【技术实现步骤摘要】
基于肝脏影像的形态分割方法及电子设备
[0001]本专利技术涉及影像处理
，尤其涉及一种基于肝脏影像的形态分割方法及电子设备。
技术介绍
[0002]对于肝癌和肝内胆管结石等肝脏占位性疾病目前最有效的治疗手段是肝脏切除手术。由于血管肿瘤在肝脏中的位置因人而异，手术所需要顾及因素也更多，为此通过形态分割了解肝脏内部结构十分重要。需要在准确定位肿瘤和结石的基础上，精准切除病灶肝段，并最大限度保留正常肝脏及其出入肝血流，从而提高手术的成功率，达到精准肝切除的目的。
[0003]在肝脏肿瘤切除手术规划中医生需要保证肿瘤切缘大于一厘米的基础上，实现残肝最小的缺血体积和最小的淤血体积。为了实现上述目的，人们通过对肝脏影像的建模和形态分割的方法来为医生提供形态分割参考结果，用于辅助医生规划切除区域，已经临床应用于手术的各种三维重建软件已被广大外科医生所使用，主要包括：德国MEVIS、和国内的MI
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3DVS等系统。这些软件或系统已在大的肝脏外科中心广泛使用，并且实现了三维可视化、肝脏的精确分段和虚拟切割。但这些软件或系统在具体临床实践中仍存在较多问题，例如针对于如何规划最优的形态分割区域这一问题还亟待解决。
技术实现思路
[0004]针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于肝脏影像的形态分割方法及电子设备。
[0005]为实现前述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案包括：
[0006]第一方面，本专利技术提供一种基于肝脏影像的形态分割方法，包括：>[0007]1)基于肝脏影像生成肝脏三维模型，对肝实质、肝静脉、门静脉以及肝占位进行体素化操作，获得多个体素块，并建立肝静脉和门静脉的血管树形模型；
[0008]2)基于所述肝脏三维模型和血管树形模型寻找每个肝实质体素块的最近邻血管体素，建立所述肝实质体素块与所述血管树形模型的供养关系；
[0009]3)对所述肝占位进行切缘扩充，得到初始候选区域；
[0010]4)基于目标函数对所述初始候选区域中的体素块进行打分，从所述初始候选区域中选择目标体素块进行拟切除，所述目标函数包括表面积分数以及血管数分数，所述表面积分数代表拟切除体素块所导致的切面表面积，所述血管数分数代表根据所述供养关系得出的拟切除体素块对应的最近邻血管体素的重要程度；
[0011]5)基于所述目标函数继续对拟切除的目标体素块的相邻体素块进行打分，并从中选择新的目标体素块，继续对其进行拟切除，并重复执行该步骤直至达到结束条件，并至少将所有拟切除的体素块作为形态分割结果；
[0012]其中，步骤4)和步骤5)中每次拟切除后均更新拟切除体素块的相邻体素块的表面
积分数以及血管数分数。
[0013]第二方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时上述形态分割方法的步骤。
[0014]第三方面，本专利技术还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被运行时能够执行上述形态分割方法的步骤。
[0015]基于上述技术方案，与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：
[0016]本专利技术所提供的基于肝脏影像的形态分割方法充分考虑了切面表面积，手术难度，存活肝脏体积等因素，结合血管树模型的流域划分，能有效实现对肝脏占位的快速、准确的优化形态分割。
[0017]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够使本领域技术人员能够更清楚地了解本申请的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合详细附图说明如后。
附图说明
[0018]图1是本专利技术一典型实施案例提供的形态分割方法的流程示意图；
[0019]图2是本专利技术一典型实施案例提供的形态分割方法的算法逻辑框图；
[0020]图3是本专利技术一典型实施案例提供的形态分割方法的切缘扩充过程示意图；
[0021]图4是本专利技术一典型实施案例提供的形态分割方法的体素化操作示意图；
[0022]图5是本专利技术一典型实施案例提供的形态分割方法的最近邻搜索过程示意图；
[0023]图6是本专利技术一典型实施案例提供的形态分割方法的最近邻搜索状态示意图；
[0024]图7是本专利技术一典型实施案例提供的形态分割方法的血管树和血管链表示意图；
[0025]图8是本专利技术一典型实施案例提供的形态分割方法的建立血管树模型过程示意图。
具体实施方式
[0026]鉴于现有技术中的不足，本案专利技术人经长期研究和大量实践，得以提出本专利技术的技术方案。如下将对该技术方案、其实施过程及原理等作进一步的解释说明。
