本申请提供一种肺小结节三维重建方法、装置、电子设备及存储介质，涉及医学影像处理技术领域，该方法包括：基于目标检测模型对断层扫描影像进行检测和分割，得到肺小结节分割图像；基于语义分割模型从所述肺内区域中分割出支气管以及动静脉，得到初步分割图像；根据所述支气管和所述动静脉的分叉节点的级数分割肺段，得到目标分割图像；基于所述目标分割图像得到肺小结节三维重建结果。采用本申请实施例提供的方法能够提高肺小结节三维重建的效率，从而实现全自动的肺小结节三维重建。从而实现全自动的肺小结节三维重建。从而实现全自动的肺小结节三维重建。
【技术实现步骤摘要】
肺小结节三维重建方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及医学影像处理领域，具体而言，涉及一种肺小结节三维重建方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在肺部电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)影像中，肺小结节可能游离于肺内的各个位置，因此CT表现特征多种多样，与肺小结节周围软组织无明显区别，人工阅片有一定的识别难度。对于薄层扫描的影像，通常基于人工阅片的方式寻找其中的肺小结节。
[0003]在阅片之后，还需要通过人工的方式花费约4个小时重建临床所需的支气管、肺段以及肺动静脉，以评估患者是否存在解剖结构变异，以确定手术方式，因此目前存在肺小结节三维重建效率低的问题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的目的在于提供一种肺小结节三维重建方法、装置、电子设备及存储介质，用以提高肺小结节三维重建的效率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种肺小结节三维重建方法，包括：
[0006]基于目标检测模型对断层扫描影像进行检测和分割，得到肺小结节分割图像；
[0007]基于语义分割模型从肺内区域中分割出支气管以及动静脉，得到初步分割图像；
[0008]根据所述支气管和所述动静脉的分叉节点的级数分割肺段，得到目标分割图像；
[0009]基于所述目标分割图像得到肺小结节三维重建结果。
[0010]在上述实现方式中，通过目标检测模型从肺部CT影像中识别出肺小结节的候选位置，通过支气管、肺动静脉以及肺段等手术需要评估的目标，从CT影像中对各个候选位置进行分割，提取出肺小结节的轮廓，并进行三维重建，能够提高肺小结节三维重建的效率，从而实现全自动的肺小结节三维重建。
[0011]可选地，在所述基于目标检测模型对断层扫描影像进行检测和分割，得到肺小结节分割图像之前，所述方法可以包括：
[0012]基于数据标签确定检测所述断层扫描影像的窗宽、窗位以及下采样值，所述数据标签为在预处理断层扫描影像中标注所述肺小结节、所述支气管、所述动静脉以及所述肺段中的至少一项，从而得到的标签。
[0013]在上述实现方式中，根据预处理断层扫描影像数据确定阅片参数，基于阅片参数对断层扫描影像进行采样，能够节省网络模型处理数据的资源以及减少数据噪声的影响，提高肺小结节三维重建的准确性。
[0014]可选地，在所述基于目标检测模型对断层扫描影像进行检测和分割，得到肺小结节分割图像之前，所述方法包括：
[0015]根据3D
‑
FasterRcnn神经网络构建初步检测网络；
[0016]分别将所述初步检测网络的网络旁路和子连接层与残差网络的残差模块连接，构建所述目标检测模型，将所述断层扫描影像的特征通过网络旁路传递至所述初步检测网络的连接层，以对所述断层扫描影像进行检测。
[0017]在上述实现方式中，通过在网络设计中加入ResNet中的残差模块，将断层扫描影像的特征直接通过网络旁路传递到它的子连接层进行拼接，能够保留完整的特征信息，提高网络误差反向传播的效率，提高网络收敛的速度，从而能够节省肺小结节三维重建的时间。
[0018]可选地，在所述基于语义分割模型从肺内区域中分割出支气管以及动静脉，得到初步分割图像之前，所述方法可以包括：
[0019]根据3D Vnet神经网络构建初步语义分割模型；
[0020]分别将所述初步语义分割模型的网络旁路和子连接层与残差网络的残差模块连接；
[0021]基于知识蒸馏的方式从所述断层扫描影像的特征中挑选出三维结构形态特征，并基于深度监督的训练方式对所述初步语义分割模型进行训练，以在训练完成后得到所述语义分割模型。
[0022]在上述实现方式中，通过在网络设计中加入ResNet中的残差模块，能够提高网络收敛的速度，基于知识蒸馏的机制从断层扫描影像中获取更多有效信息，能够提高模型识别的准确性。
[0023]可选地，在所述根据所述支气管和所述动静脉的分叉节点的级数分割肺段之前，所述方法可以包括：
[0024]基于人体骨架从所述断层扫描影像中提取所述支气管和所述动静脉的分叉节点。
[0025]可选地，所述根据所述支气管和所述动静脉的分叉节点的级数分割肺段包括：
[0026]确定所述支气管中第三级支气管的位置；
