[发明专利]肌肉CT影像勾画方法、系统、电子设备和机器存储介质

权利要求书

1.一种肌肉CT影像勾画方法，其特征在于，所述方法包括：

将获取的肌肉CT影像进行预处理，得到预处理后的肌肉影像序列；

对所述肌肉影像序列于CT矢状位进行定位识别，得到目标肌肉的矢状位定位图像；其中，所述目标肌肉包括指定位置的肌肉或肌肉群；

对所述目标肌肉的矢状位定位图像于轴位水平进行分割处理，得到针对所述指定位置的肌肉或肌肉群的CT影像的分割结果及参数结果；所述分割结果包括多种肌肉参数。

2.根据权利要求1所述的肌肉CT影像勾画方法，其特征在于，所述将获取的肌肉CT影像进行预处理，得到肌肉影像序列的步骤，包括：

对所述肌肉CT影像进行重采样，得到重采样后的肌肉CT影像；所述肌肉CT影像包括多个椎体水平的影像图像；

对所述重采样后的肌肉CT影像进行感兴趣区域提取，得到肌肉区域图像；其中，所述肌肉区域图像包括待分割肌肉区域；

对所述肌肉区域图像进行归一化处理，得到所述肌肉影像序列。

3.根据权利要求1所述的肌肉CT影像勾画方法，其特征在于，所述对所述肌肉影像序列于CT矢状位进行定位识别，得到目标肌肉的矢状位定位图像的步骤，包括：

基于预先训练好的定位神经网络对所述肌肉影像序列于CT矢状位进行定位识别，得到所述目标肌肉的矢状位定位图像；

其中，所述预先训练好的定位神经网络包括依次连接的输入层、第一指定数量的第一卷积层、第一最大值池化层、第一指定数量的第二卷积层、第二最大值池化层、第一指定数量的第三卷积层、第三最大值池化层、第二指定数量的第四卷积层、第四最大值池化层、第三指定数量的全连接层及输入层。

4.根据权利要求3所述的肌肉CT影像勾画方法，其特征在于，所述第一指定数量为2；第二指定数量为1；第三指定数量为2。

5.根据权利要求1所述的肌肉CT影像勾画方法，其特征在于，所述对所述目标肌肉的矢状位定位图像于轴位水平进行分割处理，得到针对所述指定位置的肌肉或肌肉群的CT影像的分割结果的步骤，包括：

将所述目标肌肉的矢状位定位图像输入至预先训练好的分割神经网络，得到针对所述指定位置的肌肉或肌肉群的CT影像的多种所述分割结果；

其中，所述预先训练好的分割神经网络包括依次连接的输入层、正向分割子网络、反向分割子网络、卷积层和softmax层；其中，所述正向分割子网络包括第四预设个数的卷积残差模块-池化层对；所述反向分割子网络包括第五预设个数的卷积残差模块-反池化层对。

6.根据权利要求1所述的肌肉CT影像勾画方法，其特征在于，所述肌肉参数包括肌肉横截面积、肌肉面积指数、平均CT值、肌肉脂肪浸润程度。

7.根据权利要求6所述的肌肉CT影像勾画方法，其特征在于，所述肌肉脂肪浸润程度通过脂肪CT值范围和肌肉CT值范围表征；其中，脂肪CT值范围：-190～-30Hu；肌肉CT值范围：-29～150Hu。

8.一种肌肉CT影像勾画系统，其特征在于，所述系统包括：

预处理模块，用于将获取的肌肉CT影像进行预处理，得到预处理后的肌肉影像序列；

定位识别模块，用于对所述肌肉影像序列于CT矢状位进行定位识别，得到目标肌肉的矢状位定位图像；其中，所述目标肌肉包括指定位置的肌肉或肌肉群；

分割处理模块，用于对所述目标肌肉的矢状位定位图像于轴位水平进行分割处理，得到针对所述指定位置的肌肉或肌肉群的CT影像的分割结果；所述分割结果包括多种肌肉参数。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的肌肉CT影像勾画方法。

10.一种机器存储介质，其特征在于，所述机器存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现权利要求1至7任一项所述的肌肉CT影像勾画方法。