一种三维医学影像标注方法、装置及相关产品制造方法及图纸

本申请公开了一种三维医学影像标注方法、装置及相关产品。该方法确定三维医学影像中目标层图像的目标病灶区域；根据目标层图像的目标病灶区域中像素的坐标确定相邻层图像的邻层病灶区域；目标病灶区域与邻层病灶区域对应于三维医学影像中同一病灶；获得对同一病灶的标注数据；标注数据包括：目标病灶区域中像素的坐标和像素值，以及所有邻层病灶区域中像素的坐标和像素值。在本申请技术方案中，仅确定出三维医学影像中一层图像的病灶区域便可以实现对其他层图像中同一病灶的标注，不需要人工逐层手动标注，整个三维医学影像中病灶标注主要通过自动化方式实现。如此，提升了病灶标注效率，节省人力成本，使标注过程中操作的复杂度大大降低。

【技术实现步骤摘要】
一种三维医学影像标注方法、装置及相关产品
本申请涉及医学影像处理
，特别是涉及一种三维医学影像标注方法、装置及相关产品。
技术介绍
随着电子计算机技术和医疗成像技术的发展，医学影像蕴含的丰富信息能够在临床诊断、医学教学和科研等方面发挥重要的作用。机器学习尤其是深度学习技术在医疗领域的应用促进了医疗人工智能事业的快速发展，为医疗人工智能在诊断、治疗、教学、科研等方面的落地应用创造了广阔空间。目前，机器学习技术主要采用有监督学习算法进行训练学习，有监督学习的效果很大程度上依赖于规模大、分布多样且经过标注的训练数据集。医学影像处理中广泛使用的卷积神经网络是典型的有监督学习方法。为了提高训练模型的质量，需要大量的有标注医学影像数据。医学影像标注是医疗人工智能的一个关键环节。现有的医学影像标注方法大都采用方框、画圈、打点勾边等方式进行人工手动标注。对于电子计算机断层扫描(ComputedTomography,CT)设备、磁共振(MagneticResonance,MR)设备等医学成像设备生成的三维医学影像，由于影像是多层的，若由人工逐层进行手工标注，费时费力，难度大、成本高。正是由于这个原因，目前业界极其缺乏带有标注的医学影像数据集，这已经成为制约医疗人工智能发展的关键瓶颈问题。因此，目前亟待一种高效易用且省时省力的三维医学影像标注的技术方案，这对于医疗人工智能发展有着重要意义。
技术实现思路
基于上述问题，本申请提供了一种三维医学影像标注方法、装置及相关产品，以降低三维医学影像标注的成本问题，提升标注效率，降低标注操作的复杂度。本申请实施例公开了如下技术方案：第一方面，本申请提供一种三维医学影像标注方法，三维医学影像包括：多层图像构成的图像序列，所述多层图像包括目标层图像；所述方法包括：确定所述目标层图像的目标病灶区域；根据所述目标层图像的目标病灶区域中像素的坐标确定相邻层图像的邻层病灶区域；所述目标病灶区域与所述邻层病灶区域对应于所述三维医学影像中的同一病灶；获得对所述同一病灶的标注数据；所述标注数据包括：所述目标病灶区域中像素的坐标和像素值，以及所有所述邻层病灶区域中像素的坐标和像素值。可选地，在所述确定所述目标层图像的目标病灶区域之前，所述方法还包括：将所述多层图像中的每一层图像分别分割为至少两个图像区域，得到每一层图像中像素与图像区域的映射关系；与图像区域具有映射关系的像素隶属于该图像区域。可选地，所述目标层图像具体为用户触发的一层图像；所述确定所述目标层图像的目标病灶区域，具体包括：确定所述用户在所述目标层图像中针对同一病灶触发的所有像素；当根据所述目标层图像中像素与图像区域的映射关系确定所述所有像素对应于同一图像区域时，将该图像区域作为所述目标病灶区域；当根据所述目标层图像中像素与图像区域的映射关系确定所述所有像素共对应多个图像区域时，将所述多个图像区域合并后的区域作为所述目标病灶区域。可选地，所述根据所述目标层图像的目标病灶区域中像素的坐标确定相邻层图像的邻层病灶区域，具体包括：根据所述目标层图像的目标病灶区域中像素的坐标，确定出所述相邻层图像中与所述目标病灶区域中像素的坐标一致的候选像素；根据所述相邻层图像中像素与图像区域的映射关系，将所述相邻层图像中所述候选像素对应的图像区域作为候选区域；当所有所述候选像素共对应多个候选区域时，从所述多个候选区域中确定出所述邻层病灶区域。可选地，所述从所述多个候选区域中确定出所述邻层病灶区域，具体包括：获得所述目标病灶区域的特征向量以及所述多个候选区域中每个候选区域的特征向量；将每个候选区域的特征向量分别与所述目标病灶区域的特征向量进行相似性比较，当相似性比较结果满足预设条件时，根据该候选区域得到所述邻层病灶区域。可选地，当根据所述目标层图像中像素与图像区域的映射关系确定所述所有像素共对应多个图像区域时，所述获得所述目标病灶区域的特征向量，具体包括：获得所述多个图像区域中每个图像区域的特征向量；计算所述多个图像区域的特征向量的平均值作为所述目标病灶区域的特征向量。可选地，所述将每个候选区域的特征向量分别与所述目标病灶区域的特征向量进行相似性比较，具体包括：获得每个候选区域的特征向量与所述目标病灶区域的特征向量的空间距离或夹角余弦作为所述相似性比较结果；当所述空间距离小于预设第一阈值或者所述夹角余弦大于预设第二阈值时，视为满足所述预设条件，否则视为不满足所述预设条件。可选地，本申请提供一种三维医学影像标注方法还包括：判断预设截止条件是否满足，如果是，则执行所述获得对所述同一病灶的标注数据的操作；如果否，则以所述根据所述目标层图像的目标病灶区域中像素的坐标确定相邻层图像的邻层病灶区域的方式，以所述邻层病灶区域为基准，在所述相邻层图像自身的未被标注过所述同一病灶的相邻层图像中确定邻层病灶区域，循环所述判断预设截止条件是否满足的操作；所述预设截止条件为：最新标注过所述同一病灶的相邻层图像自身无未被标注过所述同一病灶的相邻层图像，或者，最新确定出的相邻层图像中不具备邻层病灶区域。可选地，本申请提供一种三维医学影像标注方法还包括：确定所述目标病灶区域的轮廓和/或所述邻层病灶区域的轮廓；展示所述目标病灶区域的轮廓和/或所述邻层病灶区域的轮廓。第二方面，本申请提供一种三维医学影像标注装置，所述三维医学影像包括：多层图像构成的图像序列，所述多层图像包括目标层图像；所述装置包括：目标病灶区域确定模块，用于确定所述目标层图像的目标病灶区域；邻层病灶区域确定模块，用于根据所述目标层图像的目标病灶区域中像素的坐标确定相邻层图像的邻层病灶区域；所述目标病灶区域与所述邻层病灶区域对应于所述三维医学影像中的同一病灶；标注数据获取模块，用于获得对所述同一病灶的标注数据；所述标注数据包括：所述目标病灶区域中像素的坐标和像素值，以及所有所述邻层病灶区域中像素的坐标和像素值。可选地，本申请提供一种三维医学影像标注装置还包括：三维医学影像分割模块，用于将多层图像中的每一层图像分别分割为至少两个图像区域，得到每一层图像中像素与图像区域的映射关系；与图像区域具有映射关系的像素隶属于该图像区域。可选地，本申请实施例提供的三维医学影像标注装置具体可以通过人机交互方式标注目标层图像中的目标病灶区域。目标层图像具体为用户触发的一层图像；目标病灶区域确定模块，具体可以包括：触发像素确定单元，用于确定用户在目标层图像中针对同一病灶触发的所有像素；目标病灶区域标注单元，用于当根据目标层图像中像素与图像区域的映射关系确定所有像素对应于同一图像区域时，将该图像区域作为目标病灶区域；当根据目标层图像中像素与图像区域的映射关系确定所有像素共对应多个图像区域时，将多个图像区域合并后的区域作为目标病灶区域。可选地，邻层病灶区域确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三维医学影像标注方法，其特征在于，所述三维医学影像包括：多层图像构成的图像序列，所述多层图像包括目标层图像；所述方法包括：/n确定所述目标层图像的目标病灶区域；/n根据所述目标层图像的目标病灶区域中像素的坐标确定相邻层图像的邻层病灶区域；所述目标病灶区域与所述邻层病灶区域对应于所述三维医学影像中的同一病灶；/n获得对所述同一病灶的标注数据；所述标注数据包括：所述目标病灶区域中像素的坐标和像素值，以及所有所述邻层病灶区域中像素的坐标和像素值。/n

