图像区域划分、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区域划分方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取肺图像、第一基准值、第二基准值以及第三基准值；利用所述肺图像得到右肺体积以及左肺体积；利用所述第一基准值、所述第二基准值以及所述右肺体积对所述肺图像的右肺图像进行划分，得到右肺划分图像；利用所述第三基准值以及所述左肺体积对所述肺图像的左肺图像进行划分，得到左肺划分图像。本发明专利技术可以快速准确地划分出肺叶区域，即可辅助实现临床上疾病快速定量分析。

【技术实现步骤摘要】
图像区域划分、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种图像区域划分方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
肺叶区域划分是呼吸领域的一个重要课题，肺叶区域划分的目的是确定某种疾病在某个肺叶的具体分布情况，以对此疾病定量分析。目前是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区域划分方法、装置、设备及存储介质，旨在提升肺叶区域划分精度，以及缩短肺叶区域划分时间。为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供一种图像区域划分方法，所述图像区域划分方法包括以下步骤：获取肺图像、第一基准值、第二基准值以及第三基准值；利用所述肺图像得到右肺体积以及左肺体积；利用所述第一基准值、所述第二基准值以及所述右肺体积对所述肺图像的右肺图像进行划分，得到右肺划分图像；利用所述第三基准值以及所述左肺体积对所述肺图像的左肺图像进行划分，得到左肺划分图像。第二方面，本专利技术还提供一种图像区域划分装置，所述装置包括：获取模块，用于获取肺图像、第一基准值、第二基准值以及第三基准值；确定模块，用于利用所述肺图像得到右肺体积以及左肺体积；划分模块，用于利用所述第一基准值、所述第二基准值以及所述右肺体积对所述肺图像的右肺图像进行划分，得到右肺划分图像；所述划分模块，还用于利用所述第三基准值以及所述左肺体积对所述肺图像的左肺图像进行划分，得到左肺划分图像。第三方面，本专利技术还提出一种图像区域划分设备，所述图像区域划分设备包括：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区域划分程序，所述图像区域划分程序被所述处理器执行时实现所述的图像区域划分方法的步骤，或者所述的目标区域划分方法的步骤。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区域划分程序，所述图像区域划分程序被处理器执行时实现所述的图像区域划分方法的步骤。本专利技术提供一种图像区域划分方法、装置、设备及存储介质。首先获取肺图像、第一基准值、第二基准值以及第三基准值；利用所述肺图像得到右肺体积以及左肺体积；利用所述第一基准值、所述第二基准值以及所述右肺体积对所述肺图像的右肺图像进行划分，得到右肺划分图像；利用所述第三基准值以及所述左肺体积对所述肺图像的左肺图像进行划分，得到左肺划分图像，即通过利用右肺体积、第一基准值、第二基准值将右肺图像划分为3个区域，分别是右肺第一区域、右肺第二区域以及右肺第三区域。其中，右肺第一区域相当于右上肺叶，右肺第二区域相当于右中肺叶，右肺第三区域相当于右下肺叶。利用左肺体积以及第三基准值将左肺图像划分为2个区域，分别是左肺第一区域以及左肺第二区域。其中，左肺第一区域相当于左肺上叶，左肺第二区域相当于左肺下叶。因此，不需要实现对肺叶的精细划分，通过上述方式即可以快速准确地划分出肺叶区域，即可辅助实现临床上疾病快速定量分析。附图说明图1示出根据本专利技术实施例的一种图像区域划分方法的流程图；图2示出根据本专利技术实施例的一种确定肺区域体积方法的流程图；图3示出根据本专利技术实施例的一种图像区域划分装置的流程图；图4示出根据本专利技术实施例的一种图像区域划分设备的结构示意图；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区域划分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区域划分方法的执行主体可以为任意的图像处理装置，例如图像区域划分方法可以由图像区域划分设备或服务器执行，其中，图像区域划分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，该基图像区域划分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区域划分方法的流程示意图。