[发明专利]血管三维影像分割方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种血管三维影像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：对原始样本血管三维影像进行预处理，得到样本血管三维影像；获取样本血管三维影像的整体动脉标注数据，并从整体动脉标注数据中分离出小动脉标注数据；将样本血管三维影像和整体动脉标注数据作为第一样本集合，训练得到整体动脉分割模型；将样本血管三维影像和小动脉标注数据作为第二样本集合，进行深度学习训练，得到小动脉分割模型；将待分割的血管三维影像分别输入整体动脉分割模型和小动脉分割模型中，输出整体动脉的初始分割图像和小动脉分割图像；融合初始分割图像和小动脉分割图像，得到整体动脉的最终分割图像。采用本方法能够提高血管三维影像分割的准确性。

技术领域

本申请涉及医学影像处理技术领域，特别是涉及一种血管三维影像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着医学影像处理技术的发展，出现了医学影像的语义分割技术，该技术能够对医学影像中的每一个像素进行分类，从而将不同种类的部位在医学影像中区分开，便于对感兴趣的部位进行分析。

传统方法中，通常是对二维医学影像进行分割。但是随着医学技术的进步，三维医学影像的应用越来越广泛，相较于二维医学影像分割而言，对三维医学影像进行准确分割更有信息量，能够为后续医学处理，提供更重要的参考价值。因此，如何对三维医学影像进行准确分割是需要解决的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对血管三维影像进行准确分割的血管三维影像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种血管三维影像分割方法，所述方法包括：

对原始样本血管三维影像进行加噪声处理和过欠均衡采样处理中的至少一种预处理，得到样本血管三维影像；

获取所述样本血管三维影像的整体动脉标注数据，并从所述整体动脉标注数据中分离出小动脉标注数据；

将所述样本血管三维影像和所述样本血管三维影像的整体动脉标注数据作为第一样本集合，进行深度学习训练，得到整体动脉分割模型；

将所述样本血管三维影像和所述小动脉标注数据作为第二样本集合，进行深度学习训练，得到小动脉分割模型；

将待分割的血管三维影像分别输入所述整体动脉分割模型和所述小动脉分割模型中，输出整体动脉的初始分割图像和小动脉分割图像；

融合所述初始分割图像和小动脉分割图像，得到整体动脉的最终分割图像。

在其中一个实施例中，所述将所述样本血管三维影像和所述样本血管三维影像的整体动脉标注数据作为第一样本集合，进行深度学习训练，得到整体动脉分割模型包括：

将所述第一样本集合输入深度学习网络中，输出非血管区域概率图、主动脉概率图和小动脉概率图；

对所述非血管区域概率图、主动脉概率图和小动脉概率图按图取出最大值的索引值，得到所述样本血管三维影像的整体动脉预测数据；

根据所述整体动脉预测数据和所述整体动脉标注数据之间的差异，迭代进行深度学习训练，得到整体动脉分割模型。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

对所述原始样本血管三维影像进行数据扩增、数据白化和插值中的至少一种预处理；

所述获取所述样本血管三维影像的整体动脉标注数据包括：

将所述原始样本血管三维影像和通过预处理得到的新增样本血管三维影像，作为最终的样本血管三维影像；

获取针对所述样本血管三维影像添加的整体动脉标注数据。

在其中一个实施例中，所述过欠均衡采样处理，是对所述原始样本血管三维影像进行过采样和欠采样结合的均衡采样处理；