三维医学影像的分割方法技术

本申请提供三维医学影像的分割方法

【技术实现步骤摘要】
三维医学影像的分割方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及医疗
，具体而言，涉及三维医学影像的分割方法
、
装置
、
电子设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]在医疗
，对三维医学影像进行分割是医学影像处理与分析过程中复杂而关键的步骤，其目的是将三维医学影像中具有某些特殊含义的部分分割出来，比如将器官的三维医学影像进行分割，从而得到器官中病变部分的图像，从而为临床诊疗提供可靠的依据
。
[0003]目前通常利用深层神经网络模型来对三维医学影像进行分割，但由于三维医学影像的复杂程度较高，这种利用深层神经网络模型进行分割的方式，分割结果的准确性较差
。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供三维医学影像的分割方法
、
装置
、
电子设备和存储介质，用于解决现有技术对三维医学影像的分割结果准确性较差的问题
。
[0005]本申请实施例第一方面提供了一种三维医学影像的分割方法，包括：
[0006]获取三维医学影像；
[0007]通过对所述三维医学影像进行降维处理，以生成多个二维医学影像；
[0008]利用影像分割模型对所述的多个二维医学影像中的至少一个二维医学影像进行影像分割
。
[0009]于一实施例中，利用影像分割模型对所述的多个二维医学影像中的至少一个二维医学影像进行影像分割，具体包括：
[0010]从所述的多个二维医学影像中筛选出至少一个二维医学影像，作为目标二维医学影像；所述目标二维医学影像的清晰度大于预设阈值；
[0011]利用所述影像分割模型对所述目标二维医学影像进行影像分割
。
[0012]于一实施例中，在利用所述影像分割模型对所述目标二维医学影像进行影像分割之前，所述方法还包括：
[0013]对所述目标二维医学影像进行图像增强；以及，
[0014]利用所述影像分割模型对所述目标二维医学影像进行影像分割，具体包括：利用所述影像分割模型对图像增强后的目标二维医学影像进行影像分割
。
[0015]于一实施例中，对所述目标二维医学影像进行图像增强，具体包括：通过直方图均衡化的方式，对所述目标二维医学影像进行图像增强
。
[0016]于一实施例中，通过直方图均衡化的方式，对所述目标二维医学影像进行图像增强，具体包括：
[0017]划分多个灰度等级；
[0018]针对所述目标二维医学影像中的各个像素，统计各个灰度等级中像素的个数；
[0019]根据各个灰度等级中像素的个数，计算出各个灰度等级中像素的占比，以得到像素在各个灰度等级的概率分布；
[0020]根据各个灰度等级的概率分布，计算出各个灰度等级的累积概率分布；
[0021]根据各个灰度等级的累积概率分布，来计算出各个灰度等级均衡化后的灰度值；
[0022]分别各个灰度等级均衡化后的灰度值，将所述灰度值映射至对应灰度等级中各个像素，以实现对所述目标二维医学影像的图像增强
。
[0023]于一实施例中，所述影像分割模型具体包括
SAM
模型；以及，
[0024]利用所述影像分割模型对所述目标二维医学影像进行影像分割，具体包括：利用所述
SAM
模型对所述目标二维医学影像进行影像分割
。
[0025]于一实施例中，通过对所述三维医学影像进行降维处理，以生成多个二维医学影像，具体包括：
[0026]利用
Python
读取所述三维医学影像；
[0027]针对所述三维医学影像设置窗口，并设置所述窗口的窗宽和窗位，其中，所述窗宽是指所述窗口所观测到的，所述三维医学影像中目标区域的图像的像素范围，所述窗位是指所述目标区域中像素的上限和下限的平均数；
[0028]通过多次移动所述窗口，并分别截取所述窗口所观测到的所述三维医学影像中的各个目标区域的图像，以通过分别所截取的图像生成相应的二维医学影像
。
[0029]本申请实施例第二方面提供了一种三维医学影像的分割装置，包括：
[0030]获取单元，用于获取三维医学影像；
[0031]降维处理单元，用于通过对所述三维医学影像进行降维处理，以生成多个二维医学影像；
[0032]分割单元，用于利用影像分割模型对所述的多个二维医学影像中的至少一个二维医学影像进行影像分割
。
[0033]本申请实施例第三方面提供了一种电子设备，包括：
[0034]存储器，用以存储计算机程序；
[0035]处理器，用以执行本申请方法实施例中任一项所述的方法
。
[0036]本申请实施例第四方面提供了一种存储介质，包括：程序，当其在电子设备上运行时，使得电子设备可执行本申请方法实施例中任一项所述的方法
。
[0037]采用本申请实施例所提供的三维医学影像的分割方法，包括先获取三维医学影像，然后通过对该三维医学影像进行降维处理，以生成多个二维医学影像，然后再利用影像分割模型对该多个二维医学影像中的至少一个二维医学影像进行影像分割
。
由于该方法通过对三维医学影像进行降维处理来生成多个二维医学影像，而二维医学影像相对于三维医学影像复杂程度大为降低，因此通过对该二维医学影像的分割来实现对三维医学影像的分割时，能够提高分割结果的准确性
。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以
根据这些附图获得其他相关的附图
。
[0039]图1为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图；
[0040]图2为本申请一实施例提供的电子设备与客户端交互的示意图；
[0041]图3为本申请一实施例提供的，三维医学影像的分割方法的具体流程示意图；
[0042]图4为本申请一实施例提供的，
SAM
模型的结构示意图；
[0043]图5为本申请一实施例提供的，三维医学影像的分割装置的具体结构示意图
。
具体实施方式
[0044]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述
。
在本申请的描述中，诸如“第一”、“第二”、“第三”等术语仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性或先后顺序
。
[0045]如前所述，在医疗
，对三维医学影像进行分割是医学影像处理与分析过程中复杂而关键的步骤，目前通常利用深层神经网络模型来对三维医学影像进行分割，但由于三维医学影像的复杂程度较高，这种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种三维医学影像的分割方法，其特征在于，包括：获取三维医学影像；通过对所述三维医学影像进行降维处理，以生成多个二维医学影像；利用影像分割模型对所述的多个二维医学影像中的至少一个二维医学影像进行影像分割
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用影像分割模型对所述的多个二维医学影像中的至少一个二维医学影像进行影像分割，具体包括：从所述的多个二维医学影像中筛选出至少一个二维医学影像，作为目标二维医学影像；所述目标二维医学影像的清晰度大于预设阈值；利用所述影像分割模型对所述目标二维医学影像进行影像分割
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在利用所述影像分割模型对所述目标二维医学影像进行影像分割之前，所述方法还包括：对所述目标二维医学影像进行图像增强；以及，利用所述影像分割模型对所述目标二维医学影像进行影像分割，具体包括：利用所述影像分割模型对图像增强后的目标二维医学影像进行影像分割
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述目标二维医学影像进行图像增强，具体包括：通过直方图均衡化的方式，对所述目标二维医学影像进行图像增强
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过直方图均衡化的方式，对所述目标二维医学影像进行图像增强，具体包括：划分多个灰度等级；针对所述目标二维医学影像中的各个像素，统计各个灰度等级中像素的个数；根据各个灰度等级中像素的个数，计算出各个灰度等级中像素的占比，以得到像素在各个灰度等级的概率分布；根据各个灰度等级的概率分布，计算出各个灰度等级的累积概率分布；根据各个灰度等级的累积概率分布，来计算出各个灰度等级均衡化后的灰度值；分别各个灰度等级均衡化后...

【专利技术属性】
技术研发人员：管宏伟，郭玮，
申请(专利权)人：贵州新致普惠信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：