[发明专利]一种肝脏血管分割方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种肝脏血管分割方法，包括：

获得对肝脏进行扫描得到的图像组，所述图像组中包括针对所述肝脏在多个扫描层面上的目标图像；

获取所述目标图像的掩膜图像，所述掩膜图像为包含所述肝脏所在区域的图像；

基于所述掩膜图像，通过第一分割方式对所述目标图像中的肝外血管进行分割，得到所述肝外血管的血管图像；

基于所述肝外血管的血管图像，通过第二分割方式对所述目标图像中的肝内血管进行分割，得到所述肝内血管的血管图像；

其中，所述第一分割方式和所述第二分割方式不同，针对肝内血管和肝外血管在图像上所呈现的特征不同来采用不同的分割方式；

其中，基于所述掩膜图像，通过第一分割方式对所述目标图像中的肝外血管进行分割，得到所述肝外血管的血管图像，包括：

利用所述掩膜图像，确定所述目标图像中所述肝脏所在的矩形区域图像；

对中部扫描层面所对应的目标图像中的肝外血管进行识别，得到所述肝外血管所在的矩形区域的位置信息，所述位置信息包括：肝外门静脉血管所在的矩形区域的位置信息和肝外下腔静脉血管所在的矩形区域的位置信息；

基于所述肝外门静脉血管所在的矩形区域的位置信息，获得所述肝外门静脉血管的血管图像；

基于所述肝外下腔静脉血管所在的矩形区域的位置信息，获得所述肝外下腔静脉血管的血管图像。

2.根据权利要求1所述的方法，对中部扫描层面所对应的目标图像中的肝外血管进行识别，得到所述肝外血管所在的矩形区域的位置信息，包括：

利用检测模型，对中部扫描层面所对应的目标图像中的肝外门静脉血管进行检测，得到至少一个所述肝外门静脉血管所在的矩形区域的位置信息；其中，所述检测模型为利用至少两帧具有肝外门静脉血管标签的图像样本训练得到的模型；

基于所述肝外门静脉血管所在的矩形区域的位置信息，获得至少一个所述肝外下腔静脉血管所在的矩形区域的位置信息。

3.根据权利要求1所述的方法，基于所述肝外门静脉血管所在的矩形区域的位置信息，获得所述肝外门静脉血管的血管图像，包括：

基于所述肝外门静脉血管所在的矩形区域的位置信息，裁剪出所述肝外门静脉血管所在区域的区域图像；

利用预设的分割算法，提取出所述区域图像中所述肝外门静脉血管的血管图像。

4.根据权利要求1所述的方法，基于所述肝外下腔静脉血管所在的矩形区域的位置信息，获得所述肝外下腔静脉血管的血管图像，包括：

基于所述肝外下腔静脉血管所在的矩形区域的位置信息，裁剪出所述肝外下腔静脉血管所在区域的区域图像；

利用基于深度学习的神经网络，对所述区域图像进行血管分割，得到所述肝外下腔静脉血管的血管图像。

5.根据权利要求1所述的方法，基于所述肝外血管的血管图像，通过第二分割方式对所述目标图像中的肝内血管进行分割，得到所述肝内血管的区域图像，包括：

基于所述肝外血管的血管图像，获得所述目标图像的标注图像，所述标注图像包括对所述目标图像中肝内血管的预设标签；

针对所述标注图像中所述肝内血管的预设标签，获得所述标注图像对应的标准图像，所述标准图像中具有与所述预设标签对应的标准标签；

基于所述标准标签和其对应的预设标签，获得损失函数，所述损失函数中包含存在噪声的预设标签和所述标准标签的概率分布关系的函数变量；其中；

基于所述损失函数，获得血管分割模型，所述血管分割模型为利用至少两个具有肝内血管标签的图像样本训练得到；

利用所述血管分割模型，对所述目标图像中所述肝脏所在的矩形区域进行肝内血管分割，得到肝内血管的血管图像。

6.根据权利要求5所述的方法，利用至少两个具有肝内血管标签的图像样本训练得到所述血管分割模型，包括：

获得图像样本中肝外血管的血管图像；

至少基于所述肝外血管的血管图像，对所述图像样本进行处理，以得到所述图像样本中的肝脏的掩膜图像；

截取出所述肝脏的掩膜图像中所述肝脏所在的矩形区域；

利用截取出的所述肝脏所在的矩形区域以及所述图像样本中所述肝内血管的预设标签，对初始构建的血管分割模型进行训练，得到训练完成的血管分割模型。