[发明专利]支气管镜的位置确定方法、装置、系统、设备与介质

说明书

本发明提供了一种支气管镜的位置确定方法、装置、系统、设备与介质，支气管镜的位置确定方法，包括：获取目标对象的虚拟支气管树；识别所述目标对象的虚拟支气管树的分叉节点，并基于识别出的分叉节点，获得所述目标对象的虚拟支气管树中各肺段与分叉节点的标识信息；获取所述目标对象的术中图像；通过将所述术中图像与所述目标对象的虚拟支气管树的虚拟切片图进行匹配，确定匹配于所述术中图像的目标虚拟切片图；确定所述目标对象的虚拟支气管树中匹配于所述目标虚拟切片图的相应的肺段与分叉节点的标识信息，确定出的标识信息被用于表征所述支气管镜在所述目标对象中的当前位置。

技术领域

本发明涉及支气管镜领域，尤其涉及一种支气管镜的位置确定方法、装置、系统、设备与介质。

背景技术

支气管镜导航，指的是：通过对支气管镜位置的确定，给术中实际拍摄视频图像提供导航指导。

然而，现有相关技术中，在确定支气管镜位置时，并不能准确定位并描述出支气管镜处于何种肺段，可见，现有技术中，导航定位时所反馈的信息较为有限，难以满足支气管镜导航需求。

发明内容

本发明提供一种支气管镜的位置确定方法、装置、系统、设备与介质，以解决导航结果难以满足需求的问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种支气管镜的位置确定方法，包括：

获取目标对象的虚拟支气管树；

识别所述目标对象的虚拟支气管树的分叉节点，并基于识别出的分叉节点，获得所述目标对象的虚拟支气管树中各肺段与分叉节点的标识信息；

获取所述目标对象的术中图像，所述术中图像是支气管镜在所述目标对象内行进时拍摄到的；

通过将所述术中图像与所述目标对象的虚拟支气管树的虚拟切片图进行匹配，确定匹配于所述术中图像的目标虚拟切片图；

确定所述目标对象的虚拟支气管树中匹配于所述目标虚拟切片图的相应的肺段与分叉节点的标识信息，确定出的标识信息被用于表征所述支气管镜在所述目标对象中的当前位置。

可选的，识别所述目标对象的虚拟支气管树的分叉节点，包括：

将获取到的所述目标对象的虚拟支气管树输入预先训练的节点识别神经网络，获得所述节点识别神经网络输出的所述目标对象的虚拟支气管树所含的各个分叉节点的位置。

可选的，所述节点识别神经网络由下述方式训练得到：

分别提取训练样本集合中的各个训练样本的样本特征，所述训练样本所含的虚拟支气管树上被标注有标签，所述标签用于标记所述训练样本所含虚拟支气管树中各个分叉节点的实际位置；

通过将提取到的样本特征输入所述节点识别神经网络中，获得所述节点识别神经网络输出的所述训练样本所含虚拟支气管树中各个分叉节点的预测位置；

根据所述实际位置与所述预测位置之间的差异信息调整所述节点识别神经网络，获得训练后的节点识别神经网络。

可选的，基于识别出的分叉节点，获得所述目标对象的虚拟支气管树中各肺段与分叉节点的标识信息，包括：

通过将所述目标对象的虚拟支气管树内识别出的分叉节点与支气管树的知识图谱进行匹配，确定所述标识信息。

可选的，通过将所述目标对象的虚拟支气管树内识别出的分叉节点与支气管树的知识图谱进行匹配，确定所述标识信息，包括：

以所述识别出的分叉节点为顶点、所述目标对象的虚拟支气管树中用于连接识别出的分叉节点的肺段为边，构建第三图数据；

将所述第三图数据输入预先训练的第二图卷积网络，以利用所述第二图卷积网络确定所述目标对象的虚拟支气管树中的分叉节点与肺段之间的对应关系；