[发明专利]一种亚段支气管分级的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种亚段支气管分级的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标支气管的分段结果，其中，每一所述分段结果是所述目标支气管的每一支气管分支所在的三维图像；

针对每一所述分段结果，按照该分段结果所属支气管分支对应的输入通道，将该分段结果输入训练好的亚段支气管分级模型中，得到用于对所述目标支气管进行亚段支气管分级的全局信息；

将每一所述分段结果依次作为分级线索，输入训练好的亚段支气管分级模型中，得到每一所述分段结果对应的亚段分级结果，其中，所述分级线索用于指示所述亚段支气管分级模型对目标支气管分支的亚段分级结果进行预测，所述目标支气管分支是当前作为所述分级线索输入的分段结果所属的支气管分支；

对每一所述亚段分级结果进行拼接处理，得到所述目标支气管的亚段支气管分级结果，其中，所述亚段分级结果中至少包括一个支气管分支主干以及一个支气管分支亚段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标支气管的分段结果之前，所述方法还包括：

获取历史支气管的历史分段结果，其中，每一所述历史分段结果是所述历史支气管的每一支气管分支所在的三维图像；

针对每一所述历史分段结果，利用该历史分段结果所属的支气管分支对应的亚段分级类别，对该历史分段结果中包括的支气管分支主干和支气管分支亚段分别进行标记，得到该历史分段结果对应的第一训练样本；

对该历史分段结果进行数据扩增处理，得到该历史分段结果对应的第二训练样本；

利用所述第一训练样本和所述第二训练样本，对分割网络模型进行训练，以得到所述亚段支气管分级模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一训练样本和所述第二训练样本，对分割网络模型进行训练，以得到所述亚段支气管分级模型，包括：

针对每一所述第二训练样本，按照该第二训练样本所属的支气管分支对应的输入通道，将该第二训练样本输入所述分割网络模型中，得到用于对所述历史支气管进行亚段支气管分级的全局信息；

将每一所述第二训练样本依次作为所述分级线索，输入所述分割网络模型中，得到每一所述第二训练样本对应的第一预测结果，其中，所述第一预测结果是所述分割网络模型依次对第一支气管分支对应的亚段分级类别进行预测得到的，所述第一支气管分支是当前输入的分级线索所属的支气管分支；

针对每一所述第一预测结果，利用目标第一训练样本，计算该第一预测结果与所述目标第一训练样本之间的语义损失值，其中，所述目标第一训练样本是与该第一预测结果对应的支气管分支相同的第一训练样本；

利用所述语义损失值，对所述分割网络模型进行重复训练，直至所述分割网络模型达到收敛，将收敛后的分割网络模型作为所述亚段支气管分级模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标支气管的分段结果，包括：

从肺部三维图像中，分割提取所述目标支气管所在三维图像的最大外接立方体区域作为第一输入数据；

对所述第一输入数据进行膨胀处理，以得到第一处理数据；

沿所述第一处理数据的空间横坐标方向，对所述第一处理数据中的所述目标支气管进行分割，将所述第一处理数据分割成两份第二处理数据；其中，所述第二处理数据是所述目标支气管的左半部或右半部所在的第一处理数据；

将每一所述第二处理数据分别输入训练好的支气管分级模型中，得到所述目标支气管的分段结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：

将所述亚段支气管分级结果的图像尺寸修改为目标图像尺寸，得到第一修正结果，其中，所述目标图像尺寸是所述目标支气管所在三维图像的图像尺寸；

利用所述目标支气管所在三维图像，对所述第一修正结果进行映射，得到第二修正结果；

在所述第一修正结果中的目标生长区域内，针对所述目标支气管中的每一支气管分支，将所述目标生长区域作为区域生长的截止边界，对该支气管分支进行区域生长处理，得到所述亚段支气管分级结果的图像修正结果，其中，所述目标生长区域是属于所述第二修正结果且不属于所述第一修正结果的区域。