[发明专利]基于三维影像的关键结构重建方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种基于三维影像的关键结构重建方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：对目标部位的原始三维医学影像进行前置采样处理，得到指定尺寸的三维医学影像；对所述指定尺寸的三维医学影像进行语义分割处理，得到对应的三维标记图像；基于所述三维标记图像进行后置采样处理，得到满足高分辨率条件的目标标记图像；基于所述三维标记图像中每个体素分别对应的概率值，对所述目标标记图像进行分割，得到至少一张三维结构图像；对每张三维结构图像分别进行重建处理，得到与各关键结构分别对应的目标三维结构模型。本方法通过融合计算机视觉技术和机器学习技术，显著提高了重建关键结构的精确度。

技术领域

本申请涉及图像技术领域，特别是涉及一种基于三维影像的关键结构重建方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，以及图像处理模型的训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着计算机技术的发展，出现了各种医学扫描仪器，比如CT(ComputedTomography，电子计算机断层扫描)设备、核磁共振设备、以及超声设备等，通过这些医学扫描仪器可以对不同对象的不同部位进行扫描以获得相应的医学影像。随着技术的发展，已出现一些对医学影像进行相关应用的场景，比如对这些医学影像进行分割，以辅助进行医疗教学或者医学识别等。

传统的对医学影像进行分割的方式，常常采用图值分割的方式，但由于医学设备的扫描分辨率过低，医学影像的轴向分辨率低并往往呈现明显的断层，通过传统的图值分割的方式对医学影像直接进行分割时，所得到的图像也会具有断层的现象，存在分割影像的质量不够好，难以满足可视化的需求。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于三维影像的关键结构重建方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品、以及图像处理模型的训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

一方面，本申请提供了一种基于三维影像的关键结构重建方法。所述方法包括：

对目标部位的原始三维医学影像进行前置采样处理，得到指定尺寸的三维医学影像，所述目标部位包括有至少一个关键结构；

对所述指定尺寸的三维医学影像进行语义分割处理，得到对应的三维标记图像，所述三维标记图像中的每个体素都对应有属于各个关键结构的概率值；

基于所述三维标记图像进行后置采样处理，得到满足高分辨率条件的目标标记图像；

基于所述三维标记图像中每个体素分别对应的概率值，对所述目标标记图像进行分割，得到至少一张三维结构图像，每张三维结构图像对应一个关键结构；

对每张三维结构图像分别进行重建处理，得到与各关键结构分别对应的目标三维结构模型，所述目标三维结构模型用于进行可视化展示。

另一方面，本申请还提供了一种基于三维影像的关键结构重建装置。所述装置包括：

前置采样模块，用于对目标部位的原始三维医学影像进行前置采样处理，得到指定尺寸的三维医学影像，所述目标部位包括有至少一个关键结构；

语义分割模块，用于对所述指定尺寸的三维医学影像进行语义分割处理，得到对应的三维标记图像，所述三维标记图像中的每个体素都对应有属于各个关键结构的概率值；

后置采样模块，用于基于所述三维标记图像进行后置采样处理，得到满足高分辨率条件的目标标记图像；

结构分割模块，用于基于所述三维标记图像中每个体素分别对应的概率值，对所述目标标记图像进行分割，得到至少一张三维结构图像，每张三维结构图像对应一个关键结构；

三维重建模块，用于对每张三维结构图像分别进行重建处理，得到与各关键结构分别对应的目标三维结构模型，所述目标三维结构模型用于进行可视化展示。