[发明专利]三维图像的语义分割方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种三维图像的语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述三维图像；

将所述三维图像按照三维坐标轴所在的三个方向面进行切片，得到x轴的二维切片图像、y轴的二维切片图像和z轴的二维切片图像；

调用第一分割模型对所述x轴的二维切片图像进行语义分割，得到目标对象在x轴方向面的分布概率图；

调用第二分割模型将所述y轴的二维切片图像进行语义分割，得到所述目标对象在y轴方向面的分布概率图；

调用第三分割模型将所述z轴的二维切片图像进行语义分割，得到所述目标对象在z轴方向面的分布概率图；

调用自适应融合模型将所述x轴方向面、所述y轴方向面和所述z轴方向面各自对应的三个分布概率图进行组合，得到三维分布特征图，所述自适应融合模型是用于将三个二维语义分割模型的语义分割结果，进行自适应融合来得到三维语义分割结果的三维模型；

对所述三维分布特征图进行三维融合卷积，得到三维分割概率图；

根据所述三维分割概率图中每个像素点的最大概率类别，计算得到所述目标对象的三维分布二值图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一分割模型、所述第二分割模型和所述第三分割模型中的至少一个模型包括：深度网络编码部和跳跃传递解码部，所述深度网络编码部包括n层卷积层，所述跳跃传递解码部包括m层反卷积层，n和m均为正整数；

所述深度网络编码部，用于通过所述n层卷积层对所述二维切片图像进行降采样特征提取，得到降采样后的第一中间特征图；

所述跳跃传递解码部，用于通过所述m层反卷积层对所述第一中间特征图和第二中间特征图进行升采样处理，得到升采样后的所述分布概率图；

其中，所述第二中间特征图包括所述n层卷积层中的第i层卷积层输出的特征图，i为小于或等于n的整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维图像是三维医学图像；

所述根据所述三维分割概率图中每个像素点的最大概率类别，计算得到所述目标对象的三维分布二值图之后，还包括：

基于临床先验知识对所述三维分布二值图中的噪声像素点进行滤除后处理；

所述临床先验知识是对所述三维医学图像中的所述目标对象的分布位置进行统计得到的知识。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于临床先验知识对所述三维分布二值图中的噪声像素点进行滤除后处理，包括：

在所述三维分布二值图中滤除超出目标取值范围的第一噪声像素点；

其中，所述目标取值范围是根据第一临床先验知识得到的所述目标对象可能出现的坐标取值范围。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于临床先验知识对所述三维分布二值图中的噪声像素点进行滤除后处理，包括：

在所述三维分布二值图中滤除超出三维椭球模型的第二噪声像素点；

其中，所述三维椭球模型是根据第二临床先验知识得到的所述目标对象对应的椭球模型。

6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述二维切片图像的长宽比例超过预设比例范围时，按照所述二维切片图像的短边边长所形成的正方形边框对所述二维切片图像进行扫描框分割，得到若干个待处理的二维切片图像。