[发明专利]一种腹腔多器官识别建模方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种腹腔多器官识别建模方法及装置，方法包括：获取包含有腹腔器官的医学影像；并对所述医学影像进行预处理，根据预处理后的医学影像，确定形状距离等值面；根据所述医学影像中的每个像素点、所述形状距离等值面和每个腹腔器官的体积值，构建形状距离特征模型；获取由所述医学影像划分出的若干个图像块，每个图像块一一对应有预设n维特征向量；获取每个图像块的第一描述特征和第二描述特征；根据每个图像块中包含的所有像素点的所有特征值、预设第一特征表达式和预设第二特征表达式，确定每一维特征向量的向量值；以构建建模模型。装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，能够准确识别医学影像中腹腔器官。

技术领域

本发明实施例涉及医学建模技术领域，具体涉及一种腹腔多器官识别建模方法及装置。

背景技术

随着医疗技术的发展，对医学影像(例如CT)中的信息进行识别，显得尤为重要。

由于，腹部器官的边界模糊、种类繁多，且受到腹部压力影响，某些器官(例如胃、胰腺、肝脏等等)存在较大的变形。而且，通过人工识别医学影像中的腹腔器官，效率十分低下。现有技术识别医学影像中腹腔器官的方法通常需要建立建模模型，然后再基于建模模型识别医学影像中腹腔器官，建模模型分为非先验类方法和先验类方法两大类，第一类是基于水平集、分水岭算法等机器学习方法和深度学习方法的系统，虽然基于水平集和深度学习等非先验类方法的系统存在一定的可行性，但是这些系统大多基于底层灰度特征进行计算，而腹部组织种类繁多，各个器官的灰度信息特征不明显，因此，往往需要复杂的参数调整以及后处理步骤，且容易造成建模模型的识别结果不准确。另一种是基于统计形状方法、概率图谱的方法、上下文特征分类方法为主的组合策略方法，但是，腹部各个器官在相对位置、相对大小和形状的先验特征规律并不明显，使得建模模型不易进行准确识别。

因此，如何避免上述缺陷，合理地构建识别医学影像中腹腔器官的数学模型，进而准确识别医学影像中腹腔器官，成为亟须解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种腹腔多器官识别建模方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种腹腔多器官识别建模方法，所述方法包括：

获取包含有腹腔器官的医学影像；并对所述医学影像进行预处理，根据预处理后的医学影像，确定形状距离等值面；所述形状距离等值面是所述腹腔器官对应的目标区域与除所述目标区域以外的其它区域之间的交会面；

根据所述医学影像中的每个像素点、所述形状距离等值面和每个腹腔器官的体积值，构建形状距离特征模型，所述形状距离特征模型包括与每个像素点对应的表示所述腹腔器官形状距离特征的特征值；

获取由所述医学影像划分出的若干个图像块，每个图像块一一对应有预设n维特征向量；

解析每个图像块，以获取每个图像块的第一描述特征和第二描述特征；

根据每个图像块中包含的所有像素点的所有特征值、与所述第一描述特征和所述第二描述特征分别对应的预设第一特征表达式和预设第二特征表达式，确定所述预设n维特征向量中的每一维特征向量的向量值；

根据确定向量值的预设n维特征向量，构建用于识别医学影像中腹腔器官的建模模型。

第二方面，本发明实施例提供一种腹腔多器官识别建模装置，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取包含有腹腔器官的医学影像；并对所述医学影像进行预处理，根据预处理后的医学影像，确定形状距离等值面；所述形状距离等值面是所述腹腔器官对应的目标区域与除所述目标区域以外的其它区域之间的交会面；

第一构建单元，用于根据所述医学影像中的每个像素点、所述形状距离等值面和每个腹腔器官的体积值，构建形状距离特征模型，所述形状距离特征模型包括与每个像素点对应的表示所述腹腔器官形状距离特征的特征值；