骨组织定位方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种骨组织定位方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标体数据；所述目标体数据包括多个二维扫描图像；各所述二维扫描图像中包括多类骨组织；对所述多个二维扫描图像进行转换处理，得到所述多类骨组织对应的目标点云；所述目标点云由多类骨组织对应的点云点组成；根据所述目标点云进行骨组织识别，得到各类骨组织所在的目标区域。采用本方法能够缩短骨组织定位时间。

【技术实现步骤摘要】
骨组织定位方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及组织定位
，特别是涉及一种骨组织定位方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着医疗影像技术的发展，器官定位作为医疗影像的基本预处理，在图像配准、器官分割和病灶检测等应用中有着非常重要的作用。相关技术中，通常是对CT(ComputedTomography，电子计算机断层扫描)图像的二维片层图像进行分类，根据分类结果进行器官定位。但是，器官边缘的分类结果往往不够准确，而且由于需要对横冠矢三个方向的片层进行分类，因此耗时较长。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够缩短定位时间的骨组织定位方法、装置、计算机设备和存储介质。一种骨组织定位方法，该方法包括：获取目标体数据；目标体数据包括多个二维扫描图像；各二维扫描图像中包括多类骨组织；对多个二维扫描图像进行转换处理，得到多类骨组织对应的目标点云；目标点云由多类骨组织对应的点云点组成；根据目标点云进行骨组织识别，得到各类骨组织所在的目标区域。在其中一个实施例中，上述对多个二维扫描图像进行转换处理，得到多类骨组织对应的目标点云，包括：对各二维扫描图像进行阈值划分处理，得到各二维扫描图像对应的掩模图像；分别对各掩模图像进行边界提取，得到各掩模图像中骨组织的边界点；根据预先设置的映射关系分别对各边界点进行坐标转换处理，得到各边界点对应的点云点，并由多个点云点组成目标点云。在其中一个实施例中，上述对各二维扫描图像进行阈值划分处理，得到各二维扫描图像对应的掩模图像，包括：将各二维扫描图像中第一像素点的像素值设置为第一值，将各二维扫描图像中第二像素点的像素值设置为第二值；根据各二维扫描图像中每个像素点设置后的像素值，生成各二维扫描图像对应的掩模图像。在其中一个实施例中，上述分别对各掩模图像进行边界提取，得到各掩模图像中骨组织的边界点，包括：对各掩模图像中像素值为第一值的像素点进行连通处理，得到各掩模图像中的连通区域；提取各掩模图像中连通区域的边界，得到各掩模图像中骨组织的边界点。在其中一个实施例中，在上述根据预先设置的映射关系分别对各边界点进行坐标转换处理之前，还包括：对多个边界点进行抽样处理，得到预设数量的目标边界点；对应地，根据预先设置的映射关系分别对各边界点进行坐标转换处理，得到各边界点对应的点云点，并由多个点云点组成目标点云，包括：根据映射关系分别对各目标边界点进行坐标转换处理，得到各目标边界点对应的点云点，并由多个点云点组成目标点云。在其中一个实施例中，在上述根据预先设置的映射关系分别对各边界点进行坐标转换处理之前，还包括：根据多个二维扫描图像之间的层间分辨率和各二维扫描图像的层内分辨率，建立映射关系。在其中一个实施例中，上述根据目标点云进行骨组织识别，得到各类骨组织所在的目标区域，包括：将目标点云输入到预先训练的识别网络中，得到识别网络输出的识别结果；识别结果包括各类骨组织对应的识别框和分类标识；根据映射关系对各类骨组织对应的识别框进行坐标转换处理，得到目标体数据中各类骨组织所在的目标区域。在其中一个实施例中，还包括：根据二维扫描图像的尺寸对各类骨组织所在的目标区域进行调整，以使各类骨组织所在的目标区域与二维扫描图像的尺寸匹配。一种骨组织定位装置，该装置包括：体数据获取模块，用于获取目标体数据；目标体数据包括多个二维扫描图像；各二维扫描图像中包括多类骨组织；点云转换模块，用于对多个二维扫描图像进行转换处理，得到多类骨组织对应的目标点云；目标点云由各类骨组织对应的点云点组成；定位模块，用于根据目标点云进行骨组织识别，得到各类骨组织所在的目标区域。在其中一个实施例中，上述点云转换模块，包括：阈值划分子模块，用于对各二维扫描图像进行阈值划分处理，得到各二维扫描图像对应的掩模图像；边界提取子模块，用于分别对各掩模图像进行边界提取，得到各掩模图像中骨组织的边界点；坐标转换子模块，用于根据预先设置的映射关系分别对各边界点进行坐标转换处理，得到各边界点对应的点云点，并由多个点云点组成目标点云。在其中一个实施例中，上述阈值划分子模块，具体用于将各二维扫描图像中第一像素点的像素值设置为第一值，将各二维扫描图像中第二像素点的像素值设置为第二值；根据各二维扫描图像中每个像素点设置后的像素值，生成各二维扫描图像对应的掩模图像。在其中一个实施例中，上述边界提取子模块，具体用于对各掩模图像中像素值为第一值的像素点进行连通处理，得到各掩模图像中的连通区域；提取各掩模图像中连通区域的边界，得到各掩模图像中骨组织的边界点。