支气管分级方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种支气管分级方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质，该支气管分级方法包括：从获取的肺部三维图像中，分割提取目标支气管所在三维图像的最大外接立方体区域作为待分级的支气管数据；将所述支气管数据输入训练好的支气管分级模型中，以得到所述目标支气管的初始分级结果，其中，所述支气管分级模型是利用历史支气管所在三维图像作为训练样本训练得到的，所述历史支气管中的每一支气管分支携带有所属类别标签；利用所述目标支气管所在三维图像，对所述初始分级结果进行修正，得到所述目标支气管的最终分级结果。通过上述方法，可以对目标支气管进行分级，确定目标支气管中各支气管分支的所属类别，提高支气管分级结果的准确度。

【技术实现步骤摘要】
支气管分级方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种支气管分级方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
气管是呼吸系统的重要组成部分，气管的上部与喉头相接，下部分左右两支与肺部相通。气管在进入胸腔后，分成左、右主支气管，其中，左主支气管分为上叶和下叶支气管，左上叶支气管分出舌段支气管分支；右主支气管分为上叶支气管和中间段支气管，中间断支气管再分为中叶和下叶支气管；这些支气管还可以进一步细分成段、亚段支气管，终末细支气管，呼吸性细支气管，肺泡管，肺泡囊和肺泡。上述的气管细分成各种支气管的过程可以统称为支气管分级。目前的支气管分级方法，一般是通过传统算法对肺叶肺段进行分割，然后，利用支气管在肺部的空间走向与肺段位置的关联关系，来得到支气管分级结果。由于肺段没有固定的边界，因此，分割肺叶肺段得到的分割结果具有较高的不确定性，进而，导致得到的支气管分级结果的准确度较低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种支气管分级方法、模型训练方法、装置、设备及本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种支气管分级方法，其特征在于，所述支气管分级方法包括：/n从获取的肺部三维图像中，分割提取目标支气管所在三维图像的最大外接立方体区域作为待分级的支气管数据；/n将所述支气管数据输入训练好的支气管分级模型中，以得到所述目标支气管的初始分级结果，其中，所述支气管分级模型是利用历史支气管所在三维图像作为训练样本训练得到的，所述历史支气管中的每一支气管分支携带有所属类别标签；/n利用所述目标支气管所在三维图像，对所述初始分级结果进行修正，得到所述目标支气管的最终分级结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种支气管分级方法，其特征在于，所述支气管分级方法包括：
从获取的肺部三维图像中，分割提取目标支气管所在三维图像的最大外接立方体区域作为待分级的支气管数据；
将所述支气管数据输入训练好的支气管分级模型中，以得到所述目标支气管的初始分级结果，其中，所述支气管分级模型是利用历史支气管所在三维图像作为训练样本训练得到的，所述历史支气管中的每一支气管分支携带有所属类别标签；
利用所述目标支气管所在三维图像，对所述初始分级结果进行修正，得到所述目标支气管的最终分级结果。


2.根据权利要求1所述的支气管分级方法，其特征在于，在获取所述肺部三维图像之前，所述支气管分级方法，还包括：
获取所述历史支气管所在三维图像的最大外接立方体区域作为第一输入数据；
对所述第一输入数据进行膨胀处理，以得到第二输入数据；
沿所述第二输入数据的空间横坐标方向，对所述第二输入数据中的所述历史支气管进行分割，将所述第二输入数据分割成两份第三输入数据；其中，所述第三输入数据是所述历史支气管的左半部或右半部所在的第二输入数据；
针对每一所述第三输入数据，对该第三输入数据进行数据扩增处理，得到该第三输入数据对应的第四输入数据；
将所述第四输入数据以及所述历史支气管中每一支气管分支携带的所属类别标签作为训练样本，对支气管分级模型进行训练，以得到训练好的支气管分级模型。


3.根据权利要求1所述的支气管分级方法，其特征在于，所述从获取的肺部三维图像中，分割提取目标支气管所在三维图像的最大外接立方体区域作为待分级的支气管数据，包括：
针对获取的所述肺部三维图像，利用该肺部三维图像属于所述目标支气管的像素点，对该肺部三维图像进行二值化处理，得到该肺部三维图像的二值化图像；
从所述二值化图像中，提取像素值为目标像素值的像素点，得到所述目标支气管所在三维图像，其中，所述目标像素值是属于所述目标支气管的像素点所标记的二值化值；
根据所述目标支气管所在三维图像的前景区域，截取该前景区域的最大外接立方体区域，以得到所述支气管数据。


4.根据权利要求1所述的支气管分级方法，其特征在于，所述将所述支气管数据输入训练好的支气管分级模型中，以得到所述目标支气管的初始分级结果，包括：
对所述支气管数据进行膨胀处理，以得到第一处理数据；
沿所述第一处理数据的空间横坐标方向，对所述第一处理数据中的所述目标支气管进行分割，将所述第一处理数据分割成两份第二处理数据；其中，所述第二处理数据是所述目标支气管的左半部或右半部所在的第一处理数据；
将每一所述第二处理数据分别输入训练好的支气管分级模型中，得到目标支气管左半部的分级结果和目标支气管右半部的分级结果；
对所述目标支气管左半部的分级结果和所述目标支气管右半部的分级结果进行拼接处理，得到所述初始分级结果。


5.根据权利要求1所述的支气管分级方法，其特征在于，所述利用所述目标支气管所在三维图像，对所述初始分级结果进行修正，包括：
将所述初始分级结果的图像尺寸修改为目标图像尺寸，得到第一分级修正结果，其中，所述目标图像尺寸是所述目标支气管所在三维图像的图像尺寸；
利用所述目标支气管所在三维图像，对所述第一分级修正结果进行映射，得到第二分级修正结果；
在所述第一分级修正结果中的目标生长区域内，针对所述目标支气管中的每一支气管分支，将所述目标生长区域作为区域生长的截止边界，对该支气管分支进行区域生长处理，得到所述目标支气管的最终分级结果，其中，所述目标生长区域是属于所述第二分级修正结果且不属于所述第一分级修正结果的区域。


6.根据权利要求1所述的支气管分级方法，其特征在于，所述支气管分级方法，还包括：
从所述最终分级结果中，确定所述目标支气管中每一支气管分支的所属类别；
针对所述目标支气管中的每一支气管分支，根据该支气管分支的所属类别，确定与该所属类别对应的颜色标记，其中，所属类别不同的支气管分支对应的颜色标记不同；
在所述最终分级结果中，按照确定出的所述颜色标记，标记该支气管分支对应的颜色。


7.根据权利要求6所述的支气管分级方法，其特征在于，在所述按照确定出的所述颜色标记，标记该支气管分支对应的颜色之后，所述支气管分级方法，还包括：
从所述最终分级结果中，提取所述目标支气管的支气管主干与每一支气管分支的最大连通域作为种子区域；
在其他区域与所述种子区域的交界...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄文豪，简伟健，张欢，王瑜，陈宽，王少康，
申请(专利权)人：推想医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11