【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种计算机断层扫描图像的目标分割方法及电子设备。
技术介绍
1、断层扫描图像是医学影像的重要组成部分，可以用于辅助医学诊断。
2、然而现有技术中对于断层扫描图像的分割方式存在出现拓扑错误的情况，导致目标分割精度较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提出一种计算机断层扫描图像的目标分割方法及电子设备，用以解决上述技术问题。
2、基于上述目的，本申请的第一方面提供了一种计算机断层扫描图像的目标分割方法，包括：
3、获取设有真实分割标注的训练用图像样本，并构建初始模型；
4、将设有真实分割标注的训练用图像样本输入所述初始模型，经所述初始模型输出设有训练预测分割标注的图像样本；
5、基于设有真实分割标注的训练用图像样本，以及设有训练预测分割标注的图像样本通过持久同源算法进行处理，得到持久性图；
6、根据所述持久性图、所述真实分割标注和所述训练预测分割标注确定损失函数；
7、依据在对所述损失函数进行最小化处理过程中得到的最小化处理结果对所述初始模型进行训练调整，得到经过训练调整的初始模型，并基于有真实分割标注的训练用图像样本，以及设有训练预测分割标注的图像样本确定与所述训练用图像样本中的目标对应的指标；
8、响应于所述指标小于预设的指标阈值，持续对经过训练调整的初始模型进行调整；或者，
9、响应于所述指标大于或等于预设的指标阈值，将经过训练调整
10、获取待预测断层扫描图像；
11、将所述待预测断层扫描图像输入所述分割模型，通过所述分割模型对所述待预测断层扫描图像中的至少一个目标进行分割预测，得到设有预测分割标注的扫描图像。
12、基于同一专利技术构思，本申请的第二方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上第一方面所述的方法。
13、从上面所述可以看出，本申请提供的计算机断层扫描图像的目标分割方法及电子设备，在训练初始模型的过程中，基于持久同源算法进行处理得到的持久性图确定损失函数来训练初始模型，并结合同样使用了持久性图来描述目标分割标注的拓扑结构的指标得到能够关注拓扑结构的准确性的分割模型，使得在预测过程中，将获得的待预测断层扫描图像输入这样的分割模型，然后通过该分割模型对待预测断层扫描图像中的至少一个目标进行分割预测，可以保障得到的设有预测分割标注的扫描图像的整体结构的正确性，进而可以避免存在出现拓扑错误的情况，可以提高目标分割的精度。
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1.一种计算机断层扫描图像的目标分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真实分割标注对应多个目标，所述训练预测分割标注对应多个目标；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一边缘点集确定第一持久性图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二边缘点集确定第二持久性图，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述持久性图、所述真实分割标注和所述训练预测分割标注确定损失函数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述差异包括瓶颈距离；
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述差异包括瓦塞斯坦距离；
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述差异包括匹配距离；
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真实分割标注对应多个目标，所述训练预测分割标注对应多个目标；
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所
...【技术特征摘要】
1.一种计算机断层扫描图像的目标分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真实分割标注对应多个目标，所述训练预测分割标注对应多个目标；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一边缘点集确定第一持久性图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二边缘点集确定第二持久性图，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述持久性图、所述真实分割标注和所述训练预测分割标注确定损失函数，包括：
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