肺部图像分割的方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术是关于一种肺部图像分割的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及医疗图像处理技术领域，本发明专利技术包括：识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型；若肺部图像中确定的连通域数量超过设定阈值，则根据连通域的大小，从同类型物体的连通域中选择一个连通域作为类型对应的基础连通域；针对任意一种类型，对除所有类型的基础连通域之外的其他连通域进行膨胀处理；根据类型对应的目标连通域和类型对应的基础连通域，得到类型的物体新的连通域，其中目标连通域为其他连通域中，膨胀处理后与类型对应的基础连通域有交集的连通域。由于本发明专利技术实施例将识别出的连通域多于设定阈值后，将同类型的多个连通域进行合并，提高了分割的准确率。

【技术实现步骤摘要】
肺部图像分割的方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及医疗图像处理
，尤其涉及一种肺部图像分割的方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着科技的进步，医生在治疗肺部疾病的过程中，通常会操作设备采集肺部CT影像(ComputedTomography)，并利用图像处理算法分析CT影像，直观的展示左右肺实质三维解剖结构，是实现肺实质分叶、分段及制作肺部手术方案的基础，从肺部CT影像中精准的提取出肺实质是十分重要的，直接影响后续的分析过程。然而实现精准的左右肺实质分割存在一定的难度，主要体现在以下两个方面：一是左右肺实质位置相邻，结构相似，极易出现错分情况；二是肺部结构因人而异，特别是肺部发生病变时，差异更加明显。所以在识别过程中往往会将同一个部位识别出多个肺部连通域，从而导致识别错误。综上可知，现有技术中肺部识别时，识别错误率比较高。
技术实现思路
本专利技术提供一种肺部图像分割的方法、装置、电子设备及存储介质，解决现有技术中肺部识别错误率高的问题。第一方面，本专利技术实施例提供的一种肺部图像分割的方法，包括：识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型；若所述肺部图像中确定的连通域数量超过设定阈值，则根据连通域的大小，从同类型物体的连通域中选择一个连通域作为所述类型对应的基础连通域；针对任意一种类型，对除所有类型的基础连通域之外的其他连通域进行膨胀处理；根据所述类型对应的目标连通域和所述类型对应的基础连通域，得到所述类型的物体新的连通域，其中所述目标连通域为其他连通域中，膨胀处理后与所述类型对应的基础连通域有交集的连通域。上述方法，能够初始识别到的肺部图像中物体的连通域后，当肺部图像中连通域数量超过设定阈值，则说明识别到的肺部图像中将同一片连通域识别出多个连通域的情况，本专利技术实施例针对每个类型，能够选择出一个基础连通域，然后将其他连通域不分类型的情况下连通到基础连通域中，对同一部件经过分割得到多个连通域的情况进行修正，同时由于本专利技术在膨胀过程中对除去基础连通域外的其他连通域均进行膨胀处理，所以纠正了因为识别类型错误而导致不能跟同类型的连通域进行连通的情况，提高了识别的准确率。在一种可能的实现方式中，所述识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型，包括：提取肺部图像的图像特征；根据所述图像特征确定所述肺部图像中物体的类型，以及确定每种类型的物体对应的图像特征的像素点；根据每种类型的物体对应的图像特征的像素点，确定所述肺部图像中每种类型的物体的连通域。上述方法，能够从包含像素点的肺部图像中提取图像特征，分析出物体的类型，然后反过来，找出每种类型的图像对应的图像特征的像素点，然后根据像素点在肺部图像中的位置，确定肺部图像中每种类型的物体的连通域，从而实现了识别肺部图像中不同类型的物体的过程。在一种可能的实现方式中，在通过分割网络，识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型之前，所述方法还包括：若所述肺部图像为三维图像，则将三维图像中每个体素的空间大小调整到预设空间大小；或若所述肺部图像为二维图像，则将二维图像中每个像素点的面积大小调整到预设面积大小。上述方法，能够将三维图像中的体素的空间大小调整为预设空间大小，或者二维图像中的像素点的面积大小调整为预设面积大小，使得后面分割的流程中均能够对每个体素相同空间大小的三维图像、每个像素点相同面积大小的二维图像进行处理，避免因为处理不同体素的图片而导致处理效果鲁棒性比较低，从而提高了处理效果的鲁棒性。在一种可能的实现方式中，根据所述类型对应的目标连通域和所述类型对应的基础连通域，得到所述类型的物体新的连通域，包括：将所述类型对应的目标连通域和所述类型对应的基础连通域组成的连通域作为所述类型的物体新的连通域。上述方法，能够将属于基础连通域的范围内的类型识别错的连通域，加入到基础连通域中，从而能够起到纠正上述过程中识别类型错的连通域，并将其加入到类型识别正确的连通域中，得到该类型新的连通域，提高了识别的准确率。在一种可能的实现方式中，在识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型之后，所述方法还包括：去除物体的类型为非肺部的连通域。上述方法，能够通过去除非肺部的连通域，从而避免非肺部连通域与肺部连通域混淆，降低的错误率。第二方面，本专利技术实施例提供的一种肺部图像分割的装置，包括：识别模块，用于识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型；选择模块，用于若所述肺部图像中确定的连通域数量超过设定阈值，则根据连通域的大小，从同类型物体的连通域中选择一个连通域作为所述类型对应的基础连通域；膨胀模块，用于针对任意一种类型，对除所有类型的基础连通域之外的其他连通域进行膨胀处理；形成模块，用于根据所述类型对应的目标连通域和所述类型对应的基础连通域，得到所述类型的物体新的连通域，其中所述目标连通域为其他连通域中，膨胀处理后与所述类型对应的基础连通域有交集的连通域。在一种可能的实现方式中，所述识别模块，具体用于：提取肺部图像的图像特征；根据所述图像特征确定所述肺部图像中物体的类型，以及确定每种类型的物体对应的图像特征的像素点；根据每种类型的物体对应的图像特征的像素点，确定所述肺部图像中每种类型的物体的连通域。在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：调整模块，用于若所述肺部图像为三维图像，则将三维图像中每个体素的空间大小调整到预设空间大小；或若所述肺部图像为二维图像，则将二维图像中每个像素点的面积大小调整到预设面积大小。在一种可能的实现方式中，所述形成模块，具体用于：将所述类型对应的目标连通域和所述类型对应的基础连通域组成的连通域作为所述类型的物体新的连通域。在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：预处理模块，用于去除物体的类型为非肺部的连通域。第三方面，本申请还提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如第一方面任一项所述的肺部图像分割的方法。第四方面，本申请还提供一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如第一方面中任一项所述的肺部图像分割的方法。另外，第二方面至第四方面中任一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理，并不构成对本专利技术的不当限定。图1是本专利技术实施例提供的一种肺部图像分割的方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种实际肺部拍摄的图像与作业后的效果图；图3是本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种肺部图像分割的方法，其特征在于，包括：/n识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型；/n若所述肺部图像中确定的连通域数量超过设定阈值，则根据连通域的大小，从同类型物体的连通域中选择一个连通域作为所述类型对应的基础连通域；/n针对任意一种类型，对除所有类型的基础连通域之外的其他连通域进行膨胀处理；/n根据所述类型对应的目标连通域和所述类型对应的基础连通域，得到所述类型的物体新的连通域，其中所述目标连通域为其他连通域中，膨胀处理后与所述类型对应的基础连通域有交集的连通域。/n

