[发明专利]图像的病变区域分割方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种图像的病变区域分割方法，其特征在于，包括：

对磁共振扫描获得的图像进行特征提取，生成特征图像；

通过特征相似性模块计算所述特征图像中每一像素点之间的关联性，得到包含相似性信息的特征图像；

根据所述特征图像包含的所述相似性信息预测所述图像中的病变区域，输出病变区域图像；

其中，在对磁共振扫描获得的图像进行高维特征提取，生成特征图像之前，包括：

将预设图像训练数据输入编码器中级联的深度可分离卷积层进行特征提取，生成第一特征数据；

通过所述特征相似性模块计算所述第一特征数据中每一像素点之间的关联性，得到包含相似性信息的第二特征数据；

通过解码器中级联的深度可分离卷积层对所述第二特征数据的病变区域位置进行预测，输出病变区域预测掩膜；

根据所述病变区域预测掩膜与所述图像训练数据对应的目标掩膜反向计算梯度，以更新所述编码器和所述解码器中级联的深度可分离卷积层以及所述特征相似性模块的参数。

2.如权利要求1所述的图像的病变区域分割方法，其特征在于，所述通过特征相似性模块计算所述特征图像中每一像素点之间的关联性，得到包含相似性信息的特征图像，包括：

对于所述特征图像每一像素点，计算所述像素点与所述特征图像上其它任一像素点之间的相似性得到关联信息；

将每一所述像素点的关联信息与所述特征图像相乘得到包含相似性信息的特征图像。

3.如权利要求1或2所述的图像的病变区域分割方法，其特征在于，所述对磁共振扫描获得的图像进行特征提取，生成特征图像，包括：

通过编码器中级联的深度可分离卷积层对磁共振扫描获得的图像进行高维特征提取，生成特征图像。

4.如权利要求3所述的图像的病变区域分割方法，其特征在于，所述预测所述包含相似性信息的特征图像中的病变区域，输出病变区域图像，包括：

通过解码器中级联的深度可分离卷积层对所述包含相似性信息的特征图像的病变区域位置进行预测，输出病变区域掩膜。

5.一种图像的病变区域分割装置，其特征在于，包括：

特征提取模块，用于对磁共振扫描获得的图像进行特征提取，生成特征图像；

相似性计算模块，用于通过特征相似性模块计算所述特征图像中每一像素点之间的关联性，得到包含相似性信息的特征图像；

病变区域分割模块，用于根据所述特征图像包含的所述相似性信息预测所述图像中的的病变区域，输出病变区域图像；

所述装置还包括：

编码器训练模块，用于将预设图像训练数据输入编码器中级联的深度可分离卷积层进行特征提取，生成第一特征数据；

特征相似性训练模块，用于通过所述特征相似性模块计算所述第一特征数据中每一像素点之间的关联性，得到包含相似性信息的第二特征数据；

解码器训练模块，用于通过解码器中级联的深度可分离卷积层对所述第二特征数据的病变区域位置进行预测，输出病变区域预测掩膜；

参数更新模块，用于根据所述病变区域预测掩膜与所述图像训练数据对应的目标掩膜反向计算梯度，以更新所述编码器和所述解码器中级联的深度可分离卷积层以及所述特征相似性模块的参数。

6.如权利要求5所述的图像的病变区域分割装置，其特征在于，所述特征相似性模块包括：

关联信息计算单元，用于对于所述特征图像每一像素点，计算所述像素点与所述特征图像上其它任一像素点之间的相似性得到关联信息；

信息组合单元，用于将每一所述像素点的关联信息与所述特征图像相乘得到包含相似性信息的特征图像。

7.如权利要求5或6所述的图像的病变区域分割装置，其特征在于，所述特征提取模块包括：

特征提取单元，用于通过编码器中级联的深度可分离卷积层对磁共振扫描获得的图像进行高维特征提取，生成特征图像。