【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ct图像分割，尤其涉及一种腹部ct图像的肝脏和肝脏肿瘤3d分割后处理方法。
技术介绍
1、肝脏是人体中最大的实体器官，也是疾病容易发生的部位。快速精准地腹部ct图像中分割出肝脏区域是计算机辅助在肝脏手术运用的重要步骤。临床医生可根据分割结果提供可靠的诊断依据。然而目前临床对肝脏ct图像分割基本上由专业医生手动进行分割。
2、然而，手动进行分割需要依靠专业医生的标注，这需要医生具有一定的经验，同时也容易出现以下问题：手动标注耗时耗力，一位患者的肝脏部位ct图像拥有多达数百张切片，对每一张切片进行标注十分消耗医生的精力和时间，而使用计算机辅助分割可以大大提高分割的效率；人工分割具有一定主观性，且十分依赖医生的专业水平，不同水平的医生分割的结果不尽相同；医生靠主观判断来诊断和分析ct图像会增加误判或漏判的可能性。
3、基于以上问题，现有技术中引用了计算机辅助技术，但也存在以下问题：
4、（1）肝脏分割模型分割的肝脏边界有时会存在不光滑、不贴合的问题；
5、（2）当肝脏的边界附近存在...
【技术保护点】
1.一种腹部CT图像的肝脏和肝脏肿瘤3D分割后处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的腹部CT图像的肝脏和肝脏肿瘤3D分割后处理方法，其特征在于，所述步骤S10中，采用3D深度学习分割模型对所述腹部CT图像进行处理，所述3D深度学习分割模型为U-Net或V-Net。
3.根据权利要求1所述的腹部CT图像的肝脏和肝脏肿瘤3D分割后处理方法，其特征在于，所述步骤S20中，具体包括：
4.根据权利要求1所述的腹部CT图像的肝脏和肝脏肿瘤3D分割后处理方法，其特征在于，所述步骤S30中，具体包括：
5.根据...
【技术特征摘要】
1.一种腹部ct图像的肝脏和肝脏肿瘤3d分割后处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的腹部ct图像的肝脏和肝脏肿瘤3d分割后处理方法，其特征在于，所述步骤s10中，采用3d深度学习分割模型对所述腹部ct图像进行处理，所述3d深度学习分割模型为u-net或v-net。
3.根据权利要求1所述的腹部ct图像的肝脏和肝脏肿瘤3d分割后处理方法，其特征在于，所述步骤s20中，具体包括：
4.根据权利要求1所述的腹部ct图像的肝脏和肝脏肿瘤3d分割后处理方法，其特征在于，所述步骤s30中，具体包括：
5.根据权利要求1所述的腹部ct图像的肝脏和肝脏肿瘤3d分割后处理方法，其特征在于，所述步骤s40中，具体包括：
6.根据权利要求4所述的腹部ct图...
【专利技术属性】
技术研发人员：高剑伟，许娟，梁大柱，聂瑞，张家智，刘泽庆，刘燕波，张佳乐，史文钊，
申请(专利权)人：神州医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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