【技术实现步骤摘要】
支气管树模型补全方法、装置及非易失性存储介质
[0001]本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种支气管树模型补全方法、装置及非易失性存储介质。
技术介绍
[0002]目前在生成支气管树模型时，由于在CT设备采集数据的过程中会存在患者自身的呼吸或肺部生理结构等带来的干扰，导致相关技术中生成的支气管树模型存在支气管分支结构不完整的问题，进而导致无法准确确定患者的支气管树结构，影响后续治疗。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种支气管树模型补全方法、装置及非易失性存储介质，以至少解决由于相关技术中生成的支气管树模型的支气管分支结构不完整造成的无法准确确定患者的支气管树结构的技术问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种支气管树模型补全方法，包括：确定第一支气管树模型，其中，第一支气管树模型为依据电子计算机断层扫描数据构建的待补全模型；确定第一目标点，以及在第一支气管树模型中确定第二目标点，其中，第一目标点为位于...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种支气管树模型补全方法，其特征在于，包括：确定第一支气管树模型，其中，所述第一支气管树模型为依据电子计算机断层扫描数据构建的待补全模型；确定第一目标点，以及在所述第一支气管树模型中确定第二目标点，其中，所述第一目标点为位于所述第一支气管树模型之外的点，所述第二目标点为所述第一支气管树模型上与所述第一目标点距离最近的点；确定所述第二目标点对应的目标中心点，其中，所述目标中心点为目标支气管分支的中心线上与所述第一目标点距离最短的点，所述第二目标点位于所述目标支气管分支上；依据所述第一目标点和所述目标中心点补全所述第一支气管树模型，得到第二支气管树模型。2.根据权利要求1所述的支气管树模型补全方法，其特征在于，所述确定第一目标点的步骤包括：向目标对象展示所述第一支气管树模型对应的图像切面；响应目标对象的第一操作指令，在所述图像切面中确定所述第一目标点。3.根据权利要求1所述的支气管树模型补全方法，其特征在于，所述确定第一目标点的步骤包括：采用第一神经网络模型对所述第一支气管树模型进行分析，得到所述第一目标点，其中，所述第一神经网络模型为通过第一训练数据集训练后得到的神经网络模型，所述第一训练数据集中的训练样本包括若干第一样本支气管树模型，所述第一样本支气管树模型所含的各个支气管分支上被标记有样本点。4.根据权利要求1所述的支气管树模型补全方法，其特征在于，所述依据所述第一目标点和所述目标中心点补全所述第一支气管树模型，得到第二支气管树模型的步骤包括：确定所述第一目标点和所述目标中心点之间的连接线的连线路径；依据所述连线路径连接所述第一目标点和所述目标中心点，得到目标连接线；对所述目标连接线进行渲染，得到所述第二支气管树模型。5.根据权利要求4所述的支气管树模型补全方法，其特征在于，所述确定所述第一目标点和所述目标中心点之间的连接线的连线路径的步骤包括：响应所述目标对象的第二操作指令，确定所述连线路径；或者，依据所述目标支气管分支的形状，确定所述连线路径。6.根据权利要求4所述的支气管树模型补全方法，其特征在于，所述支气管树模型补全方法还包括：响应目标对象的第三操作指令，确定至少一个第三目标点；确定所述至少一个第三目标点中每个所述第三目标点与所述第一目标点之间的距离；按照所述距离由近到远的顺序，依次连接所述第一目标点和所述至少一个第三目标点，得到延长后的所述目标连接线。7.根据权利要求4所述的支气管树模型补全方法，其特征在于，所述支气管树模型补全方法还包括：采用第二神经网络模型对所述目标连接线进行处理，得到延长后的所述目标连接线，其中，所述第二神经网络模型为通过第二训练数据集训练得到的神经网络模型，所述第二
训练数据集中的训练样本包括第二样本支气管树模型，所述第二样本支气管树模型被标记有所含的各个支气管分支的长度；获取所述第二神经网络模型输出的延长后的所述目标连接线。8.根据权利要求4中所述的支气管树模型补全...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈日清，李楠宇，刘润南，徐宏，余坤璋，
申请(专利权)人：杭州堃博生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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