医学影像分割方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种医学影像分割方法、装置、计算机设备和存储介质，获取医学影像数据；获取目标对象及目标对象在医学影像数据中的弱监督标注信息；根据弱监督标注信息，确定医学影像数据中针对目标对象的伪分割掩膜；基于伪分割掩膜、医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对目标对象的目标分割结果。由于基于弱监督标注信息对医学影像数据进行分割，因此，在对基于伪分割掩膜及医学影像数据进行映射时所采用的预设映射模型进行训练时，无需采用大量的人工标注信息，从而可以节约人力成本。

【技术实现步骤摘要】
医学影像分割方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及医学影像处理领域，特别是涉及一种医学影像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得的内部组织影像。医学影像分割在临床诊断决策、治疗规划以及术中导航中发挥着重要作用。传统的医学影像分割方法，在训练映射模型时需要采用像素/体素级别标注，耗时、耗力且需要医生的大力支持，获得大量优质标注非常困难。因此，传统医学影像分割的人力成本有待进一步降低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低人力成本的医学影像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。一种医学影像分割方法，所述方法包括：获取医学影像数据；获取目标对象及所述目标对象在所述医学影像数据中的弱监督标注信息；根据所述弱监督标注信息，确定所述医学影像数据中针对所述目标对象的伪分割掩膜；基于所述伪分割掩膜、所述医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对所述目标对象的目标分割结果。一种医学影像分割装置，所述装置包括：影像数据获取模块，用于获取医学影像数据；对象标注获取模块，用于获取目标对象及所述目标对象在所述医学影像数据中的弱监督标注信息；初步掩膜分割模块，用于根据所述弱监督标注信息，确定所述医学影像数据中针对所述目标对象的伪分割掩膜；目标结果分割模块，用于基于所述伪分割掩膜、所述医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对所述目标对象的目标分割结果。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取医学影像数据；获取目标对象及所述目标对象在所述医学影像数据中的弱监督标注信息；根据所述弱监督标注信息，确定所述医学影像数据中针对所述目标对象的伪分割掩膜；基于所述伪分割掩膜、所述医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对所述目标对象的目标分割结果。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取医学影像数据；获取目标对象及所述目标对象在所述医学影像数据中的弱监督标注信息；根据所述弱监督标注信息，确定所述医学影像数据中针对所述目标对象的伪分割掩膜；基于所述伪分割掩膜、所述医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对所述目标对象的目标分割结果。上述医学影像分割方法、装置、计算机设备和存储介质，获取医学影像数据；获取目标对象及目标对象在医学影像数据中的弱监督标注信息；根据弱监督标注信息，确定医学影像数据中针对目标对象的伪分割掩膜；基于伪分割掩膜、医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对目标对象的目标分割结果。由于基于弱监督标注信息对医学影像数据进行分割，因此，在对基于伪分割掩膜及医学影像数据进行映射时所采用的预设映射模型进行训练时，无需采用大量的人工标注信息，从而可以节约人力成本。附图说明图1为一个实施例中医学影像分割方法的应用环境图示意图；图2为一个实施例中医学影像分割方法的流程示意图；图3为一具体实施例中的医学影像分割方法的原理示意图；图4为另一具体实施例中的医学影像分割方法的原理示意图；图5为一个实施例中医学影像分割装置的结构框图；图6为一个实施例中计算机设备的结构示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。图1为一个实施例中医学影像分割方法的应用环境图示意图。本申请提供的医学影像分割方法，可应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。本申请实施例的医学影像分割方法可以运行在服务器104上，终端102可通过网络发送医学影像数据、目标对象及弱监督标注信息至服务器104，服务器104获取医学影像数据；获取目标对象及目标对象在医学影像数据中的弱监督标注信息；根据弱监督标注信息，确定医学影像数据中针对目标对象的伪分割掩膜；基于伪分割掩膜、医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对目标对象的目标分割结果。服务器104还可以将该目标分割结果反馈至终端。其中，终端102可以是台式设备或者移动终端，如台式电脑、平板电脑、智能手机等。服务器104可以是独立的物理服务器、物理服务器集群或者虚拟服务器。如图2所示，在一个实施例中，提供了一种医学影像分割方法。该方法可以运行于图1中的服务器104。该医学影像分割方法，包括以下步骤：S202，获取医学影像数据。医学影像数据可以包括二维医学影像数据及三维医学影像数据。医学影像数据可以是医学影像图片数据，也可以是医学影像视频数据。获取医学影像数据的方式可以是通过服务器的网络接口接收终端发送的医学影像数据。