【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机设备，特别是涉及一种图像分割方法、装置和计算机设备。
技术介绍
1、在医疗领域，利用先进的成像设备，例如超声扫描仪、磁共振成像扫描仪和计算机断层摄影扫描仪等，可以生成有价值的图像数据来识别多个解剖结构可能存在的异常。由这些成像设备扫描的数据量增加了对自动图像处理和识别技术的需要，例如图像分割技术。图像分割技术是医学图像分析中的基本问题，对于临床实践中诊断辅助和治疗规划具有重要意义。
2、传统技术中，通常采用一种u型的编解码结构神经网络来实现图像的分割，其中编码网络为卷积神经网络，来负责提取图像的特征，得到特征图；解码网络通过特征图生成目标分割掩膜。然而，这样得到的分割结果不准确。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高分割结果的准确性的图像分割方法、装置和计算机设备。
2、第一方面，本申请提供了一种图像分割方法，该方法包括：
3、获取待分割图像；
4、提取待分割图像中的目标形状特征；
5...
【技术保护点】
1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，通过目标分割模型执行所述图像分割方法，获取所述目标分割模型的方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征样本还包括外观特征样本，所述基于训练网络，根据图像样本和特征样本对所述初始分割模型进行训练，得到所述目标分割模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标形状特征提取模型输出的形状特征样本和所述图像样本的外观特征样本，对所...
【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，通过目标分割模型执行所述图像分割方法，获取所述目标分割模型的方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征样本还包括外观特征样本，所述基于训练网络，根据图像样本和特征样本对所述初始分割模型进行训练，得到所述目标分割模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标形状特征提取模型输出的形状特征样本和所述图像样本的外观特征样本，对所述初始分割模型进行训练，得到所述目标分割模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘旭辉，甄先通，乔治，钱真，
申请(专利权)人：北京联影智能影像技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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