如图1所示，一种图像区域划分方法，包括：获取肺图像、第一基准值、第二基准值以及第三基准值；利用所述肺图像得到右肺体积以及左肺体积；利用所述第一基准值、所述第二基准值以及所述右肺体积，对所述肺图像的右肺图像进行划分，得到右肺划分图像；和/或，利用所述第三基准值以及所述左肺体积对所述肺图像的左肺图像进行划分，得到左肺划分图像。以解决目前的分割方法的时间过长，不能足临床上疾病快速定量分析的问题。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有着较大的意义。在本专利技术实施例中，实际上利用肺图像、第一基准值、第二基准值将右肺图像划分为3个区域，分别是右肺第一区域、右肺第二区域以及右肺第三区域。其中，右肺第一区域相当于右上肺叶，右肺第二区域相当于右中肺叶，右肺第三区域相当于右下肺叶。利用肺图像以及第三基准值将左肺图像划分为2个区域，分别是左肺第一区域以及左肺第二区域。其中，左肺第一区域相当于左肺上叶，左肺第二区域相当于左肺下叶。因此，不需要实现对肺叶的精细划分，通过上述的方法即可快速实现临床上疾病快速定量分析。S10：获取肺图像、第一基准值、第二基准值以及第三基准值。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。在本专利技术的实施例中，第一基准值、第二基准值以及第三基准值为预设的阈值。第一基准值、第二基准值以及第三基准值是通过大量健康受试者的肺图像确定的，通过PTK工具包(pulmonarytoolkit)进行肺叶分割，PTK工具包可通过网址https://github.com/tomdoel/pulmonarytoolkit下载。在本专利技术实施例中，收集了1003套的健康受试者的肺图像，然后先通过PTK工具包自动进行肺叶分割得肺叶分割图像，对然通过PTK工具包对肺叶分割图像进行手动校正，得到校正肺叶分割图像，以确保肺叶分割的准确性。在本专利技术的实施例中，计算肺叶的体积，可以通过对健康受试者进行肺部通气快速磁共振成像扫描，获得健康受试者肺部的超极化惰性气体通气快速磁共振图像(肺图像)，对超极化惰性气体通气快速磁共振图像中含有惰性气体信号的体素进行分割，计算得到肺体积(左肺体积以及右肺体积)。对肺图像进行左右肺分割，然后可以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像区域划分方法，其特征在于，包括：/n获取肺图像、第一基准值、第二基准值以及第三基准值；/n利用所述肺图像得到右肺体积以及左肺体积；/n利用所述第一基准值、所述第二基准值以及所述右肺体积对所述肺图像的右肺图像进行划分，得到右肺划分图像；/n利用所述第三基准值以及所述左肺体积对所述肺图像的左肺图像进行划分，得到左肺划分图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像区域划分方法，其特征在于，包括：
获取肺图像、第一基准值、第二基准值以及第三基准值；
利用所述肺图像得到右肺体积以及左肺体积；
利用所述第一基准值、所述第二基准值以及所述右肺体积对所述肺图像的右肺图像进行划分，得到右肺划分图像；
利用所述第三基准值以及所述左肺体积对所述肺图像的左肺图像进行划分，得到左肺划分图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用肺图像得到右肺体积以及左肺体积，包括：
对所述肺图像进行分割，得到右肺以及左肺；
分别利用所述右肺以及所述左肺，得到所述右肺体积以及所述左肺体积。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述肺图像得到右肺体积以及左肺体积，包括：
获取肺图像中各层图像的图像特征，所述肺部图像包括多层叠加的图像；
对各层图像的图像特征执行特征优化处理，得到与各层图像分别对应的优化特征；
利用所述肺图像中相邻层图像的优化特征之间的关联特征，对所述肺图像执行修正处理，得到修正后的肺图像；
基于所述修正后的肺图像，得到所述肺图像的肺区域轮廓，所述肺区域轮廓包括左肺区域轮廓以及右肺区域轮廓；
分别利用所述左肺区域轮廓以及右肺区域轮廓，得到所述右肺体积以及所述左肺体积。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
分别对所述第一基准值、所述第二基准值以及所述第三基准值进行校正，得到第一校正基准值、第二校正基准值以及第三校正基准值；
利用所述第一校正基准值以及所述第二校正基准值对所述肺图像的右肺图像进行划分，得到右肺划分图像；
利用所述第三校正基准值对所述肺图像的左肺图像进行划分，得到左肺划分图像。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别对所述第一基准值、所述第二基准值以及所述第三基准值进行校正，得到第一校正基准值、第二校正基准值以及第三校正基准值的方法，包括：
获取第一基准体积、第二基准体积以及所述肺图像中的右肺...

【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