[发明专利]一种基于三维点云分割的支气管命名方法及系统

权利要求书

1.一种基于三维点云分割的支气管命名方法，其特征在于，包括：

获取胸部CT图像；

从胸部CT图像中提取支气管三维点云数据；

对支气管三维点云数据进行多重数据采样，计算每次采样数据中，每个点云的所有支气管标签预测概率；

将所有采样获得的点云的所有支气管标签预测概率进行融合，获得每个点云数据的所有支气管标签的融合概率；

根据融合概率确定每个点云数据的支气管标签；

将点云数据转化为图像数据，并通每个点云数据的支气管标签对图像数据进行命名，获得图像的支气管命名结果。

2.如权利要求1所述的一种基于三维点云分割的支气管命名方法，其特征在于，对于每个点云数据，选取融合概率最大的支气管标签作为该点云数据的支气管标签。

3.如权利要求1所述的一种基于三维点云分割的支气管命名方法，其特征在于，采用对每个点云数据的多个所有支气管标签预测概率求取平均值的方法，将所有采样获得的点云的所有支气管标签预测概率进行融合。

4.如权利要求1所述的一种基于三维点云分割的支气管命名方法，其特征在于，利用训练好的支气管自动命名模型对每次采样的点云数据进行识别，获得每次采样数据中每个点云数据的所有支气管标签预测概率，其中，支气管自动命名模型包括支气管标签预测模型和标签相关关系提取模型，支气管标签预测模型以采样出的三维点云数据为输入，输出每个点云数据的所有标签初始预测概率，标签相关关系提取模型以标签相关关系图为输入，输出标签相关关系，将每个点云数据的所有标签初始预测概率和标签相关关系相乘，获得每个点云数据的所有支气管标签预测概率。

5.如权利要求4所述的一种基于三维点云分割的支气管命名方法，其特征在于，标签相关关系图根据各支气管标签之间的相关关系构建获得。

6.如权利要求4所述的一种基于三维点云分割的支气管命名方法，其特征在于，支气管标签预测模型包括PointNet++网络和GCN，PointNet++网络包括多个SA模块、多个FP模块和一个FC，采样到的三维点云数据输入PointNet++网络中，通过SA模块对输入的点云数据进行三维点云数据的特征提取，通过FP模块对SA模块提取的特征进行上采样，获得采样后特征，通过FC对采样后特征进行识别，确定每次采样到的每个点云数据的所有支气管标签初始预测概率。

7.如权利要求6所述的一种基于三维点云分割的支气管命名方法，其特征在于，寻找PointNet++网络第一个SA模块输出的特征矩阵中每个点的附近点，将每个特征矩阵中的点与该点的附近点连接成边，形成支气管树，并计算获得支气管树的邻接矩阵，将第一个SA模块输出的特征矩阵和邻接矩阵，输入GCN中，通过GCN提取支气管树的树形结构信息，将树形结构信息与PointNet++网络倒数第二个FP模块的输出，输入至最后一个FP模块中，进行特征融合，融合后特征输入FC中，经FC对融合后特征进行识别，确定每次采样到的每个点云数据的所有支气管标签初始预测概率。

8.一种基于三维点云分割的支气管命名系统，包括：

图像获取模块，用于获取胸部CT图像；

支气管三维点云数据提取模块，用于从胸部CT图像中提取支气管三维点云数据；

支气管命名模块，用于对支气管三维点云数据进行多重数据采样，计算每次采样数据中，每个点云的所有支气管标签预测概率；将所有采样获得的点云的所有支气管标签预测概率进行融合，获得每个点云数据的所有支气管标签的融合概率；根据融合概率确定每个点云数据的支气管标签；将点云数据转化为图像数据，并通每个点云数据的支气管标签对图像数据进行命名，获得图像的支气管命名结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的一种基于三维点云分割的支气管命名方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的一种基于三维点云分割的支气管命名方法的步骤。