻对椎板磨削来去除棘突部分，扩大椎管空间，释放被压迫的神经和脊髓，恢复其正常功能。在实际磨削中，如若骨钻磨削力和磨削深度控制不合适，将会发生骨钻穿透内层骨皮质的情况，严重伤害到脊髓和神经，可能导致病人瘫痪甚至死亡。事实上，脊髓和神经是包含在椎管里面，可以基于病人脊柱CT图像采用移动立方体算法(marchingcubesalgorithm)对椎管单独三维重建，提取出椎管曲面，然后在导航系统引导下，建立约束使得骨钻在磨削椎板过程中始终不能越过椎管曲面，保护脊髓和神经在手术中不受到骨钻伤害，这对于医疗和病人都是大有裨益的。然而，由于病人脊柱CT图像中50％以上的椎孔是不封闭，无法单独提取每张CT图像的椎孔，也就无法单独实现该CT图像的椎管的三维重建。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种目标图像提取方法、系统及终端设备，以解决现有CT图像中的椎孔不封闭而导致无法实现椎管的三维重建的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种目标图像提取方法，包括：对目标图像进行分割处理后生成第一图像；将所述第一图像输入至神经网络中进行分类，以得到所述第一图像中的非封闭椎孔的闭合类型；根据所述第一图像的非封闭椎孔的闭合类型，对所述第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记；将所述第一图像中的所有为非封闭椎孔的图像及其非封闭区域的标记输入至生成式对抗网络，以对所述第一图像中的所有非封闭椎孔进行椎孔封闭化，得到完成椎孔补全的第二图像；提取所述第二图像中的所有椎孔的轮廓，并对所述轮廓进行填充；根据所填充的轮廓进行三维重建，完成对脊柱椎管的提取。本专利技术实施例的第二方面提供了一种目标图像提取系统，包括：图像分割单元，用于对目标图像进行分割处理后生成第一图像；图像分类单元，用于将所述第一图像输入至神经网络中进行分类，以得到所述第一图像中的非封闭椎孔的闭合类型；区域标记单元，用于根据所述第一图像的非封闭椎孔的闭合类型，对所述第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记；图像补全单元，用于将所述第一图像中的所有为非封闭椎孔的图像及其非封闭区域的标记输入至生成式对抗网络，以对所述第一图像中的所有非封闭椎孔进行椎孔封闭化，得到完成椎孔补全的第二图像；轮廓提取及填充单元，用于提取所述第二图像中的所有椎孔的轮廓，并对所述轮廓进行填充；三维重建单元，用于根据所填充的轮廓进行三维重建，完成对脊柱椎管的提取。本专利技术实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现本专利技术实施例的第一方面提供的目标图像提取方法的步骤。其中，所述计算机程序包括：图像分割单元，用于对目标图像进行分割处理后生成第一图像；图像分类单元，用于将所述第一图像输入至神经网络中进行分类，以得到所述第一图像中的非封闭椎孔的闭合类型；区域标记单元，用于根据所述第一图像的非封闭椎孔的闭合类型，对所述第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记；图像补全单元，用于将所述第一图像中的所有为非封闭椎孔的图像及其非封闭区域的标记输入至生成式对抗网络，以对所述第一图像中的所有非封闭椎孔进行椎孔封闭化，得到完成椎孔补全的第二图像；轮廓提取及填充单元，用于提取所述第二图像中的所有椎孔的轮廓，并对所述轮廓进行填充；三维重建单元，用于根据所填充的轮廓进行三维重建，完成对脊柱椎管的提取。本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例的第一方面提供的目标图像提取方法的步骤。其中，所述计算机程序包括：图像分割单元，用于对目标图像进行分割处理后生成第一图像；图像分类单元，用于将所述第一图像输入至神经网络中进行分类，以得到所述第一图像中的非封闭椎孔的闭合类型；区域标记单元，用于根据所述第一图像的非封闭椎孔的闭合类型，对所述第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记；图像补全单元，用于将所述第一图像中的所有为非封闭椎孔的图像及其非封闭区域的标记输入至生成式对抗网络，以对所述第一图像中的所有非封闭椎孔进行椎孔封闭化，得到完成椎孔补全的第二图像；轮廓提取及填充单元，用于提取所述第二图像中的所有椎孔的轮廓，并对所述轮廓进行填充；三维重建单元，用于根据所填充的轮廓进行三维重建，完成对脊柱椎管的提取。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过对目标图像进行分割处理后生成第一图像后，将其输入至神经网络中进行分类得到第一图像中的非封闭椎孔的闭合类型，再根据第一图像的非封闭椎孔的闭合类型，对第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记，然后将第一图像中的所有为非封闭椎孔的图像及其非封闭区域的标记输入至生成式对抗网络，得到完成了椎孔补全的第二图像，再提取第二图像中的所有椎孔的轮廓并填充，根据所填充的轮廓进行三维重建，通过对分类后的第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记后，再将该标记和对应的非封闭椎孔的图像输入到生成式对抗网络中完成对椎孔的封闭化，从而使得能够根据封闭化的椎孔实现椎管的三维重建，实现对脊柱椎管的提取。