本申请提供了一种构建方法、装置、存储介质及电子设备，构建方法包括：获取目标对象的实际图像信息，其中，实际图像信息为利用图像采集装置采集得到的；基于实际图像信息，提取目标对象的第一属性信息；基于第一属性信息以及目标对象对应的先验信息，确定目标对象的位置信息；基于位置信息以及目标对象的结构信息，构建目标对象的三维模型。本申请通过目标对象的实际图像信息以及先验信息，精确地确定出目标对象的位置信息，以基于位置信息以及目标对象的结构信息，构建目标对象的三维模型，也即通过融合不同维度的信息(实际图像信息和先验信息)，大大提高了三维模型的精确度。大大提高了三维模型的精确度。大大提高了三维模型的精确度。
【技术实现步骤摘要】
一种构建方法、装置、存储介质及电子设备
[0001]本申请涉及数据处理
，特别涉及一种构建方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]在医学领域如肺部肿瘤的诊疗过程中，对病灶的精确定位是制定治疗方案的重要前提。也就是说，通过对肺段的三维重建，能立体的显示病灶所处肺段和血管走向，从而为肺部肿瘤的疾病诊断以及肺段切除手术提供精确的解剖结构，对肺部肿瘤的诊断与手术治疗均具有重要意义。
[0003]目前，肺段的三维模型重建主要通过人工阅片实现，需要大量的人力资源，且其结果强依赖阅片者的知识储备和经验，导致无法精确的构建肺段的三维模型。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种构建方法、装置、存储介质及电子设备，能够精确的构建目标对象的三维模型。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种构建方法，其中，包括：
[0006]获取目标对象的实际图像信息，其中，所述实际图像信息为利用图像采集装置采集得到的；
[0007]基于所述实际图像信息，提取所述目标对象的第一属性信息；
[0008]基于所述第一属性信息以及所述目标对象对应的先验信息，确定所述目标对象的位置信息；
[0009]基于所述位置信息以及所述目标对象的结构信息，构建所述目标对象的三维模型。
[0010]在一种可能的实施方式中，所述基于所述实际图像信息，提取所述目标对象的第一属性信息，包括：
[0011]利用第一网络模型对所述实际图像信息进行识别，得到所述目标对象的第一属性信息，其中，所述第一属性信息包括所述目标对象的体积、大小以及轮廓。
[0012]在一种可能的实施方式中，所述基于所述第一属性信息以及所述目标对象对应的先验信息，确定所述目标对象的位置信息，包括：
[0013]利用第二网络模型对所述第一属性信息以及所述先验信息进行特征提取，确定所述目标对象的目标点；
[0014]确定所述目标点的位置信息。
[0015]在一种可能的实施方式中，所述基于所述位置信息以及所述目标对象的结构信息，构建所述目标对象的三维模型，包括：
[0016]基于所述位置信息确定所述目标对象的面信息；
[0017]基于所述结构信息，从所述面信息中提取采样点以及所述采样点的延伸方向；
[0018]基于所述采样点以及所述采样点的延伸方向，确定构建参数；
[0019]利用所述构建参数构建所述目标对象的三维模型。
[0020]在一种可能的实施方式中，所述基于所述采样点以及所述采样点的延伸方向，确定构建参数，包括：
[0021]对所述采样点以及所述采样点的延伸方向进行计算，得到构建参数，其中，所述采样点为一个或多个。
[0022]在一种可能的实施方式中，所述利用所述构建参数构建所述目标对象的三维模型，包括：
[0023]基于所述构建参数确定所述目标对象的目标点的目标位置以及元素信息；
[0024]根据所述目标位置以及所述元素信息，构建所述目标对象的三维模型。
[0025]第二方面，本申请实施例还提供了一种构建装置，其中，包括：
[0026]获取模块，其配置地获取目标对象的实际图像信息，其中，所述实际图像信息为利用图像采集装置采集得到的；
[0027]提取模块，其配置地基于所述实际图像信息，提取所述目标对象的第一属性信息；
[0028]确定模块，其配置地基于所述第一属性信息以及所述目标对象对应的先验信息，确定所述目标对象的位置信息；
[0029]构建模块，其配置地基于所述位置信息以及所述目标对象的结构信息，构建所述目标对象的三维模型。
[0030]在一种可能的实施方式中，所述提取模块具体配置为：
[0031]利用第一网络模型对所述实际图像信息进行识别，得到所述目标对象的第一属性信息，其中，所述第一属性信息包括所述目标对象的体积、大小以及轮廓。
[0032]第三方面，本申请实施例还提供了一种存储介质，其中，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述任意一项所述的构建方法的步骤。