【技术特征摘要】
1.一种三维医学影像标注方法，其特征在于，所述三维医学影像包括：多层图像构成的图像序列，所述多层图像包括目标层图像；所述方法包括：
确定所述目标层图像的目标病灶区域；
根据所述目标层图像的目标病灶区域中像素的坐标确定相邻层图像的邻层病灶区域；所述目标病灶区域与所述邻层病灶区域对应于所述三维医学影像中的同一病灶；
获得对所述同一病灶的标注数据；所述标注数据包括：所述目标病灶区域中像素的坐标和像素值，以及所有所述邻层病灶区域中像素的坐标和像素值。


2.根据权利要求1所述的三维医学影像标注方法，其特征在于，在所述确定所述目标层图像的目标病灶区域之前，所述方法还包括：
将所述多层图像中的每一层图像分别分割为至少两个图像区域，得到每一层图像中像素与图像区域的映射关系；与图像区域具有映射关系的像素隶属于该图像区域。


3.根据权利要求2所述的三维医学影像标注方法，其特征在于，所述目标层图像具体为用户触发的一层图像；所述确定所述目标层图像的目标病灶区域，具体包括：
确定所述用户在所述目标层图像中针对同一病灶触发的所有像素；
当根据所述目标层图像中像素与图像区域的映射关系确定所述所有像素对应于同一图像区域时，将该图像区域作为所述目标病灶区域；
当根据所述目标层图像中像素与图像区域的映射关系确定所述所有像素共对应多个图像区域时，将所述多个图像区域合并后的区域作为所述目标病灶区域。


4.根据权利要求2所述的三维医学影像标注方法，其特征在于，所述根据所述目标层图像的目标病灶区域中像素的坐标确定相邻层图像的邻层病灶区域，具体包括：
根据所述目标层图像的目标病灶区域中像素的坐标，确定出所述相邻层图像中与所述目标病灶区域中像素的坐标一致的候选像素；
根据所述相邻层图像中像素与图像区域的映射关系，将所述相邻层图像中所述候选像素对应的图像区域作为候选区域；
当所有所述候选像素共对应多个候选区域时，从所述多个候选区域中确定出所述邻层病灶区域。


5.根据权利要求4所述的三维医学影像标注方法，其特征在于，所述从所述多个候选区域中确定出所述邻层病...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭成宝，邱文旭，张霞，王冠，孟庆余，
申请(专利权)人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21