[发明专利]一种医学图像分割方法及装置

权利要求书

1.一种医学图像分割方法，其特征在于，包括：

获取待处理的医学图像；

依据已训练的第一语义分割模型，确定出所述待处理的医学图像的第一敏感区域；

对所述第一敏感区域内的图像进行连通域分析，得到第一目标区域；

依据所述第一目标区域的边界坐标，从所述待处理的医学图像中提取出第一感兴趣区域的图像；

依据已训练的第二语义分割模型，将所述第一感兴趣区域的图像分割为多个部分；

依据预设的传统分割算法，对分割为多个部分的感兴趣区域的图像中的各个分割边界进行修正。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待处理的医学图像进行尺寸归一化处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一语义分割模型的训练过程包括：

获取原始医学图像，并对所述原始医学图像进行尺寸归一化；

获取第一基准图像，对所述第一基准图像进行尺寸归一化；所述第一基准图像为标记了目标对象的区域的医学图像；

基于所述原始的医学图像和所述第一基准图像的关系，对所述第一语义分割模型进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取包含标记了目标对象的区域的第一基准图像，包括：

获取具有所述目标对象的分类标记的第二基准图像；所述第二基准图像为具有所述目标对象的分类标记的医学图像；

将所述第二基准图像进行二值化处理；

将二值化处理后的所述第二基准图像中大于零的像素点置1，得到第一基准图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一敏感区域的图像进行连通域分析，得到所述第一目标区域，包括：

从所述第一敏感区域中确定出所有的连通域；

按照预设的规则，对所述第一敏感区域中各个连通域与第一敏感区域的边界的连接关系以及各个连通域的面积进行分析；

将不与所述第一敏感区域的边界相连通且面积最大的连通域作为第一目标区域；所述第一敏感区域的图像为分割出第一敏感区域的待处理的医学图像。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一目标区域的边界坐标，从所述待处理的医学图像中提取出感兴趣区域的图像，包括：

基于所述待处理的医学图像的尺寸，对所述第一目标区域的边界坐标进行转换；

依据转换后的边界坐标，从所述待处理的医学图像中分割出第一感兴趣区域的图像。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二语义分割模型的训练过程，包括：

获取原始的医学图像和第二基准图像；

从所述原始的医学图像中提取第二感兴趣区域的图像，并从所述第二基准图像中提取第三基准图像；

分别对所述第二感兴趣区域的图像和所述第三基准图像进行尺寸归一化；

依据所述第二感兴趣区域的图像和所述第三基准图像的关系，对所述第二语义分割模型进行训练。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从所述原始的医学图像中提取出第二感兴趣区域的图像，并从所述第二基准图像中提取第三基准图像，包括：

分别将所述原始的医学图像输入到第一语义分割模型中，输出原始医学图像的第二敏感区域；

对所述第二敏感区域进行连通域分析，得到第二目标区域；

依据所述第二目标区域的边界坐标，从所述原始的医学图像中提取出第二感兴趣区域的图像，并从所述第二基准图像中提取出第三基准图像。