[0033]第四方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，其中，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述任意一项所述的构建方法的步骤。
[0034]本申请实施例通过目标对象的实际图像信息以及先验信息，精确地确定出目标对象的位置信息，以基于位置信息以及目标对象的结构信息，构建目标对象的三维模型，也即通过融合不同维度的信息(实际图像信息和先验信息)，大大提高了三维模型的精确度。
[0035]为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1示出了本申请所提供的一种构建方法的流程图；
[0038]图2示出了本申请所提供的一种构建方法中构建目标对象的三维模型的流程图；
[0039]图3示出了本申请所提供的一种构建装置的结构示意图；
[0040]图4示出了本申请所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0041]此处参考附图描述本申请的各种方案以及特征。
[0042]应理解的是，可以对此处申请的实施例做出各种修改。因此，上述说明书不应该视为限制，而仅是作为实施例的范例。本领域的技术人员将想到在本申请的范围和精神内的其他修改。
[0043]包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本申请的实施例，并且与上面给出的对本申请的大致描述以及下面给出的对实施例的详细描述一起用于解释本申请的原理。
[0044]通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述，本申请的这些和其它特性将会变得显而易见。
[0045]还应当理解，尽管已经参照一些具体实例对本申请进行了描述，但本领域技术人员能够确定地实现本申请的很多其它等效形式，它们具有如权利要求所述的特征并因此都位于借此所限定的保护范围内。
[0046]当结合附图时，鉴于以下详细说明，本申请的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。
[0047]此后参照附图描述本申请的具体实施例；然而，应当理解，所申请的实施例仅仅是本申请的实例，其可采用多种方式实施。熟知和/或重复的功能和结构并未详细描述以避免不必要或多余的细节使得本申请模糊不清。因此，本文所申请的具体的结构性和功能性细节并非意在限定，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种构建方法，其特征在于，包括：获取目标对象的实际图像信息，其中，所述实际图像信息为利用图像采集装置采集得到的；基于所述实际图像信息，提取所述目标对象的第一属性信息；基于所述第一属性信息以及所述目标对象对应的先验信息，确定所述目标对象的位置信息；基于所述位置信息以及所述目标对象的结构信息，构建所述目标对象的三维模型。2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述基于所述实际图像信息，提取所述目标对象的第一属性信息，包括：利用第一网络模型对所述实际图像信息进行识别，得到所述目标对象的第一属性信息，其中，所述第一属性信息包括所述目标对象的体积、大小以及轮廓。3.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述基于所述第一属性信息以及所述目标对象对应的先验信息，确定所述目标对象的位置信息，包括：利用第二网络模型对所述第一属性信息以及所述先验信息进行特征提取，确定所述目标对象的目标点；确定所述目标点的位置信息。4.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述基于所述位置信息以及所述目标对象的结构信息，构建所述目标对象的三维模型，包括：基于所述位置信息确定所述目标对象的面信息；基于所述结构信息，从所述面信息中提取采样点以及所述采样点的延伸方向；基于所述采样点以及所述采样点的延伸方向，确定构建参数；利用所述构建参数构建所述目标对象的三维模型。5.根据权利要求4所述的构建方法，其特征在于，所述基于所述采样点以及所述采样点的延伸方向，确定构建参数，包括：对所述采样点以及所述采样点的延伸方向...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗立刚，高光明，侯波林，罗祥凤，罗翔，
申请(专利权)人：零氪科技天津有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。