本发明专利技术提供一种图像分割方法及装置，该图像分割方法包括：获取待分割的DICOM图像；基于多层感知机，对DICOM图像进行特征提取，得到多个采样特征图，并将目标采样特征图进行卷积操作，得到多尺度特征图；基于图像分辨率最高的采样特征图和多尺度特征图，得到分割图像。本发明专利技术所述方法通过多层感知机获取DICOM图像的多个采样特征图，能够得到图像的宽度信息和高度信息，并将目标采样特征图进行卷积操作，得到多尺度特征图，能够获取图像的抽象信息，最后将图像分辨率最高的采样特征图和多尺度特征图进行特征融合，实现了图像不同维度的特征信息拼接，并根据融合后的特征图得到分割图像，提高了图像分割准确率。提高了图像分割准确率。提高了图像分割准确率。
【技术实现步骤摘要】
图像分割方法及装置
[0001]本专利技术涉及图像分割
，尤其涉及一种图像分割方法及装置。
技术介绍
[0002]人体髋关节病变的方式呈多样性，如骨折、关节炎、翻修等，准确地获取髋关节病变对治疗髋关节病变的治疗具有重要意义。
[0003]相关技术中，通常利用AI技术获取髋关节图像中的关节病变信息，但由于髋关节病变的类型复杂，而AI技术获取的是关节病变部位的全局信息，对关节病变信息的边缘细节的表征能力弱，导致对髋关节图像分割的准确性低。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种图像分割方法及装置，用以解决现有技术利用AI技术获取髋关节图像中的全局信息对关节病变信息的边缘细节的表征能力弱，导致对髋关节图像分割的准确性低的缺陷，提高了髋关节图像分割准确率。
[0005]本专利技术提供一种图像分割方法，包括：
[0006]获取待分割的DICOM图像；
[0007]基于多层感知机，对所述DICOM图像进行特征提取，得到多个采样特征图，并将目标采样特征图进行卷积操作，得到多尺度特征图，所述多个采样特征图包括所述DICOM图像的高度信息和宽度信息，所述目标采样特征图是所述多个采样特征图中除图像分辨率最高的采样特征图之外的其他采样特征图；
[0008]基于所述图像分辨率最高的采样特征图和所述多尺度特征图，得到分割图像。
[0009]根据本专利技术提供的一种图像分割方法，所述采样特征图包括上采样特征图和下采样特征图，所述多层感知机包括n个编码层、n个解码层和1个过渡层，所述过渡层的输入与第n个编码层连接，所述过渡层的输出与第n个解码层连接，第i个编码层和第i个解码层之间跳跃连接，n为大于1的自然数，1≤i≤n；
[0010]所述基于多层感知机，对所述DICOM图像进行特征提取，得到多个采样特征图，包括：
[0011]将所述DICOM图像输入至第1个编码层进行下采样，得到第一下采样特征图；
[0012]将所述第一下采样特征图输入至第2个编码层进行下采样，得到第二下采样特征图，直至将第n采样特征图输入至过渡层进行下采样，得到第n+1下采样特征图；
[0013]将所述第n+1下采样特征图输入至第n个解码层进行上采样，得到第一上采样图像，直至将第n
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1上采样特征图输入至第1个解码层进行下采样，得到第n上采样特征图。
[0014]根据本专利技术提供的一种图像分割方法，所述采样特征图包括上采样特征图和下采样特征图，所述多层感知机包括n个编码层、n个解码层、1个过渡层和n个卷积层，所述过渡层的输入与第n个编码层连接，所述过渡层的输出与第n个解码层连接，第i个编码层和第i个解码层之间跳跃连接，n为大于1的自然数，1≤i≤n；
[0015]所述将目标采样特征图进行卷积操作，得到多尺度特征图，包括：
[0016]确定第n上采样特征图为所述图像分辨率最高的采样特征图；
[0017]将第n+1下采样特征图、第一上采样图像至第n
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1上采样图像分别输入至卷积层，得到n个卷积特征图；
[0018]将所述第n上采样特征图和所述n个卷积特征图进行Concat操作，得到所述多尺度特征图像；
[0019]其中，所述第n上采样特征图为所述DICOM图像依次经过n+1次编码和n次解码得到，所述第n+1下采样特征图为所述DICOM图像依次经过n+1次下采样得到，所述第一上采样图像为所述DICOM图像依次经过n+1次下采样和1次上采样得到，所述第n
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1上采样图像为所述DICOM图像依次经过n+1次下采样和n
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1次上采样得到，所述第n上采样特征图为所述DICOM图像依次经过n+1次下采样和n次上采样得到。
[0020]根据本专利技术提供的一种图像分割方法，所述多层感知机包括Width通道和Height通道；
[0021]所述基于多层感知机，对所述DICOM图像进行特征提取，得到多个采样特征图，还包括：
[0022]获取所述DICOM图像的第一特征图；
[0023]将所述DICOM图像的特征图输入至Width通道进行MLP操作，得到第二特征图；
[0024]将所述第二特征图输入至Height通道进行MLP操作，得到第三特征图；
[0025]将所述第一特征图和第三特征图进行叠加，得到所述多个采样特征图。
[0026]根据本专利技术提供的一种图像分割方法，所述多层感知机包括特征融合层，所述特征融合层的损失函数为第一联合损失函数，所述第一联合损失函数基于交叉熵损失函数和Dice损失函数得到；
[0027]所述基于所述图像分辨率最高的采样特征图和所述多尺度特征图，得到分割图像，包括：
