图像处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取病灶肺图像，并基于预设肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取；基于提取的肺区域，得到左肺图像和右肺图像；基于所述左肺图像的左肺体积对左肺图像进行区域划分，以及基于所述右肺图像的右肺体积对右肺图像进行区域划分。本发明专利技术可以提升肺叶区域划分精度，以及缩短肺叶区域划分时间，且可以为肺疾病定量分析提供辅助作用。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
通过提取肺叶可以确定某种疾病在某个肺叶的具体分布情况，并对此肺疾病定量分析。目前通常通过成熟的自动分割算法，如分水岭算法对肺叶区域进行划分。然而，无论如何自动分割算法都存在一定的误差，且目前的分割方法的时间过长，不能快速划分出准确的肺叶区域。特别是肺部存在粘连或严重的肺气肿患者，已经不能使用肺叶分割的方法对肺图像进行分割，无法满足临床上疾病定量分析的需求。因此，需要提出一种新的肺叶区域划分的方法。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，旨在提升肺叶提取的精确度。为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供一种图像处理方法，所述图像处理方法包括以下步骤：获取病灶肺图像；基于预设肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取；基于提取的肺区域，得到左肺图像和右肺图像；基于所述左肺图像的左肺体积对左肺图像进行区域划分，以及基于所述右肺图像的右肺体积对右肺图像进行区域划分。第二方面，本专利技术还提供一种图像处理装置，所述装置包括：获取模块，用于获取病灶肺图像；提取模块，用于基于预设肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取；确定模块，用于基于提取的肺区域，得到左肺图像和右肺图像；划分模块，用于基于所述左肺图像的左肺体积对左肺图像进行区域划分，以及基于所述右肺图像的右肺体积对右肺图像进行区域划分。第三方面，本专利技术还提出一种图像处理设备，所述图像处理设备包括：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图像处理程序，所述图像处理程序被所述处理器执行时实现所述的图像处理方法的步骤。第四方面，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有图像处理程序，所述图像处理程序被处理器执行时实现所述的图像处理方法的步骤。本专利技术提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。在获取病灶肺图像，所述病灶肺图像为肺叶裂隙不清晰的肺图像后，可以基于预设肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取；即可以提高病灶肺图像的特征精度且可以对肺叶裂隙不清晰的肺图像进行校正，保证肺区域提取的清晰完整，此外，基于提取的肺区域，得到左肺图像和右肺图像，即基于清晰完整的所述左肺图像的左肺体积对左肺图像进行区域划分，以及基于所述右肺图像的右肺体积对右肺图像进行区域划分，不需要对肺叶进行精细划分，即可以提升肺叶区域划分精度，以及缩短肺叶区域划分时间，且可以为肺疾病定量分析提供辅助作用。附图说明图1示出根据本专利技术实施例的一种图像处理方法的流程图；图2示出根据本专利技术实施例的一种图像处理装置的流程图；图3示出根据本专利技术实施例的一种图像处理设备的结构示意图；本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。需要说明的是，本专利技术实施例图像处理设备可以是智能手机、个人计算机和服务器等设备，在此不做具体限制。本专利技术实施例提供的一种图像处理方法的执行主体可以为任意的图像处理装置，例如图像处理方法可以由终端设备或服务器执行，其中，终端设备可以为用户设备(UserEquipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(PersonalDigitalAssistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。服务器可以为本地服务器或者云端服务器。在一些可能的实现方式中，该图像处理方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。图1是本专利技术实施例一种图像处理方法的流程示意图，如图1所示，一种图像处理方法，包括：步骤S101：获取病灶肺图像，以及对所述病灶肺图像进行肺区域提取；步骤S102：基于提取的肺区域，得到左肺图像和右肺图像；步骤S103：基于所述左肺图像的左肺体积对左肺图像进行区域划分，以及基于所述右肺图像的右肺体积对右肺图像进行区域划分；其中，所述病灶肺图像为在肺叶裂隙不清晰且肺区域边界与胸腔内壁产生粘连的肺图像。以解决病灶肺图像的难以进行定量评估的问题。步骤S101：获取病灶肺图像，以及对所述病灶肺图像进行肺区域提取。在一些可能的实施方式中，本专利技术实施例可以通过拍摄CT(ComputedTomography，计算机断层影像)、MRI(磁共振成像)、X射线等方式得到的肺图像。