【技术实现步骤摘要】
图像分割方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及图像分割和机器学习
，特别涉及一种图像分割方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
医学影像技术在现代医疗中被广泛使用。有时，对于直接获取到的医学影像(如器官影像)，还需要做进一步处理。在相关技术中，将待分割的二维的器官影像输入分割模型中，分割模型根据自身的参数，对该器官影像进行处理，得到该器官影像的器官分割结果。其中，分割模型是通过大量训练样本进行训练后得到的模型。在上述技术中，输入分割模型的只有待分割的器官影像，当待分割的器官影像与作为训练样本的二维的器官影像的差异较大时，得到的器官分割结果不够准确。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种图像分割方法、装置、设备及存储介质，能提高器官分割的准确性。所述技术方案如下：一方面，本申请实施例提供了一种图像分割方法，所述方法包括：获取待分割的第一器官影像、带标签的第二器官影像、以及所述第二器官影像的标签信息，所述标签信息用于指示所述第二器官影像中包含的器官；根据所述...
【技术保护点】
1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待分割的第一器官影像、带标签的第二器官影像、以及所述第二器官影像的标签信息，所述标签信息用于指示所述第二器官影像中包含的器官；/n根据所述标签信息从所述第二器官影像中提取k个单器官影像得到先验信息，所述先验信息用于指示所述第二器官影像中包含的器官的形态和位置，所述单器官影像是指包含所述第二器官影像中的单个器官的影像，所述k为正整数；/n基于所述先验信息提取所述第二器官影像的特征图；/n根据所述第一器官影像的特征图和所述第二器官影像的特征图，对所述第一器官影像和所述第二器官影像进行相似性分析，得到所述第一器官影像的器官分割结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待分割的第一器官影像、带标签的第二器官影像、以及所述第二器官影像的标签信息，所述标签信息用于指示所述第二器官影像中包含的器官；
根据所述标签信息从所述第二器官影像中提取k个单器官影像得到先验信息，所述先验信息用于指示所述第二器官影像中包含的器官的形态和位置，所述单器官影像是指包含所述第二器官影像中的单个器官的影像，所述k为正整数；
基于所述先验信息提取所述第二器官影像的特征图；
根据所述第一器官影像的特征图和所述第二器官影像的特征图，对所述第一器官影像和所述第二器官影像进行相似性分析，得到所述第一器官影像的器官分割结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一器官影像的器官分割结果由器官分割模型生成，所述器官分割模型包括主编码器网络、辅编码器网络、相似度计算模块和解码器网络；
所述基于所述先验信息提取所述第二器官影像的特征图，根据所述第一器官影像的特征图和所述第二器官影像的特征图，对所述第一器官影像和所述第二器官影像进行相似性分析，得到所述第一器官影像的器官分割结果，包括：
通过所述主编码器网络提取所述第一器官影像的特征图；
通过所述辅编码器网络基于所述先验信息提取所述第二器官影像的特征图；
通过所述相似度计算模块，基于所述第一器官影像的特征图和所述第二器官影像的特征图之间的相似度，生成所述第一器官影像对应的目标特征图；
通过所述解码器网络基于所述目标特征图，得到所述第一器官影像的器官分割结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述相似度计算模块，基于所述第一器官影像的特征图和所述第二器官影像的特征图之间的相似度，生成所述第一器官影像对应的目标特征图，包括：
通过所述相似度计算模块对所述第一器官影像的特征图和所述第二器官影像的特征图进行相似度计算，得到注意力权重图；
将所述第一器官影像的特征图和所述注意力权重图相乘，得到所述第一器官影像对应的目标特征图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述解码器网络基于所述目标特征图，得到所述第一器官影像的器官分割结果，包括：
通过所述解码器网络对所述目标特征图进行上采样处理，得到上采样后的特征图；
对所述上采样后的特征图进行降维和归一化处理，得到处理后的特征图；其中，所述处理后的特征图中的第i个像素点的像素值，用于指示所述第i个像素点属于各个器官的概率，所述i为正整数；
基于所述处理后的特征图，生成所述第一器官影像的器官分割结果。
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹世磊，刘华罗，谢苁，郑冶枫，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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