如医学影像数据可以是终端通过预设的链接请求服务器上的医学影像数据分割服务，并通过网络接口向服务器发送的医学影像数据，即终端发送医学影像数据分割请求。获取医学影像数据的方式还可以是服务器访问预设存储位置，从预设存储位置上读取到医学影像数据。如，医学影像数据可以预先存储在服务器的预设存储位置处，在进行医学影像分割时，服务器读取预设存储位置处的医学影像数据，从而获取到该医学影像数据。获取医学图像数据的方式还可以是采集医学影像数据，也可以是读取采集到的医学影像数据。S204，获取目标对象及目标对象在医学影像数据中的弱监督标注信息。可以是终端获取目标对象及目标对象在医学影像数据中的弱监督标注信息，然后通过网络接口发送至服务器，服务器接收该目标对象及目标对象在医学影像数据中的弱监督标注信息。目标对象是指期望从医学影像数据中分割出来的对象，可以是肝脏、心脏、肺、脾、胃等组织的图像。弱监督标注信息是用于对医学影像数据中的目标对象的位置进行标注的信息。区别于采用像素/体素级别的标注，需要在像素/体素级别详细地标注目标对象的位置信息。弱监督标注，无需精确到像素/体素级别，粗略地标注目标对象的位置信息即可。弱监督标注信息是指粗略地标注目标对象的位置的信息。可以通过一点、一撇、一个边界框等弱监督标注方式，粗略地标注目标对象的位置信息。如，可以通过一个点标注的方式，来表示目标对象在这个点所标注的位置上；又如，通过一撇标注的方式，来表示目标对象在这个撇所标注的位置上；再如，通过一个边界框标注的方式，来表示目标对象在这个边界框所标注的范围之内。其中，点标注是指通过在图像上画一点来标识目标对象。撇标注，是指通过在图像上画一撇来标识目标对象。边界框是指包含分割物体的最小矩阵框。边界框标注是指通过在图像上画一个边界框来标识目标对象。这些弱监督标注的方式可以节约大量的人工标注成本，而相对于无监督方式又能够具有更准确的分割结果。获取目标对象的方式可以是，通过终端接收用户输入的目标对象，终端将该目标对象发送至服务器，服务器接收该目标对象。该用户输入的方式可以是通过在终端上提供选择界面，然后用户通过选择的方式输入，即终端可以通过接收选择指令的方式接收用户输入的目标对象，然后通过转发接收选择指令至服务器的方式，使得服务器接收该选择指令，并对该选择指令进行分析而获取到用户输入的目标对象；该用户输入的方式也可以是通过在终端提供录入目标对象的界面，然后通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医学影像分割方法，所述方法包括：获取医学影像数据；获取目标对象及所述目标对象在所述医学影像数据中的弱监督标注信息；根据所述弱监督标注信息，确定所述医学影像数据中针对所述目标对象的伪分割掩膜；基于所述伪分割掩膜、所述医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对所述目标对象的目标分割结果。

【技术特征摘要】
1.一种医学影像分割方法，所述方法包括：获取医学影像数据；获取目标对象及所述目标对象在所述医学影像数据中的弱监督标注信息；根据所述弱监督标注信息，确定所述医学影像数据中针对所述目标对象的伪分割掩膜；基于所述伪分割掩膜、所述医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对所述目标对象的目标分割结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述伪分割掩膜、所述医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对所述目标对象的目标分割结果，包括：基于所述伪分割掩膜及所述医学影像数据，采用不少于两个预设映射模型进行映射，得到针对所述目标对象的各中间分割结果；融合各所述中间分割结果，得到针对所述目标对象的目标分割结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述伪分割掩膜及所述医学影像数据，采用不少于两个预设映射模型进行映射，得到针对所述目标对象的各中间分割结果，包括：基于所述伪分割掩膜及所述医学影像数据，采用结构类型不少于两种的至少两个神经网络模型进行映射，得到针对所述目标对象的各中间分割结果。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，不少于两个所述预设映射模型的训练过程中，采用自步学习的方式对不少于两个所述预设映射模型进行训练。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述不少于两个所述预设映射模型的训练过程包括：基于训练过程中的所述伪分割掩膜训练不少于两个中间预设映射模型；基于训练过程中的所述医学影像数据，通过不少于两个中间预设映射模型进行映射，得到不少于两个的预测训练分割结果；根据满足置信度条件的所述预测训练分割结果，并结合先验知识，生成进阶伪分割掩膜；基于所述进阶伪分割掩膜重新训练不少于两个所述中间预设映射模型，直至达到预设停止条件得到所述预设映射模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述伪分割掩膜、所述医学影像数据及预设映射模型进行映射，得到针对所述目标对象的目标分割结果，包括：通过基于所述伪分割掩膜得到的所述预设映射模型，对所述医学影像数据进行映射，得到针对所述目标对象的目标分割结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述伪分割掩膜及所述医学影像数据进行映射，得到针对所述目标对象的目标分割结果，包括：基于所述伪分割掩膜及所述医学影像数据进行映射，得到针对所述目标对象的预测分割结果；...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹世磊，马锴，郑冶枫，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44