(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210577649.4 (22)申请日 2022.05.25 (71)申请人 复旦大学 地址 200433 上海市杨 浦区邯郸路2 20号 (72)发明人 张立华　杨仲伟　邝昊鹏　张绪坤　 (74)专利代理 机构 北京纪凯知识产权代理有限 公司 11245 专利代理师 赵旭 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 3/40(2006.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 10/774(2022.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种器官图像分割的方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本公开提供了一种器官图像 分割的方法、 装 置、 设备及存储介质， 属于计算技术领域， 能够提 高器官尤其是小器官的分割准确度。 具体地， 通 过参考大器官形状来帮助难以分割的小器官实 现精准分割， 改进了当前器官分割的方法， 从而 使小器官在形状不定、 体素少、 边界模糊的情况 下也能获得很好的分割效果。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115100115 A 2022.09.23 CN 115100115 A 1.一种器官图像分割方法， 其特 征在于， 获取原始图像数据集， 对原 始图像数据集预处 理， 基于所述数据集， 利用深度学习方法训练获得第一分割模型， 所述第一分割模型用于 对多器官的粗分割， 基于所述第一分割模型获取多器官的粗分割结果， 根据所述粗分割结果中小器官体素比较多的区域， 在原始分辨率的图像上划分得到一 个或多个第一小块， 并保存所述第一小块的位置和尺寸信息， 根据粗分割结果计算所述第 一小块里小器官及其周围的器官的形状特征， 所述形状特 征通过主动外观模型表征， 使用所述第 一小块和周围器官的形状特征变化训练得到第 二分割模型， 所述第 二分割 模型用于对小器官的细分割， 基于所述第二分割模型对小器官细分割得到一个或多个第二小块， 基于所述第一小块的位置和尺寸， 利用所述第二小块 替代所述第一小块。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述器官图像具体为器官CT图像。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 预处理包括， 将所述原始图像数据集随机 划分训练集和验证集， 然后将是原始图像放缩到统一尺寸以适应网络模型， 再根据CT图像 中器官的窗位和窗宽划分HU值的范围， 将高于预设范围的置为HU值的上限， 低于预设范围 的置为HU值的下限， 并对HU值进行归一 化。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第 一分割模型和所述第 二分割模型基 于3D‑UNet训练得到 。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一分割模型获取多器官的 粗分割结果， 具体为， 先使用预 处理过的数据进 行模型验证， 然后使用最大连通标记法对分 割的结果进行后处理， 即先标记每个器官 的所有连通区域， 只保留每个器官 的最大连通区 域， 之后放大到原图像的大小， 从而 使得标签和原 始图像对应， 得到多器官的粗分割结果。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据粗分割结果计算所述第 一小块里 小器官及其周围的器官 的形状特征， 具体为， 在每个已经切割 出的所述第一小块的图像中 找到一组定义对应关系的点， 通过对齐每张图像上 的控制点集并应用主成分分析， 可以生 成一个统计形状模型， 通过将每个灰度图像扭曲成平均参考图像， 可以将主成分分析应用 于生成的纹理， 以生成统计纹理模型， 然后使用已知的对应关系将每个归一化强度图像扭 曲到模型参 考帧中， 通过训练生成主动外观模型。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 二分割模型对小器官细 分 割得到一个或多个第二小块， 具体为， 匹配主动外观模型以估计与模 型帧的对应关系； 使用 产生的对应关系将归一化 强度扭曲到模型帧中； 使用体素概率估计计算参考帧中的概率图 像； 使用将其扭曲到图像帧中的对应关系； 基于概率值选择每个体素所属的标签， 从而获得 图像分割结果。 8.一种器官图像分割的装置， 其特 征在于， 该装置包括， 预处理单元， 用于获取原 始图像数据集， 对原 始图像数据集预处 理， 第一分割模型训练单元， 用于基于所述数据集， 利用深度学习方法训练获得第一分割 模型， 所述第一分割模型用于对多器官的粗分割，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115100115 A 2图像粗分割单 元， 用于基于所述第一分割模型获取多器官的粗分割结果， 记录单元， 用于根据所述粗分割结果中小器官体素比较多的区域， 在原始分辨率的图 像上划分得到一个或多个第一小块， 并保存所述第一小块的位置和尺寸信息， 第二分割 模型训练单元， 用于根据粗分割结果计算所述第 一小块里小器官及其周围的 器官的形状特征， 所述形状特征通过主动外观模型表征， 使用所述第一小块和周围器官 的 形状特征变化训练得到第二分割模型， 所述第二分割模型用于对小器官的细分割， 图像细分割单元， 用于基于所述第 二分割模型对小器官细 分割得到一个或多个第 二小 块， 基于所述第一小块的位置和尺寸， 利用所述第二小块 替代所述第一小块。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求 1‑7中 任一项所述的方法的步骤。 10.一种用以存储处理器可执行指令数据的计算机可读存储介质， 所述计算机可读存 储介质中存储的处理器可执行指 令数据在被执行时能够致使处理器实施如权利要求 1‑7中 任一项权利要求所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115100115 A 3