申请/专利权人：真健康(北京)医疗科技有限公司

申请日：2022-09-19

公开（公告）日：2022-12-09

公开（公告）号：CN115205298B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.12.09#授权;2022.11.04#实质审查的生效;2022.10.18#公开

摘要：本发明实施例提供一种肝部区域血管分割方法及设备，属于数字化医疗技术领域。该方法包括：构建肝部区域血管的分割网络；将肝部图像转化为肝部血管重建分割图；利用肝部区域血管的分割网络，在肝部血管分割公共数据集上进行训练，得到训练完毕的肝部血管分割网络；以及将肝部血管重建分割图输出为肝部区域血管分割图像。本申请将自动提取CT影像中肝部区域多尺度局部特征以及全局特征并使用多任务一致性输出分支建模血管特征转换关系，从而实现肝部血管分割；使用的组合的类别平衡损失函数，针对多任务以及血管数据的特点，缓解了网络的极端类别不平衡问题。

主权项：1.一种肝部区域血管分割方法，其特征在于，所述方法包括：构建肝部区域血管的分割网络，所述肝部区域血管的分割网络具有n层编码器-解码器结构的正交移动窗口的深度自注意力网络和多任务一致性输出分支网络；所述深度自注意力网络作为骨干网络，所述骨干网络由对称的编码器和解码器构成，并具有卷积和深度自注意力的交替运算；所述编码器的第一层是嵌入层，用于将肝部图像进行编码，随后的卷积层将输入的特征下采样为第一阈值尺寸，且所述编码器将所述随后的卷积层输出特征传递给所述解码器对应层，其中所述编码器利用深度自注意力运算以计算所述输出特征间的联系，捕获全局特征；所述解码器的最后一层为特征扩展层，将所述输入的特征恢复到指定维度，所述解码器的卷积层接受上一层的输出及所述编码器对应层的输入，并上采样为高维特征或第二阈值尺寸；所述多任务一致性输出分支网络接收所述骨干网络输出的所述高维特征或第二阈值尺寸，获得血管半径和血管直接分割图；对所述血管直接分割图进行软骨架化，获得血管中轴；利用所述血管中轴和所述血管半径，将三个正交平面上的正交卷积替代所述骨干网络和所述多任务一致性输出分支网络中的三维卷积进行计算，获得肝部血管重建分割图；利用所述肝部区域血管的分割网络，在肝部血管分割公共数据集上进行训练，得到训练完毕的肝部血管分割网络，训练过程中根据预测结果和真实标注，利用类别平衡损失函数计算损失，将所述肝部血管重建分割图输出为肝部区域血管分割图像。

全文数据：

权利要求：

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