【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及cbct图像数据的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、目前，在对被检体的期望观测区域进行识别时，常见的方式是对被检体进行x光片的拍摄，并且通过拍摄得到的x光片来自动识别出期望观测区域。
2、x光片是直接通过设备拍摄得到的二维图像，因此被检体内的组织和部位在投影到二维图像中时会发生混叠和互相遮挡，并且x光片中包含的信息量较少，这使得在从被检体图像中进行期望观测区域的识别时，识别的准确率会受到图像中的混叠和信息量较少的影响而难以达到期望的需求。
3、另外还有一些方式是直接对cbct（锥形束ct）进行期望观测区域的识别，但由于cbct数据的数据体量较大，使得识别过程所需的算力和缓存需求较高，导致所需的资源成本和时间成本较高。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题中的至少一个，本专利技术提供了cbct图像数据的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。
2、本专利技术第一方面提出了一种cbct图像数据的处理方法，包括：基于被检体的cbct数据生成全景图像，所述全景图像中包括所述被检体的至少部分的第一对象；基于预先训练好的第一对象识别模型确定所述全景图像中所述第一对象的位置特征，所述第一对象识别模型的输入包括至少部分所述全景图像的图像数据；基于所述第一对象的位置特征得到第一区域在被检体图像中的图像块数据，所述第一区域包含有所述第一对象的至少部分，所述被检体图像为基于所述被检体的cbct数据形成的关于被检体
3、根据本专利技术的一个实施方式，基于被检体的cbct数据生成全景图像，包括：依据目标曲线形成目标曲面，所述目标曲线与所述被检体的第一对象的形态相适应，所述目标曲面穿过至少部分所述第一对象，所述目标曲线通过接收到的外部输入信息得到或者通过对所述被检体的cbct数据进行处理得到；以及基于所述被检体的cbct数据和所述目标曲面生成全景图像。
4、根据本专利技术的一个实施方式，依据目标曲线形成目标曲面，包括：将所述目标曲线沿垂直轴延伸得到目标曲面。
5、根据本专利技术的一个实施方式，所述第一对象识别模型的训练过程包括：将样本全景图像的图像数据和相应的标注信息输入所述第一对象识别模型进行训练，所述标注信息包括用于表征所述样本全景图像中所述第一对象所在位置的位置特征。
6、根据本专利技术的一个实施方式，所述样本全景图像的获取方式包括：对多个样本cbct数据中的每个样本cbct数据进行多种不同的全景生成算法，得到多个样本全景图像，同一所述样本cbct数据对应的多个样本全景图像之间在以下至少一个方面存在不同：所述目标曲线的形态，样本全景图像的清晰度。
7、根据本专利技术的一个实施方式，一个所述第一对象的所述位置特征包括多种类别的预设尺寸中的其中一种预设尺寸，所述预设尺寸用于表征包含有相应所述第一对象的区域框的尺寸，所述多种类别的预设尺寸通过对所述样本全景图像中标注的所述第一对象的区域框尺寸进行聚类得到。
8、根据本专利技术的一个实施方式，输入至所述第一对象识别模型的第一输入数据对应于待输入全景图像中的第一图像，所述第一图像的尺寸小于所述待输入全景图像的尺寸，所述第一图像包含的所述第一对象的图像内容和所述待输入全景图像包含的所述第一对象的图像内容相同。
9、根据本专利技术的一个实施方式，所述第一对象识别模型在确定所述第一对象的位置特征的过程中采用固定的单一检测尺度。
10、根据本专利技术的一个实施方式，基于所述第一对象的位置特征得到第一区域在被检体图像中的图像块数据，包括：依据所述位置特征和所述目标曲线确定第一区域在被检体图像中的基准点，所述基准点在所述第一区域中的空间位置为预设位置；以及依据所述基准点和预设空间尺寸得到所述第一区域在被检体图像中的图像块数据，所述预设空间尺寸对应于所述第一区域的空间范围。
11、根据本专利技术的一个实施方式，所述基准点为所述第一区域的中心点。
12、根据本专利技术的一个实施方式，所述位置特征还包括所述区域框的中心点，依据所述位置特征和所述目标曲线确定第一区域在被检体图像中的基准点，包括：确定所述目标曲线上的与所述区域框的中心点相对应的关联点；以及基于所述关联点确定所述第一区域在被检体图像中的基准点，所述区域框的中心点在垂直轴上的位置对应于所述基准点在垂直轴上的位置。
13、根据本专利技术的一个实施方式，所述关联点与相应所述区域框的中心点之间的连线平行于垂直轴。
14、根据本专利技术的一个实施方式，所述目标曲线位于被检体图像的横断面上，基于所述关联点确定所述第一区域在被检体图像中的基准点，包括：确定垂直于所述目标曲线并经过所述关联点的法线；通过预设阈值对所述法线上的像素点进行识别，得到所述法线上的属于所述第一对象的目标线段；以及依据所述目标线段的中心点确定所述第一区域在被检体图像中的基准点在水平面上的位置。
15、根据本专利技术的一个实施方式，在得到所述第一区域在被检体图像中的图像块数据之后，所述方法还包括：基于预先训练好的目标区域检测模型得到所述被检体图像中所述目标区域的状态信息，所述目标区域检测模型的输入包括至少部分的所述图像块数据，所述状态信息包括所述目标区域在所述被检体图像中的位置和所述目标区域的空间占用信息。
16、根据本专利技术的一个实施方式，在得到所述第一区域在被检体图像中的图像块数据之后，所述方法还包括：基于预先训练好的目标区域分割模型得到目标空间数据，所述目标区域分割模型的输入包括至少部分的所述图像块数据，所述目标空间数据能够结合所述被检体的cbct数据得到包含有所述目标区域的cbct图像。
17、根据本专利技术的一个实施方式，目标区域检测模型和/或目标区域分割模型的模型输入中的图像块数据为第一图像块数据，所述第一图像块数据对应的图像块中包含有所述目标区域的概率大于预设概率阈值。