需要说明的是，本专利技术实施例一种肺区域的提取方法，即所述获取病灶肺图像，以及对所述病灶肺图像进行肺区域提取的方法，包括：步骤S201：获取预设肺区域轮廓；步骤S202：根据所述病灶肺图像得到待提取肺区域轮廓；步骤S203：利用所述预设肺区域轮廓对所述待提取肺区域轮廓进行校正，得到校正肺区域轮廓；步骤S204：根据所述校正肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取。以解决肺区域边界与胸腔内壁产生粘连的区域，仍不能进行完整准确的提取的问题。本专利技术仅预先预设肺区域轮廓，然后利用所述病灶肺图像得到待提取肺区域轮廓，然后利用预设肺区域轮廓对待提取肺区域轮廓进行校正，然后利用校正肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取，不需要依赖传统算法的其他特征提取。步骤S201：获取预设肺区域轮廓。在本专利技术的实施例中，确定所述预设肺区域轮廓的方法，包括：分别对若干健康受试者病灶肺图像的肺区域轮廓进行提取，得到若干肺区域轮廓；对所述若干肺区域轮廓进行拟合得到所述预设肺区域轮廓。其中，所述拟合的方法可以采用最小二乘法的拟合方法。对若干健康受试者病灶肺图像的肺区域轮廓进行提取的方法可以现有的区域增长法。在本专利技术以及本专利技术的实施例中，若干健康受试者病灶肺图像的尺寸应与病灶肺图像的尺寸相同。在本专利技术的实施例中，若干健康受试者病灶肺图像的数量为1003套，分别利用区域增长法对1003套健康受试者病灶肺图像的肺区域轮廓进行提取，得到1003套肺区域轮廓。然后利用最小二乘法的拟合方法得到预设肺区域轮廓，也就是一个肺区域轮廓模型。在本专利技术的实施例中，健康受试者病灶肺图像为肺边界与胸腔内壁没有产生粘连，可以使用传统的方法进行肺区域的病灶肺图像。步骤S202：根据所述病灶肺图像得到待提取肺区域轮廓。在本专利技术的实施例中，所述病灶肺图像为待提取肺区域轮廓的肺部图像，同样地，可以使用区域增长法对所述病灶肺图像进行待提取肺区域轮廓。但是，待提取肺区域轮廓在粘连处具有错误提取轮廓，错误提取轮廓为所述待提取肺区域轮廓的凹陷区域或者凸起区域。因此需要使用预设肺区域轮廓对所述待提取肺区域轮廓进行校正，再用校正肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取。步骤S203：利用所述预设肺区域轮廓对所述待提取肺区域轮廓进行校正，得到校正肺区域轮廓。在本专利技术中，所述预设肺区域轮廓对所述待提取肺区域轮廓进行校正，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取病灶肺图像，并基于预设肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取；/n基于提取的肺区域，得到左肺图像和右肺图像；/n基于所述左肺图像的左肺体积对左肺图像进行区域划分，以及基于所述右肺图像的右肺体积对右肺图像进行区域划分。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取病灶肺图像，并基于预设肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取；
基于提取的肺区域，得到左肺图像和右肺图像；
基于所述左肺图像的左肺体积对左肺图像进行区域划分，以及基于所述右肺图像的右肺体积对右肺图像进行区域划分。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取之前，所述方法还包括：
分别对若干健康受试者病灶肺图像的肺区域轮廓进行提取，得到若干肺区域轮廓；
对所述若干肺区域轮廓进行拟合得到预设肺区域轮廓；
所述基于预设肺区域轮廓对所述病灶肺图像进行肺区域提取，包括：
根据所述病灶肺图像得到待提取肺区域轮廓；
利用所述预设肺区域轮廓对所述待提取肺区域轮廓进行校正，得到校正肺区域轮廓；
根据所述校正肺区域轮廓对所述肺图像进行肺区域提取。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述预设肺区域轮廓对所述待提取肺区域轮廓进行校正，得到校正肺区域轮廓，包括：
在所述待提取肺区域轮廓上设置若干点；
对所述预设肺区域轮廓按照设定步长进行缩放，并根据缩放后的预设肺区域轮廓与所述若干点的接触情况，确定所述待提取肺区域轮廓的错误提取轮廓；
通过对所述错误提取轮廓进行替换，对所述待提取肺区域轮廓进行校正，得到校正肺区域轮廓。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据缩放后的预设肺区域轮廓与所述若干点的接触情况，确定所述待提取肺区域轮廓的错误提取轮廓，包括：
当所述缩放后的预设肺区域轮廓接触到所述若干点时，分别将所述缩放后的预设肺区域轮廓分成若干预设肺区域轮廓线段，以及将所述待提取肺区域轮廓分成若干待提取肺区域轮廓线段；
计算所述具有相同起点以及相同终点的所述预设肺区域轮廓线段以及所述待提取肺区域轮廓线段的距离；
当所述距离大于或者等于设定距离时，将所述待提取肺区域轮廓线段为所述错误提取轮廓。


5.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡杭，李月，
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