[发明专利]一种肺血管分段定位的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种肺血管分段定位的方法，其特征在于，所述方法包括：

从获取的肺部三维图像中，分割提取目标肺血管所在三维图像的最大外接立方体区域作为第一输入数据；

将第一输入数据输入训练好的肺血管分段定位模型中，得到所述目标肺血管的第一分段结果、第二分段结果以及初始定位结果，其中，所述第一分段结果用于确定所述目标肺血管的主干，所述第二分段结果用于确定所述目标肺血管的不同分支类别下的每一血管分支，所述初始定位结果用于确定所述目标肺血管的每一血管分支对应的起始点坐标；所述肺血管分段定位模型是基于以分段训练损失和定位训练损失的和值作为模型的总体训练损失的方式，对原始模型进行重复训练得到的；

利用所述第一分段结果与所述第二分段结果，确定所述目标肺血管的每一血管分支对应的定位候选区域；

针对所述目标肺血管的每一血管分支，利用该血管分支对应的所述定位候选区域，对所述初始定位结果中该血管分支对应的起始点坐标进行修正，得到所述目标肺血管的最终定位结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述肺部三维图像之前，所述方法，还包括：

从历史肺部三维图像中，分割提取历史肺血管所在三维图像的最大外接立方体区域作为第一样本数据；

利用所述历史肺血管的主干所在的图像区域和每一血管分支所在的图像区域，对所述第一样本数据中的所述历史肺血管进行分段标记，得到目标分段数据；

针对所述第一样本数据中历史肺血管的每一血管分支，利用该血管分支对应的历史定位区域，对所述第一样本数据中的所述历史肺血管进行定位标记，得到目标定位数据，其中，所述历史定位区域是所述历史肺血管的每一血管分支的起始横截面所在的球形区域；

按照预先设置的分割比例，对所述第一样本数据进行分割，得到两个第二样本数据，其中，所述第二样本数据是所述历史肺血管的左半部或右半部所在的第一样本数据；

针对每一第二样本数据，对该第二样本数据进行数据扩增处理，得到该第二样本数据对应的第三样本数据；

将每一所述第三样本数据、所述目标分段数据以及所述目标定位数据作为训练样本，对肺血管分段定位模型进行训练，得到训练好的肺血管分段定位模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将每一所述第三样本数据、所述目标分段数据以及所述目标定位数据作为训练样本，对肺血管分段定位模型进行训练，包括：

针对每一所述第三样本数据，对该第三样本数据中所述历史肺血管的主干所在的图像区域进行分类预测，得到第一预测结果；

对该第三样本数据中所述历史肺血管的每一血管分支所在的图像区域进行分类预测，得到第二预测结果；

对该第三样本数据中所述历史肺血管的每一血管分支对应的所述历史定位区域进行定位预测，得到第三预测结果；

利用所述目标分段数据，计算第一标准样本与所述第一预测结果之间的第一损失，其中，第一标准样本是所述目标分段数据中所述历史肺血管的主干所在的图像区域；

利用所述目标分段数据，计算第二标准样本与所述第二预测结果之间的第二损失，其中，第二标准样本是所述目标分段数据中所述历史肺血管的每一血管分支所在的图像区域；

利用所述目标定位数据，计算所述目标定位数据与所述第三预测结果之间的第三损失；

根据所述第一损失、所述第二损失以及所述第三损失，对肺血管分段定位模型进行重复训练，直至所述肺血管分段定位模型达到收敛。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一输入数据输入训练好的肺血管分段定位模型中，得到所述目标肺血管的第一分段结果、第二分段结果以及初始定位结果，包括：

对所述第一输入数据中所述目标肺血管的主干所在的图像区域进行分类预测，得到所述第一分段结果；

对所述第一输入数据中所述目标肺血管的每一血管分支所在的图像区域进行分类预测，得到所述第二分段结果；

对所述第一输入数据中所述目标肺血管的每一血管分支对应的目标定位区域进行定位预测，得到所述初始定位结果，其中，所述目标定位区域是所述目标肺血管的每一血管分支的起始横截面所在的球形区域，所述起始点坐标是每一所述目标定位区域的质心坐标。