[发明专利]一种三维超声图像的遮挡组织剥离方法及相关装置

权利要求书

1.一种三维超声图像的遮挡组织剥离方法，其特征在于，包括：

对三维超声图像从矢状面方向进行切分处理，得到多个切片；其中，所述多个切片包括多个标准切片和多个非标准切片；其中，所述标准切片为包含目标物体区域的切片，所述非标准切片为不包含目标物体区域的切片；

采用卷积神经网络对所述多个标准切片进行轮廓关键点识别，得到每个标准切片对应的关键点；将每个标准切片的关键点进行连接，得到每个标准切片对应的轮廓边界；

根据各标准切片中相同的关键点拟合出各关键点所在的横断面曲线，根据各横断面曲线确定每个非标准切片中对应位置的关键点；将每个非标准切片的关键点进行连接，得到每个非标准切片对应的轮廓边界；

根据所有所述轮廓边界对对应的切片进行裁剪得到多个裁剪后的切片，将所述多个裁剪后的切片进行合成，得到目标三维超声图像。

2.根据权利要求1所述的遮挡组织剥离方法，其特征在于，采用卷积神经网络对所述多个标准切片进行轮廓关键点识别，得到每个标准切片对应的关键点，包括：

采用堆叠沙漏网络对所述多个标准切片进行轮廓关键点识别，得到每个标准切片对应的关键点。

3.根据权利要求2所述的遮挡组织剥离方法，其特征在于，所述堆叠沙漏网络为将原始堆叠沙漏网络中的卷积层和残差层的通道数量减半得到的。

4.根据权利要求1所述的遮挡组织剥离方法，其特征在于，所述卷积神经网络的训练过程，包括：

对训练样本中的每个切片标注轮廓关键点坐标；

根据概率分布模型对每个切片的轮廓关键点坐标生成关键点热力图；

将所有所述关键点热力图作为样本标签，对初始卷积神经网络进行训练，得到所述卷积神经网络。

5.根据权利要求1至4任一项所述的遮挡组织剥离方法，其特征在于，根据各标准切片中相同的关键点拟合出各关键点所在的横断面曲线，根据各横断面曲线确定每个非标准切片中对应位置的关键点，包括：

根据各标准切片中相同的关键点的位置和对应的帧数进行横断面曲线拟合，得到多个横断面曲线函数；

根据各横断面曲线函数和各非标准切片的帧数进行计算，得到每个非标准切片对应的关键点。

6.根据权利要求5所述的遮挡组织剥离方法，其特征在于，根据各标准切片中相同的关键点的位置和对应的帧数进行横断面曲线拟合，得到多个横断面曲线函数，包括：

根据各标准切片中相同的关键点的位置和对应的帧数进行二次横断面曲线拟合，得到所述多个横断面曲线函数。

7.根据权利要求5所述的遮挡组织剥离方法，其特征在于，根据各标准切片中相同的关键点的位置和对应的帧数进行横断面曲线拟合，得到多个横断面曲线函数，包括：

根据各标准切片中相同的关键点的位置和对应的帧数进行三次横断面曲线拟合，得到所述多个横断面曲线函数。

8.一种三维超声图像的遮挡组织剥离系统，其特征在于，包括：

三维切分模块，用于对三维超声图像从矢状面方向进行切分处理，得到多个切片；其中，所述多个切片包括多个标准切片和多个非标准切片；其中，所述标准切片为包含目标物体区域的切片，所述非标准切片为不包含目标物体区域的切片；

标准切片检测模块，采用卷积神经网络对所述多个标准切片进行轮廓关键点识别，得到每个标准切片对应的关键点；将每个标准切片的关键点进行连接，得到每个标准切片对应的轮廓边界；

非标准切片检测模块，用于根据各标准切片中相同的关键点拟合出各关键点所在的横断面曲线，根据各横断面曲线确定每个非标准切片中对应位置的关键点；将每个非标准切片的关键点进行连接，得到每个非标准切片对应的轮廓边界；

裁剪合成模块，用于根据所有所述轮廓边界对对应的切片进行裁剪得到多个裁剪后的切片，将所述多个裁剪后的切片进行合成，得到目标三维超声图像。