【技术特征摘要】
1.一种肺部图像分割的方法，其特征在于，包括：
识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型；
若所述肺部图像中确定的连通域数量超过设定阈值，则根据连通域的大小，从同类型物体的连通域中选择一个连通域作为所述类型对应的基础连通域；
针对任意一种类型，对除所有类型的基础连通域之外的其他连通域进行膨胀处理；
根据所述类型对应的目标连通域和所述类型对应的基础连通域，得到所述类型的物体新的连通域，其中所述目标连通域为其他连通域中，膨胀处理后与所述类型对应的基础连通域有交集的连通域。


2.根据权利要求1所述的肺部图像分割的方法，其特征在于，所述识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型，包括：
提取肺部图像的图像特征；
根据所述图像特征确定所述肺部图像中物体的类型，以及确定每种类型的物体对应的图像特征的像素点；
根据每种类型的物体对应的图像特征的像素点，确定所述肺部图像中每种类型的物体的连通域。


3.根据权利要求2所述的肺部图像分割的方法，其特征在于，在通过分割网络，识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型之前，所述方法还包括：
若所述肺部图像为三维图像，则将三维图像中每个体素的空间大小调整到预设空间大小；或
若所述肺部图像为二维图像，则将二维图像中每个像素点的面积大小调整到预设面积大小。


4.根据权利要求1所述的肺部图像分割的方法，其特征在于，根据所述类型对应的目标连通域和所述类型对应的基础连通域，得到所述类型的物体新的连通域，包括：
将所述类型对应的目标连通域和所述类型对应的基础连通域组成的连通域作为所述类型的物体新的连通域。


5.根据权利要求1～4任一项所述的肺部图像分割的方法，其特征在于，在识别肺部图像中物体的连通域以及物体的类型之后，所述方法还包括：
去除...

【专利技术属性】
技术研发人员：李其花，田广野，刘于豪，吴乙荣，王佳，陈永健，
申请(专利权)人：青岛海信医疗设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37