头部CT图像分割方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及医疗科技技术领域，具体提供了一种头部CT图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括获取待分割头部CT图像的第一高层特征；将所述第一高层特征输入第一分割网络进行分割，得到第一分割图像，以及将所述第一高层特征输入第二分割网络进行分割，得到第二分割图像；根据所述待分割头部CT图像、所述第一分割图像以及所述第二分割图像得到第一目标头部CT图像；获取所述第一目标头部CT图像的第二高层特征；将所述第二高层特征输入第三分割网络进行分割，得到病灶分割图像。本申请实施例有利于提高头部CT中病灶的分割精度。

【技术实现步骤摘要】
头部CT图像分割方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种头部CT图像分割方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着人工智能的发展，基于深度学习的图像处理技术被广泛应用于医学领域，常见的比如针对头部CT（ComputedTomography，电子计算机断层扫描）和眼底彩照的分割等等。目前头部CT中病灶的分割方法，一是可以采用U-net等全卷积网络结构针对出血、肿瘤、梗塞等目标病灶进行训练和分割，二是可以采用多个网络级联的方式进行训练和分割，但是，前者在缓解多病种分割时不同病灶的类别不平衡因素方面较为困难，后者虽能有效解决这个问题，但是其训练集相互独立，忽略了网络之间的相关性，使得网络对头部CT中病灶的分割精度较低。
技术实现思路
针对上述问题，本申请提供了一种头部CT图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，有利于提高头部CT中病灶的分割精度。为实现上述目的，本申请实施例第一方面提供了一种头部CT图像分割方法，该方法包括：获取待分割头部CT图像的第一高层特征；将所述第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种头部CT图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待分割头部CT图像的第一高层特征；/n将所述第一高层特征输入第一分割网络进行分割，得到第一分割图像，以及将所述第一高层特征输入第二分割网络进行分割，得到第二分割图像；/n根据所述待分割头部CT图像、所述第一分割图像以及所述第二分割图像得到第一目标头部CT图像；/n获取所述第一目标头部CT图像的第二高层特征；/n将所述第二高层特征输入第三分割网络进行分割，得到病灶分割图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种头部CT图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待分割头部CT图像的第一高层特征；
将所述第一高层特征输入第一分割网络进行分割，得到第一分割图像，以及将所述第一高层特征输入第二分割网络进行分割，得到第二分割图像；
根据所述待分割头部CT图像、所述第一分割图像以及所述第二分割图像得到第一目标头部CT图像；
获取所述第一目标头部CT图像的第二高层特征；
将所述第二高层特征输入第三分割网络进行分割，得到病灶分割图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待分割头部CT图像的第一高层特征，包括：
将所述待分割头部CT图像输入第一编码网络进行编码，得到所述第一高层特征；
所述获取所述第一目标头部CT图像的第二高层特征，包括：
将所述第一目标头部CT图像输入第二编码网络进行编码，得到所述第二高层特征。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一高层特征输入第一分割网络进行分割，得到第一分割图像，包括：
将所述第一高层特征输入所述第一分割网络进行解码，得到第一待分割特征；
基于所述第一待分割特征进行分割，得到所述第一分割图像。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第一高层特征输入第二分割网络进行分割，得到第二分割图像，包括：
将所述第二高层特征输入所述第二分割网络进行解码，得到第二待分割特征；
基于所述第二待分割特征进行分割，得到所述第二分割图像。


5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分割头部CT图像、所述第一分割图像以及所述第二分割图像得到第一目标头部CT图像，包括：
将所述第一分割图像与所述第二分割图像逐像素相加，得到第二目标头部CT图像；
将所述第二目标头部CT图像与所述待分割头部CT图像逐像素相乘，得到所述第一目标头部CT图像。


6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：毋戈，周鑫，陈凯星，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44