在其中一个实施例中，还包括：抽样处理模块，用于对多个边界点进行抽样处理，得到预设数量的目标边界点；对应地，点云转换模块，具体用于根据映射关系分别对各目标边界点进行坐标转换处理，得到各目标边界点对应的点云点，并由多个点云点组成目标点云。在其中一个实施例中，还包括：映射关系建立模块，用于根据多个二维扫描图像之间的层间分辨率和各二维扫描图像的层内分辨率，建立映射关系。在其中一个实施例中，上述定位模块，具体用于将目标点云输入到预先训练的识别网络中，得到识别网络输出的识别结果；识别结果包括各类骨组织对应的识别框和分类标识；根据映射关系对各类骨组织对应的识别框进行坐标转换处理，得到目标体数据中各类骨组织所在的目标区域。在其中一个实施例中，还包括：区域调整模块，用于根据二维扫描图像的尺寸对各类骨组织所在的目标区域进行调整，以使各类骨组织所在的目标区域与二维扫描图像的尺寸匹配。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：获取目标体数据；目标体数据包括多个二维扫描图像；各二维扫描图像中包括多类骨组织；对多个二维扫描图像进行转换处理，得到多类骨组织对应的目标点云；目标点云由多类骨组织对应的点云点组成；根据目标点云进行骨组织识别，得到各类骨组织所在的目标区域。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：获取目标体数据；目标体数据包括多个二维扫描图像；各二维扫描图像中包括多类骨组织；对多个二维扫描图像进行转换处理，得到多类骨组织对应的目标点云；目标点云由多类骨组织对应的点云点组成；根据目标点云进行骨组织识别，得到各类骨组织所在的目标区域。上述骨组织定位方法、装置、计算机设备和存储介质，计算机设备获取目标体数据，其中目标体数据包括多个二维扫描图像，各二维扫描图像中包括多类骨组织；之后，计算机设备对多个二维扫描图像进行转换处理，得到多类骨组织对应的目标点云；对多个二维扫描图像进行转换处理，得到多类骨组织对应的目标点云。本公开式实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种骨组织定位方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标体数据；所述目标体数据包括多个二维扫描图像；各所述二维扫描图像中包括多类骨组织；/n对所述多个二维扫描图像进行转换处理，得到所述多类骨组织对应的目标点云；所述目标点云由多类骨组织对应的点云点组成；/n根据所述目标点云进行骨组织识别，得到各类骨组织所在的目标区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种骨组织定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标体数据；所述目标体数据包括多个二维扫描图像；各所述二维扫描图像中包括多类骨组织；
对所述多个二维扫描图像进行转换处理，得到所述多类骨组织对应的目标点云；所述目标点云由多类骨组织对应的点云点组成；
根据所述目标点云进行骨组织识别，得到各类骨组织所在的目标区域。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个二维扫描图像进行转换处理，得到所述多类骨组织对应的目标点云，包括：
对各所述二维扫描图像进行阈值划分处理，得到各所述二维扫描图像对应的掩模图像；
分别对各所述掩模图像进行边界提取，得到各所述掩模图像中骨组织的边界点；
根据预先设置的映射关系分别对各所述边界点进行坐标转换处理，得到各所述边界点对应的点云点，并由多个所述点云点组成所述目标点云。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各所述二维扫描图像进行阈值划分处理，得到各所述二维扫描图像对应的掩模图像，包括：
将各所述二维扫描图像中第一像素点的像素值设置为第一值，将各所述二维扫描图像中第二像素点的像素值设置为第二值；
根据各所述二维扫描图像中每个像素点设置后的像素值，生成各所述二维扫描图像对应的掩模图像。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别对各所述掩模图像进行边界提取，得到各所述掩模图像中骨组织的边界点，包括：
对各所述掩模图像中像素值为所述第一值的像素点进行连通处理，得到各所述掩模图像中的连通区域；
提取各所述掩模图像中连通区域的边界，得到各所述掩模图像中骨组织的边界点。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据预先设置的映射关系分别对各所述边界点进行坐标转换处理之前，还包括：
对多个所述边界点进行抽样处理，得到预设数量的目标边界点...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁馨，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31