[发明专利]脑部影像分割模型训练方法、分割方法及装置

说明书

本发明提供一种脑部影像分割模型训练方法、分割方法及装置，方法包括：获取患者脑部的扫描影像以及患者的症状对应的脑部分区模板；基于所述扫描影像和所述脑部分区模板的数据集建立神经网络，并训练神经网络分割模型；对所述脑部分区模板中的脑部分区进行加权，以获得脑部影像分割模型。本发明以卒中患者的症状对应患病脑区，再以该脑区作为高权重，结合卒中患者就诊时的影像进行分割标注。可找到准确的症状对应的脑部区域。

技术领域

本发明涉及影像处理技术领域，尤其涉及脑部影像分割模型训练方法、分割方法及装置。

背景技术

脑动脉的急性或慢性闭塞使得部分脑组织得不到充足的血液供应而梗死从而形成缺血型卒中。基于CT或者磁共振等医学影像，对脑组织的梗死区域进行分割标注，是医学影像处理中的一个热点。然而，缺血性卒中容易复发，而陈旧性的梗死和新发的梗死区的影像学表现在CT平扫、磁共振弥散权重影像上表现极为接近。现有的影像处理方法难以进行区分。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种脑部影像分割模型训练方法、分割方法及装置，用以解决上述背景技术中存在的技术问题。

第一方面，本发明提供一种脑部影像分割模型训练方法，包括：获取患者脑部的扫描影像以及患者的症状对应的脑部分区模板；

基于所述扫描影像和所述脑部分区模板的数据集建立神经网络，并训练神经网络分割模型；

对所述脑部分区模板中的脑部分区进行加权，以获得脑部影像分割模型。

根据本发明的一个实施例，在所述神经网络分割模型的解码层中加入注意力机制。

根据本发明的一个实施例，获取患者的症状对应的脑部分区模板，包括：

获取患者的症状；

基于所述患者的症状，在预先设置的脑部分区的集合中，找到与所述症状对应的脑部分区模板。

根据本发明的一个实施例，所述患者的症状包括视觉瘫痪、表达性失语、半侧忽视、感知性失语、方向错乱、中央面部神经或舌下神经瘫痪、同侧偏盲、上肢瘫痪、下肢瘫痪、上肢感觉丧失、下肢感觉丧失、半侧脸部感觉丧失和构音障碍中的一种或多种。

根据本发明的一个实施例，所述脑部分区包括：丘脑、放射冠、基底节、大脑前动脉供血区，额极至中央前沟区域、大脑前动脉供血区，中央旁小叶区域、大脑前动脉供血区，新皮质楔前叶及顶上小叶区域、大脑中动脉供血区分区和大脑后动脉供血区，其中，一个所述症状对应包括至少一个脑部分区。

根据本发明的一个实施例，所述扫描影像包括CT平扫、CT增强、CT灌注、MR弥散、MR灌注和MR-自旋回波标记中一个或多个影像。

第二方面，本发明还提供一种脑部梗死影像分割模型训练装置，包括：

获取模块，用于获取患者脑部的扫描影像以及患者的症状对应的脑部分区模板；

训练模块，用于基于所述扫描影像和所述脑部分区模板的数据集建立神经网络，并训练神经网络分割模型；

确定模块，用于对所述脑部分区模板中的脑部分区进行加权，以获得脑部梗死影像分割模型。

根据本发明的一个实施例，所述确定模块用于：在所述神经网络分割模型的解码层中加入注意力机制。

根据本发明的一个实施例，所述获取模块用于：

获取患者的症状；

基于所述患者的症状，在预先设置的脑部分区的集合中，找到与所述症状对应的脑部分区模板。

第三方面，本发明还提供一种脑部影像分割方法，包括：

获取待处理的扫描影像；