脊柱分割方法技术

本发明专利技术涉及一种脊柱分割方法

【技术实现步骤摘要】
脊柱分割方法、系统、电子设备和非瞬时机器可读介质


[0001]本专利技术涉及医学影像处理
，特别是涉及一种脊柱分割方法
、
系统
、
电子设备和非瞬时机器可读介质
。

技术介绍

[0002]手术机器人以其更精准
、
更智能和更便携的优势逐渐得到临床认可从而进入高速发展阶段
。
但基于人工智能
(Artificial Intelligence
，简称
AI)
的医学影像处理任务往往依赖较高性能的硬件设备，限制了手术机器人的便携化进程
。
而且，利用网络通信远程访问服务器实现医学影像的自动化处理在速度上受限于网络质量
。
由于三维医学影像中的空间性蕴含着丰富信息，现有方案通常采用三维模型
(
比如三维全卷积网络
、
三维分割网络或者三维目标检测网络等
)
实现脊柱的定位
、
分割和命名
。
然而，在现有的脊柱分割方法中，使用三维模型不仅模型训练的参数较大，而且也会增加计算机显存的消耗
。
另外，由于三维模型的参数过大且对图形处理器
(Graphics Processing Unit
，简称
GPU)
的要求较高，因此，现有的脊柱分割方法不适用于微型手术机器人
。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案
。
专利
技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供的一种脊柱分割方法
、
系统
、
电子设备和非瞬时机器可读介质，以至少解决现有脊柱分割方法中不仅模型训练的参数较大，而且也会增加计算机显存的消耗的问题
。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种脊柱分割方法，包括：获取脊柱的
CT
影像，并从所述脊柱的
CT
影像中提取包含所有椎体的矢状位影像；基于
2D U
‑
Net
对所述矢状位影像进行处理，得到单个椎体和所述单个椎体的命名结果；获取所述脊柱的
CT
影像中所述单个椎体的三维质心坐标，基于所述三维质心坐标从所述脊柱的
CT
影像中分割得到所述单个椎体的
CT
影像，以及生成所述单个椎体的热图；基于
3D U
‑
Net
对所述单个椎体的
CT
影像与所述单个椎体的热图进行处理，得到所述单个椎体的掩膜，以及使用所述单个椎体的命名结果对所述单个椎体的掩膜进行命名
。
[0006]可选地，从所述脊柱的
CT
影像中提取包含所有椎体的矢状位影像，包括：基于
2.5DU
‑
Net
对所述脊柱的
CT
影像左右方向上的数据帧进行处理，得到所述脊柱的二值化影像；按照预定旋转角度对所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像进行旋转，得到旋转后的所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像；根据旋转后的所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像剪裁出包含所述脊柱的目标
CT
影像；提取所述目标
CT
影像左右方向上的中间帧，得到所述矢状位影像
。
[0007]可选地，基于
2.5D U
‑
Net
对所述脊柱的
CT
影像在左右方向上的数据帧进行处理，得到所述脊柱的二值化影像，包括：将所述脊柱的
CT
影像左右方向上的每一帧对应的数据帧切片集输入到所述
2.5D U
‑
Net
，得到所述每一帧的热图；其中，所述每一帧的数据帧切片
集包括所述每一帧及其相邻且连续的多个数据帧；将所述每一帧的热图进行拼接，得到所述脊柱的热图；将所述脊柱的热图转化成所述脊柱的二值化影像
。
[0008]可选地，按照预定旋转角度对所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像进行旋转，得到旋转后的所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像，包括：将所述脊柱的二值化影像上下方向进行分段截取脊柱，得到多段脊柱的二值化图；根据每段脊柱的二值化图中的冠状位对所述每段脊柱的最小矩形框与左右方向的夹角进行计算，得到所述每段脊柱的预定旋转角度；按照所述每段脊柱的预定旋转角度对所述每段脊柱的二值化图及其对应的
CT
影像进行旋转，得到旋转后的所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像
。
[0009]可选地，基于
2D U
‑
Net
对所述矢状位影像进行处理，得到单个椎体和所述单个椎体的命名结果，包括：将所述矢状位影像输入到所述
2D U
‑
Net
，得到所述单个椎体和所述单个椎体的命名结果；其中，所述
2D U
‑
Net
包括多个通道，一个所述通道用于代表背景，其余的所述通道分别用于代表相应的椎体
。
[0010]可选地，获取所述脊柱的
CT
