肺图像处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种肺图像处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：对肺图像进行肺叶分割处理，得到肺叶分割图像；对所述肺叶分割图像进行病灶预测处理，得到预测病灶区域的掩码信息，所述掩码信息包括所述预测病灶区域内的像素点的掩码值；基于所述掩码信息中的所述掩码值，形成椎体结构；对所述椎体结构进行优化处理，得到优化后的病灶区域，所述优化后的病灶区域与病灶形状匹配。本发明专利技术可提高病灶区域的检测精度。

【技术实现步骤摘要】
肺图像处理方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及金融科技和人工智能领域，尤其涉及一种肺图像处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
近年来，人工智能和医学影像的结合，可以为医疗诊断提供极大的便利性，通过人工智能技术手段，可以从医学影像中确定出病灶位置。但是，现有技术中，对病灶区域进行检测时，通常通过矩形的检测框，确定病灶区域，然而，该检测框内会包括病灶特征以外的特征，如正常组织特征或者其他病变特征，这些特征会影响对病灶特征分析。因此，若采用上述方式进行病灶区域检测，会造成病灶区域检测的精度较低。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种肺图像处理方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有病灶区域检测的精度较低的问题。为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供一种肺图像处理方法，包括：对肺图像进行肺叶分割处理，得到肺叶分割图像；对所述肺叶分割图像进行病灶预测处理，得到预测病灶区域的掩码信息，所述掩码信息包括所述预测病灶区域内的像素点的掩码值；基于所述掩码信息中的所述掩码值，形成椎体结构；对所述椎体结构进行优化处理，得到优化后的病灶区域，所述优化后的病灶区域与病灶形状匹配。可选地，所述掩码值表示所述像素点位于病灶位置的置信度，所述基于所述掩码信息中的所述掩码值，形成椎体结构，包括：基于所述预测病灶区域内的像素点在所述肺图像中的位置以及所述像素点在所述掩码信息中对应的掩码值，得到所述像素点的三维坐标；基于所述预测病灶区域内的所述像素点的三维坐标，形成所述椎体结构。可选地，所述基于所述掩码信息中的所述掩码值，形成椎体结构，包括：将所述预测病灶区域内掩码值超过第一阈值的像素点确定为第一像素点；基于所述预测病灶区域内的所述第一像素点的位置以及预设高度值，确定所述椎体结构的顶点；基于所述预测病灶区域和所述顶点，形成所述椎体结构。可选地，所述对所述椎体结构进行优化处理，得到优化后的病灶区域，包括：对所述椎体结构执行平面聚类的优化处理，得到优化后的椎体结构；基于优化后的椎体结构的底面，得到所述肺图像优化后的病灶区域。可选地，所述对所述椎体结构执行平面聚类的优化处理，得到优化后的椎体结构，包括：对所述掩码信息中包含的第一像素点进行平面聚类，得到所述第一像素点所属的侧面；基于所述侧面包括的第一像素点，对所述侧面进行迭代更新，得到优化后的侧面；基于所述优化后的侧面形成所述优化后的椎体结构。进一步地，所述方法还包括：针对各个所述肺叶分割图像，确定优化后的病灶区域内对应第一疾病的第一区域，以及对应第二疾病的第二区域，所述第二疾病可单向转化为所述第一疾病；确定所述第一疾病的等级，并基于所述第一疾病的等级、第一区域和第二区域确定所述第一疾病的预测发展等级。可选地，所述肺叶分割图像为肺叶的多层图像，所述基于所述第一疾病的等级、第一区域和第二区域确定所述第一疾病的预测发展等级，包括：根据所述肺叶分割图像的每层图像中的所述第一区域获取所述第一疾病在所述肺叶上的第一体积，以及根据所述肺叶分割图像的每层图像中的第二区域获取所述第二疾病在所述肺叶上的第二体积；分别计算针对所述肺叶的所述第一体积与所述第二体积的比值；基于所述第一疾病的等级、所述比值与预设阈值确定所述肺叶对应所述第一疾病的预测发展等级。可选地，所述基于所述第一疾病的等级、所述比值与预设阈值确定所述肺叶对应所述第一疾病的预测发展等级，包括：响应于所述比值大于所述预设阈值，确定所述预测发展等级为比所述第一疾病的等级轻的下一个等级；响应于所述比值小于或者等于所述预设阈值，确定所述预测发展等级为比所述第一疾病的等级严重的上一个等级。第二方面，本专利技术还提出一种肺图像处理装置，所述肺图像处理装置包括：分割模块，用于对肺图像进行肺叶分割处理，得到肺叶分割图像；处理模块，用于对所述肺叶分割图像进行病灶预测处理，得到预测病灶区域的掩码信息，所述掩码信息包括所述预测病灶区域内的像素点的掩码值；形成模块，用于基于所述掩码信息中的所述掩码值，形成椎体结构；所述处理模块，还用于对所述椎体结构进行优化处理，得到优化后的病灶区域，所述优化后的病灶区域与病灶形状匹配。可选地，所述掩码值表示所述像素点位于病灶位置的置信度，所述形成模块，具体用于基于所述预测病灶区域内的像素点在所述肺图像中的位置以及所述像素点在所述掩码信息中对应的掩码值，得到所述像素点的三维坐标；并基于所述预测病灶区域内的所述像素点的三维坐标，形成所述椎体结构。可选地，所述形成模块包括：确定单元，用于将所述预测病灶区域内掩码值超过第一阈值的像素点确定为第一像素点；所述确定单元，还用于基于所述预测病灶区域内的所述第一像素点的位置以及预设高度值，确定所述椎体结构的顶点；形成单元，用于基于所述预测病灶区域和所述顶点，形成所述椎体结构。可选地，所述处理单元20包括：处理单元，用于对所述椎体结构执行平面聚类的优化处理，得到优化后的椎体结构；获取单元，用于基于优化后的椎体结构的底面，得到所述肺图像优化后的病灶区域。可选地，所述获取单元，具体用于对所述掩码信息中包含的第一像素点进行平面聚类，得到所述第一像素点所属的侧面；基于所述侧面包括的第一像素点，对所述侧面进行迭代更新，得到优化后的侧面；基于所述优化后的侧面形成所述优化后的椎体结构。可选地，所述装置还包括：确定模块，所述确定模块包括：第一确定单元，用于针对各个所述肺叶分割图像，确定优化后的病灶区域内对应第一疾病的第一区域，以及对应第二疾病的第二区域，所述第二疾病可单向转化为所述第一疾病；第二确定单元，用于确定所述第一疾病的等级，并基于所述第一疾病的等级、第一区域和第二区域确定所述第一疾病的预测发展等级。可选地，所述肺叶分割图像为肺叶的多层图像，所述第一确定单元包括：获取子单元，用于根据所述肺叶分割图像的每层图像中的所述第一区域获取所述第一疾病在所述肺叶上的第一体积，以及根据所述肺叶分割图像的每层图像中的第二区域获取所述第二疾病在所述肺叶上的第二体积；计算子单元，用于分别计算针对所述肺叶的所述第一体积与所述第二体积的比值；确定子单元，用于基于所述第一疾病的等级、所述比值与预设阈值确定所述肺叶对应所述第一疾病的预测发展等级。可选地，所述确定子单元，具体用于响应于所述比值大于所述预设阈值，确定所述预测发展等级为比所述第一疾病的等级轻的下一个等级；或者响应于所述比值小于或者等于所述预设阈值，确定所述预测发展等级为比所述第一疾病的等级严重的上一个等级。第三方面，本专利技术还提出一种病灶区域检测设备，所述病灶区域检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的病灶区域检测程序，所述病灶区域检测程序被所述处理器执行所述的肺图像处本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种肺图像处理方法，其特征在于，包括：/n对肺图像进行肺叶分割处理，得到肺叶分割图像；/n对所述肺叶分割图像进行病灶预测处理，得到预测病灶区域的掩码信息，所述掩码信息包括所述预测病灶区域内的像素点的掩码值；/n基于所述掩码信息中的所述掩码值，形成椎体结构；/n对所述椎体结构进行优化处理，得到优化后的病灶区域，所述优化后的病灶区域与病灶形状匹配。/n

