图像处理方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备制造方法及图纸

公开了一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，涉及图像处理技术领域。该方法包括：根据包括骨骼的横断位CT图像序列，得到骨骼的矢状位图像；通过神经网络模型对所述矢状位图像进行图像分割，得到分割结果图像。本方案解决了相关技术中需要人工对骨骼进行分割的问题。通过横断位CT图像序列得到的矢状位图像包括骨骼的三维信息；通过神经网络模型对矢状位图像进行图像分割，可以得到包括骨骼的三维信息的分割结果图像，提高了对骨骼的各部分进行分割的准确率和效率，减少了人工成本。

Image processing method, device, computer readable storage medium and electronic equipment

An image processing method, device, computer readable storage medium and electronic device are disclosed, relating to the technical field of image processing. The method includes: according to the CT image sequence including the bone, the sagittal image of the bone is obtained; the sagittal image is segmented by the neural network model, and the segmentation result image is obtained. This scheme solves the problem of artificial bone segmentation in related technologies. The sagittal image obtained by transverse CT image sequence includes the three-dimensional information of bone; the segmentation result image including the three-dimensional information of bone can be obtained by image segmentation of sagittal image by neural network model, which improves the accuracy and efficiency of segmentation of all parts of bone and reduces the labor cost.

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，以及一种神经网络训练方法和装置。
技术介绍
骨质疏松是一种老年人常见病。国际骨质疏松基金会调查显示，全世界50岁以上人群中，女性骨质疏松症患病率约为1/3，男性约为1/5，且明显呈现年轻化趋势。在中国，骨质疏松发生率为7％。国内有近1.5亿60岁以上的老人，占总人口的11％，骨质疏松发生率为60％，并发骨折者高达12％。约6900万50岁以上人群患有骨质疏松症。女性一生发生骨质疏松性骨折的危险性高于乳腺癌、子宫内膜癌和卵巢癌的总和；男性一生发生骨质疏松性骨折的危险性高于前列腺癌。测量脊柱椎体内骨松质的骨密度可更早地反映骨量丢失的情况。现今骨密度测量方法有很多种。双能X线吸收法(Dual-energyX-rayAbsorptiometry,DXA)作为评估骨密度的标准，但它只能获取椎体的二维信息，忽略了椎体在矢状位方向上的信息。定量CT(QuantitativeComputedTomography本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n根据包括骨骼的横断位CT图像序列，得到骨骼的矢状位图像；/n通过神经网络模型对所述矢状位图像进行图像分割，得到分割结果图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
根据包括骨骼的横断位CT图像序列，得到骨骼的矢状位图像；
通过神经网络模型对所述矢状位图像进行图像分割，得到分割结果图像。


2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
确定所述分割结果图像中的目标区间段，所述多个区间段包括所述目标区间段；
根据所述目标区间段中的目标区域，对所述骨骼进行病理分析。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述骨骼为脊柱时，所述确定所述分割结果图像中的目标区间段，包括：
确定所述分割结果图像中的目标椎体，所述分割结果图像包括将脊柱分割为多个椎体的分割结果；
其中，所述根据所述目标区间段中的目标区域，对所述骨骼进行病理分析，包括：
根据所述目标椎体中的目标区域，确定所述目标椎体的骨密度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据包括骨骼的横断位CT图像序列，得到骨骼的矢状位图像，包括：
根据包括骨骼的横断位CT图像序列，确定所述横断位CT图像序列中骨骼上的目标位置；
根据所述横断位CT图像序列和所述骨骼上的目标位置，进行图像重建，得到所述骨骼的矢状位图像。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述骨骼为脊柱时，所述根据包括骨骼的横断位CT图像序列，确定所述横断位CT图像序列中骨骼上的目标位置，包括：
对包括骨骼的横断位CT图像序列进行预处理；
对经过预处理的横断位CT图像序列中的像素值进行取反处理；
确定经过取反处理的横断位CT图像序列中的至少一个第一连通区域；
从所述至少一个第一连通区域中确定面积满足第一预设条件的目标连通区域，并根据所述目标连通区域，确定所述横断位CT图像序列中骨骼上的目标位置。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标连通区域，确定所述横断位CT图像序列中骨骼上的目标位置，包括：
叠加所述横断位CT图像序列中各横断位CT图像的所述目标连通区域，得到叠加区域；
从所述叠加区域中确定面积满足第二预设条件的第二连通区域；
根据所述第二连通区域，确定所述横断位CT图像序列中骨骼上的目标位置。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述从所述叠加区域中确定面积满足第二预设条件的第二连通区域，包括：
从所述叠加区域中确定面积最大的连通区域为所述第二连通区域。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二连通区域，确定所述横断位CT图像序列中脊柱上的目标位置，包括：
将所述第二连通区域的中点确定为所述横断位CT图像序列中骨骼上的目标位置。


9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据包括骨骼的横断位CT图像序列，确定所述横断位CT图像序列中骨骼上的目标位置，包括：
对包括骨骼的横断位CT图像序列进行预处理；
根据经过预处理的所述横断位CT图像序列的像素值，确定所述经过预处理的所述横断位CT图像序列的第一非背景区域，所述第一非背景区域的像素值大于第一预设值；
确定所述第一非背景区域的...

【专利技术属性】
技术研发人员：亢寒，于朋鑫，张荣国，陈宽，王少康，
申请(专利权)人：北京推想科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11