[发明专利]一种脊柱影像分割方法、介质及电子设备

说明书

本发明提供一种脊柱影像分割方法、介质及电子设备。所述脊柱影像分割方法包括：获取脊柱序列影像；根据所述脊柱序列影像获取三维影像体块；利用一椎骨中心点定位网络对所述三维影像体块进行处理，以获取椎骨内切球检测框，所述椎骨中心点定位网络为一训练好的第一机器学习模型；利用一椎骨中心点细化网络对所述椎骨内切球检测框和所述脊柱序列影像进行处理，以获取精细椎骨中心点坐标，所述椎骨中心点细化网络为一训练好的第二机器学习模型；利用一椎骨分割网络对所述精细椎骨中心点坐标和所述三维影像体块进行处理，以获取脊柱掩膜，所述椎骨分割网络为一训练好的第三机器学习模型。所述脊柱分割方法能够实现精确地脊柱定位和分割。

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，特别是涉及一种脊柱影像分割方法、介质及电子设备。

背景技术

在医学领域，脊柱结构的精确识别和分割是对脊柱相关疾病进行定性和定量分析的基础。通过提取脊柱区域的影像学特征，并结合脊柱的解剖学先验知识从而实现脊柱的自动识别和分割，可以在慢病筛查、疾病诊断、手术规划和术后评估等多个环节为临床医疗提供辅助。然而，发明人在实际应用中发现，脊柱是由大量相似单元构成的特殊链式结构，且脊柱影像存在个体差异较大、摄片参数不统一等问题，现有技术难以实现精确地脊柱定位和分割。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种脊柱影像分割方法、介质及电子设备，用于解决现有技术难以实现精确地脊柱定位和分割的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明的第一方面提供一种脊柱影像分割结果，所述脊柱影像分割方法包括：获取脊柱序列影像；根据所述脊柱序列影像获取三维影像体块；利用一椎骨中心点定位网络对所述三维影像体块进行处理，以获取椎骨内切球检测框，其中，所述椎骨中心点定位网络为一训练好的第一机器学习模型；利用一椎骨中心点细化网络对所述椎骨内切球检测框和所述脊柱序列影像进行处理，以获取精细椎骨中心点坐标，其中，所述椎骨中心点细化网络为一训练好的第二机器学习模型；利用一椎骨分割网络对所述精细椎骨中心点坐标和所述三维影像体块进行处理，以获取脊柱掩膜，其中，所述椎骨分割网络为一训练好的第三机器学习模型。

于所述第一方面的一实施例中，在获取所述三维影像体块以前，所述脊柱影像分割方法还包括：对所述脊柱序列影像进行预处理，以获取空间分辨率和坐标系一致的脊柱序列影像。

于所述第一方面的一实施例中，所述椎骨中心点定位网络的训练方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括训练序列影像、所述训练序列影像中的椎骨类别以及所述训练序列影像中的椎骨中心点位置坐标；根据所述训练序列影像获取多个训练三维影像体块；根据所述训练序列影像中的椎骨类别和椎骨中心点位置坐标，获取所述训练序列影像的金标准内切球检测框；利用所述训练三维影像体块和所述金标准内切球检测框对所述第一机器学习模型进行训练，以获取所述椎骨中心点定位网络。

于所述第一方面的一实施例中，所述椎骨中心点定位网络的训练方法还包括：对所述训练三维影像体块进行增广处理。

于所述第一方面的一实施例中，所述椎骨中心点细化网络的训练方法包括：利用所述椎骨中心点定位网络对所述训练序列影像进行处理，以获取训练内切球检测框；根据所述训练内切球检测框获取训练高斯热力图；根据所述训练高斯热力图和所述训练序列影像获取两通道体块训练图像；根据所述金标准内切球检测框的中心点坐标和半径获取金标准高斯热力图；利用所述两通道体块训练图像和所述金标准高斯热力图对所述第二机器学习模型进行训练，以获取所述椎骨中心点细化网络。

于所述第一方面的一实施例中，利用所述椎骨中心点细化网络对所述椎骨内切球检测框和脊柱序列影像进行处理，以获取所述精细椎骨中心点坐标的实现方法包括：根据所述椎骨内切球检测框生成第一高斯热力图；根据所述第一高斯热力图和所述脊柱序列影像获取一两通道体块图像；利用所述椎骨中心点细化网络对所述两通道体块图像进行处理，以获取第二高斯热力图；根据所述第二高斯热力图获取所述精细椎骨中心点坐标。