【技术特征摘要】
1.一种肺图像处理方法，其特征在于，包括：
对肺图像进行肺叶分割处理，得到肺叶分割图像；
对所述肺叶分割图像进行病灶预测处理，得到预测病灶区域的掩码信息，所述掩码信息包括所述预测病灶区域内的像素点的掩码值；
基于所述掩码信息中的所述掩码值，形成椎体结构；
对所述椎体结构进行优化处理，得到优化后的病灶区域，所述优化后的病灶区域与病灶形状匹配。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述掩码值表示所述像素点位于病灶位置的置信度，所述基于所述掩码信息中的所述掩码值，形成椎体结构，包括：
基于所述预测病灶区域内的像素点在所述肺图像中的位置以及所述像素点在所述掩码信息中对应的掩码值，得到所述像素点的三维坐标；
基于所述预测病灶区域内的所述像素点的三维坐标，形成所述椎体结构。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述掩码信息中的所述掩码值，形成椎体结构，包括：
将所述预测病灶区域内掩码值超过第一阈值的像素点确定为第一像素点；
基于所述预测病灶区域内的所述第一像素点的位置以及预设高度值，确定所述椎体结构的顶点；
基于所述预测病灶区域和所述顶点，形成所述椎体结构。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述椎体结构进行优化处理，得到优化后的病灶区域，包括：
对所述椎体结构执行平面聚类的优化处理，得到优化后的椎体结构；
基于优化后的椎体结构的底面，得到所述肺图像优化后的病灶区域。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述椎体结构执行平面聚类的优化处理，得到优化后的椎体结构，包括：
对所述掩码信息中包含的第一像素点进行平面聚类，得到所述第一像素点所属的侧面；
基于所述侧面包括的第一像素点，对所述侧面进行迭代更新，得到优化后的侧面；
基于所述优化后的侧面形成所述优化后的椎体结构。


6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
针对各个所述肺叶分割图像，确定优化后的病灶区域内对应第一疾病的第一区域，以及对应第二疾病的第二区域，所述第二疾病可单向转化为...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡杭，李月，魏征，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44