【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像自动分割，尤其涉及基于多任务网络级联的左心房壁自动分割方法及系统。
技术介绍
1、房颤(atrial fibrillation，af)是最常见的心律失常，与左心房(left atrium,la)的结构有关，而疤痕位于la壁上，因此进行疤痕分割前通常需要先进行la/la壁分割。目前，la壁的分割主要都是依赖于医生手动分割，然而la壁紧贴la腔体且在晚期钆增强磁共振成像中与la腔体的对比度区分性不大，因此受医生勾勒结果的影响，其分割精度并不理想，另外现有的对比水平集、区域增长以及地图集等传统方法，存在难以准确分割la壁的问题。
2、综上，相关技术中存在的技术问题有待得到改善。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种基于多任务网络级联的左心房壁自动分割方法及系统，能够利用左心房腔体的分割结果作为先验条件，从而提高左心房壁的分割精度。
2、为实现上述目的，本申请实施例的一方面提出了一种基于多任务网络级联的左心房壁自动分割方法，所述方法包括：>
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【技术保护点】
1.基于多任务网络级联的左心房壁自动分割方法，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，所述获取晚期钆增强磁共振成像数据集并进行预处理，得到预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述左心房壁自动分割网络模型包括编码器模块、左心房腔体解码器模块与左心房壁解码器模块，其中，所述编码器模块的第一输出端与所述左心房腔体解码器模块的输入端跳跃连接，所述编码器模块的第二输出端与所述左心房壁解码器模块的输入端跳跃连接。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所...
【技术特征摘要】
1.基于多任务网络级联的左心房壁自动分割方法，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，所述获取晚期钆增强磁共振成像数据集并进行预处理，得到预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述左心房壁自动分割网络模型包括编码器模块、左心房腔体解码器模块与左心房壁解码器模块，其中，所述编码器模块的第一输出端与所述左心房腔体解码器模块的输入端跳跃连接，所述编码器模块的第二输出端与所述左心房壁解码器模块的输入端跳跃连接。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据集输入至所述左心房壁自动分割网络模型进行多任务图像分割处理，得到左心房壁分割结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述左心房壁自动分割网络模型的编码器模块，对所述预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据集进行编码处理，得到第一晚期钆增强磁共振成像特征图，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述左心房腔体解码器模块包括第一上采样模块、第二上采样模块、第三上采样模块和第四上采样模块，其中，所述第一上采样模块的第一输入端与所述第三下采样模块的第一输出端跳跃连接，所述第一上采样模块的第二输入端与所述通道变换模块的第一输出端连接，所述第二上采样模...
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