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种目标图像提取方法的实现流程图；图2(a)是本专利技术实施例提供的一种脊柱CT原始图像的示意图；图2(b)是本专利技术实施例提供的一种分割后的脊柱CT图的示意图；图3是本专利技术实施例提供的椎孔的闭合类型的分类图的示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种经闭运算弥补狭窄连接后的图像B的示意图；图5是本专利技术实施例提供的一种椎孔环形区域的示意图；图6是本专利技术实施例提供的另一种椎孔环形区域的示意图；图7是本专利技术实施例提供的一种椎孔狭窄缺失图像的标记结果的示意图；图8是本专利技术实施例提供的一种椎孔大面积缺失图像的标记结果的示意图；图9是本专利技术实施例提供的一种Hadamard积的示意图；图10是本专利技术实施例提供的一种对生成式对抗网络进行训练的方法的具体实现流程图；图11是本专利技术实施例提供的一种训练样本图像的示意图；图12是本专利技术实施例提供的一系列待补全脊柱CT图像的示意图；图13是本专利技术实施例提供的一系列待补全区域的标记的示意图；图14是本专利技术实施例提供的一系列椎孔补全图像的示意图；图15是本专利技术实施例提供的一种椎管的示意图；图16是本专利技术实施例提供的一种目标图像提取系统的示意图；图17是本专利技术实施例提供的一种终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、系统、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。为了说明本专利技术所述的技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标图像提取方法，其特征在于，所述方法包括：对目标图像进行分割处理后生成第一图像；将所述第一图像输入至神经网络中进行分类，以得到所述第一图像中的非封闭椎孔的闭合类型；根据所述第一图像的非封闭椎孔的闭合类型，对所述第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记；将所述第一图像中的所有为非封闭椎孔的图像及其非封闭区域的标记输入至生成式对抗网络，以对所述第一图像中的所有非封闭椎孔进行椎孔封闭化，得到完成椎孔补全的第二图像；提取所述第二图像中的所有椎孔的轮廓，并对所述轮廓进行填充；根据所填充的轮廓进行三维重建，完成对脊柱椎管的提取。

【技术特征摘要】
1.一种目标图像提取方法，其特征在于，所述方法包括：对目标图像进行分割处理后生成第一图像；将所述第一图像输入至神经网络中进行分类，以得到所述第一图像中的非封闭椎孔的闭合类型；根据所述第一图像的非封闭椎孔的闭合类型，对所述第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记；将所述第一图像中的所有为非封闭椎孔的图像及其非封闭区域的标记输入至生成式对抗网络，以对所述第一图像中的所有非封闭椎孔进行椎孔封闭化，得到完成椎孔补全的第二图像；提取所述第二图像中的所有椎孔的轮廓，并对所述轮廓进行填充；根据所填充的轮廓进行三维重建，完成对脊柱椎管的提取。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括对生成式对网络进行训练的步骤，所述对生成式对抗网络进行训练的步骤，包括：获取训练样本图像，所述训练样本图像包括与椎孔非封闭图像对应的第一椎孔封闭图像，所述对应的第一椎孔封闭图像为对所述椎孔非封闭图像进行封闭化处理后所得到的图像；将所述训练样本图像输入至所述生成式对抗网络进行训练，以使得所述生成式对抗网络能够生成与所述第一椎孔封闭图像相接近的第二椎孔封闭图像。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述闭合类型包括：左侧不封闭、右侧不封闭、下侧不封闭、左右侧不封闭、左下侧不封闭，右下侧不封闭、左右下侧不封闭、上侧不封闭、上下侧不封闭和封闭。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的非封闭椎孔的闭合类型，对所述第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记的步骤，包括：根据所述第一图像的非封闭椎孔的闭合类型，基于形态学闭运算标记法和/或根据相邻图像标记法，对所述第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的非封闭椎孔的闭合类型，基于形态学闭运算标记法，对所述第一图像的非封闭椎孔的非封闭区域进行标记的步骤，包括：使用结构元素S对所述第一图像中的所有为非封闭椎孔的图像A进行闭运算，记为A·S；其中，表示使用S对A进行膨胀，表示使用S对A进行腐蚀，所述结构元素为所有元素均为1的维度为n×n(n∈[1,50])的矩阵；通过循环迭代运算使得n从1不断增大，直到闭运算B＝imclose(A,S)能够弥合椎孔狭窄间断区域时，得到第三图像B；提取所述第三图像B的椎孔C的轮廓D，并对所述轮廓D进行膨胀运算获得环形区域E；并通过F＝im2bw(E-C)获得所...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡颖，田伟，丁力，孙宇，李猛，徐艳雯，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，北京积水潭医院，
类型：发明
国别省市：广东,44