[0027]以所述第三级支气管的分叉中点作为肺段间平面初始点，根据段间静脉节点确定多个肺段间平面构造点；
[0028]使用贝塞尔曲线基于所述肺段间平面初始点和所述肺段间平面构造点确定肺段间平面，以完成肺段分割。
[0029]在上述实现方式中，根据支气管和动静脉的分叉节点的级数分割肺段，能够确定肺小结节和肺段的空间毗邻位置分布关系，从而确定患者的手术方式，能够提高手术成功率。
[0030]可选地，在所述基于所述目标分割图像得到肺小结节三维重建结果之前，所述方法还包括：
[0031]对所述断层扫描影像进行上采样，保留所述目标分割图像的最大连通域以去除噪声；
[0032]基于形态学闭运算填充所述目标分割图像的边缘。
[0033]在上述实现方式中，通过对模型输出的图像进行后处理，消除其中的噪声以及锯齿状边缘，从而能够提高肺小结节三维重建的准确性。
[0034]第二方面，本申请实施例提供一种肺小结节三维重建装置，包括：
[0035]检测模块，用于基于目标检测模型对断层扫描影像进行检测和分割，得到肺小结
节分割图像；
[0036]第一分割模块，用于基于语义分割模型从肺内区域中分割出支气管以及动静脉，得到初步分割图像；
[0037]第二分割模块，用于根据所述支气管和所述动静脉的分叉节点的级数分割肺段，得到目标分割图像；
[0038]三维重建模块，用于基于所述目标分割图像得到肺小结节三维重建结果。
[0039]在上述实现方式中，通过目标检测模型从肺部CT影像中识别出肺小结节的候选位置，通过支气管、肺动静脉以及肺段等手术需要评估的目标，从CT影像中对各个候选位置进行分割，提取出肺小结节的轮廓，并进行三维重建，能够提高肺小结节三维重建的效率，从而实现全自动的肺小结节三维重建。
[0040]可选地，肺小结节三维重建装置还可以包括预处理模块，用于：
[0041]基于数据标签确定检测所述断层扫描影像的窗宽、窗位以及下采样值，所述数据标签为在预处理断层扫描影像中标注所述肺小结节、所述支气管、所述动静脉以及所述肺段中的至少一项，从而得到的标签。
[0042]在上述实现方式中，根据预处理断层扫描影像数据确定阅片参数，基于阅片参数对断层扫描影像进行采样，能够节省网络模型处理数据的资源以及减少数据噪声的影响，提高肺小结节三维重建的准确性。
[0043]可选地，检测模块可具体用于：
[0044]根据3D
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FasterRcnn神经网络构建初步检测网络；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种肺小结节三维重建方法，其特征在于，包括：基于目标检测模型对断层扫描影像进行检测和分割，得到肺小结节分割图像；基于语义分割模型从肺内区域中分割出支气管以及动静脉，得到初步分割图像；根据所述支气管和所述动静脉的分叉节点的级数分割肺段，得到目标分割图像；基于所述目标分割图像得到肺小结节三维重建结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于目标检测模型对断层扫描影像进行检测和分割，得到肺小结节分割图像之前，所述方法包括：基于数据标签确定检测所述断层扫描影像的窗宽、窗位以及下采样值，所述数据标签为在预处理断层扫描影像中标注所述肺小结节、所述支气管、所述动静脉以及所述肺段中的至少一项，从而得到的标签。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于目标检测模型对断层扫描影像进行检测和分割，得到肺小结节分割图像之前，所述方法包括：根据3D
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FasterRcnn神经网络构建初步检测网络；分别将所述初步检测网络的网络旁路和子连接层与残差网络的残差模块连接，构建所述目标检测模型，将所述断层扫描影像的特征通过网络旁路传递至所述初步检测网络的连接层，以对所述断层扫描影像进行检测。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于语义分割模型从肺内区域中分割出支气管以及动静脉，得到初步分割图像之前，所述方法包括：根据3D Vnet神经网络构建初步语义分割模型；分别将所述初步语义分割模型的网络旁路和子连接层与残差网络的残差模块连接；基于知识蒸馏的方式从所述断层扫描影像的特征中挑选出三维结构形态特征，并基于深度监督的训练方式对所述初步语义分割模型进行训练，以在训练完成后得到所述语义分割模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述支气管和...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗立刚，罗翔，侯波林，罗祥凤，高光明，
申请(专利权)人：零氪科技天津有限公司，
类型：发明
国别省市：
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