[发明专利]一种肺段分割方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种肺段分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像和对应的肺叶分割结果；

基于肺段粗分割模型对所述待识别图像进行肺段粗分割，得到肺区域分割结果；

确定所述待识别图像中与所述肺区域分割结果对应的第一子图像；

确定所述肺叶分割结果中与所述肺区域分割结果对应的第二子图像；

将所述第一子图像和所述第二子图像作为双通道肺段细分割模型的输入，基于所述双通道肺段细分割模型对所述第一子图像进行肺段细分割，得到第一肺段分割结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本图像和对应的肺区域标注结果；

基于所述样本图像对第一神经网络模型进行肺段粗分割的训练，在肺段粗分割的训练中调整所述第一神经网络模型的模型参数至所述第一神经网络模型输出的肺区域分割结果与所述样本图像对应的肺区域标注结果相匹配；

将当前的第一神经网络模型作为所述肺段粗分割模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本图像及对应的肺叶分割结果及肺段标注结果；

基于所述样本图像及对应的肺叶分割结果对第二神经网络模型进行肺段细分割的训练，在肺段细分割的训练中调整所述第二神经网络模型的模型参数至所述第二神经网络模型输出的第一肺段分割结果与所述样本图像对应的肺段标注结果相匹配；

将当前的第二神经网络模型作为所述双通道肺段细分割模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取肺段标注结果包括：

获取分辨率高于预设阈值的图像；

对所述分辨率高于预设阈值的图像进行肺叶分割处理，得到肺叶分割结果；

对所述分辨率高于预设阈值的图像进行支气管分支标识，得到支气管分支标识结果；

基于所述支气管分支标识结果对所述肺叶分割结果进行肺段分割，得到肺段标注结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述分辨率高于预设阈值的图像进行支气管分支标识，得到支气管分支标识结果包括：

基于支气管分割模型对所述分辨率高于预设阈值的图像进行支气管分割，得到支气管分割结果；

基于支气管分支标识模型对所述支气管分割结果进行支气管分支标识，得到支气管分支标识结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取肺叶分割结果包括：

基于肺叶分割模型对所述待识别图像进行肺叶分割处理，得到肺叶分割结果；

其中，所述肺叶分割模型是基于样本图像及对应的肺叶标注结果进行肺叶分割训练得到的。

7.一种肺段分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像及对应的肺叶分割结果和支气管分割结果；

基于肺段粗分割模型对所述待识别图像进行肺段粗分割，得到肺区域分割结果；

确定所述待识别图像中与所述肺区域分割结果对应的第一子图像；

确定所述肺叶分割结果中与所述肺区域分割结果对应的第二子图像；

确定所述支气管分割结果中与所述肺区域分割结果对应的第三子图像；

将所述第一子图像、第二子图像及第三子图像作为三通道肺段细分割模型的输入，基于所述三通道肺段细分割模型对所述第一子图像进行肺段细分割，得到第二肺段分割结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本图像、样本图像对应的肺叶分割结果、样本图像对应的支气管分割结果及肺段标注结果；

基于所述样本图像、样本图像对应的肺叶分割结果及样本图像对应的支气管分割结果对第三神经网络模型进行肺段细分割的训练，在肺段细分割的训练中调整所述第三神经网络模型的模型参数至所述第三神经网络模型输出的第二肺段分割结果与所述样本图像对应的肺段标注结果相匹配；

将当前的第三神经网络模型作为所述三通道肺段细分割模型。