一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法及系统；其中，所述方法包括：S1，导入医学CT图像，对所述医学CT图像进行预处理；S2，使用粗分割模型，预测获得粗分割结果，根据粗分割结果取单个器官的小块；S3，使用精细分割模型对裁剪的单个器官图像块进行精细分割，获得单器官的精细分割结果；S4，使用各所述小块对应的精细分割结果替换粗分割结果，进而获得多器官的精细分割结果；S5，对多器官的精细分割结果进行可视化输出。本发明专利技术能够对腹部多器官图像实现快速的自动分割、标注及可视化处理。视化处理。视化处理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法及系统


[0001]本专利技术涉及医学图像处理
，具体而言，涉及一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法、系统、电子设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]基于腹部CT图像进行多器官的分割和可视化展示是一个重要的研究方向，如果能够在手术前快速获得一个较为准确的可视化模型，外科医生就能够跟清晰地定位器官位置和手术实施路线。除此之外，腹部多器官的CT图像分割，是器官病灶分割的基础，更加精确的器官分割结果，能够帮助医生获得更为准确的器官形变、肿瘤病灶等的分割，进而辅助医生对病灶进行诊断。
[0003]现有的医学图像可视化系统仅能通过阈值划分、边缘检测或者形态学操作等方式获得不太精准的分割结果。想要获得精确的分割结果，仍然需要基于大量数据下的深度学习算法进行自动分割，并配合大量的人工干预。现在的研究人员在图像分割算法上做了大量的探索，但是目前的深度学习算法缺乏良好的可视化展示，不利于医护人员操作。因此，一个操作方便、直观，且能够借助于算法进行自动分割、并获得较为准确的腹部多器官分割结果的可视化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，导入医学CT图像，对所述医学CT图像进行预处理；S2，使用粗分割模型，预测获得粗分割结果，根据粗分割结果取单个器官的小块；S3，使用精细分割模型对裁剪的单个器官图像块进行精细分割，获得单器官的精细分割结果；S4，使用各所述小块对应的精细分割结果替换粗分割结果，进而获得多器官的精细分割结果；S5，对多器官的精细分割结果进行可视化输出。2.根据权利要求1所述的一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法，其特征在于：在步骤S1之前，还包括：选用针对腹部多器官的医学CT图像进行自动分割的深度学习算法模型，将模型加载的程序以及模型权重文件预加载到系统中；其中，所述深度学习算法模型包括粗分割模型、精细分割模型。3.根据权利要求1或2所述的一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法，其特征在于：步骤S1还包括：将医院提供的没有标签的医学CT图像通过界面上的上传按钮，传输到系统存放预测文件的目录下。4.根据权利要求1所述的一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法，其特征在于：步骤S1中，所述对所述医学CT图像进行预处理，包括：将所述医学CT图像转换为统一尺寸。5.根据权利要求1所述的一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法，其特征在于：步骤S2中，所述使用粗分割模型，预测获得粗分割结果，根据粗分割结果取单个器官的小块，包括：将经过预处理的所述医学CT图像输入所述粗分割模型，所述粗分割模型预测输出与各个器官对应的图像块即小块，保存各小块对应的位置信息和尺寸信息。6.根据权利要求5所述的一种基于自动分割算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立华，杨仲伟，邝昊鹏，刘涛，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：