影像中所述单个椎体的三维质心坐标，包括：获取所述矢状位影像中修正后的所述单个椎体的二维质心坐标及其对应的中间帧层数；根据修正后的所述单个椎体的二维质心坐标及其对应的中间帧层数，生成所述单个椎体的初始三维质心坐标；将所述单个椎体的初始三维质心坐标进行坐标变换，得到所述单个椎体的三维质心坐标
。
[0011]可选地，获取所述矢状位影像中修正后的所述单个椎体的二维质心坐标，包括：获取所述矢状位影像中所述单个椎体的二维质心坐标以及相邻椎体间的间距；若所述间距大于或者等于预设的最大间距阈值，则采用插值操作对所述单个椎体的二维质心坐标进行修正，得到修正后的所述单个椎体的二维质心坐标；若所述间距小于或者等于预设的最小间距阈值，则采用移除操作对所述单个椎体的二维质心坐标进行修正，得到修正后的所述单个椎体的二维质心坐标
。
[0012]可选地，在获取所述矢状位影像中修正后的所述单个椎体的二维质心坐标之后，所述方法还包括：获取所述单个椎体的命名结果中连续性最大的命名序列；根据所述命名序列对所述单个椎体的命名结果进行重新排序，更新所述单个椎体的命名结果
。
[0013]可选地，根据修正后的所述单个椎体的二维质心坐标及其对应的中间帧层数，生成所述单个椎体的初始三维质心坐标，包括：将所述单个椎体对应的中间帧层数作为所述单个椎体的初始三维质心坐标的
x
方向坐标，以及将修正后的所述单个椎体的二维质心坐标作为所述单个椎体的初始三维质心坐标的
y、z
方向坐标
。
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种脊柱分割方法，其特征在于，包括：获取脊柱的
CT
影像，并从所述脊柱的
CT
影像中提取包含所有椎体的矢状位影像；基于
2D U
‑
Net
对所述矢状位影像进行处理，得到单个椎体和所述单个椎体的命名结果；获取所述脊柱的
CT
影像中所述单个椎体的三维质心坐标，基于所述三维质心坐标从所述脊柱的
CT
影像中分割得到所述单个椎体的
CT
影像，以及生成所述单个椎体的热图；基于
3D U
‑
Net
对所述单个椎体的
CT
影像与所述单个椎体的热图进行处理，得到所述单个椎体的掩膜，以及使用所述单个椎体的命名结果对所述单个椎体的掩膜进行命名
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述脊柱的
CT
影像中提取包含所有椎体的矢状位影像，包括：基于
2.5D U
‑
Net
对所述脊柱的
CT
影像左右方向上的数据帧进行处理，得到所述脊柱的二值化影像；按照预定旋转角度对所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像进行旋转，得到旋转后的所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像；根据旋转后的所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像剪裁出包含所述脊柱的目标
CT
影像；提取所述目标
CT
影像左右方向上的中间帧，得到所述矢状位影像
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于
2.5D U
‑
Net
对所述脊柱的
CT
影像在左右方向上的数据帧进行处理，得到所述脊柱的二值化影像，包括：将所述脊柱的
CT
影像左右方向上的每一帧对应的数据帧切片集输入到所述
2.5D U
‑
Net
，得到所述每一帧的热图；其中，所述每一帧的数据帧切片集包括所述每一帧及其相邻且连续的多个数据帧；将所述每一帧的热图进行拼接，得到所述脊柱的热图；将所述脊柱的热图转化成所述脊柱的二值化影像
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预定旋转角度对所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像进行旋转，得到旋转后的所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像，包括：将所述脊柱的二值化影像上下方向进行分段截取脊柱，得到多段脊柱的二值化图；根据每段脊柱的二值化图中的冠状位对所述每段脊柱的最小矩形框与左右方向的夹角进行计算，得到所述每段脊柱的预定旋转角度；按照所述每段脊柱的预定旋转角度对所述每段脊柱的二值化图及其对应的
CT
影像进行旋转，得到旋转后的所述脊柱的二值化影像和所述脊柱的
CT
影像
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于
2D U
‑
Net
对所述矢状位影像进行处理，得到单个椎体和所述单个椎体的命名结果，包括：将所述矢状位影像输入到所述
2D U
‑
Net
，得到所述单个椎体和所述单个椎体的命名结果；其中，所述
2D U
‑
Net
包括多个通道，一个所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：何毅，李林林，宋亮，
申请(专利权)人：中欧智薇上海机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：