System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 肺部血管重建方法、系统、装置及存储介质制造方法及图纸_技高网

肺部血管重建方法、系统、装置及存储介质制造方法及图纸

技术编号:41403776 阅读:6 留言:0更新日期:2024-05-20 19:29
本发明专利技术公开了一种肺部血管重建方法、系统、装置及存储介质。该方法包括:获取待重建肺部血管的图像信息;对所述图像信息进行预处理,确定输入数据;将所述输入数据通过编码器处理,得到中间数据;所述编码器包括特征增强模块,所述特征增强模块用于确定所述输入数据中任意点与邻近空间中其它点的关系;将所述中间数据通过解码器处理,得到血管分割数据;确定所述血管分割数据的等值面,并对所述等值面进行渲染,确定所述待重建肺部血管的目标重建结果。本申请实施例有利于提高血管分割和血管重建的准确度。本方法可以广泛应用于计算机技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机,尤其是一种肺部血管重建方法、系统、装置及存储介质


技术介绍

1、随着精准外科技术的发展,越来越多肺病患者接受个性化精准微创治疗方案,在这些治疗方案中,基于术前ct的三维重建技术扮演了重要的角色。通过术前ct,对肺组织、血管和结节进行三维重建,可以帮助医生准确识别出肺结节在肺部的相对位置,根据结节与肺血管之间的相对关系,医生可以准确制定个性化的手术方案,减少术中出血,提高患者的术后生活质量。由于肺部血管丰富,动静脉分支复杂,且个体变异较大,准确实现肺部血管的分割,对判断肺部血管与肺结节相对关系,制定合理手术方案具有重要意义。

2、相关技术中,肺部血管分割方案,主要是基于传统的阈值分割或者基于unet的神经网络分割方案,对于较粗血管可以较好识别,但对于4级以上血管,往往出现分割错误,噪声较大,血管不连续问题。这将导致肺部血管重建结果误差较大,影响手术的安全性。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。

2、为此,本专利技术的目的在于提供一种高精度的肺部血管重建方法、系统、装置及存储介质。

3、为了达到上述技术目的,本专利技术实施例所采取的技术方案包括:

4、一方面,本专利技术实施例提供了一种肺部血管重建方法,包括以下步骤:

5、本专利技术实施例的肺部血管重建方法,该方法包括:获取待重建肺部血管的图像信息;对所述图像信息进行预处理,确定输入数据;将所述输入数据通过编码器处理,得到中间数据;所述编码器包括特征增强模块,所述特征增强模块用于确定所述输入数据中任意点与邻近空间中其它点的关系;将所述中间数据通过解码器处理,得到血管分割数据;确定所述血管分割数据的等值面,并对所述等值面进行渲染,确定所述待重建肺部血管的目标重建结果。本申请实施例通过编码器-解码器组成的模型对肺部血管进行分割,其中,编码器包括特征增强模块,用于确定所述输入数据中任意点与邻近空间中其它点的关系,提高肺部血管全局信息提取能力,进而提高血管分割和血管重建的准确度,提升手术的安全性能。

6、另外,根据本专利技术上述实施例的肺部血管重建方法,还可以具有以下附加的技术特征:

7、进一步地,本专利技术实施例的肺部血管重建方法,所述编码器的第一层和第二层设置有所述特征增强模块,所述将所述输入数据通过编码器处理,得到中间数据,包括:

8、将所述输入数据通过特征增强模块处理,确定关联数据;

9、对所述关联数据进行下采样和卷积处理,确定中间数据。

10、进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述将所述输入数据通过特征增强模块处理,确定关联数据,包括:

11、将所述输入数据与不同的权重矩阵进行加权处理,确定若干加权特征;

12、将所述若干加权特征中的每个加权特征进行通道分组处理,确定若干通道特征;

13、确定所述若干通道特征中的每两个特征的相似度,并对所述相似度进行卷积处理和归一化处理,确定融合数据;

14、根据所述融合数据和所述输入数据,确定关联数据。

15、进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述编码器和所述解码器通过以下步骤训练得到:

16、获取图像信息样本;所述图像信息样本包括血管分割的真实结果;

17、对所述图像信息样本进行预处理,确定输入数据样本;

18、将所述输入数据样本通过编码器处理,得到中间数据样本;

19、将所述中间数据样本通过解码器处理,得到血管分割的预测结果;

20、根据所述预测结果与所述真实结果采用损失函数计算损失值,根据所述损失值更新所述编码器和所述解码器的参数,得到训练好的所述编码器和所述解码器。

21、进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述损失值通过以下步骤确定:

22、根据预设平滑半径,在所述图像信息样本中取若干立方体区域,并确定每个所述立方体区域对应的真实标签结果;

23、根据所述若干真实标签结果、所述真实结果和所述预设平滑半径,确定权重值;

24、根据所述权重值、所述真实结果和所述预测结果,确定损失值。

25、进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述编码器和所述解码器通过以下步骤训练得到:

26、获取若干组图像信息样本,根据若干组图像信息样本,确定若干组编码器和解码器;

27、确定若干组编码器和解码器对应的若干损失值;

28、将所述若干损失值按照由大到小或由小到大的顺序排序,根据排序结果,确定最优损失值对应的一组编码器和解码器。

29、进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述每两个特征的相似度通过以下步骤确定:

30、对两个特征进行转置乘处理,确定相似度;

31、或者,对两个特征进行相乘处理,确定相似度。

32、另一方面,本专利技术实施例提出了一种肺部血管重建系统,包括:

33、第一模块,用于获取待重建肺部血管的图像信息;

34、第二模块,用于对所述图像信息进行预处理,确定输入数据;

35、第三模块,用于将所述输入数据通过编码器处理,得到中间数据;所述编码器包括特征增强模块,所述特征增强模块用于确定所述输入数据中任意点与邻近空间中其它点的关系;

36、第四模块,用于将所述中间数据通过解码器处理,得到血管分割数据;

37、第五模块,用于确定所述血管分割数据的等值面,并对所述等值面进行渲染,确定所述待重建肺部血管的目标重建结果。

38、另一方面,本专利技术实施例提供了一种肺部血管重建装置,包括:

39、至少一个处理器;

40、至少一个存储器,用于存储至少一个程序;

41、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时,使得所述至少一个处理器实现上述的肺部血管重建方法。

42、另一方面,本专利技术实施例提供了一种存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现上述的肺部血管重建方法。

43、本专利技术实施例通过的重建方法包括:获取待重建肺部血管的图像信息;对所述图像信息进行预处理,确定输入数据;将所述输入数据通过编码器处理,得到中间数据;所述编码器包括特征增强模块,所述特征增强模块用于确定所述输入数据中任意点与邻近空间中其它点的关系;将所述中间数据通过解码器处理,得到血管分割数据;确定所述血管分割数据的等值面,并对所述等值面进行渲染,确定所述待重建肺部血管的目标重建结果。本申请实施例通过编码器-解码器组成的模型对肺部血管进行分割,其中,编码器包括特征增强模块,用于确定所述输入数据中任意点与邻近空间中其它点的关系,提高肺部血管全局信息提取能力,进而提高血管分割和血管重建的准确度,提升手术的安全性能。

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【技术保护点】

1.一种肺部血管重建方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的肺部血管重建方法,其特征在于,所述编码器的第一层和第二层设置有所述特征增强模块,所述将所述输入数据通过编码器处理,得到中间数据,包括:

3.根据权利要求2所述的肺部血管重建方法,其特征在于,所述将所述输入数据通过特征增强模块处理,确定关联数据,包括:

4.根据权利要求1所述的肺部血管重建方法,其特征在于,所述编码器和所述解码器通过以下步骤训练得到:

5.根据权利要求4所述的肺部血管重建方法,其特征在于,所述损失值通过以下步骤确定:

6.根据权利要求4所述的肺部血管重建方法,其特征在于,所述编码器和所述解码器通过以下步骤训练得到:

7.根据权利要求3所述的肺部血管重建方法,其特征在于,所述每两个特征的相似度通过以下步骤确定:

8.一种肺部血管重建系统,其特征在于,包括:

9.一种肺部血管重建装置,其特征在于,包括:

10.一种计算机可读存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,其特征在于,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现如权利要求1至7中任一项所述的肺部血管重建方法。

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【技术特征摘要】

1.一种肺部血管重建方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的肺部血管重建方法,其特征在于,所述编码器的第一层和第二层设置有所述特征增强模块,所述将所述输入数据通过编码器处理,得到中间数据,包括:

3.根据权利要求2所述的肺部血管重建方法,其特征在于,所述将所述输入数据通过特征增强模块处理,确定关联数据,包括:

4.根据权利要求1所述的肺部血管重建方法,其特征在于,所述编码器和所述解码器通过以下步骤训练得到:

5.根据权利要求4所述的肺部血管重建方法,其特征在于,所述损...

【专利技术属性】
技术研发人员:钟文昭陈梓豪聂强
申请(专利权)人:广东省人民医院
类型:发明
国别省市:

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