[0027]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是，本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本专利技术的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
[0028]而且，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个与另一个具有相同名称的部件或方法步骤区分开来，而不一定要求或者暗示这些部件或方法步骤之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
[0029]本专利技术的专利技术人在长期实践中发现，基于贪心算法，可以利用MRI三维重建的肝脏体素模型作为环境，通过结合医生专家提出的意见设计目标函数，并对血管的供血进行树形结构的建模，使得智能体可以在进行手术指导时将复杂的血管供血问题考虑进去。在更精准的三维重建和最近邻域算法实现肝脏形态分割基础上，实现更加符合临床实际的门静脉和肝静脉耦合的精准肝脏形态分割，从而达到兼顾门静脉与肝静脉流域的目的，为下一步进行临床推广奠定基础。
[0030]需说明的是，本专利技术所提供的技术方案本质上属于肝脏影像或模型的信息处理方法，其目的是为医生或科研人员提供有价值的肝脏切除参考信息，医生在进行肝脏手术时可以参考本专利技术技术方案所提供的形态分割结果，但一定是需要结合自身的专业能力才能够进行肝脏的手术，且本专利技术所提供的形态分割结果也并非直接指示医生的手术动作，而是在术前的规划中提供参考，辅助医生决策以降低医生的工作量，因此，本专利技术所提供的基于肝脏影像的形态分割方法属于医疗中间信息或参考信息的处理方法，而非疾病的诊断与治疗方法。
[0031]本专利技术实施例提供了一种基于肝脏影像的形态分割方法，包括如下的步骤：
[0032]1)基于肝脏影像生成肝脏三维模型，对肝实质、肝静脉、门静脉以及肝占位进行体素化操作，获得多个体素块，并建立肝静脉和门静脉的血管树形模型。
[0033]2)基于所述肝脏三维模型和血管树形模型寻找每个肝实质体素块的最近邻血管体素，建立所述肝实质体素块与所述血管树形模型的供养关系。
[0034]3)对所述肝占位进行切缘扩充，得到初始候选区域。
[0035]4)基于目标函数对所述初始候选区域中的体素块进行打分，从所述初始候选区域中选择目标体素块进行拟切除，所述目标函数包括表面积分数以及血管数分数，所述表面积分数代表拟切本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于肝脏影像的形态分割方法，其特征在于，包括：1)基于肝脏影像生成肝脏三维模型，对肝实质、肝静脉、门静脉以及肝占位进行体素化操作，获得多个体素块，并建立肝静脉和门静脉的血管树形模型；2)基于所述肝脏三维模型和血管树形模型寻找每个肝实质体素块的最近邻血管体素，建立所述肝实质体素块与所述血管树形模型的供养关系；3)对所述肝占位进行切缘扩充，得到初始候选区域；4)基于目标函数对所述初始候选区域中的体素块进行打分，从所述初始候选区域中选择目标体素块进行拟切除，所述目标函数包括表面积分数以及血管数分数，所述表面积分数代表拟切除体素块所导致的切面表面积，所述血管数分数代表根据所述供养关系得出的拟切除体素块对应的最近邻血管体素的重要程度；5)基于所述目标函数继续对拟切除的目标体素块的相邻体素块进行打分，并从中选择新的目标体素块，继续对其进行拟切除，并重复执行该步骤直至达到结束条件，并至少将所有拟切除的体素块作为形态分割结果；其中，步骤4)和步骤5)中每次拟切除后均更新拟切除体素块的相邻体素块的表面积分数以及血管数分数。2.根据权利要求1所述的形态分割方法，其特征在于，步骤2)中，采用最近邻搜索的方法寻找每个肝实质体素块的最近邻血管体素；所述供养关系包含任一血管体素块所直接供养的细胞数及其对应的分支血管树供养的细胞数的总和。3.根据权利要求2所述的形态分割方法，其特征在于，步骤2)具体包括：构建肝静脉体素块和门静脉体素块对应的KD树，对每一个肝实质体素块进行最近邻搜索；对所述血管树形模型进行漫水填充，记录血管体素块的前后顺序，并使用链表连接子节点与父节点，累加所有子节点供给肝细胞的数量至父节点，以更新所有父节点对应的血管体素块的供养关系，直至更新至所述血管树形模型的根部。4.根据权利要求3所述的形态分割方法，其特征在于，当肝实质体素块被拟切除时，通过所述链表查找拟切除的...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑四鸣，朱国峰，赵英安，彭成斌，应仕，泮宏鹏，
申请(专利权)人：宁波唯杰医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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