18、本专利技术第二方面提出了一种cbct图像数据的处理装置，包括：全景图像生成模块，用于基于被检体的cbct数据生成全景图像，所述全景图像中包括所述被检体的至少部分的第一对象；位置特征识别模块，用于基于预先训练好的第一对象识别模型确定所述全景图像中所述第一对象的位置特征，所述第一对象识别模型的输入包括至少部分所述全景图像的图像数据；图像块获取模块，用于基于所述第一对象的位置特征得到第一区域在被检体图像中的图像块数据，所述第一区域包含有所述第一对象的至少部分，所述被检体图像为基于所述被检体的cbct数据形成的关于被检体的三维图像；以及目标区域识别模块，用于基于预先训练好的目标区域识别模型得到所述被检体图像中关于目标区域的识别结果，所述目标区域识别模型的输入包括所述图本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种CBCT图像数据的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，基于被检体的CBCT数据生成全景图像，包括：
3.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于，依据目标曲线形成目标曲面，包括：
4.根据权利要求2或3所述的处理方法，其特征在于，所述第一对象识别模型的训练过程包括：
5.根据权利要求4所述的处理方法，其特征在于，所述样本全景图像的获取方式包括：
6.根据权利要求4所述的处理方法，其特征在于，一个所述第一对象的所述位置特征包括多种类别的预设尺寸中的其中一种预设尺寸，所述预设尺寸用于表征包含有相应所述第一对象的区域框的尺寸，所述多种类别的预设尺寸通过对所述样本全景图像中标注的所述第一对象的区域框尺寸进行聚类得到。
7.根据权利要求1-3中任一项所述的处理方法，其特征在于，输入至所述第一对象识别模型的第一输入数据对应于待输入全景图像中的第一图像，所述第一图像的尺寸小于所述待输入全景图像的尺寸，所述第一图像包含的所述第一对象的图像内容和所述待输入全景图像包含的所述第一对
8.根据权利要求1-3中任一项所述的处理方法，其特征在于，所述第一对象识别模型在确定所述第一对象的位置特征的过程中采用固定的单一检测尺度。
9.根据权利要求6所述的处理方法，其特征在于，基于所述第一对象的位置特征得到第一区域在被检体图像中的图像块数据，包括：
10.根据权利要求9所述的处理方法，其特征在于，所述基准点为所述第一区域的中心点。
11.根据权利要求9或10所述的处理方法，其特征在于，所述位置特征还包括所述区域框的中心点，依据所述位置特征和所述目标曲线确定第一区域在被检体图像中的基准点，包括：
12.根据权利要求11所述的处理方法，其特征在于，所述关联点与相应所述区域框的中心点之间的连线平行于垂直轴。
13.根据权利要求11所述的处理方法，其特征在于，所述目标曲线位于被检体图像的横断面上，基于所述关联点确定所述第一区域在被检体图像中的基准点，包括：
14.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，在得到所述第一区域在被检体图像中的图像块数据之后，所述方法还包括：
15.根据权利要求1或14所述的处理方法，其特征在于，在得到所述第一区域在被检体图像中的图像块数据之后，所述方法还包括：
16.根据权利要求15所述的处理方法，其特征在于，目标区域检测模型和/或目标区域分割模型的模型输入中的图像块数据为第一图像块数据，所述第一图像块数据对应的图像块中包含有所述目标区域的概率大于预设概率阈值。
17.一种CBCT图像数据的处理装置，其特征在于，包括：
18.一种电子设备，其特征在于，包括：
19.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至16中任一项所述的CBCT图像数据的处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种cbct图像数据的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，基于被检体的cbct数据生成全景图像，包括：
3.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于，依据目标曲线形成目标曲面，包括：
4.根据权利要求2或3所述的处理方法，其特征在于，所述第一对象识别模型的训练过程包括：
5.根据权利要求4所述的处理方法，其特征在于，所述样本全景图像的获取方式包括：
6.根据权利要求4所述的处理方法，其特征在于，一个所述第一对象的所述位置特征包括多种类别的预设尺寸中的其中一种预设尺寸，所述预设尺寸用于表征包含有相应所述第一对象的区域框的尺寸，所述多种类别的预设尺寸通过对所述样本全景图像中标注的所述第一对象的区域框尺寸进行聚类得到。
7.根据权利要求1-3中任一项所述的处理方法，其特征在于，输入至所述第一对象识别模型的第一输入数据对应于待输入全景图像中的第一图像，所述第一图像的尺寸小于所述待输入全景图像的尺寸，所述第一图像包含的所述第一对象的图像内容和所述待输入全景图像包含的所述第一对象的图像内容相同。
8.根据权利要求1-3中任一项所述的处理方法，其特征在于，所述第一对象识别模型在确定所述第一对象的位置特征的过程中采用固定的单一检测尺度。
9.根据权利要求6所述的处理方法，其特征在于，基于所述第一对象的位置特征得到第一区域在被检体图像中的图像块数据，包括：
10.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪令行，石彤彤，马骏骑，
申请(专利权)人：有方合肥医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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