[0028]将所述图像分辨率最高的采样特征图和所述多尺度特征图在所述特征融合层进行特征融合，得到融合特征图；
[0029]基于所述融合特征图，得到所述分割图像。
[0030]根据本专利技术提供的一种图像分割方法，所述n个解码器对应的损失函数为第二联合损失函数，所述第二联合损失函数基于交叉熵损失函数和Dice损失函数得到；
[0031]所述将所述第n+1下采样特征图输入至第n个解码层进行上采样，得到第一上采样图像，直至将第n
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1上采样特征图输入至第1个解码层进行下采样，得到第n上采样特征图，包括：
[0032]所述将所述第n+1下采样特征图输入至第n个解码层进行上采样，基于所述第n个解码层对应的第二联合损失函数，得到第一上采样图像，直至将第n
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1上采样特征图输入至第1个解码层进行下采样，基于所述第1个解码层对应的第二联合损失函数，得到第n上采样特征图。
[0033]本专利技术还提供一种图像分割装置，包括：
[0034]图像获取模块，用于获取待分割的DICOM图像；
[0035]特征融合模块，用于基于多层感知机，对所述DICOM图像进行特征提取，得到多个
采样特征图，并将目标采样特征图进行卷积操作，得到多尺度特征图，所述多个采样特征图包括所述DICOM图像的高度信息和宽度信息，所述目标采样特征图是所述多个采样特征图中除图像分辨率最高的采样特征图之外的其他采样特征图；
[0036]图像分割模块，用于基于所述图像分辨率最高的采样特征图和所述多尺度特征图，得到分割图像。
[0037]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述图像分割方法。
[0038]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述图像分割方法。
[0039]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述图像分割方法。
[0040]本专利技术提供的图像分割方法及装置，通过多层感知机本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：获取待分割的DICOM图像；基于多层感知机，对所述DICOM图像进行特征提取，得到多个采样特征图，并将目标采样特征图进行卷积操作，得到多尺度特征图，所述多个采样特征图包括所述DICOM图像的高度信息和宽度信息，所述目标采样特征图是所述多个采样特征图中除图像分辨率最高的采样特征图之外的其他采样特征图；基于所述图像分辨率最高的采样特征图和所述多尺度特征图，得到分割图像。2.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述采样特征图包括上采样特征图和下采样特征图，所述多层感知机包括n个编码层、n个解码层和1个过渡层，所述过渡层的输入与第n个编码层连接，所述过渡层的输出与第n个解码层连接，第i个编码层和第i个解码层之间跳跃连接，n为大于1的自然数，1≤i≤n；所述基于多层感知机，对所述DICOM图像进行特征提取，得到多个采样特征图，包括：将所述DICOM图像输入至第1个编码层进行下采样，得到第一下采样特征图；将所述第一下采样特征图输入至第2个编码层进行下采样，得到第二下采样特征图，直至将第n采样特征图输入至过渡层进行下采样，得到第n+1下采样特征图；将所述第n+1下采样特征图输入至第n个解码层进行上采样，得到第一上采样图像，直至将第n
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1上采样特征图输入至第1个解码层进行下采样，得到第n上采样特征图。3.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述采样特征图包括上采样特征图和下采样特征图，所述多层感知机包括n个编码层、n个解码层、1个过渡层和n个卷积层，所述过渡层的输入与第n个编码层连接，所述过渡层的输出与第n个解码层连接，第i个编码层和第i个解码层之间跳跃连接，n为大于1的自然数，1≤i≤n；所述将目标采样特征图进行卷积操作，得到多尺度特征图，包括：确定第n上采样特征图为所述图像分辨率最高的采样特征图；将第n+1下采样特征图、第一上采样图像至第n
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1上采样图像分别输入至卷积层，得到n个卷积特征图；将所述第n上采样特征图和所述n个卷积特征图进行Concat操作，得到所述多尺度特征图像；其中，所述第n上采样特征图为所述DICOM图像依次经过n+1次编码和n次解码得到，所述第n+1下采样特征图为所述DICOM图像依次经过n+1次下采样得到，所述第一上采样图像为所述DICOM图像依次经过n+1次下采样和1次上采样得到，所述第n
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1上采样图像为所述DICOM图像依次经过n+1次下采样和n
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1次上采样得到，所述第n上采样特征图为所述DICOM图像依次经过n+1次下采样和n次上采样得到。4.根据权利要求1或2所述的图像分割方法，其特征在于，所述多层...
【专利技术属性】
技术研发人员：张逸凌，刘星宇，
申请(专利权)人：张逸凌，
类型：发明
国别省市：
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